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
 375   376   377   378   379 
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH TERBARU TENTANG PENDISTRIBUSIAN GAS ELPIGI SUBSIDI PADA MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SVM Fathoni, Fathoni; Lifiano Jamot Munthe, Gabriel; Yasir Alghifari, Muhammad
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.v9i4.14213

Abstract

Kebijakan pemerintah terbaru mengenai pendistribusian gas elpiji subsidi hanya melalui pangkalan resmi Pertamina menuai berbagai respons dari masyarakat, khususnya di media sosial X (Twitter). Permasalahan muncul karena perubahan sistem ini dinilai menyulitkan masyarakat tertentu, serta menimbulkan keresahan terkait aksesibilitas dan kelangkaan pasokan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan tersebut dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Data dikumpulkan melalui proses crawling menggunakan sejumlah kata kunci relevan selama periode 1 Februari hingga 28 Februari 2025. Setelah itu data diproses melalui tahapan preprocessing, normalisasi, ekstraksi fitur menggunakan metode N-gram, serta pelabelan sentimen secara otomatis dengan bantuan pustaka TextBlob. Berdasarkan hasil analisis terhadap 1.091 data, ditemukan bahwa sentimen publik didominasi oleh sentimen positif sebesar 47,3%, diikuti oleh sentimen negatif sebesar 27,0%, dan sentimen netral sebesar 25,7%. Evaluasi performa model menunjukkan tingkat akurasi sebesar 68,35%, dengan kinerja terbaik pada klasifikasi sentimen positif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa masyarakat cenderung menerima kebijakan tersebut secara positif, meskipun masih terdapat kekhawatiran yang perlu diantisipasi melalui strategi komunikasi publik yang lebih informatif, terbuka, dan berkelanjutan.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA DI TWITTER TERHADAP SISTEM PERPAJAKAN ‘CORETAX’ MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Fathoni, Fathoni; Faradhisa Ansori, Audia; Nailah Ramadhani, Indira; Rahmi Anissa, Cahya; Amelia Putri, Shinta
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.v9i4.14214

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap sistem perpajakan digital Coretax melalui media sosial Twitter dengan menggunakan metode Naive Bayes. Data dikumpulkan dari aplikasi X sebanyak 1009 tweet, yang setelah melalui proses pembersihan menghasilkan 899 data bersih. Sentimen dalam tweet diklasifikasikan ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Proses analisis melibatkan tahapan crawling data, preprocessing teks (tokenizing, stopword removal, dan stemming), serta pembobotan menggunakan TF-IDF sebelum diklasifikasikan oleh algoritma Naive Bayes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 77%, dengan performa lebih baik pada sentimen negatif dan netral dibandingkan sentimen positif. Ketidakseimbangan jumlah data pada masing-masing kategori menjadi salah satu faktor penyebab ketidaktepatan klasifikasi. Penelitian ini memberikan gambaran awal terhadap persepsi publik mengenai implementasi Coretax, serta menunjukkan potensi penggunaan analisis sentimen sebagai alat bantu evaluasi sistem layanan digital pemerintah. Temuan ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pengembang dan instansi perpajakan untuk meningkatkan kualitas layanan, khususnya dalam aspek pengalaman pengguna, aksesibilitas, dan efisiensi sistem Coretax ke depannya.
DETEKSI POHON PINUS PADA CITRA UDARA MENGGUNAKAN METODE LOCAL MAXIMA Risza Purnomo, Muhammad; Yanuarsyah, Iksal; Agustian Hudjimartsu, Sahid
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14241

Abstract

Hutan pinus merupakan salah satu hutan produksi yang dikelola oleh Perum Perhutani. Sukabumi merupakan salah satu kawasan hutan pinus di Jawa Barat yang berada di bawah lingkup Perum Perhutani. Berdasarkan kesesuaian kawasan hutan Kesatuan Pemangkuan Hutan (KPH) yang bersumber dari Perhutani, wilayah Sukabumi memiliki luas hutan pinus sebesar 45.946,55 Ha. Untuk meningkatkan produktivitas hutan pinus perlu dilakukan penajaman sumber daya, salah satunya dengan melakukan perhitungan pohon pinus. Perhitungan pohon pinus akan membutuhkan waktu yang lama jika perhitungan jumlah pohon pinus dilakukan secara konvensional. Oleh karena itu, diperlukan suatu solusi untuk mempermudah dan mempersingkat proses perhitungan pohon pinus. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil analisis otomatisasi perhitungan jumlah pohon dari citra udara dengan metode local maxima dengan menggunakan 2 parameter, yaitu tinggi dan ukuran jendela. Sampel yang dideteksi adalah citra udara pohon pinus dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh yaitu drone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode local maxima diperoleh nilai rata-rata comission error sebesar 0.07, nilai rata-rata omission error sebesar 0.14 dan akurasi secara keseluruhan sebesar 0.81
KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA VECTOR MACHINE (SVM) Ariyanto Pamungkas, Guntur; Rahmadewi, Reni; Purwita Sary, Indri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14243

