cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
JTIF
Contact Email
jtif@utu.ac.id
Phone
+6285277113662
Journal Mail Official
jtif@utu.ac.id
Editorial Address
Jl. Alue Peunyareng, Ujong Tanoh Darat, Meureubo, Kabupaten Aceh Barat, Aceh 23681, Indonesia
Location
Kab. aceh barat,
Aceh
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi
Published by Universitas Teuku Umar
ISSN : -     EISSN : 28298934     DOI : https://doi.org/10.35308/jti.v1i2.6202
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Teknologi Informasi (JTIf) merupakan jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Teuku Umar sejak Tahun 2022. Jurnal ini sebagai media publikasi naskah-naskah penelitian terbaik bagi peneliti yang sesuai dengan bidang keahliannya atau sub-bidang ilmu yang berkaitan dengan ilmu komputer. Redaksi penyunting jurnal Teknologi Informasi terdiri dari dosen-dosen yang terkait bidang ilmu teknologi informasi dalam konsentrasinya antara lain: (1) Rekayasa Perangkat Lunak, (2) Sistem Informasi, (3) Jaringan dan Keamanan Komputer, (4) Sistem Pengambilan Keputusan (SPK), (5) Sistem Pakar, (6) Kecerdasan Buatan, (7) Data Sains, (8) Teknologi multimedia, (9) Sub-bidang ilmu yang berkaitan dengan ilmu Komputer.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 14 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 4, No 2 (2025): Oktober" : 14 Documents clear
Optimalisasi Media Promosi Institusi Pendidikan untuk Akses Pendidikan Berkualitas (SDG 4): Perancangan dan Implementasi Virtual Tour 3D Berbasis Multimedia pada Gedung Laboratorium FMIPA UNNES Iqbal, Muhammad; Cahyono, Adi Nur; Prabowo, Ardhi; Sutarto, Hery
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.13900

Abstract

Universitas Negeri Semarang (UNNES) memiliki visi strategis untuk menjadi universitas konservasi dan bereputasi dunia. Pencapaian visi ini memerlukan inovasi dalam sistem promosi dan penyampaian informasi, khususnya mengenai fasilitas akademik vital seperti Gedung Laboratorium Matematika FMIPA UNNES. Pentingnya penelitian ini timbul dari tantangan berupa keterbatasan akses fisik serta minimnya media interaktif yang mampu menyajikan gambaran fasilitas laboratorium secara komprehensif kepada calon mahasiswa dan masyarakat umum. Oleh karena itu, tujuan utama penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan aplikasi Virtual Tour 3D Gedung Laboratorium Matematika FMIPA UNNES sebagai alat promosi dan informasi yang efektif, memberikan pengalaman eksplorasi yang imersif. Metode penelitian yang diterapkan adalah prototyping, yang melibatkan siklus pengembangan iteratif. Tahapan yang dilakukan mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi dengan memanfaatkan teknologi pemodelan 3D dilanjutkan dengan pengujian fungsionalitas dan evaluasi pengguna. Hasil menunjukkan keberhasilan pengembangan aplikasi Virtual Tour 3D yang mampu menyajikan visualisasi realistis fasilitas laboratorium lengkap dengan informasi detail dan fitur navigasi interaktif. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi berjalan dengan sangat baik. Pengembangan aplikasi ini merupakan langkah inovatif yang signifikan dalam modernisasi sistem informasi dan promosi akademik UNNES, berkontribusi langsung pada peningkatan daya saing global dan mendukung visi universitas menuju reputasi dunia.
Analisis Kinerja Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk Prediksi Gempa Bumi di Aceh putri, miya amalia; Suhendra, Rivansyah; Ridho, Abdurrahman
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.12921

Abstract

Aceh merupakan wilayah dengan tingkat aktivitas seismik tinggi karena berada di jalur subduksi aktif antara Lempeng Indo-Australia dan Eurasia. Prediksi gempa bumi di wilayah ini menjadi tantangan karena karakteristik data seismik yang kompleks, tidak linier, dan tidak stasioner. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi magnitudo gempa bumi harian menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data historis gempa dari United States Geological Survey (USGS) periode 2000 hingga 2025 diolah melalui tahap resampling harian, normalisasi, dan pembentukan data sekuensial menggunakan pendekatan sliding window. Sebanyak 72 kombinasi hyperparameter diuji untuk mengoptimalkan performa model. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik RMSE, MAE, dan koefisien korelasi Pearson (r). Hasil terbaik diperoleh pada konfigurasi 64 units, batch size 16, learning rate 0.0005, dan 60 epoch dengan RMSE sebesar 0.16291, MAE sebesar 0.09046, dan r sebesar 0.83116. Hasil ini menunjukkan bahwa LSTM mampu mengenali pola temporal aktivitas seismik secara efektif. Penelitian ini mendukung pemanfaatan LSTM sebagai komponen dalam sistem mitigasi bencana dan peringatan dini berbasis data di wilayah rawan gempa seperti Aceh.
Implementasi Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Hasil Produksi Tanaman Pangan Pada Kabupaten Aceh Barat Daya Rahmah, Siti; Suhendra, Rivansyah; Maghfirah, Hayatun; Sanusi, Sanusi; Raziah, Isyatur
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.12922

