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
 329   330   331   332   333 
REDESAIN UI/UX WEBSITE MANAJEMEN PETERNAKAN KAMBING PERAH PT. AIFARM TEKNOLOGI AGRIKULTUR MENGGUNAKAN METODE USER CENTERED DESIGN Aribatul Khofifah, Firda; Ratnasari, Asti
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13304

Abstract

Aifarm Teknologi Agrikultur, sebuah perusahaan rintisan di bidang teknologi peternakan kambing perah, mengembangkan website sebagai platform manajemen peternakan. Evaluasi terhadap website versi 1 mengindikasikan adanya ketidaksesuaian antara fitur yang tersedia dengan kebutuhan peternak yang sebenarnya, disebabkan oleh asumsi yang kurang tepat mengenai siklus hidup ternak. Selain itu, ketiadaan fitur pelaporan dan input data langsung di website, serta desain yang kurang mengikuti tren terkini, menjadi permasalahan yang perlu diatasi. Penelitian ini bertujuan untuk meredesain UI/UX website Aifarm menggunakan metode user centered design (UCD). Metode UCD diimplementasikan melalui tahapan pemahaman konteks pengguna, identifikasi kebutuhan, perancangan solusi desain, dan evaluasi. system usability scale (SUS) digunakan untuk mengukur perbedaan tingkat usability antara website Aifarm versi 1 dan versi 2 setelah redesain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode UCD berhasil meningkatkan skor SUS website Aifarm, mengindikasikan peningkatan usability yang signifikan dan potensi adopsi yang lebih baik oleh pengguna.
PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR(KNN) DAN PCA UNTUK KLASIFIKASI APEL HIJAU, APEL FUJI DAN JERUK Rosa, Imelda; Ramadhanu, Agung
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13309

Abstract

Buah-buahan seperti apel hijau, apel Fuji, dan jeruk memiliki karakteristik visual yang berbeda berdasarkan tektur, bentuk, dan warnanya. Klasifikasi otomatis buah ini sangat berguna dalam industri pertanian dan perdagangan, seperti dalam proses sortir otomatis, deteksi kualitas buah, dan pengemasan yang lebih efisien. Teknik pengolahan citra dan machine learning dapat membantu mengklasifikasikan buah secara otomatis berdasarkan fitur visualnya. Pada penelitian metode yang digunakan untuk klasifikasi tiga jenis buah, yaitu apel hijau, apel Fuji, dan jeruk adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dan Principal Component Analysis (PCA) untuk. PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data fitur citra buah seperti warna, tekstur, dan bentuk, sehingga meningkatkan efisiensi proses klasifikasi. Algoritma KNN diterapkan untuk mengklasifikasikan buah berdasarkan hasil reduksi fitur yang diperoleh dari PCA. Uji coba dilakukan pada dataset citra buah dengan berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar. Dari 30 gambar (10 apel Fuji 10 apel hijau, dan 10 jeruk), hasil menunjukkan bahwa 2 apel fuji tidak teridentifikasi dengan benar, dengan akurasi mencapai 93%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi PCA dan KNN mampu mencapai tingkat akurasi tinggi dalam mengklasifikasikan ketiga jenis buah tersebut, dengan tingkat akurasi terbaik sebesar 93%. Kombinasi metode ini dapat diandalkan sebagai solusi dalam sistem klasifikasi otomatis berbasis citra digital.
PEMANFAATAN MULTINOMIAL NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MOBILE JKN Elwanda Putra, Isra; Asriyanik, Asriyanik; Frazna Azzahra, Fathia
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13311

