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
 248   249   250   251   252 
PENERAPAN WEIGHTED PRODUCT DALAM MEMILIH SISWA BERPRESTASI PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN NEGERI 55 JAKARTA Alfi Zain, Muhammad; Pravitasari, Norma; Frijuniarsi, Nurul
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.v8i5.11063

Abstract

Penggunaan sistem informasi dalam evaluasi siswa memungkinkan pengumpulan dan analisis data yang lebih akurat sehingga dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang kemajuan siswa dan keberhasilan mereka dalam belajar. Sistem informasi untuk pemilihan siswa berprestasi di SMKN 55 Jakarta saat ini masih menggunakan metode manual, yang mengakibatkan proses yang lambat, kurang efisien, dan rentan terhadap kesalahan manusia. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode Weighted Product (WP). Sistem ini dirancang untuk mempercepat proses penilaian, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan objektivitas dalam penentuan siswa terbaik. Metode Weighted Product bekerja dengan mengalikan setiap nilai kriteria dengan bobotnya, lalu menormalisasi hasilnya untuk menentukan peringkat setiap alternatif. Ini memungkinkan pengambilan keputusan yang terstruktur dan konsisten dalam menentukan siswa terbaik di SMKN 55 Jakarta. Implementasi sistem ini dilakukan menggunakan teknologi PHP dan MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang berhasil meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan data dan penilaian siswa. Berdasarkan perhitungan dengan metode WP, Mochamad Vikri memperoleh nilai vektor V tertinggi sebesar 0.215935, diikuti oleh Aditya Rangga, Wildan Jaya, Devi Al Fianti, dan Reza Hamdani. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem berhasil melakukan pemeringkatan secara otomatis dan akurat sesuai dengan tujuan penelitian. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat membantu kinerja guru dan staf dalam menentukan siswa-siswi terbaik secara lebih efektif.
OPTIMALISASI FITUR DENGAN FORWARD SELECTION PADA ESTIMASI TINGKAT PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI RANDOM FOREST Rangga Aditya Tarigan, Lukman; Dahlan, Dahlan
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.v8i5.11064

Abstract

Penyakit paru-paru merupakan masalah kesehatan serius di Indonesia, dengan peningkatan kasus dan kematian yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit paru-paru menggunakan algoritma Random Forest dengan metode optimasi fitur Forward Selection. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.000 sampel dengan 10 atribut. Penelitian dilakukan dalam dua tahap: pertama, pengujian awal algoritma Random Forest tanpa optimasi fitur, dan kedua, pengujian dengan optimasi fitur menggunakan metode Forward Selection. Hasil pengujian awal menunjukkan akurasi sebesar 89,45%, Presisi 83.20%, Recall 100.00%. Setelah menerapkan optimasi fitur, akurasi meningkat menjadi 92,46%, presisi 95,88%, recall 89.42%. Peningkatan akurasi sebesar 3,01% ini menegaskan pentingnya optimasi fitur dalam meningkatkan performa model klasifikasi. Analisis atribut penting mengidentifikasi bahwa aktivitas olahraga, kebiasaan merokok, dan usia merupakan faktor yang paling signifikan dalam memprediksi penyakit paru-paru. Penelitian ini menyoroti bahwa penggunaan metode optimasi fitur seperti Forward Selection dapat secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi model klasifikasi penyakit paru-paru.
SISTEM APLIKASI ANDROID LAPORAN PEMELIHARAAN PRASARANA KELURAHAN CENGKARENG BARAT DENGAN ALGORITMA LEVENSTHEIN Susafa’ati, Susafa’ati; Murtina, Hidayanti; Hidayatun, Nunung
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.v8i5.11066

