cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ali Ibrahim
Contact Email
jurnaljcsitppmi@gmail.com
Phone
+6281271525366
Journal Mail Official
jurnaljcsitppmi@gmail.com
Editorial Address
Perum Taman Asri 1 Blok C2 RT 31 RW 06 Palembang South Sumatra 30149
Location
Kota palembang,
Sumatera selatan
INDONESIA
Journal of Computer Science and Information Technology
Published by Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri
ISSN : -     EISSN : 30318467     DOI : https://doi.org/10.59407/jcsit.v1i2
Core Subject : Economy, Science, Social,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Social Sciences
Journal of Computer Science and Information Technology (JCSIT) is a national journal for scientific research, thinking, and critical-analytical studies on Biomedical Application Computer Network and Architecture, Data Mining, E-Business, E-Commerce, E-Government E-Learning, Embedded Systems, Environmental Systems, Fuzzy Logics, Genetic Algorithms, Geographic Information System, High-Performance Computing, Human-Computer Interaction, Image Processing, Internet of Things (IoT), Computer Vision, Information Security, Information Retrieval, Modeling System and Control, Mobile Technology, Neural Networks, Pattern Recognition, Remote Sensing, Robotics, Signal Processing, Smart Home, Smart Sensor Networks
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 110 Documents
 7   8   9   10   11 
PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMEN BENGKEL BERBASIS ANDROID DAN GOLANG (STUDI KASUS DI BENGKEL MOBIL AUTOPASS) Arjun Abdillah
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 2 (2026): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v3i2.2261

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi manajemen bengkel berbasis Android menggunakan Flutter sebagai frontend mobile dan Golang sebagai backend service pada Bengkel Mobil AutoPASS guna membantu pengelolaan data pelanggan, data kendaraan, booking servis, pengingat servis berkala, serta pembuatan laporan servis secara otomatis dan realtime. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototype dengan pendekatan rekayasa perangkat lunak (software engineering). Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, studi dokumentasi, dan studi literatur. Perancangan sistem dilakukan menggunakan Unified Modeling Language (UML), sedangkan implementasi aplikasi menggunakan Flutter, Golang, PostgreSQL, JWT RSA256 untuk keamanan authorization, dan Cron Job untuk notifikasi pengingat servis otomatis. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai kebutuhan fungsional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berhasil membantu proses pengelolaan data pelanggan, data kendaraan, riwayat servis, booking servis, notifikasi pengingat servis, serta pembuatan laporan servis secara lebih efektif dan terintegrasi. Fitur export laporan ke format Excel mempermudah admin dalam pengelolaan arsip data servis kendaraan. Selain itu, penerapan sistem keamanan JWT RSA256 mampu menjaga keamanan akses pengguna dan fitur notifikasi otomatis membantu pelanggan melakukan servis kendaraan secara berkala. Simpulan dari penelitian ini adalah aplikasi manajemen bengkel berbasis Android dan Golang yang dikembangkan mampu meningkatkan efektivitas operasional, kualitas pelayanan, serta pengelolaan data pada Bengkel AutoPASS secara lebih cepat, akurat, dan realtime.  
ANALISIS PEMAHAMAN BELAJAR SISWA PADA MATERI HIMPUNAN DAN OPERASI HIMPUNAN DI SEKOLAH MENENGAH (SMP) Rai Markus Panamuan; Saskia Renata; Rabiatus Saadah
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 2 (2026): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v3i2.3432

