cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering
Jurnal Pengembangan Teknlogi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya merupakan jurnal keilmuan dibidang komputer yang memuat tulisan ilmiah hasil dari penelitian mahasiswa-mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Jurnal ini diharapkan dapat mengembangkan penelitian dan memberikan kontribusi yang berarti untuk meningkatkan sumber daya penelitian dalam Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 6,968 Documents
 682   683   684   685   686 
Pengaruh Preprocessing pada Deteksi Glioblastoma pada Citra Magnetic Resonance Imaging dengan Metode EfficientNet Firdaus, Nada; Muflikhah, Lailil; Setya Perdana, Rizal
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Glioblastoma multiforme (GBM) merupakan tumor otak primer paling agresif dengan prognosis buruk dan median kelangsungan hidup kurang dari 15 bulan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengaruh preprocessing citra MRI terhadap kinerja deteksi GBM menggunakan arsitektur EfficientNetB0. Lima skenario preprocessing diuji secara independen: baseline tanpa preprocessing, CLAHE, denoise, skull stripping, dan intensity normalization pada dataset 4.465 citra MRI dengan 15 kelas tumor otak. Hasil menunjukkan model baseline mencapai akurasi 88,51%, sensitivitas 83,87%, dan spesifisitas 96,77%. Intensity normalization menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 89,70%, sensitivitas 80,65%, spesifisitas 96,77%, dan precision 83%, meningkat 1,19 poin dari baseline. Sebaliknya, preprocessing agresif seperti CLAHE (68,21%), denoise (58,96%), dan skull stripping (40,15%) justru menurunkan akurasi signifikan karena mengubah distribusi fitur dan mengganggu kompatibilitas dengan pretrained weights ImageNet. Visualisasi Grad-CAM mengkonfirmasi bahwa intensity normalization menghasilkan pola aktivasi paling fokus pada region tumor dengan confidence tertinggi (99,9%). Penelitian ini menyimpulkan bahwa intensity normalization merupakan preprocessing optimal untuk deteksi glioblastoma menggunakan EfficientNetB0 karena menyeragamkan distribusi intensitas tanpa mengubah struktur morfologi tumor.
Sistem Navigasi Mobile Tunanetra Berbasis Depth-Anything V2 Dengan Optimasi NCNN Rama Aprianto, Andika; Utaminingrum, Fitri
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemandirian penyandang tunanetra dalam mobilitas sehari-hari dapat direalisasikan dengan bantuan sistem navigasi portabel yang dapat mendeteksi hambatan secara akurat tanpa ketergantungan pada sensor eksternal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem navigasi mobile berbasis Monocular Depth Estimation (MDE) menggunakan model Depth-Anything V2 yang dioptimasi dengan NCNN agar dapat berjalan pada perangkat seluler. Metode penelitian meliputi evaluasi akurasi kedalaman pada tiga dataset ber-ground-truth, pengukuran kompleksitas komputasi sebelum dan sesudah optimasi, serta pengujian dunia nyata menggunakan umpan balik audio pada jarak 1-3 meter. Hasil menunjukkan bahwa optimasi NCNN berhasil mengurangi ukuran model hampir 50% dan menurunkan jumlah parameter hampir setengah tanpa mengubah arsitektur dasar, meskipun waktu inferensi pada perangkat mobile tercatat sekitar 2,4 detik per frame. Sistem memberikan tingkat kesesuaian umpan balik audio sebesar 62,5% pada jarak 1 meter dan meningkat hingga 87,5% pada jarak 3 meter, menunjukkan performa yang lebih stabil pada jarak menengah hingga jauh. Kesimpulannya, Depth-Anything V2 yang dioptimasi melalui NCNN layak diterapkan pada perangkat mobile sebagai prototipe awal sistem navigasi asistif bagi penyandang tunanetra.
Evaluasi Komparatif Apache Airflow dan Apache NiFi Uuntuk Orkestrasi Extract Transform Load Pada Kasus Batch Processing Pranata, Arya Yudha Kusuma; Bachtiar, Fitra Abdurrachman; Hanggara, Buce Trias
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di Konferensi Internasional TBD
Prediksi Tingkat Stres Mahasiswa Berdasarkan Kuesioner DASS-42 Menggunakan Algoritma XGBoost (Studi Kasus: Sarjana Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Brawijaya) Reinanda, Moch Zoel; Wijoyo, Satrio Hadi; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JITECS.
