cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arif Bijaksana Putra Negara
Contact Email
arifbpn@untan.ac.id
Phone
+62811578624
Journal Mail Official
editor_justin@informatika.untan.ac.id
Editorial Address
Sekretariat Justin Gedung Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadary Nawawi Pontianak 78124
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
Published by Universitas Tanjungpura
ISSN : 24603562     EISSN : 26208989     DOI : http://dx.doi.org/10.26418/justin
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JUSTIN aims to publish research results and thoughts among academics, researchers, scientists, and practitioners in the field of informatics/computer science so that they are freely available to the public, and support the exchange of knowledge. The scope of JUSTIN is but is not limited to the following: theory and information science, information systems, information security, data processing and structure, programming and computing, software engineering, informatics, computer science, computer engineering, architecture and computer networks, robotics, parallel and distributed computing, operating systems, compilers and interpreters, games, numerical methods, mobile computing, natural language processing, data mining, cognitive systems, speech processing, machine learning, artificial intelligence, expert systems, geographical information systems, computational theory, and informatics applications in various fields.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 23 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 12, No 4 (2024)" : 23 Documents clear
Diabetes Mellitus Disease Prediction using Machine Learning Algorithms Safitri, Egi; Rofianto, Dani; Purwati, Neni; Kurniawan, Hendra; Karnila, Sri
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.84620

Abstract

Diabetes mellitus is a chronic disease with a rapidly increasing global prevalence, affecting around 422 million people, predominantly in low- and middle-income countries. Effective management of diabetes requires early detection and timely intervention. This study aims to develop an accurate predictive model for diabetes mellitus using three machine learning algorithms: Random Forest, Logistic Regression, and Decision Tree. The Pima Indians Diabetes dataset, comprising 768 patient records with various health indicators, was utilized for model training and evaluation. Exploratory data analysis revealed significant correlations between glucose levels, BMI, age, and diabetes risk. The dataset was split into 80% training and 20% testing sets. Models were validated using cross-validation and evaluated based on accuracy, precision, recall, and F1-score. Results indicated that Logistic Regression achieved the highest accuracy (75%) and balanced performance in identifying both positive and negative cases. Decision Tree excelled in recall, while Random Forest showed a slightly lower balance between precision and recall. The ROC curve analysis demonstrated that Random Forest had the highest AUC (0.82), followed by Logistic Regression (0.81) and Decision Tree (0.73). This study confirms that machine learning algorithms can effectively predict diabetes, providing valuable tools for early detection and intervention, ultimately reducing the global burden of diabetes mellitus.
PREDIKSI HARGA CABAI RAWIT MERAH DI PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM Sukur, Daan; Afiyati, Afiyati
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.81819

Abstract

Fluktuasi harga cabai rawit merah mempengaruhi pasar komoditas dan pendapatan petani, serta keputusan bisnis di industri pertanian dan makanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga cabai rawit merah di Provinsi Jawa Timur menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).   Hasil evaluasi model menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, dengan Keseluruhan Kesalahan Absolute (MAE) dari 0.0537, Keselengah Kesalahan persegi (MSE) dari 0.0062, Keseluruh Kesilapan persegi akar dari 0.0787, dan koefisien penentuan (R2) dari 0.9946. Hasil ini menunjukkan bahwa model SVM dapat efektif dalam memprediksi harga cabai rawit merah.  
Penggunaan Sentimen Berita, Indeks Google Trends, dan Faktor yang Berpengaruh Lainnya untuk Memprediksi Harga Gabah Kering Panen (GKP) dengan Deep Learning Apriliani, Nur Hidayah; Nurmawati, Erna
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.78913