Abstract

Kabupaten Aceh Barat Daya merupakan salah satu wilayah lumbung pangan utama di Provinsi Aceh. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, menunjukkan penurunan hasil produksi yang disebabkan oleh beberapa faktor, seperti luas tanam, luas panen dan provitas. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi hasil produksi tanaman pangan untuk periode berikutnya dengan menimplementasikan algoritma Support Vector regression (SVR) dengan kernel linear, polynominal dan Radial Basis Function (RBF) yang dioptimalkan dengan metode grid search. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kernel linear baik dalam memprediksi tanaman padi dan ubi jalar, kernel polynominal memprediksi produksi kedelai dan ubi kayu dengan sangat optimal, sementara itu kernel rbf menjadi kernel terbaik dalam memprediksi jagung, kacang hijau, dan kacang tanah. Dengan demikian, implementasi SVR, khususnya kernel rbf, terbukti akurat dan efektif dalam memberikan prediksi sehingga dapat dimanfaatkan  untuk mendukung perencanaan strategis produksi tanaman pangan daerah tersebut. Kata kunci: Prediksi, Suppor Vector Regression, Tanaman Pangan, RBF, Grid Search
Aplikasi Sentimen Analisis Masyarakat Pada Pengguna Media Sosial Terhadap Pengelolaan Sampah Di Banjarmasin Menggunakan Algoritma Naive Bayes setiawan, agus; Karyadiputra, Erfan; Ahmadi, Ahmadi
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.13112

Abstract

Penanggulangan masalah sampah di kota Banjarmasin menjadi tantangan yang semakin kompleks seiring dengan pertumbuhan populasi dan meningkatnya penggunaan media sosial sebagai platform untuk berbagi informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap pengelolaan sampah di Banjarmasin dengan memanfaatkan data dari pengguna media sosial. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes, yang akan mengklasifikasikan opini masyarakat menjadi sentimen positif, negatif, atau netral. Data yang digunakan adalah komentar, postingan, dan interaksi pengguna di platform media sosial terkait topik pengelolaan sampah di Banjarmasin. Proses analisis dimulai dengan pengumpulan data menggunakan teknik web scraping, diikuti dengan preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data. Selanjutnya, model Naïve Bayes akan memproses untuk mengidentifikasi pola sentimen berdasarkan teks yang tersedia. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang pandangan masyarakat terhadap kebijakan dan praktik pengelolaan sampah di Banjarmasin, serta memberikan rekomendasi untuk perbaikan pengelolaan sampah berbasis masukan publik. Selain itu, penelitian ini juga berkontribusi pada pengembangan aplikasi analisis sentimen untuk memantau opini masyarakat melalui media sosial secara real-time
Pengembangan Game Edukasi 3D Berbasis Perhitungan Aritmatika Matematika ilmayudra, irham; Setiawan, Ryan; Sufri, Rahmat
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.12370

Abstract

Perkembangan teknologi telah membawa perubahan besar dalam pendidikan, termasuk pemanfaatan perangkat Android sebagai media pembelajaran interaktif. Salah satu bentuk inovasinya adalah game edukasi yang tidak hanya menghibur, tetapi juga membantu proses belajar secara menarik. Matematika, khususnya aritmatika dasar, sering dianggap membosankan oleh anak-anak karena metode pengajaran yang kurang interaktif. Untuk mengatasi hal tersebut, dikembangkan game edukasi 3D berbasis Android bernama Penembak Cerdas, yang mengusung konsep First Person Shooter (FPS) sebagai sarana belajar aritmatika. Game ini dibuat menggunakan metode ADDIE (Analyze, Design, Development, Implementation, Evaluation), dengan Unity sebagai game engine, Blender untuk pembuatan model 3D, dan bahasa pemrograman C#. Dalam permainan, pemain mengendalikan karakter yang menembak kotak berisi jawaban dari soal aritmatika yang ditampilkan. Jawaban benar akan menambah poin dan melanjutkan ke soal berikutnya, sedangkan jawaban salah mengurangi nyawa. Jika nyawa habis, permainan berakhir. Pengujian menunjukkan bahwa game ini dapat meningkatkan motivasi dan keterlibatan siswa dalam belajar, dengan tampilan yang ramah anak serta sistem umpan balik langsung yang memudahkan pemahaman konsep. Game ini diharapkan menjadi media pembelajaran inovatif untuk matematika dasar.
Business Process Maturity Model pada Penerapan Sistem Pemenuhan Layanan Teknologi Informasi dan Komunikasi Azizal, Destarian Yuski; Handriani, Inge
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.12659

