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
 296   297   298   299   300 
ANALISIS DAMPAK CHATGPT TERHADAP PROSES PEMBELAJARAN MAHASISWA: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Febrianty, Caroline; Tiara Puspita Sari, Maria; Hanasta Syarafi, Raka
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.v9i1.12513

Abstract

Kemajuan teknologi kecerdasan buatan, khususnya ChatGPT, telah membawa dampak signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam bidang pendidikan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan ChatGPT terhadap proses pembelajaran mahasiswa, dengan fokus pada pemahaman materi, motivasi belajar, serta tantangan yang dihadapi dalam penggunaannya. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR), yang memungkinkan peninjauan dan analisis mendalam terhadap berbagai literatur terkait topik ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan ChatGPT dapat meningkatkan pemahaman materi mahasiswa dan motivasi belajar, berkat interaksi yang lebih mendalam serta akses cepat ke informasi. Meskipun demikian, tantangan yang muncul antara lain adalah potensi ketergantungan pada teknologi dan kesulitan dalam integrasi ChatGPT ke dalam kurikulum pembelajaran. Temuan ini diharapkan dapat memberikan panduan bagi institusi pendidikan dalam mengoptimalkan penggunaan teknologi kecerdasan buatan untuk pembelajaran yang lebih efektif
PELUANG DAN TANTANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERHADAP OPTIMALISASI LAYANAN KESEHATAN : SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Najma Rachmawati, Leilani; Rievania Khairunisa Fitri, Chika; Exsanni Araf Octaviana, Monica
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.v9i1.12514

Abstract

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi inovasi penting dalam layanan kesehatan, memberikan kontribusi besar terhadap kualitas, efisiensi, dan pengelolaan layanan medis. Teknologi ini digunakan untuk mendukung diagnosis dini yang akurat, penyederhanaan proses pelayanan, serta pengambilan keputusan berbasis data. Namun, penerapan AI tidak terlepas dari tantangan seperti keterbatasan integrasi data, regulasi yang belum seragam, dan masalah privasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peluang dan tantangan penerapan AI di bidang kesehatan melalui tinjauan literatur sistematis menggunakan protokol PRISMA. Data dikumpulkan dari berbagai sumber terkemuka seperti Google Scholar, PubMed, IEEE Xplore, dan ScienceDirect pada rentang tahun 2019 hingga 2024. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI mendukung berbagai aspek layanan kesehatan, termasuk meningkatkan efisiensi administrasi, mempercepat diagnosis, serta mendukung pendidikan kedokteran melalui metode pembelajaran yang lebih terarah dan berbasis teknologi. Meski demikian, terdapat kendala teknis seperti kebutuhan data berkualitas tinggi dan pelatihan tenaga medis untuk memahami dan mengintegrasikan AI secara efektif. Dengan langkah strategis yang tepat, AI memiliki potensi jangka panjang untuk merevolusi layanan kesehatan dan menciptakan sistem yang lebih adaptif dan responsif terhadap kebutuhan pasien.
ANALISIS SIMPANGAN BAKU WAKTU TANGGAPAN CHATGPT TERHADAP PERTANYAAN BERDASARKAN KATEGORI TOPIK Kurniawan, Hariz; Azrieel, Willy; Cyaramani, Cyaramani; Parhusip, Jadiaman
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.v9i1.12516

