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
 460   461   462   463   464 
KONSTRUKSI IDENTITAS DIGITAL DAN DAMPAK CYBERBULLYING DALAM RUANG LINGKUP PERGAULAN VIRTUAL REMAJA Nabilla Ivana Nova; Rika Rika; Parid Rehan Paiza; Norita Sinaga
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.v10i3.18643

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mengubah cara remaja membangun identitas dan berinteraksi dalam ruang virtual melalui media sosial sebagai sarana utama ekspresi diri. Namun, tingginya intensitas penggunaan media sosial juga memunculkan permasalahan berupa meningkatnya cyberbullying yang berdampak pada kondisi psikologis dan sosial remaja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis konstruksi identitas digital serta keterkaitannya dengan munculnya cyberbullying dalam ruang pergaulan virtual remaja. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dengan jenis studi kepustakaan melalui analisis berbagai literatur ilmiah yang relevan mengenai identitas digital, media sosial, dan cyberbullying. Hasil penelitian menunjukkan bahwa identitas digital remaja bersifat performatif dan dipengaruhi oleh validasi sosial, sehingga mendorong remaja menampilkan citra ideal di media sosial. Kondisi tersebut meningkatkan kerentanan terhadap cyberbullying yang dipicu oleh anonimitas, tekanan kelompok, dan budaya komunikasi digital. Selain itu, ditemukan hubungan timbal balik antara ketidakstabilan identitas digital dan pengalaman cyberbullying yang berdampak pada kesehatan psikologis remaja. Oleh karena itu, diperlukan penguatan literasi digital, konsep diri, dan etika bermedia sosial untuk menciptakan lingkungan digital yang lebih sehat.
CLUSTERING POLUSI UDARA BERDASARKAN FACTOR METEOROLOGI BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS Maimuna Syariefatussholeh; Agung Teguh Wibowo Almais; Ririen Kusumawati; M. Amin Hariyadi; M. Faisal; Ahmad Zarkoni; Mohammad Mamba’ul Ulum
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.v10i3.18721

Abstract

Polusi udara di wilayah urban, khususnya Kota Malang, telah mencapai tingkat yang mengkhawatirkan dengan konsentrasi PM2.5 yang sering kali melebihi ambang batas aman WHO. Kompleksitas interaksi antara polutan dan faktor meteorologi lokal menuntut adanya pendekatan analisis yang lebih cerdas dan holistik dibandingkan metode konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pengelompokan polusi udara di Kota Malang melalui pengembangan model pelabelan otomatis secara unsupervised. Metode yang diimplementasikan adalah integrasi Principal Component Analysis (PCA) dan teknik clustering untuk mereduksi dimensi data meteorologi multidimensi menjadi komponen utama yang esensial. Data historis PM2.5 dan enam variabel cuaca (suhu, kelembapan, curah hujan, penyinaran matahari, dan kecepatan angin) periode 2024 dari stasiun BMKG diproses melalui tahapan normalisasi StandardScaler, ekstraksi nilai eigen, hingga penentuan klaster berdasarkan ambang batas PC1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan dua komponen utama (PC1 dan PC2) mampu menjelaskan 66,76% variansi data asli dan berhasil membagi kondisi kualitas udara ke dalam dua kategori, yaitu "Kondisi Normal" dan "Kondisi Ekstrem". Validasi menggunakan Silhouette Score sebesar 0,87 menunjukkan bahwa klaster yang terbentuk memiliki kepadatan dan pemisahan yang sangat baik. Model ini terbukti efektif sebagai instrumen pelabelan otomatis untuk mendukung sistem mitigasi risiko kesehatan masyarakat dan kebijakan pengendalian kualitas udara yang lebih terukur.
ANALISIS SENSITIVITAS ARSITEKTUR LONG SHORT-TERM MEMORY UNTUK PREDIKSI PENYINARAN MATAHARI Nor Faiza; Agung Teguh Wibowo Almais; Usman Pagalay; Ririen Kusumawati; Yunifa Miftachul Arif; Ahmad Zarkoni; Mohammad Mamba’ul Ulum
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.v10i3.18722

