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 1,358 Documents
 132   133   134   135   136 
Rancang Bangun Prototipe Sistem Navigasi Tunanetra Menggunakan Sensor LiDAR TF-Luna Berbasis Arduino Mega Muntaza, Muhammed; Islamadina, Raihan
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10493

Abstract

Abstrak - Tinggi nya jumlah penyandang gangguan penglihatan di dunia menunjukkan adanya kebutuhan nyata terhadap alat bantu mobilitas yang lebih aman dan informatif, mengingat keterbatasan alat konvensional seperti tongkat putih dalam mendeteksi rintangan secara dini dan memberikan informasi lingkungan secara memadai. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji prototipe sistem navigasi tunanetra berbasis sensor LiDAR TF-Luna dan mikrokontroler Arduino Mega dengan umpan balik berupa getaran melalui motor vibrator serta panduan suara melalui modul DFPlayer Mini dan speaker. Metode yang digunakan meliputi perancang perangkat keras (TF-Luna, Arduino Mega, DFPlayer Mini, Speaker, dan Motor Vibrator), pengembangan perangkat lunak (Arduino IDE) untuk pembacaan jarak, pengelompokan jarak ke dalam enam zona (A–F), serta pengendalian keluaran getar dan audio sesuai zona, kemudian dilanjutkan dengan pengujian akurasi sensor dan pengujian fungsional sistem secara menyeluruh dalam berbagai variasi jarak objek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor TF-Luna memiliki rata-rata error sebesar 3,26% pada rentang jarak 10–150 cm, dengan kestabilan yang lebih baik pada jarak menengah hingga jauh, sementara pada jarak di bawah 20 cm akurasi menurun akibat adanya zona mati sensor. Sistem mampu mengklasifikasikan jarak objek secara konsisten ke dalam enam zona dan menghasilkan pola getaran serta pesan suara yang berbeda dan sesuai pada setiap zona tanpa kegagalan fungsi selama pengujian. Integrasi antara sensor, mikrokontroler, dan modul keluaran berjalan stabil, respons sistem bersifat real-time, dan informasi dapat diterima pengguna secara proporsional. Hasil ini menunjukkan bahwa prototipe yang dikembangkan layak digunakan sebagai alat bantu navigasi dasar untuk meningkatkan persepsi lingkungan, rasa aman, dan kemandirian mobilitas penyandang tunanetra.Kata Kunci: Sistem Navigasi Tunanetra; Sensor LiDAR TF-Luna; Arduino Mega; Abstract - The high number of people with visual impairment worldwide indicates a clear need for mobility aids that are safer and more informative, given the limitations of conventional tools such as white canes in providing early obstacle detection and sufficient environmental information. This study aims to design and evaluate a navigation system prototype for visually impaired users based on a TF-Luna LiDAR sensor and an Arduino Mega microcontroller, with multimodal feedback in the form of vibration through a vibration motor and audio guidance delivered by a DFPlayer Mini module and a speaker. The method involves hardware design (TF-Luna, Arduino Mega, DFPlayer Mini, speaker, and vibration motor), software development using the Arduino IDE for distance acquisition, distance classification into six zones (A–F), and control of vibration and audio outputs according to each zone, followed by sensor accuracy testing and comprehensive functional system testing under various object distance conditions. The results show that the TF-Luna sensor achieves an average error of 3.26% within a distance range of 10–150 cm, with more stable performance at medium to long distances, while accuracy decreases at distances below 20 cm due to the sensor’s dead zone. The system consistently classifies object distances into six zones and generates appropriate and distinct vibration patterns and audio messages for each zone without functional failure during testing. The integration of the sensor, microcontroller, and output modules operates reliably, the system response is real-time, and information is delivered to users in a proportional manner. These findings indicate that the developed prototype is suitable as a basic navigation aid to enhance environmental perception, safety, and independent mobility for visually impaired users.Keyword: Visually Impaired Navigation System; TF-Luna LiDAR Sensor; Arduino Mega;
Pengembangan Sistem Otomatisasi Pakan Ikan dan Monitoring Kualitas Lingkungan Berbasis IoT dan Machine Learning untuk Budidaya Ikan Berbasis Web Alfin, Muhammad; Kiswanto, Dedy; Akbar, Muhammad Budi; Hasibuan, Najwa Latifah
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10246

