cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Joseph Dedy Irawan
Contact Email
joseph@lecturer.itn.ac.id
Phone
+62811367463
Journal Mail Official
joseph@lecturer.itn.ac.id
Editorial Address
Jl. Raya Karanglo Km. 2 Malang
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Published by Institut Teknologi Nasional Malang
ISSN : -     EISSN : 2598828X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Adalah jurnal mahasiswa yang diterbitkan oleh Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang, sebagai media publikasi hasil Skripsi Mahasiswa Teknik Informatika ke khalayak luas, diterbitkan secara berkala 6 kali setahun pada bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober, Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 3,835 Documents
 162   163   164   165   166 
KLASTERISASI PENERIMA DANA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DESA GEREBA Siti Paridah, Ninda; Martanto, Martanto
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8873

Abstract

Salah satu unsur yang harus diperhatikan pemerintah untuk mencapai kesejahteraan penduduk adalah persoalan kemiskinan. Salah satu upaya penanggulangan kemiskinan, pemerintah memberikan bantuan kepada masyarakat yang diberi nama program keluarga harapan (PKH) . Desa yang menerima bantuan dana ini adalah Desa Gereba. Dari informasi yang diperoleh dari penerima PKH, terdapat tantangan dalam memproses data untuk menentukan masyarakat miskin yang harus menjadi prioritas dalam menerima bantuan, juga kesulitan dalam mendistribusikan bantuan secara merata di berbagai dusun di Desa Gereba dikarenakan banyak masyarakat merasa dirinya berhak menerima bantuan PKH, walaupun tidak memenuhi persyaratan yang ada. Tujuan penulisan tugas akhir ini untuk membantu pemerintahan desa dalam mengelompokkan data penduduk yang layak menerima bantuan menggunakan algoritma K-means clustering. K-Means merupakan sebuah metode dalam data mining yang memiliki kemampuan untuk melakukan pengelompokkan atau Clustering data, dimana entitas yang memiliki atribut serupa dikelompokkan ke dalam satu Hasil penelitian didapatkan yaitu menggunakan algoritma K-Means dibagi menjadi 2 cluster pada cluster 0 berjumlah 163 items, cluster 1 berjumlah 167 items. Cluster optimum dan nilai DBI terdapat pada cluster 2 tanpa menggunakan operator Normalize dengan nilai Davies Bouldin Index atau DBI yaitu 0.500. Maka dusun yang menjadi prioritas yaitu Dusun Ciawitali.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN BARANG DI CV. ANDATU EMBROEDERY Adi Pranata, I Nyoman; Artana, I Made; Putu Krisna Juliharta, I Gede
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8875

Abstract

CV. Andatu Embroedery merupakan perusahaan yang bergerak di bidang tekstil dan garmen yang kegiatan usahanya memproduksi dan menjual baju, kemeja, jaket dan lain-lain. Pada saat ini proses pendataan dan pengelolaan persediaan barang di CV. Andatu Embroedery masih dilakukan secara manual. Tujuan penelitian ini adalah untuk menyesesaikan permasalahan pada proses pengelolaan persediaan barang dengan mengembangkan sistem informasi persediaan barang. Sistem informasi ini dibangun menggunakan framework Laravel dan database MySQL serta metode pengembagan yang digunakan adalah prototype. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem informasi persediaan barang berbasis website dan diuji menggunakan metode blackbox. Sistem ini digunakan oleh admin perusahaan guna membantu proses manajemen ketersediaan barang, mulai dari mendata barang masuk dan barang keluar serta mendata supplier.
PENERAPAN LOGIKA FUZZY TAHANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI KELURAHAN KESSILAMPE Ishak Jaelani, Muhammad; Ahmad Sipa, Alfriyanti; Aprilyani S, Lily; Adi Saputra , Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.8877