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat pemahaman belajar siswa pada materi himpunan dan operasi himpunan di Sekolah Menengah Pertama (SMP), baik pada aspek pemahaman konseptual maupun prosedural. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner berbasis skala Likert melalui Google Form. Responden dalam penelitian ini berjumlah 20 siswa SMP/SMK Cahaya Harapan Tayan, Kecamatan Tayan Hilir, Kabupaten Sanggau. Data dianalisis menggunakan perhitungan rata-rata dan disajikan dalam bentuk tabel serta diagram lingkaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pemahaman siswa terhadap materi himpunan dan operasi himpunan berada pada kategori baik hingga sangat baik dengan rentang nilai rata-rata sebesar 3,80–4,20. Aspek pemahaman konseptual memperoleh hasil lebih tinggi, terutama pada indikator memahami pengertian himpunan dan membedakan himpunan kosong dengan himpunan semesta. Sementara itu, aspek pemahaman prosedural masih menunjukkan beberapa kesulitan, khususnya pada kemampuan menggambarkan diagram Venn, menyelesaikan operasi himpunan, dan menggunakan rumus banyaknya anggota gabungan himpunan. Hasil diagram lingkaran juga menunjukkan bahwa jawaban responden relatif merata pada setiap indikator. Simpulan penelitian ini menunjukkan bahwa pemahaman siswa terhadap materi himpunan dan operasi himpunan tergolong baik, namun masih diperlukan peningkatan pada aspek prosedural melalui penggunaan media pembelajaran visual, latihan soal kontekstual, dan strategi pembelajaran yang lebih interaktif agar kemampuan siswa dalam menerapkan konsep matematika dapat berkembang secara optimal.  
PERANCANGAN UI/UX APLIKASI INVENTORY BARANG BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE USER-CENTERED DESIGN (UCD) PADA PT. PLN ULP AMPERA PALEMBANG Muhammad Barakah
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 2 (2026): Maret
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v3i2.3471

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX aplikasi inventory barang berbasis web pada PT. PLN ULP Ampera Palembang yang sesuai dengan kebutuhan pengguna serta mampu meningkatkan efektivitas pengelolaan inventaris. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kualitatif dengan metode User-Centered Design (UCD). Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi dokumentasi untuk mengetahui kebutuhan pengguna terhadap sistem inventory yang akan dirancang. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan pengguna, perancangan wireframe, pembuatan prototype UI/UX, evaluasi usability, serta penyempurnaan desain sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi inventory berbasis web yang dirancang mampu membantu proses pencatatan barang, pemantauan stok, dan penyusunan laporan inventaris secara lebih cepat, akurat, dan terstruktur. Desain UI/UX yang sederhana, konsisten, dan intuitif memberikan kemudahan bagi pengguna dalam mengoperasikan sistem sehingga meningkatkan kenyamanan dan efisiensi kerja. Selain itu, sistem mampu mengurangi kesalahan pencatatan data serta mendukung akses informasi inventaris secara real-time. Simpulan penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode User-Centered Design (UCD) dalam perancangan UI/UX aplikasi inventory berbasis web mampu menghasilkan sistem yang user-friendly, efektif, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna sehingga dapat meningkatkan kualitas pengelolaan inventaris pada PT. PLN ULP Ampera Palembang.  
LOOKER STUDIO DASHBOARD FOR VISUALIZING AND ANALYZING POST-COVID-19 ECONOMIC GROWTH IN LAMPUNG PROVINCE REGENCIES AND MUNICIPALITIES Aprilia Puspita Sari; Rizki Abdi Utama Abdi Utama; M Said Hasibuan Hasibuan
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 3 (2026): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