Abstract

Prediksi parameter meteorologi merupakan tantangan yang kompleks dalam bidang informatika karena tingginya variabilitas dan sifat non-linier data atmosfer. Permasalahan utama dalam studi ini adalah fluktuasi data penyinaran matahari yang sulit diidentifikasi oleh model konvensional, serta adanya risiko degradasi performa model akibat konfigurasi arsitektur dan pembagian data yang tidak optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas arsitektur jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam memprediksi kondisi cuaca harian melalui variabel Solar Radiation Average (SR Avg), Solar Radiation Maximum (SR Max), dan durasi penyinaran. Metode yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif dengan membandingkan tiga variasi arsitektur (Model A: lapisan tunggal, Model B: stacked layer, dan Model C: deep stacked) serta pengujian terhadap tiga skenario rasio pembagian data, yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa rasio data 70:30 menghasilkan performa paling stabil, di mana Model B menjadi arsitektur paling optimal dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) terendah sebesar 0,072510, sementara Model A mencatat Root Mean Square Error (RMSE) terbaik sebesar 0,114368. Sebaliknya, penggunaan proporsi data latih yang ekstrem (90:10) memicu penurunan kinerja signifikan akibat gejala overfitting, sehingga pemilihan kedalaman arsitektur yang moderat dan keseimbangan distribusi data menjadi faktor kunci dalam akurasi prediksi.
PENGEMBANGAN SISTEM E-COMMERCE BERBASIS WEB PADA UMKM TOKO BUKU MENGGUNAKAN METODE WATERFALL UNTUK MENDUKUNG TRANSFORMASI DIGITAL Farhan Setiawan; Anton Maulana Ibrahim
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.v10i3.18832

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) untuk melakukan transformasi digital melalui pemanfaatan sistem e-commerce berbasis web. Namun, masih banyak UMKM toko buku yang menggunakan sistem penjualan konvensional sehingga proses transaksi, promosi, dan pengelolaan data belum berjalan secara efektif dan efisien. Permasalahan tersebut menyebabkan keterbatasan jangkauan pemasaran, rendahnya efektivitas pelayanan, serta tingginya risiko kesalahan dalam pengolahan data transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem e-commerce berbasis web pada UMKM toko buku guna mendukung proses transformasi digital dan meningkatkan kualitas layanan bisnis. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mempermudah pengelolaan produk, transaksi, dan data pengguna secara terintegrasi. Selain itu, sistem juga membantu memperluas jangkauan pemasaran, meningkatkan efisiensi operasional, serta memberikan kemudahan bagi pelanggan dalam melakukan transaksi pembelian buku secara online.
ANALISIS DISKREPANSI ANTARA RATING DAN SENTIMEN TEKS PADA ULASAN APLIKASI SEABANK MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING INDOBERT Jihan Amirah Munif; Afu Ichsan Pradana; Dwi Hartanti
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.v10i3.18815