Abstract

Permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat di tingkat pusat, provinsi, dan kabupaten di Indonesia khususnya di wilayah Kota Kendari, Provinsi Sulawesi Tenggara, Kacamatan Kota Kendari di Kelurahan Kessilampe, dimana permasalahan yang sering terjadi dalam penentuan penerima bantuan program ini seringkali melibatkan banyak hal yang kompleks variabel dan bersifat subjektif, sehingga perlu adanya sistem pendukung keputusan yang efektif untuk membantu proses seleksi calon penerima bantuan secara tepat dan objektif. Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) program keluarga harapan Kelurahan Kessilampe dengan menggunakan metode logika fuzzy Tahani berbasis website. Salah satu bagian dari logika fuzzy yang menggunakan database standar disebut Tahani, Tahani menguraikan sebuah proses karena proses query fuzzy didasarkan pada bahasa manipulasi sql dan model fuzzy Tahani sangkat akurat dalam hal menemukan data yang tepat dan benar. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode logika fuzzy Tahani dengan jumlah data valid sebanyak 20 data, jumlah data sebanyak 100, sehingga diperoleh dari pengujian ini diperoleh 15 data masyarakat yang berhasil diprediksi dengan benar dan menghasilkan akurasi sebesar 75%.
PENERAPAN TEKNIK SMOTE DAN CROSS VALIDATION PADA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEMACETAN LALU LINTAS Khoeri, Yajid; Kurniawan , Rudi; Arie Wijaya, Yudhistira
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.8879

Abstract

Kemacetan merupakan suatu keadaan dimana jumlah kendaraan yang lalu lalang melebihi kapasitas jalan yang dapat ditampung. Kemacetan lalu lintas, disebabkan oleh volume kendaraan melebihi kapasitas jalan, merugikan secara ekonomi dan sosial. Kemacetan juga mempengaruhi mobilitas penduduk, perekonomian, dan lingkungan, sehingga menimbulkan biaya ekonomi yang signifikan melalui peningkatan konsumsi bahan bakar, hilangnya waktu, dan dampak negatif terhadap produktivitas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengurangi kemacetan lalu lintas. Penelitian ini menerapkan metode Decision Tree dan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) dan Cross Validation digunakan untuk evaluasi. Hasilnya menunjukkan Decision Tree dengan SMOTE memiliki akurasi 96,54%. Dengan Cross Validation, akurasi mencapai 96,03% +/- 0,85% (rata-rata mikro: 96,03%). Model ini dianggap baik dan efektif dalam mengklasifikasikan tingkat kemacetan lalu lintas, memberikan kontribusi penting pada pemahaman dan manajemen lalu lintas perkotaan. Implementasi ini dapat membantu mengoptimalkan solusi untuk mengurangi dampak negatif kemacetan dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat
IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASIFIKASI PENDUDUK MISKIN BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN DI JAWA BARAT Nurliana, Erna; Irawan, Bambang; Bahtiar, Agus
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8883

Abstract

Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk menganalisis data populasi penerima manfaat Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Inbanagara Raya. Tujuan penelitian adalah menerapkan teknik data mining untuk menentukan prioritas penerima manfaat PKH. Uji Davies-Bouldin dilakukan dengan uji cluster dari 2 hingga 10, dan hasilnya menunjukkan nilai terbaik pada cluster ke-8 dengan indeks 0,002. Data ini mencakup atribut dan kriteria penerima PKH yang memenuhi standar yang ditetapkan. Diharapkan hasilnya dapat mendukung distribusi bantuan yang lebih merata kepada masyarakat desa Inbanagara Raya, membantu mengurangi beban kemiskinan dan memutus rantai kemiskinan antargenerasi.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGARSIPAN DOKUMEN BERBASIS WEBSITE PADA SEKOLAH DASAR NEGERI 22 DAUH PURI Dede Andika Putra, Putu; Putu Krisna Juliharta, I Gede; Purnama, I Nyoman
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8887

