cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Soffa Zahara
Contact Email
soffa.zahara@unim.ac.id
Phone
+6285748431029
Journal Mail Official
submit@unim.ac.id
Editorial Address
Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Majapahit. Gedung Dwipa Mandala Lt. 1. Jl. Raya Jabon km 0,7 Mojoanyar Mojokerto Jawa Timur Indonesia 61364
Location
Kab. mojokerto,
Jawa timur
INDONESIA
Submit : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains
Published by Universitas Islam Majapahit
ISSN : -     EISSN : 27986861     DOI : https://doi.org/10.36815/submit.v3i2.3009
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering
Jurnal SUBMIT bertujuan untuk mempublikasikan artikel berkualitas yang didedikasikan untuk semua aspek perkembangan terbaru yang beredar di bidang teknik informatika, sistem informasi, sistem komputer, dan ilmu komputer. Ruang lingkup meliputi aplikasi Teknologi Informasi, Perkembangan Teknologi Jaringan, Keamanan Komputer, Terapan Ilmu Komputer, Kecerdasan Buatan, Internet of Things, Data Mining,Teknologi Wireless, dll. Selain itu juga meningkatkan kemampuan dosen dan mahasiswa dalam bidang penelitian sebagai wujud dari kewajiban tridarma perguruan tinggi. Selain itu, dapat mendorong peningkatan publikasi sebagai wujud dari luaran hasil penelitian.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 110 Documents
 7   8   9   10   11 
Aplikasi Monitoring dan Kontrol Budidaya Ikan Dalam Ember Berbasis Android Menggunakan Kodular Yazid, Abdul
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i2.3009

Abstract

Kemajuan teknologi informasi telah membuka peluang untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sektor perikanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis Android menggunakan platform Kodular yang memungkinkan pembudidaya ikan memonitor dan mengontrol budidaya ikan dalam ember secara efektif. Metode pengembangan waterfall digunakan untuk memastikan tahapan pengembangan dilakukan secara terstruktur. Analisis kebutuhan sistem mengidentifikasi kebutuhan pengguna, persyaratan fungsional dan non-fungsional, serta tantangan dalam budidaya ikan lele. Desain sistem didukung oleh diagram UML, meliputi Use Case, Class, Activity, Sequence, Component, dan Deployment. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan informasi real-time tentang kondisi lingkungan budidaya, pemberian pakan, dan notifikasi potensi risiko. Dengan menggabungkan metodologi pengembangan yang terstruktur dan desain sistem yang jelas, diharapkan aplikasi ini dapat menjadi alat yang efektif dalam mendukung pertumbuhan sektor perikanan dan meningkatkan keberlanjutan budidaya ikan.
Pemodelan Prediksi Harga Beras Medium Wilayah Jawa Timur Menggunakan Stacked LSTM Sukmaningtiyas , Yanuarini Nur; Zahara, Soffa; Rohmah, Mimin Fatchiyatur; Sugianto, Sugianto
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i2.3061

Abstract

Di Indonesia, salah satu harga komoditas pangan yang mendominasi peringkat harga yang paling fluktuatif tiap harinya yaitu beras. Penyebab paling utama dari permasalahan ini salah satunya yaitu iklim dan cuaca yang berubah-ubah ditambah dengan gangguan hama yang membuat kegagalan panen yang menyebabkan harga beras sering mengalami kenaikan. Jika hal ini tidak segera kunjung diatasi maka akan berpengaruh terhadap efek yang lebih besar yaitu inflasi. Hadirnya teknologi prediksi atau bisa disebut peramalan dalam harga beras sangat dibutuhkan untuk mempersiapkan kenaikan harga pada waktu tertentu dan sebagai landasan barbagai macam kebijakan untuk menanggulangi lonjakan harga beras yang tak terhindarkan di kemudian hari. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi rerata harga beras medium wilayah Jawa Timur dengan data harian yang diambil dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok di Jawa Timur. Metode yang digunakan yaitu salah satu metode Deep Learning yaitu Stacked LSTM (Long Short-Term Memory). Stacked LSTM merupakan jenis LSTM yang mempunyai lebih dari 1 hidden layer. Selain itu 8 jenis variasi algoritma optimasi juga dilakukan untuk mencapai akurasi terbaik saat melakukan prediksi harga beras. Dari hasil pengujian akurasi terbaik dengan nilai RMSE 10912.197367298677 adalah algoritma optimasi Adamax
Prediksi Harga Coin Cryptocurrency BNB Menggunakan Metode Auto Regressive Integrated Moving Average Firmansyah, Achmad Faisal Eka
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v4i2.3337

