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 4,631 Documents
 405   406   407   408   409 
IMPLEMENTASI SISTEM ERP ODOO DALAM PENGELOLAAN PERSEDIAAN STOK TENUN TROSO: Alifa Marsha Rahmania; Lu’lu’il Laili; Wahyu Dhani Prayoga; Ahmad Muhajir; Supriyono Supriyono
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16970

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Outfit Viral yang bergerak di bidang konveksi Tenun Troso telah memanfaatkan berbagai platform e-commerce dalam proses penjualannya, namun masih menghadapi permasalahan ketidaksinkronan data stok antar kanal penjualan dan gudang. Kondisi tersebut menyebabkan perbedaan jumlah persediaan dan berpotensi menimbulkan kesalahan pemenuhan pesanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) berbasis Odoo dalam pengelolaan persediaan guna menghasilkan integrasi data stok yang terpusat dan real-time. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi dan studi dokumen, dengan tahapan analisis proses bisnis As-Is, dokumen prosess, serta perancangan sistem To-Be. Implementasi sistem dilakukan menggunakan Odoo Community Edition dengan modul Sales, Inventory, dan Manufacturing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan ERP Odoo mampu menyinkronkan data persediaan antara proses penjualan, produksi, dan gudang secara terintegrasi, sehingga meningkatkan akurasi pencatatan stok, efisiensi proses bisnis, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat bagi UMKM Outfit Viral
IMPLEMENTASI ALGORITMA PRIORITY SCHEDULING – FIRST IN FIRST OUT PADA SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN RUANGAN BERBASIS WEB DI UNIVERSITAS ALMA ATA Rizki Ramadhan; Andri Pramuntadi; Ahmad Subhan Yazid; Dhina Puspasari Wijaya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16971

Abstract

Pengelolaan fasilitas ruangan di Universitas Alma Ata saat ini masih dilakukan secara konvensional, yang mengakibatkan masalah efisiensi seperti bentrok jadwal (double booking) dan ketiadaan transparansi informasi ketersediaan ruangan secara real-time. Selain itu, penyelesaian konflik jadwal sering kali bersifat subjektif tanpa parameter yang jelas. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Informasi Peminjaman Ruangan Berbasis Web yang menerapkan algoritma hibrida: Priority Scheduling dan First In First Out (FIFO) untuk menangani konflik jadwal secara otomatis dan objektif. Sistem dikembangkan dengan metode Waterfall, menggunakan bahasa PHP, kerangka kerja CodeIgniter 3, dan basis data PostgreSQL. Dalam sistem ini, Priority Scheduling berfungsi sebagai penentu keputusan utama berdasarkan akumulasi bobot prioritas pemohon dan jenis kegiatan, sedangkan algoritma FIFO digunakan sebagai mekanisme tie-breaker (pemecah seri) untuk memprioritaskan pengajuan yang lebih awal jika nilai prioritas setara. Hasil pengujian menggunakan Black Box Testing menunjukkan fitur fungsional berjalan sesuai spesifikasi. Pengujian Algorithm Scenario Testing membuktikan bahwa logika sistem mampu mendeteksi konflik dan memberikan rekomendasi keputusan yang akurat: memenangkan prioritas yang lebih tinggi secara mutlak, dan menerapkan keadilan waktu (FIFO) saat prioritas seimbang
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP FLUKTUASI HARGA ETHEREUM MENGGUNAKAN NLP DAN MACHINE LEARNING Audi Rahma Firdasari; Sri Eniyati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16982

Abstract

Perkembangan cryptocurrency, khususnya ethereum telah menarik perhatian banyak kalangan karena volatilitas harga yang tinggi karena dipengaruhi oleh faktor-faktor ekonomi dan sentimen pasar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara sentimen pengguna twitter dengan fluktuasi harga ethereum menggunakan teknologi Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning (ML). Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data tweet tentang ethereum, pra-pemrosesan data, serta analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data harga ethereum diperoleh dari sumber informasi kripto. Hasil analisis menunjukkan bahwa meskipun terdapat fluktuasi antara sentimen positif dan negatif di twitter, korelasi antara sentimen publik dan pergerakan harga ethereum sangat lemah, dengan nilai koefisien korelasi yang rendah
STRATEGI PENCEGAHAN KEBOCORAN DATA PADA PLATFORM E-COMMERCE DI INDONESIA Ibnu Mas’ud; Saemah Saemah; Nita Yunita; Neng Tia Fitria; Aditya Farhan Fadlurrohman; Muhammad Ridwan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16986

