cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Zulfan Zainal
Contact Email
zulfanzainal@serambimekkah.ac.id
Phone
+6281360353540
Journal Mail Official
jnkti@serambimekkah.ac.id
Editorial Address
Gedung H Fakultas Teknik Universitas Serambi Mekkah Jl. T. Imum Lueng Bata, Batoh, Kota Banda Aceh - Aceh
Location
Kota banda aceh,
Aceh
INDONESIA
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Published by Universitas Serambi Mekkah Aceh
ISSN : 26208342     EISSN : 26213052     DOI : https://doi.org/10.32672/jnkti.v8i2
Core Subject : Science, Engineering,
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Neuroscience Transportation
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi adalah jurnal nasional yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Komputer Universitas Serambi Mekkah tahun 2018 dan telah Terakreditasi SINTA 5. Jurnal ini terbit sebanyak enam edisi dalam satu tahun yaitu setiap bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober dan Desember baik cetak (P-ISSN : 2620-8342) dan online (E-ISSN: 2621-3052). Jurnal ini mempublikasikan artikel-artikel ilmiah yang berkaitan dengan bidang Komputer dan Teknologi Informasi dengan scope Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Informasi, Jaringan Komputer, Elektronika dan Sistem Kontrol, Multimedia dan Pengolahan Citrat Digital serta bidang Komputer dan Informatika lainnya yang relevan. Artikel yang dikirimkan ke JNKTI dapat ditulis dalam Bahasa Indonesia atau Bahasa Inggris. Setiap artikel yang dipublikasi dalam jurnal ini akan direview terlebih dahulu dengan metode Peer-Review dan hanya artikel yang memenuhi syarat yang akan dipublikasikan. Artikel-artikel yang telah dipublikasikan oleh JNKTI juga sudah diindeks oleh beberapa lembaga indeksasi seperti Google Scholar, Garuda, CrossRef, BASE, Moraref dan SINTA. Bidang bidang fokus penelitian yang akan dipublikasi dalam jurnal ini antara lain : Bidang Rekayasa Perangkat Lunak Bidang Jaringan Komputer Bidang Multimedia dan Pengolahan Citra Digital Bidang Komputasi Bidang Sistem dan Teknologi Informasi Bidang Kecerdasan Buatan Multidisiplin ilmu lainnya yang relevan
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Kontrol dan Sistem
Articles 1,300 Documents
 122   123   124   125   126 
Analisis Warna Kulit Menggunakan Citra Digital Berbasis Ruang Warna YCbCr Annas Prasetio; Yulia Utami
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i3.9228