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

Abstract

This study aims to develop a Looker Studio dashboard for visualizing and analyzing post-COVID-19 economic growth across regencies and municipalities in Lampung Province and to identify regional economic recovery patterns during the 2019–2024 period. The research method employed was a descriptive quantitative approach using secondary data obtained from the Central Statistics Agency (BPS) of Lampung Province and all regencies/municipalities through dynamic tables and official publications. The collected data were processed through cleaning, validation, integration, and visualization stages using Google Looker Studio. The results show that the developed dashboard successfully provides interactive visualizations of economic growth rates and Gross Regional Domestic Product (GRDP) contribution shares across regions. The analysis reveals that all regencies and municipalities experienced economic contraction in 2020 due to the COVID-19 pandemic, followed by gradual recovery during 2021–2024. Bandar Lampung Municipality consistently recorded the highest economic growth rates during the recovery period, indicating strong urban economic resilience, while Central Lampung Regency demonstrated the greatest economic stability due to the dominant role of the agricultural sector. In contrast, East Lampung Regency experienced the deepest contraction because of its dependence on the oil and gas sector. The findings also indicate that post-pandemic economic recovery occurred unevenly across regions, reflecting differences in economic structure and adaptive capacity. In conclusion, the Looker Studio dashboard is an effective tool for visualizing and analyzing regional economic growth, providing a comprehensive understanding of post-COVID-19 economic recovery patterns and supporting evidence-based regional development planning and policymaking in Lampung Province.  
MEMINIMALISASI BIAYA OPERASIONAL PEKERJA PADA TOKO ISTANA MOTOR SORONG MENGGUNAKAN METODE HUNGARIAN Tirsa Ninia Lina; Matheus Supriyanto Rumetna; Jeni Karay; Agustinus Budi Santoso; Charliany Hetharia; Jihan Syarifudin; Adika Matew Usmani
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 3 (2026): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan penugasan kerja karyawan yang optimal guna meminimalkan biaya operasional pada Toko Istana Motor Sorong serta meningkatkan efektivitas pemanfaatan sumber daya manusia. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Hungarian dengan pendekatan studi kasus, di mana data biaya atau waktu penyelesaian pekerjaan setiap karyawan terhadap masing-masing tugas dikumpulkan melalui observasi dan dokumentasi, kemudian dianalisis menggunakan langkah-langkah optimasi pada metode Hungarian untuk memperoleh kombinasi penugasan yang paling efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Hungarian mampu menghasilkan alokasi tugas yang lebih optimal dibandingkan penugasan sebelumnya, ditandai dengan penurunan total biaya operasional dan distribusi pekerjaan yang lebih sesuai dengan kemampuan masing-masing karyawan. Selain itu, metode ini mampu mengurangi ketidakseimbangan beban kerja sehingga proses operasional dapat berlangsung lebih efektif dan produktif. Simpulan, bahwa metode Hungarian dapat digunakan sebagai alternatif yang tepat dalam menyelesaikan permasalahan penugasan karyawan pada Toko Istana Motor Sorong karena mampu meminimalkan biaya operasional, meningkatkan efisiensi kerja, dan mendukung pengambilan keputusan penugasan yang lebih objektif dan sistematis.  
IMPLEMENTASI TCN BERBASIS IDENTIFIKASI REGIME PASAR DENGAN HMM UNTUK PREDIKSI HARGA EMAS Febriana Susilowati; Dedy Kurniadi
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 3 (2026): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi harga emas ANTAM yang adaptif terhadap perubahan kondisi pasar melalui integrasi Hidden Markov Model (HMM) untuk identifikasi market regime dan Temporal Convolutional Network (TCN) untuk pemodelan deret waktu. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan memanfaatkan data historis harga emas ANTAM periode 2019–2025 sebanyak 1.450 observasi yang diperoleh dari Kaggle. Data diproses melalui tahapan preprocessing, perhitungan log return, identifikasi market regime menggunakan HMM, pemodelan prediksi menggunakan TCN, serta evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa HMM berhasil mengidentifikasi dua rezim pasar dominan, yaitu bearish dan volatile, yang kemudian digunakan sebagai fitur tambahan pada model TCN. Integrasi kedua metode menghasilkan performa prediksi yang lebih baik dibandingkan model TCN standar, dengan nilai MAE sebesar 70,74 dan MAPE sebesar 4,80%, lebih rendah dibandingkan TCN standar yang memperoleh MAE 92,15 dan MAPE 5,90%. Selain itu, hasil prediksi lima hari ke depan menunjukkan kecenderungan kenaikan harga emas secara bertahap dan stabil. Simpulan penelitian ini adalah bahwa integrasi HMM dan TCN mampu meningkatkan akurasi prediksi harga emas dengan mengakomodasi perubahan rezim pasar secara lebih adaptif, sehingga menghasilkan model prediksi yang lebih tangguh dan efektif untuk mendukung pengambilan keputusan investasi.  