Abstract

Perkembangan pesat perdagangan elektronik (e-commerce) mendorong peningkatan pengelolaan data pengguna yang bersifat sensitif, seperti data pribadi dan transaksi, sehingga meningkatkan risiko terjadinya kebocoran data. Permasalahan yang dihadapi adalah belum optimalnya penerapan strategi keamanan data pada platform e-commerce yang menyebabkan kerentanan terhadap serangan siber dan penyalahgunaan informasi. Artikel ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis strategi pencegahan kebocoran data pada platform e-commerce di Indonesia. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan menelaah artikel ilmiah, regulasi, dan laporan terkait keamanan data yang dipublikasikan pada periode tertentu. Hasil kajian menunjukkan bahwa strategi pencegahan yang efektif meliputi penerapan enkripsi end-to-end, kontrol akses berbasis prinsip least privilege, kepatuhan terhadap regulasi perlindungan data, serta penguatan tata kelola dan manajemen risiko organisasi. Strategi terpadu tersebut mampu meminimalkan risiko kebocoran data dan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap platform e-commerce
IMPLEMENTASI MONITORING DAN PENCEGAHAN SERANGAN DEFACEMENT JUDI ONLINE MENGGUNAKAN WAZUH Fahrizal Arman; Azmuri Wahyu Azinar; Arif Senja Fitrani; Ade Eviyanti
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16988

Abstract

Akselerasi transformasi digital yang masif di berbagai sektor kehidupan saat ini secara signifikan berbanding lurus dengan meningkatnya kerentanan sistem serta frekuensi serangan siber. salah satunya adalah serangan defacement yang menyisipkan konten judi online pada situs web, khususnya situs pemerintahan. Berdasarkan laporan BSSN tahun 2024, kasus defacement dengan muatan perjudian online masih banyak ditemukan dan berdampak negatif terhadap reputasi serta kepercayaan publik. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Wazuh sebagai sistem monitoring dan pencegahan serangan defacement judi online. Metode penelitian yang digunakan adalah Action Research dengan pendekatan SANS 504-B Incident Response Cycle. Implementasi sistem memanfaatkan fitur File Integrity Monitoring, Active Response, integrasi VirusTotal untuk deteksi malware. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Wazuh berhasil mendeteksi dan mencegah serangan brute force SSH, upload webshell,connection reverse shell, serta perubahan file yang mengandung konten judi online dengan tingkat keberhasilan 100%. Integrasi VirusTotal menghasilkan tingkat akurasi deteksi malware sebesar 80%. Meskipun ditemukan kendala berupa keterlambatan visualisasi alert pada dashboard dan keterbatasan pemrosesan data berukuran besar, sistem tetap efektif dalam menjaga integritas dan keamanan website. Penelitian ini membuktikan bahwa Wazuh dengan kustomisasi rules dan integrasi layanan pendukung dapat menjadi solusi yang efektif untuk monitoring dan pencegahan serangan defacement judi online
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN MODEL ALGORITMA DEEP LEARNING BILSTM, CNN, DAN GRU UNTUK ANALISIS SENTIMEN KECANDUAN MEDIA SOSIAL Unique Scovi Egnel; Sawali Wahyu
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16987

Abstract

Ruang digital telah berkembang menjadi media utama bagi masyarakat untuk menyampaikan opini, sikap, dan respons terhadap berbagai fenomena sosial, termasuk kecenderungan kecanduan media sosial. Aktivitas tersebut menghasilkan data teks dalam jumlah besar bersifat tidak terstruktur, sehingga memerlukan pendekatan komputasional untuk dianalisis secara objektif dan berbasis data. Penelitian bertujuan untuk menganalisis sentimen kecanduan media sosial serta membandingkan kinerja tiga model deep learning, yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU). Data yang digunakan terdiri atas 12.730 cuitan berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari platform X (Twitter) selama periode 1 Januari hingga 31 Desember 2024. Proses pelabelan data dilakukan menggunakan pendekatan weak supervision berbasis aturan heuristik guna mendukung pengolahan data teks berskala besar. Tahapan pra-pemrosesan meliputi lowercase, pembersihan teks, normalisasi, tokenisasi, serta padding dan sequencing. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN memperoleh akurasi tertinggi sebesar 90,86%, diikuti oleh GRU sebesar 86,95% dan BiLSTM sebesar 86,26%. Distribusi sentimen terrdiri atas 28,1% sentimen positif, 33,5% sentimen netral, dan 38,4% sentimen negatif. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN memiliki performa paling optimal dan stabil, serta menegaskan efektivitas pendekatan deep learning berbasis weak supervision dalam analisis sentimen media sosial berbahasa Indonesia
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENERIMAAN SANTRI BARU BERBASIS WEBSITE Ridwan Maulana; Deden Hardan Gutama; Dita Danianti; Andri Pramuntadi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.17000

Abstract

Pondok Pesantren Fadlun Minalloh merupakan lembaga pendidikan yang memiliki animo pendaftar cukup tinggi. Namun, pelaksanaan Penerimaan Santri Baru (PSB) saat ini masih terkendala oleh manajemen data yang belum terintegrasi. Proses berjalan menggunakan aplikasi yang terpisah-pisah, di mana pengumpulan data dilakukan melalui Google Formulir, pengarsipan menggunakan Google Spreadsheet, dan penyebaran informasi melalui grup WhatsApp. Penggunaan platform yang tidak terpusat ini mengakibatkan ketidakefisienan dalam rekapitulasi data, kesulitan dalam pemantauan status pendaftar secara real-time, serta redundansi pekerjaan panitia dalam memindahkan data antar aplikasi. Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem informasi berbasis website yang mampu mengintegrasikan seluruh proses pendaftaran dalam satu platform. Sistem dibangun menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, dengan bahasa pemrograman PHP kerangka kerja Laravel dan basis data MySQL. Sistem ini mencakup fitur pendaftaran online, pengelolaan berkas terpusat, serta fitur seleksi ujian berbasis komputer (Computer Based Test). Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil mengatasi kendala fragmentasi data, mempermudah panitia dalam pengelolaan administrasi santri baru, serta menyediakan informasi yang akurat dan terpadu bagi calon santri
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PREDIKSI RISIKO PENYEBERANGAN LAUT BERBASIS DATA CUACA MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE Roy Jordi; Luvia Friska Narullita
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.17015

