cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Nur Akbar
Contact Email
muhammad.akbar@uin-alauddin.ac.id
Phone
+6285242044250
Journal Mail Official
instek@uin-alauddin.ac.id
Editorial Address
Jl. H. M. Yasin Limpo No. 36 Samata, Gowa, Sulawesi Selatan
Location
Kab. gowa,
Sulawesi selatan
INDONESIA
JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi)
Published by Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
ISSN : 25411179     EISSN : 25811711     DOI : https://doi.org/10.24252/instek.v6i2
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
The Scope topics include, but are not limited to : Agent System and Multi-Agent Systems Analysis & Design of Information System Artificial Intelligence Big Data and Data Mining Cloud & Grid Computing Computer Vision Cryptography Decision Support System DNA Computing E-Government E-Business E-Learning Embedded System Enterprise System Green software development Green computing Green Information Technology Human Computer Interaction Image Processing & Computer Vision Informatics Theory Information System IT for Education IT for Industry IT for Chemical Mechatronics Mobile Computing & Applications Natural Language Processing Network & Data Communications Open Source System Semantic Web Social Networking & Application Soft Computing Software Engineering Software Entrepreneurship Web Engineering Wireless Communication Mikrokontroller elektronic and telecomonunication
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 324 Documents
 29   30   31   32   33 
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DATABASE PENELITIAN DAN PENGABDIAN MASYARAKAT TERINTEGRASI PADA UIN ALAUDDIN MAKASSAR Rahman, Faisal; Masyhur, Zulkarnaim; Syahyadi, Asep Indra
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 1 (2025): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i1.56865

Abstract

Pengelolaan data penelitian, pengabdian masyarakat, dan kekayaan intelektual di UIN Alauddin Makassar saat ini belum optimal, mengakibatkan pendokumentasian yang tidak komprehensif dan ketidakefisienan dalam akses data. Kondisi ini memaksa Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LP2M) bergantung pada proses manual seperti pencarian arsip fisik atau permintaan berulang ke unit kerja/peneliti, yang berisiko terhadap kehilangan data. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi terintegrasi berbasis web untuk pendataan dan pengelolaan kegiatan penelitian serta pengabdian masyarakat. Mengadopsi pendekatan Research and Development (R&D) dengan metode System Development Life Cycle (SDLC), pengembangan sistem melalui tahapan perencanaan, analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian berupa sistem bernama SITASYA yang berhasil diimplementasikan. Pengujian fungsional menunjukkan sistem beroperasi dengan baik, memfasilitasi pencarian dan pemantauan data penelitian berdasarkan fakultas atau program studi serta memungkinkan administrator melakukan input data secara mandiri.
DOES PERSONALIZATION MATTER IN PROMPTING? A CASE STUDY OF CLASSIFYING PAPER METADATA USING ZERO-SHOT PROMPTING Lesmana, Chandra; Muhammad Okky Ibrohim; Indra Budi
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 1 (2025): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i1.57445

Abstract

Systematic Literature Review (SLR) is one way for researchers to obtain information on research developments on a topic in a structured manner. This makes SLR a preferred method by researchers because the process involves systematic, objective analysis and focuses on answering research questions. In general, there are three stages to conducting SLR, namely planning, implementation, and reporting. However, compiling an SLR takes a long time because it goes through all the stages one by one. To overcome this problem, an automation process is needed so that it can speed up the SLR compilation process. Previous studies have carried out an automation process in the form of SLR document classification by utilizing several machine learning models that require a lot of training data like Naïve Bayes, Support Vector Machine, and Logistic Model Tree. In this study, the authors conducted an automation process by utilizing open-source Large Language Model (LLM) namely Mistral-7B-Instruct-v0.2 and LLaMA-3.1–8B to classify title and abstract of SLR documents. We compared the effect of using personalization on zero-shot prompting. By using LLM with zero-shot prompting, the classification process no longer requires training data, so that it does not need data annotation cost. Experiment results showed that personalization improved classification performance, getting the best results with Macro F1 0.5538 using the Llama 3.1 model.
DESAIN ARSITEKTUR E-LEARNING UNIVERSITAS PRIMAKARA: PENDEKATAN AGILE SCRUM DAN UNIFIED MODELING LANGUAGE I Gede Agus Rudaya; Paramitha, A.A. Istri Ita; Suyasa, I Putu Buda
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 1 (2025): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i1.53538

