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
 421   422   423   424   425 
SELECTION OF SCRYPT ALGORITHM ASICS USING THE WEIGHTED AGGREGATED SUM PRODUCT ASSESSMENT (WASPAS) METHOD Maulana Asykari Muhammad; Ryan Prananda Hikmahanto; Muhammad Zidan Fatonie
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17552

Abstract

The cryptocurrency mining industry faces significant challenges due to the increasing difficulty of the Scrypt algorithm, which necessitates highly efficient hardware to maintain profitability. Selecting the optimal Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) is a complex Multi-Criteria Decision Making (MCDM) problem because it involves conflicting variables such as hashrate, power consumption, energy efficiency, price, and daily profit. This study aims to assess this complexity and provide a systematic decision-making framework by determining the most optimal ASIC device for the Scrypt algorithm. We implemented the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method, combining the Weighted Sum Model (WSM) and Weighted Product Model (WPM) to evaluate and rank ten recent ASIC models to enhance ranking accuracy and stability. The results indicated the Bitmain Antminer L9 (16 GH/s) as the optimal device with a preference value of 0.742. Conversely, the device with the highest raw hashrate, the VolcMiner D1 Hydro, only ranked 7th. This proves that superior computational speed does not guarantee operational viability when energy efficiency and investment costs are factored in. These findings can serve as a reference for a systematic decision-making framework for miners to prioritize sustainable hardware, and provide technical insights for manufacturers regarding market preferences for energy-efficient designs.
ANALISIS PRODUKTIVITAS MAHASISWA GENERASI Z DALAM MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENT DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING Jeana Karen; Muhammad Fauzan Azmi; Ageng Basari; Hidayanti Murtina
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.v10i1.17555

Abstract

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi bagian dari aktivitas akademik mahasiswa Generasi Z dan berpotensi meningkatkan produktivitas pembelajaran. Namun, pemanfaatan AI yang tinggi tidak selalu diikuti dengan peningkatan keaktifan akademik mahasiswa. Masalah yang ditemukan dalam penelitian ini adalah belum adanya pengelompokan perilaku penggunaan AI dalam menunjang produktivitas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produktivitas mahasiswa Generasi Z dalam penggunaan Artificial Intelligence (AI) melalui pendekatan klasterisasi. Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering dengan data yang diperoleh melalui kuesioner, di mana jumlah sampel ditentukan menggunakan metode Slovin. Data diuji validitas dan reliabilitasnya, kemudian jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow berdasarkan nilai Within-Cluster Sum of Squares (WCSS). Proses klasterisasi dilakukan menggunakan algoritma K-Means dengan bantuan RapidMiner Studio. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya lima klaster utama. Sebanyak 60% mahasiswa tergolong produktif dalam memanfaatkan AI dan menunjukkan peningkatan keaktifan akademik serta persepsi manfaat yang signifikan terhadap kualitas pembelajaran. Sebaliknya, 37% mahasiswa belum produktif dalam penggunaan AI, dan 3% mahasiswa hampir tidak memanfaatkan AI dalam aktivitas akademik. Temuan ini menunjukkan bahwa pemanfaatan AI perlu diimbangi dengan strategi penggunaan yang tepat agar berdampak optimal terhadap produktivitas akademik mahasiswa
KETERLIBATAN ALGORITMA DI ATAS IKATAN AUTENTIK: PERAN MEDIA SOSIAL YANG TERUS BEREVOLUSI Reynard J.N Makarawung; Julius Sutrisno; Derick Raditya
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.v10i1.17556

