cover
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
ISSN : 27750124     EISSN : 27747875     DOI : https://doi.org/10.33650/coreai
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.
Articles 125 Documents
Optimasi Task Scheduling dengan Enhanced Whale Optimization pada Cloud dan MEC Oktavio, Ahmad Caesar; Hendriyanto, Rico Rahmat; yahya, Muhaimin; Yasin, Moch
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.v6i2.13022

Abstract

Studi ini berdasarkan metode Enhanced Whale Optimization Algorithm (EWOA). Serangkaian simulasi dengan berbagai skenario pengujian dilakukan untuk mengetahui seberapa efektif algoritma tersebut. Selama tahap implementasi, peneliti membuat prototipe media uji berbasis web. Dengan menggunakan prototipe ini, peneliti dapat melihat bagaimana algoritma membagi beban kerja di antara berbagai server. Selama pengujian, parameter seperti throughput, packet loss, dan latency dinilai. Hasilnya menunjukkan bahwa versi EWOA sederhana dapat menyalurkan beban secara merata, yang menghasilkan throughput 100% dan packet loss nol. Metode ini menunjukkan kinerja yang lebih efisien dan stabil dibandingkan dengan metode lain seperti alokasi acak, Round Robin, dan alokasi statis. Hasil menunjukkan bahwa penerapan logika EWOA adalah salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk meningkatkan pemanfaatan sumber daya sambil meningkatkan kinerja sistem dalam lingkungan Cloud dan MEC.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihihan Guru Terbaik menggunakan Metode TOPSIS pada Sekolah MI Al-Ikhlas Hakimah, Milla; Fatah, Zaehol
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.v6i2.13346

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan guru terbaik di MI Al-Ikhlas dengan menerapkan metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Pendekatan ini digunakan untuk menciptakan proses penilaian yang lebih objektif, transparan, dan terukur dibandingkan metode konvensional. Evaluasi dilakukan terhadap delapan orang guru dengan mempertimbangkan empat kriteria utama, yaitu: kehadiran, tanggung jawab, disiplin kerja, dan komunikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SPK ini memiliki tingkat akurasi sebesar 98% jika dibandingkan dengan perhitungan manual, yang membuktikan konsistensi sistem dalam menghasilkan nilai preferensi secara tepat. Implementasi di lapangan menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 95%, di mana hasil perankingan diterima sepenuhnya oleh pihak manajemen sekolah tanpa adanya revisi. Berdasarkan hasil akhir perhitungan, guru dengan inisial MA memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 1,000 dan ditetapkan sebagai guru terbaik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan metode TOPSIS dalam SPK mampu meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan, mempercepat durasi evaluasi kinerja, serta memberikan landasan yang kuat bagi pihak sekolah dalam memberikan apresiasi kepada tenaga pendidik.
Penerapan Linear Programming untuk Optimalisasi Produksi pada UMKM Rumah Makan “Solali” Novia, Cahyuni; Komaria, Laili Alfiatul; Fitriana, Novira; Agustin, Siti Fatimah; Azizah, Imroatul; Fadhilah, Raudlatul
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.v6i2.12325

Abstract

Pertumbuhan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memberikan kontribusi signifikan terhadap perekonomian nasional. Salah satu sektor UMKM yang berkembang pesat adalah industri makanan. Rumah Makan “Solali” sebagai pelaku UMKM di bidang kuliner menghadapi tantangan dalam mengalokasikan sumber daya produksi secara optimal akibat keterbatasan bahan baku dan ketidakteraturan perencanaan produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kombinasi produksi dua menu best seller, yaitu soto ayam kampung dan soto babat dengan pendekatan linier programming menggunakan metode simpleks. Data dikumpulkan melalui observasi dan wawancara terkait biaya, kapasitas, dan kebutuhan bahan baku. Model matematis dibangun berdasarkan fungsi tujuan untuk memaksimalkan keuntungan dan fungsi kendala yang merepresentasikan keterbatasan bahan baku. Hasil analisis menunjukkan bahwa kombinasi optimal adalah memproduksi satu porsi masing-masing menu per hari, yang memberikan keuntungan maksimum sebesar Rp13.000. Temuan ini membuktikan bahwa metode simpleks efektif dalam membantu pengambilan keputusan produksi berbasis data pada UMKM kuliner, serta meningkatkan efisiensi dan daya saing usaha.
Transformasi Digital dalam Bimble: Inovasi E-Materi dan Penugasan Interaktif Berbasis Teknologi. Nadiyah, Nadiyah; Yaqin, Moh. Ainol; Wulandari, Indah Ayu; Atika, Atika; Ifnakyah, Arin
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.v6i2.13563