Abstract

Aplikasi kesehatan digital seperti Mobile JKN menjadi solusi penting dalam layanan medis, terutama selama pandemi COVID-19. Namun, ulasan pengguna di Google Play Store mengungkapkan masalah, seperti bug, respons lambat, dan fitur yang belum optimal, yang dapat mengurangi kepercayaan pengguna. Untuk itu, penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Mobile JKN guna memahami persepsi mereka dan mengidentifikasi aspek-aspek yang perlu ditingkatkan. Penelitian ini mengadopsi pendekatan KDD (Knowledge Discovery in Databases), yang meliputi tahapan data selection, pre-processing, transformasi data menggunakan TF-IDF dan Chi-square, serta analisis sentimen dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam menangani klasifikasi teks pada dataset besar dan kompleks. Dataset terdiri dari ulasan pengguna Mobile JKN, yang diklasifikasikan ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 85,5%, dengan performa yang sangat baik dalam mengidentifikasi ulasan negatif (recall tinggi) serta prediksi negatif dan positif yang akurat (precision optimal). Namun, model kurang efektif dalam mengenali ulasan netral dan mendeteksi ulasan positif, kemungkinan akibat representasi data yang belum optimal. Oleh karena itu, diperlukan perbaikan dalam pre-processing dan pemilihan fitur untuk meningkatkan keseimbangan klasifikasi. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan fitur yang tepat dan strategi pre-processing yang optimal dalam meningkatkan performa model analisis sentimen.
IMPLEMENTASI CONTENT-BASED FILTERING PADA SISTEM REKOMENDASI BUKU PERPUSTAKAAN Hanun Dhiya Reswara, Rasyida; Evanita, Evanita; Susanto, Arief
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13312

Abstract

Perpustakaan memiliki peran penting sebagai sumber literasi. Jumlah koleksi buku yang banyak sering kali membuat anggota kesulitan menemukan buku yang sesuai dengan minat atau kebutuhan anggota. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Content-Based Filtering (CBF) dalam sistem rekomendasi buku Perpustakaan Universitas Muria Kudus. Metode ini bekerja dengan menganalisis konten atribut buku untuk memberikan rekomendasi yang relevan berdasarkan kesamaan antar buku. Proses implementasi melibatkan algoritma TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) untuk mengukur relevansi antar konten buku dan Cosine Similarity untuk menghitung tingkat kesamaan antar buku berdasarkan fitur buku. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa Python dengan framework Flask. Sistem ini memiliki dua fitur utama: rekomendasi berbasis pencarian dan rekomendasi berbasis riwayat peminjaman, di mana buku yang pernah dipinjam tidak akan direkomendasikan kembali. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Precision@10. Sampel evaluasi diambil dari 10 pengguna perpustakaan dengan riwayat peminjaman berbeda, dan sistem menghasilkan rata-rata Precision@10 sebesar 0.91, yang mengindikasikan bahwa 91% rekomendasi yang diberikan relevan dengan preferensi pengguna.
PERANCANGAN SISTEM PEMESANAN WARUNG SEBLAK BERBASIS WEBSITE Permatasari, Iis
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13314

Abstract

Persaingan di industri kuliner yang semakin ketat mendorong warung seblak untuk beralih ke sistem pemesanan yang lebih efisien. Metode manual yang masih banyak digunakan sering kali menyebabkan kesalahan pencatatan, antrean panjang, dan sulitnya mengelola pesanan. Penelitian ini merancang sistem pemesanan berbasis website guna meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing bisnis. Sistem ini dikembangkan dengan metode Waterfall, mencakup analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Fitur utamanya meliputi pemesanan online, pencatatan transaksi otomatis, dan laporan penjualan. Hasilnya, pelanggan dapat memesan dan membayar dengan lebih mudah, sementara pemilik usaha bisa mengelola pesanan dengan lebih akurat dan terstruktur. Dengan sistem ini, kesalahan pencatatan berkurang, transaksi lebih cepat, dan pengalaman pelanggan meningkat, menjadikan warung seblak lebih kompetitif.
IMPLEMENTASI FINITE STATE MACHINE (FSM) DAN LINE OF SIGHT (LoS) DALAM PERANCANGAN GAME 2D PETUALANGAN RADEN PANJI INU KERTAPATI Khanan Alqutbhi, Latief; Panji Sasmito, Agung; Rudhistiar, Deddy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13336