Abstract

Dalam menjalankan tugasnya, petugas pemelihara prasarana dan sarana umum diwajibkan untuk mendokumentasikan hasil pekerjaan dari sebelum sampai sesudah dibersihkan. Hasil dokumentasi tersebut adalah sebagai bahan laporan pekerjaan. Sistem laporan pekerjaan masih menggunakan cara manual atau dengan menggunakan teknologi whatsapp group yang sangat tidak efektif. Dalam pengiriman laporan kerja tersebut sering terjadi masalah seperti informasi penting yang tertumpuk dengan banyaknya kiriman laporan pekerjaan setiap hari, dan kendala jaringan whatsapp yang terkadang . Tujuan penelitaan ini adalah untuk mendukung kebutuhan petugas pemelihara prasarana dan sarana umum dan admin dalam membuat laporan kerja ataupun menerima hasil laporan kerja. Aplikasi Laporan Petugas Pemelihara Prasarana dan Sarana Umum dirancang menggunakan software android studio dan bahasa java. Pengembangan sistem menggunakan model waterfall yaitu requirement analysis, system design, implementation, testing dan maintenance. Aplikasi ini memiliki fitur pencarian data dengan menggunakan Algoritma Levensthein, serta laporan cetak pdf untuk arsip petugas. Algoritma Levensthein adalah sebuah matriks string yang digunakan untuk menentukan berapa banyak jarak antara dua string. Hasil dari aplikasi ini unutk memudahkan petugas dan admin PPSU (Penanganan Prasarana dan Sarana Umum) dalam membuat atau menerima laporan pekerjaan, serta aplikasi ini dapat berjalan di device android dengan minimal OS Android 6.0 dan pengujian sistem menggunakan blackbox testing.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN METODE CRISP-DM DALAM PREDIKSI HASIL TES KEMAMPUAN BAHASA INGGRIS MAHASISWA Santiastry, Sany; Asriyanik, Asriyanik; Apriandari, Winda
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.v8i5.11069

Abstract

Bahasa Inggris memiliki peran penting dalam sistem pendidikan di Indonesia, terutama karena fungsinya sebagai bahasa internasional. Pentingnya hal ini terlihat dari banyaknya informasi ilmiah dan teknologi di berbagai bidang yang ditulis dalam bahasa Inggris. Meskipun demikian, belum ada penelitian di Universitas Muhammadiyah Sukabumi yang berfokus pada memprediksi tingkat keberhasilan mahasiswa dalam tes kecakapan bahasa Inggris. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi menggunakan algoritma Naive Bayes di platform Google Collaboratory untuk memperkirakan hasil tes kecakapan bahasa Inggris mahasiswa di Universitas Muhammadiyah Sukabumi. Naïve Bayes adalah salah satu algoritma machine learning yang banyak digunakan dalam klasifikasi dan prediksi. Penelitian ini menghasilkan model prediktif serta situs web sederhana yang dapat mencatat nilai mata kuliah bahasa Inggris mahasiswa dan memprediksi keberhasilan mereka dalam tes kemahiran bahasa Inggris. Evaluasi model ini menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan nilai F1. Model yang dibuat menunjukkan akurasi sebesar 87,94%, dengan rata-rata presisi makro 0,82, recall 0,91, dan nilai F1 0,84, serta rata-rata presisi berbobot 0,89, recall 0,88, dan nilai F1 0,88. Model ini dapat secara akurat memprediksi hasil kelulusan mahasiswa berdasarkan nilai mereka.
IDENTIFIKASI KESEHATAN DAUN MANGROVE MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST CLASSIFICATION Muhammad, Rizky; Hermawan, Erwin; Agustian Hudjimartsu, Sahid
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.v8i5.11072

Abstract

Mangrove adalah pohon tropis yang tumbuh subur di lingkungan yang tidak dapat diterima karena sebagian besar kayunya asin, perairan pesisir, dan pasang surut konstan. Hidup dalam kelompok besar, memiliki akar yang besar, dan menghasilkan buah adalah ciri khas tanaman mangrove ini. 1.671.140,75 ha hutan mangrove di Indonesia berada dalam kondisi baik (47,89 %) dan 1.817.999,93 ha berada dalam kondisi rusak (52,10 %). Saat ini, kerusakan ekosistem mangrove di beberapa wilayah Indonesia terus meningkat, salah satunya di Kabupaten Langkat, tempat hutan mangrove terbesar di Sumatera Utara. Salah satu cara untuk meningkatkan produktivitas jamur dan manfaat pohon mangrove adalah dengan menggunakan algoritma pemrograman R untuk mengidentifikasi kesehatan daun mangrove menggunakan metode Random Forest. Bahan yang digunakan adalah gambar digital daun mangrove. Identifikasi kesehatan daun mangrove dengan Random Forest akan lebih memudahkan proses klasifikasi daun sehat dan daun sakit, serta bisa memproses banyak data dengan baik. Hasil Penelitian ini juga menghasilkan akurasi tertinggi mencapai nilai akurasi sebesar 85% dari metode yang diusulkan.
IMPLEMENTASI CONVUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEMATANGAN MENTIMUN DAN TOMAT BERDASARKAN WARNA KULIT Maya Kinanti Putri, Alifah; Fauzan Rozi, Anief
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.v8i5.11076