Abstract

Abstrak - Warna kulit manusia memiliki peranan penting dalam berbagai aplikasi berbasis citra digital, mulai dari sistem pengenalan wajah, pelacakan objek, kosmetik virtual, hingga aplikasi medis seperti deteksi penyakit kulit. Salah satu tantangan utama dalam mendeteksi warna kulit adalah keberagaman warna kulit antar individu, pengaruh pencahayaan, serta perbedaan kualitas kamera. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi metode segmentasi warna kulit berbasis ruang warna YCbCr yang mampu bekerja secara andal di berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Dataset yang digunakan terdiri dari 500 citra wajah dengan variasi etnis dan pencahayaan yang signifikan. Tahapan penelitian meliputi konversi ruang warna dari RGB ke YCbCr, segmentasi area kulit menggunakan teknik threshold pada kanal Cb dan Cr, serta evaluasi hasil dengan membandingkan area deteksi dengan ground truth yang telah dianotasi secara manual. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode segmentasi berbasis YCbCr mampu memisahkan area kulit dengan tingkat akurasi sebesar 93,4%, precision sebesar 91,7%, dan recall sebesar 90,2%. Metode ini terbukti lebih stabil dibandingkan segmentasi menggunakan ruang warna RGB yang sangat dipengaruhi oleh intensitas cahaya. Selain itu, sistem ini memiliki kompleksitas komputasi yang rendah sehingga cocok diterapkan dalam aplikasi real-time. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem deteksi warna kulit yang efisien, khususnya dalam pengolahan citra berbasis perangkat mobile dan sistem tertanam. Hasil yang diperoleh dapat menjadi landasan untuk pengembangan lanjutan, seperti klasifikasi jenis kulit, estimasi pigmen, atau analisis kondisi dermatologis secara otomatis.Kata Kunci: warna kulit; segmentasi citra; YCbCr; pengolahan citra digital; analisis warna; deteksi kulit. Abstract - Human skin color plays an important role in various digital image-based applications, ranging from facial recognition systems, object tracking, virtual cosmetics, to medical applications such as skin disease detection. One of the main challenges in detecting skin color is the diversity of skin color between individuals, the influence of lighting, and differences in camera quality. This study aims to develop and evaluate a skin color segmentation method based on the YCbCr color space that is able to work reliably in various lighting and background conditions. The dataset used consists of 500 facial images with significant ethnic and lighting variations. The research stages include converting the color space from RGB to YCbCr, segmenting the skin area using the threshold technique on the Cb and Cr channels, and evaluating the results by comparing the detection area with the ground truth that has been manually annotated. The experimental results show that the YCbCr-based segmentation method is able to separate skin areas with an accuracy level of 93.4%, a precision of 91.7%, and a recall of 90.2%. This method is proven to be more stable than segmentation using the RGB color space which is greatly influenced by light intensity. In addition, this system has low computational complexity so that it is suitable for real-time applications. This research contributes to the development of an efficient skin color detection system, especially in image processing based on mobile devices and embedded systems. The results obtained can be the basis for further development, such as skin type classification, pigment estimation, or automatic dermatological condition analysis.Keywords; skin color; image segmentation; YCbCr; digital image processing; color analysis; skin detection.
Analisis Kinerja Sistem Transportasi Daring: Simulasi Dampak Ukuran Armada dan Algoritma Penugasan Terhadap Waktu Tunggu Pelanggan Alfahri, Muhammad Rizki; Indra, Zulfahmi; Sinaga, Rizal Muslim; Simbolon, Agata Putri Handayani
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.9895

Abstract

Abstrak - Mobilitas perkotaan modern bergantung pada layanan transportasi online.  Optimasi ukuran armada dan algoritma penugasan sangat penting untuk kinerja sistem ini; namun, penelitian empiris tentang perbedaan antara kedua komponen tersebut masih sedikit.  Studi ini menggunakan simulasi komputer untuk melihat bagaimana interaksi antara ukuran armada dan algoritma penugasan berdampak pada waktu tunggu pelanggan.  Studi ini menguji 24 skenario yang menggabungkan 8 ukuran armada (3–30 driver) dan 3 algoritma penugasan (paling dekat, pengaturan acak, dan berbasis queue).  Algoritma driver paling dekat mengurangi waktu tunggu rata-rata sebesar 41,6 persen dibandingkan dengan random assignment, dan setiap simulasi dijalankan selama 150 langkah waktu.  Dengan service rate 100%, armada 25 driver mencapai zero waiting time. Studi ini menunjukkan bukti nyata bahwa kinerja sistem transportasi online dapat secara signifikan ditingkatkan dengan mengoptimalkan kombinasi armada dan algoritma.  Untuk mencapai tingkat efisiensi operasional terbaik, disarankan untuk menggunakan algoritma driver terdekat dengan armada 20 hingga 25 driver.Kata kunci: Transportasi Daring; Optimasi Armada; Algoritma Penugasan; Waktu Tunggu; Simulasi Agent-based; Abstract - Modern urban mobility depends on online transportation services.  Optimizing fleet size and assignment algorithms is critical to the performance of these systems; however, empirical research on the differences between these two components is still scarce.  This study uses computer simulations to examine how the interaction between fleet size and assignment algorithms affects customer wait times.  The study tested 24 scenarios combining 8 fleet sizes (3–30 drivers) and 3 assignment algorithms (nearest driver, random assignment, and queue-based).  The nearest driver algorithm reduced average waiting time by 41.6 percent compared to random assignment, and each simulation ran for 150 time steps.  With a service rate of 100%, a fleet of 25 drivers achieved zero waiting time. This study provides clear evidence that the performance of online transportation systems can be significantly improved by optimizing the combination of fleet size and algorithm. To achieve the highest level of operational efficiency, it is recommended to use the nearest driver algorithm with a fleet size of 20 to 25 drivers.Keywords: Online Transportation; Fleet Optimization; Assignment Algorithm; Waiting Time; Agent-based Simulation;
Analisis Usability Fitur Live Shopping pada Aplikasi Shopee di Kalangan Mahasiswa dengan Metode System Usability Scale (SUS) Rachel Erlanyati Sagala; I Nyoman Tri Anindia Putra
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 2 (2025): April 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i2.8951

