cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
YISTI VITA VIA
Contact Email
yistivia.if@upnjatim.ac.id
Phone
+628563336070
Journal Mail Official
jifti@upnjatim.ac.id
Editorial Address
Gedung Giri Santika, Jalan Raya Rungkut Madya Gununganyar, Surabaya, Jawa Timur (60294) Indonesia
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika
Published by Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
ISSN : 26864339     EISSN : 26864339     DOI : https://doi.org/10.33005/jifti.v2i1
Core Subject : Science, Engineering,
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika (JIFTI) indeed discussing the research result on the topics of any challenge in the field of information technology and computer science. Therefore the journal prefers the idea on Artificial Intelligence, Computational Theory and Mathematics, Computer Graphics and Computer Aided Design, Computer Networks and Communications, Computer Science, Computer Vision, Pattern Recognition, Hardware and Architecture, Human Computer Interaction, Information Systems, Signal Processing, Robotics, and Software. The journal must be written in Indonesian and adheres to double blind peer review to ensure the originality and quality of the publication.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021" : 6 Documents clear
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP FACEBOOK MARKETPLACE MENGGUNAKAN METODE LEXICON BASED DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Shinta Yuan Ayu Pratiwi; Salamun Rohman Nudin
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i2.55

Abstract

Abstrak—Pandemi Covid-19 berdampak pada banyak hal, salah satunya budaya jual beli masyarakat. Jual beli masyarakat yang tadinya dilakukan secara langsung berubah menjadi jual beli secara online karena mengikuti aturan pemerintah untuk membatasi interaksi secara langsung maupun berkerumun. Facebook Marketplace adalah tempat jual beli secara online yang dikhususkan untuk pengguna Facebook karena berada didalam platform Facebook. Dibutuhkan data berupa opini mengenai Facebook Marketplace untuk melakukan analisis sentimen. Pengumpulan data opini diambil dari API Twitter karena Twitter merupakan media sosial yang banyak digunakan masyarakat untuk menampung opini dan paling update. Dari opini tersebut dapat dilihat sentimen tingkat kepuasan pengguna Facebook Marketplace dengan membaginya kedalam kelas sentimen negatif dan sentimen positif. Metode Lexicon Based digunakan untuk pembobotan opini sentimen positif dan negatif, kemudian proses klasifikasinya menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil pembobotan menggunakan metode Lexicon Based menunjukkan hasil sentimen positif sebesar 82,6%, sedangkan sentimen negatif sebesar 17,4. Pada klasifikasi SVM menghasilkan nilai akurasi 51%, nilai presisi 51%, nilai recall 64%, dan AUC sebesar 0,51. pada kernel polynomial menghasilkan akurasi sebesar 52%, nilai presisi sebesar 84%, nilai recall sebesar 6%, dan AUC sebesar 0,52. Kata Kunci— Pandemi Covid-19, Facebook Marketplace. Twitter, Lexicon based, Support Vector Machine (SVM).
EVALUASI KUALITAS LAYANAN WEBSITE E-GOVERNMENT TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA MENGGUNAKAN E-GOVQUAL DAN IPA Arrandi Muhamad Riesta; Muhammad Januar Pribadi; Carena Learns Prasetyo; Brahmantio Widyo Tenggoro; Baitun Nadhiroh; Tri Lathif Mardi Suryanto
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i2.57