Abstract

Perkembangan artificial intelligence dalam beberapa tahun terakhir telah membawa dampak besar dalam berbagai sektor, termasuk dalam aplikasi interaktif berupa asisten percakapan seperti ChatGPT. Salah satu faktor penting dalam mengevaluasi kinerja sistem percakapan ini adalah waktu tanggapan yang diperlukan untuk memberikan respons terhadap pertanyaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variasi waktu tanggapan ChatGPT terhadap pertanyaan yang dikelompokkan dalam empat kategori utama: teknologi, seni & budaya, sains, dan sosial. Waktu tanggapan yang tercatat kemudian dianalisis menggunakan dua metrik utama: rata-rata waktu tanggapan dan simpangan baku, yang menjadi ukuran untuk menilai konsistensi respons sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu tanggapan ChatGPT bervariasi secara signifikan antar kategori. Kategori teknologi mencatatkan waktu tanggapan tercepat (rata-rata 5.33 detik), namun dengan variasi yang lebih besar (simpangan baku 0.55 detik). Sebaliknya, kategori seni & budaya menunjukkan waktu tanggapan yang lebih lama (rata-rata 8.1 detik), tetapi lebih konsisten (simpangan baku 0.31 detik). Kategori sains mencatatkan waktu tanggapan yang stabil (rata-rata 6.4 detik), sementara kategori sosial berada di tengah, dengan waktu tanggapan yang relatif cepat dan konsisten (rata-rata 7.3 detik, simpangan baku 0.21 detik). Temuan ini menunjukkan bahwa simpangan baku dapat digunakan sebagai alat yang efektif untuk menilai konsistensi kinerja ChatGPT. Berdasarkan hasil analisis, disarankan agar pengguna memilih kategori topik yang sesuai dengan kebutuhan mereka dan memperhatikan variasi waktu tanggapan, khususnya dalam kategori teknologi
PENGALAMAN PENGGUNA E-COMMERCE BERDASARKAN PEMANFAATAN AI: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Yasmin Aska Dewi, Zakiyah; Saskirana, Amriza; Ramadhandi Hidayat, Fajar
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.v9i1.12517

Abstract

Transformasi digital yang didorong oleh penerapan Kecerdasan Buatan (AI) telah menjadi faktor kunci dalam menciptakan gangguan bisnis yang signifikan di berbagai sektor, termasuk pemasaran. Pemasaran modern kini mulai mengadopsi teknologi mutakhir, seperti AI, untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan AI dalam pemasaran sebagai aliran penelitian yang berkembang. Dengan menggunakan metode Literature Review (LR), studi ini menunjukkan bagaimana AI dapat meningkatkan hasil pemasaran dan pengalaman pelanggan, dengan fokus pada aspek antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) yang krusial dalam membangun keterlibatan konsumen yang lebih baik. Penelitian ini juga membahas implikasi bagi praktisi dan akademisi, serta mengusulkan agenda penelitian masa depan untuk memahami transformasi yang terus berlangsung akibat adopsi AI yang semakin cepat dalam lanskap pemasaran.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME PALWORLD DI STEAM MENGGUNAKAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS Fiqri Faturrian, Muhammad; Haerul Jaman, Jajam; Maulana, Iqbal
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.v9i1.12518

Abstract

Industri video game terus berkembang pesat, dengan lebih dari 3,09 miliar pemain aktif secara global. Salah satu game yang menarik perhatian adalah Palworld, yang mencapai 15 juta unit penjualan pada Februari 2024 namun menghadapi kontroversi plagiarisme. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Palworld di platform Steam menggunakan algoritma BERT, guna menganalisis efek dari kontroversi tersebut terhadap sikap dan kepuasan pemain terhadap game. Data sebanyak 10.020 ulasan dikumpulkan dengan menggunakan teknik web scraping melalui Steam API dari bulan Januari hingga November 2024. Pemodelan dilakukan dengan pembagian data training, data testing, dan data validation sebesar 80:10:10. Hyperparameter yang digunakan mencakup batch size 16, learning rate 0,00002, dan epoch 10. Evaluasi model menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil menunjukkan pembagian data 80:10:10 menghasilkan model dengan akurasi 86%, precision 86%, recall 86%, dan f1-score 86%.
ANALISIS PENGGUNAAN BLOCKCHAIN UNTUK PENGELOLAAN DI BIDANG PENDIDIKAN Pribadi Fitrian, Harry; Andriyani, Nita; Anggraeni, Chica; Fajri Ashofwani, Muhammad; Muftiana Miftah, Adhfar
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.v9i1.12525

