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
 424   425   426   427   428 
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SATUSEHAT MOBILE MENGGUNAKAN SVM DAN NAÏVE BAYES DENGAN OPTIMASI SMOTE M. Rasyid Ridho; Muanai Khalifah Revindo; Danny Matthew Saputra
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.v10i2.17629

Abstract

Aplikasi SATUSEHAT Mobile telah mencapai lebih dari 50 juta unduhan sejak diluncurkan tahun 2022 tetapi masih mengalami masalah teknis, dibuktikan dengan rating rata-rata 3,4 di Google Play Store. Keluhan pengguna yang umum mencakup kesalahan sistem saat mengakses fitur utama, navigasi antarmuka yang menantang untuk pengguna awam, dan keterbatasan sinkronisasi data medis antar fasilitas kesehatan. Penelitian ini menganalisis sentimen pengguna menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) terhadap 3.000 ulasan yang dikumpulkan. Metodologi CRISP-DM diterapkan dengan enam tahapan sistematis mulai dari pengumpulan data hingga evaluasi mendalam. Temuan penelitian mengindikasikan adanya perbedaan distribusi sentimen pengguna yang cukup mencolok sebelum dilakukan optimasi sehingga diperlukan penerapan teknik SMOTE agar lebih seimbang. Hasil pengujian menunjukkan SVM mencapai akurasi 94% dengan precision 94%, recall 94%, dan F1-score 94% yang konsisten pada semua kategori sentimen. Naïve Bayes memperoleh akurasi 88% namun menunjukkan kelemahan pada recall sentimen negatif (73% vs 84% SVM). Uji McNemar mengkonfirmasi perbedaan performa signifikan secara statistik (p<0.001, χ²=52.94). Analisis WordCloud mengungkapkan kata dominan pada sentimen negatif seperti "error", "login", dan "tidak bisa" yang mengindikasikan permasalahan teknis fundamental. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami persepsi pengguna dan menyediakan landasan strategis bagi peningkatan berkelanjutan aplikasi SATUSEHAT Mobile yang lebih responsif dan user-friendly.
RANCANG BANGUN CHATBOT DUKUNGAN EMOSIONAL UNTUK MAHASISWA UNIVERSITAS PRIMAKARA BERBASIS NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) I Kadek Heriawan; I Gede Putu Krisna Juliharta; Anak Agung Gede Adi Mega Putra
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.v10i2.17630

Abstract

Kesehatan mental merupakan aspek penting dalam kehidupan mahasiswa yang berada pada fase transisi menuju kedewasaan dan menghadapi berbagai tuntutan akademik serta sosial. Namun, rendahnya tingkat pencarian bantuan profesional disebabkan oleh keterbatasan akses, biaya, dan stigma sosial terhadap kesehatan mental. Berdasarkan hasil kuesioner dan wawancara dengan konselor di Universitas Primakara, ditemukan kebutuhan akan ruang aman yang nyaman dan bebas penilaian untuk mengekspresikan permasalahan emosional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun chatbot dukungan emosional berbasis Natural Language Processing (NLP) yang mampu memberikan respons empatik kepada mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototype, yang meliputi tahapan komunikasi, perancangan cepat, pembangunan prototipe, dan evaluasi pengguna. Implementasi chatbot dilakukan menggunakan framework Rasa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa chatbot mampu memahami konteks percakapan dan memberikan respons yang relevan serta empatik, dengan tingkat kepuasan pengguna yang baik. Chatbot ini diharapkan dapat menjadi sarana pendampingan awal yang mudah diakses dan bersifat anonim bagi mahasiswa dalam mengelola emosi dan memperoleh informasi terkait kesehatan mental.
RANCANG BANGUN SISTEM BELT CONVEYOR BERBASIS IOT DENGAN WEB MONITORING UNTUK PEMILAHAN BUAH JERUK SUNKIST BERDASARKAN BERAT I Putu Ryan Karyndra; Made Adi Paramartha Putra; 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.v10i2.17632

