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
 270   271   272   273   274 
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP BEA CUKAI MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-FOLD CROSS VALIDATION Blesyova, Nataniel; Nur Hasan, Fuad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11774

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi masalah yang disebabkan oleh Bea Cukai terkait penahanan donasi alat taptilo dan korban dimintai sejumlah uang untuk penebusan barang, sehingga menimbulkan berbagai opini/emosi di masyarakat terhadap Bea Cukai. Tujuan utama penelitian adalah mengevaluasi kinerja Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi sentimen komentar media sosial terkait Bea Cukai, sebagai algoritma machine learning yang efektif. Metode yang digunakan melibatkan beberapa tahap, yaitu pengumpulan data dengan metode crawling data, pre-processing data yang terdiri dari case folding, cleaning, stemming, stopword,dan tokenize, penerapan algoritma SVM, evaluasi menggunakan confusion matrix, dan pengujian menggunakan teknik K-Fold Cross Validation, semua tahapan tersebut akan dilakukan menggunakan aplikasi Google Colab menggunakan bahasa Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan akurasi sebesar 94% dari 400 data test dan 1600 data train, dengan precision nilai 88%, class recall dengan nilai 95%, class f1-score dengan nilai 91.36%. Pengujian dengan K-Fold Cross Validation memberikan akurasi tertinggi sebesar 98.85%, menunjukkan peningkatan signifikan. Cloudword dapat di visualisasikan per kategori data untuk melihat kata apa yang frekuensinya sering muncul. Model ini juga menunjukkan kemampuan baik dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif secara konsisten. Kesimpulannya, algoritma SVM terbukti efektif dalam klasifikasi sentimen komentar media sosial terkait Bea Cukai.
EVALUASI USER INTERFACE DAN USER EXPERIENCE WEBSITE JUMPSTART COFFEE MENGGUNAKAN METODE USABILITY TESTING DAN SYSTEM USABILITY SCALE Farhat Mu'afy, Muhammad; Adhi Nugroho, Bayu; Yusuf, Ahmad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11777

Abstract

Keberadaan website yang efektif dan ramah pengguna menjadi keharusan bagi bisnis coffee shop di era digital. Namun, penelitian sebelumnya tentang evaluasi user interface (UI) dan user experience (UX) pada website coffee shop seringkali tidak memberikan gambaran yang komprehensif. Kekurangan utama meliputi penggunaan metode evaluasi yang tidak sesuai, fokus berlebihan pada aspek estetika daripada fungsionalitas dan analisis yang statis. Oleh karena itu pada Penelitian ini mengevaluasi user interface (UI) dan user experience (UX) website JumpStart Coffee menggunakan metode Usability Testing dan System Usability Scale (SUS), mengatasi kekurangan penelitian sebelumnya yang sering tidak komprehensif. Pendekatan ini menggabungkan evaluasi interaksi pengguna langsung melalui Usability Testing dan penilaian kuantitatif menggunakan SUS. Studi melibatkan 6 responden dengan 10 skenario tugas, mengidentifikasi area perbaikan seperti proses pendaftaran, login, dan pencarian menu. Hasil menunjukkan skor SUS rata-rata 75,83, di atas standar 68, mengindikasikan tingkat kegunaan yang baik. Penelitian menghasilkan rekomendasi perbaikan UI/UX, termasuk penyederhanaan proses sign-up, peningkatan tampilan login, penambahan fitur lupa kata sandi, perbaikan pengaturan akun, optimalisasi dashboard, peningkatan fitur pencarian dan detail menu, serta penambahan sistem rating. Temuan ini diharapkan dapat meningkatkan kepuasan pengguna dan efektivitas website dalam mencapai tujuan bisnis JumpStart Coffee.
ANALISIS USABILITY TESTING WEBSITE AGUNG SEDAYU GROUP DENGAN METODE USE QUESTIONNAIRE DAN IPA Alberto, Nicolas; Hendri, Hendri; Sobari, Irwan Agus; Widiati, Wina; Lubis, Baginda Oloan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11781

