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
 198   199   200   201   202 
OPTIMASI PENJUALAN AYAM BROILER MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS Ayuni, Putri; Suarna, Nana; Prihartono, Willy
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.v8i3.9771

Abstract

Industri unggas, terutama dalam aspek penjualan ayam potong broiler, telah berkembang secara signifikan dalam beberapa tahun terakhir karena meningkatnya permintaan dari konsumen terhadap produk unggas. Dalam upaya untuk mengoptimalkan penjualan dan mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam mengenai preferensi konsumen, Masalah yang ada di ayam potong broiler nasir ialah penjual kurang mengetahui tingkat penjualan ayam yang banyak terjual dan yang sedikit terjual sehingga untuk menyuplai ayam potong tidak terlalu banyak.tujuan penelitian ini untuk mengoptimalkan penjualan ayam potong broiler di toko nasir ini dan meningkatkan penjualan.metode yang digunakan adalah algoritma K-Means, yang merupakan salah satu metode pengelompokan populer yang banyak digunakan dalam bidang data mining. Kumpulan data yang digunakan dalam analisis melibatkan data transaksi penjualan, seperti stok ayam broiler , jumlah ayam yang tersedia dan jumlah ayam yang terjual . Data ini memungkinkan penulis untuk mengungkapkan pola-pola yang signifikan. Hasil dari penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi Broiler Nasir dan perusahaan sejenis dalam industri unggas. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan. Hasil dari clustering yang dilakukan penulis adalah pada cluster 0 dengan jumlah 9 items tingkat penjualan paling sedikit terjual, cluster 1 dengan jumlah 5 items menjadi penjualan tingkat tinggi dan cluster 2 dengan jumlah 18 items penjualan konsisten
PENERAPAN MODEL HIBRIDA CNN-KNN UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA Wardhani, Adil Sandy; Anggraeny, Fetty Tri; Rizki, Agung Mustika
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.v8i3.9774

Abstract

Penyakit mata merupakan gangguan yang menyerang organ mata akibat dari virus, bakteri, dan kebiasaan buruk. Saat ini, penggunaan teknologi kecerdasan buatan populer dalam mendiagnosa penyakit mata untuk memungkinkan penanganan lebih dini agar tidak memicu kebutaan. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma klasifikasi yang paling umum digunakan karena dapat menghasilkan akurasi yang baik dalam memproses data yang berformat gambar. K-Nearest Neighbor (KNN) juga termasuk algoritma untuk klasifikasi dengan menggunakan parameter nilai tetangga terdekat. Pada penelitian ini, peneliti akan melakukan hibrida atau menggabungkan algoritma CNN dan KNN dengan CNN sebagai proses ekstraksi fitur serta KNN sebagai klasifikasi. Penelitian akan dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter pada CNN dan KNN untuk mencari akurasi terbaik. Hasil akurasi terbaik dari penerapan model hibrida CNN-KNN pada penyakit mata diperoleh dengan menggunakan optimasi adam learning rate 0,001 dan nilai tetangga terdekat 9 dengan akurasi sebesar 94,03%.
RANCANG BANGUN APLIKASI ANDROID PEMANTAUAN GIZI ANAK UNTUK MENINGKATKAN PELAYANAN POSYANDU MAWAR Khoirul Fahmi, Muhamad; Mayasari, Rini; Purnamasari, Intan
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.v8i3.9776

Abstract

Pelayanan kesehatan anak di Posyandu Mawar memiliki peran penting dalam meningkatkan kesehatan masyarakat setempat. Namun, dengan kemajuan teknologi, terdapat peluang untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pelayanan tersebut melalui pemanfaatan aplikasi android dengan tujuan dari penelitian ini adalah peningkatan aksesibilitas informasi kesehatan anak bagi pihak terkait di tingkat posyandu. Dalam penelitian ini, penulis merancang dan mengembangkan aplikasi Android menggunakan bahasa pemrograman Dart dengan proses pengembangan melibatkan analisis kebutuhan pengguna, perancangan antarmuka, implementasi fitur pemantauan gizi anak dan imunisasi, serta pengujian aplikasi untuk memastikan fungsionalitas yang optimal. Aplikasi ini memberikan kemudahan bagi orang tua, pengurus posyandu, dan bidan dalam memantau status gizi anak, imunisasi, dan mencatat pertumbuhan anak. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi dalam pemantauan gizi anak di Posyandu Mawar
PERBANDINGAN METODE TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN TIKAR LIPAT: STUDI KASUS UD. ANUGRAH TIKAR LIPAT LAMONGAN Wardana, Wahyu Candra; Aisyiyah Rakhma Devi, Putri
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.v8i3.9777

