cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fido Rizki
Contact Email
fidorizki@gmail.com
Phone
+6282179654408
Journal Mail Official
-
Editorial Address
Jalan Jendral Besar H.M Soeharto Kelurahan Lubuk Kupang Kecamatan Lubuklinggau Barat I Kota Lubuklinggau Provinsi Sumatera Selatan
Location
Kota lubuk linggau,
Sumatera selatan
INDONESIA
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Published by Universitas Bina Insan Lubuklinggau
ISSN : 25411888     EISSN : 26145782     DOI : https://doi.org/10.32767/jutim
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Other
Jurnal Teknik Informatika Musirawas merupakan Jurnal ilmiah yang meliputi kompetensi Human Computer Interaction, IT Governance, Networking Technology, New Media Technology, Information Search Engine, Multimedia, Information Retrieval, Intelligent System, Distributed Computing System, Mobile Processing, Computer Network Security, Natural Language Processing, Software Engineering, Programming Methodology and Paradigm, Data Engineering, Information Management, Knowledge Based Management System, Game Technology Jurnal Teknik Informatika Musirawas terbit sebanyak dua kali dalam satu tahun, pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 264 Documents
 23   24   25   26   27 
PERANCANGAN SISTEM MONITORING KUALITAS UDARA BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST CLASSIFICATION Mochfanani Agung pratama; Roy Naldi; Chamdan Mashuri
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3068

Abstract

Penurunan kualitas udara akibat aktivitas manusia menjadi permasalahan serius yang berdampak langsung terhadap kesehatan masyarakat, khususnya pada wilayah dengan tingkat mobilitas yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu melakukan pengukuran sekaligus klasifikasi kondisi udara secara real-time. Sistem yang dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor MQ-7, MQ-135, dan DHT22 untuk mengukur parameter gas karbon monoksida (CO), kualitas udara, suhu, dan kelembapan. Data yang diperoleh dikirimkan ke platform cloud ThingSpeak untuk proses penyimpanan dan visualisasi. Selanjutnya, data diolah menggunakan algoritma Random Forest Classification untuk mengelompokkan kualitas udara ke dalam kategori baik, sedang, dan buruk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan monitoring secara kontinu serta menghasilkan klasifikasi kondisi udara secara otomatis dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat menjadi solusi pemantauan kualitas udara berbasis teknologi yang efektif, akurat, dan adaptif.
KONTRIBUSI GBDT FEATURE SELECTION TERHADAP PENINGKATAN AKURASI DEEP LEARNING UNTUK PREDIKSI DISSOLVED OXYGEN PADA KOLAM AKUAKULTUR SKALA MIKRO Halim Fathoni; Eko Win Kenali; Jaka Fitra; Dani Rofianto; Khusnatul Amaliah
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

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

Abstract

Dissolved oxygen (DO) merupakan parameter kualitas air yang kritis dalam sistem akuakultur karena berpengaruh langsung terhadap kelangsungan hidup organisme budidaya. Penelitian ini mengusulkan model prediksi kadar oksigen terlarut pada kolam budidaya skala mikro berukuran 2,4 × 2,4 meter dengan kedalaman air 55 cm menggunakan kombinasi Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) dan Long Short-Term Memory (LSTM). GBDT digunakan untuk seleksi fitur dari dua belas variabel input yang mencakup data sensor kualitas air dan data meteorologi dari stasiun cuaca otomatis, termasuk radiasi surya, curah hujan, tekanan udara, kelembaban, dan kecepatan angin. Variabel baru berupa Heat Flux dan Wind Mix diturunkan dari karakteristik fisik kolam untuk merepresentasikan intensitas energi per satuan volume air. Parameter LSTM dioptimalkan menggunakan cross-validation grid search dengan K=5 fold dan 96 kombinasi parameter. Data dikumpulkan dari sistem IoT dan stasiun cuaca otomatis selama Oktober–Desember 2024. Hasil evaluasi model menunjukkan RMSE=0,4963 mg/L, MAE=0,368 mg/L, dan MAPE=0,129, lebih baik dibandingkan LSTM Baseline (RMSE=0,4254, MAE=0,300, MAPE=0,105).
APLIKASI PELACAKAN ALUMNI FAKULTAS ILMU KOMPUTER Ricky Zulfiandry; Eka Purnama Sari
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3076