Abstract

Penerapan teknologi blockchain di sektor pendidikan menawarkan solusi untuk masalah yang sering dihadapi, seperti kurangnya transparansi, pemalsuan ijazah, dan manajemen data akademik yang tidak efisien. Dengan karakteristik desentralisasi, transparansi, dan imutabilitas, blockchain dapat mengatasi tantangan dalam administrasi pendidikan, seperti verifikasi ijazah dan pengelolaan portofolio digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi penerapan teknologi blockchain dalam meningkatkan kualitas dan efisiensi sistem pendidikan. Metode yang digunakan adalah studi literatur dari berbagai penelitian sebelumnya mengenai penggunaan blockchain dalam pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi blockchain dapat mengurangi risiko pemalsuan data pendidikan, meningkatkan transparansi dalam penilaian akademik, serta memungkinkan otomatisasi proses administrasi melalui smart contracts. Studi menunjukkan keberhasilan pengembangan aplikasi berbasis blockchain untuk validasi sertifikat dan pengelolaan data akademik yang lebih transparan. Selain itu, blockchain mampu menyediakan sistem pembayaran digital yang lebih efisien. Namun, tantangan terkait infrastruktur teknologi, biaya implementasi, dan pemahaman tentang blockchain masih menjadi hambatan utama dalam adopsinya di sektor pendidikan. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan sistem pendukung serta program pelatihan guna mempercepat adopsi blockchain dalam pendidikan, agar potensi penuh teknologi ini dapat terwujud
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KENAIKAN BAHAN BAKAR MINYAK PADA MEDIA SOSIAL YOUTUBE DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Zaidan Ramadhan, Muhammad; Mubarak, Roy
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.v9i1.12526

Abstract

Penggunaan bahan bakar minyak (BBM) makin pesat. Tingkat kebutuhan akan bahan bakar minyak tersebut menjadi sangat tinggi, dan dapat dikatakan bahwa bbm memiliki kontribusi penting dalam seluruh kegiatan ekonomi. Tak hanya untuk kegiatan ekonomi, bahan bakar minyak dibutuhkan untuk kendaraan pribadi yang setiap harinya digunakan oleh masyarakat. Masyarakat yang kesehariannya menggunakan kendaraan pribadi, sangat khawaitir dengan harga bbm yang tidak stabil. Masyarakat yang tidak puas dengan dengan harga bbm yang tidak stabil bahkan selalu naik ini, memberikan kritikan-kritikan yang menurutnya dengan menaikkan harga bbm tersebut dapat membuat hidupnya sengsara. Kritikan tersebut mengarah kepada rezim kepresidenan era Jokowi Dodo. Salah satu platform yang digunakan dalam menuangkan kritikan mereka adalah platform Youtube. Untuk memahami pola sentimen yang diungkapkan masyarakat, diperlukan analisis ini untuk selanjutnya digunakan sebagai kajian pemerintah dalam menaikkan harga bbm yang sedang ramai diperbincangkan. Analisis ini menggunakan metode machine learning, yaitu K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine. Data yang digunakan untuk analisis ini sebanyak 1469 data terkait kenaikan bahan bakar minyak. Pada hasil analisis, model menunjukkan keakuratan sebesar 88%, recall 88%, precision 90% dan f1-score 85% untuk model K-nearest Neighbor dan untuk model SVM memiliki keakuratan sebesar 89%, recall 89%,f1-score 84% dan precision 90%. Hasil untuk pelabelan menunjukkan bahwa sebanyak 920 merupakan komentar negatif dan 123 komentar untuk positif. Analisis tersebut memberikan gambaran yang jelas mengenai opini atau sentimen masyarakat terhadap kenaikan bahan bakar minyak
ETIKA DAN PRIVASI DALAM ERA KECERDASAN BUATAN DI RUMAH SAKIT : SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Zhafran Zharif, Demas; Reza Putra Prasetyo, Muhammad; Andaru Abyan, Muhammad; Lathif Mardi Suryanto, Tri
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.v9i1.12527