SIMULASI SPECIAL PURPOSE COMPUTER SEBAGAI PENGENDALI SENSOR PENDETEKSI BURUNG DI AREA PERTANIAN Akhlis Munazilin; Muhammad Ilzam Asrori; Rafi Jaabil Haqqi; Wahyu Achmad Arief Putra
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 3 (2026): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mensimulasikan sistem pendeteksi serta pengusir burung berbasis special purpose computer menggunakan sensor PIR (Passive Infrared Sensor), Arduino Uno, dan servo motor pada area pertanian. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimen berbasis simulasi dengan pendekatan perancangan sistem menggunakan platform Wokwi. Tahapan penelitian meliputi studi literatur, perancangan rangkaian, implementasi program, pengujian sistem, dan analisis data. Sistem dirancang dengan memanfaatkan sensor PIR sebagai pendeteksi pergerakan objek, Arduino Uno sebagai unit pemrosesan, dan servo motor sebagai aktuator pengusir burung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi pergerakan objek dan mengaktifkan servo motor secara otomatis sesuai logika program yang telah dirancang. Pengujian dilakukan pada enam skenario, yaitu tidak terdapat pergerakan objek, objek memasuki area deteksi, objek bergerak berulang, objek bergerak cepat, objek berada dalam area deteksi dalam waktu lama, dan objek keluar dari area deteksi. Seluruh skenario pengujian berhasil dijalankan dengan tingkat keberhasilan sebesar 100%, sehingga menunjukkan bahwa integrasi sensor PIR, Arduino Uno, dan servo motor dapat bekerja secara efektif dalam lingkungan simulasi. Simpulan penelitian ini adalah sistem pendeteksi dan pengusir burung berbasis special purpose computer berhasil direalisasikan dan divalidasi melalui simulasi Wokwi serta mampu menjalankan fungsi deteksi dan pengusiran secara otomatis, sehingga berpotensi menjadi dasar pengembangan sistem pengusir burung berbiaya rendah pada lingkungan pertanian nyata.  
PENERAPAN STRUKTUR DATA STACK UNTUK IMPLEMENTASI FITUR UNDO PADA APLIKASI SEDERHANA: LITERATURE REVIEW Rifqi Atha Ramadhan; Ines Heidiani Ikasari
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 3 (2026): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi berbagai pendekatan implementasi struktur data stack pada fitur undo, menganalisis efektivitas dan efisiensi masing-masing pendekatan, serta memberikan rekomendasi bagi pengembang perangkat lunak dalam memilih strategi implementasi yang sesuai dengan karakteristik aplikasi. Metode penelitian yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan mengacu pada pedoman PRISMA, melalui tahapan identifikasi, penyaringan, penilaian kelayakan, dan seleksi literatur. Dari 87 artikel yang ditemukan, diperoleh 15 artikel yang memenuhi kriteria inklusi dan digunakan sebagai sumber utama kajian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa struktur data stack merupakan pendekatan yang paling sesuai untuk implementasi fitur undo karena menerapkan prinsip Last In First Out (LIFO) yang sejalan dengan mekanisme pembatalan tindakan pengguna. Operasi dasar stack memiliki kompleksitas waktu O(1) sehingga mampu memberikan respons yang cepat dan efisien. Kajian juga mengidentifikasi tiga variasi utama implementasi stack, yaitu bounded stack, persistent stack, dan double-stack, yang masing-masing memiliki keunggulan dan keterbatasan terkait efisiensi memori, pengelolaan riwayat perubahan, dan kompleksitas implementasi. Selain itu, integrasi stack dengan command pattern terbukti meningkatkan modularitas dan fleksibilitas sistem. Simpulan penelitian ini adalah bahwa struktur data stack tetap menjadi solusi yang efektif, efisien, dan relevan untuk implementasi fitur undo pada berbagai platform perangkat lunak modern, sehingga pemilihan variasi implementasinya perlu disesuaikan dengan kebutuhan fungsional, sumber daya sistem, dan kompleksitas aplikasi yang dikembangkan.
SISTEM KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA CATBOOST CLASSIFIER (STUDI KASUS KABUPATEN LUWU) Besse Taleha; Ida Mulyadi; Fahrim Irhamna Rachman
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 3 (2026): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