Abstract

Alumni tracking is an important need for higher education institutions because graduate data can be used for curriculum evaluation, quality assurance, and accreditation support. At the Faculty of Computer Science, Universitas Dehasen Bengkulu, alumni tracking was still conducted manually using questionnaires, making the process time-consuming, less efficient, and not always able to reach the minimum number of respondents. This study aims to develop a web-based alumni tracking application to support alumni data entry, stakeholder data entry, institutional characteristic assessment, graduate quality assessment, and the management of comments and suggestions. The system was developed using the System Development Life Cycle (SDLC), including analysis, requirement approval, design, development, testing, and release stages. The application was implemented using PHP, MySQL, and Apache. The results show that the application can store alumni and stakeholder data in a database, display recapitulations, and print assessment reports. Black box testing involving 26 scenarios showed that all functions were valid. Therefore, the application can support alumni tracking in a faster, more structured, and better documented manner.
IMPLEMENTASI CHATBOT WHATSAPP UNTUK LAYANAN INFORMASI DESA MENGGUNAKAN TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY BERBASIS NATURAL LANGUAGE PROCESSING Andika Ramadhana; Hery Kristianto; Edwin Hari Agus Prastyo
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3091

Abstract

Village information services are still conducted manually, limiting public access to timely information. This study aims to develop a WhatsApp-based chatbot to automate village information services using Natural Language Processing (NLP), TF-IDF, and Cosine Similarity. The system employs a text preprocessing pipeline (case folding, tokenization, stopword removal, stemming), TF-IDF weighting, and similarity matching against a knowledge base of 15 FAQ pairs. Evaluation on 15 test queries yielded an average Cosine Similarity of 0.91, with 14 out of 15 queries exceeding the 0.80 threshold (93.33% success rate). This system contributes to reducing the administrative burden on village staff and improving public service response time.
KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT KOPERASI DESA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES Muhamad Muizzul Haq; Hadi Sucipto
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3092

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis web untuk menilai kelayakan kredit di Koperasi Desa Brudu menggunakan metode Naive Bayes. Koperasi desa menghadapi tantangan kredit macet akibat penilaian yang masih bersifat subjektif menggunakan metode 5C secara manual. Sistem dirancang untuk memberikan penilaian yang akurat, cepat, dan objektif melalui otomatisasi proses klasifikasi. Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya menangani data dengan atribut independen dan memberikan prediksi berbasis probabilitas. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian terapan (applied research) dengan metode pengembangan sistem SDLC Waterfall. Data yang digunakan mencakup atribut usia, jumlah tanggungan, penghasilan, status kredit, dan jaminan nasabah. Pengujian dilakukan terhadap 24 data dengan hasil akurasi 91,67%, membuktikan efektivitas sistem dalam mengklasifikasikan kelayakan kredit. Sistem ini berkontribusi pada pengembangan solusi klasifikasi berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan objektivitas penilaian kredit pada koperasi desa.
Perbandingan Algoritma Sequential Search dan Binary Search pada Aplikasi Pencarian Data Customer Muhammad Budi Febriano Putra; M Dustin Utomo mandala Putra; Muhammad Ibrahim; M Fadhil Aristha Pratama; Septa Cahyani
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3107

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong kebutuhan sistem pencarian data yang cepat dan efisien, khususnya pada pengelolaan data customer. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Sequential Search dan Binary Search pada aplikasi pencarian data customer berbasis Java Swing. Metode penelitian dilakukan melalui tahap studi literatur, perancangan sistem, implementasi algoritma, serta pengujian sistem menggunakan beberapa skenario pencarian, seperti pencarian nama customer, nama lengkap, penggunaan huruf kecil, dan data yang tidak tersedia pada dataset. Dataset customer dimuat dari file CSV dan diproses menggunakan kedua algoritma pencarian untuk dibandingkan berdasarkan waktu pencarian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu melakukan pencarian data customer dengan baik pada berbagai kondisi pencarian. Namun, Sequential Search memiliki rata-rata waktu pencarian lebih cepat dibandingkan Binary Search pada sistem yang dibuat. Hal ini disebabkan karena Binary Search memerlukan proses pengurutan data terlebih dahulu sebelum pencarian dilakukan sehingga menambah waktu proses pencarian. Berdasarkan hasil penelitian, Sequential Search lebih efisien digunakan pada implementasi aplikasi pencarian data customer yang dikembangkan.
SISTEM MONITORING RUANGAN BERBASIS IOT MENGGUNAKAN ESP32 SEBAGAI UPAYA PENCEGAHAN KEBAKARAN Maikel Douglas Purba; Budi Sugandi
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3120