Abstract

Agung Sedayu Group (ASG) dimulai sebagai kontraktor kecil untuk ruko pada tahun 1971 dan berkembang menjadi perusahaan properti besar pada tahun 1991. Perusahaan ini bertujuan untuk menyediakan layanan informasi yang komprehensif, membuat data mudah diakses oleh masyarakat, meningkatkan layanan informasi internal dan eksternal di bidang dari segi kualitas dan kuantitas, dan memastikan transparansi dalam penjualan produk dan program untuk menggalang dukungan publik. Saat ini layanan informasi pada website Agung Sedayu Group yang terdapat di https://www.agungsedayu.com masih terus dikembangkan dan belum dilakukan evaluasi kepuasan pengguna sehingga semakin menekankan pentingnya penelitian ini. Penulis bermaksud melakukan evaluasi kegunaan website dengan menggunakan metode Use Questionnaire dan Importance Performance Analysis (IPA) untuk mengetahui kelebihan dan kekurangannya. Tujuannya adalah untuk memberikan umpan balik kepada pengembang untuk mengatasi masalah apa pun. Berdasarkan analisis IPA, area utama yang perlu ditingkatkan mencakup desain yang ramah pengguna dan skema warna yang menarik dan tidak monoton. Elemen-elemen ini masuk dalam Kuadran I, yang menunjukkan bahwa elemen-elemen tersebut merupakan prioritas utama dari sudut pandang pengguna
PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA UNTUK OPTIMASI RUTE TERPENDEK DARI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIMED KE EMPAT GERBANG KAMPUS MENGGUNAKAN PYTHON Wahyudi, Rizky; Alfin, Muhammad; Bush Henrydunan, John; Harliana, Putri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11783

Abstract

Dengan semakin banyaknya kendaraan dan kompleksnya infrastruktur jalan di sekitar kampus, maka diperlukan sistem navigasi yang efisien. Hal tersebut akan menjadi langkah besar untuk meminimalkan waktu tempuh dan mengatasi kemacetan. Dalam penelitian ini, rute dari Fakultas Kedokteran menuju salah satu dari empat gerbang kampus akan ditetapkan sebagai rute optimal, dengan menggunakan data jarak Google Maps dan mengimplementasikan algoritma dengan Python. Metodologi penelitian ini melibatkan pengamatan aktualitas dan telaah pustaka untuk memperoleh informasi yang dapat diandalkan dan mendukung landasan teori. Terlihat bahwa algoritma Dijkstra cukup efektif dalam mengidentifikasi jalur terpendek, yang membantu dalam pengembangan sistem navigasi kampus dan memperluas pengetahuan dalam algoritma perencanaan rute. Penelitian ini mencakup pseudocode, kode, dan output program yang merepresentasikan rute yang tersedia beserta jaraknya. Hasil simulasi menunjukkan bahwa rute terpendek dari Fakultas Kedokteran ke Gerbang N melalui jalur R-M-O-N yang memiliki jarak 251 meter, hal ini menunjukkan efektivitas algoritma Dijkstra dalam mengidentifikasi rute optimal. Kesimpulannya menegaskan kembali keandalan dan efektivitas algoritma untuk navigasi kampus dan menegaskan kembali bahwa akurasi lebih lanjut dapat ditambahkan dengan menganalisis faktor lalu lintas dan memperluas sistem pemetaan.
APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT HIV/ AID MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Ng Tate, Oktavianus; Elefri Neno, Friden; Dappa Ege, Emerensiana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11786