Abstract

Binance Coin (BNB) merupakan mata uang kripto yang saat ini banyakdiminati sebagai alternatif investasi. Metode ARIMA merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi data time series. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi harga Binance Coin (BNB) dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data harga BNB harian diambil dari November 2017 hingga Agustus 2022.Data yang digunakan adalah data harga BNB 6 tahun terakhir.Melalui analisis data deret waktu, model ARIMA yang sesuai diidentifikasi, diestimasi, dan divalidasi.Untuk memastikan data yang digunakan stasioner, dilakukan analisis stasioneritas dengan menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF).Jika data tidak stasioner, dilakukan proses pembedaan hingga data menjadi stasioner.Plot fungsi autokorelasi (ACF) dan fungsi autokorelasi parsial (PACF) digunakan untuk mengidentifikasi parameter ARIMA yang optimal.Selanjutnya model ARIMA dibangun dan diestimasi berdasarkan parameter yang ditentukan.Proses ini mencakup pemodelan tren, musiman, dan komponen sisa data harga BNB.Setelah model ARIMA diestimasi, prediksi harga BNB dibuat untuk periode mendatang.Hasil prediksi dievaluasi dengan membandingkan nilai prediksi dengan data aktual menggunakan metrik seperti mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), dan mean absolute perception error (MAPE).Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA mampu memberikan prediksi harga BNB dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Analisis dan Prediksi Harga Buka Saham IBM Menggunakan Metode LSTM Satya, Pria
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v3i2.3341

Abstract

Saham adalah modal dan bukti kepemilikan yang ditanamkan seseorang pada suatu bisnis atau perseroan terbatas. Saham tersebut sendiri bertujuan untuk menambah modal suatu perusahaan dari masyarakat. Investasi melibatkan risiko yang cukup besar. Untuk mengantisipasi hal tersebut, investor harus memiliki kemampuan analisis yang baik, terutama analisis  fundamental dan teknikal. Peramalan adalah proses memprediksi kejadian di masa depan  dengan mengambil data historis dan merencanakan masa depan. Long Short Term Memory (LSTM) didasarkan pada metode Recurrent Neural Network (RNN) yang dirancang khusus  untuk memproses data berurutan. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem ini dapat  memprediksi harga saham dengan akurasi prediksi yang tinggi
Studi Analisis Tentang Kepadatan Penduduk Jawa Timur Sebagai Sumber Kerusakan Lingkungan Hidup Firmansyah, Achmad Faisal Eka; Ilmi, Muhammad Bahrul; Alifyanto, Mochammad Zacky
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i1.3934

Abstract

Pertumbuhan penduduk yang pesat di Provinsi Jawa Timur telah menimbulkan berbagai tekanan terhadap lingkungan hidup, mulai dari penurunan kualitas udara hingga pengurangan ruang terbuka hijau. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara kepadatan penduduk dan potensi kerusakan lingkungan di wilayah tersebut. Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur tahun 2020 dan 2021, mencakup distribusi penduduk di 38 kabupaten/kota. Metode penelitian meliputi akuisisi data, preprocessing, analisis deskriptif, analisis korelasi, serta visualisasi data dalam bentuk grafik dan peta geografis. Hasil analisis menunjukkan bahwa daerah dengan kepadatan tinggi seperti Surabaya, Tulungagung, dan Sidoarjo cenderung mengalami pertumbuhan yang melambat namun tetap menjadi wilayah dengan beban lingkungan tertinggi. Korelasi antara kepadatan penduduk antar tahun menunjukkan hubungan positif sedang, sementara korelasi negatif antara kepadatan awal dan pertumbuhan penduduk mengindikasikan tekanan ruang dan migrasi keluar dari wilayah yang padat. Visualisasi peta geografis memperkuat temuan ini dengan menampilkan distribusi geografis yang tidak merata. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kepadatan penduduk merupakan salah satu faktor utama penyebab kerusakan lingkungan, sehingga perlu adanya kebijakan tata ruang dan pembangunan yang berpihak pada keberlanjutan lingkungan.
Strategi Kampanye Inovasi Jatim Bersih Dan Lestari (Berseri) Provinsi Jawa Timur Melalui Kanal Youtube Dalam Rangka Mewujudkan Jatim Zero Waste Nuruddin, Nuruddin
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i1.3941

