cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Wali Ja'far Shudiq
Contact Email
wali.jafar@unuja.ac.id
Phone
+6285257767603
Journal Mail Official
coreai@unuja.ac.id
Editorial Address
Jl. Kyai Haji Mun'im, Dusun Tj. Lor, Karanganyar, Kec. Paiton, Kabupaten Probolinggo, Jawa Timur 67291
Location
Kab. probolinggo,
Jawa timur
INDONESIA
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi
Published by Universitas Nurul Jadid
ISSN : 27750124     EISSN : 27747875     DOI : https://doi.org/10.33650/coreai
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering Transportation
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi sebagai bagian dari semangat menyebarluaskan ilmu pengetahuan beberapa hasil dari penelitian dan pemikiran untuk pengabdian kepada masyarakat luas. Situs Jurnal COREAI ini menyediakan artikel-artikel jurnal untuk dibaca maupun diunduh secara gratis. Jurnal kami adalah jurnal ilmiah nasional yang merupakan sumber referensi akademisi di bidang Teknologi dan Informasi. Jurnal COREAI menerima artikel ilmiah dengan lingkup penelitian pada: Technology Management. Business Intelligence and Knowledge Management. Teknik Komputer Pengolahan Citra. Sistem Pendukung Keputusan. Data Mining. Robotik. Algoritma Genetika. Sistem Kecerdasan Buatan. Jaringan Komputer. Big Data. Enterprise Computing. Internet of Things. Sistem Database. Energy Management. Sistem Pakar. Sistem Penunjang Keputusan.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 125 Documents
 9   10   11   12   13 
Sistem Analisis Kepadatan Lalu Lintas Menggunakan Teknologi YOLOv8 Nadiyah, Nadiyah; Yusman, Beny; Furqan, Moh.; Arifin, Zainal
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Efisiensi Bisnis
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i1.12217

Abstract

Kemacetan lalu lintas menjadi salah satu tantangan utama di perkotaan yang memengaruhi efisiensi transportasi dan produktivitas masyarakat. Penelitian ini mengembangkan sistem analisis kepadatan lalu lintas berbasis YOLOv8, teknologi terbaru dalam deteksi objek. Dataset yang digunakan mencakup gambar kendaraan beranotasi dari berbagai kondisi. Model YOLOv8 dilatih untuk mendeteksi dan menghitung kendaraan secara real-time pada video. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi dan kecepatan pemrosesan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan cuaca. Hasil menunjukkan YOLOv8 mencapai akurasi deteksi 88%, membuktikan kemampuannya untuk menganalisis kepadatan lalu lintas secara efisien. Sistem ini berpotensi diimplementasikan dalam manajemen lalu lintas cerdas untuk mengoptimalkan waktu sinyal dan mengurangi kemacetan. Penelitian selanjutnya dapat mengintegrasikan sistem ini dengan perangkat IoT untuk aplikasi transportasi cerdas yang lebih luas.
Sistem Informasi Pengelolaan Bank Darah Berbasis Web di RSUD dr. Moch Saleh Probolinggo Yanto, Dwi; Zulkifli, Kiky; Khoiriyah, Luluk; Choiriyah, Lailatul
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Efisiensi Bisnis
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i1.12236

Abstract

Sistem ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi alur manajemen darah serta memberikan akses informasi yang akurat dan cepat bagi petugas medis dan manajemen rumah sakit. Pengembangan sistem menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi ini dirancang untuk mendukung berbagai peran pengguna seperti admin, perawat, dokter, koordinator, hingga direktur rumah sakit, dengan fitur dan akses yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan masing-masing. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem informasi manajemen bank darah yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi layanan, mempercepat proses pencarian dan distribusi darah, serta mempermudah petugas dalam memperoleh informasi stok darah yang valid dan terkini. Sistem ini juga berpotensi memperluas akses informasi kepada masyarakat melalui integrasi layanan informasi publik, sehingga dapat mendukung transparansi dan partisipasi dalam pemenuhan kebutuhan darah di rumah sakit.
Analisa dan Perancangan sistem Informasi Sewa Ruko dan Lapak BUMDes Cahaya Abadi Desa Bantaran Berbasis Website Jamal, Jamal; Laila, Nur; Rusdiana, Ninanesia
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Efisiensi Bisnis
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i1.12161