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia, sehingga deteksi dini menjadi hal yang sangat penting untuk mencegah risiko fatal. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan risiko penyakit jantung dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Permasalahan yang diangkat adalah masih tingginya angka kematian akibat keterlambatan dalam pemeriksaan dini serta kurangnya akses informasi terkait penyakit jantung. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari situs Kaggle dan mencakup berbagai atribut demografis dan medis. Tahapan penelitian mencakup pra-pemrosesan data, pelatihan model menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF), serta optimasi parameter dengan grid search dan k-fold cross-validation. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, confusion matrix, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memiliki performa tinggi, dengan akurasi sebesar 96% pada data latih dan 100% pada data uji. Temuan ini membuktikan bahwa SVM efektif dalam mendeteksi risiko penyakit jantung dan berpotensi besar untuk diterapkan dalam sistem pendukung keputusan klinis
IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI DENGAN METODE TRANSFER LEARNING MOBILENET - SUPPORT VECTOR MACHINE Lizard Sambawo Dimara, Denis; Rahmat, Basuki; Maulana, Hendra
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14245

Abstract

Padi adalah komoditas utama dalam sektor pertanian Indonesia yang sangat rentan terhadap penyakit seperti brown spot, bacterial blight, blast, dan tungro, yang dapat menurunkan hasil panen secara signifikan. Proses identifikasi penyakit secara manual oleh petani dinilai kurang efisien dan sering kali menghasilkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi penyakit pada daun padi dengan menggunakan teknologi transfer learning, yang menggabungkan MobileNetV3-Small dan Support Vector Machine (SVM). Metode yang diterapkan mencakup pemrosesan dataset citra daun padi yang meliputi empat jenis penyakit, serta penggunaan teknik augmentasi data untuk meningkatkan keragaman dan kualitas data pelatihan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kombinasi MobileNetV3-Small dan SVM memberikan akurasi tertinggi yaitu 99,66%, yang lebih unggul dibandingkan model MobileNetV3-Small 99,24% dan SVM 95,02% secara terpisah. Berdasarkan analisis confusion matrix, model ini terbukti sangat akurat dalam mengklasifikasikan penyakit meskipun ada beberapa kesalahan pada kelas-kelas dengan kesamaan visual yang tinggi
PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI K-NN DENGAN VARIASI JARAK, NAIVE BAYES, LOGISTIC REGRESSION, DAN DECISION TREE UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA Swastyani, Resa; Santoso, Herdiesel
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.v9i4.14255

Abstract

Pendidikan tinggi berfungsi sebagai pilar utama dalam pengembangan kualitas sumber daya manusia, dan tingkat kelulusan mahasiswa menjadi indikator keberhasilan institusi. Beberapa institusi menghadapi permasalahan dalam mempertahankan tingkat kelulusan yang tinggi, rendahnya kelulusan mencerminkan hambatan dalam pembelajaran atau kualitas pengajaran. Oleh karena itu, prediksi kelulusan mahasiswa penting agar institusi dapat mengantisipasi permasalahan akademik lebih awal dan mengambil langkah-langkah strategis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa algoritma klasifikasi, yaitu k-Nearest Neighbors (k-NN) dengan berbagai metrik jarak (Manhattan, Euclidean, Minkowski), Naïve Bayes, Logistic Regression, dan Decision Tree, untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi, presisi, recall, F1-score, dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes adalah metode terbaik dengan akurasi 87,5%, presisi 86%, recall 80%, F1-score 83%, dan AUC 93,1%. Model ini optimal karena fitur Indeks Prestasi Semester (IPS) memiliki distribusi yang sesuai dengan asumsi Gaussian. Sebaliknya, Decision Tree memiliki performa terendah dengan akurasi 77,5% dan rentan terhadap overfitting. Faktor utama yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa adalah status pekerjaan (30,8%) dan IPS Semester 4 (25,7%). Penelitian ini diharapkan dapat mendukung institusi pendidikan dalam memilih metode klasifikasi yang tepat serta merancang strategi akademik berdasarkan faktor utama yang mempengaruhi kelulusan.
ANALISIS KEAMANAN INFORMASI RUMAH SAKIT MENGGUNAKAN COBIT 2019 DENGAN FOKUS DOMAIN APO13 :SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Aidil Firdaus, Dimaz; Ilham, Ilham
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.v9i4.14256

