cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Saepul Bahri
Contact Email
lppm.antarbangsa@gmail.com
Phone
+628811372400
Journal Mail Official
lppm@antarbangsa.ac.id
Editorial Address
Kawasan Bisnis CBD Ciledug Blok A3 No.21 Jl. HOS Cokroaminoto Karang Tengah, Ciledug Tangerang 15157, Banten call center: Telp. 021-50986099 WA: 0821-1717-1441
Location
Kota tangerang,
Banten
INDONESIA
Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Antar Bangsa
ISSN : 24422444     EISSN : 26153459     DOI : doi.org/10.51998/jti.v7i1
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Teknik Informatika (JTI) STMIK Antar Bangsa merupakan kumpulan artikel ilmiah yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa. Jurnal yang terbit dalam dua periode per Tahun ini berisi artikel ilmiah yang meliputi tema : Jaringan (Networking), Aplikasi Sains, Animasi / Multimedia Interaktif, Pengolahan Citra, Sistem Pakar, Sistem Penunjang Keputusan, Soft/Mobile Computing. Jurnal ini berisi pokok-pokok permasalahan dalam kerangka pengembangan secara teoritis maupun dalam bentuk implementasi.
Arjuna Subject : -
Articles 332 Documents
 30   31   32   33   34 
Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Aplikasi Brimo Pada Mahasiswa STMIK Antar Bangsa Menggunakan Mobile Service Quality dengan Metode CSI Fajri, Annur; Kurnia Rifki, Arsyad
Jurnal Teknik Informatika Vol 11 No 1 (2025)
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v11i01.618

Abstract

Abstract— BRImo offers a variety of services that simplify banking transactions for its users. The issue addressed in this study arises from frequent system disruptions and numerous user complaints regarding the application’s performance, particularly concerning access speed, as indicated by reviews on the Google Play Store. These issues have led to a decline in user interest in the BRImo application. Considering the ongoing complaints and less-than-satisfactory ratings, this research aims to assess user satisfaction with the BRImo application among students at STMIK Antar Bangsa. This study employs the Customer Satisfaction Index (CSI) method to measure the percentage of user satisfaction, with modified dimensions from Mobile Service Quality tailored to the focus of this research. Data were collected through a questionnaire consisting of 15 questions and involving 50 respondents. The collected data were tested for validity and reliability before being processed using the CSI method. The results of this study can be seen in the calculation of the CSI method, the percentage of user satisfaction is 75.78% and it can be stated that customers feel "Satisfied" with the service quality of the BRImo application.
Implementasi Filament Form Builder Dalam Sistem Informasi Berbasis Laravel Wijanarko, Sigit
Jurnal Teknik Informatika Vol 11 No 1 (2025)
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v11i01.619

Abstract

Filament Form Builder is a tool that simplifies the creation and management of forms in Laravel-based applications. This journal discusses the installation steps and implementation of Filament Form Builder in a Laravel-based information system. By following the proper installation procedures, developers can enhance efficiency in form creation and management
Analisis Efektivitas Eduaide.ai dalam Membantu Persiapan Pembelajaran pada Siswa Kelas 9 Maulida, Rusyda; Muchlis
Jurnal Teknik Informatika Vol 11 No 1 (2025)
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v11i01.620

Abstract

This research aims to analyze the effectiveness of using Eduaide.ai in assisting learning preparation for 9th grade students. This study employs an experimental method by comparing student learning outcomes through pre-test and post-test in two conditions: manual learning preparation and learning preparation with the assistance of Eduaide.ai. The research sample consists of 9th grade students who will be tested on their abilities before and after using the learning platform. The collected data will be analyzed quantitatively to measure the platform's effectiveness in improving student learning outcomes. The results of this research are expected to provide insights into the benefits of using artificial intelligence technology in supporting students' learning preparation processes
DAMPAK GAME ONLINE TERHADAP MOTIVASI BELAJAR DAN PRESTASI AKADEMIK ANAK DENGAN METHODE KUALITATIF Bani, Bani; Maulida, Rusyda; Puspitasari, Tita
Jurnal Teknik Informatika Vol 11 No 2 (2025): Periode Agustus 2025
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v11i2.641

Abstract

Abstract-- In the context of rapid technological development, online games have become a global phenomenon dominating the leisure time of children and adolescents. These games, with their engaging and interactive designs, often become an essential part of their daily routines. While many acknowledge the entertainment and social potential of online games, their impact on children's learning motivation and academic achievement remains poorly understood. While quantitative studies have provided data on the relationship between online games and academic outcomes, qualitative methods offer a more in-depth perspective on children's subjective experiences in this context. Qualitative methods, through techniques such as in-depth interviews, focus group discussions, and observation, allow researchers to explore the nuances and complexities of children's experiences with online games. This study aims to explore how online games affect their learning motivation, how they balance their time between gaming and study, and how their perceptions of education may be affected by gaming engagement. With this approach, it is hoped that various factors influencing the relationship between online games and academic achievement can be identified, such as the type of game played, the duration of play, and the social context in which the play occurs.
Efektivitas Pemanfaatan ChatGPT dalam Mendukung Proses Kajian Literatur pada Penelitian Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa ST MKom, Aristejo
Jurnal Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2026): .
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v12i1.693

