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
 238   239   240   241   242 
PERANCANGAN USER INTERFACE DAN USER EXPERIENCE E-COMMERCE BERBASIS MOBILE UMKM DI ZECKO DENGAN METODE HUMAN CENTERED DESIGN: STUDI KASUS :ZECKO PURWAKARTA Apriadi Aldani, Anggi; Maruf Nugroho, Imam; Jaelani, Irsan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10819

Abstract

Zecko adalah kisah sukses dalam industri pembuatan jersey bola dengan fokus pada kualitas dan inovasi. Meskipun telah menarik perhatian pasar dan meningkatkan pangsa pasarnya, Zecko masih bergantung pada WhatsApp untuk mengelola pesanan. Keputusan ini menghambat pertumbuhan bisnis. Oleh karena itu, Zecko berencana untuk membangun e-commerce berbasis mobile untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Tujuan penelitian ini adalah membuat perancangan User Interface dan User Experience e-commerce berbasis mobile umkm di zecko dengan metode human centered design. Human Centered Design (HCD) merupakan sebuah pendekatan untuk mendesain dan mengembangkan sistem yang bertujuan untuk membuat sistem lebih mudah digunakan dengan menerapkan faktor pengetahuan dan manusia atau ergonomis. Metode Human Centered Design (HCD) memiliki 5 tahapan yaitu Understand and specify the context of use, Specifying the user requirements, Producing design solutions dan Evaluating the design solution.Berdasarkan metode perancangan dan pengujian yang digunakan dalam penelitian ini, hasilnya adalah rancangan e-commerce berbasis mobile untuk UMKM di Zecko dengan rata-rata nilai System Usability Scale (SUS) 92.5, yang termasuk dalam grade A dan dapat diterima oleh pengguna.
ANALISIS SENTIMEN ISU KECURANGAN PEMILU 2024 BERDASARKAN OPINI PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE CRISP-DM DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER Abdullah Muttaqin, Aab; Alam, Syariful; Andayani Komara, Mutiara
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10821

Abstract

Pemilu yang berlangsung pada tanggal 14 Februari 2024 di Indonesia telah menimbulkan berbagai pendapat tentang dugaan kecurangan pemilu di platform media sosial, terutama Twitter. Hal ini menjadi perhatian penting karena dapat mengancam stabilitas demokrasi di Indonesia, yang diatur dalam UU No 7 Tahun 2017 tentang Pemilihan Umum. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap dugaan isu kecurangan pemilu yang diungkapkan melalui Twitter, yang kemudian diklasifikasikan menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Dari 951 tweet yang dianalisis setelah proses text preprocessing, terdapat 949 tweet yang berhasil diidentifikasi: 471 tweet sentimen positif dengan 222 sentimen negatif, dan 256 tweet dengan sentimen netral. Metode klasifikasi yang digunakan adalah algoritma Naïve Bayes, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 66.85%, Selain itu, nilai Precision 68.05%, Recall 56.11%, dan F1-Score 61,56%.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA SLIK OJK MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DENGAN OPTIMASI INFORMATION GAIN DAN SMOTE Darusalam, Tatan; Alam, Syariful; Andayani Komara, Mutiara
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10822

Abstract

Bank Indonesia Checking (BI Checking) atau Sistem Informasi Debitur (SID) sangat penting untuk verifikasi data nasabah dan mitigasi risiko bagi penyedia layanan fintech. Pada 27 April 2017, Otoritas Jasa Keuangan (OJK) memperkenalkan Sistem Layanan Informasi Keuangan (SLIK) sebagai perluasan dari SID untuk memonitor penyaluran dana oleh lembaga keuangan. Namun, SLIK OJK menghadapi berbagai keluhan terkait akses yang lambat dan proses verifikasi yang lama. Memahami komentar-komentar pengguna penting untuk dilakukan karena berisi ulasan pengguna ketika menggunakan layanan, sehingga dapat dimanfaatkan oleh pengembang untuk meningkatkan kualitas pelayanan yang dimiliki. Akan tetapi, pengolahan informasi dari banyaknya komentar tidak memungkinkan untuk dilakukan secara manual. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dioptimasi dengan Information Gain dan SMOTE. Data yang digunakan adalah 233 komentar pengguna layanan SLIK OJK dari Januari hingga Maret 2024. Model terbaik, Opt2, menunjukkan akurasi 77.65% dan F1-score 70.27%. Metode optimasi meningkatkan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 29.45%, 13.78%, dan 16.71%, namun menurunkan akurasi sebesar 0.24%.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP BOIKOT PRODUK ISRAEL PADA MEREK DAGANG UNILEVER INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY Muhammad Aditya, Andika; Alam, Syariful; Andayani Komara, Mutiara
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10823