Abstract

Abstrak - Pemberian pakan yang tidak efisien dan kurangnya pemantauan kondisi lingkungan merupakan tantangan utama dalam budidaya ikan tradisional, yang berdampak pada peningkatan biaya operasional dan penurunan produktivitas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Otomatisasi Pakan dan Monitoring Kualitas Lingkungan Budidaya Ikan berbasis Internet of Things (IoT) dan Machine Learning (ML) sederhana. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali untuk membaca data sensor suhu dan menggerakkan servo motor sebagai mekanisme feeder pakan otomatis. Data sensor lingkungan dan parameter ikan (jumlah dan umur) dikirim ke Flask API yang berfungsi sebagai jembatan komunikasi dan pengolah data. Di sisi server, Flask API mengaplikasikan model Regresi Sederhana untuk mengestimasi kebutuhan pakan harian secara adaptif. Hasil estimasi kemudian dikirimkan kembali ke ESP32 untuk eksekusi pemberian pakan. Seluruh proses monitoring dan input parameter dilakukan melalui Dashboard Web berbasis PHP. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pemantauan suhu secara real-time dan melaksanakan mekanisme pemberian pakan secara akurat sesuai hasil perhitungan ML. Integrasi yang efisien antara IoT, API, dan model ML ini diharapkan dapat mengoptimalkan manajemen pakan, mengurangi limbah, dan mendukung praktik akuakultur yang lebih berkelanjutan.Kata kunci : Internet of Things (IoT); Machine Learning; ESP32; Servo Motor; Pakan Otomatis; Budidaya Ikan; Abstract - Inefficient feeding practices and the lack of environmental condition monitoring are major challenges in traditional aquaculture, leading to increased operational costs and reduced productivity. This study aims to design and implement an Automated Feeding and Environmental Quality Monitoring System for fish cultivation based on the Internet of Things (IoT) and simple Machine Learning (ML). The system uses an ESP32 microcontroller as the central controller to read temperature sensor data and operate a servo motor as the automatic feeding mechanism. Environmental sensor data and fish parameters (quantity and age) are transmitted to a Flask API, which functions as a communication bridge and data processor. On the server side, the Flask API applies a Simple Regression model to estimate daily feed requirements adaptively. The estimation results are then sent back to the ESP32 for feed dispensing execution. All monitoring processes and parameter inputs are conducted through a PHP-based web dashboard. Experimental results show that the system is capable of performing real-time temperature monitoring and executing accurate feeding mechanisms according to the ML calculations. The efficient integration of IoT, API, and ML models is expected to optimize feed management, reduce waste, and support more sustainable aquaculture practices.Keywords: Internet of Things (IoT); Machine Learning; ESP32; Servo Motor; Automatic Feeding; Aquaculture;
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Undang Undang Perampasan Aset Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Fitrah, Muhammad Rossi Satria; Wahyudi, Ahmad Maulana; Qifary, Afif Al; Sumarna, Dea Deswina; Alfarizi, Muhammad Nabiel
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10452

