cover
Contact Name
Eri Sasmita Susanto
Contact Email
eri.sasmita.susanto@uts.ac.id
Phone
+6287739570750
Journal Mail Official
jurnal.informatika@uts.ac.id
Editorial Address
Jln. Raya Olat Maras, Batu Alang, Kec. Moyo Hulu, Kab. Sumbawa Besar, Nusa Tenggara Barat. 84371
Location
Kab. sumbawa,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks)
ISSN : -     EISSN : 26863359     DOI : https://doi.org/10.51401/jinteks.v3i3.1260
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) merupakan media publikasi yang dikelola oleh Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dengan ruang lingkup publikasi terkait dengan tema tema riset sesuai dengan bidang keilmuan Informatika yang meliputi Algoritm, Software Enginering, Network & Security serta Artificial Inteligence. disamping itu Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) juga mengelola publikasi yang terkait dengan ilmu Keteknikan / Engineering dan bidang sains yang meliputi matematika komputasi, Biomatematika serta Fisika terapan yang mengarah pada komputasi. Tujuan dan Lingkup Jurnal Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains (JINTEKS) akan memuat hasil-hasil penelitian dan pengabdian masyarakat dalam bidang Teknologi Informasi, Komputer dan Sains yang belum pernah diterbitkan maupun sedang dikirim ke jurnal lain. Lingkup Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains (JINTEKS) meliputi bidang Teknologi Informasi, Komputer dan Sains yang meliputi: Pemrograman Database Kecerdasan buatan Jaringan komputer Teknologi cloud Interfacing Sistem embedded Pengolahan citra E-commerce Sistem pengambilan keputusan Komputer Sains serta bidang-bidang lain yang relevan dengan teknologi informasi dan komputer
Articles 648 Documents
PEMODELAN URUTAN JANGKA PENDEK VS JANGKA PANJANG: LSTM VS TSFORMER DALAM PREDIKSI LALU LINTAS PERKOTAAN Ramadhani, Jovita Wayan; Hendrawan, Aria
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.6996

Abstract

Prediksi lalu lintas jangka pendek berperan penting dalam pengembangan Intelligent Transportation Systems (ITS), khususnya di wilayah metropolitan yang dinamis. Penelitian ini membandingkan kinerja dua model deep learning, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Time Series Transformer (TSFormer), menggunakan lima sensor dengan tingkat kelengkapan data tertinggi dari dataset METR-LA yang merekam kecepatan kendaraan setiap lima menit. Tahapan eksperimen mencakup penghapusan nilai nol yang diperlakukan sebagai data hilang, pengisian data menggunakan interpolasi spline, normalisasi Min–Max, serta pembentukan data terawasi melalui pendekatan sliding window sepanjang 72 langkah waktu. Kedua model dilatih dengan pengaturan yang sama, meliputi penggunaan optimizer Adam, learning rate yang seragam, dan penerapan early stopping. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan MAE, MSE, RMSE, dan MAPE. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa LSTM menunjukkan kinerja yang lebih stabil dan secara konsisten lebih baik dibandingkan TSFormer pada seluruh sensor. LSTM mencapai MAE 0,0026, RMSE 0,0057, dan MAPE 0,58%, sedangkan TSFormer mencatat MAE 0,0075, RMSE 0,0135, dan MAPE 0,96%. Waktu pelatihan LSTM tercatat lebih singkat, yakni sekitar 174 detik, dibandingkan TSFormer yang membutuhkan sekitar 397 detik. Kondisi ini memperlihatkan bahwa LSTM tetap menawarkan keseimbangan yang baik antara stabilitas dan efisiensi untuk prediksi lalu lintas jangka pendek pada lingkungan ITS dengan sumber daya terbatas.
PERANCANGAN SISTEM INVENTORY DAN ANALISIS PENJUALAN DENGAN METODE SAW PADA TOKO DANAN JAYA Yuliarti, Sadna Putri; Susanto, Susanto
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7006