Abstract

Unilever Indonesia menghadapi tantangan serius terkait tanggapan publik terhadap isu sosial dan politik yang mempengaruhi citra merek dan kinerja keuangan mereka, terutama setelah dugaan dukungan akan tindakan Israel terhadap Palestina yang memicu gerakan boikot di Indonesia. Penelitian ini melibatkan algoritma Long Short Term Memory (LSTM) untuk melakukan klasifikasi sentimen. Data teks diubah menjadi vektor numerik melalui teknik Word2Vec dengan dimensi 300. Ada dua skenario pengujian yang dilakukan untuk mencapai akurasi terbaik yaitu skenario pertama dengan 80% data latih dan 20% data uji, sementara skenario kedua menggunakan 90% data untuk pelatihan dan 10% untuk pengujian. Beberapa parameter diuji, termasuk jumlah neuron pada layer LSTM, layer dropout, jumlah epoch, ukuran batch, dan nilai learning rate untuk meminimalisir overfitting dan meningkatkan kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan skenario kedua lebih baik, dengan akurasi pelatihan 95,17% dan akurasi pengujian 77,11%, dibandingkan skenario pertama dengan akurasi pelatihan 97,58% dan akurasi pengujian 74,40%, yang mengindikasikan overfitting. Skenario kedua juga menunjukkan peningkatan dalam nilai presisi, recall, dan F1-Score, menunjukkan bahwa LSTM yang dioptimalkan dapat mencapai hasil terbaik dalam klasifikasi sentimen positif, negatif, dan netral.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN PRIORITAS PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR DESA LEBAK ANYAR PURWAKARTA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE MULTY ATTRIBUTE UTILITY THEORY (MAUT) Kurnia Widi, Wanda; Gito Resmi, Mochzen; Kaniawulan, Ismi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10827

Abstract

Pembangunan infrastruktur desa merupakan aspek krusial dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat pedesaan. Infrastruktur yang baik akan membuka aksebilitas, serta menciptakan peluang ekonomi yang lebih luas bagi penduduk desa. Desa Lebak Anyar menghadapi kesulitan dalam menentukan prioritas pembangunan infrastruktur, karena hanya mengandalkan survei masyarakat dan keputusan pihak Desa . Hal ini sering menimbulkan kecemburuan sosial, terutama di daerah yang belum terpenuhi kebutuhannya. Tujuan penelitian ini yaitu membuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menganalisis dan menentukan prioritas pembangunan infrastruktur secara lebih cepat dan efektif. Metode yang digunakan yaitu metode Multi Atribut Utility Theory (MAUT). Metode MAUT merupakan suatu metode perbandingan kuantitatif yang biasanya mengombinasikan pengukuran atas biaya risiko dan keuntungan yang berbeda. Metode pengembangan yang digunakan yaitu menggunakan metode waterfall, bahasa pemrograman menggunakan PHP, Framework Codeigniter, dan database MySQL. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai alternatif tertinggi hingga terendah yang nantinya 3 alternatif tertinggi dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan Staff Desa dalam proses pengambil keputusan penentuan prioritas pembangunan yang akan dilaksanakan.
SISTEM DETEKSI BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) MENGGUNAKAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO)v8 Bayu Pangestu, Andhika; Rafi Muttaqin, Muhamad; Agus Sunandar, Muhamad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10833

