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 6,945 Documents
 691   692   693   694   695 
Analisis Sentimen Aplikasi Jakone Mobile Menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Sungkar, Ananda Annisa; Ratnawati, Dian Eka
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4 (2026): April 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Ulasan pengguna pada aplikasi perbankan digital merupakan sumber informasi penting untuk mengevaluasi kualitas layanan. Aplikasi JakOne Mobile dipilih sebagai objek penelitian karena memiliki jumlah ulasan pengguna yang memadai di Google Play Store serta merepresentasikan beragam pengalaman pengguna terhadap layanan perbankan digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna JakOne Mobile menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) serta mengidentifikasi topik permasalahan utama pada ulasan negatif menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). LSTM digunakan karena kemampuannya memodelkan data teks berurutan dan menangkap konteks antar kata, sedangkan LDA diterapkan untuk mengekstraksi topik utama berdasarkan pola kemunculan kata tanpa penentuan topik sebelumnya. Data ulasan dikumpulkan dari Google Play Store dan diproses melalui tahap pre-processing data, pembagian data latih dan data uji, serta penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan teknik oversampling pada data latih. Model LSTM dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai mean akurasi sebesar 93,1%, sedangkan LDA menghasilkan tujuh topik utama yang merepresentasikan permasalahan dominan pada ulasan negatif pengguna.
Implementasi MobileNetV2 dan Support Vector Machine (SVM) untuk Sistem Sortir Otomatis Buah Jeruk Keprok Berdasarkan Tingkat Kualitas Berbasis Raspberry Pi 4B Widyana, Kurnita Ruci; Putri, Rekyan Regasari Mardi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4 (2026): April 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Produksi buah jeruk secara global dan nasional menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Di Indonesia, jeruk keprok (Citrus reticulata Blanco) menjadi salah satu varietas dengan tingkat produksi tertinggi, mencapai sekitar 2,4 juta ton pada tahun 2024. Peningkatan produksi tersebut perlu diimbangi dengan pengelolaan kualitas hasil panen yang optimal, mengingat mutu buah merupakan faktor utama yang menentukan nilai jual dan daya saing produk. Kualitas buah jeruk keprok dipengaruhi oleh karakteristik fisik, seperti ukuran, warna, dan tekstur kulit, sehingga proses sortasi menjadi tahapan penting dalam pascapanen. Namun, proses sortasi manual masih memiliki keterbatasan dari segi efisiensi, konsistensi, dan ketelitian. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem sortasi jeruk keprok otomatis berbasis pengolahan citra dan kecerdasan buatan yang diimplementasikan pada Raspberry Pi 4B. Sistem ini memadukan deep learning dan machine learning, dengan MobileNetV2 sebagai ekstraktor fitur citra buah dan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma klasifikasi untuk menentukan grade buah. Model dilatih menggunakan dataset citra jeruk keprok yang diklasifikasikan ke dalam empat kelas, yaitu grade A, grade B, grade Super, dan grade Defect. Model yang telah dilatih diintegrasikan ke dalam sistem fisik dengan aktuator motor servo dan stepper motor untuk mendukung proses sortasi otomatis. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model sebesar 99,04%, sedangkan akurasi model terintegrasi pada Raspberry Pi 4B mencapai 92,5%. Sistem juga memiliki rata-rata waktu inferensi 0,42465 detik dan waktu pemrosesan keseluruhan 8,3725 detik. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan kualitas proses sortasi, serta berpotensi mendukung peningkatan produktivitas jeruk keprok secara berkelanjutan.
Evaluasi Awal Tata Kelola Keamanan Informasi Pada Pengadilan Negeri Malang Menggunakan Indeks Kami 5.0 Arif, Anas Al Halimi; Suharsono, Aswin; Farisi, Hariz