Abstract

Abstrak - Korupsi di Indonesia adalah tindakan kejahatan yang sangat berbahaya dan mengancam struktur negara serta kepercayaan masyarakat. Tidak adanya efektivitas sistem hukum konvensional dalam memberikan efek jera mendorong munculnya pembahasan mengenai Rancangan Undang-Undang (RUU) Perampasan Aset sebagai solusi kebijakan baru. RUU ini mengusulkan perubahan pendekatan dari cara memburu tersangka menjadi memburu sumber dana, sehingga memicu perbincangan luas di masyarakat, khususnya di platform media sosial seperti YouTube. Penelitian ini bertujuan menganalisis perasaan atau opini publik terhadap RUU Perampasan Aset dengan memanfaatkan data kualitatif dari komentar di YouTube. Metode yang digunakan adalah klasifikasi Support Vector Machine (SVM) untuk mengelompokkan sentimen menjadi positif, dan negatif. Metode penelitian mencakup beberapa tahap utama, seperti pengumpulan data, pra-pemrosesan teks yang mencakup pembersihan, penyesuaian huruf, pemisahan kata, penyaringan, dan penyederhanaan kata. Fitur kata kemudian diberi bobot menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), dilanjutkan dengan implementasi dan penilaian model SVM. Hasil dari penelitian ini diharapkan memberikan gambaran lengkap mengenai sentimen publik. Implikasinya adalah memberikan masukan berbasis data empiris bagi para pengambil kebijakan dalam proses pembuatan undang-undang serta kontribusi metode untuk studi Natural Language Processing (NLP) dalam konteks analisis kebijakan publik di Indonesia.Kata kunci : Analisis Sentimen; Komentar YouTube; Opini Publik; RUU Perampasan Aset; Support Vector Machine; Abstract - Corruption in Indonesia is a highly dangerous criminal act that threatens the state structure and public trust. The lack of effectiveness within the conventional legal system in providing a deterrent effect has prompted discussions regarding the Asset Forfeiture Bill (RUU Perampasan Aset) as a new policy solution. This bill proposes a shift in approach from pursuing suspects to pursuing financial sources, triggering widespread public discussion, particularly on social media platforms such as YouTube. This research aims to analyze public sentiment or opinions regarding the Asset Forfeiture Bill by utilizing qualitative data from YouTube comments. The method employed is Support Vector Machine (SVM) classification to categorize sentiments into positive and negative. The research methodology includes several main stages, such as data collection and text preprocessing, which involves cleaning, case folding, tokenization, filtering, and stemming. Word features are then weighted using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method, followed by the implementation and evaluation of the SVM model. The results of this study are expected to provide a comprehensive overview of public sentiment. The implications include providing empirical data-based input for policymakers in the legislative process, as well as contributing a methodology for Natural Language Processing (NLP) studies within the context of public policy analysis in Indonesia.Keywords: Sentiment Analysis; YouTube Comments; Public Opinion; Asset Forfeiture Bill; Support Vector Machine;
Rancang Bangun Aplikasi Penjualan dan Jasa Air Conditioner (AC) Berbasis Website Haidar, Muhammad; Wahyuni, Asri
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10564

Abstract

Abstrak - CV Paimun Andi Setiawan merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan dan jasa Air Conditioner (AC). Proses pengelolaan data penjualan, jadwal service, dan laporan masih dilakukan secara manual sehingga kurang efektif dan berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem aplikasi penjualan dan jasa Air Conditioner (AC) berbasis web guna membantu pengelolaan data secara terintegrasi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem dibangun menggunakan PHP, MySQL, dan Bootstrap sebagai pendukung tampilan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat mempermudah pengelolaan data produk, transaksi penjualan, dan jadwal service secara lebih cepat dan akurat. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi kerja dan kualitas pengelolaan data pada CV Paimun Andi Setiawan.Kata kunci : Sistem Aplikasi; Penjualan; Jasa Service AC; Web; PHP; MySQL; Abstract - CV Paimun Andi Setiawan is a company that sells and provides service for air conditioners. Currently, the process of managing sales data, service schedules, andreports is done manually, which makes it less ef ective and can lead to errors inrecording information. This research aims to design a web-based applicationsystemfor selling and servicing air conditioners to help manage dara more integratedly. The system development method used is Waterfall, which includes requirement analysis, designing, implementation, and testing. The system was built using PHP, MySQL, and Bootstrap for the user interface. The results of this research showthat the developed system can make it easier to manage product data, sales transactions, and service schedules in a faster and more accurate way. It is hoped that this systemwill improve work ef iciency and the quality of data management at CVPaimunAndi Setiawan.Keywords: Application System; Sales; AC Service; Web; PHP; MySQL;
Clinic of Mathematics with the PPLAM Approach: Efforts to Improve Students’ Mathematics Learning in Manokwari Lubis, Loria Amisah; Randa, Trigarcia Maleachi; Matulessy, Esther Ria; Palungan, Chrisaria; Menufandu, Dahlia Gladiola Rurina
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10415

