cover
Contact Name
Tien Rahayu Tulili
Contact Email
tien.tulili@polnes.ac.id
Phone
+6281254433003
Journal Mail Official
just.ti@polnes.ac.id
Editorial Address
Jl. Dr. Ciptomangunkusumo Kampus Gunung Lipan Samarinda 75131 - Kalimantan Timur - Indonesia
Location
Kota samarinda,
Kalimantan timur
INDONESIA
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi)
ISSN : 20856458     EISSN : 25794310     DOI : http://dx.doi.org/10.46964/justti.v12i1
Core Subject : Science,
Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi - JUST TI is a scientific and peer-reviewed journal published every six month in January and July. This journal is opened for scientists, academics, professionals who intend to publish their original articles to others. Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi - JUST TI is a journal focusing on computer science field. The focus of this journal is following below but not limited to: - applied computer science - applied information technology - artificial intelligence - decision support system - information system - machine learning - data mining
Articles 98 Documents
Optimasi Klasifikasi Jaringan Sd-Wan Velocloud Dengan Qos (Quality Of Service) Menggunakan Metode Cbwfq (Class-Based Weighted Fair Queueing) Aji Suswantoro; Dadang Iskandar Mulyana
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.772

Abstract

Pengelolaan bandwidth yang optimal sangat berpengaruh dalam kinerja untuk mengakses internet dan layanan cloud. Perusahaan teknologi cloud computing dan virtualisasi VMware yang memberikan layanan Software-Defined WAN (Wide Area Network), dimana pengelolaan dan kontrol jaringan dilakukan terpusat melalui sebuah control plane yang terprogram, serta pengelolaan bandwidth yang dapat diklasifikasikan berdasarkan prioritas aplikasi dan alokasi bandwidth yang dibutuhkan menggunakan metode CBWFQ (Class-Based Weighted Fair Queueing), sehingga penggunaan akses Internet diharapkan dapat menjadi lebih optimal sesuai dengan kebutuhan pengguna. Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan, penerapan QoS dengan metode CBWFQ pada jaringan SD-WAN VeloCloud mampu mengklasifikasikan akses Internet berdasarkan prioritas aplikasi yang dibutuhkan oleh user. Pada VM A dan VM B, prioritas high yang diberikan pada VM A untuk akses ke Teams meningkatkan throughput menjadi 74.05 Kb/s dari 69.22 Kb/s sebelumnya. Adapun pada VM B terjadi penurunan throughput menjadi 2.54 Mb/s dari 3.1 Mb/s sebelumnya, dikarenakan alokasi bandwidth yang dioptimalkan untuk akses Teams yang dilakukan oleh VM A dengan prioritas yang lebih tinggi. Dengan behavior QoS CBWFQ yang ada pada jaringan SD-WAN VeloCloud, maka ideal jika diterapkan untuk kebutuhan bisnis perusahaan, dimana akses aplikasi bisnis dapat diprioritaskan, serta alokasi bandwidth dapat dioptimalkan.
Perception of the Computer Engineering Students of Politeknik Negeri Samarinda on the Online Learning During Covid-19 Pandemic Sektalonir Oscarini Wati Bhakti
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.1303

Abstract

ABSTRACTThe aim of the research is to find out the perception of the Computer Engineering Students of Politeknik Negeri Samarinda on the online learning during Corona Covid-19 pandemic.  Purposive sampling technique was used in this research which the researchers only focused on the students who took English Subjects.  The students were in the second and fourth semester who taking English for Computer Students in semester two and English Special Purposes in semester 2.  The research data was the results of the filled questionnaire in the form of Google Form and spread online to their Line Group.  Three main aspect of the questionnaire are learning and teaching aspect, the lecturers’ capability aspect, and facility and infrastructure aspect.  In the first aspect, most of the students gave positive response to online learning can be easily accessed (83%).  And for the second aspect, 71% oft the students gave positive response to the lectures are always with students during online learning.  Meanwhile, for the facility and infrastructure aspect, 63% students said that they have adequate devices to do online learning but this is the opposite to the statement that the students have the internet connection in conducting online learning (57%)
Optimasi Akurasi Deteksi Tanaman-Tanaman Obat Biofarmaka Dengan Convolutional Neural Network Asep Maulana; Rasiban Rasiban; Dadang Iskandar Mulyana
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.786