Abstract

Banyak gejala penyakit HIV seperti demam, muntah, nyeri sendi, nyeri otot, dan sakit kepala sering diabaikan. Untuk mendapatkan diagnosis yang akurat, pasien perlu berkonsultasi dengan dokter spesialis dalam di rumah sakit atau klinik kesehatan. Ini memerlukan waktu dan biaya yang cukup besar bagi pasien, Untuk mengatasi situasi tersebut, diperlukan pemahaman pasien tentang tanda-tanda dan jenis penyakit sejak awal. Maka diciptakanlah sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit HIV/AIDS sebagai upaya untuk memberikan informasi kepada masyarakat secara cepat dan dini. Untuk mengatasi situasi tersebut, diperlukan pemahaman pasien tentang tanda-tanda dan jenis penyakit sejak awal. Maka diciptakanlah sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit HIV/AIDS sebagai upaya untuk memberikan informasi kepada masyarakat secara cepat dan dini. Dengan memiliki data dan sekumpulan logika yang cukup, komputer dapat menghasilkan kesimpulan atau membuat keputusan sebagaimana yang bisa dilakukan oleh seorang ahli di bidangnya. Sistem pakar mencoba untuk mentransfer pengetahuan manusia ke dalam komputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah sebagaimana yang dilakukan oleh para ahli. Hingga kini, telah terjadi kemajuan dalam pengembangan sistem pakar di berbagai bidang expertise, seperti pendidikan dan kedokteran dalam mendiagnosa penyakit HIV pada manusia. Saat ini banyak orang belum sepenuhnya memahami cara mendiagnosa penyakit HIV karena kurangnya pengetahuan dan informasi mengenai penyakit tersebut. Oleh karena itu, diperlukan pembuatan aplikasi menggunakan PHP dan MySQL agar aplikasi yang akan dibuat dapat mengatasi kekurangan yang ada saat ini
ANALISIS RISIKO MENGGUNAKAN ISO 31000 : 2018 DALAM PENGELOLAAN APLIKASI PADA KECAMATAN DAN OPD KABUPATEN SIDOARJO: STUDI KASUS : KABUPATEN SIDOARJO Citra Salsabila, Ardicca; Ilham, Ilham; Izzudin, M.Andik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11787

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko dalam pengelolaan aplikasi di Organisasi Perangkat Daerah (OPD) dan kecamatan di Kabupaten Sidoarjo menggunakan kerangka kerja ISO 31000:2018. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dengan melakukan identifikasi, analisis, dan evaluasi risiko berdasarkan pengumpulan data melalui studi pustaka, wawancara, dan observasi langsung. Hasil penelitian menunjukkan adanya sembilan risiko utama yang diidentifikasi, dengan satu risiko tingkat tinggi yaitu serangan siber/hacking, dan beberapa risiko lainnya berada pada level sedang dan rendah. Berdasarkan analisis risiko, penelitian ini memberikan rekomendasi mitigasi yang meliputi penggunaan domain resmi, pemeliharaan database oleh Diskominfo, serta perencanaan matang dalam pengadaan aplikasi. Implementasi rekomendasi ini diharapkan dapat meminimalkan risiko yang mungkin terjadi dalam pengelolaan aplikasi di lingkungan pemerintah Kabupaten Sidoarjo.
MENGIDENTIFIKASI POLA KONSUMSI ENERGI RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN ALGORITMA GRAF BERBASIS C++ Hafiz, Alvin; Amanah, Fadillah; Damurti, Revi; Harliana, Putri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11788

Abstract

Penelitian ini berfokus pada identifikasi pola konsumsi energi di sektor rumah tangga, yang merupakan salah satu penyumbang terbesar konsumsi energi di Indonesia, khususnya listrik. Seiring dengan peningkatan jumlah penduduk dan perubahan perilaku konsumsi energi akibat faktor-faktor seperti teknologi, gaya hidup, dan ekonomi, pengelolaan energi yang efisien menjadi tantangan besar. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan metode yang efektif dalam memantau dan menganalisis pola konsumsi energi. Dalam penelitian ini, algoritma graf digunakan untuk merepresentasikan hubungan antar perangkat listrik di rumah tangga, serta frekuensi dan waktu penggunaannya. Algoritma ini kemudian diimplementasikan dengan menggunakan C++, yang mampu menganalisis data dalam skala besar dengan waktu komputasi yang lebih cepat. Hasil penelitian mengungkap pola konsumsi yang bervariasi berdasarkan karakteristik rumah tangga, serta mengidentifikasi potensi penghematan energi. Dengan demikian, penelitian ini memberikan wawasan penting untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan energi di sektor rumah tangga.
PREDIKSI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA REGRESI LOGISTIK Az'zahra Tarimana, Annisa; Ryan Septian Fajar, Muhammad; Azriel Saktiawan, Muhammad; Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11793

