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
 448   449   450   451   452 
KLASIFIKASI TANAMAN BERBIJI BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Pricilia Mariaty Latuan; Franki Yusuf Bisilisin; Hasibun Asikin
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tanaman berbiji (Spermatophyta) merupakan kelompok tanaman dengan tingkat perkembangan filogenik yang tinggi dan memiliki peran penting dalam kehidupan manusia, baik sebagai sumber pangan, obat-obatan, maupun bahan industri. Identifikasi tanaman berbiji umumnya dilakukan berdasarkan ciri morfologi daun seperti bentuk dan teksturnya. Namun, proses identifikasi secara manual sering mengalami kendala, di antaranya kemiripan bentuk daun antar spesies, pengaruh pencahayaan, sudut pengambilan gambar, serta membutuhkan waktu yang lama dan keahlian yang khusus untuk memperoleh hasil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tanaman berbiji berdasarkan citra daun menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN digunakan karena mampu mengenali pola visual melalui beberapa tahapan yaitu layer konvolusi untuk mengekstraksi fitur, pooling layer untuk mereduksi dimensi, dan fully connected layer untuk melakukan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan model mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat akurasi tertinggi pada fold ke-5 sebesar 90,83% dan akurasi secara keseluruhan sebesar 85,5%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model CNN yang dibuat memiliki performa yang baik dalam klasifikasi tanaman berbiji berdasarkan citra daun
SISTEM SMART GREENHOUSE BERBASIS IOT MENGGUNAKAN FIREBASE UNTUK MONITORING SUHU DAN KELEMBAPAN Rahmat Tegar Patriot Hari Lambang; Dimas Saputra; Muh. Mashdarul Hilmi Aufa; Siti Mar’atus Sholihah; Naili Nafa Khatirokimmah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18238

Abstract

Budidaya greenhouse membutuhkan kondisi suhu dan kelembapan yang stabil, sementara pemantauan manual sering menyebabkan keterlambatan tindakan korektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengendalian iklim mikro berbasis Internet of Things (IoT) untuk mengotomatisasi pengaturan suhu dan kelembapan greenhouse. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor DHT22, serta aktuator berupa kipas dan pelembap udara. Arsitektur sistem terdiri dari monitoring module, control module, dan communication module, dengan pemrograman diimplementasikan melalui Arduino IDE untuk memproses data sensor dan mengendalikan aktuator secara otomatis. Pengujian prototipe menunjukkan bahwa sistem mampu merespons perubahan kondisi lingkungan secara efektif, di mana kipas aktif ketika suhu melebihi ambang batas dan pelembap menyala ketika kelembapan turun di bawah nilai minimum yang ditentukan. Pengujian sistem dilakukan selama ±8 menit dengan interval pembacaan data setiap 3 detik. Kipas aktif secara otomatis ketika suhu mencapai ≥32°C dan berhenti pada kisaran 29°C, sedangkan humidifier bekerja ketika kelembapan berada di bawah ambang batas minimum yang ditentukan. Data lingkungan berhasil dimonitor dan ditampilkan secara real-time melalui platform Firebase, sehingga memungkinkan pemantauan kondisi greenhouse secara berkelanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem IoT dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan greenhouse, mengurangi ketergantungan pada intervensi manual, serta menjaga stabilitas iklim mikro. Sistem yang dikembangkan juga dilengkapi dengan mekanisme kontrol manual sebagai mode cadangan untuk meningkatkan keandalan operasional. Penelitian ini menawarkan solusi otomatisasi greenhouse berbiaya rendah dengan potensi pengembangan lebih lanjut melalui penerapan multi-sensor dan algoritma kontrol adaptif.
IMPLEMENTASI INTRUSION DETECTION SYSTEM (IDS) BERBASIS RANDOM FOREST UNTUK DETEKSI SERANGAN PHISHING PADA JARINGAN WI-FI PUBLIK Christian Mariano Benny Nara Sanjaya; Yohanes Suban Belutowe; Semlinda Juszandri Bulan
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.v10i2.18239