Abstract

Abstrak - Perkembangan teknologi digital telah mengubah perilaku konsumen dalam berbelanja, salah satunya adalah hadirnya fitur live shopping pada platform e-commerce seperti Shopee. Fitur ini memungkinkan terjadinya interaksi langsung antara penjual dan pembeli melalui siaran langsung yang dapat meningkatkan pengalaman berbelanja online. Namun, efektivitas fitur ini sangat bergantung pada tingkat usability yang dimilikinya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk mengevaluasi aksesibilitas fungsi live shopping aplikasi Shopee bagi mahasiswa. Metode ini bertujuan untuk mengetahui kepraktisan, efisiensi, dan kepuasan pengguna terhadap fitur tersebut. Mahasiswa yang pernah  menggunakan fungsi live shopping Shopee diberikan kuesioner untuk diisi guna mengumpulkan data. Berdasarkan hasil penelitian, kegunaan fitur ini masih dapat ditingkatkan karena memperoleh skor SUS sebesar 67,33, yang termasuk dalam rentang yang dapat diterima. Beberapa aspek yang perlu ditingkatkan antara lain navigasi dan keterbacaan informasi yang masih dinilai kurang optimal oleh pengguna. Hasilnya diharapkan dapat memberikan informasi berharga bagi pembuat e-commerce yang ingin meningkatkan pengalaman pengguna dan mengoptimalkan fungsi belanja langsung agar lebih mudah diakses dan berpusat pada pengguna.. Kata kunci: Belanja live, Shopee, Skala Kegunaan Sistem (SUS), Kegunaan, Perilaku konsumen Abstract - The development of digital technology has changed consumer behavior in shopping, onewhich is the presence of the live shopping feature on onlien marketplaces like Shopee. This feature allows direct interaction between sellers and buyers through live broadcasts that can improve the online shopping experience. However, the effectiveness of this feature is highly dependent on the level of usability it has. The purpose of this study was to use the System Usability Scale (SUS) to assess how user-friendly the Shopee application's live shopping feature is for students. This technique is used to measure the usefulness, effectiveness, and user satisfaction of the feature. Students who frequently use the Shopee live shopping feature were given a questionnaire to fill out to collect data. Based on the results of the study, the usability of this feature can still be improved because it obtained a SUS score of 67.33,which falls within the permissible limits.Some areas that require enchancement comprise the navigation and clarity of informationThese results are anticipated to offer valuable information for online retailers to enhance customer satisfaction and refine the live shopping feature to make it more approachable and customer-friendly.Keywords: Live shopping, Shopee, System Usability Scale (SUS), Usability, Consumer behavior
Sistem Informasi Pengelolaan Aset Kendaraan pada Koperasi Harapan Mulya Nadiva Naifa Najla; Noor Latifah; Fajar Nugraha
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i4.9390

Abstract

Abstrak - Pengelolaan aset kendaraan pada Koperasi Simpan Pinjam Harapan Mulya masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan informasi sering tercecer, kesulitan akses data, dan inefisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi berbasis website guna mendukung pengelolaan aset kendaraan secara terintegrasi. Perancangan sistem dilakukan dengan pendekatan Unified Modeling Language (UML), sedangkan pengembangan sistem menggunakan metode agile. Sistem yang dibangun mencakup fitur pencatatan dan pengelolaan kendaraan, onderdil, penjualan, penyusutan dengan metode garis lurus, perawatan, pembayaran penjualan, serta laporan. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi, mengurangi risiko kesalahan pencatatan, dan menyediakan informasi yang akurat untuk pengambilan keputusan. Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur notifikasi WhatsApp untuk pengingat perawatan rutin kendaraan.Kata Kunci : pengelolaan aset; kendaraan operasional; sistem informasi koperasi; perawatan kendaraan; penyusutan aset; Abstract - Vehicle asset management at Harapan Mulya Savings and Loan Cooperative is still done manually, which causes information to be often scattered, difficulty in accessing data, and operational inefficiency. This study aims to design and implement a website-based information system to support integrated vehicle asset management. The system design was carried out using the Unified Modeling Language (UML) approach, while the system development used the agile method. The system built includes features for recording and managing vehicles, spare parts, sales, depreciation using the straight-line method, maintenance, sales payments, and reports. The results of the study indicate that the developed system is able to increase efficiency, reduce the risk of recording errors, and provide accurate information for decision making. This system is also equipped with a WhatsApp notification feature for routine vehicle maintenance reminders.Keywords: asset management; operational vehicles; cooperative information system; vehicle maintenance; asset depreciation;
Penerapan Algoritma Machine Learning Untuk Deteksi Akses Tidak Sah Pada SIAKAD IAI Al-Ghurabaa Wahyudi, Wahyudi; Noviansyah, Mohammad; Saiyar, Hafdiarsya; Siregar, Martua Hami; Desmulyati, Desmulyati
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.10021