Abstract

Pemilahan buah jeruk sunkist berdasarkan berat merupakan langkah penting dalam menjamin kualitas dan konsistensi produk di sektor pertanian dan distribusi. Metode pemilahan manual sering kali tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem belt conveyor berbasis Internet of Things (IoT) dengan web monitoring untuk pemilahan buah jeruk sunkist berdasarkan berat. Sistem ini menggunakan sensor load cell sebagai alat ukur berat, mikrokontroler ESP8266 sebagai unit pemrosesan utama, serta aktuator servo untuk mengarahkan buah ke jalur sortir sesuai kategori. Data hasil penimbangan dikirimkan ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan melalui dashboard web berbasis React secara real-time. Metode pengembangan yang digunakan adalah prototyping, yang meliputi tahapan perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik, dengan tingkat akurasi load cell mencapai error rata-rata 0,10%, serta tingkat keberhasilan aktuator sebesar 100% untuk servo gate dan 90% untuk servo pusher dan sorter. Sistem ini dinilai efektif dan efisien dalam mendukung proses pemilahan buah jeruk sunkist secara otomatis dan digital.
PENGEMBANGAN PROTOTYPE APLIKASI DESENTRALISASI (DAPP) UNTUK PENCATATAN HAK PATEN TANAMAN AGLONEMA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI BLOCKCHAIN POLYGON I Putu Wahyu Krisna Permadi; Made Adi Paramartha Putra; 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.v10i2.17635

Abstract

Industri tanaman hias aglonema memiliki nilai ekonomi yang tinggi dan membutuhkan sistem pencatatan varietas yang akurat serta dapat ditelusuri. Namun, pencatatan varietas tanaman saat ini masih didominasi oleh sistem terpusat yang rentan terhadap perubahan data dan kurang transparan. Permasalahan utama yang dihadapi adalah sulitnya menjamin keaslian, asal-usul, dan riwayat distribusi varietas tanaman aglonema secara terpercaya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan prototype aplikasi terdesentralisasi (Decentralized Application/DApp) sebagai media pencatatan varietas tanaman aglonema berbasis teknologi blockchain. Metode penelitian dilakukan melalui pengembangan sistem menggunakan jaringan Polygon dengan penerapan smart contract standar ERC-721 untuk merepresentasikan setiap varietas tanaman sebagai aset digital unik (Non-Fungible Token), serta integrasi dompet Web3 sebagai mekanisme autentikasi pengguna. Hasil pengujian terhadap prototype menunjukkan bahwa sistem mampu mencatat data varietas secara permanen, tidak dapat diubah, dan mudah ditelusuri. Selain itu, penggunaan jaringan Polygon memungkinkan proses pencatatan berjalan efisien dengan biaya transaksi yang rendah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi blockchain berpotensi meningkatkan transparansi dan keamanan pencatatan varietas tanaman aglonema.
IMPLEMENTASI DESIGN SPRINT DALAM PERANCANGAN UI/UX APLIKASI MOBILE SURVEYOR I Made Arya Dharma Whasudewa; A.A Istri Ita Paramitha; I Gusti 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.v10i2.17636

Abstract

Koperasi berperan penting dalam menyediakan akses layanan keuangan inklusif, namun tingginya rasio NPL sebesar 5,64% menunjukkan belum optimalnya penerapan analisis 5C serta pengumpulan data aktual nasabah. Proses pengumpulan data yang masih manual menyebabkan inefisiensi dan risiko kehilangan data. Penelitian ini bertujuan merancang UI/UX Aplikasi Mobile Surveyor yang terintegrasi dengan sistem KOCEK untuk mempercepat pengumpulan dan analisis data nasabah sehingga menghasilkan analisis 5C yang lebih akurat. Metode yang digunakan adalah design  sprint melalui tahapan Map & Target, Sketch, Decide, Prototype, dan Test, serta pengujian menggunakan Maze. Hasil pengujian menunjukkan Dashboard Surveyor memperoleh usability score 84 dan Aplikasi Mobile Surveyor 81 dengan task completion 100%. Namun, ditemukan misclick rate hingga 40% pada beberapa halaman dan average duration mencapai 70 detik. Secara keseluruhan, design  sprint terbukti mampu menghasilkan solusi yang cepat, tepat, dan meningkatkan pengalaman pengguna dalam mendukung proses survei lapangan berbasis mobile di lingkungan koperasi.
RANCANG BANGUN APLIKASI MOBILE UNTUK SISTEM INFORMASI PERSONAL TRAINER DENGAN FITUR REAL TIME MESSAGING DAN TERINTEGRASI DENGAN CHATBOT BERBASIS AI I Made Okta Satwika; Ni Made Satvika Iswari; I Nyoman Yudi Anggara Wijaya
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.v10i2.17637