Abstract

Kemajuan layanan perbankan berbasis digital turut memicu lonjakan ulasan pengguna di Google Play Store, baik berupa penilaian numerik maupun teks ulasan. Akan tetapi, keduanya kerap menunjukkan ketidakkonsistenan, di mana rating yang diberikan tidak selalu merepresentasikan sentimen sesungguhnya dalam teks ulasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna aplikasi SeaBank melalui model deep learning IndoBERT sekaligus mendeteksi diskrepansi antara rating numerik dan prediksi sentimen teks. Sebanyak 14.466 ulasan diperoleh melalui web scraping Google Play Store setelah melalui proses seleksi dengan mengeliminasi data kosong dan ulasan berrating 3. Pelatihan model dilakukan pada 1.500 sampel yang dipilih secara stratified dengan rasio 80:10:10 untuk data latih, validasi, dan uji, serta penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan class weight. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi model sebesar 98,00% dengan F1-score 0,90 untuk kelas negatif dan 0,99 untuk kelas positif. Dari total 14.466 data, terdeteksi 823 ulasan (5,69%) yang mengalami diskrepansi, meliputi 655 ulasan Tipe A (rating positif, prediksi negatif) dan 168 ulasan Tipe B (rating negatif, prediksi positif). Hasil ini membuktikan bahwa penilaian numerik tidak sepenuhnya merepresentasikan sentimen yang terkandung dalam teks ulasan pengguna.
ANALISIS PERFORMA EFFICIENTNET-B0 PADA KLASIFIKASI VARIETAS BUAH TROPIS BERDASARKAN FITUR MORFOLOGI CITRA Muhammad Raihan; Ledy Elsera Astrianty
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.v10i3.18838

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa model Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur EfficientNet-B0 dalam klasifikasi citra buah tropis berdasarkan karakteristik morfologi. Permasalahan dalam penelitian ini adalah proses identifikasi buah yang masih dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan rentan terhadap kesalahan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis deep learning dengan memanfaatkan metode CNN untuk mengekstraksi fitur visual citra secara otomatis, seperti warna, bentuk, dan tekstur buah. Dataset citra buah diperoleh dari sumber open access dan melalui tahap preprocessing yang meliputi resizing, normalisasi, dan augmentasi data guna meningkatkan kualitas pelatihan model. Selain itu, penelitian ini menerapkan pendekatan hierarchical classification untuk meningkatkan kemampuan model dalam melakukan klasifikasi secara bertahap. Proses evaluasi dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model EfficientNet-B0 mampu mencapai akurasi tertinggi sebesar 99,69% pada skenario dataset terbesar dengan tingkat kesalahan yang sangat rendah. Berdasarkan hasil tersebut, model yang dikembangkan terbukti mampu meningkatkan efisiensi dan konsistensi dalam proses klasifikasi buah, sehingga berpotensi untuk diterapkan pada bidang pertanian dan industri pangan.
ANALISIS DAN PENERAPAN SISTEM INFORMASI MANAGEMENT BERBASIS WEB DI FAFA LAUNDRY Faiza Nisardika Anggita Fridani; Esti Wijayanti; Andre Tri Saputra
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.v10i3.18884

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pelaku usaha laundry untuk meningkatkan efektivitas dan kualitas pelayanan melalui penerapan sistem berbasis komputer. FAFA Laundry masih menghadapi beberapa kendala operasional, seperti pencatatan transaksi yang dilakukan secara manual, kesulitan memantau status laundry, serta keterlambatan dalam penyusunan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan sistem informasi manajemen laundry berbasis web guna mempermudah proses pengelolaan data dan pelayanan. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan PHP Native dan MySQL sebagai basis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu membantu proses pengelolaan transaksi, memantau status laundry secara real-time, serta menghasilkan laporan secara otomatis dan lebih akurat. Penerapan sistem ini dapat meningkatkan efisiensi kerja karyawan, mengurangi kesalahan pencatatan, dan meningkatkan kualitas pelayanan kepada pelanggan
STUDI ABLASI XGBOOST UNTUK KLASIFIKASI RISIKO BANJIR PERKOTAAN MENGGUNAKAN KARAKTERISTIK DRAINASE DAN DATA CURAH HUJAN CHIRPS Evan Afdrianto Kota; Mokhamad Amin Hariyadi; Cahyo Crysdian
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.v10i3.18862

