cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Radiyan Rahim
Contact Email
jsit@rcf-indonesia.org
Phone
+6281267426503
Journal Mail Official
jsit@rcf-indonesia.org
Editorial Address
Jl. Garuda III Blok C/10 Komplek Pondok Permai, Kel. Limau Manis Salatan, Kec. Pauh, Kota Padang, Provinsi Sumatera Barat.
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT)
Published by Riset Sinergi Indonesia
ISSN : -     EISSN : 28281659     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering
The scope of this journal is all about Computer Science that are: 1. Artificial Intelligence 2. Computer System 3. Data Mining 4. Information System 5. Decision Support System (DSS) etc.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 278 Documents
 24   25   26   27   28 
Evaluasi User Experience (UX) Pada Tampilan Website LMS Di UMBS Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ) Hidayatur Rakhmawati; Rara Yuraiza Arianti; Muhammad Shofi Mahardika; Miftakhu Khoerun
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

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

Abstract

User experience (UX) refers to the overall experience felt by users before, during, and after interacting with a system or service, encompassing aspects of attractiveness, perspicuity, efficiency, dependability, stimulation, and novelty. One standardized instrument widely used to measure UX is the User Experience Questionnaire (UEQ). This study aims to evaluate the UX of the Learning Management System (LMS) website display at Universitas Muhammadiyah Brebes (UMBS) using the UEQ method. The dataset consists of 80 active students of UMBS as respondents. The results showed that all 26 questionnaire items were valid and reliable with Cronbach's Alpha values ranging from 0.857 to 0.898. The UEQ analysis results indicate that the dimensions of perspicuity, efficiency, and dependability fall into the Good category, while attractiveness, stimulation, and novelty fall into the Above Average category, suggesting that the UMBS LMS display already has a fairly good level of user experience, although improvements are still needed particularly in the novelty and attractiveness dimensions.
Analisis Perbandingan Kinerja Routing Static dan OSPF pada Jaringan Kampus Menggunakan Statistik Deskriptif. Rainalsa Sampe; Ansar Rizal; Didi Susilo Budi Utomo
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

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

Abstract

Efisiensi komunikasi data dalam jaringan komputer kampus sangat bergantung pada pemilihan protokol routing yang tepat. Seiring dengan menigkatnya jumlah pengguna dan kompleksitas infrastruktur, administrator jaringan dihadapkan pada pilihan antara pengguna routing statis yang sederhana atau protokol dinamis seperti Open Shortest path first (OSPF) yang lebih adaptif. Penelitian ini dilakukan melalui simulasi menggunakan perangkat lunak Cisco Packet Tracer. Desain topologi jaringan dirancang merepsentasikan infrastruktur kampus yang menghubungkan berbagai gedung melalui router, server, dan switch. Kinerja kedua protokol diukur berdasarkan parameter Quality of Service (QoS), yang meliputi throughput, delay (latensi), packet loss dan jitter. Data yang diperoleh dari hasil simulasi kemudian diolah menggunakan teknik statistik deskriptif untuk memberikan gambaran yang jelas mengenai perbedaan performa rata rata dari kedua protokol tersebut dalam berbagai skenario beban trafik. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi protokol mana yang memberikan efisiensi transmisi data terbaik dalam lingkungan kampus. Hasil analisis ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi teknisi dalam melakukan optimasi infrastruktur jaringan agar distribusi informasi antar gedung dapat berjalan lebih optimal dan stabil.
Analisis Sentimen Komentar TikTok Dampak Konflik Iran-Israel terhadap Pasar Keuangan Global menggunakan Naïve Bayes Rizqika Azzahrah; Ayu Warahman La Rihi; Kezya Angelin Derrina Gerrits; Suci Ramadhani
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