Abstract

Kesadaran masyarakat terhadap kesehatan dan kebugaran mendorong kebutuhan layanan pusat kebugaran, namun pengguna pemula kerap kesulitan memahami teknik penggunaan alat, menentukan program latihan, dan mencegah cedera, sementara ketersediaan personal trainer berkualitas belum sebanding dengan permintaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi mobile sebagai platform konsultasi kebugaran daring yang mengintegrasikan pengelolaan jadwal, konsultasi waktu nyata, serta chatbot berbasis kecerdasan buatan untuk menjawab pertanyaan dasar dan mengeskalasi kebutuhan spesifik ke personal trainer. Metode meliputi analisis kebutuhan, perancangan arsitektur, pengembangan lintas platform dengan React Native, backend ASP.NET Core dengan RESTful API untuk sinkronisasi data, WebSocket untuk komunikasi real time, serta integrasi ChatGPT pada modul chatbot. Hasil yang ditargetkan adalah prototipe yang memperluas akses layanan personal trainer, meningkatkan efisiensi interaksi pengguna dan personal trainer, serta mendukung latihan yang lebih aman dan terarah melalui respons informasi yang relevan, sehingga berpotensi meningkatkan efektivitas program latihan dan menurunkan risiko cedera.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA GOJEK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN BIGRU Korin Kusuma Ningrum; Agung Kharisma Hidayah
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.v10i2.17638

Abstract

Transportasi ojek online merupakan salah satu moda transportasi yang banyak digunakan di Indonesia. Gojek sebagai salah satu penyedia layanan utama menghadapi persaingan dari platform sejenis seperti Maxim dan Grab sehingga pemahaman terhadap persepsi pengguna aplikasi menjadi penting dalam upaya peningkatan kualitas layanan. Persepsi tersebut dapat diperoleh melalui ulasan pengguna yang tersedia pada Google Play Store dan merefleksikan pengalaman nyata selama menggunakan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Gojek dengan mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU). Data penelitian diperoleh melalui teknik web scraping sebanyak 5.000 ulasan pengguna, kemudian diproses melalui tahap preprocessing yang meliputi cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, dan stemming. Representasi data dilakukan menggunakan TF–IDF pada model Naïve Bayes, serta tokenisasi, padding, dan embedding pada model BiGRU sebelum diterapkan dalam proses klasifikasi. Evaluasi kinerja model menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 92%, sedangkan BiGRU memperoleh akurasi sebesar 90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki efisiensi dan konsistensi klasifikasi yang lebih baik, sementara BiGRU tetap mampu menangkap pola urutan teks secara efektif, sehingga temuan ini dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan strategis untuk meningkatkan mutu pelayanan Gojek secara sistematis dan terukur.
PERANCANGAN ANTARMUKA PENGGUNA APLIKASI ABSENSI KERJA PRAKTIK PADA DIVISI ASET PT PLN ICON PLUS MENGGUNAKAN DESIGN THINKING DAN EVALUASI USABILITY Nurhalizah Sinaga; Satria Pratama; Nabila Amanda; Samsudin Samsudin
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.v10i2.17640