Abstract

SD Negeri 22 Dauh Puri merupakan sekolah dasar yang teretak di Denpasar Utara, Pada saat ini dalam proses pengelolaan data pengarsipan masih belum terintegrasi. Sebagian besar kegiatan pengarsipan di SDN 22 Dauh Puri masih menggunakan sistem manual tanpa adanya database. Sekolah tersebut belum memiliki sebuah website pengarsipan dalam pengelolaan data sehingga membutuhkan sebuah website sistem informasi, oleh sebab itu diperlukannya sebuah sistem informasi pengarsipan berbasis website yang bertujuan untuk mempermudah dalam pengelolaan data pengarsipan sehingga penyajian informasi data menjadi efektif dan efisien. Sistem Informasi ini dirancang dan dibangun menggunakan metode pengembangan Prototype dan bahasa pemrograman php serta laravel sebagai frameworknya untuk databasenya menggunakan MySql. Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini sistem informasi pengarsipan ini berhasil dirancang bangun dan melakukan pengujian menggunakan blackbox testing serta semua fitur berjalan lancar.
DETEKSI SERANGAN SIBER PADA JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Ikhwanul Uzlah, Laode; Adi Saputra, Rizal; Isnawaty, Isnawaty
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.8891

Abstract

Serangan siber merupakan ancaman yang signifikan bagi keamanan jaringan komputer. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memfokuskan pada pengembangan model deteksi serangan siber menggunakan metode Random Forest berdasarkan dataset serangan siber yang relevan. Dengan mengintegrasikan teknologi machine learning dan analisis dataset yang cermat, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan untuk meningkatkan keamanan siber. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 66.13%, dengan tantangan terutama dalam mengenali serangan (kelas 1). Meskipun demikian, model berhasil memprediksi dengan baik pada data baru, menunjukkan potensi untuk deteksi proaktif. Hasil deteksi dibuktikan dengan distribusi probabilitas model terhadap kelas yang diprediksi. Keseluruhan, penelitian ini membuktikan efektivitas Random Forest dalam mendeteksi serangan siber, memberikan landasan untuk peningkatan lebih lanjut
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI HASIL KELULUSAN MADRASAH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Adrian, Teguh; Suarna, Nana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8892

Abstract

Madrasah merupakan lembaga pendidikan yang sangat penting untuk mempersiapkan generasi bangsa dan agama. Madrasah muncul di Indonesia sejak awal abad ke-20 sebelum Indonesia mengalami kemerdekaan. Perkembangan Pendidikan islam di Indonesia semakin pesat dimulai pada masa awal kemerdekaan Indonesia pada masa ini madrasah sangat jauh berkembang, dengan meningkatnya perkembangan sekolah di Indonesia, indeks yang menjadi sayarat kelulusan bagi para siswa juga mengalami keanaikan. Metode yang digunakan dalam Artikel ini yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan tahapan selection, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation, algoritma naïve bayes digunakan karena cocok dengan klasifikasi binary yaitu dengan mengklasifikasi dua kategori lulus dan tidak lulus , Tujuan Artikel ini untuk memudahkan para guru untuk mengetahui hasil dari prediksi kelulusan siswa madrasah, kemudian untuk siswa yang nilainya dibawah kriteria kelulusan akan tetap lulus namun bersyarat apakah ada tugas tambahan atau program pengulangan agar mencapai standar kelulusan dan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan tingkat kelulusan. Hasil dari Artikel ini memperoleh akurasi sebesar 88,24%, Recall sebesar 92,11% dan precision sebesar 87,50% yang diperoleh dari 132 data latih dan 68 data uji dan mendapatkan ROC sebesar 0.922. karena tingkat akurasi diatas 50% ini berarti kinerja naïve bayes dalam permasalahan ini sudah cukup baik.
PENGUJIAN BLACK BOX PADA SISTEM INFORMASI STOK DAN PENJUALAN BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE EQUIVALENCE PARTITIONING: STUDI KASUS: CV. ALGANI KARYA MANDIRI Samdono, Arif; Puspita Sari, Anggraini; Prima Aditiawan, Firza
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8893