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4 (2026): April 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pengadilan Negeri Malang merupakan institusi penegak hukum yang memegang peran vital dalam memberikan pelayanan peradilan yang transparan dan akuntabel. Seiring tuntutan transformasi digital, instansi ini telah mengimplementasikan Sistem Informasi Penelusuran Perkara (SIPP) sebagai aset strategis layanan publik. Namun, eskalasi ancaman siber dan urgensi kepatuhan terhadap regulasi Perlindungan Data Pribadi (PDP) menuntut adanya jaminan keamanan yang kuat. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kematangan tata kelola keamanan informasi SIPP menggunakan pendekatan Evaluasi Tingkat Manajemen (Management-Level Assessment). Evaluasi dilakukan menggunakan instrumen Indeks Keamanan Informasi (KAMI) Versi 5.0 yang mengacu pada standar SNI ISO/IEC 27001:2022, mencakup enam area evaluasi utama termasuk aspek pelindungan data pribadi. Berdasarkan hasil verifikasi, kategori sistem elektronik memperoleh skor 24 dengan predikat "Tinggi", mengindikasikan dampak strategis yang signifikan terhadap kelangsungan layanan. Secara agregat, penerapan kontrol keamanan mencatatkan skor 700 dengan status "Cukup Baik" (Zona Hijau). Meskipun demikian, analisis mendalam menunjukkan disparitas kematangan pada keenam area; area Tata Kelola dan Teknologi Informasi telah mencapai level optimal (III+), sedangkan area Kerangka Kerja, Pengelolaan Aset, dan aspek PDP masih tertahan pada level dasar yang memerlukan penguatan kebijakan formal. Penelitian ini merekomendasikan strategi perbaikan manajerial untuk menutup celah governance yang teridentifikasi, sebagai langkah strategis menuju kesiapan sertifikasi ISO/IEC 27001 secara komprehensif.
Analisis Sentimen Pengguna X (Twitter) Terhadap Program Makan Bergizi Gratis menggunakan IndoBERTweet dan BERTopic Setiawan, Candra; Rahayudi, Bayu; Eka Ratnawati, Dian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4 (2026): April 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan kebijakan prioritas pemerintah yang memicu beragam respons publik di media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik serta mengidentifikasi topik utama dalam diskursus mengenai program tersebut. Metode yang digunakan meliputi fine-tuning model IndoBERTweet untuk klasifikasi sentimen dan penerapan BERTopic dengan algoritma K-Means untuk pemodelan topik. Data penelitian terdiri dari 1.512 tweet yang dikumpulkan pada periode Juli hingga September 2025. Hasil pengujian menunjukkan kinerja model yang konsisten. Hasil pengujian menunjukkan kinerja model yang konsisten. Pada data validasi, konfigurasi epoch 4, learning rate 2e-5, dan batch size 16 menghasilkan Macro F1-Score sebesar 0,9596. Pengujian pada data uji dilakukan untuk menilai kemampuan generalisasi. Pada data uji, nilai F1-Score tertinggi sebesar 0,9641 dengan akurasi 0,96 diperoleh pada konfigurasi epoch 10, learning rate 2e-5, dan batch size 32. Pemodelan topik menggunakan BERTopic menghasilkan empat topik utama pada masing-masing sentimen. Topik sentimen positif, yaitu manfaat MBG untuk gizi dan kesehatan anak, dukungan terhadap kebijakan dan pelaksanaan MBG oleh pemerintah, dampak ekonomi UMKM dan lapangan kerja dari MBG, dan pemerataan MBG di Papua. Topik sentimen negatif, yaitu keluhan menu dan keamanan makanan MBG, kritik anggaran,pajak dan pembiayaan MBG (APBN/PPN), perdebatan prioritas pendidikan dengan MBG di sekolah, dan kritik anggaran per porsi 10 ribu (10rb) dan kelayakan menu.
Analisis Sentimen Berbasis Lexicon InSet dan Support Vector Machine Terhadap Ulasan Google Maps untuk Perumusan Strategi SWOT (Studi Kasus: Tiga Putra Kawi Malang) Silalahi, Anita Margareth D; Brata, Dwija Wisnu; Farisi, Hariz
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 JUST-SI

Page 695 of 695 | Total Record : 6945

 691   692   693   694   695 

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