Abstract

Tanaman obat sangat populer digunakan terutama sebagai bahan baku obat tradisional dan jamu. Tanaman ini jika dikonsumsi akan meningkatkan sistem kekebalan tubuh (immune system), karena mempunyai sifat spesifik sebagai tanaman obat yang bersifat sebagai pencegahan dan promotif melalui kandungan metabolit sekunder seperti gingerol pada jahe yang mampu meningkatkan sistem imun pada tubuh. Di Indonesia tanaman obat juga dikategorikan sebagai tanaman biofarmaka yang meliputi 15 (lima belas) jenis tanaman yaitu, jahe, laos/lengkuas, kencur, kunyit, lempuyang, temulawak, temuireng, temu kunci, dlingo/dringo, kapulaga, mengkudu/pace, mahkota dewa, kejibeling, sambiloto, dan lidah buaya. Namun banyak masyarakat terutama yang ada di perkotaan tidak mengetahui tanaman obat biofarmaka karena banyak jenis yang tidak umum dijumpai di pasar atau swalayan sehingga terkendala untuk mengenali ataupun mendapatkannya. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan tanaman obat biofarmaka menggunakan algoritma CNN dan dapat mengenali jenis tanaman obat berdasarkan karakteristik citra dengan tingkat akurasi tinggi. Deep learning membuat sebuah komputer belajar mengklasifikasi secara langsung dari gambar. Dalam hal ini peneliti menggunakan model Sequential dan on top VGG16 yang merupakan model dari algoritma CNN (Convolutional Neural Networks) salah satu neural network yang ada pada deep learning untuk mengklasifikasikan tanaman obat secara otomatis dengan 12 (dua belas) variabel penelitian menggunakan data training berjumlah 1645 citra dan data testing 360 citra. Berdasarkan hasil penelitian model on top VGG16 memiliki tingkat akurasi yang lebih baik yaitu 98.333% dengan loss 0.086 dibandingkan dengan model Sequential yang menghasilkan tingkat akurasi 96.111% dengan loss sebesar 0.193.
Sistem Diagnosis Penyakit Mata Menggunakan Metode Dempster Shafer dan Forward Chaining Indriani Ningsi
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.804

Abstract

Abstrak -  Mata merupakan salah satu panca indra yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Meskipun fungsinya bagi kehidupan manusia sangat penting, namun sering kali mata kurang diperhatikan kesehatannya. Akibatnya banyak penyakit yang dapat menyerang mata. Jika tidak diobati dengan baik, maka mata dapat menimbulkan gangguan penglihatan sampai kebutaan. Oleh karena itu, kebutuhan informasi penanganan yang cepat dan tepat dari seorang dokter sangat diharapkan oleh semua pasien. Tujuan penelitian ini untuk menghasilkan sistem pakar yang mampu mendiagnosa penyakit mata manusia menggunakan metode Dempster Shafer dengan penelusuran Forward Chaining. Penelitian ini diharapkan mempermudah user dalam melakukan proses konsultasi tentang penyakit mata berdasarkan gejala yang di alami pasien. Dari hasil pengujian sistem menggunakan metode Black Box Testing diperoleh bahwa sistem pakar diagnosis penyakit mata ini memiliki fungsional yang baik. Hal ini ditandai dengan perhitungan nilai akurasi menggunakan metode Confusion Matrix memiliki tingkat akurKata Kunci -Sistem Pakar, Penyakit mata, Dempster Shafer, Confusion Matrix
Optimasi Image Classification pada Wayang Kulit Dengan Convolutional Neural Network Slamet Riyadi; Dadang Iskandar Mulyana
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.789

