cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Prajanto Wahyu Adi
Contact Email
jmasif@live.undip.ac.id
Phone
+6281222260833
Journal Mail Official
jmasif@live.undip.ac.id
Editorial Address
Ruang E305 Ged. E Lt.3 Jurusan Ilmu Komputer / Informatika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, S.H Tembalang, Semarang, 50275 Telp. 024-7474754 ext. 5001
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Masyarakat Informatika
Published by Universitas Diponegoro
ISSN : 20864930     EISSN : 27770648     DOI : https://doi.org/10.14710/jmasif.crossmark
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA - JMASIF is a Journal published by the Department of Informatics, Universitas Diponegoro invites lecturers, researchers, students (Bachelor, Master, and Doctoral) as well as practitioners in the field of computer science and informatics to contribute to JMASIF in the form of research articles and review articles. We accept articles in English and Bahasa. Detailed information about the submission process can be read HERE. Authors can also download Templates at HERE. JMASIF Topics include, but are not limited to Applied Computer Science, Artificial Intelligence, Text and Natural Language Processing, Image Processing and Pattern Recognition, Computer Vision, Data Mining, Cryptography, Cybersecurity, Computer Network, Computational Theory and Mathematics, Game Technology, Human and Computer Interaction or UI/UX, Information System, Software Engineering.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 205 Documents
 15   16   17   18   19 
Machine Learning untuk Prediksi Kegagalan Mesin dalam Predictive Maintenance System Nisa'ul Hafidhoh; Ardian Prima Atmaja; Gus Nanang Syaifuddiin; Ikhwan Baidlowi Sumafta; Salva Mahardhika Pratama; Hafsah Nur Khasanah
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 15, No 1 (2024): May 2024
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.15.1.63641

Abstract

In facing the Industrial Revolution 4.0, technologies such as the Internet of Things, Big Data and Artificial Intelligence are key to industrial modernization. Machine Learning approach as a part of artificial intelligence is used to process high-dimensional multivariable data and extract hidden relationships in complex industrial environments. In this research, Machine Learning is used to classify machine failures in building a Predictive Maintenance System. This research adopts the CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) cycle which consists of the business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment stages. The Predictive Maintenance Dataset in the form of synthetic data used in this research reflects real industrial situations consists of 10,000 rows of data with ten features. Types of machine failure are classified into Heat Dissipation Failure, Power Failure, Overstrain Failure, and Tool Wear Failure. Exploratory Data Analysis is carried out to obtain a summary and visualization of data. The machine learning approach uses the Logistic Regression method and the model evaluation results reach an accuracy of 96.87%, in accordance with the data success criteria. The results of the machine learning modelling developed are implemented in a web-based Predictive Maintenance System application to make it easier for users to monitor machine conditions and predict machine failures.
Kriptostegano Menggunakan Data Encryption Standard dan Least Significant Bit dalam Pengamanan Pesan Gambar Ifan Rizqa; Aprilyani Nur Safitri; Imanuel Harkespan
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 13, No 2 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.13.2.44547

Abstract

Aplikasi yang menerapkan metode LSB dan algoritma kriptografi DES ini berjalan dengan baik dan mampu menyisipkan dan mengekstrakan pesan dan dapat mengenkripsi dan deskripsi isi pesan. Pada penelitian Penyisipan Pesan Ke Dalama Gambar Dengan Menggunakan Metode Least Significant Bit (LSB) dan enkripsi dengan menggunakan Algoritma Data Encryption Standard (DES) yang mempunyai tujuan untuk menambah keamanan pesan agar seseorang yang tidak bertanggung jawab tidak dapat mengetahui sebuah pesan rahasia yang akan dikirim. Aplikasi ini hanya mengamankan sebuah pesan kedalam sebuah citra dan merubah isi pesan dari yang dikethaui maknanya ke yang tidak diketahui maknanya. Pada penelitian ini telah diterapkan metode LSB-DES pada gambar 281x320 pixel dengan cover berupa gambar berwarna dan pesan berupa kata. PSNR yang dihasilkan adalah 86.64 db untuk pesan kata “rahasia. Berdasarkan penelitian dapat disimpulkan hasil PSNR nilainya tinggi, maka kualitas citra bagus, maka dari itu hasil gambar steganogragi pun sangat baik.
Perbandingan Metode Ensemble Learning pada Klasifikasi Penyakit Diabetes Linggar Maretva Cendani; Adi Wibowo
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 13, No 1 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.13.1.42912