Abstract

Era digital telah mendorong transformasi besar dalam dunia pendidikan, terutama di lingkungan perguruan tinggi seperti Universitas Primakara, yang membutuhkan sistem e-learning internal untuk meningkatkan kualitas pembelajaran jarak jauh dan mengoptimalkan pengalaman belajar mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk merancang arsitektur sistem informasi e-learning di Universitas Primakara dengan menggunakan pendekatan Unified Modeling Language dan metode Scrum. Metode Scrum dipilih karena sifatnya yang adaptif dan iteratif, memungkinkan pengembangan sistem dilakukan secara bertahap melalui sprint-sprint yang dievaluasi secara berkala. Pendekatan ini memungkinkan tim pengembang untuk lebih fleksibel dalam menanggapi perubahan kebutuhan yang muncul selama proses pengembangan. Di sisi lain, UML digunakan sebagai alat pemodelan visual yang menyajikan elemen-elemen sistem secara sistematis, termasuk use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan struktur basis data, sehingga memudahkan komunikasi antar anggota tim dan pemangku kepentingan mengenai arsitektur sistem yang dikembangkan. Berdasarkan hasil penelitian, penerapan metode scrum yang berjalan dengan 8 sprint selama 4 bulan berhasil menghasilkan 1 diagram use case, 13 diagram activity dan sequence, serta entity relationship diagram dan physical data model. Hasil pemodelan ini menyediakan representasi rancangan data sistem yang jelas dan menjadi landasan yang kokoh untuk tahap implementasi.
PENERAPAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY DALAM EFEKTIFITAS PENGACAKAN SOAL UJIAN ONLINE Prima Abdiguna, Aidhil; Lukman; Yusliana Bakti, Rizki
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.56473

Abstract

Pengacakan soal ujian online yang efektif merupakan tantangan penting dalam memastikan keadilan dan keakuratan dalam distribusi soal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana algoritma Cosine Similarity dapat diterapkan dalam sistem pengacakan soal ujian online serta mengevaluasi efektifitasnya dalam pendistribusian soal. Metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk merepresentasikan soal dalam bentuk vektor numerik sebelum dilakukan perhitungan nilai kesamaan oleh algoritma Cosine Similarity, serta metode Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) untuk memvalidasi efektifitas hasil pengacakan. Hasil serta kesimpulan dari penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma Cosine Similarity dalam sistem pengacakan soal dapat dilakukan dengan sebelumnya menerapkan tahap preprocessing data dan Term Frequency-Inverse Document Frequency serta hanya digunakan sebelum tahap pengacakan, dan efektifitas penggunaan algoritma ini dinilai efektif dikarenakan selisih rata-rata antara hasil sistem dan ideal berada dikisaran 0-1, dimana berdasarkan validasi Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,2514 serta Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0,4704, yang menunjukkan tingkat efektivitas tinggi dalam proses pengacakan.
PERBANDINGAN FUNGSI AKTIVASI GAUSSIAN DAN MULTIKUADRATIK PADA RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI INDEKS HARGA KONSUMEN DI SURABAYA Fiqih Pavita Andharluana; Aviolla Terza Damaliana; Trimono
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.56751

Abstract

Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan indikator penting dalam mengukur tingkat inflasi yang digunakan sebagai dasar pengambilan kebijakan ekonomi, termasuk penyesuaian gaji, upah, dan kontrak kerja. Karena IHK memiliki pengaruh penting terhadap perubahan laju inflasi perekonomian Indonesia, maka perlu dilakukan prediksi terhadap IHK untuk membantu pemerintah dalam merumuskan kebijakan yang tepat, baik dalam stabilisasi harga maupun perlindungan terhadap kesejahteraan masyarakat terutama di wilayah dengan aktivitas ekonomi tinggi seperti Kota Surabaya, yang memiliki pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua fungsi aktivasi dalam model Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), yaitu Gaussian dan Multiquadratik, dalam memprediksi laju IHK di Surabaya. Metode RBFNN dipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola non-linear pada data deret waktu. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), pra-pemrosesan data, pengembangan model, dan evaluasi menggunakan data uji. Model RBFNN dibangun dengan menentukan kluster, nilai spread, fungsi aktivasi, dan output, serta dievaluasi menggunakan Symmetric Mean Absolute Percentage Error (sMAPE). Data yang digunakan berupa deret waktu Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Surabaya periode Januari 2006 hingga Desember 2024 dengan frekuensi bulanan, sehingga diperoleh 228 data observasi. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh bahwa fungsi aktivasi Gaussian memberikan hasil prediksi terbaik dengan nilai SMAPE sebesar 0.70%, yang menunjukkan tingkat akurasi sangat tinggi. Hasil prediksi IHK untuk bulan Januari hingga Mei 2025 berturut-turut adalah 107.61, 108.09, 108.54, 108.95, dan 108.32.
EVALUASI PENERIMAAN PENGGUNA GENERASI Z TERHADAP DAMRI APPS MENGGUNAKAN MODEL UTAUT Dhavina Ocxa; Faroqi, Asif; Safitri, Eristya Maya
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57284