Abstract

Abstrak - Penelitian ini bertujuan menganalisis efektivitas program Klinik Matematika dengan pendekatan Embedded Learning Analytics (PPLAM) dalam meningkatkan pemahaman siswa kelas VII pada materi operasi bilangan bulat. Penelitian menggunakan metode kuasi-eksperimen dengan desain one-group pretest–posttest. Intervensi dilaksanakan melalui rangkaian kegiatan pretest, latihan terstruktur, dan posttest dalam satu sesi pembelajaran. Subjek penelitian berjumlah 25 siswa yang dipilih secara purposif berdasarkan hasil diagnosis kesulitan belajar. Data diperoleh dari tes hasil belajar dan rekaman aktivitas latihan, kemudian dianalisis menggunakan uji t berpasangan, Normalized Gain (N-Gain), dan effect size (Cohen’s d). Hasil analisis menunjukkan peningkatan yang signifikan, dengan nilai rata-rata N-Gain sebesar 0,578 (kategori sedang) dan effect size sebesar 2,164 (kategori sangat kuat). Analisis PPLAM lebih lanjut menunjukkan bahwa kualitas latihan memberikan kontribusi substansial terhadap hasil posttest dengan nilai R² sebesar 0,70. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi PPLAM dalam program Klinik Matematika berperan penting dalam memantau proses belajar dan meningkatkan efektivitas pembelajaran remedial jangka pendek pada materi operasi bilangan bulat.Kata kunci : Klinik Matematika; Operasi hitung Bilangan Bulat; N-Gain; Effect Size; Learning analytics; Abstract - This study examines the effectiveness of a Mathematics Clinic program integrated with Embedded Learning Analytics (PPLAM) in improving seventh-grade students’ understanding of integer operations. A quasi-experimental method with a one-group pretest–posttest design was employed. The intervention consisted of a pretest, structured practice activities, and a posttest conducted within a single learning session. The participants were 25 students selected purposively based on initial learning difficulties. Data were collected from achievement tests and practice-session records and analyzed using a paired-sample t-test, Normalized Gain (N-Gain), and effect size (Cohen’s d). The results indicated a significant improvement, with a mean N-Gain of 0.578 (moderate category) and a large effect size (d = 2.164). Further analysis using PPLAM revealed that practice quality contributed substantially to posttest performance, as indicated by an R² value of 0.70. These findings confirm that PPLAM plays a critical role in monitoring learning processes and enhancing the effectiveness of short-term remedial instruction in integer operations.Keywords: Mathematics Clinic,; Integer Operation;  N-Gain; Effect Size; Learning analytics;
Implementasi Algoritma Vector Space Model pada Website EmoAnalyzer untuk Klasifikasi Emosi Mahasiswa Kurniawan, Rendi Eko; Rusanti, Lia Dwi; Salsabilah, Jihan; Rahmadhani, Siti Aulia; Elfaiz, Ersha Aisyah
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10265

Abstract

Abstrak - Perkembangan teknologi informasi memungkinkan mahasiswa mengekspresikan perasaan dan pengalaman akademik mereka melalui teks, salah satunya terkait pengerjaan tugas akhir atau skripsi. Namun, analisis emosi mahasiswa secara manual terhadap data teks dalam jumlah besar membutuhkan waktu dan berpotensi menimbulkan subjektivitas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Vector Space Model (VSM) pada website EmoAnalyzer untuk mengklasifikasikan emosi mahasiswa berdasarkan komentar teks. Data yang digunakan berjumlah 150 komentar mahasiswa Universitas Negeri Surabaya yang diperoleh melalui kuesioner dan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori emosi, yaitu senang, sedih, dan marah. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pelabelan data menggunakan kamus Lexicon bahasa Indonesia, text preprocessing, pembobotan TF-IDF, serta perhitungan cosine similarity menggunakan VSM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa website EmoAnalyzer mampu mengklasifikasikan emosi mahasiswa dan menyajikan hasil analisis dalam bentuk persentase dan visualisasi grafik. Implementasi algoritma VSM pada EmoAnalyzer dapat menjadi solusi untuk membantu memantau kondisi emosional mahasiswa selama proses pengerjaan tugas akhir.Kata kunci: Vector Space Model; Website; Text Mining; Emosi; Mahasiswa; Abstract - The development of information technology allows students to express their feelings and academic experiences through texts, one of which is related to working on their final project or thesis. However, manual analysis of students' emotions on large amounts of text data takes time and has the potential to cause subjectivity. Therefore, this study aims to implement the Vector Space Model (VSM) algorithm on the EmoAnalyzer website to classify students' emotions based on text comments. The data used amounted to 150 comments of State University of Surabaya students obtained through questionnaires and classified into three categories of emotions, namely happy, sad, and angry. The research stages include data collection, data labeling using the Indonesian Lexicon dictionary, text preprocessing, TF-IDF weighting, and cosine similarity calculation using VSM. The results of the study show that the EmoAnalyzer website is able to classify students' emotions and present the results of the analysis in the form of percentages and graph visualizations. The implementation of the VSM algorithm on EmoAnalyzer can be a solution to help monitor students' emotional state during the process of working on the final project.Keywords: Vector Space Model; Website; Text Mining; Emotion; Student;
Klasifikasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Pengenalan Angka Tulisan Tangan Berbasis Citra Digital Utami, Andita; Tanjung, Dewi Aulia; Ramadhana, Muhammad Fadil; Siregar, Farhan Sadli; Sir, Hapisfatly; Furqan, Mhd
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10366