Abstract

Penentuan tingkat kematangan mentimun dan tomat sangat penting untuk memastikan kualitas produk yang sampai ke konsumen. proses ini sering dilakukan secara manual, yang cenderung kurang akurat dan memakan waktu lama. Keterbatasan ini dapat menyebabkan distribusi buah yang belum matang atau busuk, yang pada akhirnya berdampak pada kerugian bagi petani dan distributor serta menurunkan kepuasan konsumen. Dalam era pertanian modern, diperlukan solusi yang lebih efisien dan akurat untuk mengatasi masalah ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat mengklasifikasikan kematangan mentimun dan tomat berdasarkan warna kulitnya. Dengan menggunakan dataset yang terdiri dari 2779 citra dan pembagian menjadi empat kelas (mentimun matang, mentimun busuk, tomat matang, dan tomat busuk), penelitian ini mengimplementasikan model CNN dalam MATLAB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN dengan optimizer Adam mampu mencapai akurasi hingga 97% dan nilai loss terendah 3%. Solusi ini diharapkan dapat membantu petani dan distributor dalam menentukan kematangan buah secara lebih cepat dan akurat, mengurangi kerugian, dan meningkatkan kualitas produk yang diterima oleh konsumen.
ANALISIS SENTIMEN PENGUMUMAN HASIL PEMILU 2024 DI SOSIAL MEDIA X MENGGUNAKAN KNN DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER Aurelly Claudia Budianto, Theresia; Fatoni, Hilman; Ayu Syaharani, Maesha; Rozikin, Chaerur
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.v8i5.11077

Abstract

Pemilu merupakan salah satu peristiwa politik yang paling menarik perhatian publik dalam suatu negara demokratis. Hasil pemilu mencerminkan preferensi dan keinginan masyarakat terhadap calon dan partai politik yang bersaing. Di era digital saat ini, platform media sosial X telah menjadi salah satu wadah utama dimana opini dan sentimen masyarakat tercermin dengan luas. Oleh karena itu, analisis sentimen terhadap hasil pemilu 2024 di media sosial X menjadi semakin penting dalam memahami dinamika politik dan respons masyarakat. Penelitian ini membandingkan akurasi metode KNN dan Naïve Bayes classifier dalam membagi sentimen menjadi positif, negatif, dan netral. Proses pelabelan dilakukan secara otomatis menggunakan textblob dengan jumlah sentimen positif sebanyak 465 tweet atau 87.41%, netral sebanyak 42 tweet atau 7.89%, dan negatif sebanyak 25 tweet atau 4.70%. Dari total 532 data dengan kata kunci "Hasil Pemilu 2024", 80% digunakan sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Naive Bayes mencapai akurasi 85%, sedangkan KNN mencapai 68%, menandakan keunggulan KNN dalam mengklasifikasikan sentimen terhadap hasil pemilu 2024.
SISTEM INFORMASI PROMOSI SEKOLAH DOOR TO DOOR BERBASIS WEB PADA SMK TI BINA CITRA INFORMATIKA PURWOKERTO Saputra, Doni; Asri Utami, Lilyani
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.v8i5.11082

