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 surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
INTEGER: Journal of Information Technology
Published by Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
ISSN : 2579566X     EISSN : 2579566X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
This journal contains articles from the results of scientific research on problems in the field of Informatics, Information Systems, Computer Systems, Multimedia, Network and other research results related to these fields.
Arjuna Subject : -
Articles 265 Documents
 23   24   25   26   27 
Aplikasi Web Progresif untuk Repositori Tugas Akhir Mahasiswa (Studi Kasus ITTelkom Surabaya) Muzakki, Achmad; Ma'ady, Mochamad Nizar Palefi; Asfari, Ully
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.6633

Abstract

Seiring bertambahnya jumlah alumni di kampus Institut Teknologi Telkom Surabaya yang masih tergolong baru karena berdiri sejak 5 tahun yang lalu, tidak jarang mahasiswa tingkat akhir membuat judul Tugas Akhir (TA) yang mirip atau bahkan sama dengan alumni untuk memenuhi nilai mereka. Tentu saja judul yang sama tersebut dilarang karena mahasiswa harus membuat judul baru yang berbeda dari sebelumnya. Karena jika judul Tugas Akhir sama, maka output yang dihasilkan akan sama juga. Hal ini menyebabkan kesulitan dalam penerbitan jurnal oleh dosen. Tingginya kemiripan judul tugas akhir baik yang disengaja maupun tidak disengaja mengindikasikan kurangnya referensi tugas akhir terdahulu yang dapat diakses oleh mahasiswa. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat Digital Library (DIGILIB) berbasis Progressive Web Application (PWA) sebagai repositori online yang menghimpun dokumen-dokumen Tugas Akhir mahasiswa. Diharapkan dengan adanya proyeksi DIGILIB ini dapat menjadi wadah bagi mahasiswa untuk melakukan pencarian judul Tugas Akhir, dan akses bagi civitas akademika, namun tertutup bagi khalayak luar melainkan hanya menampilkan abstrak Tugas Akhir. Sehingga pemantauan judul Tugas Akhir mahasiswa dapat dilakukan dengan mudah, apalagi kampus ITTelkom Surabaya memiliki program studi yang masih satu rumpun yaitu Sistem Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak dan Bisnis Digital. Untuk penelitian selanjutnya, kami menyarankan untuk mengevaluasi program PWA dengan menggunakan model TAM, UTAUT atau SUS.
Ekstraksi Fitur Kupu-Kupu Menggunakan GLCM, Lacunarity, HSV, dan MLP Rahayu, Putri Nur; Annisa, Aulia Rahma; Ardiana, Mirza; Andika, Yudi; Rakhmadi, Ardhon
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7533

Abstract

Extraction feature in butterflies are using GLCM, Lacunarity, and HSV. The combination of extraction feature is to improve accuration of butterflies. In this research , there are three steps for extraction. First step is extraction with GLCM and lacunarity for extraction texture, and HSV for extraction color, the second step is classification with MLP.
Implementasi K-Fold Dalam Prediksi Hasil Produksi Agrikultur Pada Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Sunarko, Victor Immanuel; Dimara, Denis Lizard Sambawo; Siagian, Pangestu Sandya Etniko; Manalu, Daniel; Anggraeny, Fetty Tri
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.6892

Abstract

Sektor agrikultur khususnya pertanian di Indonesia merupakan tulang punggung perekonomian, dengan tenaga kerja pertanian mencapai 38,14 juta orang pada Februari 2023, atau 27,52% dari total tenaga kerja nasional. Meskipun memiliki potensi besar, sektor ini menghadapi tantangan signifikan, termasuk lahan terbatas, perubahan iklim, dan kelangkaan air, yang mengharuskan penerapan pertanian berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi produksi pertanian melalui penerapan kecerdasan buatan (AI) dan analisis data. Metodologi yang digunakan meliputi pembagian data untuk memprediksi hasil produksi pertanian dengan algoritma k-nearest neighbour (KNN). Uji skenario dilakukan dengan pendekatan k-fold cross-validation dan hold-out data sharing. Hasil penelitian menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 98,36% menggunakan k-fold cross-validation dan 97,42% dengan metode hold-out.Kata Kunci: KNN, K-Fold, Hold-Out, Prediksi, Agrikultur
Sistem Monitoring PLTS Hybrid Off-Grid pada Instalasi Pengolahan Limbah Pabrik Kripik Kawasan Mojokerto Pradana, Yuditya Adi; Muljanto, Widodo Pudji; Faradisa, Irmalia Suryani
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7412