Abstract

Abstrak - Klasifikasi angka tulisan tangan merupakan salah satu topik penting dalam analisis citra digital dan membutuhkan metode yang akurat serta efisien. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengenali angka tulisan tangan pada dataset MNIST, yang dipadukan dengan teknik ekstraksi fitur zoning untuk memperoleh 16 fitur utama dari setiap citra. Beberapa nilai k diuji untuk menentukan konfigurasi yang paling optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai k = 7 memberikan akurasi terbaik sebesar 83.54%. Evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report mengonfirmasi bahwa model mampu mengklasifikasikan sebagian besar digit dengan baik, meskipun masih terdapat sebagian kecil kesalahan pada digit yang memiliki bentuk serupa. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi metode zoning dan algoritma KNN tetap efektif digunakan untuk pengenalan angka tulisan tangan pada sistem yang membutuhkan komputasi ringan dan cepat.Kata kunci: Algoritma; Citra; K-Nearest Neighbors; MNIST; Abstract - Handwritten digit classification is an important topic in digital image analysis and requires accurate and efficient methods. This study applies the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm to recognize handwritten digits in the MNIST dataset, combined with the zoning feature extraction technique to obtain 16 main features from each image. Several values of k were tested to determine the most optimal configuration. The test results show that k = 7 provides the best accuracy of 83.54%. Evaluation using a confusion matrix and classification report confirms that the model is able to classify most digits well, although there are still some errors with digits that have similar shapes. These findings indicate that the combination of the zoning method and the KNN algorithm remains effective for handwritten digit recognition in systems that require light and fast computation.Keywords: Algorithm; Image; K-Nearest Neighbors; MNIST;
Pemanfaatan Virtual Reality sebagai Media Pembelajaran Perakitan Komputer Zulkifli, Ridwan; Nurhakim, Egi Lukman; Nur Faidah, Rika Setiani; Nur Fadillah, Rike Setiani; Fadilah, Umi Lutfiatul; Sophiawati, Nur Kesha; Perdiansyah, Devi; Derismana, Derismana; Alfathurrahman, Dzikri
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10573