Abstract

Transformasi digital dalam pendidikan nonformal, khususnya lembaga bimbingan belajar (bimble), masih menghadapi tantangan berupa rendahnya pemanfaatan teknologi secara optimal dalam penyajian materi dan penugasan pembelajaran. Kondisi ini berdampak pada keterbatasan interaksi, partisipasi, dan efektivitas evaluasi belajar siswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi inovasi e-materi dan penugasan interaktif berbasis teknologi serta mengevaluasi dampaknya terhadap kualitas pembelajaran di lembaga bimbingan belajar. Metode penelitian yang digunakan adalah mixed methods dengan pendekatan studi kasus dan survei. Data kualitatif diperoleh melalui wawancara, observasi, dan analisis dokumen, sedangkan data kuantitatif dikumpulkan menggunakan kuesioner berskala Likert yang melibatkan 50 siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan e-materi berbasis multimedia meningkatkan kemudahan akses dan daya tarik materi pembelajaran, sementara penugasan interaktif mampu mendorong partisipasi aktif siswa serta memperjelas instruksi tugas. Analisis kuantitatif memperlihatkan skor tertinggi pada aspek kemudahan akses e-materi dan kejelasan instruksi penugasan, meskipun mekanisme umpan balik masih perlu ditingkatkan. Secara keseluruhan, transformasi digital terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas pembelajaran bimble apabila didukung oleh desain materi yang kontekstual, kesiapan pengajar, serta infrastruktur teknologi yang memadai.
Implementasi Chatbot AI untuk Otomatisasi Layanan Pelanggan PT. Tiga Fasa Komponen Aditya, Tommy; Adiputra, Mahesa; Rachimsah, Wildan; Nanjaya, Ahmad Fadhil; Amsury, Fachri; Fahlapi, Riza
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.v6i2.13121

Abstract

Inovasi Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence - AI), khususnya Large Language Models (LLM), menawarkan potensi revolusioner dalam layanan pelanggan B2B. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan prototipe chatbot AI menggunakan Google Gemini untuk PT. Tiga Fasa Komponen, distributor komponen industri, untuk mengatasi tantangan respon lambat terhadap permintaan harga, stok, dan teknis di luar jam operasional. Chatbot dikembangkan menggunakan Model Prototyping dengan arsitektur hybrid. Arsitektur ini mengintegrasikan kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) dari LLM dengan pengambilan data harga dan stok real-time melalui API perusahaan. Tujuannya adalah menyediakan layanan informasi 24/7 yang menampilkan harga spesifik sesuai permintaan pengguna (terpersonalisasi tingkat keanggotaan) secara instan. Prototipe diimplementasikan menggunakan Python dan framework PyQt5. Hasil Pengujian Black Box memverifikasi integritas teknis sistem, termasuk ekstraksi kode produk dan personalisasi harga yang rahasia. Pengujian Pengguna ( User Testing ) menunjukkan akurasi informasi produk mencapai 85% hingga Sangat Akurat dan tingkat kegunaan yang Sangat Familiar. Temuan ini memvalidasi kelayakan solusi hibrida dalam meningkatkan efisiensi operasional dan Customer Experience (CX) secara signifikan. Tantan)
Model Hybrid CNN-LSTM Untuk Prediksi Penjualan Pupuk Pada Data Time Series Pawening, Ratri Enggar; Erman, Annisa Meiliana; Sa’idah, Salmatus; Selfiana, Dewi
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.v6i2.13317