Abstract

Kebakaran merupakan ancaman serius yang dapat menyebabkan kerugian besar, baik secara materiil maupun non-materiil. Salah satu penyebab utama kebakaran adalah keterlambatan dalam mendeteksi adanya potensi bahaya, seperti peningkatan suhu atau keberadaan gas berbahaya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem monitoring ruangan berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu mendeteksi potensi kebakaran secara realtime serta memberikan peringatan dini. Sistem yang dikembangkan menggunakan sensor api (KY-026), sensor asap (MQ-2), dan sensor suhu (DHT22) yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP32 dan platform IoT berbasis cloud. Berdasarkan hasil pengujian, sensor KY-026 mampu mendeteksi api secara efektif pada jarak 10–70 cm dengan tingkat keberhasilan 100%. Sensor MQ-2 mulai memberikan respons terhadap asap pada ambang sekitar ≥200 ppm, yang ditandai dengan aktivasi buzzer dan perubahan status pada sistem. Sementara itu, sensor DHT22 mampu mendeteksi kondisi suhu tinggi dan mengaktifkan sistem peringatan pada suhu ≥45°C. Sistem juga berhasil mengirimkan data sensor ke database secara realtime dan menampilkannya melalui antarmuka berbasis web dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem monitoring ruangan berbasis IoT yang dikembangkan mampu bekerja secara efektif dalam mendeteksi potensi kebakaran dan memberikan peringatan dini secara cepat dan akurat, sehingga dapat digunakan sebagai solusi untuk mengurangi risiko dan dampak kebakaran.
IMPLEMENTASI METODE MULTIPLICATIVE CONGRUENTIAL RANDOM NUMBER GENERATOR (MCRNG) UNTUK PELAKSANAAN UJIAN PADA SMPN 13 KOTA BENGKULU yessi mardiana; Devina Ninosari
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3165

Abstract

The implementation of examinations is one of the important activities in the learning evaluation process to measure the level of understanding and the achievement of students' competencies. In practice, problems are often encountered in the form of possible cheating due to similarities in the sequence of questions received by exam participants. Therefore, a method is needed that can effectively produce question randomization to improve the fairness and objectivity of the examination process. This study aims to implement the Multiplicative Congruential Random Number Generator (MCRNG) method in the examination system at SMPN 13 Kota Bengkulu as a mechanism for automatically randomizing the sequence of questions. The MCRNG method is used to generate pseudo-random numbers, which are then utilized in the process of randomizing exam questions. The study was conducted through the stages of system requirements analysis, randomization algorithm design, implementation of the MCRNG method in the examination system, and testing the results of the randomization that produced. Testing was conducted to determine the method's ability to generate variations in the sequence of questions that are different for each exam participant. The research results show that the MCRNG method is able to produce question randomization quickly and effectively with a good level of question sequence variation. The implementation of this method can reduce the likelihood of participants receiving the same arrangement of questions, thereby helping to minimize the potential for cheating during the exam. In addition, the system that was built is able to support a more structured, efficient, and transparent exam process. Thus, the application of the Congruential Random Number Generator (CRNG) method in the implementation of exams at SMPN 13 Kota Bengkulu can be an effective solution in improving the security, fairness, and quality of computer-based learning evaluation processes.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MONITORING KEHADIRAN MAHASISWA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI RFID BERBASIS WEBSITE TERINTEGRASI SPREADSHEET Yoli Andi Rozzi; Venny Novita Sari
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i2.3167