Abstract

Pelestarian budaya lokal melalui media digital interaktif seperti game menjadi semakin penting di era modern, terutama untuk mengenalkan cerita rakyat kepada generasi muda agar mereka lebih tertarik mempelajari warisan budaya. Namun, pengembangan game yang menarik membutuhkan implementasi kecerdasan buatan (AI) yang efektif, khususnya untuk mengatur perilaku NonPlayer Character (NPC). Penelitian ini bertujuan mengembangkan game 2D berbasis Android berjudul "Petualangan Raden Panji Inu Kertapati" dengan mengimplementasikan metode Finite State Machine (FSM) dan Line of Sight (LoS) untuk memberikan kecerdasan buatan pada NPC agar menciptakan mekanisme permainan yang dinamis dan efisien. FSM digunakan untuk mengatur state dan transisi perilaku NPC, sementara LoS mengatur kemampuan NPC dalam mendeteksi keberadaan pemain berdasarkan garis pandang. Berdasarkan hasil pengujian fungsional didapat tingkat keberhasilan 100% sesuai. Pengujian metode FSM dan LoS didapat hasil 100% sesuai dan pengujian yang dilakukan kepada 15 user didapatkan hasil 84,44% pemain menyatakan game berjalan dengan baik. Jadi secara keseluruhan, sebagian besar pemain menyatakan bahwa game "Petualangan Raden Panji Inu Kertapati" berjalan dengan baik
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN STATUS KEMISKINAN DI PAPUA Salsabil Haq, Mustaqdimin; Rudhistiar, Deddy; Primaswara Prasetya, Renaldi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13337

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah serius di banyak wilayah Indonesia, termasuk di Provinsi Papua. Berdasarkan data BPS pada Maret 2024, jumlah penduduk miskin di Provinsi Papua mencapai 152,91 ribu orang dengan persentase 17,26%. Masalah kemiskinan di Papua berhubungan erat dengan faktor-faktor sosial, ekonomi, dan geografis yang kompleks, sehingga memerlukan pendekatan yang tepat dalam upaya penanggulangan. Analisis klaster merupakan salah satu pendekatan yang dapat diterapkan, yang memungkinkan pengelompokan wilayah berdasarkan karakteristik kemiskinan yang serupa. Penelitian ini menggunakan metode algoritma K-Means Clustering untuk mengidentifikasi kelompok variabel yang memengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Papua. Dari hasil analisis terhadap 29 data, ditemukan tiga cluster: Cluster 1 (tinggi) terdiri dari 15 daerah, Cluster 2 (sedang) terdiri dari 6 daerah, dan Cluster 3 (rendah) terdiri dari 8 daerah. Hasil ini memberikan wawasan mengenai distribusi kemiskinan yang dapat menjadi acuan bagi pemerintah daerah dalam merumuskan kebijakan yang lebih efektif. Selain itu, penelitian ini juga melakukan pengujian sistem (blackbox) yang menunjukkan bahwa sistem pengelolaan data telah berfungsi dengan baik. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 29 data, sistem yang menggunakan metode K-Means Clustering menunjukkan akurasi 100%, dengan semua data yang diuji sesuai. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam upaya pengurangan kemiskinan di Papua melalui penerapan teknologi analisis data yang tepat
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN BAHAN MAKANAN UNTUK DIET MENGGUNAKAN METODE FAHP (FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) BERBASIS WEB Casimiro, Laurensius; Sasmito, Agung Panji; Pranoto, Yosep Agus
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13338