Abstract

Media sosial telah berevolusi dari sarana koneksi interpersonal menjadi platform yang didominasi oleh kurasi algoritma. Permasalahan utama muncul ketika prioritas pada metrik keterlibatan (algorithmic engagement) mulai mengikis autentisitas relasional dan kepercayaan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi ketegangan antara optimalisasi algoritma dan pelestarian ikatan sosial yang tulus. Metode yang digunakan adalah tinjauan literatur sistematis terhadap 50 studi empiris dan teoretis berkualitas tinggi yang diseleksi dari 1.050 publikasi menggunakan protokol PRISMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun algoritma efektif meningkatkan monetisasi dan aktivitas, hal tersebut berdampak negatif pada kesehatan mental dan memicu polarisasi melalui ruang gema. Sebaliknya, interaksi berbasis autentisitas terbukti meningkatkan kesejahteraan pengguna. Studi ini menyimpulkan perlunya desain algoritma yang etis dan peningkatan literasi digital untuk menyeimbangkan metrik bisnis dengan kualitas hubungan sosial
ANALISIS POLA PEMESANAN DAN POLA PENDAPATAN PADA UMASARI RICE TERRACE VILLA MENGGUNAKAN EXPLORATORY DATA ANALYSIS Ni Komang Yunia Citra; Nengah Widya Utami; I Gst. Agung Pramesti Dwi Putri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17563

Abstract

Industri perhotelan yang semakin kompetitif menuntut pemanfaatan data operasional secara optimal dalam pengambilan keputusan manajerial. Namun, Umasari Rice Terrace Villa belum memaksimalkan data Property Management System (PMS) untuk mengidentifikasi pola bisnis dan meningkatkan kinerja keuangan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola pemesanan dan pendapatan periode 2023–2024 guna mendukung strategi manajemen berbasis data. Metode yang digunakan adalah Exploratory Data Analysis (EDA) melalui analisis statistik deskriptif dan visualisasi terhadap variabel tanggal reservasi, sumber pemesanan, tipe kamar, durasi menginap, serta pendapatan. Hasil analisis menunjukkan adanya fluktuasi musiman yang signifikan dengan puncak pendapatan pada Januari–Februari 2024 melebihi Rp600 juta. Selain itu, ditemukan ketergantungan tinggi pada Online Travel Agent (OTA), dominasi masa tinggal singkat (1–2 malam), serta korelasi positif antara pendapatan tambahan (extras) dan total pendapatan. Berdasarkan temuan tersebut, strategi yang direkomendasikan meliputi peningkatan direct booking, optimalisasi cross-selling layanan tambahan, dan penerapan harga dinamis berbasis musim. Penelitian ini memberikan dasar pengambilan keputusan yang lebih efektif untuk meningkatkan profitabilitas dan kinerja operasional vila.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ABSENSI GURU MENGGUNAKAN GEOLOCATION BERBASIS WEB Ronaldo Tanggu Todu; Gabriel Firsta Adnyana; Prastyadi Wibawa Rahayu
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17565

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong instansi pendidikan untuk memanfaatkan sistem digital dalam mendukung kegiatan administrasi, salah satunya pada proses absensi guru. SD Negeri Ndapa Taka masih menggunakan sistem absensi manual berupa tanda tangan pada buku kehadiran yang berpotensi menimbulkan manipulasi data, kerusakan arsip, serta proses rekapitulasi yang kurang efektif dan akurat. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi absensi guru berbasis web menggunakan teknologi geolocation untuk meningkatkan validitas data kehadiran dan efisiensi pengolahan absensi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem memungkinkan guru melakukan absensi berdasarkan lokasi yang telah ditentukan dan memudahkan admin dalam monitoring serta pembuatan laporan secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses rekapitulasi absensi bulanan dari 15 menit menjadi 50 detik. Pengujian fungsionalitas menggunakan Black Box Testing menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai kebutuhan, serta hasil usability testing memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 96,5%. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat meningkatkan efisiensi, akurasi data, dan kemudahan pengelolaan absensi guru.
ANALISIS PREDIKSI HARGA BERLIAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Almi Agustina; Yoana Nabilah Putri; Hoirun Nisah; Shafa Dhiya Raihanah; Ahmad Najib; Vitri Tundjungsari
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.v10i1.17567