Abstract

Abstrak - Wayang merupakan contoh pertunjukan seni di negara Indonesia yang memiliki nilai-nilai luhur khususnya dalam masyarakat Jawa. Salah satu jenisnya adalah wayang kulit yang menceritakan perpaduan budaya Islam, Hindu, dan Budha dalam cerita religi dan mitos. Melihat perkembangan teknologi dimana masyarakat Indonesia mengandalkan kecanggihan teknologi, tidak menutup kemungkinan jika budaya yang ada mulai memudar, kebiasaan hidup masyarakat modern yang serba mengandalkan pada teknologi dan aktivitas sehari-hari masyarakat juga memungkinkan lunturnya budaya tradisional. Oleh karena itu, peneliti membuat program pengenalan citra wayang kulit menggunakan algoritma Convolutional Neural Network, yang merupakan operasi konvolusi dengan cara menggabungkan beberapa lapisan pemrosesan, menggunakan beberapa elemen yang bergerak secara paralel dan terinspirasi oleh sistem syaraf biologis. Gambar wayang kulit yang digunakan adalah Werkudara, Yudistira, Bathara Surya, Bathara Wisnu, Arjuna, Nakula, Sadewa, Semar, Gareng, Bagong, dan Petruk. Implementasi pengenalan citra wayang kulit dilakukan dengan menggunakan 2 model pengujian yaitu model Sequential dan model on top VGG16 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory, dan Keras. Data pengujian pada penelitian ini adalah 1850 citra data latih dan 330 citra data uji yang menghasilkan nilai evaluasi dengan nilai akurasi 98,48% dan nilai loss 0,077% pada model Sequential dan nilai akurasi 99,70% dan nilai loss 0,021% pada model on top VGG16.
Penerapan Metode Fuzzy Dan Simple Additive Weighting Untuk Penentuan Besaran Pemberian Dana Yatim Binaan ihksan maulana
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.775

Abstract

Abstrak - Anak yatim merupakan anak di bawah umur yang kehilangan ayah yang bertanggung jawab dalam membiayai hidup serta pendidikannya, belum baligh (dewasa), baik ia kaya maupun miskin, perempuan ataupun laki-laki. Dalam hal ini kita menyoroti anak yatim yang kekurangan dalam hal ekonomi maupun pendidikan. Sering dijumpai banyak perorangan maupun organisasi yang turut membantu dalam menyantuni para anak yatim tersebut agar mendapatkan kehidupan yang lebih layak. Pada penelitian ini peneliti menggunakan anak yatim binaan pada sebuah masjid besar, yang dimana anak yatim disini dibina pendidikan agamanya oleh masjid tersebut. Pemberian dana bantuan kepada anak yatim binaan dimasjid ini masih menggunakan cara manual dengan pendekatan subyektif yaitu dengan melihat kondisi ekonomi para yatim saja. Kedepannya akan menggunakan pendekatan obyektif yaitu menggunakan sebuah sistem dengan perhitungan matematis yang dapat membantu para pengurus dalam menentukan jumlah besaran pemberian dana kepada para yatim dengan melihat kriteria-kriteria yang diberikan lalu akan dikolaborasikan dengan pendeketan subyektif yaitu melihat kondisi kehidupan dari para yatim untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Metode Fuzzy dan SAW merupakan suatu metode yang dapat digunakan pada proses pengambilan keputusan. Pada penelitian ini peneliti mengkolaborasikan metode Fuzzy dan Metode SAW agar mendapatkan hasil yang lebih maksimal. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini berupa rangking atau hasil penjumlahan nilai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan selanjutnya dibuat rekomendasi untuk menentukan besaran pemberian dana yatim kepada para penerima dana yatim
Implementasi Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Belimbing Dengan Metode KNN Dan PCA Berdasarkan Warna Rifky Aldiansyah; Dadang Iskandar Mulyana
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.787

Abstract

Buah Belimbing (Averrhoa carambola L.) merupakan buah yang cukup banyak ditanam di Indonesia yang beriklim tropis. Salah satu penanganan pasca panen yang sering dilakukan para petani dengan proses sortasi dan pemutuan. Namun proses ini memiliki kelemahan seperti tingkat persepsi kematangan buah yang berbeda, membutuhkan tingkat konsentrasi dalam memilah sehingga memperngaruhi hasil identifikasi kematangan buah. Pengolahan citra digital mempunyai manfaat penting di berbagai bidang. Aplikasi pengolahan citra berkaitan dengan pemrosesan citra dengan transformasi warna. Data dalam penelitian ini menggunakan citra buah belimbing yang diambil dengan metode scrapping dari data publik pada situs github.com yang nantinya akan diambil sebagian (cropping) pada bentuk buahnya, yang kemudian akan diekstrak ciri warnanya, dan dihitung tingkat kadar warna dari R (red), G (green), dan B (blue) dan HSV (Hue Saturation Value). Berdasarkan input pada data uji klasifikasi level kematangan buah belimbing diperoleh dari pengolahan citra dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan PCA (Principal Component Analysis). Dari hasil data uji terdapat 15 citra buah belimbing diperoleh akurasi kesesuaian sebesar 86,6%.
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode Fuzzy Weighted Product (FWP) Annafi Franz; Syafei Karim
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.1356