Abstract

Diabetes merupakan salah satu penyakit dalam dunia medis yang ditandai dengan kadar gula dalam darah yang tinggi pada penderitanya. Menurut data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), pada rentang tahun 1980 sampai 2014, terjadi peningkatan kasus penderita diabetes dari 108 juta menjadi 422 juta. Ensemble Learning yang merupakan salah satu metode dalam Machine Learning dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi penyakit diabetes. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan 3 metode Ensemble Learning, yaitu Bagging, Boosting, dan Stacking pada 3 buah dataset. 3 dataset yang digunakan adalah Pima Indians Diabetes, Frankfurt Hospital Diabetes, dan Sylhet Hospital Diabetes. Dari hasil eksperimen ensemble learning yang dilakukan pada ketiga buah dataset, didapatkan bahwa metode Boosting dapat mengungguli metode Bagging dan Stacking. Pada dataset 1, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 81.82 % dengan model Gradient Boosting, Extreme Gradient Boosting, dan Cat Boosting. Pada dataset 2, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 99.25 % dengan menggunakan model Light Gradient Boosting. Sedangkan akurasi tertinggi pada dataset ketiga adalah 100% dengan menggunakan model Light Gradient Boosting dan Cat BoostingDiabetes merupakan salah satu penyakit dalam dunia medis yang ditandai dengan kadar gula dalam darah yang tinggi pada penderitanya. Menurut data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), pada rentang tahun 1980 sampai 2014, terjadi peningkatan kasus penderita diabetes dari 108 juta menjadi 422 juta. Ensemble Learning yang merupakan salah satu metode dalam Machine Learning dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi penyakit diabetes. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan 3 metode Ensemble Learning, yaitu Bagging, Boosting, dan Stacking pada 3 buah dataset. 3 dataset yang digunakan adalah Pima Indians Diabetes, Frankfurt Hospital Diabetes, dan Sylhet Hospital Diabetes. Dari hasil eksperimen ensemble learning yang dilakukan pada ketiga buah dataset, didapatkan bahwa metode Boosting dapat mengungguli metode Bagging dan Stacking. Pada dataset 1, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 81.82 % dengan model Gradient Boosting, Extreme Gradient Boosting, dan Cat Boosting. Pada dataset 2, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 99.25 % dengan menggunakan model Light Gradient Boosting. Sedangkan akurasi tertinggi pada dataset ketiga adalah 100% dengan menggunakan model Light Gradient Boosting dan Cat Boosting.
Implementasi Profile Matching untuk Mengukur Kualitas Website Sistem Informasi Desa Sidokerto Menggunakan Model McCall Zahra Awalia Santosa; Muhammad Yoga Pratama Chusnani; Rani Purbaningtyas; Sholihah Ayu Wulandari
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 15, No 1 (2024): May 2024
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.15.1.63273

Abstract

In the era of information technology development, the Sidokerto Village information system website is utilized to provide the latest information to the community regarding the development of the village. To ensure the quality of the Sidokerto Village information system website, it is necessary to conduct software testing. This aims to prevent errors and ensure that all features and functionality are running properly. This test uses the Profile Matching method which is adjusted to the indicators of the McCall model to test quality. The main focus is on the Product Operation aspect, which includes Correctness, Reliability, Usability, Integrity, and Efficiency. The test results showed that the quality of the website reached an average score of 4.5, which indicates very good criteria. However, some improvements to the system are still needed to improve the overall quality.
Analisis Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akademik Universitas Teknologi Sumbawa dengan Pendekatan Overview Analitik Rizka Fajriatur Rahma; Nawassyarif Nawassyarif; Yunanri W; Muhammad Bahit
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 13, No 2 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.13.2.49403

Abstract

Penelitian ini berfokus pada kepuasan pengguna terhadap sistem informasi akademik (SIAKAD) di Universitas Teknologi Sumbawa dengan model EUCS menggunakan variabel content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kepuasan pengguna SIAKAD di Universitas Teknologi Sumbawa. Metode yang digunakan adalah metode end user computing satisfaction (EUCS) yang di kembangkan oleh Doll dan Torkzadeh pada tahun 1991 menggunakan teknik analisis faktor. Hasil analisis faktor kepuasan pengguna Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) di Universitas Teknologi Sumbawa menggunakan lima indikator pada EUCS menunjukkan dua indikator yang mempengaruhi kepuasan pengguna yaitu indikator content dan precision. Sedangkan indikator design, usability dan idealness tidak mempengaruhi kepuasan pengguna.
Kriptografi Teks Berbasis Algoritma Substitusi Vigenere Cipher 8 Bit Nida Aulia Karima; Ade Nurul Aisyah; Hercio Venceslau Silla; Lekso Budi Handoko; Ramadhan Rakhmat Sani
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 15, No 1 (2024): May 2024
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.15.1.60836