Abstract

Meskipun telah diunduh lebih dari satu juta kali, DAMRI Apps masih menghadapi berbagai keluhan dari pengguna, seperti informasi jadwal yang tidak akurat dan proses registrasi yang sulit. Tantangan ini menimbulkan pertanyaan mengenai sejauh mana aplikasi tersebut telah diterima oleh Generasi Z, kelompok digital native yang menjadi target utama transformasi layanan publik berbasis digital. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Generasi Z terhadap DAMRI Apps dengan menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang dimodifikasi. Analisis dilakukan menggunakan metode PLS-SEM dengan bantuan SmartPLS 3 dan melibatkan 415 responden Generasi Z di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Performance Expectancy (β = 0.321; p < 0.05), Effort Expectancy (β = 0.285; p < 0.05), Social Influence (β = 0.352; p < 0.01), dan Facilitating Conditions (β = 0.276; p < 0.05) berpengaruh positif terhadap Trust. Selanjutnya, Trust berpengaruh signifikan terhadap Purchase Decision (β = 0.463; p < 0.001), Purchase Decision berpengaruh terhadap User Satisfaction (β = 0.502; p < 0.001), dan User Satisfaction memiliki pengaruh paling kuat terhadap Repurchase Intention (β = 0.725; p < 0.001). Hasil ini menegaskan bahwa kepercayaan pengguna menjadi faktor kunci dalam membentuk kepuasan dan loyalitas Generasi Z terhadap DAMRI Apps, serta menunjukkan pentingnya peningkatan akurasi sistem dan keamanan aplikasi.
PENGEMBANGAN WEBSITE MANAJEMEN PERPUSTAKAAN BERBASIS DATA REALTIME DAN KLASIFIKASI PEMINJAMAN Fadly Kurniawan; Mario Raditya Nugroho; Rayhan Ananda Hafiz Pradipta; Muhammad Rahmat Maryadi; Wicaksono, Aditya; Muhammad Nasir
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57371

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem manajemen perpustakaan berbasis web dengan menerapkan metode pengembangan perangkat lunak waterfall. Latar belakang penelitian ini adalah masih banyaknya sistem perpustakaan di Indonesia yang dikelola secara manual sehingga menghambat efisiensi dan akurasi pencatatan data. Sistem yang dikembangkan dirancang untuk mendukung pengelolaan data secara real-time serta menampilkan visualisasi klasifikasi perilaku peminjaman pengguna melalui dashboard interaktif. Proses pengembangan dilakukan melalui lima tahap, yakni analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Fitur utama sistem meliputi pencatatan transaksi, klasifikasi pengguna berbasis aturan menggunakan parameter frekuensi peminjaman dan total denda, serta visualisasi data menggunakan Chart.js. Hasil pengujian black-box terhadap 200 entri data menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional sebesar 99,09% dengan rata-rata waktu respons 1,27 detik. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data dan mendukung pengambilan keputusan pustakawan secara cepat. Penelitian ini juga merekomendasikan integrasi algoritma machine learning pada tahap berikutnya untuk menghasilkan klasifikasi yang lebih adaptif.
PEMETAAN KARAKTERISTIK WILAYAH MISKIN DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN SPECTRAL CLUSTERING UNTUK PENENTUAN TARGET KEBIJAKAN Herdianti, Rahmalia Anindya; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra; Dwi Arman Prasetya
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.56845

Abstract

Tingkat kemiskinan yang masih tinggi di Jawa Timur merupakan permasalahan serius yang memerlukan perhatian dan penanganan berbasis data yang komprehensif. Ketimpangan sosial ekonomi antarwilayah menyebabkan sebagian daerah tertinggal dalam pembangunan, sehingga pengelompokan wilayah miskin menjadi langkah strategis untuk membantu pemerintah dalam menentukan prioritas serta arah kebijakan pengentasan kemiskinan yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan karakteristik wilayah miskin di Jawa Timur menggunakan algoritma Spectral Clustering dengan 11 indikator sosial ekonomi sebagai variabel analisis. Berdasarkan hasil pembobotan kontribusi variabel terhadap pembentukan klaster, indikator yang paling berpengaruh adalah garis kemiskinan (0,259418), rata-rata lama sekolah (0,259067), harapan lama sekolah (0,147613), dan indeks pembangunan manusia (0,133441). Hasil pengelompokan menunjukkan adanya dua klaster utama, yaitu wilayah dengan tingkat kemiskinan tinggi (26 kabupaten/kota) dan wilayah dengan tingkat kemiskinan rendah (12 kabupaten/kota). Evaluasi kualitas model menghasilkan nilai Davies-Bouldin Index (0,4401) dan Silhouette Score (0,6655), yang menunjukkan bahwa metode ini mampu membentuk kelompok dengan pemisahan yang cukup baik. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perumusan kebijakan intervensi yang lebih terarah, berkelanjutan, dan berkeadilan sosial di Jawa Timur.
SISTEM KEHADIRAN SEMINAR QR-CODE TERINTEGRASI WEBSITE BERBASIS INTERNET OF THINGS Lutfhi Jaya Rizaldi; Rita Wahyuni Arifin
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57593