Abstract

Penggunaan jaringan Wi-Fi publik yang semakin luas memberikan kemudahan akses internet, namun juga meningkatkan risiko keamanan, khususnya serangan phishing yang memanfaatkan rekayasa sosial pada jaringan terbuka. Permasalahannya dalam penelitian ini adalah keterbatasan sistem dalam mendeteksi aktivitas phishing secara akurat pada lalu lintas jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Intrusion Detection System (IDS) berbasis machine learning untuk mendeteksi serangan phishing berbasis URL pada jaringan Wi-Fi publik. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan dataset dari sumber publik dan hasil pengumpulan mandiri berbasis URL sebanyak 5.000 data, prapemrosesan data, ekstraksi fitur, pelatihan model menggunakan algoritma Random Forest, serta evaluasi kinerja dalam lingkungan simulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 92,45%, precision 88,63%, recall 97,40%, F1-score 92,81% dan ROC-AUC 0,9632, yang menunjukkan performa klasifikasi yang sangat baik dalam mendeteksi URL phishing. Sistem ini dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan jaringan Wi-Fi publik
SISTEM PEMESANAN MAKANAN SECARA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FIFO Sapitri Selfi; Sulyono Sulyono; Agus Isnandar; Azima Fauzan M
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18246

Abstract

Perkembangan teknologi digital memberikan dampak besar terhadap berbagai bidang, termasuk dalam proses pemesanan makanan di restoran. Namun, masih terdapat beberapa restoran yang menggunakan sistem pemesanan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan permasalahan seperti kesalahan pencatatan, antrean yang tidak tertata dengan baik, serta keterlambatan pelayanan kepada pelanggan. Permasalahan tersebut juga ditemukan pada Restoran Pondok Rempah yang masih mengelola pesanan secara konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemesanan makanan berbasis digital dengan menerapkan metode First In First Out (FIFO) untuk mengatur urutan pemrosesan pesanan berdasarkan waktu masuk. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan metode pengembangan Scrum (Agile) serta memanfaatkan basis data MySQL. Sistem yang dihasilkan melibatkan beberapa aktor, yaitu pelanggan, kasir, dapur, dan admin. Pelanggan dapat melakukan pemesanan dengan memindai barcode yang terhubung ke sistem, kemudian melakukan pembayaran di kasir yang selanjutnya diverifikasi sebelum pesanan diteruskan ke dapur untuk diproses sesuai urutan FIFO. Sistem ini juga menyediakan fitur pemantauan status pesanan secara real time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu membantu mengatur antrean pesanan secara lebih terstruktur, meningkatkan efisiensi proses pemesanan, serta mempercepat pelayanan di Restoran Pondok Rempah.
EVALUASI PERFORMA ALGORITMA SIMILARITY PADA DATASET FILM INDONESIA MENGGUNAKAN METRIK PRECISION DAN RECALL Mubtaghi Ridho Robbi; Apriade Voutama
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.v10i2.18250

Abstract

Pertumbuhan pesat industri film Indonesia memicu fenomena information overload, yang menyulitkan pengguna menemukan konten tontonan yang relevan di antara ribuan judul yang tersedia. Permasalahan utama dalam mengatasi hal ini adalah perlunya sistem rekomendasi yang mampu menyaring informasi secara akurat berdasarkan karakteristik unik dataset film lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa algoritma kemiripan pada sistem rekomendasi film Indonesia guna memastikan efektivitas rekomendasi yang diberikan kepada pengguna. Metode yang diterapkan adalah Content-Based Filtering menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan perhitungan Cosine Similarity pada dataset riil IMDb Indonesian Movies. Evaluasi performa diukur secara komprehensif menggunakan metrik Precision at K, Recall at K, dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil pengujian menunjukkan performa sistem yang cukup menjanjikan sebagai baseline, dengan nilai Precision mencapai 46.70% pada daftar 5 rekomendasi teratas (Top-5). Selain itu, sistem mencatat tingkat simpangan tebakan yang rendah dengan nilai MAE sebesar 0.9177 pada rentang skala rating 1-10. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma Cosine Similarity dapat diandalkan sebagai landasan awal dalam memberikan rekomendasi film lokal, meskipun masih membutuhkan kombinasi metode lain untuk meningkatkan presisi.
SISTEM RECOMENDASI PEMESANAN BUS PARIWISATA DENGAN ALGORITMA CONTENT-BASED FILTERING Rafif Setiawan; Eko Nur Wahyudi
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.v10i2.18251