Abstract

Vigenere Cipher is one of the classic cryptographic algorithms in the world of cryptography. This research focuses on the use of the Vigenere Cipher method and its implementation in securing an ASCII message text. This research uses four testing methods namely, Avalanche Effect, Character Error Rate (CER), Bit Error Rate (BER), and Entropy. The test results found that the Avalanche Effect value produced on average was at 50% and above, meaning that a good Avalanche Effect value was obtained. In addition, the resulting CER and BER are 0, meaning that no errors occurred during the encryption process. The resulting Entropy value also increases along with the length of the plaintext used and is also influenced by the use of ASCII 256 in the form of letters, numbers, and symbols.
Kombinasi Least Significant Bit (LSB-1) Dan Rivest Shamir Adleman (RSA) Dalam Kriptografi Citra Warna Christy Atika Sari; Wellia Shinta Sari
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 13, No 1 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.13.1.43314

Abstract

Semakin berkembangnya internet dan aplikasi jaringan, membuat seseorang dapat bertukar pesan, informasi maupun data tanpa dibatasi oleh waktu dan jarak. Dengan adanya itu maka aspek keamanan dari data yang ditukarkan melalui internet dan aplikasi jaringan juga meningkat. Salah satu kategori keamanan komputer utama yang mengkonversi informasi dari bentuk normal ke bentuk yang tidak terbaca adalah kriptografi. Algoritma kriptografi yang popular saat ini adalah Chiper Block Chaining (CBC), algoritma ini merupakan metode kriptografi yang cukup handal dan stabil Algoritma ini paling umum digunakan pada protocol internet TLS dan IPsec. Teknik steganografi juga bisa digunakan untuk menjaga keamanan dan kerahasiaan pesan. Salah satu konsep steganografi adalah LSB. Perlunya digunakan metode pendeteksian tepi untuk memperbesar kapasitas penyisipan lebih banyak pada piksel tepi sehingga dapat menampung pesan lebih banyak tanpa terdeteksi, karena konsep LSB masih lemah. Metode Sobel adalah pendeteksian tepi yang paling umum dan merupakan metode yang terbaik untuk mendeteksi tepi pada grey-level. Setelah dilakukan pengujian menggunakan PSNR dan MSE. hasil penggabungan metode CBC dan LSB-Sobel ini dapat merahasiakan pesan dengan baik dan memiliki kualitas stego-image yang cukup tinggi.
Pengukuran Ketergunaan dan Pengusulan Perbaikan Website Siaga Corona Kota Semarang Difa Reynikha Fatullah; Edy Suharto; Muhammad Malik Hakim; Sutikno Sutikno
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 13, No 2 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.13.2.48471

Abstract

Website Siaga Corona merupakan e-government yang memberikan informasi mengenai COVID-19 di Kota Semarang. Kekurangan dalam website ini yaitu terdapat banyak keluhan yang terjadi karena user friendliness pada website Siaga Corona. Perlu adanya perbaikan dengan melakukan pengukuran ketergunaan/usability testing yang bertujuan untuk mengukur sejauh mana effectiveness, efficiency, dan satisfaction. Setelah dilakukan pengujian, website Siaga Corona memperoleh nilai aspek effectiveness “100%”, nilai aspek efficiency “0,056 goals/sec”, dan nilai aspek satisfaction dengan skor SUS sebesar “56,89”. Sehingga dihasilkan dua nilai yaitu berdasarkan “The Sauro-Lewis Grading Scale” mendapatkan nilai D, tingkat OK, dan kategori Marginal, sedangkan berdasarkan “Scala pengukuran SUS” mendapatkan nilai F, tingkat OK, dan kategori marginal low. Nilai aspek satisfaction masuk kedalam kategori marginal low  sehingga perlu dibuat desain usulan berdasarkan kritik dan saran responden yang kemudian akan diuji kembali dengan metode usability testing pada aspek satisfaction. Setelah dilakukan pengujian ulang, desain usulan yang telah dirancang berhasil memberikan peningkatan nilai aspek satisfaction secara signifikan menjadi “76,61” yang menghasilkan dua nilai yaitu berdasarkan “The Sauro-Lewis Grading Scale” nilai B, tingkat Excellent, dan kategori Acceptable, sedangkan berdasarkan “Scala pengukuran SUS” mendapatkan nilai C, tingkat GOOD, dan masuk kategori Acceptable.
Hybrid ERC20 Ethereum Blockchain Multisignature Wallet 3of3 with Withdrawal Pattern, External Effects, and Mutex as Single Key and Reentrancy Mitigation. Jason Al Hilal Sabda Dewa; Indra Waspada; Priyo Sidik Sasongko
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 15, No 1 (2024): May 2024
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.15.1.62835