Abstract

BUMDes Cahaya Abadi Desa Bantaran merupakan badan usaha milik desa yang mengelola penyewaan ruko dan lapak untuk mendukung pemberdayaan ekonomi masyarakat. Pengelolaan yang masih dilakukan secara manual menimbulkan berbagai kendala seperti keterlambatan pelaporan, risiko kehilangan data, dan rendahnya transparansi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi berbasis website guna meningkatkan efisiensi dan akuntabilitas pengelolaan sewa. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan SDLC model Waterfall dengan tahapan analisis, perancangan, implementasi, pengujian, dan dokumentasi. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dengan framework CodeIgniter dan DBMS MySQL. Pengujian dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing dan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan skor SUS sebesar 83 yang termasuk kategori excellent. Sistem ini mampu mengelola data penyewa, transaksi, ketersediaan properti, dan laporan keuangan, serta layak diterapkan dalam digitalisasi pengelolaan aset BUMDes.
Sistem Tilang Elektronik Berbasis Website untuk Penegakan Hukum Lalu Lintas di Kota Jogja Aprianto, Rizal; Dewi, Marsya Fadlillah Kurnia; Wijayanti, Fausta Patricia
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Efisiensi Bisnis
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i1.12102

Abstract

Penegakan hukum lalu lintas di wilayah perkotaan membutuhkan dukungan system yang efektif dan efisien. Electronic Traffic Law Enforcment (ETLE) merupakan solusi berbasis teknologi yang mempermudah penegak hukum dalam memberikan penindakan lalu lintas secara transparan dan efisien. Penelitian ini dilakukan untuk merancang system ETLE berbasis Web dengan menggunakan metode Sistem Development Life Cycle (SDLC) Waterfall[1] sebagai bentuk kerja dalam pengembangan sistem. Studi kasus ini dilakukan di Jalan Ringroad Utara, Sleman, yang dikenal sebagai pusat padatnya lalu lintas dengan tingkat pelanggaran yang cukup tinggi. Proses pengembangan sisitem ini memuat beberapa tahapan, yaitu tahapan analisis, perencanaan, perancangan system, implementasi, dan pemeliharaan. Hasil dari penelitian ini menghasilkan bahwa penerapan metode SDLC dapat mengasilkan system ETLE berbasis web yang dapat mendeteksi dan merekam pelanggaran lalu lintas secara otomatis, menyimpan data pelanggaran, dan memberikan informasi kepada pelanggar melalui antarmuka. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan evektifitas dan dapat menjadi alat bantu dalam melakukan penegakan hukum lalu lintas di wilayah lain.
Pengembangan Sistem Informasi Keuangan Perumahan Berbasis Django dengan Pendekatan Extreme Programming dan Integrasi WhatsApp API Yusman, Beny
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2024): Internet of Things (IoT): Aplikasi dan Potensinya di Masa Depan
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v5i2.12550

Abstract

Penelitian ini mengkaji pengembangan sistem informasi keuangan warga perumahan berbasis web dengan metode Extreme Programming (XP) menggunakan framework Django serta integrasi notifikasi real-time melalui WhatsApp API menggunakan Fonnte. Permasalahan utama yang dihadapi dalam pengelolaan manual adalah rawan kesalahan pencatatan, keterlambatan pelaporan, dan rendahnya partisipasi warga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu melakukan pencatatan transaksi secara akurat, menyajikan laporan keuangan otomatis, serta mengirimkan notifikasi tagihan secara cepat kepada warga. Pengujian Black Box membuktikan seluruh fungsi berjalan sesuai spesifikasi, sementara evaluasi pengguna dengan kuesioner skala Likert menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi terhadap kemudahan verifikasi pembayaran, peningkatan transparansi, dan efektivitas komunikasi keuangan. Dengan demikian, penerapan XP terbukti mempercepat siklus pengembangan serta menghasilkan sistem yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Rekomendasi penelitian selanjutnya adalah pengembangan fitur komunikasi dua arah dan integrasi dengan layanan pembayaran digital.
Evaluasi Kepuasan Pengguna Aplikasi Cici AI menggunakan Metode End-User Computing Satisfaction Kusuma, Chandra; Nadriati, Sri; Yantama, Akmal Andri
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Transformasi Digital
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i2.12609