Abstract

Abstrak - Keterbatasan fasilitas Teknologi Informasi dan Komunikasi di sekolah menengah kejuruan menjadi kendala dalam pembelajaran perakitan komputer yang bersifat praktik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran perakitan komputer berbasis Virtual Reality sebagai solusi alternatif untuk meningkatkan keterlibatan dan pemahaman siswa. Aplikasi dikembangkan menggunakan game engine Unity dengan metode Multimedia Development Life Cycle yang meliputi tahap konsep, perancangan, pengumpulan bahan, perakitan, pengujian, dan distribusi. Media pembelajaran ini dijalankan pada perangkat Android dan didukung oleh VR Box sehingga memungkinkan siswa berinteraksi dengan komponen komputer secara virtual dalam lingkungan tiga dimensi. Evaluasi sistem dilakukan melalui alpha testing menggunakan black box testing serta beta testing dengan User Acceptance Testing menggunakan skala Likert terhadap 27 siswa jurusan Teknik Komputer dan Jaringan. Hasil pengujian menunjukkan tingkat penerimaan pengguna sebesar 81% dengan kategori sangat diterima. Hal ini menunjukkan bahwa media pembelajaran berbasis Virtual Reality mampu menjadi alternatif pembelajaran praktikum yang efektif serta membantu siswa memahami proses dan komponen perakitan komputer meskipun tanpa perangkat fisik secara langsung.Kata kunci : Virtual Reality; Media Pembelajaran; Perakitan Komputer; Sekolah Menengah Kejuruan; Abstract - Lecturer research management in higher education institutions often faces complex administrative challenges that are time-consuming and prone to documentation errors. These problems include difficulties in tracking proposal status, inconsistent progress reporting, and lack of transparency in the review process. The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of a throwaway prototyping-based development approach in building a lecturer research management information system that is usable, efficient, and capable of improving administrative productivity. The system is designed to simplify research administration activities, such as proposal submission, reviewer assignment, progress reporting, and integrated research output tracking. The study employs a mixed method design that combines quantitative approaches through usability and time efficiency measurements, as well as qualitative approaches through in-depth interviews. The development process applies a throwaway prototyping cycle through stages: (1) initial requirements identification through stakeholder analysis, (2) rapid prototype creation for concept validation, (3) iterative evaluation and validation with end users, (4) prototype disposal and final system implementation based on feedback. This approach was chosen to accelerate requirements elicitation, validate interface flows before full development, and minimize rework before final implementation. The system was implemented as a web application using PHP (Laravel) and a relational database. Usability evaluation was conducted using the System Usability Scale (SUS), complemented by task-based efficiency measurements and brief interviews with end users. The research results show an SUS score of 85.5, indicating excellent usability and high user acceptance. Task completion time for core administrative activities decreased by 35% compared to manual processes. Qualitative feedback shows improved status transparency, reduced administrative burden, and more consistent documentation. Overall, these findings demonstrate that the prototyping model is effective for developing research management systems in higher education, particularly when user feedback is integrated from the outset and conducted iteratively.Keywords: Virtual Reality; Learning Media; Computer Assembly; Vocational High School;
Sistem Keamanan Pintu Berbasis Computer Vision dengan Biometric Face Recognition dan Physical Tampering Detection Hutabarat, Felix John Pardamean; Kiswanto, Dedy; Simanullang, Paskah Abadi; Amanah, Fadilla
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10270

Abstract

Abstrak - Keamanan akses pintu pada lingkungan hunian dan kos membutuhkan sistem yang tidak hanya mampu memverifikasi identitas pengguna, tetapi juga responsif terhadap ancaman fisik terhadap perangkat. Penelitian ini mengusulkan dan merealisasikan S.I.G.H.T. (Secure Intelligent Gate Hardware Tamper-detection), sebuah sistem keamanan pintu berbasis computer vision yang menggabungkan biometric face recognition menggunakan algoritma Local Binary Patterns Histograms (LBPH) dengan physical tampering detection berbasis sensor getaran. Arsitektur sistem terdiri atas backend FastAPI, dashboard web berbasis React sebagai pusat pemantauan dan kontrol, agen kamera untuk pemrosesan citra pada perangkat edge, serta modul IoT gerbang yang mengendalikan kunci dan alarm secara real-time melalui antrian perintah terpusat. Metode pengembangan yang digunakan adalah pendekatan Research and Development (RD) dengan model Waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian terstruktur. Validasi fungsional dilakukan menggunakan black box testing pada skenario utama, seperti otentikasi wajah, pengelolaan data penghuni, respons sensor getaran, dan kontrol aktuator pintu serta alarm. Hasil pengujian menunjukkan seluruh skenario berjalan sesuai harapan dengan status “Lulus”, sehingga S.I.G.H.T. dinilai layak sebagai prototipe solusi keamanan pintu berlapis yang adaptif dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut pada skala implementasi yang lebih luas.Kata kunci : Computer vision; Deteksi tampering fisik; Internet of Things; LBPH; Sistem keamanan pintu; Abstract - Door access security in residential and boarding environments requires a system that not only verifies user identity, but also responds to physical threats directed at the device. This study proposes and implements S.I.G.H.T. (Secure Intelligent Gate Hardware Tamper-detection), a computer-vision-based door security system that combines biometric face recognition using the Local Binary Patterns Histograms (LBPH) algorithm with physical tampering detection using a vibration sensor. The system architecture consists of a FastAPI backend, a React-based web dashboard as the central monitoring and control interface, a camera agent for image processing on edge devices, and an IoT gate module that controls the lock and alarm in real time through a centralized command queue. The development process follows a Research and Development (RD) approach with the Waterfall model, covering requirements analysis, system design, implementation, and structured testing stages. Functional validation is carried out using black box testing on key scenarios such as face authentication, resident data management, vibration sensor response, and actuator control for the door and alarm. The results show that all scenarios meet the expected outcomes with a “Pass” status, indicating that S.I.G.H.T. is feasible as a layered and adaptive door security prototype that can be further extended to broader deployment contexts.Keywords: Computer vision; Door security system; Internet of Things; LBPH; Physical tampering detection;
Rancang Bangun Aplikasi untuk Optimasi Sistem Rekrutmen Karyawan Berbasis Analisis CV Menggunakan NLP dan Topsis Nurfadli, Mohamad Handika
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10476