Abstract

Absensi kerja praktik (KP) berbasis online memerlukan desain antarmuka yang jelas untuk memastikan pencatatan kehadiran, izin, dan pemantauan status dilakukan secara konsisten. Masalah dalam proses absensi KP di Divisi Aset PT PLN Icon Plus adalah ketidaktersediaan rancangan UI/UX yang telah divalidasi dari segi kegunaan sebelum system diimplementasikan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe UI/UX dan mengevaluasi kegunaannya. Metode yang diterapkan adalah Design Thinking (empati, definisi, ideasi, prototipe, dan pengujian) melalui wawancara dan observasi alur absensi untuk merumuskan kebutuhan fungsional, selanjutnya mengembangkan prototipe fidelitas tinggi. Evaluasi dilaksanakan melalui skenario tugas dan kuesioner yang menyerupai System Usability Scale (10 item, skala 1–5) dengan konversi skor 0–100. Prototipe menghasilkan dasbor status harian and ringkasan bulanan, fitur input kehadiran (hadir/izin), profil KP, serta riwayat absensi dengan kemampuan pencarian dan penyaringan. Uji coba pada 21 responden menghasilkan skor rata-rata 61,19 (kategori sedang) dengan reliabilitas internal yang memuaskan (Cronbach’s alpha 0,804). Hasil ini menunjukkan bahwa prototipe layak dijadikan dasar implementasi, namun masih memerlukan iterasi pada mikro-salinan, konsistensi visual, keterbacaan ringkasan, serta kemudahan dalam menemukan fitur pada riwayat dan filter.
IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM ANALISIS SENTIMEN NETIZEN TERHADAP PROGRAM MAKAN BERGIZI GRATIS Muthia Rifky Ananda; Lidya Wati; Desi Wahana
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.v10i2.17642

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) sebagai kebijakan pemerintah Prabowo-Gibran memicu respons beragam di media sosial. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi sentimen netizen terhadap program MBG menjadi kategori positif dan negatif. Metode penelitian menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan pembobotan TF-IDF pada 7.354 komentar yang diambil dari platform X dan TikTok. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 82% pada platform X dan 88% pada TikTok, yang dipengaruhi ketidakseimbangan distribusi data. Pengujian pada data gabungan dengan distribusi lebih seimbang menghasilkan akurasi 83% dengan kinerja klasifikasi lebih stabil. Analisis word cloud mengungkap dominasi sentimen negatif pada X (70,53%) yang berfokus pada kekhawatiran anggaran dan transparansi, sedangkan TikTok didominasi sentimen positif (85,65%) yang menekankan empati dan apresiasi terhadap manfaat program. Temuan ini membuktikan SVM efektif dalam analisis sentimen dengan performa optimal pada data berdistribusi seimbang
EVALUASI USABILITY PADA APLIKASI QARA’A MENGGUNAKAN METODE NIELSEN ATTRIBUTES OF USABILITY (NAU) Periyanto Periyanto; Ibnur Rusi; Nurul Mutiah
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.v10i2.17643

Abstract

Salah satu teknologi komunikasi yang marak digunakan saat ini adalah smartphone. Aplikasi yang dapat dijalankan pada smartphone bisa disesuaikan dengan kebutuhan pengguna, termasuk untuk kebutuhan ibadah. Qara’a adalah salah satu aplikasi pendamping ibadah yang dapat membantu proses belajar mengaji menjadi lebih mudah dan cepat dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan serta dilengkapi dengan gambar dan animasi yang menarik. Namun berdasarkan ulasan pada playstore terdapat beberapa keluhan yang dialami pengguna terkait usability diantaranya loading yang lama, notifikasi tidak muncul, ukuran font terlalu kecil, dan ditemukannya error. Tujuan dilaksanakan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan mengevaluasi tingkat usability aplikasi Qara’a dengan menggunakan metode Nielsen Attributes of Usability (NAU). Data penelitian didapatkan melalui penyebaran kuesioner kepada 100 responden pengguna aplikasi Qara’a yang berdomisili di Kota Pontianak. Hasil dari penelitian menunjukan nilai mean masing-masing variabel berada pada ketegori yang baik/tinggi yaitu learnability (4,14), variabel efficiency (4,12), variabel memorability (3,93), variabel error (3,92), dan variabel satisfaction (4,05). Nilai rata-rata keseluruhan yang didapatkan dari pengukuran usability pada aplikasi Qara’a yaitu sebesar 4,03. Hasil ini menunjukkan bahwa responden secara keseluruhan memiliki penilaian yang baik terhadap kualitas aplikasi Qara’a terutama dalam hal usability. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi pengembangan dan perbaikan kepada pengembang aplikasi Qara’a untuk meningkatkan kualitas aplikasi yang lebih baik menggunakan analisis Action Priority Matrix.

Page 426 of 464 | Total Record : 4631

 424   425   426   427   428 

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