Abstract

Indonesia merupakan negara agraris yang mayoritas pekerjaan utama penduduknya adalah bertani, khususnya bertani padi. Keputusan mengenai harga gabah dapat mempengaruhi pendapatan petani serta kelangsungan usaha mereka. Hasil penjualan gabah yang sering tidak stabil ditambah dengan biaya produksi yang semakin meningkat menyebabkan petani mengalami kerugian karena harga jual gabah tidak dapat menghasilkan cukup pendapatan untuk mencakup biaya produksi mereka. Pemerintah menetapkan Harga Pembelian Pemerintah (HPP) untuk menstabilkan harga dan mendorong produksi. Prediksi harga Gabah Kering Panen (GKP) dapat membantu pemerintah dalam pengambilan keputusan terkait stabilisasi harga, subsidi, dan insentif bagi petani untuk kesejahteraan masyarakat. Metode yang digunakan untuk memprediksi harga gabah pada penelitian ini adalah metode LSTM, CNN, dan LSTM-CNN. Model yang telah dibangun dievaluasi berdasarkan nilai MAE, MAPE, MSE, dan RMSE untuk menguji efektivitas kerangka kerja yang diusulkan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik yang dipilih untuk memprediksi harga Gabah Kering Panen (GKP) pada penelitian ini adalah model LSTM dengan 7 (tujuh) variabel independen paling berpengaruh dengan nilai MAE, MAPE, RMSE, dan MSE sebesar 438,68, 7,71%, 600,37, dan 360439,91. Variabel tersebut diantaranya adalah Harga Pembelian Pemerintah (HPP), total impor beras, harga eceran beras, rata-rata curah hujan bulanan, Indeks Google Trends "harga gabah", dan jumlah berita dengan sentimen negatif pada bulan tersebut.
Penerapan Markerless Augmented Reality untuk Katalog Furniture di Ambyah Mebel Muharam, Fatta
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.82970

Abstract

Hanya item dua dimensi yang ditampilkan di Katalog Furnitur. Permintaan yang umum dari pembeli adalah melihat furnitur ditata dalam ruangan yang nyata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat aplikasi Android yang dapat menggabungkan antara dunia nyata dengan dunia virtual buatan. Teknologi A Augmented Reality ( AR ) yang dikembangkan dapat merealisasikan antara keduanya. Ambyah Furniture adalah aplikasi yang dapat mengelola suatu objek 3D, pengguna aplikasi dapat mengelola objek furnitur 3D dengan ukuran yang dapat diubah serta menempatkan pada tempat yang diinginkan. Teknologi Augmented Reality  dengan teknik markerless digunakan dalam pengembangan aplikasi ini, serta dengan metode pengembangan Multimedia development Life Cyle (MDLC) yang didasari dengan enam tahapan diantaranya, konsep, desain, pengumpulan material, perakitan, pengujian, dan distribusi. Selanjutnya dilakukan pengujian alpha menggunakan metode Black Box Testing. Hasil akhir dari Penelitian ini adalah terealisasinya sebuah aplikasi katalog furniture markerless augmented reality , yang dapat membantu penjual mengenalkan produknya. Dengan item tiga dimensi, vendor furnitur dapat menguraikan barangnya secara lebih efektif dan interaktif kepada calon pembeli.
Designing an Android-based Audio Calculator with Mit App Inventor for Visually Impaired Students Putri, Meirizka Hani; Sarnita, Fitria; Ahyar, Ahyar
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.80899

Abstract

The selection of learning media must be in accordance with the circumstances and needs of students. Blind students are special students who do not differ much in cognitive abilities with students in general, therefore the purpose of this study is to create learning media that can be used by blind students to learn basic arithmetic operations. The application development method uses the Agile method and the development model uses scrum so that application development can run optimally and the application can reach the desired stage. SLB Baiturrahman Sondosia's visually impaired students still use the counting method using fingers on addition and subtraction operations, for multiplication, division and powers and numbers they still have difficulty especially in the powers and numbers operation whose concept they do not understand. However, they can already apply basic arithmetic operations in everyday life such as adding up their money and then subtracting, dividing and multiplying it. This shows that blind students have basic numeracy skills. The audio calculator application has passed the media expert validation test and is declared suitable for use. The Audio Calculator application has been applied to blind students at SLB Baiturrahman Sondosia as learning media used by teachers. When students use the application, it seems that students get a new learning experience, they are enthusiastic and find it easier to memorize and deepen their counting skills both independently and with the help of teachers at school.
Tata Kelola Teknologi Informasi Pada Perguruan Tinggi Menggunakan ITIL 4 Suhartini, Andi Mulyanti; Herwidyaningtyas, Frestina Bhakti
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.86464