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

Abstract

Konflik antara Iran dan Israel adalah isu geopolitik internasional yang berdampak pada pasar keuangan global dan memicu reaksi dari masyarakat melalui media sosial, terutama TikTok. Penelitian ini bertujuan menganalisis perasaan pengguna TikTok tentang dampak konflik antara Iran dan Israel terhadap pasar keuangan dunia dengan menggunakan metode Multinomial Naive Bayes. Dataset yang dikumpulkan melalui teknik web scraping dari beberapa akun TikTok bertema ekonomi, investasi, dan geopolitik berisi komentar yang mencakup keluhan subjektif seperti mata terasa merah, gatal, perih, dan panas. Tahapan penelitian mencakup proses mempersiapkan data yang meliputi mengubah semua kata menjadi huruf kecil, membersihkan data, memecah teks menjadi kata-kata individu, menghilangkan kata-kata umum, dan mengubah kata-kata menjadi bentuk dasarnya. Selanjutnya dilakukan penglabelan data secara otomatis dengan menggunakan model RoBERTa Indonesia, ekstraksi fitur dilakukan dengan metode TF-IDF, dan penyeimbangan data dilakukan dengan metode SMOTE. Penelitian menunjukkan bahwa menggunakan metode SMOTE dan TF-IDF dapat memperbaiki hasil klasifikasi sentimen. Model Multinomial Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 84% dan skor rata-rata makro F1 sebesar 0,84. Keluhan subjektif yang dialami oleh responden berupa rasa gatal, terbakar, perih, dan panas pada mata, dengan intensitas yang dominan berupa sentimen negatif sebesar 46,3%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 12,5%, dan sentimen netral sebesar 41,2%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat memberikan jawaban yang informatif, tetapi masih ada kekhawatiran mengenai dampak konflik terhadap kondisi ekonomi dan pasar keuangan global. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes sangat berguna dalam menganalisis sentimen di media sosial dan dapat memberikan pemahaman tentang bagaimana masyarakat umum memandang isu geopolitik secara global.
SLR Analisis Sentimen E-Commerce Indonesia Menggunakan LSTM Dan Penanganan Imbalanced Data Yosua Arimon Lende; Xaverius Rivaldino Sengga; Azaria Harun Zogara; Gerson Feoh
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

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

Abstract

Online marketplaces in Indonesia generate massive unstructured consumer reviews laden with slang and informal language, posing challenges for standard sentiment analysis systems. This Systematic Literature Review (SLR), following PRISMA 2020 guidelines, synthesizes 32 primary studies from Google Scholar, Scopus, and IEEE Xplore (2014–2025) to address four analytical research questions on slang normalization effectiveness, LSTM performance relative to dataset characteristics, trade-offs of imbalanced data handling methods, and contexts where F1-Score outperforms accuracy. Results show dictionary-based normalization achieves 87.3% accuracy versus 59% for automated methods. LSTM consistently outperforms traditional models on large, long-text datasets but remains sensitive to preprocessing quality. SMOTE is the most adopted technique yet underperforms at imbalance ratios exceeding 10:1. F1-Score is confirmed as the most representative metric for skewed datasets. This study proposes an integrated conceptual framework and identifies future research gaps including sarcasm detection, code-mixing, and Transformer-based approaches.
Implementasi Computer Vision AI Pada Smart Trash Classification Menggunakan Railway Cloud Deployment Vania Ardelia Zahra; Shafa Aulia Nadhira; Roma Ulina; Yuyun Umaidah; Arip Solehudin
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

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

Abstract

Waste sorting remains a significant challenge in environmental management, mainly because it is still performed manually, which may lead to misclassification of waste types. To address this issue, this study develops a waste classification system based on deep learning by utilizing Computer vision technology. The system is designed to classify five types of waste, namely plastic, glass, metal, paper, and organic waste, based on images uploaded by users. The proposed method includes dataset collection from Kaggle and Google Images, data Preprocessing, model design using the EfficientNet-B0 architecture with a transfer learning approach, and model training until the final model is saved in the .keras format. The system is then implemented into a web-based application using the Flask framework and deployed through Railway cloud computing services to enable online accessibility. The experimental results show that the system is able to classify waste images automatically with good performance and can be accessed flexibly across different devices. This system is expected to improve the efficiency and effectiveness of waste sorting in real-world applications.
Rancang Bangun Sistem Pemberian Pakan Ikan Otomatis Dan Monitoring Berbasis ESP32-C3 Dan Platform BLYNK Annisa Eka Putri Annisa; Dwi Titi Maesaroh; Supriadi
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