Abstract

In the rapidly evolving era of Decentralized Finance (DeFi), the convergence of Blockchain technology with intermediary-free financial services has forged a revolutionary landscape. However, this progress has been accompanied by critical challenges, notably the Single Key Risk and reentrancy attack threats against ERC20 smart contracts in private Ethereum Blockchain. This research formulated a proactive approach and implemented an innovative solution by embodying Reliable Decentralized Finance through the deployment of a 3-of-3 Hybrid Multisignature Wallet system with Withdrawal Pattern, External Effects, and Mutual Exclusion in the form of a Decentralized Application (DApps). The system not only applied withdrawal patterns but also integrated external effects and the principle of mutual exclusion to enhance the security of smart contracts. The system development methodology was executed comprehensively using Agile Software Engineering, encompassing the development of both smart contracts and external applications (decentralized applications). Testing was conducted using Ganache EVM (Ethereum Virtual Machine) connected to the Hot Wallet Metamask as an Externally Owned Account (EOA) for transaction signing. Valid results were obtained from comprehensive testing against the system's functional requirements, affirming the system's success in managing Single Key Risk and preventing reentrancy attacks, providing a reliable and concrete solution
Penerapan Kecerdasan Buatan Dan Teknologi Informasi Pada Efisiensi Manajemen Pengetahuan Renaldy Alief; Evy Nurmiati
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 13, No 1 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.13.1.43760

Abstract

Manajemen pengetahuan telah dipelajari dan dibahas sejak lama oleh beberapa peneliti dari akademisi dan sektor bisnis karena vitalitasnya untuk keberhasilan perusahaan. Selain itu, banyak perusahaan terkemuka di seluruh dunia telah mengadopsi beberapa praktik manajemen pengetahuan untuk memastikan bahwa mereka tetap unggul dari pesaing mereka di dunia bisnis yang kompetitif. Oleh karena itu, perusahaan terus mencari cara untuk meningkatkan praktik manajemen pengetahuan. Penelitian ini menggunakan metode literature review terhadap 12 jurnal. Tujuan penelitian ini untuk memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang tren penelitian terbaru dari proses manajemen pengetahuan dan praktik terbaiknya di perusahaan. Namun, subjek ini membutuhkan penyelidikan lebih lanjut dari perspektif lain. Dari hasil penelitian ini tehnik AI yang paling sering di gunakan adalah metode Artificial Neural Network dimana negara yang meneliti subjek terbanyak yaitu Arab Saudi dan UK, dengan studi manajemen pengetahuan yang terkait dengan AI  meningkat dalam tiga tahun terakhir dari 2016 hingga 2019. Penelitian ini secara sistematis menerapkan praktik manajemen pengetahuan saat ini yang mengandalkan mekanisme TI dan AI dan dampaknya terhadap perusahaan beserta tantangan dan keterbatasannya.

Page 17 of 21 | Total Record : 205

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2010 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 17, No 1 (2026): May 2026 (Ongoing) Vol 16, No 2 (2025): November 2025 Vol 16, No 1 (2025): May 2025 Vol 15, No 2 (2024): November 2024 Vol 15, No 1 (2024): May 2024 Vol 14, No 2 (2023): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 14, No 1 (2023): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 13, No 2 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 13, No 1 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 12, No 2 (2021): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 12, No 1 (2021): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 11, No 2 (2020): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 11, No 1 (2020): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 10, No 2 (2019): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 10, No 1 (2019): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 9, No 2 (2018): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 9, No 1 (2018): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 8, No 2 (2017): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 8, No 1 (2017): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 7, No 2 (2016): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 7, No 1 (2016): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 6, No 12 (2015): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 6, No 11 (2015): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 5, No 10 (2014): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 5, No 9 (2014): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 4, No 8 (2013): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 4, No 7 (2013): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 3, No 6 (2012): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 3, No 5 (2012): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA Vol 2, No 4 (2011): Jurnal Masyarakat Informatika Vol 2, No 3 (2011): Jurnal Masyarakat Informatika Vol 1, No 2 (2010): Jurnal Masyarakat Informatika Vol 1, No 1 (2010): Jurnal Masyarakat Informatika More Issue