Abstract

Peningkatan aktivitas pariwisata di Indonesia berdampak pada tingginya kebutuhan akan layanan transportasi bus pariwisata. Namun, proses pemilihan dan pemesanan bus masih banyak dilakukan secara manual, sehingga menyulitkan pengguna dalam menentukan armada yang sesuai dengan kebutuhan berdasarkan kapasitas, fasilitas, dan biaya. Kondisi ini menyebabkan proses pencarian menjadi tidak efisien dan berisiko menghasilkan pilihan yang kurang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi berbasis web yang mampu memberikan saran pemilihan bus pariwisata secara otomatis menggunakan pendekatan Content-Based Filtering. Metode yang digunakan mencakup pemodelan data fitur bus, pembentukan profil pengguna, serta perhitungan tingkat kesesuaian menggunakan cosine similarity. Sistem diuji melalui pengujian fungsional dan evaluasi hasil rekomendasi untuk menilai tingkat relevansi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi yang sesuai dengan preferensi pengguna, ditunjukkan oleh nilai kemiripan yang tinggi pada armada dengan karakteristik serupa. Sistem yang dibangun dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan dan meningkatkan kemudahan dalam pemilihan bus pariwisata. Dengan demikian, metode Content-Based Filtering terbukti efektif dalam mendukung sistem rekomendasi pada layanan transportasi pariwisata
SISTEM LAPORAN PERKEMBANGAN ANAK DIDIK BERBASIS WEB PADA TK AISYIYAH BUSTANUL ATHFAL JATIBARANG Afafa Hilmi; Aries Setyani Wahyu Prasetyawati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18252

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem laporan perkembangan anak didik berbasis web pada TK Aisyiyah Bustanul Athfal Jatibarang guna meningkatkan efisiensi pengelolaan laporan. Permasalahan yang dihadapi adalah proses penyusunan laporan masih dilakukan secara konvensional menggunakan aplikasi pengolah kata, sehingga memakan waktu, rentan kesalahan, dan kurang terintegrasi. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka, sedangkan metode pengembangan sistem menggunakan model waterfall yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan diimplementasikan berbasis web. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu membantu guru dalam mengelola data siswa, menyusun laporan secara otomatis, serta mempermudah akses informasi bagi orang tua. Dengan demikian, sistem ini dapat meningkatkan efektivitas, efisiensi, dan akurasi dalam penyusunan laporan perkembangan anak didik
ANALISIS SENTIMEN MULTI-PLATFORM UNTUK STRATEGI PEMASARAN DIGITAL PADA DESTINASI WISATA Endah Septa Sintiya; Syahira Azizah Rendra Putri; Gunawan Budi Prasetyo; Candra Bella Vista
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18253

Abstract

Media sosial dan platform ulasan digital berperan penting dalam membentuk citra destinasi wisata, namun perbedaan karakteristik antar platform sering menghasilkan distribusi sentimen yang tidak merata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap destinasi wisata melalui pendekatan multi-platform serta merumuskan strategi pemasaran digital yang efektif. Data dikumpulkan dari Google Maps, TikTok, dan Instagram menggunakan teknik scraping. Pelabelan sentimen dilakukan dengan pendekatan hybrid yang mengombinasikan metode lexicon-based dan Support Vector Machine (SVM). Proses klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dengan fitur TF-IDF, serta evaluasi model dilakukan menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi sebesar 87,60%, precision 87,68%, recall 87,93%, dan F1-score 87,55%. Analisis distribusi sentimen mengungkap perbedaan karakteristik antar platform, di mana Google Maps didominasi sentimen negatif (47,4%), Instagram cenderung netral (46,1%), dan TikTok menunjukkan dominasi sentimen netral (53,5%). Selain itu, hasil analisis divisualisasikan menggunakan Priority Action Matrix yang mengidentifikasi strategi Quick Wins seperti peningkatan respons pada Google Maps dan kampanye user-generated content sebagai prioritas utama karena berdampak tinggi dengan upaya rendah. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan analisis sentimen multi-platform serta perumusan strategi pemasaran digital berbasis data pada destinasi wisata.
PENGEMBANGAN MODUL EVALUASI USER EXPERIENCE QUESTIONNAIRE APLIKASI KASIR MOBILE BERBASIS FLUTTER Arya Yudha Ananta Wijaya; Ahmad Abdul Chamid; Ahmad Jazuli
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18258