Abstract

Abstrak: Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) merupakan komponen vital dalam pengelolaan data akademik di perguruan tinggi, termasuk Institut Agama Islam Al-Ghurabaa. Akses tidak sah terhadap sistem ini dapat menyebabkan kebocoran data, perubahan nilai, dan gangguan integritas informasi akademik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi dini terhadap aktivitas akses tidak sah menggunakan algoritma machine learning.Metode penelitian meliputi pengumpulan dan pra-pemrosesan data log akses SIAKAD, ekstraksi fitur perilaku pengguna (frekuensi login, waktu akses, IP address, dan pola aktivitas), serta pelatihan model klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score.Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 97,3%, dengan kemampuan deteksi anomali akses yang lebih baik dibanding SVM (93,8%). Model yang diusulkan mampu mendeteksi aktivitas login mencurigakan secara real-time, sehingga dapat menjadi lapisan keamanan tambahan untuk SIAKAD IAI Al-Ghurabaa. Penerapan machine learning dalam keamanan aplikasi akademik terbukti efektif dalam meningkatkan ketahanan sistem terhadap serangan berbasis autentikasi dan penyalahgunaan akun penggunaKata kunci: SIAKAD; keamanan data; deteksi anomali; machine learning; Random Forest; SVM; Abstract: The Academic Information System (SIAKAD) is a vital component of academic data management in higher education institutions, including Institut Agama Islam Al-Ghurabaa. Unauthorized access to this system can lead to data breaches, grade manipulation, and loss of information integrity. This research aims to develop an early detection model for unauthorized access using machine learning algorithms. The methodology includes collecting and preprocessing SIAKAD access log data, extracting behavioral features (login frequency, access time, IP address, and activity patterns), and training classification models using Random Forest and Support Vector Machine (SVM) algorithms. Evaluation metrics used are accuracy, precision, recall, and F1-score. Experimental results show that the Random Forest algorithm achieved the highest accuracy of 97.3%, outperforming SVM (93.8%) in detecting anomalous access attempts. The proposed model can identify suspicious login activities in real-time, providing an additional security layer for SIAKAD IAI Al-Ghurabaa. The study demonstrates that machine learning-based intrusion detection is effective in enhancing system resilience against authentication-based attacks and user account misuse.Keywords: SIAKAD; data security; anomaly detection; machine learning; Random Forest; SVM;
Perancangan Aplikasi Jaringan Dokumentasi dan Informasi Hukum Berbasis Website Menggunakan Framework CI pada Kampus IAI Tasikmalaya Asep Andi Kustiawan; Rita Komalasari
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i3.8996