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

Abstract

Penelitian ini membahas pengembangan sistem kelayakan penerima bantuan sosial berbasis situs web dengan menerapkan algoritma CatBoost Classifier pada studi kasus Kabupaten Luwu. Dataset awal yang digunakan berjumlah 1.670 data calon penerima bantuan sosial. Permasalahan utama penelitian adalah proses seleksi penerima bantuan yang masih berpotensi mengalami ketidaktepatan sasaran karena melibatkan banyak variabel sosial ekonomi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem yang mampu mengelola data masyarakat dan memberikan klasifikasi status Layak atau Tidak Layak. Variabel yang digunakan meliputi usia, pekerjaan, penghasilan per bulan, jumlah tanggungan, kondisi rumah, aset, dan status kelayakan sebagai label. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapengolahan, pembagian data, pelatihan model CatBoost, implementasi sistem, serta pengujian Black Box. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi 93,71% pada data uji dengan precision kelas Layak sebesar 0,94, recall kelas Layak sebesar 0,92, precision kelas Tidak Layak sebesar 0,94, dan recall kelas Tidak Layak sebesar 0,95. Sistem yang dibangun mampu membantu proses pendataan dan rekomendasi kelayakan bantuan sosial secara lebih terstruktur.
PENERAPAN EXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) PADA DIAGNOSA PENYAKIT MATA Ilfauza Febrianty Faisal; Chyquithadanu putri; Ida Mulyadi
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 3 (2026): Juni
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk mengklasifikasikan penyakit mata berbasis data gejala pasien, khususnya pada tiga kelas penyakit, yaitu katarak, glaukoma, dan retinopati diabetik. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan machine learning. Data penelitian berasal dari RSUD Batara Guru dan terdiri atas 1.041 data pasien setelah melalui tahap preprocessing. Sebanyak 15 fitur gejala diekstrak dan digunakan sebagai variabel input, meliputi kabur, mata merah, sensitif cahaya, sakit kepala, gatal, nyeri, mata berair, kelopak mata bengkak, sulit buka mata, warna pudar, sulit melihat malam, floaters, pupil abnormal, mata berat, dan mual. Tahapan penelitian mencakup pemeriksaan data, transformasi nilai gejala, encoding label diagnosa, pemilihan fitur, pembagian data training dan testing, pelatihan model XGBoost, serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Model menghasilkan performa seimbang di atas 93,7% pada seluruh metrik evaluasi, yaitu accuracy 93,78%, precision 93,80%, recall 93,78%, dan F1-score 93,75%. Hasil confusion matrix menunjukkan bahwa sebagian besar data berhasil diklasifikasikan dengan benar, meskipun masih terdapat kesalahan pada kelas glaukoma karena kemiripan gejala dengan katarak. Dengan demikian, XGBoost berpotensi digunakan sebagai sistem pendukung keputusan klinis untuk identifikasi awal penyakit mata berbasis gejala pasien, namun hasil prediksi tetap memerlukan konfirmasi medis oleh tenaga kesehatan.

Page 10 of 11 | Total Record : 110

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 3 (2026): Juni Vol. 3 No. 2 (2026): Maret Vol. 3 No. 1 (2025): Desember Vol. 2 No. 4 (2025): September Vol. 2 No. 3 (2025): Juni Vol. 2 No. 2 (2025): Maret Vol. 2 No. 1 (2024): Desember Vol. 1 No. 4 (2024): September Vol. 1 No. 3 (2024): Juni Vol. 1 No. 2 (2024): Maret Vol. 1 No. 1 (2023): Desember 2023 More Issue