Abstract

Pencatatan manual di toko kelontong sering memicu inefisiensi transaksi dan kesulitan pemantauan stok barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi kasir mobile (Point of Sale) guna mendigitalisasi manajemen operasional toko. Pengembangan sistem menerapkan metodologi Agile (Scrum), menggunakan framework Flutter untuk antarmuka pengguna (frontend) dan Laravel Filament sebagai sistem kendali data (backend). Validasi kalayakan operasional dilakukan melalui Scenario-Based Testing, dilanjutkan dengan pengukuran tingkat pengalaman pengguna menggunakan instrumen User Experience Questionnaire (UEQ) terhadap 39 responden. Hasil evaluasi berdasarkan benchmark UEQ menunjukkan bahwa skala pragmatis aplikasi (Kejelasan, Efisiensi, Keandalan) berada pada kategori Below Average namun tetap bernilai positif, sementara skala hedonis (Daya Tarik, Stimulasi) dan Kebaruan berada pada kategori Bad. Temuan ini sangat dipengaruhi oleh kurva pembelajaran (learning curve) demografi pemilik toko yang mayoritas berusia lanjut (50 tahun ke atas). Meskipun terdapat tantangan adaptasi antarmuka di awal, implementasi sistem terbukti tetap berjalan efektif melalui scenario penggunaan kolaboratif, di mana anggota keluarga yang lebih muda (anak atau cucu) dan karyawan sebagai perantara teknologi (technology broker). Nilai pragmatis yang konsisten positif membuktikan bahwa aplikasi ini secara fungsional berhasil menjawab masalah inti operasional, yaitu mempercepat rekapitulasi dan penjualan. Penelitian ini menyimpulkan perlunya perancangan antarmuka yang lebih inklusif dan ramah lansia (elderly-friendly) pada iterasi pengembangan selanjutnya
ANALISIS PRIORITAS PERAWATAN ASET MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DI BMKG STASIUN KLIMATOLOGI MUARO JAMBI Cahyo Pujo Suwoko; Benni Purnama; Effiyaldi Effiyaldi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18266

Abstract

Kinerja pengukuran cuaca sangat bergantung pada keandalan operasional instrumen di lapangan. Saat ini, proses penjadwalan pemeliharaan aset di BMKG Stasiun Klimatologi Muaro Jambi masih mengandalkan estimasi visual teknisi, sehingga rentan memicu bias subjektivitas dan inkonsistensi keputusan perbaikan. Penelitian ini bertujuan menguji penerapan perhitungan matematis secara objektif guna menetapkan peringkat prioritas pemeliharaan aset operasional. Analisis ini menggunakan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang dihitung secara manual untuk mengevaluasi sembilan alternatif instrumen berdasarkan lima kriteria teknis: tingkat kekritisan, kondisi fisik, usia aset, frekuensi kerusakan, dan biaya perbaikan. Hasil komputasi menunjukkan bahwa Peralatan Pendukung Pengamatan GRK, Automatic Solar Radiation Station (ASRS), dan Particulate Matter 2.5 menjadi prioritas pemeliharaan tertinggi dengan nilai preferensi 1,000. Penggunaan metode TOPSIS terbukti efektif dalam mengeliminasi bias subjektif dan mampu memberikan rekomendasi perankingan yang presisi bagi manajemen untuk mengalokasikan sumber daya pemeliharaan secara terstruktur.

Page 450 of 464 | Total Record : 4631

 448   449   450   451   452 

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