Abstract

Kemajuan teknologi informasi membuat institusi pendidikan semakin bergantung pada sistem informasi untuk menyediakan layanan yang efisien dan berkualitas. Salah satu aspek penting adalah manajemen promosi, terutama berbasis website untuk menjangkau calon siswa potensial. SMK TI Bina Citra Informatika Purwokerto menghadapi tantangan dalam efektivitas promosi Door To Door (D2D) akibat masalah koordinasi antar kelompok, penyimpanan dokumen yang tidak terstruktur, dan pembagian komisi manual. Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan sistem informasi berbasis website menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Sistem ini dikembangkan menggunakan PHP, HTML, CSS, JavaScript, jQuery, dan SQL, dengan framework Laravel dan IDE Visual Studio Code. Database dikelola menggunakan phpMyAdmin, local server Laragon, dan hosting IDHostinger dengan domain d2d-bintra.site. Dari hasil uji pada seluruh tampilan dan fungsionalitas pada website menggunakan blackbox testing berjalan dengan baik dan sesuai dengan harapan. Pengujian performa menggunakan Apache Branchmark (ab) pengujian halaman login menggunakan skema 25 pengguna menghasilkan time taken for request 7,75-7,9 sec, complete request 5, request per second 3,16-3,22, dan transfer rate 3,35-3,93. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini berhasil memperbaiki komunikasi antar kelompok pelaksana, mengorganisir penyimpanan dokumen secara lebih terstruktur, dan mengotomatisasi proses pembagian komisi, sehingga meningkatkan efisiensi dan efektivitas promosi D2D di SMK TI Bina Citra Informatika Purwokerto.
APLIKASI ADMINISTRASI HASIL LAUT BERBASIS WEB: STUDI KASUS TEMPAT PELELANGAN IKAN DESA PASIR KECAMATAN AYAH Ananda Saputra, Ferdi; Yuliana, Ade
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.v8i5.11086

Abstract

Desa Pasir adalah desa kecil yang sebagian besar masyarakatnya berprofesi sebagai nelayan, dengan sektor perikanan sebagai salah satu penyumbang utama ekonomi desa. Namun, pengelolaan data hasil laut di Tempat Pelelangan Ikan (TPI) Pasir masih dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu yang lama dan tidak efisien. Permasalahan ini melatarbelakangi penelitian ini yang bertujuan merancang, menganalisis, mengimplementasikan, dan menguji Aplikasi Administrasi Hasil Laut berbasis web untuk mempermudah pengelolaan data di TPI Pasir. Penelitian ini menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi dibangun menggunakan framework Laravel dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil memudahkan admin dalam mengelola data hasil laut, mengurangi penggunaan kertas, serta mempermudah user atau calon pembeli ikan dalam melihat informasi dan stok ikan di TPI Pasir. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan data hasil laut di TPI Pasir serta mendukung pertumbuhan ekonomi Desa Pasir. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi administrasi yang bermanfaat bagi staf tempat pelelangan ikan di Desa Pasir karena sistem yang dibuat dapat membantu dan mempermudah pencatatan administrasi hasil laut, di mana resiko kesalahan penginputan, pengelolaan data dan perhitungan dapat diminimalisir.
APLIKASI PEMBELAJARAN MAKHARIJUL HURUF HIJAIYAH MENGGUNAKAN METODE INTERAKTIF BERBASIS ANDROID Marala, M. Yasin; Rosandy, Triowali; Puspita S, Yuni; Azima, M. Fauzan
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.v8i5.11089

Abstract

Penelitian ini dilakukan di Rumah Baca Qur'an (RBQ) Asyababul Al Qur'an, di mana beberapa murid baru tertinggal dalam materi pembelajaran Al-Qur'an karena tidak mengikuti dari awal. Masalah ini menyebabkan kesenjangan dalam kemampuan membaca Al-Qur'an antara murid baru dan lama. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi Android yang dapat membantu murid baru mempelajari makharijul huruf hijaiyah secara mandiri. Metode yang digunakan adalah model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation). Evaluasi terhadap aplikasi dilakukan melalui kuesioner, dan hasilnya menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam meningkatkan pemahaman dan kemampuan murid baru dalam membaca Al-Qur'an.

Page 250 of 384 | Total Record : 3835

 248   249   250   251   252 

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