Abstract

Abstrak - Teknologi saat ini mengalami kemajuan yang signifikan sejalan dengan perkembangan zaman, yang turut mempermudah civitas akademika di suatu institusi pendidikan untuk mencari informasi melalui media internet. Dengan banyaknya mahasiswa, dosen, dan tenaga kependidikan, bagian hukum di institusi pendidikan sudah seharusnya menyampaikan edukasi dan wawasan tentang hukum kepada seluruh elemen kampus agar lebih memahami peraturan-peraturan yang berlaku. Namun, di kampus IAI Tasikmalaya belum memiliki kanal yang efektif untuk menyalurkan informasi, peraturan dan regulasi yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi Jaringan Dokumentasi dan Informasi Hukum (JDIH) berbasis web dengan memanfaatkan framework Code Igniter (CI). Aplikasi yang dirancang ini diwujudkan dalam bentuk website JDIH yang dapat memudahkan civitas akademika dalam mengakses peraturan, kebijakan, dan informasi hukum yang berlaku di institusi pendidikan IAI Tasikmalaya.Kata kunci: JDIH; Informasi Hukum; Codeigniter (CI); Framework; Kampus IAI Tasikmalaya. Abstract - Technology today is experiencing significant advancement in line with the progress of time, which has helped facilitate the academic community in educational institutions to access information through the internet. With the growing number of students, lecturers, and educational staff, the legal division in educational institutions is expected to provide legal education and insight to all campus members to enhance their understanding of applicable regulations. However, at IAI Tasikmalaya, there is currently no effective channel for distributing available information, rules, and regulations. This research aims to design a web-based Legal Documentation and Information Network (JDIH) application using the CodeIgniter (CI) framework. The designed application is realized in the form of a JDIH website, which facilitates the academic community in accessing regulations, policies, and legal information applicable within the IAI Tasikmalaya educational institution.Keywords: JDIH; Legal Information; CodeIgniter (CI); Framework; IAI Tasikmalaya Campus.
Aplikasi Prediksi Churn Pelanggan Menggunakan Algoritma Random Forest pada Perusahaan Telekomunikasi Ishakar, Petrick; Andika, Andika; Ihsan, Muhammad Ifan Rifani
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.10028

Abstract

Abstrak - Industri telekomunikasi menghadapi tantangan besar dalam mempertahankan pelanggan karena meningkatnya persaingan. Churn pelanggan, yaitu perpindahan ke kompetitor, menimbulkan kerugian finansial yang signifikan. Penelitian ini mengembangkan aplikasi prediksi churn berbasis web menggunakan algoritma Random Forest dan framework Streamlit. Data yang digunakan berasal dari 7043 pelanggan dengan 21 atribut. Proses penelitian mencakup pengumpulan data, data cleaning, label encoding, pembagian data (80:20), pelatihan model, serta evaluasi. Hasil menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi 78.82%, dengan precision 83% dan recall 90% untuk kelas non-churn, serta precision 63% dan recall 48% untuk kelas churn. Fitur yang paling berpengaruh terhadap churn adalah Contract type, Tenure, TotalCharges, dan MonthlyCharges. Aplikasi ini menyediakan antarmuka interaktif yang memudahkan pengguna dalam menganalisis data dan memprediksi churn, membantu perusahaan telekomunikasi mengidentifikasi pelanggan berisiko tinggi dan meningkatkan strategi retensi.Kata kunci : Churn Pelanggan; Random Forest; Telekomunikasi; Streamlit; Abstract - The telecommunications industry faces major challenges in retaining customers due to increasing competition. Customer churn, or the shift of customers to competitors, causes significant financial losses for companies. This study developed a web-based customer churn prediction application using the Random Forest algorithm and the Streamlit framework. The dataset used consists of 7,043 customers with 21 attributes. The research process includes data collection, data cleaning, label encoding, data splitting (80:20), model training, and evaluation. The results show that the Random Forest model achieved an accuracy of 78.82%, with precision of 83% and recall of 90% for the non-churn class, as well as precision of 63% and recall of 48% for the churn class. The most influential features in predicting churn are Contract type, Tenure, TotalCharges, and MonthlyCharges. The developed application provides an interactive interface that allows non-technical users to analyze data and predict churn, helping telecommunications companies identify high-risk customers and improve retention strategies.Keywords: Customer Churn; Random Forest; Telecommunications; Streamlite;
Klasifikasi Berita detik.com Terkait Teknologi Informasi Menggunakan TF-IDF dan Naive Bayes Nur Bainatun Nisa; Rivaldi Prima Nanda; Zahra Humaira Kudadiri; Bagus Ageng Alfahri; Mhd Furqan
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i3.9171