Abstract

Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki ketergantungan tinggi terhadap transportasi laut, sementara kondisi cuaca dan lingkungan laut yang dinamis sering kali meningkatkan risiko penyeberangan. Permasalahan utama yang dihadapi adalah keterbatasan sistem pendukung keputusan yang mampu mengolah data cuaca menjadi informasi risiko yang cepat, mudah dipahami, dan dapat ditindaklanjuti secara operasional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi prediksi risiko penyeberangan laut berbasis data cuaca menggunakan metode Decision Tree. Metode penelitian yang digunakan adalah rancang bangun sistem, dengan tahapan pengumpulan data cuaca maritim, pra-pemrosesan data, pembentukan dan pelabelan dataset risiko, pelatihan serta pengujian model klasifikasi, dan integrasi model ke dalam sistem informasi berbasis web. Model Decision Tree digunakan karena sifatnya yang interpretabel dan sesuai untuk mendukung pengambilan keputusan oleh pengguna non-teknis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan risiko penyeberangan ke dalam kategori aman, sedang, dan tinggi dengan kinerja yang baik dan konsisten. Selain itu, integrasi model ke dalam sistem memungkinkan penyajian hasil prediksi melalui dashboard dan mekanisme notifikasi sebagai bentuk peringatan dini, sehingga sistem ini berpotensi mendukung peningkatan keselamatan penyeberangan laut secara lebih efektif dan aplikatif
SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI TANAH UNTUK MEMBANGUN RUMAH DENGAN METODE WEIGHT PRODUCT Anusa Anjani
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16996

Abstract

Rumah merupakan kebutuhan primer manusia yang berfungsi sebagai tempat tinggal sekaligus pusat aktivitas keluarga yang mendukung kenyamanan dan keamanan. Salah satu tahapan penting dalam pembangunan rumah adalah pemilihan lokasi tanah yang tepat. Proses ini cukup kompleks karena harus mempertimbangkan berbagai kriteria, seperti legalitas tanah, kondisi lingkungan, aksesibilitas, ketersediaan fasilitas umum, serta risiko bencana seperti banjir. Dalam praktiknya, pemilihan lokasi tanah sering dilakukan secara subjektif sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan (SPPK) dalam pemilihan lokasi tanah untuk membangun rumah menggunakan metode Weight Product. Metode ini digunakan untuk mengolah sejumlah kriteria keputusan dengan pemberian bobot sesuai tingkat kepentingannya sehingga menghasilkan nilai preferensi dan peringkat alternatif lokasi tanah. Tahapan penelitian meliputi penentuan kriteria dan alternatif, pembobotan kriteria, normalisasi data, serta perhitungan nilai preferensi menggunakan metode Weight Product. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan peringkat lokasi tanah secara objektif dan sistematis, sehingga membantu calon pemilik rumah dalam menentukan pilihan terbaik. Metode Weight Product terbukti efektif karena mampu mengakomodasi banyak kriteria secara sederhana dan efisien dalam mendukung pengambilan keputusan
IDENTIFIKASI JENIS-JENIS KAYU MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR RESNET-50 Shandy Destiawan; Rino Rino
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.17019

Abstract

Indonesia memiliki lebih dari 4.000 jenis kayu dengan karakteristik serat yang saling menyerupai, sehingga proses identifikasi jenis kayu secara manual sering menimbulkan kesalahan dan membutuhkan tenaga ahli. Permasalahan tersebut menjadi kendala dalam industri konstruksi, furnitur, dan pengolahan kayu yang membutuhkan ketepatan dalam menentukan jenis kayu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi jenis-jenis kayu secara otomatis berbasis citra visual serat kayu. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-50 dan optimizer Adam. Dataset yang digunakan terdiri dari lima jenis kayu, yaitu kayu jati, meranti, merbau, karet, dan sungkai, dengan total 390 citra yang dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian. Proses pelatihan model dilakukan dengan teknik augmentasi data untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ResNet-50 mampu mengidentifikasi jenis kayu dengan akurasi sebesar 96,45%, nilai presisi 0,967, recall 0,964, dan F1-score 0,963. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki kinerja yang baik dan dapat digunakan sebagai solusi pendukung dalam proses identifikasi jenis kayu secara otomatis

Page 407 of 464 | Total Record : 4631

 405   406   407   408   409 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 4 (2026): JATI Vol. 10 No. 4 Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3 Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2 Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1 Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6 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