Perbedaan Hasil Belajar Kognitif dan Beban Kognitif antara Media Pembelajaran Augmented Reality dan Video Pembelajaran pada Pembelajaran Topologi Jaringan Hutapea, Wilson Hamonangan Ariyanto; Hariyanti, Uun; Wardhono, Wibisono Sukmo
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di Jurnal Internasional Research and Practice in Technology Enhanced Learning
Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Sikap Penerimaan Teknologi ChatGPT Pada Mahasiswa Menggunakan Metode UTAUT Puspita, Amelia Dhea; Hariyanti, Uun; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JTIIK.
Rancang Bangun Sistem Otomatisasi Pengujian Berbasis REST API Terintegrasi Dengan Playwright Pada PT XYZ Azizullah, Azraf; Rahayudi, Bayu; Priyambadha, Bayu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengujian perangkat lunak secara otomatis merupakan bagian penting dalam menjamin kualitas sistem, namun hasil pengujian sering kali sulit dipantau karena informasi yang tersebar dan tidak terstruktur, sehingga visibilitas hasil pengujian menjadi rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana penerapan sistem otomasi pengujian berbasis REST API yang terintegrasi dengan Playwright dapat meningkatkan visibilitas hasil pengujian perangkat lunak. Penelitian ini menggunakan pendekatan evaluatif-deskriptif. Evaluasi sistem dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) dengan menilai aspek kejelasan informasi, kemudahan akses, dan kemudahan pemahaman hasil pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem otomasi pengujian yang diterapkan mampu meningkatkan visibilitas hasil pengujian melalui penyajian informasi yang lebih terstruktur, mudah diakses, dan mudah dipahami. Dengan demikian, sistem otomasi pengujian yang dikembangkan dinilai dapat diterima dengan sangat baik dalam meningkatkan visibilitas hasil pengujian perangkat lunak.
Deteksi Teks Manuskrip Kuno Serat Napoleon Menggunakan Detection Transformer (DETR) melalui Pendekatan Grid-Inference dan Variasi Arsitektur Backbone Maulana, Muhammad Rizqon; Yudistira, Novanto; Ridok, Achmad
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Preservasi manuskrip kuno seperti Serat Napoleon merupakan langkah krusial dalam menjaga warisan budaya Indonesia. Upaya digitalisasi menjadi standar utama dalam pelestarian informasi tekstual manuskrip kuno karena warisan ini menghadapi ancaman degradasi fisik serius akibat usia, kelembapan lingkungan tropis, dan serangan organisme perusak, yang berpotensi menghilangkan catatan sejarah secara permanen. Namun, proses digitalisasi yang dilakukan secara manual melalui transkripsi langsung, meskipun akurat, terbukti tidak efisien karena membutuhkan waktu yang lama dan keterlibatan tenaga ahli yang besar. Oleh karena itu, deteksi teks otomatis diperlukan sebagai solusi untuk mempercepat proses digitalisasi dalam skala besar. Tantangan utama dalam deteksi otomatis Serat Napoleon ini adalah visual yang kompleks serta densitas diakritik (sandhangan) yang sangat tinggi. Penelitian ini mengimplementasikan model Detection Transformer (DETR) dengan strategi Grid-Inference untuk mengatasi kendala citra resolusi tinggi pada manuskrip tersebut. Pengujian dilakukan menggunakan tiga variasi arsitektur backbone yaitu ResNet-50, EfficientNet-B0, dan ConvNeXt-Tiny pada dataset 3.629 citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi Grid-Inference terbukti krusial, tanpa metode ini, model gagal mendeteksi objek (mAP = 0) pada citra resolusi tinggi. Arsitektur ConvNeXt-Tiny memberikan performa terbaik dengan nilai mAP@50-95 sebesar 0,519 dan mAP@75 sebesar 0,547. Kombinasi DETR dan Grid-Inference terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi otomatisasi digitalisasi manuskrip kuno yang kompleks