Abstract

Abstrak – Penelitian ini membahas tentang klasifikasi berita Detik.com terkait teknologi informasi dengan menerapkan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai ekstraksi fitur dan algoritma Naive Bayes sebagai model klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan berita-berita yang dimuat pada situs Detik.com ke dalam beberapa kategori utama di bidang teknologi informasi, seperti kecerdasan buatan, keamanan siber, gadget, dan aplikasi. Proses penelitian diawali dengan pengumpulan 1.050 data berita dari Detik.com menggunakan search query ‘teknologi informasi’ pada rentang Maret hingga April 2025. Data kemudian diproses melalui tahapan text preprocessing, meliputi case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Selanjutnya, fitur teks diubah menjadi representasi numerik menggunakan TF-IDF, lalu dilakukan pelatihan model klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan Naive Bayes efektif dalam mengklasifikasikan berita teknologi informasi, dengan akurasi model mencapai 85%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi berbasis machine learning dapat membantu pengelompokan dan identifikasi topik utama secara otomatis dalam berita teknologi informasi di Detik.com.Kata Kunci: TF-IDF; Naive Bayes; Klasifikasi; Detik.com; Teknologi Informasi.Abstract – This study discusses the classification of Detik.com news related to information technology by applying the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method as a feature extraction and the Naive Bayes algorithm as a classification model. The purpose of this study is to group news published on the Detik.com site into several main categories in the field of information technology, such as artificial intelligence, cybersecurity, gadgets, and applications. The research process began with the collection of 1,050 news data from Detik.com using the search query 'information technology' in the range of March to April 2025. The data was then processed through the text preprocessing stage, including case folding, tokenizing, stopword removal, and stemming. Furthermore, text features were converted into numeric representations using TF-IDF, then training a classification model with the Naive Bayes algorithm. Model performance evaluation was carried out using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results showed that the combination of TF-IDF and Naive Bayes was effective in classifying information technology news, with a model accuracy reaching 85%. This finding suggests that a machine learning-based classification approach can help automatically cluster and identify key topics in information technology news on Detik.com.Keywords: TF-IDF; Naive Bayes; Classification; Detik.com; Information Technology.
Pengaruh Ukuran Cropping Terhadap Tingkat Akurasi Pengenalan Jenis Bibit Jeruk Melalui Citra Urat Daun dengan Metode JST Menggunakan Fitur GLCM Muhammad Zulfikar; Gasim Gasim; Zaid Romegar Mair
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i5.9752

Abstract

Abstrak − Penelitian ini mengevaluasi pengaruh variasi ukuran cropping citra terhadap tingkat akurasi pengenalan jenis bibit jeruk berdasarkan tekstur urat daun menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Citra daun dari lima varietas jeruk (manis, nipis, lemon, bali, sunkist) diolah dengan lima ukuran cropping (160×120, 320×240, 400×300, 480×360, dan 640×480 piksel) melalui konversi ke grayscale, ekstraksi fitur GLCM (kontras, korelasi, homogenitas, energi), dan klasifikasi menggunakan JST. Total 1000 citra (800 latih, 200 uji) digunakan dalam penelitian. Hasil menunjukkan bahwa ukuran cropping 480×360 piksel menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 76,0%, sedangkan ukuran 160×120 piksel menghasilkan akurasi terendah (54,0%). Resolusi cropping menengah terbukti optimal dalam mempertahankan detail tekstur tanpa menambah kompleksitas komputasi. Penelitian ini menegaskan pentingnya pemilihan ukuran cropping dalam meningkatkan efektivitas sistem pengenalan citra berbasis JST dan GLCM.Kata Kunci: Pengenalan Jenis Bibit Jeruk; Ukuran Cropping; GLCM; JST; Tekstur Urat Daun; Abstract − This study evaluates the effect of varying image cropping sizes on the accuracy of citrus seedling type recognition based on leaf vein texture using the Artificial Neural Network (ANN) method with Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features. Leaf images from five citrus varieties (sweet orange, lime, lemon, pomelo, and sunkist) were processed with five cropping sizes (160×120, 320×240, 400×300, 480×360, and 640×480 pixels) through grayscale conversion, GLCM feature extraction (contrast, correlation, homogeneity, energy), and classification using ANN. A total of 1000 images (800 training, 200 testing) were used. Results show that the 480×360 pixel cropping size achieved the highest accuracy of 76.0%, while the 160×120 pixel size yielded the lowest accuracy of 54.0%. Medium-resolution cropping proved optimal in retaining texture details without increasing computational complexity. This study highlights the importance of selecting appropriate cropping sizes to enhance the effectiveness of image-based recognition systems using ANN and GLCM.Keywords: Citrus Seedling Recognition; Cropping Size; GLCM; ANN; Leaf Vein Texture;
Pengukuran Efisiensi Qr Code pada Sistem Presensi Karyawan The Seminyak Beach Resort and Spa I Komang Putrawan; Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti; Ni Made Dewi Kansa Putri; Ricky Aurelius Nurtanto Diaz; Putu Adi Guna Permana; Ketut Gus Oka Ciptahadi; Rosalia Hadi
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 1 (2025): Februari 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i1.8272