Abstract

Manajemen persediaan yang efektif merupakan aspek penting bagi toko kelontong dengan tingkat perputaran yang tinggi. Namun, proses manajemen stok di Toko Kelontong Danan Jaya masih manual, yang berpotensi menyebabkan kesalahan pencatatan, perbedaan stok, dan kesulitan dalam memprioritaskan pengadaan barang dan produk terlaris. Studi ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem persediaan berbasis web yang terintegrasi dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mendukung analisis penjualan dan pengambilan keputusan yang objektif. Metode penelitian yang digunakan adalah Riset dan Pengembangan (R&D) dengan pendekatan kuantitatif terapan. Sistem ini dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, dan dilengkapi dengan fitur untuk mencatat barang masuk dan keluar, manajemen kategori, deteksi stok rendah, laporan real-time, dan modul perhitungan SAW berdasarkan kriteria volume penjualan, pendapatan, laba, dan ketersediaan stok. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan akurasi pencatatan persediaan, mempercepat penyusunan laporan, dan menghasilkan rekomendasi untuk sepuluh produk terlaris yang konsisten dengan data penjualan aktual. Dengan demikian, sistem ini berkontribusi untuk meningkatkan efisiensi manajemen persediaan dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data di Toko Kelontong Danan Jaya
PERANCANGAN WEBSITE LAYANAN MOBIL JENAZAH PMI JAWA TENGAH DENGAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT Dewayanto, Moch Rafi; Susanto, susanto
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7008

Abstract

Palang Merah Indonesia (PMI) Provinsi Jawa Tengah menyediakan layanan mobil jenazah gratis, namun proses aplikasinya masih bergantung pada Google Forms, yang hanya berfungsi sebagai media input data tanpa dukungan notifikasi otomatis dan sistem informasi terintegrasi. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan dalam proses konfirmasi dan koordinasi yang kurang optimal antara administrator, pemohon, dan pengemudi. Studi ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem layanan mobil jenazah berbasis web untuk meningkatkan efisiensi proses layanan, kecepatan respons, dan kejelasan informasi bagi pengguna. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), yang memungkinkan pengembangan sistem yang cepat melalui tahapan iteratif dan validasi langsung dengan pengguna. Fitur utama sistem ini meliputi formulir permintaan layanan berbasis web, dasbor admin terintegrasi, pengiriman notifikasi otomatis melalui API WhatsApp (Fonnte), dan pelacakan lokasi pengemudi menggunakan Google Maps. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini mampu mempercepat proses verifikasi aplikasi, meminimalkan kesalahan komunikasi, dan meningkatkan transparansi status layanan kepada pemohon. Pengujian menggunakan metode Black Box membuktikan bahwa semua fungsi sistem berjalan sesuai dengan persyaratan operasional. Studi ini menegaskan bahwa integrasi sistem web dengan notifikasi otomatis dan fitur pelacakan lokasi memberikan kontribusi signifikan untuk meningkatkan kecepatan respons, koordinasi, dan kualitas layanan mobil jenazah PMI Provinsi Jawa Tengah
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI FLOQ SEBAGAI PLATFORM INVESTASI KRIPTO DI INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT Mahendra, Bintang Aqil; Sasmito, Agung Panji; Rudhistiar, Deddy
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7009

Abstract

Meningkatnya adopsi platform investasi aset kripto di Indonesia memerlukan evaluasi sistematis terhadap respons pengguna melalui pendekatan analisis sentimen. Penelitian ini menganalisis opini publik terhadap aplikasi FLOQ sebagai platform investasi kripto lokal dengan memanfaatkan model IndoBERT yang telah di-fine-tune. Dataset penelitian terdiri dari 6.669 ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh dari Google Play Store pada periode Mei hingga Oktober 2025 menggunakan metode web scraping. Pelabelan awal sentimen dilakukan dengan model RoBERTa W11WO, kemudian hasil pelabelan tersebut digunakan dalam proses fine-tuning model IndoBERT dengan tiga skema pembagian data, yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa skema pembagian data 70:30 menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 93,95% dan F1-score sebesar 0,87. Distribusi sentimen menunjukkan dominasi opini positif sebesar 76,1%, diikuti oleh sentimen negatif sebesar 13,4% dan netral sebesar 10,5%. Analisis aspek bisnis terhadap lima dimensi layanan menunjukkan bahwa aspek usability memperoleh sentimen positif tertinggi sebesar 92,63%, sementara aspek Keamanan memiliki proporsi sentimen negatif tertinggi sebesar 18,15%. Temuan ini menunjukkan bahwa model IndoBERT efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan berbahasa Indonesia serta memberikan masukan berbasis data bagi pengembangan layanan dan fitur aplikasi FLOQ sebagai platform investasi aset kripto lokal.
PENERAPAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY UNTUK PENGENALAN PRODUK UMKM DALAM PEMASARAN PAKAIAN SECARA DIGITAL Aulia, Fitra; Nurrizqa, Nurrizqa
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7035