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas pemanfaatan ChatGPT sebagai alat bantu dalam mendukung proses kajian literatur pada penelitian mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa. Tantangan yang dihadapi mahasiswa dalam menelusuri sumber ilmiah, memahami konsep teknis, serta menyusun sintesis literatur kerap menjadi hambatan dalam pengembangan karya ilmiah. ChatGPT, sebagai model kecerdasan buatan berbasis pemrosesan bahasa alami, menyediakan kemampuan untuk menguraikan konsep, menghasilkan ringkasan, serta memfasilitasi identifikasi kata kunci yang relevan secara lebih efisien. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif-deskriptif dengan menganalisis proses penggunaan ChatGPT dalam aktivitas kajian literatur melalui pengamatan langsung terhadap praktik mahasiswa dalam penyusunan penelitian. Hasil analisis menunjukkan bahwa ChatGPT dapat meningkatkan efisiensi penelusuran informasi, memperkuat pemahaman awal terhadap materi literatur, dan membantu penyusunan landasan teori secara lebih sistematis. Meskipun demikian, mahasiswa tetap perlu menerapkan penilaian kritis untuk memastikan validitas dan akurasi informasi yang dihasilkan. Secara keseluruhan, ChatGPT terbukti efektif sebagai alat pendukung kajian literatur, selama penggunaannya mengikuti prinsip akademik yang etis dan bertanggung jawab.
Pengembangan Sistem Supply Chain Management Berbasis Web pada PT Arta Daya Taruna Purnomo, Liu; Muchlis
Jurnal Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2026): .
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v12i1.694

Abstract

Makalah ini menjelaskan perancangan dan penerapan sistem Supply Chain Management (SCM) berbasis web yang dikembangkan untuk PT Arta Daya Taruna sebagai kontraktor pertambangan batubara, dengan tujuan meningkatkan efektivitas proses logistik internal seperti permintaan material, pengelolaan work order, pengadaan, dan pengendalian persediaan yang sebelumnya terkendala oleh prosedur manual sehingga menimbulkan keterlambatan, inkonsistensi data, dan inefisiensi operasional; sistem yang dibangun mengintegrasikan modul Work Order (WO), Purchase Request (PR), Purchase Order (PO), Goods Receipt (GR), Material Requisition (MR), dan Goods Issue (GI) dalam satu platform real-time yang dilengkapi otorisasi berbasis peran dan notifikasi otomatis untuk meningkatkan transparansi, mengurangi penggunaan dokumen fisik, serta mempercepat pengambilan keputusan melalui pemantauan stok dan pelacakan persetujuan secara digital, sementara desain antarmuka yang responsif dan dapat diakses melalui perangkat mobile turut memperkuat koordinasi antarbagian dan mendukung kelancaran operasional di area tambang, dengan hasil pengujian awal menunjukkan peningkatan akurasi persediaan dan percepatan siklus pengadaan sehingga sistem ini berperan dalam menjaga keberlangsungan operasional di lingkungan pertambangan yang dinamis.
Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Untuk Analisis Pola Distribusi Zakat Pada Masjid Al-Ikhlas Karawaci Rahdiana, Ikhsan; Jeremy Jonathan
Jurnal Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2026): .
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51998/jti.v12i1.709

Abstract

The zakat distribution process at Al-Ikhlas Mosque Karawaci previously faced challenges regarding objectivity and effectiveness in allocating aid to eligible recipients. The absence of a measurable classification system led to a potential lack of precision in distributing community funds. Consequently, this research was conducted to develop a data analysis model capable of enhancing the accuracy and transparency of zakat distribution. The implemented solution involved the application of the K-Means Clustering algorithm within the Knowledge Discovery in Databases framework. This study contributed a data-driven zakat distribution model that integrated local criteria with Central Bureau of Statistics standards and Islamic law. The research methodology began with data processing of 296 mustahik from the 2024 Ramadan period. The variables utilized included zakat type, aid amount, number of dependents, economic conditions, and aggregate demographic data of the Karawaci District. The experimental phase involved comparing the performance of the K-Means algorithm against Hierarchical Clustering and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise. The optimal number of clusters was determined using the Elbow method and Silhouette Score, which resulted in three main distribution groups. The results demonstrated distribution patterns of nineteen percent for the high category, 36 to 52% for the moderate category, and twenty-six to forty-five percent for the low category. Evaluations via Silhouette Score ranging from 0.35 to 0.58 and the Davies-Bouldin Index from 0.61 to 1.26 confirmed that the generated clusters were of high quality and consistent. In conclusion, the application of the clustering algorithm successfully established a strategic recommendation foundation for mosque administrators to improve zakat distribution precision
Implementasi Model Machine Learning Sebagai Fondasi Sistem Kecerdasan Buatan untuk Prediksi Performa Akademik Mahasiswa Sigit Wijanarko; Kusuma Hati; Dian Kasoni
Jurnal Teknik Informatika Vol 12 No 2 (2026): Vol. 12 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