Abstract

Seiring dengan berkembang pesatnya teknologi dan informasi saat ini, teknologi memberikan kemudahan dan peranan yang sangat penting dalam berbagai bidang. Sistem termasuk salah satu teknologi dan informasi yang dapat memudahkan dalam memanajemen data, memanfaatkan data penjualan, atau meningkatkan produktifitas perusahaan. Sistem Informasi Stok dan Penjualan berbasis web pada CV. Algani Karya Mandiri merupakan bentuk teknologi yang memberikan kemudahan dan peranan penting dalam melakukan pengolahan data secara terkomputerisasi. Namun, aplikasi sistem informasi ini belum pernah dilakukan pengujian sehingga resiko terjadinya kesalahan sistem masih ada. Sehingga, sangatlah diperlukan melakukan pengujian untuk memastikan aplikasi sistem informasi stok dan penjualan yang sudah dikembangkan dapat berjalan sesuai fungsionalitas dan kebutuhan perusahaan. Penelitian ini akan melakukan pengujian menggunakan metode Black Box Equivalence Partition pada Sistem Informasi Stok dan Penjualan CV. Algani Karya Mandiri yang bertujuan menguji kualitas dan akurasi dari sistem tersebut dengan mencari kesalahan yang ada. Evaluasi hasil pengujian menunjukkan tingkat efektivitas sebesar 91,87%, tetapi menemukan beberapa kekurangan pada fitur-fitur tertentu, terutama pada aspek input data barang dan akses edit yang terkunci. Meskipun nilai efektivitas sebesar 91,87% menunjukkan aplikasi sangat efektif, penelitian ini memberikan rekomendasi perbaikan yang terfokus untuk meningkatkan kualitas dan akurasi sistem informasi stok dan penjualan CV. Algani Karya Mandiri.
CLUSTERING TINGKAT KEJAHATAN KRIMINAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI WILAYAH KABUPATEN CIREBON Yuliyanti, Dewi; Martanto, Martanto
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8894

Abstract

Kejahatan kriminalitas merajuk pada berbagai perilaku yang bertentangan dengan hukum dan berpotensi menimbulkan kerugian bagi individu dan masyarakat. Permasalahan yang terjadi jumlah tindak kejahatan kriminalitas semakin meningkat dari tahun ke tahun. beragam jenis kejahatan terjadi dilingkungan wilayah Kabupaten Cirebon seperti pencurian, penipuan, penganiayaan. oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengidentifikasi wilayah yang memiliki potensi tinggi terjadinya kejahatan. tujuannya adalah untuk mengetahui daerah tingkat tinggi kejatahatan kriminalitas di wilayah Kabupaten Cirebon. Metode penelitian yang digunakan adalah clustering dengan algoritma K-Means. Penelitian ini menggunakan tahapan KDD dengan total 123 data. Dengan hasil 9 cluster yang dikategorikasan sebagai tingkat kejahatan tinggi 1, tinggi 2, tinggi 3 tingkat kejahatan sedang 1, sedang 2, sedang 3 dan tingkat kejahatan rendah 1, rendah 2, rendah 3. cluster 0 dengan jumlah 34, cluster 1 dengan jumlah 24, cluster 2 dengan jumlah 21, cluster 3 dengan jumlah 6, cluster 4 dengan jumlah 9, cluster 5 dengan jumlah 10, cluster 6 dengan jumlah 12, cluster 7 dengan jumlah 6, cluster 8 dengan jumlah 1, serta total keseluruhan item dengan jumlah 123. hasil pengujian RapidMiner Serta Pada hasil Cluster optimum dan nilai Devies Boulding Index (DBI) dengan nilai adalah K=9 menghasilkan nilai 0,122.

Page 164 of 384 | Total Record : 3835

 162   163   164   165   166 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 5 (2025): JATI Vol. 9 No. 5 Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4 Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3 Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2 Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1 Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6 Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5 Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4 Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3 Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2 Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1 Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6 Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5 Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4 Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3 Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2 Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1 Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2 Vol. 6 No. 1 (2022): JATI Vol. 6 No. 1 Vol. 5 No. 2 (2021): JATI Vol. 5 No. 2 Vol. 5 No. 1 (2021): JATI Vol. 5 No. 1 Vol. 4 No. 2 (2020): JATI Vol. 4 No. 2 Vol. 4 No. 1 (2020): JATI Vol. 4 No. 1 Vol. 3 No. 2 (2019): JATI Vol. 3 No. 2 Vol. 3 No. 1 (2019): JATI Vol. 3 No. 1 Vol. 2 No. 2 (2018): JATI Vol. 2 No. 2 Vol. 2 No. 1 (2018): JATI Vol. 2 No. 1 Vol. 1 No. 2 (2017): JATI Vol. 1 No. 2 Vol. 1 No. 1 (2017): JATI Vol. 1 No. 1 More Issue