IMPLEMENTASI MOBILENETV3 DAN RANDOM FOREST UNTUK SISTEM SORTIR OTOMATIS BUAH JERUK KEPROK BERDASARKAN TINGKAT KUALITAS BERBASIS RASPBERRY PI 4B Widodo, Moudy Lestari Tulus; Putri, Rekyan Regasari Mardi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Proses sortir buah jeruk keprok di Indonesia masih didominasi metode manual yang bersifat subjektif, tidak konsisten, dan kurang efisien. Penelitian ini mengembangkan sistem sortir otomatis buah jeruk keprok berbasis computer vision dengan mengombinasikan MobileNetV3 sebagai metode feature extractor dan Random Forest sebagai algoritma classifier. Dataset berupa gambar jeruk keprok diperoleh secara langsung dari beberapa kebun petik jeruk di wilayah Malang dan dilabeli berdasarkan Standar Nasional Indonesia (SNI) 3165:2024 dan petani kebun jeruk terkait ke dalam kelas A, B, DEFECT dan SUPER. Model yang telah dilatih kemudian diimplementasikan pada perangkat Raspberry Pi 4B dan diintegrasikan dengan kamera serta aktuator mekanik untuk mendukung proses sortir otomatis secara real-time. Evaluasi kinerja dilakukan melalui pengujian offline menggunakan confusion matrix serta pengujian pada sistem terintegrasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki performa klasifikasi yang tinggi pada pengujian offline, namun terjadi penurunan performa ketika diterapkan pada lingkungan real-time akibat variasi kondisi pengambilan gambar dan keterbatasan komputasi perangkat. Meskipun demikian, sistem mampu melakukan klasifikasi kualitas jeruk keprok secara akurat dengan waktu pemrosesan yang relatif singkat, sehingga layak diterapkan sebagai solusi sortir otomatis pada sektor hortikultura.
Analisis Forensik Digital Untuk Investigasi Kasus Cyberbullying Pada Media Sosial X SYIFA, AHMAD
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Platform X telah menjadi salah satu jejaring sosial yang sangat diminati di era digital saat ini. Pertumbuhan yang sangat cepat menjadikan X sebagai aplikasi berbagi video yang paling sering diunduh selama sepuluh tahun terakhir. Tingginya popularitas X di masyarakat menyebabkan platform ini menjadi tempat yang rentan terhadap tindak kejahatan dunia maya, khususnya perundungan siber atau cyberbullying. Permasalahan cyberbullying yang terjadi di platform X dapat diselesaikan melalui jalur hukum dengan melakukan penyelidikan forensik digital. Studi ini bertujuan untuk mengumpulkan serta menganalisis barang bukti digital dari kasus perundungan siber di X versi Android melalui simulasi khusus dan penerapan model penyelidikan forensik digital yang khusus dirancang untuk media sosial. Tahapan simulasi meliputi tiga fase utama yaitu persiapan, perancangan, dan implementasi. Data yang diperoleh dari simulasi tersebut selanjutnya diproses melalui tahapan forensik digital yang mencakup identification, collection, acquisition, dan preservation. Dalam pelaksanaan penelitian ini, digunakan berbagai perangkat forensik yang terdiri dari tools untuk mengakuisisi bukti digital dan tools untuk melakukan analisis terhadap bukti yang telah dikumpulkan. Hasil penelitian menunjukkan keberhasilan dalam memperoleh bukti-bukti digital yang dapat membuktikan kasus cyberbullying yang disimulasikan dengan menggunakan model penyelidikan forensik digital yang telah diterapkan. Secara keseluruhan, tingkat keberhasilan dalam memperoleh barang bukti digital mencapai 68,3% berdasarkan perbandingan antara data awal skenario dengan temuan hasil analisis forensik digital.