Abstract

Hipertensi adalah masalah kesehatan serius yang mempengaruhi sebagian besar populasi global. Deteksi dini dan pengelolaan yang tepat sangat penting untuk mencegah komplikasi serius, seperti penyakit kardiovaskular yang dapat berujung pada kematian. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning dengan algoritma regresi logistik untuk mengidentifikasi hipertensi berdasarkan data klinis, termasuk informasi demografis, faktor gaya hidup, dan riwayat medis pasien. Melalui seleksi fitur dan pelatihan model, regresi logistik terbukti efektif dalam memprediksi hipertensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi logistik mencapai akurasi 91% pada data uji dan F1-score sebesar 0.934, menandakan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall. Model ini memberikan manfaat signifikan bagi klinisi dalam merancang intervensi dini dan strategi pengobatan yang lebih personal. Selain itu, penggunaan machine learning dalam konteks ini dapat mempercepat proses diagnosis dan meningkatkan akurasi penanganan. Penelitian lebih lanjut diharapkan memanfaatkan dataset yang lebih luas dan mengembangkan algoritma machine learning yang lebih canggih untuk meningkatkan akurasi prediksi dan memperluas aplikasi klinis, sehingga membantu lebih banyak pasien mendapatkan perawatan tepat waktu dan efektif.
VIRTUAL TOUR PENGENALAN LINGKUNGAN KAMPUS UNIVERSITAS KRISTEN INDONESIA MALUKU Siwalette, Reynaldi; Tomasila, Golda; Rahimu Ode, Darmayanti
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.11795

Abstract

Perkembangan teknologi yang terjadi di era sekarang ini memungkinkan seseorang dapat menjelajahi suatu tempat tanpa perlu datang langsung ke tempat tersebut. Teknologi ini disebut virtual tour. Virtual tour merupakan sebuah simulasi dari suatu tempat yang terdiri atas foto maupun video. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk membangun sebuah virtual tour pada Universitas Kristen Indonesia Maluku (UKIM). Ini penting dilakukan dalam upaya memperkenalkan dan mempromosikan lingkungan kampus UKIM juga secara virtual sebagai salah satu universitas swasta di Kota Ambon. Penelitian ini menggunakan Metode Waterfall sebagai acuan dalam mengembangkan teknologi virtual tour. Pengujian sistem dilakukan dengan 2 (dua) cara yaitu: (1) Pengujian usability (kegunaan) dengan Use Questionare yang menunjukkan hasil kelayakan kegunaan sistem sebesar 82,83%, (2) Pengujian Blackbox yang menunjukkan keseluruhan fitur pada sistem telah berfungsi dengan baik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan dampak positif dalam hal mempromosikan lingkungan kampus UKIM secara virtual.
SISTEM CERDAS DETEKSI PENYAKIT TANAMAN PALA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Valendria Nivaan, Goldy; Sumah, Janeman; Y Metiary, Desya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11796

Abstract

Pemanfaatan teknologi pengenalan citra dalam bidang computer vision dapat menjadi cara berinovasi dalam dunia pertanian dan perkebunan khususnya bagi para petani Tanaman Pala. Melihat kondisi penanganan tanaman dan budidaya serta pola kerja tradisional petani tanaman pala dalam proses identifikasi penyakit tanaman pala maka dirasa perlu untuk menghadirkan inovasi dengan teknologi yang mampu mendeteksi penyakit pada tanaman pala. Metode penelitian yang digunakan yakni Convolutional Neural Network (CNN) dengan mengklasifikasi jenis penyakit kedalam 7 kelas (class). Jumlah dataset sebanyak 139 citra. Secara keseluruhan model kinerja mengalami fluktuasi. Pelatihan dan validasi berlangsung selama 15 epoch dengan akurasi pelatihan sebesar 18,75% pada epoch terakhir. Hal ini menunjukkan perlu dilakukannya peningkatan terhadap jumlah dataset agar hasil optimal diperoleh. Meskipun akurasi belum sesuai dengan harapan, akan tetapi dari model pembelajaran yang ada,dapat diperoleh gambaran dalam menyediakan inovasi teknologi berupa Sistem Cerdas untuk mendeteksi penyakit pada tanaman pala yang diharapkan dapat membantu para petani pala dalam meningkatkan kemampuan budidaya tanaman dengan penanganan yang tepat sesuai kondisi yang dihadapi

Page 272 of 384 | Total Record : 3835

 270   271   272   273   274 

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