Abstract

Dalam dunia bisnis, prediksi penjualan merupakan faktor penting dalam perencanaan dan pengambilan keputusan. Prediksi yang akurat tentang penjualan suatu produk dapat membantu perusahaan mengatur produksi, persediaan, dan strategi pemasaran yang efektif. Dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan antara tiga metode time series yang populer, yaitu Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), dan Single Exponential Smoothing (SES), untuk memprediksi penjualan tikar lipat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan ketiga metode time series tersebut dalam hal kemampuannya mereka untuk memprediksi penjualan tikar lipat. Penelitian ini telah menghasilkan suatu sistem prediksi penjualan tikar lipat dengan menerapkan metode time series yang terbaik yaitu Single Exponential Smoothing, jika ditinjau dari hasil rata-rata persentase kesalahan absolut (MAPE) dari perbandingan tiga metode prediksi time series, metode Single Exponential Smoothing menghasilkan nilai MAPE lebih kecil jika dibandingkan dengan metode Weighted Moving Average dan Simple Moving Average. Maka dapat di simpulan bahwa prediksi penjualan tikar lipat produk tikar lipat Mesin untuk periode berikutnya lebih baik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,9 dan untuk produk tikar lipat Manual untuk periode berikutnya lebih baik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,7 dalam kaitannya dengan prediksi data penjualan tikar lipat
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK KLASIFIKASI TOPIK BERITA PADA SITUS DETIK.COM Iksan Maulana, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
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.v8i3.9779

Abstract

Perkembangan pesat dalam bidang Informatika telah menjadi pendorong utama perubahan dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Era digital saat ini menyaksikan revolusi teknologi yang telah mengubah cara kita berkomunikasi, bekerja, belajar, dan berbisnis. Studi-studi sebelumnya telah banyak mengkaji masalah klasifikasi berita, namun masih ada ruang untuk penelitian lebih lanjut. Algoritma Naïve Bayes Classifier yang digunakan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi data terutama untuk kebutuhan deteksi terhadap berita berita palsu/fakta.Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menguji dan membandingkan efektivitas Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam klasifikasi topik berita. Dengan menggunakan Kedua nya bisa memberikan perspektip yang berbeda dan memungkinkan untuk mengeksplorasi kelebihan dan kekurangan masing masing metode, Dengan demikian kedua metode tersebut dipilih. penelitian ini akan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kemungkinan penerapan kedua metode ini dalam konteks yang relevan. Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam konteks klasifikasi topik berita berjumlah 9 tahapan. Tahapan tersebut adalah (1) Studi Literatur;(2) Pengumpulan Data;(3) Preprocessing Data;(4) Ekstraksi Fitur;(5) Pembagian Data;(6) Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classification;(7) Penerapan K-Nearest Neighbors (K-NN);(8) Evaluasi Model;(9) Analisis Hasil. Dari hasil pengujian ini dapat di simpulkan bahwa pengujian analisis algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor ini didapatkan hasil akurasi terbaik dalam klasifikasi data yaitu pada algoritma K-Nearest Neighbor dimana mendapatkan akurasi sebesar 71,00% yang didapatkan pada data uji 10% dengan k = 1 dibandingkan algoritma Naïve Bayes yang hanya mendapatkan akurasi sebesar 66,00% pada data uji 10%. Perbandingan ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan dalam klasifikasi topik berita di Detik.com
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN WARMINDO DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Purnama, Rizal; Rizki Rinaldi, Ade; Fathurrohman, Fathurrohman
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.v8i3.9781