Abstract

Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) adalah alat komunikasi yang penting bagi penyandang tunarungu di Indonesia, namun banyak orang dengan kemampuan mendengar yang belum memahaminya. Untuk memfasilitasi komunikasi, penelitian ini merancang sistem deteksi BISINDO menggunakan algoritma YOLOv8. Algoritma YOLOv8 dilatih dengan dataset gambar dan vidio yang telah diklasifikasikan, dan sistem ini diimplementasikan menggunakan platform Streamlit untuk aksesibilitas yang mudah. Data digunakan untuk melatih dan menguji model dalam berbagai kondisi pencahayaan dan latar belakang. Hasil evaluasi menunjukkan nilai precision sebesar 0.958 (95.8%), recall sebesar 0.974 (97.4%), dan mAP50 mencapai 0.995 (99.5%). Sementara itu, nilai mAP50-90 adalah 0.884 (88.4%), dengan waktu pemrosesan selama 1 jam. Evaluasi menggunakan confusion matrix dan Mean Average Precision (mAP) menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam mendeteksi objek. Implementasi ini efektif dalam mengatasi hambatan komunikasi antara penyandang tunarungu dan masyarakat umum, mendukung pembangunan inklusif di Indonesia.
ANALISIS SENTIMEN ISU PEDOFILIA PADA GAME BLUE ARCHIVE BERDASARKAN KOMENTAR PEMAINNYA DI FACEBOOK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER Pauzi, Nur; Alam, Syariful; Andayani Komara, Mutiara
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10835

Abstract

Game online merupakan media hiburan yang diminati oleh berbagai kalangan, dengan genre yang beragam beberapa diantaranya ada Role Playing Game (RPG), Multiplayer Online Battle Arena (MOBA), Turn Base Game, First Person Shooter (FPS), dan Tower Defense. Blue Archive sendiri merupakan sebuah game dengan tema RPG yang populer dikalangan gamer RPG Indonesia yang dikembangkan oleh perusahaan Nexon Games dan dirilis pada tahun 2021. Terlepas dari banyaknya pemain serta popularitasnya, game ini tidak terlepas dari adanya konotasi buruk bagi para pemainnya. Pasalnya banyak yang mencap pemain game ini sebagai pedofilia. Hal ini disebabkan karena setting game ini berlatar tempat di sebuah kota yang bernama Kivotos, yang mana kota ini dihuni oleh anak-anak sekolah, dimulai dari taman kanak-kanak, sekolah dasar, sekolah menengah pertama, hingga sekolah menengah atas. Selain itu banyak dari komentar pemainnya yang menuju ke arah hal yang vulgar pada setiap gambar yang berkaitan dengan karakter game ini. Dan juga banyak jokes atau candaan di komunitas game ini sendiri yang sering merujuk pada hal sensual terhadap anak dibawah umur yang membuat para pemain game ini di cap sebagai Pedofilia. Tujuan dari dibuatkannya Penelitian ini adalah untuk menganalisis isu kecenderungan pedofilia di kalangan pemain Blue Archive berdasarkan komentar mereka di Facebook menggunakan metode Naive Bayes. Penelitian ini melibatkan 3097 data komentar yang telah melewati tahap preprocessing seperti cleaning, labeling, case folding, tokenizing, filtering, dan stemming. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa isu pedofilia di kalangan pemain game Blue Archive tergolong negatif dengan akurasi 76%, precision 50%, dan recall 52% dan f1-score 53%.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT DI PLATFORM X TERHADAP PENGGUNAAN BANSOS UNTUK MEMENANGKAN SALAH SATU CAPRES TERTENTU DI PILPRES 2024 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Alim Adiyatma, Fikri; Alam, Syariful; Andayani Komara, Mutiara
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10836

Abstract

Media sosial, khususnya platform Twitter, telah menjadi platform utama bagi pengguna untuk mengungkapkan pendapat mereka mengikuti tren berita secara global. Di Indonesia, penggunaan Twitter meluas, mencerminkan signifikansi platform ini dalam mempengaruhi opini publik. Salah satu isu yang hangat dibahas adalah penggunaan bantuan sosial (BANSOS) dalam konteks politik, terutama terkait Pilpres 2024. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen masyarakat di platform Twitter terhadap penggunaan BANSOS untuk memenangkan salah satu calon presiden menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral dari 722 dokumen yang telah melalui tahap preprocessing, termasuk cleaning, labelling, tokenizing, dan stemming. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar pendapat yang diekspresikan cenderung positif, dengan 71,3% tweet mengungkapkan pandangan positif terhadap strategi penggunaan BANSOS dalam kampanye politik. Evaluasi menggunakan Confusion Matrix menunjukkan tingkat akurasi sebesar 80,82%, presisi 80,28%, recall 100%, dan f1-score 89,06%. Hasil ini mengindikasikan bahwa mayoritas pengguna Twitter memiliki pandangan positif terhadap penggunaan BANSOS untuk mendukung calon presiden di Pilpres 2024. Temuan ini menawarkan wawasan yang lebih mendalam mengenai dinamika opini publik di media sosial serta hubungannya dengan proses politik di Indonesia.
RANCANG BANGUN APLIKASI AGENDA PENJADWALAN BERBASIS MOBILE DENGAN FITUR PUSH NOTIFICATION DAN REMINDER MENGGUNAKAN METODE EXTREME PROGRAMMING: STUDI KASUS : CV. PSM TENDA Hafidz Rivai, Muhamad; Ma’ruf Nugroho, Imam; Raymond Ramadhan, Yudhi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10838

