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
 368   369   370   371   372 
SISTEM INFORMASI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU BERBASIS WEB PADA DAYCARE DAN PRE SCHOOL ANANDA MANDIRI SLAWI Amanda, Yuliah; Widyatmojo, Galih; Handayani Ujianti, Mutiara
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14059

Abstract

Pendidikan pra sekolah, yang sering disebut sebagai Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD), bertujuan untuk mendukung perkembangan fisik, emosional, sosial, dan kognitif anak melalui berbagai aktivitas belajar yang menyenangkan. Sistem pencatatan penerimaan peserta didik baru di Daycare dan Pre School Ananda Mandiri Slawi masih dilakukan secara konvensional, panitia mencatat data ke dalam buku besar dan menyerahkannya kepada Kepala Sekolah setiap sebulan sekali. Formulir pendaftaran berisi informasi awal calon peserta, yang kemudian dicatat dalam buku besar sebagai catatan resmi dan referensi administrasi. Namun, proses ini sering mengalami masalah karena formulir pendaftaran dan berkas persyaratan sering tercecer, ditambah lagi dengan keterbatasan ruang penyimpanan. Permasalahan yang akan diteliti adalah bagaimana sistem informasi penerimaan peserta didik baru berbasis web pada Daycare dan Pre School Ananda mandiri Slawi. Metodologi penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data yaitu metode observasi, metode interview, library research. Metode perancangan yang digunakan adalah metode Unified Model Language (UML) melalui beberapa tahapan yaitu pembuatan use case diagram, pembuatan activity diagram, pembuatan sequence diagram, dan pembuatan class diagram. Pihak yang terlibat pada pendaftaran adalah calon peserta, wali murid, panitia, dan kepala sekolah. Hasil yang diperoleh adalah data pendaftaran dan data pembayaran.
ANALISIS SENTIMEN PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS DALAM MENDUKUNG SDGS MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES Tsabitah, Laila; Aulia Karima, Dzakiah; Diva Putri Munaspin, Zahra; Merisca Titiana, Nuke; Fathoni, Fathoni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14060

Abstract

Program Makan Siang Gratis merupakan langkah strategis pemerintah dalam upaya meningkatkan asupan gizi anak-anak sekolah. Inisiatif ini menarik perhatian publik dan banyak dibahas di media sosial, namun belum banyak dilakukan kajian mendalam terhadap opini masyarakat dari data tidak terstruktur seperti ulasan daring, khususnya yang dikaitkan dengan pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), yakni SDG 2 (Tanpa Kelaparan) dan SDG 3 (Kesehatan yang Baik dan Kesejahteraan). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen publik terhadap program tersebut sebagai dasar dalam analisis kebijakan berbasis data. Metode yang digunakan adalah algoritma klasifikasi Naïve Bayes dengan memanfaatkan 656 ulasan dari platform Kaggle yang telah diproses melalui tahapan preprocessing dan transformasi fitur menggunakan TF-IDF. Dataset kemudian diuji dalam tiga skenario pembagian data latih dan data uji untuk mengukur performa model. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 89,93%, presisi 88,64%, recall 89,93%, dan F1-score 86,42%, dengan mayoritas sentimen bersifat positif sebesar 89,9%, sementara sentimen negatif sebesar 7,9% dan netral 2,3%. Temuan ini mengindikasikan respons positif masyarakat terhadap implementasi Program Makan Siang Gratis, yang turut mendukung pemenuhan kebutuhan gizi anak sekolah. Meski begitu, akurasi dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dan netral masih perlu ditingkatkan guna menghasilkan model yang lebih optimal.
CHATGPT SEBAGAI ALAT BANTU PENCARIAN REFERENSI: ANALISIS PENGGUNAAN OLEH MAHASISWA SISTEM INFORMASI UNSRI DALAM MENYUSUN TUGAS AKHIR Angelina Tompunu, Keisha; Demetria, Putri; Salsa Kinanty, Reina; Fathoni, Fathoni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14062

