cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fricles A Sianturi
Contact Email
jurnaljustikpen@gmail.com
Phone
+6285372207091
Journal Mail Official
jurnaljustikpen@gmail.com
Editorial Address
Jl. Bunga Sedap Malam IV No 8A, LK.VI. Kel. Sempakata, Kec. Medan Selayang
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN)
Published by CV. Utility Project Solution
ISSN : -     EISSN : 28287924     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Social, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Komputer dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN) memiliki Topik Utama untuk diterbitkan yang mencakup: 1. IT Infrastructure and Security (ITIS): Information Security and Privacy Digital Forensics Network Security Cryptography Cloud and Virtualization Emerging Technologies Computer Vision and Image Ethics in Information Systems Human Computer Interaction Wireless Sensor Networks Medical Image Analysis Internet of Things Mobile and Pervasive Computing Real-time Systems and Embedded Systems Parallel and Distributed Systems 2. Data Engineering and Business Intelligence (DEBI): Information Security and Privacy Business Intelligence Data Mining Intelligent Systems Artificial Intelligence Autonomous Agents Intelligent Agents Multi-Agent Systems Expert Systems Pattern Recognition Machine Learning Soft Computing Optimization Forecasting Meta-Heuristics Computational Intelligence Decision Support Systems 3. Data Acquisition and Information Dissemination (DAID): Open Data Social Media Knowledge Management Social Networks Big Data Web Services Database Management Systems Semantics Web and Linked Data Visualization Information Social Information Systems Social Informatics Spatial Informatics Systems Geographical Information Systems 4. Teknologi Pendidikan
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 106 Documents
 7   8   9   10   11 
Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Energi Indah Anggreyani Siregar; Angga Juledi; Ibnu Rasyid Munthe
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 5 No. 2.1 (2026): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengelolaan energi pada gedung perkantoran, fasilitas pendidikan, dan lingkungan industri masih banyak dilakukan secara manual sehingga proses pencatatan konsumsi energi, pemantauan beban, serta evaluasi efisiensi belum berjalan optimal. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan pengambilan keputusan dan sulitnya mengidentifikasi sumber pemborosan energi. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Sistem Informasi Manajemen Energi yang mampu mengintegrasikan proses pencatatan data, pemantauan penggunaan energi secara real-time, analisis konsumsi, serta penyajian laporan sebagai dasar pengambilan keputusan. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi lapangan, wawancara pengguna, analisis kebutuhan sistem, perancangan menggunakan Unified Modeling Language (UML), pengembangan sistem berbasis web dengan metode prototype, serta pengujian menggunakan black-box testing dan uji kepuasan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu menampilkan data konsumsi energi harian, mingguan, dan bulanan, memberikan notifikasi ketika terjadi lonjakan pemakaian, serta menghasilkan laporan otomatis. Pengujian fungsional menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai rancangan, sedangkan hasil uji pengguna menunjukkan sistem mudah digunakan dan membantu proses monitoring energi. Implementasi sistem juga menunjukkan adanya peningkatan kecepatan pelaporan dan kemudahan identifikasi area boros energi. Dengan demikian, Sistem Informasi Manajemen Energi yang dikembangkan dapat menjadi solusi efektif untuk meningkatkan efisiensi operasional, akurasi data, dan kualitas pengambilan keputusan terkait pengelolaan energi.
Pengembangan Modul Ajar Materi Bangun Ruang Berbasis 4C di Kelas V SD GMIM Pinaras Thania C Bawole; Widdy H. F. Rorimpandey; Juliana M. Sumilat
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.355