Abstract

Abstrak - Penelitian ini dimulai dengan membangun sistem presensi karyawan berbasis website menggunakan teknologi QR Code di The Seminyak Beach Resort Spa untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan kehadiran. Sistem ini dirancang mengatasi kelemahan presensi manual, seperti ketidakvalidan dan kehilangan data, serta mempermudah rekapitulasi dan pelaporan. Metode pengembangan Sequential Linear (Waterfall) digunakan dengan PHP, Laravel, dan MySQL sebagai teknologi utama. Untuk mengukur efisiensi penerapan QR Code pada system presensi maka dilakukan pengujian menggunakan black box testing dan kuesioner System Usability Scale (SUS). Hasil menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 89, yang masuk kategori “Acceptable” dengan grade “A” dan “Best Imaginable”. Skor ini menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang sangat tinggi terhadap sistem. Implementasi QR Code terbukti efektif mencatat data secara real-time, meningkatkan keamanan, dan mengurangi biaya operasional. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa sistem QR Code memberikan solusi yang efisien, akurat, dan memuaskan bagi kebutuhan presensi karyawan di The Seminyak Beach Resort Spa.Kata Kunci: Sistem Presensi Karyawan, System Usability Scale (SUS), QR Code, Waterfall Model  Abstract - This research began by developing an employee attendance system based on a website using QR Code technology at The Seminyak Beach Resort Spa to enhance the efficiency and accuracy of attendance recording. The system was designed to address the weaknesses of manual attendance, such as data invalidity and loss, as well as to simplify the reconciliation and reporting process. The Sequential Linear (Waterfall) development method was used, with PHP, Laravel, and MySQL as the main technologies. To assess the efficiency of implementing the QR Code in the attendance system, testing was conducted using black box testing and the System Usability Scale (SUS) questionnaire. The results showed an average SUS score of 89, which falls into the "Acceptable" category with an "A" grade and "Best Imaginable" rating. This score indicates a very high level of user satisfaction with the system. The implementation of the QR Code proved effective in recording data in real-time, improving security, and reducing operational costs. The research also demonstrated that the QR Code system provides an efficient, accurate, and satisfying solution for employee attendance needs at The Seminyak Beach Resort Spa.Keywords: Employee Attendance System, System Usability Scale (SUS), QR Code, Waterfall Model. 

Page 124 of 130 | Total Record : 1300

 122   123   124   125   126 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025 Vol 8, No 5 (2025): Oktober 2025 Vol 8, No 4 (2025): Agustus 2025 Vol 8, No 3 (2025): Juni 2025 Vol 8, No 2 (2025): April 2025 Vol 8, No 1 (2025): Februari 2025 Vol 7, No 6 (2024): Desember 2024 Vol 7, No 5 (2024): Oktober 2024 Vol 7, No 4 (2024): Agustus 2024 Vol 7, No 3 (2024): Juni 2024 Vol 7, No 2 (2024): April 2024 Vol 7, No 1 (2024): Februari 2024 Vol 6, No 6 (2023): Desember 2023 Vol 6, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol 6, No 4 (2023): Agustus 2023 Vol 6, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 6, No 2 (2023): April 2023 Vol 6, No 1 (2023): Februari 2023 Vol 5, No 6 (2022): Desember 2022 Vol 5, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol 5, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 5, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 5, No 2 (2022): April 2022 Vol 5, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 4, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 4, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol 4, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 4, No 3 (2021): Juni 2021 Vol 4, No 2 (2021): April 2021 Vol 4, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 3, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 3, No 2 (2020): OKTOBER 2020 Vol 3, No 1 (2020): April 2020 Vol 2, No 2 (2019): OKTOBER 2019 Vol 2, No 1 (2019): APRIL 2019 Vol 2, No 1 (2019): edisi khusus Vol 1, No 2 (2018): OKTOBER 2018 Vol 1, No 1 (2018): APRIL 2018 More Issue