Abstract

Ketersediaan pupuk yang tepat waktu dan sesuai kebutuhan merupakan faktor penting dalam mendukung produktivitas pertanian. Namun, kios penyalur pupuk sering menghadapi ketidaktepatan dalam memperkirakan permintaan, sehingga menyebabkan ketidaksesuaian stok pada musim tanam. Penelitian ini bertujuan menghasilkan model prediksi penjualan pupuk Urea dan NPK yang lebih akurat menggunakan pendekatan hybrid CNN-LSTM berdasarkan data time series historis. Metode penelitian meliputi penggabungan dan seleksi data, penambahan fitur musiman, normalisasi, serta pembentukan data sekuensial untuk pelatihan model. CNN digunakan untuk mengekstraksi pola lokal, sedangkan LSTM menangkap pola temporal jangka panjang. Model dilatih menggunakan teknik windowing dan early stopping untuk menghindari overfitting. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model hybrid CNN-LSTM mampu memberikan prediksi dengan tingkat kesalahan rendah, dengan nilai MSE pada data uji sebesar 0,0037. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid efektif dalam mempelajari pola penjualan pupuk yang fluktuatif. Kesimpulannya, model CNN-LSTM dapat digunakan sebagai alat bantu dalam perencanaan distribusi, sehingga pengelolaan stok di kios pupuk dapat dilakukan secara lebih efisien dan tepat sasaran.
Pengembangan Aplikasi Media Pembelajaran Berbasis Web: Kegunaan (SUS) dan Peningkatan Hasil Belajar (N-Gain) Siswa SDN Jabung Sisir 01 Paiton Faid, Mochammad; hasan, Muhammad zainul; nur, Mohammad ainun; rahmad, Nur; afnani, Dafa maulana eka herdian; Putra, Aldi Pratama
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.v6i2.13261

Abstract

Pembelajaran di sekolah dasar masih banyak didominasi metode konvensional dan belum optimal memanfaatkan media berbasis web, sehingga keterlibatan dan hasil belajar siswa berpotensi kurang maksimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi media pembelajaran berbasis web untuk mendukung proses belajar-mengajar di SDN Jabung Sisir 01 Paiton. Pengembangan dilakukan dengan pendekatan Research and Development (R&D) menggunakan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Produk prototipe dibangun menggunakan HTML, CSS, dan JavaScript dengan desain responsif (mobile-first) serta palet warna biru–putih yang disesuaikan dengan identitas sekolah. Uji coba terbatas melibatkan 6 guru dan 90 siswa kelas IV–V pada materi IPA “Siklus Air” dan Matematika “Perkalian Dasar”. Kegunaan aplikasi dianalisis secara deskriptif menggunakan instrumen System Usability Scale (SUS), sedangkan efektivitas terhadap hasil belajar diukur dengan desain satu kelompok pretest–posttest dan dianalisis menggunakan N-Gain. Hasil penelitian menunjukkan skor SUS rata-rata sebesar 82,3 yang berada pada kategori sangat baik, serta peningkatan hasil belajar dengan N-Gain sebesar 0,55 yang termasuk kategori sedang. Temuan ini menunjukkan bahwa aplikasi media pembelajaran berbasis web yang dikembangkan layak dan cukup efektif untuk meningkatkan kualitas pembelajaran melalui penyajian konten multimedia, latihan interaktif, dan umpan balik instan, sekaligus memudahkan guru dalam memantau progres belajar siswa.
Prediksi Persediaan Voucer Kuota Internet pada Toko Umega Cell menggunakan Metode Regresi Linier Iswan, Iswan; Marlina, Marlina; Yunus, Mughaffir; Suwardoyo, Untung; Sahidin, Sudirman
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.v6i2.12487