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

Abstract

Pembelajaran Machine Learning (ML) di perguruan tinggi umumnya masih berhenti pada tahap membandingkan algoritma supervised, unsupervised, dan reinforcement learning pada satu dataset tanpa mengaitkannya dengan bagaimana model tersebut menjadi bagian dari sistem Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) yang utuh dan dapat digunakan dalam praktik nyata. Kesenjangan ini diamati langsung oleh penulis dalam pengajaran mata kuliah Machine Learning bagi mahasiswa semester enam. Penelitian ini bertujuan menunjukkan, melalui studi kasus, bagaimana sebuah model ML dapat diposisikan sebagai fondasi dari sistem AI yang lebih luas. Studi kasus dipilih pada domain pendidikan, yaitu prediksi risiko akademik mahasiswa, menggunakan dataset publik Student Performance (UCI Machine Learning Repository, [1]) yang berisi 395 data mahasiswa sekolah menengah di Portugal. Tiga algoritma klasifikasi dibandingkan, yaitu Decision Tree, Random Forest, dan Logistic Regression, untuk memprediksi status risiko mahasiswa (aman/berisiko) tanpa menggunakan nilai periode sebelumnya, agar prediksi dapat dilakukan sejak awal semester. Hasil menunjukkan akurasi berkisar 66,7%–69,7% dengan F1-Score tertinggi pada Logistic Regression (35,3%), sementara faktor riwayat kegagalan mata kuliah (failures) dan jumlah ketidakhadiran (absences) menjadi prediktor paling berpengaruh. Lebih penting dari nilai akurasi itu sendiri, penelitian ini merancang bagaimana keluaran model tersebut diintegrasikan ke dalam arsitektur sistem peringatan dini yang mencakup modul prediksi, dashboard, dan alur tindak lanjut oleh dosen pembimbing akademik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pembelajaran ML perlu diperluas dari sekadar perbandingan model menuju pemahaman model sebagai komponen sistem AI, sehingga mahasiswa memperoleh kompetensi yang relevan dengan kebutuhan implementasi AI di dunia nyata.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Harga Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa Sawit di Usaha Penampungan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web Miroslav Miroslav Jaya Aziz; Marhalim; Ujang Juhardi; Muhammad Husni Rifqo
Jurnal Teknik Informatika Vol 12 No 2 (2026): Vol. 12 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

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

Abstract

Determining the purchase price of fresh fruit bunches (FFB) at palm-oil collection businesses is often based on manual assessment and operator experience. This condition may cause slow decisions, inconsistent valuation, and limited transparency when several criteria must be considered simultaneously. This study develops a web-based Decision Support System (DSS) using the Simple Additive Weighting (SAW) method to support objective FFB price recommendations. The system manages criteria, alternatives, assessment values, market-price references, SAW calculations, and reports. The Rapid Application Development (RAD) model is used for system development, while Black Box Testing is applied to verify functional requirements. The implemented model uses five criteria: fruit quality, bunch weight, travel distance, maturity, and impurity deduction, with weights of 30%, 25%, 20%, 15%, and 10%, respectively. Manual verification produced a highest preference value of 0.9500 for A3, and the system generated a recommendation of Rp2,600/kg. Functional testing of 13 scenarios showed valid results. Intisari—Penentuan harga Tandan Buah Segar (TBS) pada usaha penampungan masih dapat dilakukan secara manual sehingga proses keputusan berpotensi lambat, tidak konsisten, dan kurang transparan ketika banyak kriteria harus dipertimbangkan. Penelitian ini membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan rekomendasi harga TBS secara lebih objektif. Sistem mengelola kriteria, alternatif, nilai penilaian, harga pasar, proses perhitungan SAW, dan laporan. Pengembangan menggunakan Rapid Application Development (RAD), sedangkan pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing. Lima kriteria yang digunakan adalah kualitas buah, berat tandan, jarak tempuh, kematangan, dan potongan kotoran dengan bobot 30%, 25%, 20%, 15%, dan 10%. Verifikasi manual menghasilkan nilai preferensi tertinggi 0,9500 pada A3 dan rekomendasi harga Rp2.600/kg. Pengujian terhadap 13 skenario menunjukkan seluruh fungsi utama berstatus valid.
Implementasi Otsu Thresholding untuk Segmentasi Citra pada Diagnosa Penyakit Daun Sirih Lestari Lestari Herti; Marissa Utami; Yovi Apridiansyah; Yuza Reswan
Jurnal Teknik Informatika Vol 12 No 2 (2026): Vol. 12 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM STMIK Antar Bangsa