Abstract

Transformasi digital telah memberikan dampak besar pada sektor pelayanan kesehatan, termasuk dalam pengelolaan sistem informasi di fasilitas kesehatan. Namun, berbagai permasalahan terkait keamanan data seperti ancaman kebocoran informasi, serangan dunia maya, serta minimnya pemahaman petugas masih menjadi kendala utama. Studi ini menganalisis penerapan pengamanan data di rumah sakit dengan pendekatan kerangka kerja COBIT 2019, khususnya pada domain APO13 (Pengelolaan Keamanan) melalui tinjauan literatur sistematis. Hasil kajian mengungkapkan bahwa sebagian besar institusi kesehatan baru mencapai tingkat kematangan Level 2-3, belum memenuhi standar optimal Level 4, dengan tantangan utama pada kebijakan, sarana prasarana, dan sumber daya manusia. Solusi yang ditawarkan mencakup program pelatihan berkelanjutan, penyempurnaan regulasi keamanan, penguatan sistem proteksi, serta evaluasi rutin. Temuan ini diharapkan gara bisa menjadi acuan terhadap rumah sakit dalam mengembangkan memaksimalkan keamanan informasi untuk menjamin perlindungan data pasien dan kualitas layanan kesehatan.
RANCANG BANGUN APLIKASI BANK SAMPAH KENCANA SURABAYA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT Azzam Priyanto, Moh.; Cahyo Wibowo, Nur; Saka Fitri, Anindo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14257

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong inovasi dalam berbagai bidang, termasuk pengelolaan sampah. Bank Sampah Kencana di Surabaya menghadapi kendala dalam pencatatan transaksi yang masih dilakukan secara manual, sehingga berisiko menimbulkan kesalahan dan menurunkan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Smart BSK berbasis Android untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan data dan mempermudah interaksi antara petugas dan nasabah. Metode Rapid Application Development (RAD) digunakan untuk mempercepat proses pengembangan melalui tahapan iterasi yang intensif, yang dalam penelitian ini dilakukan sebanyak dua kali melalui workshop design. Pengujian sistem dilakukan menggunakan black box testing untuk memastikan fungsionalitas aplikasi berjalan dengan benar, serta User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur tingkat penerimaan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi Smart BSK telah memenuhi kebutuhan fungsional dan mampu meningkatkan efisiensi operasional Bank Sampah Kencana. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung pengelolaan sampah berbasis komunitas secara lebih terstruktur dan modern
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM INVENTORY MANAGEMENT GUDANG BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN FIRESTORE DATABASE Raihan Romadhoni, Moh; Cahyo Wibowo, Nur; Satria Yudha Kartika, Dhian
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14258

Abstract

Sektor manufaktur, yang merupakan pilar utama pembangunan ekonomi, kini mengalami perubahan besar berkat inovasi digital terkini yang dikenal sebagai "Industri 4.0." Transformasi ini telah mengubah secara signifikan cara operasional bisnis dijalankan. CV. Cahaya Mulya Abadi merupakan perusahaan manufaktur yang mengalami permasalahan dalam pengelolaan stok barang yang masih dilakukan secara manual, sehingga sering terjadi keterlambatan pencatatan dan ketidaksesuaian data stok. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi manajemen inventory berbasis website guna memudahkan pengelolaan stok barang. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model V-Model dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan database Firestore, dan diuji melalui unit testing, integration testing, system testing, serta acceptance testing. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsionalitas sistem berjalan dengan baik (pass), serta mampu mendukung pengelolaan stok secara online melalui berbagai perangkat. Dengan diterapkannya sistem ini, diharapkan proses manajemen inventory di CV. Cahaya Mulya Abadi menjadi lebih cepat, akurat, dan efisien
SISTEM KEAMANAN BERBASIS HOST-BASED INTRUSION DETECTION SYSTEM (HIDS) MENGGUNAKAN WAZUH Kamil, Alvin; Tahir, Muhlis; Juliah, Siti; Misfarah, Misfarah; Laviva Rahmat, Aini; Dwi Mahendra, Yudha
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14267

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat meningkatkan kebutuhan akan sistem keamanan jaringan yang lebih andal, terutama akibat semakin meluasnya pengetahuan mengenai hacking dan cracking, serta kemudahan akses terhadap alat bantu serangan. Salah satu ancaman yang krusial adalah serangan brute force terhadap protokol SSH pada server. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem keamanan berbasis Host-based Intrusion Detection System (HIDS) menggunakan Wazuh, dengan pendekatan metode Waterfall yang terdiri dari lima tahap: requirement, design, implementation, verification, dan maintenance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mendeteksi serangan brute force secara efektif dan memberikan peringatan secara real-time kepada administrator melalui Bot Telegram. Dengan demikian, sistem HIDS berbasis Wazuh ini terbukti efektif dan efisien dalam mendeteksi serangan terhadap server

Page 377 of 384 | Total Record : 3835

 375   376   377   378   379 

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