Abstract

Kemajuan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah membawa perubahan signifikan dalam sektor kesehatan, khususnya di rumah sakit. AI memiliki potensi untuk meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan melalui diagnosis yang lebih cepat dan akurat, serta optimalisasi pengambilan keputusan medis. Namun, penerapannya menghadapi sejumlah permasalahan terkait privasi data pasien dan etika, seperti risiko kebocoran data sensitif dan bias algoritmik yang dapat mempengaruhi keputusan medis. Penelitian ini bertujuan untuk menilai dampak penerapan AI terhadap etika dan privasi di rumah sakit. Metode yang digunakan adalah kajian literatur dengan pendekatan PRISMA, mencakup studi dari basis data seperti PubMed, Google Scholar, dan Claude.AI, dengan fokus pada artikel lima tahun terakhir (2019-2024). Hasil penelitian menunjukkan bahwa rumah sakit perlu menerapkan protokol keamanan data yang ketat, memastikan transparansi algoritma, serta melibatkan pasien untuk membangun kepercayaan publik. Dengan pendekatan yang bertanggung jawab, AI dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan tanpa mengorbankan hak privasi dan aspek etika pasien.
SECURITY THREAT ANALYSIS IN CLOUD COMPUTING Iqbal Fadillah, Muhammad; Irvan Zidni, Mohamad; Adrian Maulana, Riko; Halim Anshor, Abdul
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.v9i1.12528

Abstract

Cloud computing provides significant benefits such as scalability, cost efficiency, and flexibility in accessing computing resources. However, its adoption introduces critical security challenges for organizations, necessitating a thorough analysis of associated risks. This research identifies and categorizes the primary security threats in cloud computing, including data loss, data leakage, cyberattacks, and unauthorized access, and evaluates their impact on organizational operations, data security, and regulatory compliance, with a focus on the financial and healthcare sectors. The study reveals that cyberattacks are the most prevalent and disruptive threat, while data leakage leads to significant legal repercussions and loss of trust. Practical recommendations include adopting encryption, multi-factor authentication, and strict access controls, as well as complying with industry standards like PCI DSS for finance and HIPAA for healthcare. Additionally, a comprehensive risk management framework comprising risk identification, assessment, mitigation, and continuous monitoring is proposed to enhance organizational resilience. By implementing these strategies, organizations can securely leverage cloud computing, maintain regulatory compliance, protect sensitive data, and uphold customer trust
SINERGI AI DAN MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI MULTIKELUHAN PADA DIAGNOSIS PENYAKIT KEPALA: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Ridwan Cahya, Hafidz; Mahesa Riadhino, Arnoldy; Ramadhani Adiyatma, Naufal; Lathif Mardi Suryanto, Tri
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.v9i1.12537

Abstract

Era baru dalam diagnosis medis menghadirkan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) sebagai arsitek perubahan, membongkar batasan metode tradisional untuk menjawab kompleksitas penyakit kepala dengan presisi yang belum pernah ada sebelumnya. Penelitian ini mengeksplorasi potensi sinergi kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) dalam prediksi multikeluhan pada diagnosis penyakit kepala melalui tinjauan literatur sistematis (Systematic Literature Review/SLR). Dengan mengikuti pedoman PRISMA, studi ini mengidentifikasi artikel-artikel relevan dari tahun 2022 hingga 2024 yang dipublikasikan di basis data seperti Google Scholar, PubMed, dan ScienceDirect. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma seperti Deep Neural Networks (DNN) dan Multilayer Perceptron (MLP) berhasil meningkatkan akurasi diagnosis hingga 99,6%. AI juga membuktikan kemampuannya dalam memproses data medis yang kompleks, menghasilkan prediksi yang lebih cepat dan akurat. Namun, penelitian ini menemukan sejumlah tantangan, termasuk variabilitas data medis, keterbatasan teknik klasifikasi, dan perlunya validasi model pada populasi yang lebih luas. Studi ini menyimpulkan bahwa penerapan AI dan ML dapat merevolusi proses diagnosis penyakit kepala, memberikan solusi yang lebih efisien dan mendalam, serta menginspirasi inovasi lebih lanjut di sektor kesehatan.

Page 298 of 384 | Total Record : 3835

 296   297   298   299   300 

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