Abstract

Demi meningkatkan konsumsi masyarakat terhadap suatu informasi, pemerintah berinovasi dengan menerapkan layanan berbasis elektronik yang disebut e-Government. e-Health merupakan salah satu program e-Government yang diterapkan pemerintah Kota Surabaya dalam bidang kesehatan. Kehadiran e-Health sangat berpengaruh pada layanan bidang kesehatan di masyarakat namun dalam hal penilaian kualitas masih perlu dilakukannya pendalaman lebih lanjut untuk peningkatan layanan. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mengevaluasi adalah e-Govqual. Pendekatan ini dapat meningkatkan kemampuan lembaga pemerintah untuk menggali lebih dalam kebutuhan serta mendorong publik agar memanfaatkan layanan pemerintah secara konsisten. Variabel yang digunakan yaitu efficiency, trust, reliability, citizen support. Responden ditentukan dengan pendekatan lemeshow dan ditemukan minimal responden sebanyak 96 pengguna. Uji validitas dan uji reliabilitas dilakukan menggunakan tools SPSS, hasil menunjukkan valid secara keseluruhan. Kesenjangan antara kinerja dan harapan ditemukan dengan rentang antara -0.580 s/d -0.030 untuk setiap variabel dimana kesenjangan tertinggi terdapat pada variabel CS1, CS2 dan CS4. Analisis dengan pendekatan IPA (Importance Performance Analysis) menunjukkan terdapat 10 variabel pengukuran yang merupakan prioritas utama peningkatan layanan kualitas website e-Health.
PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN SISWA TERHADAP PEMBELAJARAN DARING Iza Amillina; Anita Qoiriah
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i2.59

Abstract

Saat proses pembelajaran, pemahaman peserta didik terhadap materi pembelajaran di sekolah sangatlah penting. Peran pendidik tentunya memiliki pengaruh penting terhadap pemahaman peserta didik dalam sistem pembelajaran. Karena adanya pandemi corona ini sistem pembelajaran di sekolah yang awalnya pertemuan tatap muka terpaksa berubah menjadi pertemuan daring. Oleh karena itu maka dibutuhkan suatu sistem untuk mengetahui tingkat kepuasan siswa terhadap pembelajaran daring untuk melacak kemajuan belajar siswa. Sistem ini dimaksudkan untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan siswa terhadap pembelajaran daring menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Teknik klasifikasi digunakan karena bisa menemukan model yang membedakan kelas data atau konsep data, dengan tujuan khusus untuk menentukan kelas dari label objek yang belum diketahui. Sedangkan Algoritma Naïve Bayes bisa melakukan prediksi peluang masa depan berdasarkan data yang sudah ada sebelumnya, dengan mempertimbangkan beberapa variabel yang akan menjadi penentu hasil akhir suatu keputusan. Data yang digunakan merupakan hasil observasi terhadap siswa SMA di Kabupaten Tulungagung. Data survei kepuasan yang telah terkumpul akan dipisahkan menjadi dua jenis yaitu data training dan data testing. Hasil model data training akan dipergunakan untuk melihat akurasi pada data testing. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa Algoritma Naïve Bayes cocok digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan siswa terhadap pembelajaran daring dengan tingkat akurasi terbesarnya adalah100% dengan nilai precision sebesar 100% dan nilai recallnya sebesar 100% sehingga bisa dikategorikan sebagai Good Classification.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM SMART CAMPUS MONITORING PRAKTIKUM MENGGUNAKAN GAMIFIKASI Shofiya Syidada
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i2.62

Abstract

Pada penelitian ini dilakukan analisis dan perancangan sistem smart campus untuk kegiatan monitoring praktikum dengan menerapkan unsur-unsur gamifikasi. Sistem monitoring praktikum merupakan otomatisasi dan dokumentasi proses kegiatan pelaksanaan praktikum pada setiap periode. Pengguna dari sistem merupakan mahasiswa dan asisten. Fitur-fitur yang ada pada sistem adalah login, praktikum, jadwal praktikum, rekap praktikum. Rekap praktikum meliputi rekap tugas yang dikerjakan dan nilai yang diperoleh. Metode analisis dan perancangan sistem dengan pendekatan berorientasi obyek menggunakan Unified Modelling Language (UML). Konsep perancangan gamifikasi yang digunakan adalah user-centered design, yaitu mahasiswa. Unsur-unsur gamifikasi yang dimasukkan ke dalam sistem adalah poin, misi, leaderboard dan levelisasi. Poin diperoleh ketika pengguna telah menyelesaikan misi. Ada tiga misi dalam sistem ini yaitu mengisi presensi, membuka materi dan mengirimkan tugas. Leaderboard menunjukkan peringkat perolehan poin pengguna dalam mata kuliah praktikum. Levelisasi dalam sistem merupakan representasi modul-modul pada praktikum. Hasil yang diperoleh adalah dokumentasi dari analisis dan perancangan sistem yang meliputi rancangan sistem, rancangan basis data (database) sistem dan rancangan antarmuka sistem. Dokumentasi ini merupakan blueprint sistem yang dapat digunakan untuk mengimplementasikan sistem monitoring praktikum dengan gamifikasi berbasis web.
KLASIFIKASI KESEGARAN DAGING SAPI MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX DAN DNN Mohammad Faisal Riftiarrasyid; Dimas Arif Setyawan; Hendra Maulana
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i2.65