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

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) mendorong penerapan sistem otomatis di berbagai bidang, termasuk sistem pemberian pakan ikan otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pemberi pakan ikan otomatis berbasis ESP32-C3 dan platform Blynk dengan fokus pengujian pada akurasi jumlah pakan yang dikeluarkan sistem. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototype yang meliputi tahap analisis kebutuhan komponen, perancangan perangkat keras dan perangkat lunak, implementasi sistem serta pengujian fungsional. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32-C3 sebagai pusat kendali, motor servo SG90 sebagai mekanisme pembukaan dispenser pakan, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk memantau ketersediaan pakan, layar OLED sebagai media informasi lokal, serta aplikasi Blynk sebagai media kontrol dan monitoring berbasis IoT. Sistem memiliki dua mode operasi, yaitu mode otomatis berdasarkan jadwal pemberian pakan dan mode manual melalui aplikasi smartphone. Pengujian dilakukan dengan target keluaran pakan sebesar 2 gram pada setiap pemberian pakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan keluaran pakan antara 1,91 gram hingga 2,09 gram dengan rata-rata error sebesar 3,50%. Selain itu, sistem juga mampu menjalankan komunikasi IoT secara stabil dengan waktu respon sekitar 1-3 detik. Berdasarkan hasil tersebut, sistem pemberian pakan ikan otomatis berbasis ESP32-C3 dan Blynk dapat berfungsi dengan baik serta memiliki tingkat akurasi yang cukup baik untuk diterapkan pada akuarium skala kecil.
Penampil Kualitas Udara Ruangan Berbasis ESP8266 Menggunakan Sensor MQ135 dan DHT11 Tri Mada Herman Surya; Supriadi; Dwi Titi Maesaroh
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

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

Abstract

Kondisi udara pada ruang tertutup sering kali mengalami penurunan kualitas akibat minimnya pertukaran udara, sehingga dapat berdampak terhadap kesehatan pengguna di dalam ruangan. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem pemantauan kualitas udara yang sederhana, murah, dan mudah digunakan. Studi ini mengembangkan sebuah sistem yang dirancang dan diimplementasikan untukpenampil kualitas udara ruangan berbasis NodeMCU ESP8266 dengan memanfaatkan sensor MQ135 dan DHT11 sebagai perangkat utama.Dalam sistem yang dibangun, sensor MQ135 digunakan untuk mendeteksi keberadaan gas atau polutan udara di dalam ruangan, sedangkan sensor DHT11 digunakan untuk membaca kondisi lingkungan berupa suhu dan kelembaban. Hasil pengukuran dari kedua sensor tersebut diproses oleh NodeMCU ESP8266, kemudian ditampilkan secara langsung melalui layar OLED serta dikirimkan ke platform Internet of Things(IoT) untuk keperluan pemantauan secara real-time.Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan pengujian langsung di dalam ruangan (indoor) untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam merespons perubahan kualitas udara. Pengamatan dilakukan terhadap hasil pembacaan sensor serta kestabilan transmisi data selama sistem beroperasi.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik dalam memantau kualitas udara, suhu, dan kelembaban secara real-time.Sistem juga mampu menampilkan data secara stabil pada perangkat lokal maupun platform IoT.Dengan demikian, sistem ini dapat digunakan sebagai alternatif penampil kualitas udara ruangan berbasis IoT yang sederhana, ekonomis, dan efektif untuk dalam ruangan.
Implementasi Algoritma Winnoming Untuk Penilaian Otomatis Jawaban Esai Pada Universitas Alifa Padang Berbasis Web Sintia; Diana Kemala Odang
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v5i2.1170

Abstract

The development of information technology has driven a transformation in the learning evaluation system, particularly through the implementation of web-based online exams. However, the assessment of essay answers remains a challenge because it is generally done manually, which is time-consuming and potentially subjectivist. This study aims to implement the Winnowing Algorithm in a web-based automated essay answer assessment system at Alifa University, Padang. The Winnowing Algorithm is used to measure the level of text similarity between student answers and answer keys using document fingerprinting techniques. The research method used is an experiment with preprocessing stages, n-gram formation, hash calculation using rolling hash, window formation, and fingerprint selection. The data used are student essay answers and answer keys determined by the lecturer. The results show that the system is able to calculate the level of similarity automatically with similarity values ​​ranging from 50% to 90%. Examples of manual calculations produce hash values ​​of 3192 and 3262 for the two sets of texts tested. Thus, the Winnowing Algorithm can be an effective solution in the development of a web-based automated essay answer assessment system.

Page 28 of 28 | Total Record : 278

 24   25   26   27   28 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026) Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Februari, 2026) Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2025) Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2025) Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Februari, 2025) Vol. 3 No. 3 (2024): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2024) Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2024) Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Sains Informatika Terapan (Februari, 2024) Vol. 2 No. 3 (2023): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2023) Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2023) Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Sains Informatika Terapan (Februari, 2023) Vol. 1 No. 3 (2022): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2022) Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2022) Vol. 1 No. 1 (2022): Jurnal Sains Informatika Terapan (Februari, 2022) More Issue