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi kepuasan pengguna terhadap aplikasi Cici AI dengan menerapkan kerangka End-User Computing Satisfaction (EUCS). Tujuan utama adalah menguji pengaruh lima dimensi kualitas sistem Content (CTN), Accuracy (ACR), Format (FRT), Ease of Use (EOU), dan Timeliness (TML) terhadap kepuasan pengguna (Satisfaction/STF) pada konteks pengguna Cici AI di Indonesia. Data dikumpulkan melalui kuesioner berbasis EUCS yang disebarkan secara online kepada pengguna Cici AI mengguanakn rumus lemeshow (n = 97). Analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan prosedur bootstrapping untuk menguji signifikansi jalur. Hasil analisis menunjukkan bahwa model menjelaskan proporsi varians kepuasan pengguna. Secara parsial, kemudahan penggunaan (EOU) berpengaruh positif dan paling dominan terhadap kepuasan pengguna. Format penyajian informasi (FRT) juga berkontribusi signifikan positif, demikian pula ketepatan waktu/respons sistem (TML). Sebaliknya, variabel Content (CTN) dan Accuracy (ACR) tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan dalam sampel ini. Temuan mengindikasikan bahwa bagi pengguna Cici AI di Indonesia faktor-faktor yang berhubungan dengan usability dan performa layanan (kemudahan, tata tampilan, kecepatan respons) lebih menentukan kepuasan dibandingkan mutu konten atau akurasi output secara mutlak. Implikasi praktis dari penelitian ini menekankan prioritas perbaikan pada desain antarmuka, alur interaksi, dan optimalisasi latency/throughput sistem untuk meningkatkan kepuasan pengguna. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya meliputi perluasan sampel, analisis segmentasi pengguna, serta studi longitudinal untuk menilai dinamika kepuasan seiring maturitas fitur AI
Aplikasi Pendaftaran Pasien Secara Online Menggunakan Framework Laravel 11 di RSIA Amanah Nugroho, Danang Agung; Dwi Yanto, Dwi; Hariyadi, Bambang
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Transformasi Digital
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i2.12448

Abstract

Rumah Sakit Ibu dan Anak Amanah Probolinggo sudah menggunakan aplikasi website yang memakai framework CodeIniter untuk membantu proses pendaftaran pasien. Akan tetapi dengan beerkembangnya zaman muncul framework website yang lebih lengkap dan mudah diigunakan, salah satunya Laravel. Permasalahan saat ini adalah bagaimana menerapkan sistem pendaftaran pasien menggunakan framework Laravel. Sehingga penelitian ini membangun dan mengembangkan sistem pendaftarn pasien secara online untuk mempermudah pelayanan kesehatan. Penelitian ini menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) sebagai pendekatan utamanya. Teknik pengumpulan data yang diterapkan meliputi observasi, wawancara, serta studi dokumentasi. Sementara itu, dalam proses pengembangan aplikasi pendaftaran pasien online di RSIA Amanah, peneliti menerapkan metode Waterfall sebagai model pengembangan sistem. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang dibuat sudah memumpuni untuk digunakan secara umum dengan fitur keamanan bawaan yang memadai. Dengan ini diharapkan perkembangan aplikasi bisa terus dilakukan agar pelayanan menjadi lebih nyaman.
Implementasi CNN dan TensorFlow Lite untuk Deteksi Penyakit Daun Padi Berbasis Android Rizal, Fathur; Sa'idi, M. Latip; Hidayat, Moh. Umzeb Rizki
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Transformasi Digital
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i2.13244

Abstract

Penyakit pada daun padi seperti Bacterial Leaf Blight, Brown Spot, dan Leaf Smut masih menjadi ancaman signifikan bagi produktivitas pertanian di Indonesia. Identifikasi konvensional yang mengandalkan observasi visual oleh petani maupun penyuluh bersifat subjektif, memerlukan waktu, dan kurang efisien, khususnya di wilayah terpencil. Menjawab tantangan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem deteksi penyakit daun padi berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang dioptimalkan melalui TensorFlow Lite dan diimplementasikan pada aplikasi Android. Pendekatan yang digunakan bersifat kuantitatif-eksperimental dengan tahapan utama meliputi pengumpulan serta pra-pemrosesan citra daun padi, pelatihan model CNN untuk tiga kelas penyakit, konversi model ke format .tflite, dan integrasi ke dalam aplikasi. Dataset bersumber dari platform Kaggle dengan total 4.684 citra yang dibagi secara proporsional untuk pelatihan, validasi, dan pengujian. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan ketiga kelas penyakit dengan akurasi uji 99%. Implementasi pada Android memungkinkan pengguna mengunggah atau mengambil citra secara langsung untuk dianalisis offline dan real-time, dengan antarmuka yang ringkas dan mudah digunakan. Secara keseluruhan, sistem deteksi berbasis CNN dan TensorFlow Lite ini terbukti efektif untuk diagnosis penyakit daun padi serta berpotensi menjadi solusi portabel yang mendukung praktik pertanian presisi di lapangan.
Sistem Cerdas Deteksi Parkir Kendaraan dengan Line Detection dan YOLOv8 di Wisma Dosen Khairi, Ahmad; Romlah, Siti; Lestari, Ayu; Ismail, Fitri Zamzamia
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Transformasi Digital
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i2.13262