Abstract

Prediksi harga berlian merupakan permasalahan penting dalam analisis data karena dipengaruhi oleh berbagai karakteristik fisik yang bersifat numerik. Namun, kontribusi relatif masing-masing variabel terhadap harga belum sepenuhnya dipahami secara kuantitatif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabel carat, depth, table, serta dimensi fisik x, y, dan z terhadap harga berlian menggunakan metode regresi linier. Data penelitian diperoleh dari Seaborn Diamonds Dataset dengan pengambilan sampel acak sebanyak 50 observasi, yang dibagi menjadi data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan nilai MAE sebesar 1.200,69, MSE sebesar 2.582.825,77, dan R² sebesar 0,944, yang mengindikasikan bahwa model regresi linier mampu menjelaskan sebagian besar variasi harga berlian berdasarkan variabel numerik yang digunakan. Dengan demikian, penelitian ini menunjukkan bahwa regresi linier efektif digunakan dalam estimasi harga berlian berbasis data numerik. Pengembangan model melalui penambahan atribut kategorikal dan penerapan metode regresi non-linear berpotensi meningkatkan akurasi serta kemampuan generalisasi model dalam analisis prediktif
IMPLEMENTASI SISTEM PEMILAHAN SAMPAH ORGANIK DAN ANORGANIK BERBASIS KECERDASAN BUATAN DENGAN GROVE VISION AI V2 DAN ESP32 Kevin Bagus Saputra; Eddy Muntina Dharma; Ida Bagus Kresna Sudiatmika
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17568

Abstract

Peningkatan timbulan sampah di Kota Denpasar menjadi permasalahan lingkungan yang memerlukan solusi inovatif, terutama dalam mendukung kebijakan pemilahan sampah sesuai Peraturan Daerah Kota Denpasar Nomor 8 Tahun 2023. Namun, kesadaran dan konsistensi pemilahan sampah di lingkungan kampus masih rendah. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem pemilahan sampah organik dan anorganik berbasis kecerdasan buatan menggunakan modul Grove Vision AI V2 dan mikrokontroler ESP32 di Kampus Primakara. Metode yang digunakan adalah CRISP-DM yang meliputi tahapan pemahaman masalah, pengumpulan dan persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan sistem. Dataset terdiri dari 916 citra sampah organik dan anorganik yang diperoleh dari pengambilan langsung serta sumber eksternal. Model klasifikasi dilatih menggunakan arsitektur MobileNetV2 berbasis transfer learning melalui Edge Impulse, kemudian diimplementasikan pada Grove Vision AI V2. Hasil klasifikasi dikirim ke ESP32 melalui komunikasi I2C untuk mengendalikan motor servo sebagai mekanisme pemilah otomatis. Hasil validasi model menunjukkan akurasi 93,9%. Pada pengujian langsung sistem end-to-end diperoleh akurasi 65%, precision 59,6%, recall 93,3%, dan F1-score 72,7%. Sistem mampu bekerja secara real-time dengan konsumsi daya sekitar 6 watt. Penelitian ini menunjukkan potensi penerapan edge AI dalam mendukung sistem pemilahan sampah otomatis di lingkungan kampus.
ANALISIS POLA TRANSAKSI PPOB MENGGUNAKAN EDA STUDI KASUS PT. SOLUSI ANAK SAKTI I Kadek Yudikna Mahardika; Nengah Widya Utami; Ni Putu Noviyanti Kusuma
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17570

Abstract

Transformasi digital pada sektor keuangan mendorong pemanfaatan layanan pembayaran berbasis financial technology, salah satunya Payment Point Online Bank (PPOB) yang menghasilkan data transaksi dalam jumlah besar namun belum optimal dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis. Permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah penentuan strategi penjualan dan harga layanan bagi koperasi mitra agar tetap kompetitif tanpa menurunkan profitabilitas. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola transaksi PPOB dan merumuskan rekomendasi strategi penjualan berbasis data. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan metode Exploratory Data Analysis (EDA) melalui tahapan data preprocessing, statistik deskriptif, dan visualisasi menggunakan Python pada Google Colab terhadap 23.832 data transaksi periode Januari–Desember 2024. Hasil menunjukkan adanya fluktuasi volume transaksi dengan puncak pada Januari dan Maret serta penurunan April–Juni, dominasi transaksi pada hari Senin, dan kontribusi profit terbesar berasal dari produk dengan permintaan stabil seperti PLN, sementara margin keuntungan tetap positif sepanjang tahun. Penelitian menyimpulkan bahwa pola waktu transaksi dan karakteristik produk berpengaruh terhadap performa penjualan, sehingga perusahaan perlu mengoptimalkan strategi harga, diversifikasi layanan, edukasi mitra koperasi, serta peningkatan adopsi mobile banking untuk meningkatkan volume transaksi dan profitabilitas secara berkelanjutan.
SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN BARANG UD. GAJAH DELTA MENGGUNAKAN CLUSTER K-MEANS UNTUK REKOMENDASI STOK Muhammad Fahmi Basyarahil Zawawi; Achmad Mufliq; Awang Andhyka
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17572