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat memengaruhi kebutuhan masyarakat terhadap layanan internet. Hal ini berdampak pada meningkatnya penjualan voucer internet yang memerlukan manajemen stok secara tepat agar tidak terjadi kekurangan maupun kelebihan persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem prediksi penjualan voucer internet dengan menggunakan metode regresi linear berganda. Variabel independen yang digunakan adalah jumlah penjualan voucer pada hari kerja (Senin–Jumat) dan akhir pekan (Sabtu–Minggu), sedangkan variabel dependen adalah jumlah penjualan total dalam satu minggu. Metode penelitian dilakukan melalui pengumpulan data penjualan voucer pada toko Umega Cell selama sepuluh bulan. Data kemudian diolah menggunakan pendekatan regresi linear berganda dengan bantuan perangkat lunak Python Flask untuk membangun aplikasi prediksi berbasis web. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear berganda dapat memberikan prediksi persedian stok voucer. Implementasi sistem prediksi ini membantu pemilik usaha dalam menentukan jumlah stok voucer yang optimal, sehingga dapat meminimalisir kerugian akibat kelebihan stok maupun kehilangan peluang penjualan karena kekurangan stok
Pengembangan Chatbot Cerdas sebagai Solusi Otomatisasi Informasi Penerimaan Siswa Baru di SMP Ar-Rohmah Maulidiansyah, Maulidiansyah; Gunawan, Sahrul; Shiddiq, Muhammad Khoironi
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.v6i2.13214

Abstract

Penerimaan Murid Baru (PMB) merupakan salah satu proses penting dalam manajemen sekolah yang membutuhkan sistem informasi yang cepat, akurat, dan mudah diakses oleh calon siswa maupun orang tua. Namun, keterbatasan sumber daya manusia dan waktu sering menjadi kendala dalam memberikan layanan informasi secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) yang mampu memberikan informasi PMB secara otomatis, interaktif, dan real-time di lingkungan SMP Ar-Rohmah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model pengembangan perangkat lunak waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Hingga saat ini, penelitian telah mencapai tahap implementasi awal, di mana prototipe chatbot telah berhasil dibangun dan siap untuk diuji lebih lanjut. Chatbot ini dikembangkan menggunakan platform pemrograman berbasis Natural Language Processing (NLP) agar mampu memahami dan merespons pertanyaan pengguna secara kontekstual. Hasil akhir dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif dalam meningkatkan kualitas layanan informasi di sekolah.
Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS dalam Penentuan Beasiswa di Sekolah MA NU Islamiyah Kintari, Putri; Fatah, Zaehol
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.v6i2.13175

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam menyeleksi penerima beasiswa di MA NU Islamiyah. Permasalahan yang dihadapi sekolah adalah proses penentuan beasiswa yang masih dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan membutuhkan waktu yang relatif lama. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) guna membantu pengambilan keputusan yang lebih objektif, sistematis, dan terukur. Data penelitian diperoleh melalui observasi dan wawancara dengan pihak sekolah. Proses seleksi didasarkan pada lima kriteria penilaian, yaitu nilai akademik, penghasilan orang tua, status siswa, jumlah tanggungan keluarga, dan pekerjaan orang tua. Data tersebut selanjutnya diolah menggunakan metode SAW dan TOPSIS untuk menghasilkan peringkat calon penerima beasiswa. Hasil penelitian menunjukkan perbedaan perangkingan antara kedua metode. Metode SAW menghasilkan siswa MLS sebagai penerima beasiswa terbaik dengan nilai preferensi sebesar 0,84667, sedangkan metode TOPSIS menempatkan siswa SNF pada peringkat tertinggi dengan nilai kedekatan relatif sebesar 0,70285. Hasil ini menunjukkan bahwa kedua metode memiliki pendekatan perhitungan yang berbeda dan dapat dijadikan alternatif

Page 12 of 13 | Total Record : 125