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan semakin mempengaruhi berbagai aspek akademik, termasuk dalam proses pencarian referensi untuk penyusunan tugas akhir. Salah satu Artificial Intelligence (AI) yang saat ini banyak digunakan oleh mahasiswa adalah ChatGPT, yang menawarkan akses cepat terhadap berbagai informasi. Namun, meningkatnya intensitas penggunaan ChatGPT memunculkan potensi ketergantungan serta menurunnya kemampuan berpikir kritis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penggunaan ChatGPT oleh mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Universitas Sriwijaya dalam menyusun tugas akhir, serta mengidentifikasi potensi ketergantungan yang terjadi. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan pendekatan Behavioral Analytics. Data diperoleh melalui kuesioner yang terdiri dari pertanyaan tertutup dan terbuka, lalu dianalisis secara statistik deskriptif untuk mengidentifikasi pola penggunaan, persepsi, serta kecenderungan ketergantungan mahasiswa terhadap ChatGPT. Hasil menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa merasa terbantu oleh ChatGPT dalam menemukan referensi, menjabarkan ide, dan mempercepat penulisan. Sebanyak 45,1% responden lebih memilih ChatGPT daripada mencari referensi mandiri, dan 56,9% menyatakan kesulitan menyelesaikan tugas akhir tanpa ChatGPT. Meskipun demikian, terdapat kesadaran di kalangan mahasiswa untuk tetap melakukan verifikasi dan menjaga orisinalitas akademik.
IMPLEMENTASI METODE WATERFALL UNTUK SISTEM INFORMASI PENGGUNAAN RUANG BERBASIS WEB: STUDI KASUS: PT. TELKOM KUDUS Dhinarista Wulandari, Ammalia; Budianita, Avira; Ulya, Saiful
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14064

Abstract

Kemajuan teknologi telah memberikan kemudahan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam pengelolaan fasilitas di lingkungan kerja. Di PT. Telkom Kudus, sistem penggunaan ruang rapat sebelumnya masih dilakukan secara manual, yang sering kali menyebabkan terjadinya benturan jadwal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sebuah sistem penggunaan ruang berbasis web yang memungkinkan karyawan melakukan pemesanan ruangan secara lebih efektif dan efisien. Pengembangan sistem ini melalui beberapa tahapan penting, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan agar tetap berfungsi dengan optimal. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, dan CSS, dengan basis data MySQL yang dikelola melalui phpMyAdmin. Fitur utama dalam sistem ini mencakup pencatatan data ruangan, informasi pengguna yang melakukan pemesanan, prosedur pengembalian ruangan, serta riwayat penggunaan ruangan. Dengan adanya sistem ini, karyawan dapat mengakses informasi dan melakukan penggunaan ruang kapan saja tanpa khawatir terjadi benturan jadwal. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi kerja dan mengoptimalkan pemanfaatan fasilitas yang tersedia di perusahaan.
OPTIMALISASI PEMETAAN SUMBERDAYA DESA PEGAGAN MELALUI PENGEMBANGAN DESAIN APLIKASI GIS DENGAN METODE RAD Tri Mukti, Aryanto; Rahaningsih, Nining; Danar Dana, Raditya; Lukman Rohmat, Cep
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14065

Abstract

Pemetaan sumber daya Desa yang akurat dan real-time masih menjadi tantangan bagi pengelolaan Desa, terutama Pengelolaan sumber daya desa yang efektif memerlukan data spasial yang akurat dan mudah diakses. Namun, keterbatasan dalam pemetaan yang real-time masih menjadi kendala di banyak desa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi WebGIS guna mendukung pemetaan sumber daya desa secara digital. Metode yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) untuk merancang sistem yang interaktif dan efisien. Data diperoleh melalui observasi lapangan, wawancara dengan aparat desa, serta pemanfaatan OpenStreetMap. Aplikasi yang dikembangkan diuji menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk mengukur kemudahan penggunaan dan efektivitas sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa WebGIS mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data geografis, menyediakan peta interaktif yang memudahkan akses informasi bagi masyarakat dan pemerintah desa. Skor SUS sebesar 72,525 menunjukkan bahwa aplikasi ini tergolong baik (Good) dan user-friendly. Dengan demikian, WebGIS Desa Pegagan dapat menjadi model pengembangan sistem informasi geografis di desa lain untuk mewujudkan tata kelola yang transparan, partisipatif, dan berkelanjutan.
IMPLEMENTASI UNIT TESTING, INTEGRATION TESTING, SYSTEM TESTING, DAN VALIDATION TESTING PADA APLIKASI BERBASIS WEBSITE: STUDI KASUS: KAFE SATURDAYS Valerian, Alvin; Bernady, Delon; Wahyudi, Ferry; Pratama Dinatha, Jonathan; Dhylan Barletyano, One
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14067