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul ajar berbasis 4C (Critical Thinking, Communication, Creativity, dan Collaborative) pada materi bangun ruang kelas V SD GMIM Pinaras. Subjek pada penelitian ini adalah siswa kelas V yang berjumlah 16 orang. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan model 4-D yang pada penelitian ini dibatasi pada 3D yaitu define, design, dan development. Modul ajar dikembangkan berdasarkan karakteristik materi dan siswa yang diperoleh dari tes diagnostik. Selanjutnya, didesain dan dikembangkan peneliti berdasarkan keterampilan 4C. Uji validasi modul ajar dilakukan dengan hasil validasi modul ajar yang sangat layak oleh ahli media dan layak berdasarkan penilaian 2 ahli materi, serta mendapatkan respon dari guru sangat baik, sedangkan respon siswa ada pada kategori baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa modul ajar materi bangun ruang berbasis 4C layak digunakan.
Segmentasi Citra Rambu Lalu Lintas Menggunakan Arsitektur DeepLabV3+ Berbasis Convolutional Neural Network Intan Aulia; Mutaqin Akbar
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.896

Abstract

Keamanan di jalan raya sangat ditentukan oleh kemampuan pengemudi dalam memahami serta mengikuti petunjuk yang ada. Namun, pengenalan rambu secara manual rentan terhadap kelalaian manusia, sehingga diperlukan sistem yang dapat secara otomatis mendekteksi dan memisahkan rambu lalu lintas secara akurat. Tujuan dari studi ini adalah menciptakan model segmentasi citra rambu lalu lintas dengan memanfaatkan arsitektur DeepLabV3+ berbasis Convolution Neural Network (CNN) dengan backbone MobileNetV2. Kumpulan data yang dipakai terdiri atas 2.050 foto rambu lalu lintas yang mencakup 10 kategori rambu, yang diperoleh dari penelitian terdahulu. Karena dataset awal belum memiliki anatosi mask, dilakukan proses pelabelan manual menggunakan perangkat lunak LabelMe untuk menghasilkan mask segmentasi. Citra tersebut kemudian diubah ukurannya menjadi 128×128 piksel. Model DeepLabV3+ dikonfigurasi dengan optimizer Adam (learning rate 0,0002), ditraining selama 40 epoch dengan batch size 4 pada platfrom Google Colab menggunakan GPU T4. Evaluasi terhadap data pengujian mengindikasikan bahwa model ini memperoleh tingkat akurasi sebesar 93,59%,Intersection over Union (IoU) sebesar 79,12%, serta koefisien Dice sebesar 79,96%. Hasil ini membuktikan bahwa arsitektur DeepLabV3+ dengan backbone MobileNetV2 mampu melakukan segmentasi citra rambu lalu lintas secara efektif pada dataset 10 kelas.
Implementasi Convolutional Neural Network dengan Arsitektur MobileNetV3 untuk Klasifikasi Batik Jawa Timur Rivka Novi Cahyati; Mutaqin Akbar
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.897

Abstract

Kesenian batik menyimpan kekayaan motif yang khas di berbagai wilayah Indonesia, termasuk Jawa Timur. Setiap motif batik memiliki corak, warna, dan tekstur yang khas sehingga identifikasi secara manual memerlukan ketelitian ekstra dan waktu yang tidak singkat. Kemajuan teknologi pemrosesan citra digital beserta deep learning membuka peluang untuk melaksanakan identifikasi motif batik secara otomatis yang menghasilkan akurasi optimal. Penelitian ini dibuat bertujuan untuk mengimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur MobileNetV3Small untuk mengategorisasikan motif batik Jawa Timur. Dataset penelitian ini menggunakan 450 citra batik yang terdistribusi dalam tiga kategori, yaitu batik Madura, batik Banyuwangi, dan batik Pring. Tahap preprocessing terdiri dari resize citra menjadi 224×224 piksel, normalisasi data, serta augmentasi menggunakan horizontal flip, rotation, dan zoom. Model ini dibangun dengan menerapkan teknik transfer learning, di mana MobileNetV3Small dimanfaatkan sebagai feature extractor. Pelatihan meliputi fase feature extraction dan fine-tuning dengan optimizer Adam serta loss function sparse categorical crossentropy. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai accuracy 72% dengan recall tertinggi pada kelas batik_pring senilai 0,91. Penelitian ini membuktikan bahwa MobileNetV3Small dapat diterapkan secara efektif untuk klasifikasi citra batik dengan komputasi yang lebih ringan dan efisien. Lebih lanjut, implementasi transfer learning dan augmentasi data mampu meningkatkan kapabilitas generalisasi model sehingga menghasilkan klasifikasi yang lebih optimal.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Software Engineer Menggunakan Metode Profile Matching Pada PT. XYZ Ashja Radithya Lesmana; Agata Mulia Ramadhan; Ahmad Rizki Awaluddin; Zatin Niqotaini
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.943