Abstract

Pemilihan bahan baku makanan yang tepat adalah kunci dalam mencapai tujuan kesehatan melalui program diet, seperti penurunan berat badan atau menjaga kebugaran tubuh. Setiap individu memiliki kebutuhan gizi berbeda, dan bahan baku makanan harus mendukung pemenuhan kebutuhan tersebut tanpa melebihi batas kalori yang ditentukan. Namun, banyak individu kesulitan memilih bahan baku yang sesuai, terutama dalam mempertimbangkan keseimbangan nutrisi, preferensi pribadi, dan keterbatasan waktu. Dalam beberapa kasus, pengguna sudah memiliki daftar bahan baku, tetapi kesulitan memilih yang terbaik berdasarkan criteria relevan. Proses pemilihan yang subjektif dapat mempengaruhi efektivitas diet. Untuk itu, diperlukan sistem yang dapat meranking bahan baku berdasarkan criteria seperti kandungan gizi, kalori, dan preferensi individu. Salah satu metode yang tepat adalah FAHP, yang menggabungkan AHP dan fuzzy untuk menangani masalah ambiguitas. Implementasi sistem dalam aplikasi web memungkinkan pengguna mengaksesnya dengan mudah dan memastikan pemilihan bahan baku yang sesuai dengan tujuan diet secara objektif. Penelitian ini melibatkan dua pengujian, yaitu pengujian Fuzzy AHP dan pengujian blackbox. Hasil pengujian Fuzzy AHP menunjukkan peringkat bahan baku, dengan nilai tertinggi 0,875 pada A2 dada ayam dan terendah 0,125 pada A1 apel. Pengujian blackbox berhasil memenuhi tujuan pengujian dengan uji fungsionalitas pada 5 page website. Kedepannya, diharapkan aplikasi dapat dilanjutkan dengan versi mobile.
IMPLEMENTASI HIERARCHICAL FINITE STATE MACHINE (HFSM) DAN ALGORITMA PATHFINDING DALAM PENGEMBANGAN GAME PETUALANGAN 2D "PETUALANGAN RATO BILI" BERBASIS ANDROID Taralandu, Deriatno; Santi Wahyuni, Febriana; Vendyansyah, Nurlaily
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13339

Abstract

Industri game terus mengalami perkembangan pesat dengan berbagai inovasi, termasuk dalam genre petualangan yang menggabungkan eksplorasi dan alur cerita yang menarik. Penelitian ini berfokus pada pengembangan game Petualangan Rato Bili, sebuah game petualangan 2D berbasis Android yang diadaptasi dari cerita rakyat Sumba Barat Daya. Implementasi metode Hierarchical Finite State Machine (HFSM) digunakan untuk mengelola perilaku Non-Player Character (NPC), sedangkan algoritma A Pathfinding diterapkan untuk menentukan jalur optimal dalam permainan. Pengembangan game dilakukan menggunakan game engine Unity 2022, dengan tiga level permainan yang memiliki tingkat kesulitan berbeda. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box untuk mengevaluasi fungsionalitas sistem, mencakup transisi antar state NPC dan mekanisme navigasi karakter dalam lingkungan permainan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode HFSM 100% berhasil diterapkan ditandai dengan lancarnya perubahan state NPC secara sistematis sesuai dengan kondisi permainan, kemudian algoritma A* Pathfinding 100% berhasil diterapkan ditandai dengan NPC bergerak secara dinamis dalam menemukan jalur terpendek. Adapun pengujian menu utama dan pengujian stress testing dengan perolehan 100% berhasil ditandai dengan fungsionalitas ui yang sesuai harapan serta game yang berjalan normal pada perangkat android
PREDIKSI KELULUSAN NILAI KALKULUS MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES Fajriansyah, Annas; Yusup, Dadang; Prihandini, Kamal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13343

Abstract

Kalkulus adalah salah satu mata pelajaran dasar yang perlu dipelajari di program studi teknik informatika fakultas ilmu komputer. Bagi Sebagian mahasiswa yang khususnya di fakultas Teknik informatika, Kalkulus merupakan mata pelajaran yang dianggap cukup sulit yang mengakibatkan mereka harus mengulang mata pelajaran kalkulus. Padahal mata pelajaran ini penting bagi mereka untuk itu, pada penelitian ini memprediksi pembelajaran kalkulus dengan menerapkan proses data mining menggunakan metode Naïve Bayes (kernel) untuk memprediksinya. Proses penelitian ini menerapkan Cross Industry Metodologi Starndard Process for Data Mining (CRIPS-DM) dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes(kernel). Penelitian ini yang menggunakan data dari mahasiswa Angkatan 2016, 2017, 2018, dan 2019. Penelitian ini mencari akurasi yang lebih baik dan melihat kelas mana saja yang sangat berpengaruh kepada lulus tidak nya mahasiswa pada matakuliah kalkulus pada pengujian akan membandingkan antara rasio 60:40, 70:30, dan 80:20. Hasil dari penelitian ini memprediksi kelulusan pada mata pelajaran kalkulus dengan menggunakan algoritma naïve bayes dengan nilai akurasi tertinggi yaitu 93.83% pada rasio 60:40.

Page 331 of 384 | Total Record : 3835

 329   330   331   332   333 

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