Abstract

Dalam menghadapi peningkatan permintaan layanan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) yang dinamis, organisasi perlu merespon dengan meningkatkan kecepatan dan kualitas sistem pemenuhan layanan TIK. Permasalahan yang terjadi di dalam penerapan sistem pemenuhan layanan TIK adalah kurangnya proses penilaian tingkat kematangan dan evaluasi yang dilakukan oleh suatu organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi penerapan sistem pemenuhan layanan TIK melalui penilaian tingkat kematangan menggunakan pendekatan Business Process Management (BPM). BPM menjadi pendekatan strategis untuk mengoptimalkan kinerja sistem pemenuhan layanan TIK melalui integrasi dengan pengelolaan proses bisnis. Metode yang digunakan adalah penilaian menggunakan Business Process Maturity Model (BPMM), dengan mengukur tingkat kematangan pada 7 faktor pada organisasi yakni strategic alignment, governance, methods, information technology, people, dan culture. Penelitian ini memiliki keterbaruan dalam hal penilaian tingkat kematangan penerapan sistem pemenuhan layanan TIK dengan pendekatan BPM yang hingga saat ini masih jarang dibahas pada penelitian dengan topik yang terkait, khususnya di Indonesia. Pada penelitian selanjutnya, dapat dilakukan kajian untuk mempertajam dalam hal pembuatan strategi, untuk mengingkatkan kualitas dari sistem pemenuhan layanan TIK.
Analisis Data dan Visualisasi Interaktif Kecanduan Media Sosial pada Siswa Menggunakan Python dan Streamlit Firdaus, Dimaz Aidil; Farid, Sasriadi Bachtiar; Darmawan, Ahmad Ghozi; Khalid, Khalid
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.12442

Abstract

Perkembangan pesat penggunaan platform digital di lingkungan pelajar memicu keprihatinan serius terhadap efeknya pada kesejahteraan psikologis dan pencapaian pendidikan, sehingga studi ini dirancang untuk mengeksplorasi korelasi antara frekuensi pemakaian media sosial, indikator ketergantungan, stabilitas emosional, dan hasil belajar melalui pendekatan metodologis yang mengadopsi teknik kuantitatif deskriptif diperkaya representasi data dinamis memanfaatkan Python dan Streamlit dengan sumber data dari repositori Kaggle berjudul "Students' Social Media Addiction Dataset" yang mencakup parameter durasi harian bermedia sosial, preferensi platform, tingkat adiksi, kondisi psikologis, dan indikator akademik. Antarmuka analitik interaktif dikembangkan melalui platform Streamlit guna memfasilitasi eksplorasi data mandiri yang hasilnya mengungkap hubungan terbalik antara kuantitas aktivitas digital dengan kualitas kesehatan mental dan output pembelajaran dimana WhatsApp dan Snapchat teridentifikasi sebagai aplikasi dengan potensi adiktif tertinggi sementara LINE dan LinkedIn menunjukkan pengaruh kurang signifikan sehingga temuan ini menggarisbawahi urgensi literasi digital dan penguatan regulasi diri dalam berinteraksi dengan platform digital sekaligus menawarkan instrumen strategis bagi institusi pendidikan, keluarga, dan pemangku kebijakan dalam melakukan identifikasi dan mitigasi dampak negatif media sosial
Aplikasi Prediksi Gangguan Tidur Berbasis Gaya Hidup Menggunakan Teknik Data Mining Ramadhani, Budi; Rahman, Fauzi Yussa; Fikri, Ihsanul; Karyadiputra, Erfan
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.13099