Page 684 of 697 | Total Record : 6968

 682   683   684   685   686 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026 Vol 10 No 01 (2026): Januari 2026 Vol 10 No 4 (2026): April 2026 Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026 Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026 Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 Vol 9 No 12 (2025): Desember 2025 Vol 9 No 11 (2025): November 2025 Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025 Vol 9 No 9 (2025): September 2025 Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025 Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025 Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025 Vol 9 No 5 (2025): Mei 2025 Vol 9 No 4 (2025): April 2025 Vol 9 No 3 (2025): Maret 2025 Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025 Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025 Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 Vol 8 No 10 (2024): Oktober 2024 Vol 8 No 9 (2024): September 2024 Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024 Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024 Vol 8 No 6 (2024): Juni 2024 Vol 8 No 5 (2024): Mei 2024 Vol 8 No 4 (2024): April 2024 Vol 8 No 3 (2024): Maret 2024 Vol 8 No 2 (2024): Februari 2024 Vol 8 No 1 (2024): Januari 2024 Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 Vol 7 No 9 (2023): September 2023 Vol 7 No 8 (2023): Agustus 2023 Vol 7 No 7 (2023): Juli 2023 Vol 7 No 6 (2023): Juni 2023 Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023 Vol 7 No 4 (2023): April 2023 Vol 7 No 3 (2023): Maret 2023 Vol 7 No 2 (2023): Februari 2023 Vol 7 No 1 (2023): Januari 2023 Vol 7 No 14 (2023): Antrian Publikasi Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 Vol 6 No 12 (2022): Desember 2022 Vol 6 No 11 (2022): November 2022 Vol 6 No 10 (2022): Oktober 2022 Vol 6 No 9 (2022): September 2022 Vol 6 No 8 (2022): Agustus 2022 Vol 6 No 7 (2022): Juli 2022 Vol 6 No 6 (2022): Juni 2022 Vol 6 No 5 (2022): Mei 2022 Vol 6 No 4 (2022): April 2022 Vol 6 No 3 (2022): Mei 2022 Vol 6 No 2 (2022): Februari 2022 Vol 6 No 1 (2022): Januari 2022 Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 Vol 5 No 12 (2021): Desember 2021 Vol 5 No 11 (2021): November 2021 Vol 5 No 10 (2021): Oktober 2021 Vol 5 No 9 (2021): September 2021 Vol 5 No 8 (2021): Agustus 2021 Vol 5 No 7 (2021): Juli 2021 Vol 5 No 6 (2021): Juni 2021 Vol 5 No 5 (2021): Mei 2021 Vol 5 No 4 (2021): April 2021 Vol 5 No 3 (2021): Maret 2021 Vol 5 No 2 (2021): Februari 2021 Vol 5 No 1 (2021): Januari 2021 Vol 5 No 13 (2021) Vol 4 No 13 (2020): Publikasi Khusus Tahun 2020 Vol 4 No 12 (2020): Desember 2020 Vol 4 No 11 (2020): November 2020 Vol 4 No 10 (2020): Oktober 2020 Vol 4 No 9 (2020): September 2020 Vol 4 No 8 (2020): Agustus 2020 Vol 4 No 7 (2020): Juli 2020 Vol 4 No 6 (2020): Juni 2020 Vol 4 No 5 (2020): Mei 2020 Vol 4 No 4 (2020): April 2020 Vol 4 No 3 (2020): Maret 2020 Vol 4 No 2 (2020): Februari 2020 Vol 4 No 1 (2020): Januari 2020 Vol 3 No 12 (2019): Desember 2019 Vol 3 No 11 (2019): November 2019 Vol 3 No 10 (2019): Oktober 2019 Vol 3 No 9 (2019): September 2019 Vol 3 No 8 (2019): Agustus 2019 Vol 3 No 7 (2019): Juli 2019 Vol 3 No 6 (2019): Juni 2019 Vol 3 No 5 (2019): Mei 2019 Vol 3 No 4 (2019): April 2019 Vol 3 No 3 (2019): Maret 2019 Vol 3 No 2 (2019): Februari 2019 Vol 3 No 1 (2019): Januari 2019 Vol 2 No 12 (2018): Desember 2018 Vol 2 No 11 (2018): November 2018 Vol 2 No 10 (2018): Oktober 2018 Vol 2 No 9 (2018): September 2018 Vol 2 No 8 (2018): Agustus 2018 Vol 2 No 7 (2018): Juli 2018 Vol 2 No 6 (2018): Juni 2018 Vol 2 No 5 (2018): Mei 2018 Vol 2 No 4 (2018): April 2018 Vol 2 No 3 (2018): Maret 2018 Vol 2 No 2 (2018): Februari 2018 Vol 2 No 1 (2018): Januari 2018 Vol 2 No 8 (2018) Vol 2 No 6 (2018) Vol 1 No 12 (2017): Desember 2017 Vol 1 No 11 (2017): November 2017 Vol 1 No 10 (2017): Oktober 2017 Vol 1 No 9 (2017): September 2017 Vol 1 No 8 (2017): Agustus 2017 Vol 1 No 7 (2017): Juli 2017 Vol 1 No 6 (2017): Juni 2017 Vol 1 No 5 (2017): Mei 2017 Vol 1 No 4 (2017): April 2017 Vol 1 No 3 (2017): Maret 2017 Vol 1 No 2 (2017): Februari 2017 Vol 1 No 1 (2017): Januari 2017 More Issue