Abstract

Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi dan meningkatkan tata kelola Teknologi Informasi (TI) di perguruan tinggi melalui penggunaan kerangka kerja ITIL 4. Perguruan tinggi, sebagai lembaga pendidikan dengan berbagai fakultas dan layanan, memerlukan tata kelola TI yang lebih efektif karena mereka mendukung proses pembelajaran, memberikan layanan administrasi, dan aktivitas operasional lainnya. Tata kelola TI yang tidak optimal dapat mengakibatkan pengalaman pengguna yang buruk dan pemborosan investasi TI. Oleh karena itu, studi ini menggunakan beberapa langkah metodologis: (1) tinjauan literatur untuk memastikan prinsip-prinsip utama tata kelola TI, (2) pengumpulan data untuk mengevaluasi lingkungan yang ada, (3) model kematangan tata kelola TI untuk menilai tahap evolusi dan kesenjangan, (4) pengembangan rekomendasi tata kelola TI, dan (5) evaluasi pengembangan rekomendasi  tata kelola TI yang memenuhi kebutuhan institusional.Hasil penelitian menunjukkan bahwa praktik tata kelola TI di pendidikan tinggi berada pada tahap yang cukup rendah yang disebut sebagai "Awal/Ad Hoc". Meskipun lembaga pendidikan tinggi telah menghargai peran proses TI dalam mendukung pendidikan, tidak ada standar kualitas yang ditetapkan untuk teknologi informasi. Proses Layanan TI dilaksanakan dalam cara yang relatif otonom oleh setiap divisi atau biro yang kurang memiliki integrasi yang tepat. Temuan ini menegaskan bahwa peningkatan tata kelola TI membutuhkan pendekatan yang mempertimbangkan tingkat capaian kematangan dan kebutuhan strategis perguruan tinggi. Dengan penilaian ini, diharapkan perguruan tinggi dapat menetapkan target pencapaian tata kelola TI yang selaras dengan tujuan institusi, sehingga mampu meningkatkan efektivitas dan kualitas proses pengajaran dan layanan.  Kata kunci: Teknologi Informasi, Tata Kelola TI, Perguruan Tinggi, dan ITIL 4
Rancang Bangun Website untuk Informasi Ketersediaan dan Reservasi Buku (Studi Kasus Perpustakaan Kampus UPI Purwakarta) Liu, Cindy; Setyowati, Endah; Ichsan, Ichwan Nul
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.82035

Abstract

Perpustakaan adalah tempat dimana seseorang dapat memperoleh informasi. Jenis layanan perpustakaan berdasarkan proses interaksinya dibedakan menjadi dua yaitu layanan teknis dan layanan pengguna. Salah satu layanan pengguna yang memudahkan pengunjung dalam mengakses informasi dan memanfaatkan penerapan teknologi adalah sistem remote access. Berdasarkan dari analisis kebutuhan yang dilakukan dengan melakukan observasi dan survei mahasiswa, didapatkan bahwa Perpustakaan UPI Kampus di Purwakarta masih menggunakan sistem konvensional tanpa adanya layanan online mengenai informasi ketersediaan buku. Sehingga mahasiswa merasa kesulitan untuk mendapat informasi buku dan memastikan ketersediaan buku saat melakukan kunjungan. Oleh karena itu, untuk menjawab permasalahan tersebut, dalam penelitian kali ini akan dibuat website untuk ketersediaan dan reservasi buku dengan tujuan agar mahasiswa dapat dengan mudah mencari informasi mengenai bahan pustaka yang tersedia dan memastikan ketersediaan buku sebelum melakukan kunjungan.   Didapatkan bahwa website tersebut telah berhasil dibuat dengan menggunakan metode waterfall dan telah berhasil diuji dengan hasil yang layak digunakan berdasarkan pengujian dengan metode SUS. Sehingga website ketersediaan dan reservasi ini dianggap telah dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi permasalah yang ada pada Perpustakaan UPI Kampus  di  Purwakarta.
Klasifikasi Status Gizi Anak dengan Decision Tree Berdasarkan Data Stunting di Kabupaten Gowa Eka Budiarti, Nur Azizah; Syam, Abd. Azis; Akbar, Muh. Arsan; Al Amanah Muslimin, Muh. Nur Hidayat; Nasrullah, Asmaul Husnah
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.79636

Abstract

Stunting merupakan masalah kesehatan yang serius di Indonesia, termasuk di Kabupaten Gowa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat mengklasifikasikan status gizi anak-anak usia 0 hingga 4 tahun menggunakan algoritma Decision Tree. Data yang digunakan diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Gowa dan mencakup atribut berat badan, tinggi badan, jenis kelamin, usia, dan status gizi. Proses penelitian meliputi pengumpulan dan preprocessing data, pembangunan dan evaluasi model, serta implementasi model dalam aplikasi Android. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree yang dibangun memiliki akurasi 90% dalam mengklasifikasikan status gizi anak. Implementasi model dalam aplikasi Android diharapkan dapat membantu orang tua dalam memantau dan meningkatkan status gizi anak mereka.
Kajian Penerapan Digitalisasi UMKM: Studi Kasus Desa Gelgel, Klungkung Agusta, Yudi; Julyantari, Ni Komang Sri
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.82976