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong adopsi aplikasi berbasis website dalam mendukung operasional bisnis, termasuk di sektor kuliner seperti Kafe Saturdays. Dalam implementasinya, sistem kafe ini menghadapi sejumlah permasalahan, seperti kesalahan dalam proses pemesanan, ketidaksesuaian data stok, serta gangguan saat sistem digunakan secara bersamaan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kualitas sistem melalui empat metode pengujian perangkat lunak, yaitu unit testing, integration testing, system testing, dan validation testing. Unit testing dilakukan dengan pendekatan white box testing untuk memastikan bahwa setiap fungsi CRUD berjalan dengan benar. Sementara itu, integration testing, system testing, dan validation testing menggunakan pendekatan black box testing untuk menguji integrasi antar modul, stabilitas sistem secara menyeluruh, dan kesesuaian fitur sistem dengan kebutuhan pengguna akhir. Proses pengujian dilakukan secara sistematis dengan skenario yang mewakili kondisi nyata penggunaan aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sebagian besar fitur berjalan sesuai spesifikasi, modul berfungsi dengan baik, dan data tetap konsisten. Namun, ditemukan kendala pada validasi input dan penurunan performa ketika sistem menerima beban tinggi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan metode pengujian yang terstruktur mampu meningkatkan kualitas perangkat lunak serta memberikan pengalaman pengguna yang lebih optimal.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN DEEPSEEK AI DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES Rafli Maulana, Muhammad; Yasyfi Imran, Athallah; Fathoni, Fathoni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14070

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi DeepSeek AI di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dengan meningkatnya penggunaan kecerdasan buatan, khususnya model bahasa besar (LLM), penting untuk memahami persepsi publik terhadap teknologi tersebut. Dataset berisi 15.124 ulasan dianalisis melalui tahapan preprocessing, seperti case folding, penghapusan angka dan tanda baca, stopword removal, tokenisasi, serta transformasi TF-IDF. Model Naïve Bayes yang digunakan mampu mengklasifikasikan sentimen menjadi kategori positif, negatif, dan netral. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 87,77%, dengan performa terbaik pada sentimen positif. Meskipun demikian, model masih mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi sentimen netral secara akurat. Penelitian ini menunjukkan efektivitas Naïve Bayes dalam analisis teks tidak terstruktur, serta pentingnya pengembangan lebih lanjut melalui pendekatan hybrid atau penggunaan fitur linguistik kontekstual. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pengembang aplikasi dalam meningkatkan kualitas layanan dan respons terhadap kebutuhan pengguna.
IDENTIFIKASI TEKNOLOGI YANG DOMINAN DALAM PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PEMESANAN ONLINE : SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Aditya Permana, Muhammad; Wilonotomo, Wilonotomo; Assiroj, Priati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14071