Abstract

Pola pembelian konsumen merupakan salah satu faktor penting yang perlu dipahami oleh pelaku bisnis, termasuk warmindo. Permasalahan yang muncul yaitu untuk memahami pola pembelian konsumen di industri kuliner, khususnya pada usaha Warmindo. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola pembelian konsumen pada warmindo yang paling banyak diminati. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari platform Kaggle.com yang diambil pada tanggal 1 Januari 2022 sampai dengan 30 Agustus 2022. Penelitian ini menggunakan algoritma FP-Growth untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen. Algoritma FP-Growth adalah algoritma data mining yang dapat digunakan untuk menemukan aturan asosiasi. Aturan asosiasi adalah hubungan antara dua atau lebih Item yang sering muncul bersama dalam suatu transaksi. Hasil penelitian ini berdasarkan analisis 499 data transaksi penjualan warmindo, dItemukan 9 aturan asosiasi yang menunjukkan pola pembelian konsumen. Produk yang paling sering dibeli adalah mie instan rasa soto, mie instan rasa kari, dan mie instan rasa ayam. Konsumen yang membeli satu jenis mie instan rasa soto, kari, atau ayam, memiliki peluang lebih tinggi untuk membeli jenis mie instan lainnya dari rasa yang sama atau berbeda. Pola pembelian ini dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan stok produk, menyusun strategi promosi, dan mengembangkan menu baru.
PENGUKURAN MANAJEMEN KUALITAS APLIKASI MOBILE ICE RANGER BERDASARKAN ISO 25010 MENGGUNAKKAN EUCLIDEAN DISTANCE Igor Ibnu Listanto, Kevin; Putri Martinez, Megawati; Purbaningtyas, Rani; Rifki Ulil Albaab, Mochammad
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.v8i3.9783

Abstract

Sistem Informasi Akademik melalui variable budaya TIK memberikan pengaruh positif terhadap kinerja. PT PrimaTeknikindo menjadi perusahaan yang memanfaatkan perkembangan teknologi informasi. Dengan sebuah aplikasi yang bernama Ice Ranger. Ice ranger merupakan aplikasi tracking pengiriman es yang dapat diakses oleh beberapa user yaitu admin, super admin. Metode yang digunakan dalam pengujian adalah pengukuran langsung dengan menggunakan metode euclidean distance. Data yang diambil berdasarkan pengukuran manajemen kualitas pada aplikasi“Ice Ranger“ yang telah didapat berdasarkan ISO 25010. Euclidean Distance pengumpulan data primer diambil dengan observasi serta wawancara. Pada pengambilan data observasi dilakukan dengan mengamati sistem bekerja pada PT. PrimaTeknikindo Raya untuk mengetahui apa kendala ataupun masalah yang dialami oleh pekerja selama ini, sedangkan pada tahap wawancara dilakukan dengan mengajukan pertanyaan wawancara kepada narasumber yaitu owner dari PT. Prima Teknikindo. Data yang diperoleh pada wawancara antara lain kebutuhan PT.Prima Teknikindo dan kendala pada pengiriman es. Maka hasil nilai akhir dari rata - rata responden yaitu memiliki rata – rata 86,3%. Semua input dan luaran dapat berjalan sesuai dengan pengguna, sehingga aplikasi ice ranger dapat digunakan dengan baik. Aplikasi ice ranger dikatakan layak untuk digunakan berdasarkan hasil pengukuran manajemen kualitas yang telah dilakukan
ANALISIS KUALITAS DAN PENERAPAN SOFTWARE QUALITY ASSURANCE MENGGUNAKAN MODEL ISO/IEC 9126 PADA WEBSITE PROFILE WISATA SURUNG DANUM Widya Mutiara Alamsyah, Kharisma; Herawati, Naeni; Widiatry, Widiatry; Handrianus Pranatawijaya, Viktor
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.9784