Abstract

Proses pengelolaan persediaan barang secara manual dapat menyebabkan beberapa masalah, seperti kesalahan pencatatan, data stok kurang akurat, hingga resiko kehilangan data. Pada beberapa usaha menengah di Indonesia, seperti UD. Gajah Delta, proses pengelolaan persediaan barang masih dilakukan secara manual melalui buku catatan stok. Selain itu, data historis penjualan yang tersedia hanya digunakan sebagai arsip, dan belum menerapkan proses analisis data. Hal ini menyebabkan keputusan pengadaan barang masih bergantung pada asumsi dan pengalaman pribadi, sehingga dapat menimbulkan terjadinya overstock dan stockout di gudang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan digitalisasi operasional UD. Gajah Delta melalui perancangan dan implementasi sistem informasi persediaan barang menggunakan cluster K-Means untuk rekomendasi stok. Algoritma K-Means Clustering pada sistem melakukan proses klasterisasi secara otomatis menggunakan data penjualan dengan variabel volume penjualan, frekuensi penjualan, dan stok akhir melalui tahapan normalisasi data, penentuan jumlah cluster, proses clustering, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data persediaan barang secara efektif. Selain itu, penerapan algoritma K-Means pada sistem mampu menghasilkan klasterisasi barang menjadi kategori fast moving, slow moving, dead stock dan rekomendasi keputusan pengadaan barang yang lebih akurat untuk mengurangi masalah overstock dan stockout di UD. Gajah Delta dengan nilai evaluasi Silhoutte Score mencapai 0.7547.
EKSTRAKSI INFORMASI DAN PENYERAGAMAN DATA SERTIFIKAT PELATIHAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN COMPUTER VISION Irfan Ricky Afandi; Ratna Yuniarti; Ilham Ilham; Sewin Fathurrohman; Firman Noor Hasan; Isa Faqihuddin Hanif
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17571

Abstract

Pengelolaan sertifikat pelatihan merupakan bagian penting dalam pengembangan kompetensi sumber daya manusia, khususnya di lingkungan instansi pemerintah. Namun, sertifikat pelatihan umumnya disimpan dalam format dokumen tidak terstruktur dengan variasi tata letak dan penulisan yang tinggi, sehingga menyulitkan proses konsolidasi dan analisis data secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode ekstraksi informasi dan penyeragaman data sertifikat pelatihan menggunakan pendekatan computer vision pada dokumen heterogen. Metode yang diusulkan berupa pipeline pemrosesan dokumen end-to-end yang mengintegrasikan identifikasi jenis dokumen, strategi ekstraksi teks adaptif, Optical Character Recognition, serta ekstraksi informasi berbasis template dan aturan, dilengkapi dengan mekanisme penilaian tingkat kepercayaan. Metode ini diuji pada 4.785 dokumen sertifikat pelatihan dari berbagai instansi pemerintah dengan 15 variasi format template. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sekitar 87% dokumen berhasil diproses secara otomatis dengan tingkat kegagalan OCR yang rendah pada dokumen hasil pemindaian, serta menghasilkan data sertifikat yang terstruktur dan seragam. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan yang diusulkan efektif dalam mendukung pengelolaan data pelatihan dan pengambilan keputusan pengembangan kompetensi sumber daya manusia di sektor publik.

Page 423 of 464 | Total Record : 4631

 421   422   423   424   425 

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