Abstract

Permasalahan sampah menjadi isu global yang sampai saat ini masih mencari solusi yang efektif dan efisien untuk menguranginya. Pemerintah Provinsi Jawa Timur melalui Dinas Lingkungan Hidup (DLH) telah memberikan edukasi positif kepada masyarakat melalui Inovasi Jatim Bersih dan Lestari (Berseri). Inovasi ini berupa lomba pemanfaatan daur ulang sampah yang bernilai ekonomis serta menciptakan budaya hidup bersih dan sehat di seluruh desa di Jawa Timur. Pemprov Jatim memanfaatkan platform media digital sebagai sarana komunikasi kampanye pelestarian lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana bentuk ekspresi visual  yang  digunakan  dalam  kanal DLH Provinsi Jawa Timur  dan  bagaimana  efektivitasnya  dalam  membangun kesadaran audien. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode deskriptif. Data diperoleh melalui  studi  pustaka  dan  analisis  konten  video yang di publish. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa kanal  ini memiliki perbedaan dengan lainnya karena setiap daerah memiliki potensi yang berbeda sehingga membuat audien tertarik. Temuan ini menegaskan pentingnya strategi konten berbasis narasi yang relevan dan menyentuh untuk mengoptimalkan peran media digital dalam kampanye sosial dan lingkungan kepada masyarakat luas.
Pengembangan Game Edukasi Sortir Sampah Berbasis Web Menggunakan Javascript Nordiansah, Yossi; Majid, Pria Satya Faizal; Handika, Bayu Dwi
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i1.3952

Abstract

Pola konsumsi masyarakat yang semakin tinggi dan kurangnya kesadaran masyarakat, khususnya generasi muda, menjadi tantangan serius dalam pengelolaan lingkungan yang berkelanjutan. Penelitian ini membahas tentang pembuatan game edukasi berbasis website bertema Zero Waste yang dapat menjadi media pembelajaran interaktif mengenai pengelompokan sampah. Game ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman JavaScript yang yang lebih modern dan modular dengan konsep yaitu pemilahan sampah ke dalam tiga kategori utama, yaitu organik, anorganik, dan B3 (bahan berbahaya dan beracun). Metode pengembangan yang digunakan meliputi tahap perancangan sistem seperti flowchart, use case diagram, wireframe, dan storyboard. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur game berjalan dengan baik dan responsif, serta mampu menyampaikan pesan edukatif secara efektif. Game ini tidak hanya sekadar hiburan; ia menawarkan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan. Dengan menggunakan desain kartun dan animasi yang menarik tentu akan lebih disukai oleh anak -anak, game ini mengajarkan cara memilah sampah dan membuangnya pada tempat sampah yang sesuai untuk diolah kembali. Dengan pendekatan gamifikasi, game ini tidak hanya menghibur, tetapi juga mengajarkan anak-anak cara memilah dan membuang sampah pada tempat yang sesuai. Diharapkan game ini menjadi alternatif media pembelajaran yang menarik dan efektif dalam menanamkan kebiasaan memilah sampah sejak dini, sehingga dapat berkontribusi pada peningkatan kesadaran lingkungan di kalangan generasi muda.
Analisis Prediksi Pencemaran Udara di Provinsi Aceh Menggunakan Metode Regresi Linear Nordiansah, Yossi
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i1.3959

