cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Herdian Bhakti
Contact Email
nfo@idpublishing.org
Phone
+62813133 32424
Journal Mail Official
jacis@idpublishing.org
Editorial Address
Gg. Broto Manunggal V, Brajan, Tamantirto, Kec. Kasihan, Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta 55184
Location
Kab. bantul,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Journal Automation Computer Information System (JACIS)
Published by Indonesian Journal Publisher
ISSN : -     EISSN : 27978443     DOI : https://doi.org/10.47134/jacis
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
JACIS: Journal Automation Computer Information System is officially registered in the Centre for Data and Scientific Documentation (PDDI), Indonesia Institute of Science with ISSN Number 2797-8443 (online). JACIS: Journal Automation Computer Information System is published twice, in May and November. JACIS accept and publish the result of research in the field of Computer Science and Informatics. JACIS has a focus and scope : 1. computer science: Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Mining, Expert System, Decision Support System 2. Informatics: Web Programming, Mobile Computing, Computer Networks, information system, Database Systems, Security Systems. JACIS: Journal Automation Computer Information System is Open - Access Journal indexed by Google Scholar. Every article submitted to the JACIS: Journal Automation Computer Information System will be reviewed within 8-10 weeks and published when the similarity/plagiarism index is under 25% checked by Ithenticate/Turnitin. To submit article to JACIS: Journal Automation Computer Information System, please kindly follow our guidelines: Author Guidelines
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Kontrol dan Sistem
Articles 106 Documents
 7   8   9   10   11 
Rancang Bangun Website Promosi Produk Industri Menggunakan QR Code Berbasis Augmented Reality Johannes, Garry; Simanjuntak, Pastima
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.166

Abstract

Keterbatasan media promosi konvensional dalam menyajikan informasi teknis dan fungsional produk industri secara komprehensif menjadi kendala dalam strategi pemasaran digital, sebagaimana dialami oleh PT Gunung Mas Perkasa Abadi yang masih mengandalkan katalog dua dimensi serta penjelasan verbal dari tim sales pada interaksi Business-to-Business (B2B). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan prototipe sistem informasi promosi berbasis website yang mengintegrasikan teknologi Web-based Augmented Reality (Web-AR) dengan Quick Response (QR) Code guna menampilkan lima produk prioritas perusahaan dalam bentuk model 3D interaktif. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi tahap concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution, dengan memanfaatkan aset yang bersumber dari data produk perusahaan. Sistem dikembangkan berbasis browser untuk meningkatkan aksesibilitas pengguna tanpa memerlukan instalasi aplikasi tambahan. Hasil pengujian teknis menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai dengan spesifikasi yang dirancang. Teknologi Web-AR mampu mentransformasikan representasi produk dua dimensi menjadi objek tiga dimensi interaktif secara real-time, sementara QR Code berfungsi sebagai media akses yang cepat dan akurat. Temuan ini mengindikasikan bahwa integrasi QR Code dan Web-AR secara teknis dapat diimplementasikan sebagai mekanisme penyampaian informasi promosi yang terintegrasi. Namun demikian, klaim keberhasilan penelitian ini dibatasi pada aspek fungsionalitas dan kelayakan teknis sistem, tanpa mencakup pengukuran efektivitas promosi, persepsi pengguna, maupun dampaknya terhadap peningkatan penjualan
Rancang Bangun Robot Manipulator Untuk Penanganan Bahan Berbahaya di Laboratorium Berbasis IOT Yusufi, Iba; Putri Pratiwi, Mariska
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.168