Abstract

Abstrak - Proses rekrutmen karyawan yang dilakukan secara manual sering kali memerlukan waktu yang lama dan berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam penilaian pelamar. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem seleksi pelamar yang mampu mengekstraksi informasi dari Curriculum Vitae (CV) secara otomatis dan memberikan pemeringkatan pelamar secara objektif pada tahap awal seleksi. Metode yang digunakan adalah Natural Language Processing (NLP) untuk mengekstraksi entitas penting seperti jenjang pendidikan, jurusan, pengalaman kerja, dan keterampilan dari CV pelamar, serta Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk memberikan peringkat pelamar berdasarkan kriteria pendidikan, pengalaman, dan keterampilan yang telah ditentukan. Data penelitian diambil dari dokumen CV pelamar dalam format PDF, yang kemudian diproses melalui modul NLP untuk mendapatkan skor pada setiap kriteria. Skor tersebut digunakan dalam perhitungan TOPSIS untuk memperoleh nilai preferensi dan peringkat pelamar. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat pelamar dengan nilai preferensi mendekati 1 untuk kandidat terbaik, sehingga membantu perusahaan dalam mempercepat proses seleksi tahap awal dan meminimalkan risiko subjektivitas. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif dalam proses rekrutmen, khususnya pada tahap penyaringan awal pelamar sebelum melanjutkan ke tahap seleksi lanjutan seperti wawancara dan tes.Kata kunci : Rekrutmen; NLP; TOPSIS; Analisis CV; Pemeringkatan; Abstract - The manual employee recruitment process often requires considerable time and carries the potential for subjectivity in applicant evaluation. This study aims to develop an applicant selection system capable of automatically extracting information from Curriculum Vitae (CV) documents and providing objective applicant rankings during the initial selection stage. The method employed involves Natural Language Processing (NLP) to extract key entities such as education level, field of study, work experience, and skills from applicants’ CVs, combined with the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to rank applicants based on predefined criteria in education, experience, and skills. The research data were obtained from applicants’ CVs in PDF format, which were processed through the NLP module to generate scores for each criterion. These scores were then applied in the TOPSIS calculation to determine preference values and applicant rankings. The implementation results indicate that the system can produce applicant rankings with preference values approaching 1 for the best candidates, thereby assisting companies in accelerating the initial selection process and reducing the risk of subjectivity. This system is expected to serve as an effective solution in recruitment, particularly during the initial screening stage prior to advanced selection processes such as interviews and tests.Keywords: Recruitment System; NLP; TOPSIS; Curriculum Vitae Analysis; Applicant Ranking;

Page 135 of 136 | Total Record : 1358

 132   133   134   135   136 

Filter by Year

2018 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 1 (2026): Februari 2026 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