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

Abstract

Tanaman sirih (Piper betle L.) merupakan tanaman tropis bernilai ekonomi tinggi yang banyak dimanfaatkan dalam bidang kesehatan, kosmetik, dan pengobatan tradisional di Indonesia, namun produktivitasnya menurun akibat penyakit daun seperti bercak daun, embun jelaga, dan busuk daun yang dapat menurunkan hasil panen hingga 50%. Segmentasi citra merupakan tahap paling krusial dalam sistem diagnosis penyakit berbasis pengolahan citra digital, sedangkan metode konvensional seperti K-Means Clustering, Fuzzy C-Means, Region Growing, dan Edge Detection masih memiliki keterbatasan terhadap noise, variasi pencahayaan, dan warna daun yang tidak seragam. Penelitian ini mengimplementasikan metode Otsu Thresholding untuk memisahkan area daun sehat dan terinfeksi penyakit secara otomatis melalui analisis histogram intensitas piksel tanpa parameter manual. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental melalui akuisisi citra, pra-pemrosesan (resizing, penyesuaian kecerahan, konversi RGB ke grayscale), penerapan Otsu Thresholding, operasi morfologi (opening dan closing), serta evaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Pengujian dilakukan terhadap 101 citra daun sirih (53 citra bercak daun dan 48 citra sehat). Hasil pengujian menunjukkan rata-rata threshold sebesar 158,34, MSE sebesar 6219,18, dan PSNR sebesar 10,28 dB. Secara visual, metode berhasil memisahkan objek daun dari latar belakang serta menonjolkan area bercak, meskipun nilai PSNR masih tergolong rendah karena perbandingan dilakukan antara citra biner hasil segmentasi dengan citra grayscale asli.

Page 33 of 34 | Total Record : 332

 30   31   32   33   34 

Filter by Year

2015 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 2 (2026): Vol. 12 No. 2 (2026) Vol 12 No 1 (2026): . Vol 11 No 01 (2025): JTI PERIODE FEBRUARI 2025 Vol 11 No 2 (2025): Periode Agustus 2025 Vol 11 No 1 (2025) Vol 10 No 2 (2024): JTI Periode Agustus 2024 Vol 10 No 1 (2024): JTI Periode Februari 2024 Vol 10 No 1 (2024) Vol 9 No 2 (2023): (JTI) Periode Agustus 2023 Vol 9 No 1 (2023): (JTI) Periode Februari 2023 Vol 8 No 2 (2022): JTI Periode Agustus 2022 Vol 8 No 1 (2022): JTI Periode Februari 2022 Vol 7 No 2 (2021): JTI Periode Agustus 2021 Vol 7 No 1 (2021): JTI Periode Februari 2021 Vol. 7 No. 1 (2021): JTI Periode Februari 2021 Vol. 6 No. 2 (2020): JTI Periode Agustus 2020 Vol 6 No 2 (2020): JTI Periode Agustus 2020 Vol. 5 No. 2 (2019): JTI Periode Agustus 2019 Vol 5 No 2 (2019): JTI Periode Agustus 2019 Vol 5 No 1 (2019): JTI Periode Februari 2019 Vol. 5 No. 1 (2019): JTI Periode Februari 2019 Vol 4 No 2 (2018): JTI Periode Agustus 2018 Vol. 4 No. 2 (2018): JTI Periode Agustus 2018 Vol. 4 No. 1 (2018): JTI Periode Februari 2018 Vol 4 No 1 (2018): JTI Periode Februari 2018 Vol 3 No 2 (2017): JTI Periode Agustus 2017 Vol. 3 No. 2 (2017): JTI Periode Agustus 2017 Vol. 3 No. 1 (2017): JTI Periode Februari 2017 Vol 3 No 1 (2017): JTI Periode Februari 2017 Vol. 2 No. 2 (2016): JTI Periode Agustus 2016 Vol 2 No 2 (2016): JTI Periode Agustus 2016 Vol. 2 No. 1 (2016): JTI Periode Februari 2016 Vol 2 No 1 (2016): JTI Periode Februari 2016 Vol. 1 No. 2 (2015): JTI Periode Agustus 2015 Vol 1 No 2 (2015): JTI Periode Agustus 2015 Vol 1 No 1 (2015): JTI Periode Februari 2015 Vol. 1 No. 1 (2015): JTI Periode Februari 2015 More Issue