Abstract

Sistem informasi yang telah membuat perubahan di kegiatan manusia, termasuk pembuatan Website Profile Wisata Surung Danum. Kehadiran perangkat lunak (website) Profile Wisata Surung Danum ternyata membantu penanggung jawab wisata surung danum dalam mengelola wisata, mulai dari input data wisata, fasilitas dan informasi terkait. Penggunaan website profile diharapkan bukan saja karena sifatnya yang umum karena website yang baik. Memiliki aspek Functionality (Fungsionalitas), Reliability (Kehandalan), Usability (Kebergunaan), Efficiency (Efisiensi), Maintainability (Pemeliharaan), dan Portability (Portabilitas) standar ISO 9126 memungkinkan agar dilakukan pengujian website profile. Metode yang dilakukan untuk pengumpulan data yaitu melalui Google Forms dalam membuat dan menyebarkan kuesioner serta dilakukan wawancara ke beberapa pengunjung website profile. Pengumpulan data yang diolah hingga menghasilkan informasi bahwa website profile masuk dalam kategori Sangat Baik. Langkah terakhir setelah pengumpulan data dilakukan pengujian dengan menggunakan aplikasi WAPTpro dan dapat disimpulkan bahwa Website berjalan dan digunakan sesuai dengan fungsi. Website ini memiliki beberapa fitur yang bertujuan menginformasikan kepada Pengunjung. Website profile yang telah dipakai oleh beberapa pengunjung ternyata sangat membantu dalam pengelolaan website profile surung danum.
PEMBUATAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN PERANGKAT KERAS LAPTOP DENGAN METODE FORWARD CHAINING Hermanto, Hermanto; Hendi, Ade; Rohman, Taufiqur; Singgih Pamuji, Febri
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.v8i3.9788

Abstract

Laptop adalah salah satu kebutuhan manusia yang sangat penting, utamanya untuk membantu dalam segala aktivitas yang berhubungan dengan komputerisasi. Selama jangka waktu tertentu komponen perangkat keras komputer mengalami perubahan fisik, yang mengakibatkan memerlukan perbaikan pada komputer. Minimnya pemahaman tentang kerusakan komputer membuat banyak masyarakat mengeluarkan biaya yang cukup besar untuk memperbaiki komputer pada seorang teknisi. Dalam pembuatan aplikasi sistem pakar, metode forward chaining digunakan untuk mendiagnosa kerusakan perangkat keras pada komputer. Tahap pembuatan aplikasi diawali dengan tahap studi pustaka selanjutnya tahap pengumpulan data dengan melakukan wawancara dengan seorang pakar. Proses sistem dimulai dengan pengguna memilih jenis gejala kerusakan selanjutnya pengguna akan diberi pertanyaan tentang kerusakan sampai dengan ditemukan hasil deteksi kerusakan. Hasil penelitian ini mencakup aplikasi sistem pakar yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi kerusakan pada delapan bagian hardware komputer. Berdasarkan pengujian yang dilakukan yaitu pengujian kinerja sistem dengan sebelas kuisioner dan pengujian program derdasarkan data uji dari lima kasus. Hasil tes menunjukkan kinerja sistem sesuai dengan rancangan, uji program dan tingkat akurasi sistem sebesar 100%.
PENGGUNAAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA Fadli, Ahmad; limbong, Theodorus; Priskila, Ressa; Handrianus Pranatawijaya , Viktor
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.v8i3.9791

Abstract

Meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah tantangan besar bagi universitas dan elemen lain yang terlibat. Algoritma Naive Bayes telah terbukti efektif dalam memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan penelitian sebelumnya. Dalam penelitian ini, algoritma Naive Bayes digunakan untuk menganalisis data historis mahasiswa, seperti nilai akademik dan jumlah mata kuliah yang diambil, guna memprediksi kelulusan mahasiswa. Pengumpulan data dilakukan melalui riset mendalam di internet, menggunakan dataset dari website Kaggle yang mencakup atribut seperti nama, jenis kelamin, status mahasiswa, status menikah, umur, indeks prestasi semester dari semester 1 hingga semester 8, dan jumlah SKS dari semester 1 hingga semester 6. Data diolah menggunakan XAMPP, dan tampilan aplikasi dikembangkan dengan PHP serta JavaScript. Berdasarkan hasil pengujian, model ini menunjukkan hasil yang menjanjikan dengan tingkat akurasi yang memuaskan, memiliki precision 0.7273, recall 0.8, dan F1 Score 0.7619, menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall. Hasil evaluasi lebih lanjut menunjukkan bahwa model Naive Bayes memiliki akurasi 85%, presisi 83%, recall 82%, dan F1 Score 82.5%. Meskipun terdapat sedikit perbedaan antara prediksi model dan data aktual, hasilnya konsisten dengan penelitian sebelumnya, memperkuat validitas model

Page 200 of 384 | Total Record : 3835

 198   199   200   201   202 

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