Abstract

Banjir perkotaan merupakan bencana yang semakin sering terjadi di Indonesia akibat urbanisasi dan perubahan pola curah hujan. Model klasifikasi risiko banjir umumnya mengandalkan variabel topografi dan hidrologi, namun jarang mengintegrasikan kondisi infrastruktur drainase. Praktisi sering menerapkan preprocessing kompleks pada model XGBoost tanpa memvalidasi kontribusi individual setiap langkah, sehingga belum diketahui apakah seleksi fitur, oversampling, dan optimasi hyperparameter benar-benar meningkatkan performa. Penelitian ini mengevaluasi pengaruh tiga komponen preprocessing terhadap performa XGBoost melalui studi ablasi enam skenario. Klasifikasi dilakukan pada 3.471 titik drainase di Kota Malang menggunakan 53 fitur dari data drainase dan curah hujan satelit CHIRPS (2019–2025). Enam skenario menguji seleksi fitur (Pearson+VIF+RFE), BorderlineSMOTE, dan tuning Optuna TPE secara individual maupun kombinatif. Model baseline tanpa preprocessing mencapai performa terbaik (F1 Macro 0,8167; Akurasi 0,8763). Seluruh intervensi justru menurunkan performa. Analisis SHAP mengidentifikasi frekuensi hari hujan dan interaksi curah hujan-kemiringan sebagai prediktor utama.
ANALISA MODERASI LITERASI KEUANGAN PADA HASRAT KONSUMTIF DAN FAKTOR LINGKUNGAN TERHADAP PERILAKU KEUANGAN PENGGUNA E-COMMERCE Herlina Herlina; Fuji Rahayu Wilujeng
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.v10i3.18905

Abstract

Financial behavior is an individual's ability to manage finances effectively and wisely. Financial behavior is influenced by various factors, such as consumptive desire, environmental factors, and environmental literacy. The development of digital lifestyles and current social influences has led individuals to become more consumptive in carrying out financial activities. The low ability of individuals to manage finances properly is caused by high consumptive desires and the influence of the social environment, as well as the suboptimal role of environmental literacy in shaping financial behavior. This study aims to analyze the influence of desire and environmental factors on financial behavior and to examine the role of environmental literacy as an intervening variable. This study uses a quantitative approach with a survey method through the distribution of questionnaires to respondents. Data analysis techniques use regression analysis and mediation tests to determine the direct and indirect effects among the research variables. The results show that partially and simultaneously, desire and environmental factors have a positive and significant effect on financial behavior. Financial literacy as a moderating variable is unable to moderate the influence of desire on financial behavior, but it is able to moderate the influence of environmental factors on financial behavior.
MODEL PREDIKSI OMZET PENJUALAN MENGGUNAKAN RANDOM FOREST REGRESSION PADA UMKM TOKO KEMBAR Umi Fidya Hamidah; Aprilisa Arum Sari; Ratna Puspita Indah
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.v10i3.18888

Abstract

UMKM retail di Indonesia, termasuk Toko Kembar di Sukoharjo, masih mengandalkan pencatatan transaksi secara manual sehingga data penjualan belum dimanfaatkan secara optimal. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidakmampuan memprediksi fluktuasi omzet penjualan, yang berdampak pada pengelolaan stok dan perencanaan keuangan yang reaktif. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi omzet penjualan berbasis Random Forest Regression untuk mendukung pengelolaan stok yang lebih terencana dan berbasis data. Metode yang digunakan adalah kerangka CRISP-DM dengan pendekatan panel data per produk per bulan, menggunakan rekayasa fitur berupa lag omzet 1–3 bulan, rata-rata bergerak 3 bulan, harga satuan, dan jumlah transaksi. Dataset mencakup 23.466 transaksi dari 8.720 produk selama periode September 2025–Maret 2026. Evaluasi model menggunakan MAE, RMSE, R², dan MAPE. Hasil evaluasi model menunjukkan nilai MAE sebesar Rp 32.579, RMSE sebesar 277.705, R² sebesar 0,6702 (67,02%), dan MAPE sebesar 8,45%. Prediksi omzet April 2026 sebesar Rp 661.396.513 dan Mei 2026 sebesar Rp 651.661.400 dengan rekomendasi penyesuaian stok pada beberapa produk.

Page 463 of 464 | Total Record : 4631

 460   461   462   463   464 

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