Abstract

Penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) dan Standard Operasional Procedure (SOP) pada proses uji sterilisasi di laboratorium memiliki kelemahan dalam hal mobilitas dan kedisiplinan pekerja. Studi ini bertujuan untuk membangun robot manipulator berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat dikendalikan dari jarak jauh untuk memindahkan objek cair mengandung bakteri dari wadah ke wadah lain yang berisi sampel produk guna mengurangi risiko kontaminasi langsung bagi pekerja. Perangkat yang digunakan adalah Aplikasi Windows, Mikrokontroler Arduino, motor servo MG996R, dan modul Bluetooth HC-05. Metode yang diterapkan adalah Prototype Evaluation yang melibatkan Studi Literatur, Desain Sistem, Implementasi dan Evaluasi Kinerja. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan parameter kuantitatif termasuk waktu respons, delay transmisi, dan akurasi pergerakan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem mencapai waktu respons rata-rata 140,8 ms, penundaan komunikasi 0,83 ms, dan akurasi pergerakan 98,33%. Robot mampu beroperasi dalam jangkauan kontrol hingga 15 meter. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan mampu beroperasi dalam kondisi mendekati waktu nyata dan berpotensi meningkatkan keselamatan di lingkungan laboratorium dengan meminimalkan paparan langsung manusia terhadap bahan berbahaya
Prediksi Perbandingan Kinerja MobileNetV2 dan EfficientNetB0 dalam Prediksi Kematangan Buah Jaboticaba Wildan Fitrian, Mahardika; Widayani, Wiwi; Sismoro, Heri; Aini, Nur; Nurani, Dwi
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.177

Abstract

Penentuan kematangan buah yang akurat penting untuk meningkatkan kualitas panen dan efisiensi distribusi, namun praktik manual masih rentan terhadap subjektivitas. Penelitian ini membandingkan kinerja Convolutional Neural Network (CNN), MobileNetV2, dan EfficientNetB0 dalam memprediksi jumlah hari menuju kematangan buah Jaboticaba (Plinia cauliflora) berbasis citra RGB. Dataset diperoleh dari pengamatan lapangan dan diuji dalam dua skenario: 656 citra dan dataset hasil augmentasi sebanyak ±2.500 citra. Seluruh model dilatih dengan optimizer Adam dan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Pada dataset kecil, MobileNetV2 menunjukkan performa terbaik dengan MAE uji 1,54 hari, lebih baik dibanding CNN (3,41 hari) dan EfficientNetB0 (6,05 hari). Setelah jumlah data diperbesar, kinerja seluruh model meningkat, dengan MobileNetV2 tetap unggul (MAE 0,95 hari), diikuti EfficientNetB0 (1,30 hari) dan CNN (1,86 hari). Peningkatan terbesar terjadi pada EfficientNetB0, yang mengindikasikan bahwa model berkapasitas tinggi membutuhkan data lebih besar untuk belajar secara optimal. Hasil ini menegaskan bahwa ukuran dataset berpengaruh signifikan terhadap akurasi, serta bahwa MobileNetV2 memberikan keseimbangan terbaik antara ketepatan dan stabilitas
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terkait Konten Deepfake Pada Platform X Menggunakan Algoritma SVM Maulana, Muhammad Reza; Nugroho, Agung; Suprianto, Asep
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.180

Abstract

Maraknya penyebaran konten deepfake di platform media sosial memunculkan kekhawatiran tentang kemungkinan adanya disinformasi dan manipulasi informasi di ranah digital. Platform media sosial X menjadi salah satu lokasi utama bagi masyarakat untuk menyampaikan pandangan mereka tentang fenomena ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pandangan masyarakat Indonesia mengenai deepfake di platform X dan menilai kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen. Data diperoleh dengan teknik crawling menggunakan kata kunci “deepfake” pada periode Januari 2024 hingga Juni 2025, menghasilkan 2.116 tweet dan 1.841 data bersih setelah dilakukan preprocessing. Pelabelan data dilakukan dengan pendekatan lexicon-based, dengan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Model klasifikasi menggunakan SVM dengan kernel linear serta pembagian data training dan testing dengan rasio 80:20. Evaluasi model menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendapat masyarakat lebih banyak didominasi oleh sentimen negatif. Model SVM mencatat akurasi 80,76%, presisi 68,81%, recall 66,96%, dan F1-score 67,87%, yang menunjukkan performa klasifikasi pada tingkat sedang dalam skema pelabelan berbasis leksikon. Hasil ini dapat digunakan sebagai dasar untuk memantau opini publik terkait fenomena deepfake serta mendukung pengembangan strategi literasi digital di media sosial
Implementasi Metode Certainty Factor dan TOPSIS pada Diagnosis Penyakit Jagung dan Penentuan Prioritas Penanganan Puspita, Uma Fadhila Dina; Widyassari, Adhika Pramita
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.181