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong perubahan strategi pemasaran UMKM, namun pemanfaatannya masih belum optimal. Di Kota Banda Aceh, UMKM sektor pakaian, seperti Toko Busana Khair, mengalami penurunan penjualan akibat keterbatasan pemasaran konvensional, sehingga diperlukan inovasi pemasaran digital. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknologi Augmented Reality (AR) berbasis marker sebagai media pengenalan produk pakaian UMKM serta mengevaluasi efektivitas penerapannya. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengembangan sistem berbasis metode Waterfall. Pengujian aplikasi meliputi aspek fungsionalitas, kompatibilitas, serta respons dan stabilitas sistem. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur utama berupa pemindaian marker, visualisasi model tiga dimensi dan penyajian informasi produk berfungsi dengan baik dan kompatibel pada berbagai perangkat Android dan iOS. Kinerja aplikasi menunjukkan stabilitas sangat baik pada perangkat spesifikasi menengah–tinggi (80–95%), stabil pada spesifikasi menengah (50–65%) dan kurang stabil pada spesifikasi rendah (40–60%). Survei terhadap 36 responden menunjukkan 90% menyatakan penerapan AR efektif dalam pemasaran pakaian digital. Meskipun masih menghadapi kendala teknologi dan kesiapan perangkat, secara keseluruhan penerapan AR terbukti efektif sebagai media pemasaran digital bagi UMKM sektor pakaian.
PERANCANGAN FITUR DARURAT DAN PENGINGAT PADA APLIKASI JAMAAH UMROH XYZ MENGGUNAKAN SCRUMBAN Tiawan; Nusaibah; Rifky Kurniawan; Eliza Ariesta; Nilam Atsirina Krisnaputri; Amril Mutoi Siregar; Surjandy; Merios Gusan Putra; Dani Lukman Hakim; Samsul Arifin; Citra Nur Napiah
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7049

Abstract

The problem of Umrah pilgrims getting lost and losing personal belongings is still common, especially in high-density areas such as the Grand Mosque and the Prophet's Mosque, with more than 50 cases of missing pilgrims per day during the peak Umrah season. A survey of 50 pilgrims showed that 86% of respondents experienced location disorientation and 74% had lost or nearly lost personal belongings. This study aims to design emergency and reminder features in the XYZ Umrah Pilgrim Application to improve security and management of pilgrim activities. The development method used is Scrumban, a combination of the iterative and structured Scrum method with the Kanban method that emphasizes workflow visualization and task management execution. The emergency feature is designed using the Fused Location Provider to send pilgrim location coordinates in real-time with a detection time of less than 30 seconds, while the reminder feature helps manage luggage and prayer schedules through a notification system. Functional and performance testing results show a feature success rate above 90%. The conclusion of this study shows that the integration of emergency and reminder features in one Umrah application with the Scrumban approach is able to improve the security and comfort aspects of the congregation.
ANALISIS KANKER PARU-PARU MENGGUNAKAN ALGORITMA LOGISTIC REGESSION DAN RANDOM FOREST Alfianti, Zulia Imami; Ginabila, Ginabila; Fauzi , Ahmad; Pratiwi, Risca Lusiana
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7063

Abstract

Kanker paru-paru merupakan salah satu jenis kanker dengan tingkat kematian tertinggi di dunia, yang disebabkan oleh faktor gaya hidup seperti merokok dan konsumsi alkohol, serta faktor genetik. Mengingat deteksi dini konvensional memerlukan waktu dan biaya besar, penelitian ini mengusulkan pendekatan Machine Learning yang lebih efisien untuk memprediksi risiko penyakit. Menggunakan algoritma Logistic Regression dan Random Forest pada dataset Survey Lung Cancer yang berisi 309 responden dengan 16 variabel gaya hidup dan kesehatan , penelitian ini melibatkan tahapan data understanding, data preparation (termasuk encoding dan scaling), modeling, dan evaluation. Hasil analisis menunjukkan performa yang sangat baik untuk kedua algoritma dengan nilai Akurasi 96,77% dan nilai Presisi, Recall, serta F1-score mencapai 0,9833. Meskipun metrik utama identik, perbandingan kurva ROC menunjukkan bahwa model Random Forest (AUC = 0,958) sedikit lebih unggul dari Logistic Regression (AUC = 0,917). Berdasarkan analisis, faktor usia (AGE) teridentifikasi sebagai variabel paling berpengaruh terhadap risiko kanker paru-paru, diikuti oleh konsumsi alkohol, alergi, dan tekanan sosial7. Hasil ini diharapkan menjadi referensi dalam pengembangan sistem prediksi dan deteksi dini berbasis Machine Learning.
RANCANG BANGUN APLIKASI BOOKING SERVICE MOBIL MENGGUNAKAN METODE WATERFALL DI PT MOBIL SEHAT INDONESIA Saqinah, Saqinah; Muhajir, Abdullah
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7073