Abstract

Dengan semakin banyaknya pengguna smartphone di era digital ini, aplikasi menjadi salah satu alat yang bisa membantu penggunanya dalam berbagai hal, termasuk penjadwalan. Hal ini dapat dimanfaatkan oleh perusahaan-perusahaan yang jadwal nya padat dan tidak teratur.CV. PSM Tenda merupakan perusahaan yang bergerak dibidang jasa penyewaan tenda, kursi panggung dan alat pesta lainnya, proses agenda penjadwalan masih secara manual sering menimbulkan masalah disaat pemesanan berbarangen di hari yang sama, serta diperlukannya waktu yang lama untuk membuat laporan. Oleh karena itu, perusahaan membutuhkan sistem aplikasi mobile dengan nama aplikasi agenda PSM Tenda yang dapat memudahkan berjalannya proses penjadwalan. Tujuan dari penilitan ini adalah merancang dan membangun aplikasi agenda berbasis mobile dengan fitur push notification dan reminder menggunakan metode extreme programming.Hasil dari pembuatan aplikasi agenda penjadwalan dilengkapi fitur Login, Kelola Jadwal, Lihat Jadwal Pemasangan, Lihat Jadwal Pembongkaran, Input Laporan Pemasangan, Input Laporan Pembongkaran, Lihat Laporan dan Logout. Semua fitur telah diuji fungsionalitasnya menggunakan pengujian Blaxk Box dan dapat berjalan dengan baik.
IMPLEMENTASI FILTER INSTAGRAM BERBASIS AUGMENTED REALITY PADA LUKISAN MENGGUNAKAN METODE MARKERLESS DAN MARKER BASED SEBAGAI MEDIA PROMOSI DI VIN AUTISM GALLERY Dwi Rani, Mahardika; Pramono, Anang
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10839

Abstract

Instagram adalah salah satu media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat Indonesia sebagai media hiburan, media pembelajaran, media penjualan dan media promosi. Di Instagram ada berbagai fitur seperti Instagram story, Instagram Feed, Instagram Reels, Instagram Filter dan Instagram Highlight. Fitur-fitur tersebut dapat digunakan untuk mempromosikan dan menaikkan brand image suatu produk atau tempat. Salah satunya adalah fitur Instagram Filter yang berbasis Augmented Reality. Menggabungkan teknologi 3D dan Augmented Reality untuk menciptakan sebuah filter yang dapat digunakan oleh followers Instagram @vinautismgalleryfilter. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah media yang dapat dijadikan sebagai media interaktif dan media promosi di Vin Autism Gallery. Adapun metode perancangan yang digunakan adalah MDLC, sedangkan metode Augmented Reality yang digunakan adalah markerless dan marker based. Solusi yang telah dibuat adalah sebuah filter animasi 3D pada filter Instagram. Pada metode markerless kamera berfungsi tanpa penanda yang membuat objek 3D dapat diletakkan dimana saja, sedangkan pada metode marker based kamera diarahkan pada lukisan, animasi 3D akan muncul tepat di depannya. Ada 8 jenis aliran seni lukis dan 5 model objek 3D pada setiap jenis aliran. Hasil penelitian diperoleh dari pengguna filter dengan pengisian kuesioner menggunakan System Usability Scale (SUS) dan uji fungsional sistem menggunakan Black Box. Filter ini mendapatkan skor rata-rata yang baik pada kategori Sus Scale Grade.

Page 240 of 384 | Total Record : 3835

 238   239   240   241   242 

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