Abstract

Paper ini berfokus pada perancangan dan implementasi sistem monitoring untuk PLTS Hybrid Off-Grid 1,2 KWp dengan penekanan pada penggunaan protokol Modbus sebagai standar komunikasi data. Protokol Modbus TCP/IP dipilih karena kemampuannya dalam mengintegrasikan berbagai perangkat pengukuran seperti sensor PZEM-017 dan Multifunction Power Meter melalui media komunikasi RS485. Node-RED digunakan sebagai platform SCADA untuk visualisasi parameter listrik secara real-time, seperti tegangan, arus, daya, dan energi (kWh). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem monitoring yang dirancang berhasil memberikan data dengan rata-rata error yang berada di bawah batas toleransi standar 5% untuk sistem monitoring PLTS. Error tertinggi tercatat sebesar 1.82% pada parameter daya solar panel, yang disebabkan oleh fluktuasi intensitas cahaya matahari dan ketidaksempurnaan konversi daya oleh inverter. Sementara itu, parameter lainnya menunjukkan rata-rata error di bawah 1.66%.
Implementasi Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Aplikasi Deepseek Prilindaputra, Brilian; Putri, Dinda Rima Rachcita; Ulinnuha, Nurissaidah
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7541

Abstract

Kemunculan DeepSeek, AI canggih yang dikembangkan di China, telah memberikan dampak yang signifikan terhadap lanskap teknologi global. Namun, pengadopsiannya telah mendapat reaksi beragam, dengan beberapa negara memilih untuk memblokir aksesnya karena masalah keamanan data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi DeepSeek di Google Play Store, secara khusus menargetkan ulasan pengguna dari Amerika Serikat. Dengan menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM), analisis sentimen dilakukan untuk mengkategorikan opini pengguna ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Dataset yang terdiri dari 10.000 ulasan yang dikumpulkan melalui web scraping, telah dipreproses menggunakan teknik pembersihan teks, pembobotan TF-IDF, dan lemmatization. Model SVM dilatih dan divalidasi menggunakan k-fold cross validation (k-fold = 10), mencapai akurasi terbaik pada parameter C = 100 dan kernel RBF. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi rata-rata 90,33%, dengan akurasi puncak 92,20% pada fold 10. Temuan ini menunjukkan polaritas sentimen yang kuat di antara para pengguna. Penelitian ini penyebaran kata dari analisis wordcloud memberikan wawasan bagi para pengembang dan pemangku kepentingan dalam meningkatkan aplikasi AI dengan mengatasi kekhawatiran pengguna dan meningkatkan kepuasan pengguna secara keseluruhan.
Prediksi Hasil Tangkapan Ikan di Kota Pasuruan Dengan Metode Support Vector Machine (SVM) Chanafi, Imam; Sarwani, Mohammad Zoqi; Udin, Muhammad
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7163

Abstract

 Kota Pasuruan yang terletak di Provinsi Jawa Timur merupakan kota yang kaya akan potensi dan beragam sumber daya serta mempunyai peran penting dalam sektor industri dan perdagangan. Untuk mengelola dan mengembangkan potensi ini, Dinas Perairan Kota Pasuruan memiliki tugas menjaga keseimbangan ekosistem perikanan sekaligus memberdayakan para nelayan dan pembudidaya ikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui prediksi hasil tangkapan ikan di Kota Pasuruan menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM). Data yang diperoleh dari Dinas Perikanan Kota Pasuruan dalam waktu 5 tahun mulai tahun 2019 sampai 2023. Dari hasil penelitian ini, maka dapat disimpulkan hasil nilai MAPE Train Linear 18.07%, MAPE Test Linear 22.92%. Sedangkan untuk MAPE Train Polynominal 16.95%, MAPE Test Polynominal 18.46%.
Stimulator Listrik Portabel untuk Rehabilitasi Pasca Stroke yang Terintegrasi dengan Pemantauan EMG Sistem Berbasis IoT Pranata, Sandio Dwi; Faradisa, Irmalia Suryani; Yuwono, Alfarid Hendro
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7419

Abstract

Penelitian ini mengembangkan stimulator listrik portabel berbasis IoT untuk rehabilitasi pasca stroke dengan pemantauan elektromiografi (EMG). Data EMG dan parameter stimulasi dikirim ke platform ThingSpeak untuk pemantauan jarak jauh. Pengujian menunjukkan bahwa perangkat mampu menghasilkan stimulasi listrik dengan frekuensi 9–42 Hz, sesuai standar IEC 60601-1 (50 Hz), serta memantau aktivitas otot secara akurat. Hasil pemantauan EMG menunjukkan bahwa saat otot relaksasi, nilai EMG berada pada 0–20 mV, meningkat menjadi 0–90 mV saat diberikan stimulasi, dan 0–60 mV saat otot digerakkan. Pada platform ThingSpeak, nilai magnitude berkisar 12–24 saat relaksasi, meningkat menjadi 140 saat distimulasi, dan mencapai 250 saat otot digerakkan. Perangkat ini berpotensi mendukung rehabilitasi pasien pasca stroke dengan pemantauan jarak jauh yang efektif.Kata Kunci: Stimulator listrik, IoT, EMG, Rehabilitasi Pasca Stroke, ThingSpeak
Integrasi Delone & McLean dengan UTAUT2 untuk Evaluasi Perilaku Penggunaan Access by KAI Hidayat, Alifiansyah Arrizqy; Rospricilia, Tita Ayu
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7307