Abstract

Sistem absensi seminar secara manual sering menghadapi masalah efisiensi seperti antrean panjang, kesalahan pencatatan, dan potensi kecurangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kehadiran seminar berbasis QR Code yang terintegrasi dengan teknologi Internet of Things (IoT) dan website untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan. Pengembangan sistem menggunakan metodologi V-Model sebagai kerangka utama. Sistem ini menggunakan modul ESP32-CAM untuk memindai QR Code dan mengirimkan data ke database Supabase melalui program Python. Modul ESP32 DevKitC digunakan untuk melakukan polling data dan menampilkan informasi kehadiran terbaru di layar LCD, serta memberikan notifikasi melalui buzzer. Data yang terekam dikelola oleh admin melalui antarmuka web yang dibangun dengan PHP dan Tailwind CSS. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian alpha, beta, dan user acceptance test (UAT) yang melibatkan peserta seminar. Hasil menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan efisien dan akurat, mampu mengurangi waktu absensi dari 3–5 menit menjadi hanya 1–10 detik per peserta, serta memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 95,45%.
ARIMAX DENGAN VARIASI KALENDER IDUL ADHA DAN NATAL UNTUK PREDIKSI HARGA KOMODITAS CABAI KERITING DI JAWA TIMUR Salsabila, Nada; Aviolla Terza Damaliana; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.59520

Abstract

Tingginya konsumsi cabai di Jawa Timur menjadikan komoditas ini sebagai salah satu kebutuhan yang sangat diperhatikan oleh masyarakat. Dari fenomena tersebut timbul permasalahan adanya data yang menunjukkan kondisi fluktuasi harga dari tanaman itu sendiri, salah satunya cabai keriting. Ketidakstabilan harga tersebut dapat menimbulkan dampak terhadap daya beli masyarakat, serta menyulitkan pemerintah dalam merumuskan strategi distribusi dan pengendalian pasokan komoditas secara tepat waktu. Oleh karena itu, untuk mengurangi pola fluktuasi harga yang semakin tidak stabil di masa mendatang, penting untuk dilakukan prediksi harga komoditas cabai keriting di Jawa Timur. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) untuk memprediksi harga harian cabai keriting periode 1 Januari 2022 hingga 31 Desember 2024, dengan menambahkan variasi kalender Idul Adha dan Natal sebagai variabel eksogen. Data yang digunakan merupakan data sekunder harian harga cabai keriting di Provinsi Jawa Timur yang diperoleh dari situs resmi SISKAPERBAPO. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model terbaik adalah ARIMAX(3,1,2) dengan nilai AIC sebesar 17794,185 dan MAPE sebesar 12,04%, yang lebih baik dibandingkan model ARIMA tanpa variabel eksogen dengan MAPE sebesar 17,50%. Hasil ini menunjukkan bahwa penambahan faktor variasi kalender keagamaan mampu meningkatkan akurasi prediksi dan memberikan kontribusi penting dalam upaya stabilisasi harga komoditas pangan di Jawa Timur.

Page 31 of 33 | Total Record : 324

 29   30   31   32   33 

Filter by Year

2016 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER Vol 10 No 1 (2025): APRIL Vol 9 No 2 (2024): OCTOBER Vol 9 No 1 (2024): APRIL Vol 8 No 2 (2023): OCTOBER Vol 8 No 1 (2023): APRIL Vol 7 No 2 (2022): OCTOBER Vol 7 No 1 (2022): APRIL Vol 6 No 2 (2021): OCTOBER Vol 6 No 1 (2021): APRIL Vol 5 No 2 (2020): OCTOBER Vol 5 No 1 (2020): APRIL Vol 4 No 2 (2019): OCTOBER Vol 4 No 1 (2019): APRIL Vol 3 No 1 (2018): Volume.3, Nomor.1.April 2018 Vol 3 No 2 (2018): OCTOBER Vol 2 No 2 (2017): Volume 2, Nomor 2, oktober 2017 Vol 2 No 1 (2017): Volume 2, Nomor 1, April 2017 Vol 1 No 1 (2016): Volume.1, Nomor.1, Oktober 2016 More Issue