Abstract

Pemilihan mahasiswa berprestasi di Politeknik Pertanian Negeri Samarinda (Politani Samarinda) merupakan kegiatan untuk memberikan apresiasi terhadap mahasiswa yang memiliki berbagai kemampuan dan keaktifan di berbagai kegiatan akademis dan non akademis. Pemilihan mahasiswa berprestasi didasarkan pada lima kriteria yakni indeks prestasi kumulatif (IPK), prestasi lomba, keikutsertaan di organisasi mahasiswa, kemampuan bahasa asing, dan karya tulis. Namun jika pemilihan mahasiswa berprestasi mahasiswa dilakukan secara manual tentu akan memakan waktu yang cukup lama, oleh karena itu diperlukan aplikasi sistem pendukung keputusan yang akan membantu pimpinan dalam mengambil keputusan, sehingga keputusan dapat diambil dengan cepat dan tepat.  Dalam membangun aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode fuzzy weighted product (FWP) yang merupakan gabungan dari sistem fuzzy dan weighted product (WP), sehingga nilai dari kelima kriteria yang akan menjadi masukan WP akan diubah ke nilai fuzzy. Sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi mahasiswa berprestasi kepada pimpinan.
Klasifikasi Kematangan Buah Tomat Menggunakan Citra Kulit Dengan Metode Pca Dan Knn Agung Saputra; Dadang Iskandar Mulyana
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i1.790

Abstract

Tomat (Lycopersicon Esculentum Mill) merupakan buah yang banyak dihasilkan di daerah tropis dan subtropis. Budidaya tanaman tomat terus berkembang seiring dengan meningkatnya permintaan buah tomat di pasaran. Kebutuhan tomat di Indonesia sendiri terbilang sangat tinggi karena melihat dari jumlah produksinya tiap tahun. Pendistribusian buah tomat merupakan hal penting dalam melakukan klasifikasi tomat berdasarkan level tingkat kematangannya. Sehingga, distribusi buah tomat dipengaruhi dari jarak daerah pengiriman dan level kematangan tomat tersebut. Oleh karena itu peneliti ingin mengajukan sebuah ide untuk menjawab permasalahan pada identifikasi kematangan tomat yang sebagian besar dilakukan secara manual oleh manusia. Identifikasi kematangan tomat manual sendiri memiliki banyak kelemahan dimana disebabkan oleh banyak faktor, seperti kelelahan, pengalaman, kemahiran dan lainnya. Dalam kesempatan ini peneliti ingin mengajukan sebuah ide dengan membuat sebuah aplikasi komputer yang dapat mengklasifikasi kematangan buah tomat menggunakan citra kulit buah dengan metode PCA Dan KNN. Pengujian dengan menggunakan 60 citra buah tomat, 45 citra tomat sebagai data training dan 15 citra data testing mendapatkan hasil klasifikasi 14 citra benar dan 1 citra salah dengan nilai akurasi 93,3% dari klasifikasi dengan metode PCA dan KNN.
RANCANG BANGUN MESIN CNC PLASMA CUTTING 3 AXIS Suparno Suparno
Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Vol 14, No 2 (2022): Juli 2022
Publisher : Politeknik Negeri Samarinda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46964/justti.v14i2.1549

Abstract

Dalam masa pembangunan dan perkembangan membuat para ilmuan selalu berpikir untuk membuat suatu peralatan yang berguna bagi masyarakat, saat ini masih banyak ditemui pemotong plat masih dilakukan dengan cara manual. Hal ini mengakibatkan kinerja mesin plasma cutting saat pemotongan belum maksimal dan untuk gerakan dari hand torch relatif tidak konstan karena mesin masih dioperasikan secara manual (tangan). Pada penelitian ini dibuat suatu rancang bangung meja plasma cutting untuk mengoptimalkan kinerja mesin plasma cutting pada saat proses pemotongan pelat. Kinerja yang dioptimalkan adalah kecepatan pemotongan benda kerja dan SOD (Stand-Off Distance) terhadap benda kerja dengan konstan. Sehingga dari data yang di dapat dari perhitungan torsi terbesar dan daya terbesar di tentukan motor stepper dengan daya dan torsi lebih besar yaitu P = 15,96 watt, Torsi = 0,25Nm = 0,025 kg.m = 2,5 kg.cm, dengan torsi 0,25 N.m dapat menggerakkan beban maksimal 6,4 kg. P= V x I = 12 x 1,33 = 15,96 watt. Dipilihnya motor stepper karena harga yang relatif murah.

Page 8 of 10 | Total Record : 98