Abstract

Daging sapi merupakan sumber konsumsi makanan yang diperoleh dari sapi. Seiring meningkatnya harga daging sapi di Indonesia ada beberapa oknum penjual daging sapi yang menginginkan keuntungan yang besar dengan mencampur daging sapi segar dengan daging yang sudah tidak layak untuk dikonsumsi. Hal tersebut sangat merugikan konsumen karena dapat berdampak buruk bagi kesehatan. Untuk menangani hal tersebut perlu adanya sistem untuk membantu konsumen untuk membedakan daging yang masih segar dengan daging yang sudah tidak layak untuk dikonsumsi. Klasifikasi kesegaran daging dilakukan dengan teknologi Deep Neural Network dan menerapkan metode ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix untuk mendapatkan informasi fitur tekstur daging berdasarkan data visual. Penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah model Deep Neural Network yang dapat membedakan daging segar dan tidak layak konsumsi dengan akurasi sebesar 93.46%.
PREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG PERPERIODE TERHADAP TEMPAT WISATA PANTAI MENGGUNAKAN TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS PANTAI GILI LABAK SUMENEP) Ainur Rahim; Ani Dijah Rahajoe; M Mahaputra
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/jifti.v3i2.66

Abstract

Pariwisata menjadi salah satu sektor dalam peningkatan pendapatan suatu wilayah, baik negara, daerah ataupun kabupaten. Begitu halnya di kabupaten sumenep wisata terdapat wisata religi, kuliner, keraton dan bahari. Keberadaan wisata bahari (pantai) menjadi fokus pnelitian penulis. Bahwa Sumenep atau lebih tepatnya Gili Labak dengan wisata pantainya menjadi tempat kunjungan dominan oleh wisatawan khusunya dikalangan remaja. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi Prediksi Jumlah Pengunjung Perperiode Terhadap Tempat Wisata Pantai Menggunakan Triple Exponential Smoothing (Studi Kasus Pantai Gili Labak Sumenep). Data wisata sebelumnya merupakan data pada tahun 2015-2018 dan hasil prediksi periode 2019 diperoleh sebesar 32.369. Metode Triple Exponential Smoothing Holt –Winter Model Multiplikatif menggunakan konstanta hasil kesalahan yang paling kecil yaitu nilai konstanta alfa (α) = 0,1, beta (β) = 0,8 dan gamma (ƴ) = 0,1. Kesalahan (error) yaitu MAD sebesar 0.053, MSE sebesar 0.003, MAPE sebesar 0.002 dan MPE -0.491.

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 6 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 6 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 5 No. 2 (2023): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 5 No. 1 (2023): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 4 No 1 (2022): Juni 2022 Vol. 4 No. 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 3 No 2 (2021): Desember 2021 Vol 3 No 1 (2021): Juni 2021 Vol. 3 No. 2 (2021): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 3 No. 1 (2021): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 2 No 2 (2020): Desember 2020 Vol 2 No 1 (2020): Juni 2020 Vol. 2 No. 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 2 No. 1 (2020): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol 1 No 2 (2019): Desember 2019 Vol 1 No 1 (2019): Juni 2019 Vol. 1 No. 2 (2019): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Vol. 1 No. 1 (2019): Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika More Issue