Abstract

Gangguan tidur seperti insomnia dan sleep apnea merupakan permasalahan kesehatan yang berdampak pada penurunan kualitas hidup dan produktivitas individu. Sayangnya, banyak penderita yang tidak menyadari gangguan ini secara dini. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi gangguan tidur berbasis machine learning dengan pendekatan ensemble learning menggunakan kombinasi algoritma Random Forest dan XGBoost melalui metode soft voting. Dataset yang digunakan mencakup variabel gaya hidup dan kesehatan seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, detak jantung, durasi tidur, aktivitas fisik, tingkat stres, dan kualitas tidur. Data dianalisis dan dilatih menggunakan Google Colab, kemudian diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan Streamlit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ensemble memberikan performa prediksi yang sangat baik dengan akurasi sebesar 96%, serta precision dan recall tinggi pada semua kelas. Aplikasi ini juga dilengkapi fitur rekomendasi berbasis hasil prediksi dan kemampuan ekspor laporan ke format PDF. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi kecerdasan buatan dalam bentuk aplikasi dapat membantu masyarakat mengenali gangguan tidur secara dini dan mengambil langkah preventif secara mandiri.Kata Kunci: Gangguan Tidur, Ensemble Learning, Random Forest, XGBoost, Streamlit
Sistem Monitoring Berbasis Internet Of Things (IoT) Untuk Pengendalian Kualitas Air Pada Budidaya Udang Intensif Astrianda, Nica; Juliwardi, Ilham; Suhendra, Rivansyah
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.13748

Abstract

Budidaya udang intensif memegang peran penting dalam peningkatan ekonomi masyarakat pesisir, namun keberhasilannya sangat bergantung pada kualitas air tambak. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring kualitas air berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau parameter suhu, pH, dan Kekeruhan secara real-time. Metode penelitian meliputi tahapan identifikasi kebutuhan, perancangan perangkat keras dan lunak, implementasi, serta pengujian sistem di lapangan. Hasil menunjukkan sistem mampu menampilkan data kualitas air secara real-time melalui dashboard web dan memberikan peringatan dini bila parameter berada di luar ambang batas optimal. Dengan demikian, sistem IoT ini efektif membantu petambak mengambil keputusan cepat dalam menjaga kualitas air budidaya udang. Penelitian ini mendukung pengembangan teknologi akuakultur cerdas berbasis IoT di Indonesia.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Pada Manusia Menggunkan Metode Fuzzy Stukamoto Burhan, Aliffa Imama; Nasrulloh, Iman; Bariyah, Siti Husnul
Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2025): Oktober
Publisher : Universitas Teuku Umar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35308/jti.v4i2.12540

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah memungkinkan penerapannya dalam berrbagai bidang termasuk kesehatan.Penelitian ini bertujuan untuk merancanag dan membangun sistem pakar untuk mendiagnosa Demam Berdarah Dengue (DBD) pada manusia menggunakan metode fuzzy tsukamoto.Sistem ini dikembangkan dalam bentuk aplikasi web menggunkan apache NetBeans, sehingga memungkinkan pengguna untuk mengaksesnya secara langsung melalui browser tanpa perlu mengunduh dan menginstal aplikasi tambahan. Penggunaan ini memudahkan proses integrasi dan pengujian sistem, serta memberikan fleksibilitas dalam pengembangan lebih lanjut. Dalam penelitian ini, diterapkan metode fuzzy tsukamoto untuk menangani ketidakpastian dalam proses diagnosa penyakit DBD. Metode ini bekerja dengan memberikan nilai probabilitas terhadap kemungkinan penyakit berdasarkan input gejala yang dimasukkan oleh pengguna, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan terstuktur.Hasil Pengujian menunjukkkan bahwa sistem ini mampu memberikan diagnosa yang akurat dan sesuai dengan perhitungan manual yang dilakukan oleh dokter. Pengujian blackbox memastikan bahwa semua fungsi dalam sistem berfungsi dengan baik, sedangkan hasil pengujian Mean Opinion Score (MOS) menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi terhadap kinerja dan kemudahan penggunaan sistem.Sistem pakar ini dapat membantu mengurangi beban kerja dokter dalam mendiagnosa DBD dengan menyediakan alat bantu diagnosa yang cepat dan akurat, serta memberikn kenyamanan bagi pasien dalam mendapatkan informasi awal tentang kondisi kesehatan mereka terkait DBD.

Page 1 of 2 | Total Record : 14

 1   2 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4, No 2 (2025): Oktober Vol 4, No 1 (2025): Mei Vol 3, No 2 (2024): Oktober Vol 3, No 1 (2024): Mei Vol 2, No 2 (2023): Oktober Vol 2, No 1 (2023): Mei Vol 1, No 2 (2022): Oktober Vol 1, No 1 (2022): Mei