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi tingkat pencemaran udara di Provinsi Aceh dengan menggunakan metode regresi linier. Data yang digunakan merupakan rata-rata nilai Indeks Kualitas Udara (IKU) dari tahun 2016 hingga 2024. Berdasarkan analisis regresi linier, diperoleh tren peningkatan nilai IKU dari tahun ke tahun, dan prediksi untuk lima tahun ke depan (2025–2029) menunjukkan kecenderungan nilai IKU yang semakin meningkat, mencapai nilai hampir 96 pada tahun 2029. Hal ini mengindikasikan bahwa kualitas udara di wilayah tersebut menunjukkan perbaikan. Selain prediksi numerik, dilakukan pula klasifikasi terhadap kategori pencemaran udara (rendah, sedang, tinggi) berdasarkan hasil regresi. Hasil confusion matrix menunjukkan bahwa seluruh data terklasifikasi dalam kategori "tinggi", dengan akurasi 100% terhadap label aslinya. Temuan ini menunjukkan konsistensi peningkatan kualitas udara, meskipun perlu perhatian lebih terhadap validitas label klasifikasi. Penelitian ini diharapkan menjadi dasar dalam pengambilan kebijakan lingkungan dan pengendalian pencemaran udara di Aceh.
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Timbulan Sampah di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Multiple Linear Regression Ilmi, Muhammad Bahrul; Syaifuddin, Ahmad
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i1.3968

Abstract

Permasalahan sampah telah menjadi salah satu isu lingkungan yang paling mendesak di berbagai wilayah di Indonesia. Seiring dengan meningkatnya jumlah pertumbuhan penduduk, urbanisasi, dan pertumbuhan ekonomi, volume sampah yang dihasilkan oleh masyarakat terus mengalami peningkatan. Angka timbulan sampah yang terus meningkat menunjukkan bahwa sistem pengelolaan sampah saat ini belum berjalan dengan optimal. Melalui pendekatan penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah timbulan sampah di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan metode multiple linear regression. Bebeda dari penelitian sebelumnya yang sebagian besar melakukan analisis deskriptif, penelitian ini menggunakan pendekatan prediktif analitik yang lebih komprehesif guna memahami pengaruh simultan setiap indikator terhadap peningkatan jumlah timbulan sampah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model menghasilkan nilai R-square sebesar 0,824 yang menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan 82,4% variasi jumlah timbulan sampah berdasarkan lima variabel independen yang digunakan yaitu luas wilayah, pertumbuhan penduduk, kepadatan penduduk, rata-rata pengeluaran per kapita, dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Berdasarkan hasil analisis terhadap lima variabel independen, diketahui bahwa terdapat tiga indikator utama yang menunjukkan hubungan positif dan signifikan terhadap jumlah timbulan sampah, yaitu Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), luas wilayah, dan kepadatan penduduk. Hubungan positif ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi nilai ketiga indikator tersebut, maka jumlah timbulan sampah juga akan semakin meningkat. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa ketiga indikator tersebut merupakan faktor utama penyebab peningkatan jumlah timbulan sampah di Provinsi Jawa Timur.
Penerapan Algoritma Machine Learning Untuk Memprediksi Bencana Alam Banjir Menggunakan Algoritma SVM dan LSTM Handika, Bayu Dwi; Rakhmawati , Ismi Yayuk; Kurniawan, Fajar Indra
SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/submit.v5i1.3969

Abstract

Banjir adalah bencana alam dan sering terjadi di DKI Jakarta dan sekitarnya. Untuk mengurangi dampak buruk dari bencana ini, sangat penting memiliki sistem prediksi yang cepat dan tepat. Memiliki sistem peramalan yang cepat dan tepat sangat penting untuk mengurangi dampak negatif dari bencana ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Long Short-Term Memory (LSTM), untuk memproyeksikan atau mengimplementasikan potensi banjir berdasarkan data lingkungan. Data yang digunakan mencakup tingkat air yang tinggi dan peristiwa astronomi di wilayah DKI Jakarta. Proses penelitian mencakup akurasi metrik, akurasi, tahap preprocessing data menggunakan klasifikasi, pelatihan model, dan penilaian kinerja model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 87%, sedangkan LSTM menghasilkan akurasi 58%. SVM, dimana dapat diambil kesimpulan bahwa kinerja metode SVM lebih baik daripada metode LSTM.

Page 11 of 11 | Total Record : 110

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025 Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024 Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023 Vol. 3 No. 1 (2023): Juni 2023 Vol. 2 No. 2 (2022): Desember 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): Juni 2022 Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021 Vol. 1 No. 1 (2021): Juni 2021