Abstract

Proses seleksi penerimaan karyawan baru adalah salah satu tahapan krusial dalam manajemen sumber daya manusia. Karyawan adalah salah satu aset terpenting yang dimiliki perusahaan dalam proses mempertahankan keberlangsungan perusahaan dan meningkatkan daya saing. PT. XYZ sebagai perusahaan fiktif yang bergerak di bidang teknologi informasi menghadapi tantangan dalam menyeleksi kandidat Software Engineer secara objektif dan efisien. Proses yang masih bersifat manual cenderung subjektif dan tidak terukur. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Profile Matching untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penerimaan karyawan baru posisi Software Engineer pada PT. XYZ. Metode SPK Profile Matching bekerja dengan membandingkan kompetensi individu terhadap profil ideal jabatan sehingga menghasilkan nilai gap yang menjadi dasar perangkingan kandidat. Kriteria penilaian dibagi menjadi dua aspek utama, yaitu aspek hardskill dan softskill, masing-masing dibagi ke dalam Core Factor dan Secondary Factor. Perhitungan dilakukan terhadap data dummy lima kandidat dengan sembilan sub-kriteria. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Profile Matching mampu menghasilkan perangkingan kandidat secara objektif dengan K3 (Citra) memperoleh nilai tertinggi sebesar 4,88 dan menduduki peringkat pertama sebagai kandidat yang paling direkomendasikan.
Systematic Literature Review: Optimalisasi Pengawasan Keimigrasian Melalui Pengembangan Fitur Pelaporan pada Chatbot Whatsapp: Bahasa Indonesia Nur Muhammad Arrizky; Rasona Sunara Akbar; Isidorus Anung Prabadhi
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.950

Abstract

Transformasi digital di sektor keimigrasian menuntut adanya sistem pengawasan orang asing yang efisien, responsif, dan partisipatif. Namun, asisten virtual (chatbot) instansi pemerintah saat ini mayoritas masih bersifat informatif dan belum menyentuh aspek transaksional pelaporan. Urgensi penelitian ini didorong oleh fakta empiris studi kasus tahun 2025 di Ponorogo, di mana kegagalan deteksi dini terhadap Warga Negara Asing (WNA) yang menyalahgunakan izin tinggal mengungkap adanya celah komunikasi antara otoritas dan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan konsep pengembangan fitur pelaporan orang asing pada chatbot WhatsApp keimigrasian guna meningkatkan validitas data dan efisiensi pengawasan. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan pendekatan PRISMA, melalui analisis terhadap 20 artikel terpilih dari basis data Google Scholar, Semantic Scholar, dan Open Alex (2021-2026). Temuan menunjukkan bahwa integrasi teknologi Natural Language Processing (NLP) dan Optical Character Recognition (OCR) pada platform WhatsApp dapat mereduksi kesalahan input manual serta mempercepat validasi dokumen secara real-time melalui konektivitas API SIMKIM. Berdasarkan perspektif Technology Acceptance Model (TAM), penggunaan WhatsApp meningkatkan partisipasi publik karena faktor familiaritas dan kemudahan akses. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penambahan fitur pelaporan merupakan langkah strategis untuk menutup kesenjangan fungsional (functional gap) asisten virtual sekaligus memperkuat fungsi intelijen keimigrasian dengan tetap mematuhi UU No. 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi.

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): Edisi April - September 2026 IN PRESS Vol. 5 No. 2.1 (2026): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 4 No. 1 (2024): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN Vol. 3 No. 1 (2023): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 2 No. 1 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 1 No. 2 (2022): Sistem Informasi, Teknik Informatikan dan Teknologi Pendidikan Vol. 1 No. 1 (2021): Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Informasi More Issue