Abstract

Penerapan digitalisasi UMKM dikenal sangatlah sulit. Hal ini disebabkan oleh kurangnya ketersediaan SDM, pendanaan, dan waktu pada UMKM. Penelitian ini mengkaji penerapan digitalisasi untuk melihat tingkat penerapan digitalisasi pada UMKM di Desa Gelgel, Klungkung. Selain itu, bantuan yang dibutuhkan UMKM dan karakteristik/fasilitas yang perlu disediakan pada aplikasi UMKM juga dikaji. Dari hasil penelitian didapatkan bawah penerapan digitalisasi UMKM di Desa Gelgel, Klungkung sudah cukup tinggi yaitu sebesar 76,67% dengan bidang penerapan yang banyak dilakukan adalah pengelolaan produksi/layanan jasa, pengelolaan hubungan dengan konsumen, dan pengelolaan administrasi keuangan. Penerapan digitalisasi diperkirakan akan meningkat sekitar 10% di masa yang akan datang. Bantuan yang dibutuhkan UMKM untuk mendukung penerapan digitalisasi antara lain penyediaan internet secara gratis, pelatihan aplikasi, penyediaan teknologi pendukung, dan penyediaan hub inovasi. Sedangkan karakteristik/fasilitas yang diperlukan dalam sebuah aplikasi UMKM adalah bahwa aplikasi perlu disediakan secara gratis, mudah digunakan, berbentuk media sosial, bisa diakses melalui handphone, memiliki fasilitas messaging, dan menjawab semua kebutuhan baik kebutuhan UMKM maupun pelanggan.
Sistem Deteksi Penyakit Pneumonia Menggunakan Algoritma Faster R-CNN Berbasis Citra Digital Rontgen Dada Ifayatin, Hadijah Nisa; Sarita, Ihsan; Saputra, Rizal Adi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.81304

Abstract

Pneumonia menjadi perhatian utama dalam pelayanan kesehatan yang masuk dalam 10 penyakit terbanyak di fasilitas pelayanan kesehatan. Pneumonia, infeksi pada kantung udara di paru-paru, merupakan penyakit serius yang dapat menyebabkan kematian. Data statistik dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Tenggara menunjukkan adanya peningkatan kasus pneumonia, terutama di rumah sakit. Kasus pneumonia pada balita di Provinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2022 mencapai 13.214, namun hanya sekitar 11,14% yang teridentifikasi dan ditangani. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Faster Convolutional Neural Network ( Faster RCNN) dengan menggunakan model ResNet50. Metode ini digunakan untuk membagi citra rontgen dada menjadi wilayah-wilayah tertentu, yang kemudian diekstraksi guna mendeteksi pneumonia melalui analisis gambar dari data klaster. Algoritma Faster -RCNN dipilih karena keunggulannya dalam bidang visi komputer dan kecepatan dalam eksekusi RPN lebih baik dari RCNN dan Fast RCNN. Sistem ini diharapkan dapat mendeteksi citra gambar yang akan diklasifikasikan menjadi pneumonia dan normal menggunakan Faster RCNN. Pada tahap pengujian, sistem ini akan dievaluasi dengan menggunakan matriks kekeliruan sebagai metode evaluasi utama. Pengujian ini akan mencakup nilai rata-rata loss, spesifisitas   dan akurasi   untuk setiap fitur utama dari sistem yang diusulkan. Evaluasi kinerja sistem juga menggunakan pengujianbounding box . Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengenali citra rontgen dada yang terdeteksi pneumonia atau tidak dan hasil akhir yang diperoleh berdasarkan kesamaan antara data uji dan data latih yang telah disiapkan untuk mengklasifikasikan keluaran antara pneumonia dan normal.

Page 2 of 3 | Total Record : 23

 1   2   3 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13, No 4 (2025) Vol 13, No 3 (2025) Vol 13, No 2 (2025) Vol 13, No 1 (2025) Vol 12, No 4 (2024) Vol 12, No 3 (2024) Vol 12, No 2 (2024) Vol 12, No 1 (2024) Vol 11, No 4 (2023) Vol 11, No 3 (2023) Vol 11, No 2 (2023) Vol 11, No 1 (2023) Vol 10, No 4 (2022) Vol 10, No 3 (2022) Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 4 (2021) Vol 9, No 3 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 4 (2020) Vol 8, No 3 (2020) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 4 (2019) Vol 7, No 3 (2019) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 4 (2018) Vol 6, No 3 (2018) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 4 (2017) Vol 5, No 3 (2017) Vol 5, No 2 (2017) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 3 (2016) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 3 (2015) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 1, No 3 (2013) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 1 (2013) More Issue