Journal of Informatics and Interactive Technology (JIITE)
The Journal of Informatics and Interactive Technology aims to provide a platform for the exchange of knowledge and innovation in the field of computer science, human-computer interaction, data analysis, artificial intelligence, information systems, computer engineering, and emerging technologies. The journal welcomes original research articles, reviews, and case studies that address advancements, challenges, and applications in these areas. Computer Science: The journal focuses on research that contributes to the theoretical foundations, algorithms, and software engineering practices within computer science. Topics of interest include, but are not limited to, programming languages, computational theory, algorithm design and analysis, computer graphics, computer architecture, and software development methodologies. Human-Computer Interaction: This section covers research on the design, evaluation, and impact of interactive systems that facilitate effective and intuitive human-computer interaction. Areas of interest encompass user interface design, user experience, usability testing and evaluation, user-centered design approaches, interactive technologies for people with disabilities, and human factors in interactive systems. Data Analysis: This section explores research related to the extraction, transformation, and analysis of large and complex datasets. Topics include data mining, machine learning, statistical analysis, information retrieval, pattern recognition, data visualization, and big data analytics. Artificial Intelligence: The journal features research that focuses on advancements in artificial intelligence, including machine learning, knowledge representation, natural language processing, reasoning and problem-solving techniques, expert systems, robotics, and autonomous agents. Information Systems: This section covers research on the development, management, and application of information systems within organizations. Topics of interest include database management, information retrieval, data modeling, information security and privacy, enterprise systems, decision support systems, and business intelligence. Computer Engineering: This section highlights research in computer hardware engineering, including the design and development of computer systems and components. Topics of interest include computer architecture, embedded systems, VLSI design, robotics, computer networks, wireless communication, and system-on-chip design. Emerging Technologies: This section explores research on emerging technologies that have the potential to impact the field of informatics and interactive technology. Areas of interest include blockchain, internet of things (IoT), virtual and augmented reality, cloud computing, cybersecurity, edge computing, and quantum computing. The Journal of Informatics and Interactive Technology encourages interdisciplinary research and welcomes contributions from both academia and industry. The ultimate goal is to foster the exchange of ideas and promote the advancement of knowledge in the rapidly evolving fields of informatics and interactive technology.
Articles
65 Documents
<![CDATA[Prediksi Penjualan Aksesoris Laptop Berbasis Monte Carlo Simulation dan Exponential Smoothing ]]>
<![CDATA[Irfan]]>;
<![CDATA[Syafiq]]>;
<![CDATA[Adlifan Mauladhani]]>;
<![CDATA[Nofryan Pradiva]]>;
<![CDATA[Muhammad Fahat Azam Amirul]]>;
<![CDATA[Cahyo, Igo Nur]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 2 No. 3 (2025): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v2i3.83
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan membuat model yang bisa memprediksi penjualan aksesori laptop dengan menggunakan dua metode yaitu Monte Carlo Simulation dan Exponential Smoothing. Masalah yang dibahas adalah kebutuhan bisnis e-commerce dalam memperkirakan volume penjualan secara tepat, terutama untuk produk aksesori laptop yang permintaannya sering berubah-ubah. Data yang digunakan berasal dari platform Amazon, terdiri dari 470 produk dengan 10 atribut utama, seperti judul produk, merek, harga, rating, jumlah ulasan, skor popularitas, periode waktu, dan jumlah unit yang terjual. Awalnya, data diolah terlebih dahulu dengan cara mengatasi nilai yang kosong, mengubah format waktu, serta mengubah fitur kategorikal menjadi data yang bisa diproses. Model prediksi dibuat dengan menggunakan Monte Carlo.]]>
<![CDATA[Perbandingan Metode LSTM dan Random Forest Untuk Prediksi Harga Telur Ayam Ras di Kalimantan Barat ]]>
