cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Bambang Firdaus
Contact Email
bambangf@fkti.unmul.ac.id
Phone
+6282352158682
Journal Mail Official
jurti.unmul@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota samarinda,
Kalimantan timur
INDONESIA
JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI
Published by Universitas Mulawarman
ISSN : 2580667X     EISSN : 25798790     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Merupakan sarana bagi peneliti di bidang informatika untuk mempublikasikan karya-karya penelitiannya. Dengan periode terbit setahun dua kali pada bulan Juni dan Desember. Bernaung di bawah Jurusan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (FKTI) Universitas Mulawarman, dimana Dewan Redaksi Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) terdiri dari Dosen Teknik Informatika dalam bidang konsentrasi yang beragam antara lain yaitu Kecerdasan Buatan, Rekayasa Perangkat Lunak, Komputasi, Teknik Komputer dan Jaringan, Multimedia dan sebagainya yang relevan terhadap disiplin ilmu Teknik Informa
Arjuna Subject : -
Articles 264 Documents
 23   24   25   26   27 
PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AMMONIUM NITRAT SOLUTION MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO (STUDI KASUS : PT. BLACK BEAR RESOURCES INDONESIA) Diana, Putri; Fitri Astuti, Indah; Rosmasari, Rosmasari
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 4 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v9i4.28478

Abstract

Ammonium Nitrat Solution (ANSOL) merupakan bahan kimia yang diproduksi melalui reaksi antara amonia dan asam nitrat, yang berperan penting dalam industri pupuk dan bahan peledak. Permasalahan utama yang dihadapi PT. Black Bear Resources Indonesia adalah ketidakpastian dalam memprediksi jumlah produksi ANSOL tiap bulannya akibat permintaan dan stok yang tidak menentu. Tujuan dari penelitian ini adalah memperkirakan jumlah produksi untuk bulan-bulan berikutnya. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk memprediksi jumlah produksi ANSOL dengan mempertimbangkan variabel penjualan dan stok. Data penelitian diperoleh dari periode Januari 2021 hingga Desember 2023. Berdarkan hasil prediksi diuji menggunakan Root Mean Square (RMSE) yang menunjukkan nilai sebesar 0,204 dengan presentase 20% yang menunjukkan bahwa perbedaan tidak terlalu jauh berbeda antara hasil prediksi dan nilai aktual.
Model Infrastruktur Edge Adaptif untuk Smart City dan IoT Berbasis Software Defined Networking Samsumar, Lalu Delsi; Zaenudin, Zaenudin; Supardianto, Supardianto; Karim, Muh. Nasirudin; Muahidin, Zumratul
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 10, No 2 (2026): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v10i2.27474

Abstract

 Perkembangan Smart City dan Internet of Things (IoT) menuntut ketersediaan infrastruktur jaringan yang mampu merespons dinamika trafik secara cepat, efisien, dan adaptif. Arsitektur edge konvensional memiliki keterbatasan dalam fleksibilitas, skalabilitas, serta kemampuan pengelolaan sumber daya pada kondisi trafik yang berubah-ubah. Penelitian ini mengusulkan model infrastruktur edge adaptif berbasis Software Defined Networking (SDN) untuk meningkatkan kinerja jaringan pada lingkungan Smart City dan IoT. Model dirancang dengan memanfaatkan pemisahan control plane dan data plane guna memungkinkan orkestrasi jaringan yang dinamis melalui pengaturan jalur, alokasi bandwidth, dan manajemen beban secara real-time. Metode penelitian meliputi perancangan arsitektur, implementasi prototipe menggunakan controller SDN, serta pengujian performa melalui simulasi pada Mininet dengan lima skenario trafik IoT. Evaluasi dilakukan berdasarkan parameter Quality of Service (QoS), yaitu delay, throughput, packet loss, dan jitter. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model adaptif berbasis SDN memberikan peningkatan performa signifikan dibandingkan arsitektur edge konvensional, dengan peningkatan throughput sebesar 51,1%, penurunan delay sebesar 35,2%, pengurangan packet loss sebesar 47,4%, serta stabilitas jitter yang lebih baik pada seluruh skenario. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi SDN pada infrastruktur edge merupakan pendekatan efektif untuk mendukung layanan Smart City dan IoT yang bersifat real-time, masif, dan heterogen.
Implementasi Metode Waterfall pada Aplikasi Permintaan Fasilitas Akademik Berbasis Android: Studi Kasus UBB Vista, Umar Faruq; Darmawan, Okki
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 10, No 2 (2026): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v10i2.25423