Abstract

Business is a human activity that aims to profit through producing and distributing goods or services. In the world of transportation, mobile technology increasingly provides opportunities, especially in booking transportation tickets. One of the latest innovations is the Access by KAI application developed by PT KAI to meet the needs of train passengers. However, it has not been able to attract consumer interest as much as other ticket-booking applications. Based on a survey, the percentage of Access by KAI usage is still relatively low compared to other platforms such as Traveloka and Tiket.com. This shows a challenge for PT KAI in increasing the attractiveness of the application in order to compete with other, more popular applications. This study aims to evaluate the behavior of KAI application users regarding access by developing a conceptual model that integrates variables in the DeLone and McLean model with UTAUT2 to understand the factors that influence the application's success in meeting user expectations and increasing user satisfaction. The method used in this study combines the DeLone and McLean model to measure the quality of information systems and the UTAUT2 model to analyze factors of technology acceptance by users. The results of the study show that service quality, user satisfaction, performance expectancy, effort expectancy, and price value significantly influence behavioral intention. In addition, it was found that user satisfaction is significantly influenced by service quality.
Enterprise Architecture Plan (EAP): Penyelarasan Bisnis dan Arsitektur Sistem Informasi Produksi Sektor Industri Sayangan Kebonsari Kusumawati, Aris; Ma’ady, Mochamad Nizar Palefi
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7540

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan arsitektur sistem informasi berdasarkan penyelarasan antara bisnis dan kebutuhan apikasi di industri "Sayangan" menggunakan framework Enterprise Architecture Plan (EAP). Fokus pengembangan sistem informasi dilakukan berdasarkan proses bisnis yang ditargetkan, yaitu pada proses kegiatan bisnis dan kebutuhan sistem produksi. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif studi kasus. Tahapan analisis yang dilakukan meliputi inisiasi; pemodelan bisnis, sistem serta teknologi saat ini yang digunakan organisasi; analisis arsitektur data dan aplikasi; serta rencana implementasi sistem. Berdasarkan analisis gap, diusulkan sembilan sistem informasi yang selaras dengan proses bisnis serta target organisasi. Dengan adanya usulan arsitektur sistem diharapkan terjadi transparansi data, mengurangi redudansi data serta efisiensi sistem. Sehingga, implementasi sistem produksi di industri “Sayangan” yang akan dilakukan sesuai dengan kebutuhan bisnis, tujuan organisasi, dan bebas dari potensi risiko kegagalan pengembangan sistem.
Klasifikasi Genre Buku Berbasis Judul dan Sinopsis Menggunakan Metode Support Vector Machine Dewi, Ni Wayan Emmy Rosiana; Putra, I Made Suwija; Githa, Dwi Putra
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 10, No 1: April 2025
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2024.v10i1.7562

Abstract

Tantangan besar dalam manajemen perpustakaan tradisional adalah menciptakan metode untuk mengkategorikan buku sesuai dengan genrenya. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan buku berdasarkan judul dan sinopsisnya. Dataset penelitian ini diambil dari CMU Book Summary Dataset, yang mencakup berbagai genre buku. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM dengan kernel linier melakukan tugas klasifikasi genre buku dengan lebih baik dibandingkan metode K-Nearest Neighbors (K-NN), serta preprocessing teks dan ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Akurasi tertinggi SVM adalah 47,7% dalam skenario 90 persen data pelatihan dan 10 persen data pengujian, sedangkan K-NN hanya memiliki 31,53% dalam skenario 80 persen dan 20 persen data pelatihan dan pengujian. Hasil menunjukkan bahwa SVM lebih baik daripada K-NN dalam menangani klasifikasi teks berdasarkan judul dan sinopsis. Namun, untuk validasi lebih lanjut, penelitian lebih lanjut diperlukan dengan dataset yang lebih besar dan dalam berbagai bahasa.

Page 26 of 27 | Total Record : 265

 23   24   25   26   27 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 1: April 2025 Vol 9, No 2: September 2024 Vol 9, No 1: Maret 2024 Vol 8, No 2: September 2023 Vol 8, No 1: Maret 2023 Vol 7, No 2: September 2022 Vol 7, No 1: Maret 2022 Vol 6, No 2: September 2021 Vol 6, No 1: Mei 2021 Vol 5, No 2: September 2020 Vol 5, No 1: April 2020 Vol 4, No 2: September 2019 Vol 4, No 1: May 2019 Vol 3, No 2 (2018) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 2 (2017): September 2017 Vol 2, No 1 (2017): Maret 2017 Vol 1, No 2 (2016): September 2016 Vol 1, No 1 (2016): Maret 2016 More Issue