<![CDATA[Khinta]]>;
<![CDATA[Maulana, Devan]]>;
<![CDATA[Noval Esa]]>;
<![CDATA[Najwan]]>;
<![CDATA[Rafli Himawan]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 2 No. 3 (2025): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v2i3.84
<![CDATA[Prediksi harga telur ayam ras di Kalimantan Barat sangat penting untuk membantu peternak, pedagang, dan pemerintah dalam pengambilan keputusan terkait distribusi, stok, dan penetapan harga. Penelitian ini bertujuan membandingkan dua metode machine learning, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Random Forest dalam memprediksi harga telur berdasarkan data historis. Data diambil dari situs Databoks Katadata periode Maret 2024– 2025. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) yang lebih rendah dibandingkan LSTM, sehingga Random Forest lebih akurat dan efektif digunakan untuk prediksi harga telur ayam ras di Kalimantan Barat.]]>
<![CDATA[Analisis Kebutuhan Dan Perancangan Antarmuka Sistem Manajemen Reservasi Villa Berbasis Web Menggunakan Metode Design Thinking ]]>
<![CDATA[Dwi Widyawati, Shalsa Bela]]>;
<![CDATA[Arifudin, Dani]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 2 No. 3 (2025): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v2i3.98
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan ketidakselarasan data reservasi villa di PT. Palawi Risorsis Baturraden yang disebabkan oleh penggunaan berbagai saluran pemesanan yang belum terintegrasi, sehingga berpotensi menimbulkan tumpang tindih data dan double booking. Metode yang digunakan adalah Design Thinking yang meliputi tahapan Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Penelitian ini menghasilkan rancangan prototipe UI/UX sistem manajemen reservasi villa yang dilengkapi fitur kalender ketersediaan real-time, manajemen pemesanan, integrasi data dari berbagai kanal, serta dashboard operasional. Evaluasi dilakukan melalui pengujian High-Fidelity Prototype menggunakan Maze dan usability testing, yang menghasilkan skor usability sebesar 80%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan kejelasan alur reservasi, mengurangi konflik data, serta memberikan kemudahan dan kenyamanan bagi pengguna. Kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa metode Design Thinking efektif dalam menghasilkan sistem reservasi yang berorientasi pada kebutuhan pengguna dan layak diterapkan pada industri perhotelan dan pariwisata berbasis teknologi.]]>
<![CDATA[Systematic Literature Review: Analisis Dan Prediksi Perilaku Konsumen E-Commerce Menggunakan Machine Learning ]]>
<![CDATA[Ayesa Aglystia Firdauzi]]>;
<![CDATA[Syifa Tania Annaztasya]]>;
<![CDATA[Febriana]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 2 No. 3 (2025): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v2i3.100
<![CDATA[Pertumbuhan eksponensial data E-commerce yang ditandai dengan volume, kecepatan, dan variasi yang tinggi menjadikan metode statistik tradisional tidak lagi memadai untuk memahami perilaku konsumen yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas penerapan algoritma Machine Learning (ML) dalam memprediksi perilaku konsumen serta mengidentifikasi tren implementasi terkini sebagai solusi atas keterbatasan metode konvensional. Menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR) yang berpedoman pada protokol PRISMA 2020, penelitian ini melakukan pengumpulan data melalui empat basis data akademik utama, yaitu ScienceDirect, IEEE Xplore, ACM, dan Semantic Scholar. Sebanyak 273 artikel relevan yang diterbitkan antara tahun 2021 hingga 2026 dianalisis untuk mensintesis algoritma dominan dan metrik kinerjanya. Temuan utama menunjukkan adanya pergeseran paradigma dari model tunggal menuju arsitektur Hybrid Deep Learning dan metode Ensemble (seperti XGBoost) yang terbukti lebih unggul dalam menangani data multimodal dan tidak seimbang (imbalanced). Pendekatan ini secara konsisten melampaui metode statistik dalam hal akurasi prediksi, penurunan tingkat kesalahan, dan dampak bisnis nyata seperti peningkatan konversi. Studi ini menyimpulkan bahwa pengembangan masa depan perlu memprioritaskan Explainable AI (XAI) dan integrasi data multimodal untuk mendukung tren live streaming commerce serta meningkatkan transparansi keputusan bagi manajemen bisnis.]]>
<![CDATA[Tinjauan Penerapan Internet of Things pada Sistem Irigasi Cerdas Pertanian ]]>
<![CDATA[Putri, Qeisha Amalya]]>;
<![CDATA[Dwi Safitri]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 2 No. 3 (2025): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v2i3.101