Abstract

Pengelolaan fasilitas akademik di Program Studi Teknologi Informasi Universitas Bangka Belitung masih dilakukan secara manual menggunakan formulir kertas. Mekanisme tradisional ini mengakibatkan ketidak efisienan waktu dalam pengolahan, risiko kehilangan data aplikasi, dan ketidakjelasan status persetujuan bagi mahasiswa. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem informasi permintaan fasilitas berbasis Android yang akan mendigitalisasi proses peminjaman aset dan meningkatkan kualitas layanan akademik. Pendekatan Waterfall digunakan untuk membangun sistem ini, yang meliputi langkah-langkah seperti analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi kode, dan pengujian. Metode Pengujian Kotak Hitam digunakan untuk memvalidasi fungsi perangkat lunak dan memastikan bahwa logika bisnis beroperasi dengan benar. Hasil penelitian ini disajikan dalam bentuk aplikasi seluler yang dilengkapi dengan kemampuan pelacakan real-time, validasi ketersediaan stok otomatis, dan identifikasi konflik. Berdasarkan hasil uji coba, semua fitur dinyatakan sah dan mampu beroperasi sesuai dengan skenario yang ditentukan. Penerapan teknologi ini telah berhasil meningkatkan transparansi layanan, mempercepat proses persetujuan, dan mengurangi kesalahan administratif seperti penjadwalan ganda dalam pengelolaan fasilitas program studi.
Analisis Klaster Produksi Cabai Menggunakan K-Means dan DBSCAN Berdasarkan Evaluasi Silhouette dan DBI Rahman, Muhammad Ridwanansyah; Pangestu, Jovan Bagas; Wati, Masna; Widians, Joan Angelina
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 10, No 1 (2026): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v10i1.26864

Abstract

Cabai rawit (Capsicum frutescens) dan cabai keriting (Capsicum annuum) merupakan komoditas hortikultura strategis di Indonesia yang rentan terhadap fluktuasi harga akibat ketimpangan distribusi produksi antar provinsi. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan 37 provinsi di Indonesia berdasarkan variabel produksi (kuintal) dan luas panen (hektare) kedua jenis cabai menggunakan algoritma K-Means dan Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Data bersumber dari dua dataset Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2025 yang diintegrasikan menjadi satu dataset terpadu. Pra-pemrosesan meliputi integrasi data, penghapusan data tidak lengkap (Papua Selatan), dan normalisasi menggunakan Z-Score Standardization. Penentuan jumlah klaster optimal K-Means dilakukan melalui Elbow Method dan divalidasi dengan Silhouette Score serta Davies-Bouldin Index (DBI), menghasilkan k=3 sebagai konfigurasi terbaik (Silhouette=0,802; DBI=0,387). Parameter DBSCAN ditetapkan melalui analisis grafik k-distance dan trial and error (ε=1,6; MinPts=3), menghasilkan tiga klaster dengan Jawa Timur teridentifikasi sebagai noise (Silhouette=0,811; DBI=0,573). K-Means unggul dalam separabilitas klaster (DBI lebih rendah), sedangkan DBSCAN unggul dalam kekompakan internal (Silhouette lebih tinggi). Tiga profil klaster K-Means terbentuk: Klaster Rendah (30 provinsi), Klaster Sedang (6 provinsi), dan Klaster Tinggi (1 provinsi: Jawa Timur). Hasil penelitian diharapkan menjadi acuan perumusan kebijakan pangan berbasis data di Indonesia.

Page 27 of 27 | Total Record : 264

 23   24   25   26   27 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 2 (2026): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 10, No 1 (2026): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 4 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 3 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 2 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 1 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 8, No 2 (2024): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 8, No 1 (2024): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 7, No 2 (2023): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 7, No 1 (2023): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 6, No 2 (2022): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 6, No 1 (2022): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 5, No 2 (2021): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 5, No 1 (2021): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 4, No 2 (2020): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 4, No 1 (2020): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 3, No 2 (2019): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 3, No 1 (2019): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 2, No 2 (2018): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 2, No 1 (2018): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 1, No 2 (2017): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 1, No 1 (2017): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) More Issue