Abstract

Jagung merupakan salah satu komoditas penting dalam sektor pangan dan agribisnis, tetapi produktivitasnya masih sering terganggu oleh serangan penyakit yang memiliki gejala serupa. Kondisi ini menyebabkan proses identifikasi penyakit dan penentuan penanganan yang tepat menjadi tidak mudah. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem berbasis web yang dapat membantu diagnosis penyakit tanaman jagung sekaligus menentukan prioritas penanganan yang sesuai. Sistem dirancang dengan menggabungkan metode Certainty Factor untuk menghitung tingkat keyakinan diagnosis berdasarkan gejala yang dipilih pengguna, serta metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution untuk menyusun urutan prioritas solusi berdasarkan beberapa kriteria keputusan. Basis pengetahuan sistem mencakup enam jenis penyakit, lima belas gejala, dan delapan belas alternatif penanganan. Pengujian dilakukan menggunakan 30 kasus uji berbasis pengetahuan pakar, lalu dievaluasi dengan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan diagnosis yang sesuai dengan label pakar pada seluruh kasus uji, dengan nilai accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 1,00. Selain itu, metode TOPSIS juga mampu menghasilkan rekomendasi penanganan yang lebih terstruktur sesuai preferensi pengguna. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat mendukung proses diagnosis penyakit jagung dan membantu pengguna menentukan prioritas penanganan secara lebih sistematis dan terukur.
Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Pemilihan Smartphone Gaming Auliya, Ahmad Himam; Widyassari, Adhika Pramita
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.182

Abstract

Maraknya pilihan smartphone gaming di pasaran dengan ragam spesifikasi dan kisaran harga yang beragam kerap menimbulkan kebingungan bagi konsumen dalam menentukan perangkat yang paling tepat sesuai kebutuhan mereka. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam sistem pendukung keputusan berbasis web yang dikhususkan untuk pemilihan smartphone gaming. Metode SAW dipilih karena kesederhanaannya dalam melakukan perangkingan alternatif berdasarkan beberapa kriteria, yaitu harga (cost), RAM, skor AnTuTu, kapasitas baterai, dan refresh rate layar (benefit). Data spesifikasi diperoleh melalui studi dokumentasi dari situs resmi produsen dan portal teknologi GSMArena sebanyak 15 smartphone dari merek Asus, Xiaomi, Samsung, iQOO, dan Nubia dengan kriteria inklusi rilis tahun 2023-2025, prosesor Snapdragon 8 series atau MediaTek Dimensity 9000, dan RAM minimal 8 GB. Bobot kriteria diperoleh dari survei kepada 10 responden gamer. Hasil penelitian menunjukkan sistem memiliki akurasi 100% dalam mencocokkan hasil perhitungan dengan perhitungan manual. Nubia Red Magic 9 Pro terpilih sebagai smartphone gaming terbaik dengan nilai preferensi tertinggi 0,8656. Sistem ini diharapkan dapat membantu konsumen dalam memilih perangkat yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran.

Page 11 of 11 | Total Record : 106

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2026): Mei Vol. 5 No. 2 (2025): November Vol. 5 No. 1 (2025): Mei Vol. 4 No. 2 (2024): November Vol. 4 No. 1 (2024): Mei Vol. 3 No. 2 (2023): November Vol. 3 No. 1 (2023): Mei Vol. 2 No. 2 (2022): November Vol. 2 No. 1 (2022): Mei Vol. 1 No. 2 (2021): November Vol. 1 No. 1 (2021): Mei More Issue