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya kebutuhan masyarakat terhadap sistem pemesanan online yang cepat, efisien, dan fleksibel. Banyak penelitian telah dilakukan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi pemesanan online, namun belum ada telaah menyeluruh yang mengidentifikasi teknologi dominan yang digunakan dalam pengembangannya. Oleh karena itu, diperlukan analisis sistematis terhadap penelitian-penelitian terdahulu agar diperoleh gambaran komprehensif mengenai metode pengembangan, platform, dan bahasa pemrograman yang paling umum dan efektif. Melalui tinjauan sistematis menggunakan protokol PRISMA, penelitian ini menganalisis 30 artikel terpilih dari total lebih dari 39.000 artikel yang ditemukan. Hasilnya menunjukkan dominasi metode Waterfall, penggunaan platform berbasis website, serta pemanfaatan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Penelitian ini memberikan panduan teknologi yang dapat menjadi acuan dalam pengembangan sistem informasi pemesanan online yang lebih efisien dan relevan dengan kebutuhan masa kini.
IMPLEMENTASI CHATBOT BERBASIS DIALOGFLOW UNTUK REKOMENDASI TEMPAT NONGKRONG DI SEMARANG Rizki, Tita; Wibisono, Setyawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14076

Abstract

Dalam era digital saat ini, pencarian informasi mengenai tempat nongkrong menjadi kebutuhan bagi banyak orang, terutama anak muda. Namun, menemukan rekomendasi tempat yang sesuai dengan preferensi tertentu sering kali memerlukan waktu yang lama karena harus menyaring informasi dari berbagai sumber. Permasalahan ini mendorong perlunya sistem cerdas yang mampu memberikan informasi secara cepat, tepat, dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot berbasis Dialogflow yang mampu memberikan rekomendasi tempat nongkrong di Semarang. Chatbot ini diintegrasikan dengan aplikasi Telegram dan menggunakan teknologi Natural Language Processing (NLP) untuk memahami serta merespons permintaan pengguna secara lebih natural. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box untuk menguji fungsionalitas sistem, serta System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa chatbot ini memiliki tingkat akurasi tinggi dalam memberikan rekomendasi, dengan skor SUS sebesar 85,7 yang menunjukkan bahwa sistem ini dinilai efektif, mudah digunakan dan bermanfaat dalam membantu pengguna dalam menemukan tempat nongkrong yang sesuai dengan preferensi mereka di Semarang.
PREDIKSI RISIKO DIABETES DENGAN METODE NAIVE BAYES: IDENTIFIKASI FAKTOR RISIKO UTAMA DAN EVALUASI AKURASI MODEL Davinka Sembiring Depari, Alrayssa; Cha Kirana, Cha; Nissa Oktariana, Choirun; Akbar, Fahmi; Fathoni, Fathoni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14078

Abstract

Diabetes merupakan salah satu penyakit kronis yang terus meningkat secara global, termasuk di Indonesia. Pendeteksian dini terhadap risiko diabetes sangat penting untuk mencegah komplikasi serius yang dapat terjadi di masa depan. Permasalahan utama dalam prediksi diabetes terletak pada keterbatasan data klinis, distribusi kelas yang tidak seimbang, serta rendahnya akurasi dalam mendeteksi pasien yang benar-benar mengidap diabetes. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kemampuan algoritma Naive Bayes dalam memprediksi risiko diabetes, mengidentifikasi faktor risiko utama, serta meningkatkan akurasi model melalui teknik seleksi fitur dan evaluasi performa model. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data dari platform Kaggle, pra-pemrosesan data (transformasi dan pemilihan atribut), pembagian data menjadi data training dan testing, serta penerapan algoritma Naive Bayes menggunakan aplikasi RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naive Bayes mampu mencapai akurasi sebesar 76,05%, dengan recall sebesar 57,34% untuk pasien yang mengidap diabetes dan precision sebesar 68,05%. Meskipun model cukup andal dalam mengidentifikasi pasien sehat, performa dalam mendeteksi pasien diabetes masih dapat ditingkatkan melalui pemilihan fitur yang tepat dan penggunaan dataset yang lebih seimbang. Penelitian ini memberikan gambaran mengenai potensi dan keterbatasan algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi risiko diabetes, serta dapat dijadikan dasar untuk pengembangan sistem prediksi kesehatan yang lebih akurat dan aplikatif di masa depan.

Page 370 of 384 | Total Record : 3835

 368   369   370   371   372 

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