Abstract

PT Mobil Sehat Indonesia, sebagai salah satu perusahaan yang bergerak di bidang jasa perawatan mobil, menghadapi tantangan dalam mengelola sistem pemesanan layanan secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi booking service mobil dengan menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall. Aplikasi yang dirancang memiliki fitur utama untuk mempermudah pelanggan dalam melakukan pemesanan layanan, memilih jenis layanan yang diinginkan, dan menentukan jadwal yang sesuai. Selain itu, aplikasi ini juga memberikan kemudahan bagi pihak manajemen dalam mengelola data pelanggan, jadwal teknisi, serta laporan operasional secara digital. Metode Waterfall dipilih karena pendekatannya yang terstruktur, mulai dari tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, hingga pengujian dan pemeliharaan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang telah diuji dan mampu berfungsi sesuai dengan kebutuhan PT Mobil Sehat Indonesia. Uji coba dilakukan melalui pengujian fungsional dan validasi dengan pengguna, menunjukkan bahwa aplikasi dapat meningkatkan efisiensi proses pemesanan layanan serta memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan. Diharapkan aplikasi ini dapat menjadi solusi yang mendukung digitalisasi proses bisnis dan memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan kualitas layanan yang ditawarkan. Penelitian ini juga membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut, seperti integrasi dengan sistem pembayaran online atau implementasi teknologi berbasis Artificial Intelligence untuk analisis data pelanggan.
DIGITALISASI ADMINISTRASI KELURAHAN: OPTIMALISASI MANAJEMEN KEGIATAN BERBASIS WEB UNTUK EFISIENSI PELAYANAN PUBLIK Luna, Asyira Andhini; Susanto, Susanto
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7081

Abstract

Kemajuan teknologi mendorong instansi pemerintahan untuk meningkatkan kualitas pelayanan melalui sistem berbasis digital. Namun, pencatatan kegiatan di Kelurahan Tlogosari Kulon masih dilakukan secara manual menggunakan buku besar dan pengolahan surat pemberitahuan melalui dokumen terpisah, sehingga menimbulkan kendala dalam pencarian data, konsistensi format, dan efisiensi kerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pencatatan kegiatan kelurahan berbasis web yang terintegrasi dan mudah digunakan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, dengan perancangan sistem menggunakan Usecase Diagram dan Activity Diagram, serta implementasi menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black box testing untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mengelola data kegiatan, mendukung proses verifikasi dan persetujuan oleh operator, serta menghasilkan surat pemberitahuan kegiatan dalam format PDF secara konsisten. Pengujian membuktikan bahwa seluruh fitur sistem berfungsi dengan baik. Dengan demikian, aplikasi ini dapat meningkatkan efektivitas, ketertiban, dan efisiensi administrasi kegiatan di Kelurahan Tlogosari Kulon.
KLASIFIKASI JENIS TANAH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS MOBILENETV2 Oktaviani, Ayu Sri; Yoannita, Yoannita
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 8 No 1 (2026): EDISI 27
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v8i1.7083

Abstract

Tanah merupakan komponen penting dalam pertanian karena berfungsi sebagai media tumbuh yang menentukan ketersediaan nutrisi dan kemampuan lahan mendukung pertumbuhan tanaman. Identifikasi jenis tanah di lapangan umumnya masih dilakukan secara manual dengan memperhatikan warna, tekstur, dan kondisi permukaan. Cara ini bersifat subjektif dan sering menimbulkan kesalahan dalam menentukan jenis tanaman yang sesuai, sehingga berpotensi menurunkan produktivitas pertanian. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan empat jenis tanah, yaitu alluvial, black soil, clay soil, dan red soil, menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur MobileNetV2. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan melalui proses praproses, pembagian data menjadi train, validation, dan test lalu diaugmentasi, serta Model dilatih menggunakan pendekatan transfer learning dan dievaluasi dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian diharapkan menghasilkan model klasifikasi tanah yang akurat, efisien, dan dapat digunakan sebagai bagian dari sistem pertanian cerdas untuk membantu petani menentukan jenis tanah secara lebih objektif.