Abstract

Student attendance is one of the important data in academic activities because it can be used to monitor participation, discipline, and lecture activities. However, attendance recording that is still carried out manually has several weaknesses, such as requiring more recording time, being prone to data errors, being difficult to recapitulate, and having the potential for attendance manipulation. This study aims to design and develop a student attendance monitoring information system using RFID technology based on a website integrated with a spreadsheet. The research method used is Research and Development (R&D) with a prototyping approach. The developed system uses the RC522 RFID Reader as the card reader, NodeMCU ESP8266 as the main controller, LCD I2C and buzzer as indicators, Google Apps Script as the data connector, and Google Spreadsheet as the storage and monitoring medium for attendance data. The test results show that the system is able to read RFID cards, display attendance status, distinguish between check-in and check-out status, and send attendance data to Google Spreadsheet in real time. This system can support the attendance process to become faster, more structured, and easier to monitor by lecturers or administrators. Therefore, the developed system can be used as an alternative solution to support the digitalization of student attendance management in higher education.
PENERAPAN TEXT MINING UNTUK MENENTUKAN KEKUATAN BRAND MOBIL LISTRIK CHINA (BYD, WULING DAN CHERY) PADA DATA YOUTUBE DAN BERITA DARING Muhammad Dzaki Mualantsa Mualantsa; Muhammad Akbar; Deni Nurdiansyah
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

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

Abstract

Perkembangan kendaraan listrik di Indonesia mengalami peningkatan yang signifikan, ditandai dengan masuknya berbagai merek mobil listrik asal China seperti BYD, Wuling, dan Chery. Persepsi publik terhadap merek-merek tersebut menjadi faktor penting dalam menentukan kekuatan brand di pasar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik serta mengukur kekuatan brand mobil listrik China berdasarkan data media digital menggunakan pendekatan hybrid text mining. Data penelitian diperoleh dari komentar YouTube dan berita daring otomotif yang membahas mobil listrik BYD, Wuling, dan Chery, dengan total sebanyak 9.070 data teks. Metode yang digunakan adalah pendekatan hybrid, yaitu kombinasi antara lexicon-based sentiment analysis dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks, normalisasi kata, pembobotan fitur menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), klasifikasi sentimen, serta perhitungan skor kekuatan brand. Sentimen diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen netral mendominasi pembahasan mobil listrik China dengan persentase lebih dari 80%, diikuti sentimen positif sebesar 15,11% dan sentimen negatif sebesar 3,63%. Evaluasi model SVM menghasilkan akurasi sebesar 96% dengan confusion matrix tanpa kesalahan klasifikasi. Berdasarkan perhitungan skor kekuatan brand, Chery memiliki skor tertinggi sebesar 0,142857, diikuti oleh Wuling sebesar 0,131268 dan BYD sebesar 0,061358. Hasil ini menunjukkan bahwa Chery memiliki kekuatan brand tertinggi di mata publik digital. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan hybrid lexicon-based dan SVM efektif dalam menganalisis sentimen dan mengukur kekuatan brand mobil listrik berbasis data media digital. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi referensi bagi produsen otomotif dan peneliti selanjutnya dalam memanfaatkan text mining untuk analisis brand.

Page 26 of 27 | Total Record : 264

 23   24   25   26   27 

Filter by Year

2016 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 11 No. 2 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Juni Vol. 11 No. 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret Vol. 10 No. 2 (2025): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 10 No 1 (2025): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 9 No 2 (2024): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 9 No 1 (2024): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 8 No 2 (2023): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 8 No 1 (2023): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 7 No 2 (2022): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 7 No 1 (2022): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 6 No 2 (2021): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 6 No 1 (2021): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 5 No 2 (2020): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 5 No 1 (2020): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 4 No 2 (2019): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 4 No 1 (2019): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 4 No 1 (2019): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 3 No 2 (2018): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 3 No 2 (2018): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 3, No 1 (2018): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS (JUTIM) JUNI Vol 3 No 1 (2018): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 3 No 1 (2018): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 2 No 2 (2017): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 2, No 2 (2017): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS (JUTIM) DESEMBER Vol 2 No 2 (2017): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 2 No 1 (2017): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 2 No 1 (2017): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 2, No 1 (2017): Jurnal Teknik Informatika MUSIRAWAS (JUTIM) Juni Vol 1, No 1 (2016): Jurnal Teknik Informatika MUSIRAWAS (JUTIM) Desember Vol 1 No 1 (2016): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 1 No 1 (2016): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER More Issue