Abstract

Penelitian ini berangkat dari kebutuhan informasi okupansi parkir yang andal dan berbiaya implementasi rendah di lingkungan kampus, di mana sistem berbasis kamera kerap terkendala pencahayaan, sudut pandang, dan occlusion, karenanya, tujuan penelitian ini adalah mengembangkan serta mengevaluasi sistem deteksi okupansi per petak parkir di Wisma Dosen Universitas Nurul Jadid dengan memadukan line detection untuk pemetaan slot dan YOLOv8 sebagai pendeteksi kendaraan, sehingga alur metode dan hasil saling terhubung secara operasional. Dataset berupa rekaman CCTV 720p/25 fps dikumpulkan pada enam tanggal di Juli 2025 (pagi–siang–sore), preprocessing meliputi pemangkasan segmen relevan, normalisasi resolusi, dan penetapan ROI; marka diekstraksi melalui tepi Hough untuk membentuk poligon slot, YOLOv8s (bobot COCO) melakukan inferensi per frame; status slot ditetapkan dari irisan bounding box–poligon berbasis intersection-over-area dan posisi pusat massa, dengan kinerja diukur menggunakan akurasi terhadap ground-truth beranotasi. Hasilnya menunjukkan akurasi puncak 0,87 pada siang hari (6 Juli 2024) dan konsisten >0,50 pada seluruh skenario uji, dengan kecenderungan akurasi lebih baik pada siang dibanding pagi/sore; visualisasi real time menampilkan bounding box kendaraan dan status slot yang siap untuk pemantauan operasional. Disimpulkan bahwa integrasi computer vision berbasis line detection dan YOLOv8 efektif sebagai prototipe smart parking berbasis CCTV, dengan peluang peningkatan melalui perluasan data multi-hari/lokasi, fine-tuning domain lokal, penguatan image enhancement pada low-light, dan integrasi pelacakan objek untuk temporal smoothing.
Implementasi Algortima Naïve Bayes untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Langsung Tunai Azise, Nur; Gunawan, Ahmad; Baijuri, Achmad
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Transformasi Digital
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v6i2.13189

Abstract

Prosedur pengajuan dan penetapan penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) di Desa Pesanggrahan masih dilakukan secara manual sehingga sering terjadi ketidaktepatan sasaran. Kondisi ini menimbulkan potensi ketidakadilan di tengah-tengah masyarakat, sehingga diperlukan pendekatan berbasis teknologi yang dapat meningkatkan objektivitas dan akurasi dalam seleksi penerima bantuan sesuai kriteria yang telah ditetapkan, seperti keluarga miskin, tidak menerima bantuan lain, dan lansia. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma klasifikasi Naïve Bayes Gaussian dengan tahapan data preparation, labelling, pembagian data latih dan uji menggunakan rasio 80:20, serta pengolahan atribut dengan TF-IDF Vectorizer. Evaluasi performa dilakukan melalui confusion matrix, classification report dengan hasil akurasi, precision, recall, dan f1-score sebesar 100%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif dalam menentukan penerima BLT secara akurat dan tepat sasaran

Page 11 of 13 | Total Record : 125

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6, No 2 (2025): Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Transformasi Digital Vol 6, No 1 (2025): Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Efisiensi Bisnis Vol 5, No 1 (2024): Transformasi Digital: Tren dan Tantangan dalam Era Revolusi Industri 4.0 Vol 5, No 2 (2024): Internet of Things (IoT): Aplikasi dan Potensinya di Masa Depan Vol 4, No 2 (2023): Pengaruh Big Data Analytics terhadap Pengambilan Keputusan Strategis di Organisa Vol 4, No 1 (2023): Metaverse dan Masa Depan Interaksi Digital: Perspektif Teknologi dan Sosial Vol 3, No 2 (2022): Keberlanjutan Teknologi Informasi: Green IT sebagai Solusi Ramah Lingkungan Vol 3, No 1 (2022): Pengembangan Aplikasi Berbasis Mobile untuk Layanan Publik: Studi Implementasi d Vol 2, No 2 (2021): Metaverse dan Masa Depan Interaksi Digital: Perspektif Teknologi dan Sosial Vol 2, No 1 (2021): Penggunaan Teknologi Informasi dalam Mendukung Pendidikan Jarak Jauh di Era Pand Vol 1, No 1 (2020): Keberlanjutan Teknologi Informasi: Green IT sebagai Solusi Ramah Lingkungan More Issue