<![CDATA[Penerapan Internet of Things (IoT) pada sistem irigasi cerdas menjadi salah satu pendekatan yang banyak dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi penggunaan air dan pengelolaan pertanian secara lebih adaptif. Artikel ini menyajikan tinjauan sistematis terhadap penerapan teknologi IoT pada sistem irigasi cerdas dengan fokus pada komponen sistem yang digunakan, efektivitas implementasi, serta kendala dan arah pengembangannya. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review terhadap 20 artikel ilmiah terbitan tahun 2021–2025 yang diperoleh dari basis data Scopus dan Google Scholar. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa sistem irigasi berbasis IoT umumnya terdiri atas sensor kelembapan tanah, mikrokontroler, media komunikasi, platform monitoring, dan aktuator sebagai pengendali aliran air. Implementasi sistem tersebut terbukti mampu meningkatkan efisiensi penggunaan air serta mendukung penyiraman otomatis berdasarkan kondisi aktual lahan. Namun demikian, beberapa kendala masih ditemukan, antara lain ketergantungan pada koneksi internet, keterbatasan akurasi sensor, dan penerapan sistem yang masih didominasi oleh skala prototipe. Tinjauan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem irigasi cerdas berbasis IoT yang lebih efektif, aplikatif, dan berkelanjutan di sektor pertanian.]]>
<![CDATA[Tinjauan Literatur Tentang Proses Kreatif Ide Visual Dalam Tahap Produksi Animasi 2D ]]>
<![CDATA[Ibnu Khoer, Masyhurul Alim]]>;
<![CDATA[Ardi Mardika, Prasmara]]>;
<![CDATA[Alfarizi, Azmi]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 2 No. 3 (2025): Desember ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v2i3.108
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk meninjau proses concept and ideation dalam tahap pra-produksi animasi 2D, khususnya dalam pengembangan ide visual yang inovatif. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan protokol PRISMA untuk menyeleksi dan menganalisis artikel ilmiah terkait proses ideasi, pengembangan konsep, serta pemanfaatan teknologi digital dalam produksi animasi 2D. Data dikumpulkan dari berbagai basis data ilmiah dengan rentang publikasi tahun 2021–2025 dan dianalisis menggunakan pendekatan deskriptif serta tematik. Hasil tinjauan menjawab tiga pertanyaan penelitian. Pertama, metode digital berbasis software terbukti lebih dominan dibandingkan metode tradisional hand-drawn karena menawarkan efisiensi waktu, kemudahan revisi, dan konsistensi visual, meskipun teknik tradisional masih dipertahankan untuk eksplorasi artistik awal. Kedua, optimalisasi produksi animasi 2D didukung oleh penerapan workflow digital terintegrasi, penggunaan asset library, storyboard digital, serta bantuan teknologi AI. Ketiga, keberhasilan proses kreatif dalam menghasilkan visual inovatif dipengaruhi oleh eksplorasi ide visual, pemanfaatan teknologi digital strategis, alur kerja terstruktur, serta kompetensi dan kolaborasi tim produksi. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi kreativitas manusia dan teknologi digital menjadi kunci utama dalam menghasilkan animasi 2D yang efisien, konsisten, dan inovatif.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Vector Space Model TF-IDF dan Cosine Similarity pada Sistem Temu Balik Informasi Berita ]]>
<![CDATA[Pangestu, Adinda]]>;
<![CDATA[Estriana, Rias]]>;
<![CDATA[Wati, Rahma]]>;
<![CDATA[Firmansyah, Aldrian]]>;
<![CDATA[Fahat, Muhammad]]>;
<![CDATA[Safira, Aulia]]>;
<![CDATA[Zakiyudin, Toik]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 3 No. 1 (2026): April ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v3i1.109
<![CDATA[Perkembangan pesat media berita daring menyebabkan peningkatan volume dokumen teks yang signifikan, sehingga menimbulkan permasalahan information overload dalam proses pencarian informasi. Pengguna sering mengalami kesulitan menemukan berita yang relevan karena banyaknya dokumen yang memiliki kemiripan kata, namun tidak selalu sesuai dengan konteks kebutuhan informasi. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem temu balik informasi yang mampu melakukan pencarian dan pemeringkatan dokumen berita secara akurat berdasarkan tingkat relevansi konten. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Vector Space Model (VSM) dengan pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) serta pengukuran kemiripan menggunakan Cosine Similarity pada sistem temu balik informasi berita berbahasa Indonesia. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan metode content-based information retrieval. Data penelitian berupa kumpulan dokumen berita daring yang diproses melalui tahapan preprocessing teks, meliputi case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, untuk menghasilkan data teks yang bersih dan seragam. Setiap dokumen kemudian direpresentasikan dalam bentuk vektor numerik menggunakan VSM dan diberi bobot TF-IDF untuk menonjolkan istilah yang bersifat spesifik terhadap topik dokumen. Tingkat kemiripan antara kueri pengguna dan dokumen berita dihitung menggunakan Cosine Similarity, yang selanjutnya digunakan sebagai dasar pemeringkatan dokumen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi VSM, TF-IDF, dan Cosine Similarity mampu meningkatkan relevansi hasil pencarian dan menyajikan dokumen berita secara terstruktur sesuai dengan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat menjadi solusi efektif dalam pencarian informasi berita berbasis teks serta berpotensi diterapkan pada koleksi dokumen berskala besar.]]>
<![CDATA[Systematic Literature Review: Analisis Teknik Optimasi terhadap Kinerja Game ]]>
<![CDATA[Erlangga, Aditya Dwi]]>;
<![CDATA[Prasetyoadi, Jusuf Viandra]]>;
<![CDATA[Maulana, Deva Afandi]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 3 No. 1 (2026): April ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v3i1.110
<![CDATA[Perkembangan industri game dalam lima tahun terakhir mendorong peningkatan kualitas grafis dan kompleksitas lingkungan permainan, namun hal ini juga menimbulkan tantangan dalam menjaga performa agar tetap stabil pada berbagai perangkat, termasuk yang memiliki keterbatasan sumber daya. Masalah seperti penurunan frame rate, meningkatnya waktu rendering, serta tingginya beban kerja CPU dan GPU menjadi hambatan utama dalam proses pengembangan game. Berbagai teknik optimasi seperti Level of Detail (LOD), Occlusion Culling, pengurangan draw-call, pemrosesan berbasis GPU, dan multithreading telah diterapkan untuk mengurangi beban render tanpa menurunkan kualitas visual. Namun, penelitian sebelumnya masih bersifat terpisah dan berfokus pada studi kasus tertentu, sehingga belum tersedia gambaran menyeluruh mengenai efektivitas setiap teknik optimasi. Penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) untuk mengumpulkan, menilai, dan merangkum hasil penelitian terkait teknik optimasi game yang diterbitkan pada periode 2020 hingga 2025. Melalui pendekatan ini, diperoleh pemahaman yang lebih terstruktur mengenai dampak berbagai teknik optimasi terhadap kinerja game.]]>
<![CDATA[Literature Review: The Application of Gamification in Learning Management Systems (LMS) to Improve Student Learning Motivation ]]>
<![CDATA[Arif, Yussac Ibna]]>;
<![CDATA[Fajar, Viqki Nur]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 3 No. 1 (2026): April ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v3i1.111
<![CDATA[Perkembangan pembelajaran digital di perguruan tinggi mendorong pemanfaatan Learning Management System (LMS) sebagai media utama dalam proses pembelajaran daring dan hybrid. Namun, penggunaan LMS sering menghadapi permasalahan rendahnya motivasi dan keterlibatan belajar mahasiswa akibat pembelajaran yang kurang interaktif. Salah satu pendekatan yang banyak dikembangkan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah gamifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara sistematis penerapan gamifikasi dalam LMS serta dampaknya terhadap motivasi belajar mahasiswa di perguruan tinggi. Metode penelitian yang digunakan adalah kajian literatur dengan pendekatan deskriptif-naratif. Pengumpulan data dilakukan melalui penelusuran artikel ilmiah pada basis data Google Scholar dan Publish or Perish dengan kriteria artikel berbahasa Indonesia, diterbitkan pada rentang tahun 2016–2026, membahas LMS dan gamifikasi, serta melibatkan subjek mahasiswa. Artikel yang terpilih dianalisis secara tematik untuk mengidentifikasi bentuk implementasi gamifikasi, elemen yang digunakan, serta hasil penerapannya. Hasil kajian menunjukkan bahwa penerapan elemen gamifikasi seperti poin, badge, leaderboard, level/level-up, tantangan, kuis, dan progress bar terbukti mampu meningkatkan motivasi intrinsik dan ekstrinsik, keterlibatan aktif, serta efektivitas pembelajaran mahasiswa. Namun, efektivitas gamifikasi sangat dipengaruhi oleh desain pedagogis, keterlibatan dosen, dan kesiapan infrastruktur LMS. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi pendidik dan pengembang LMS dalam merancang pembelajaran digital yang inovatif dan berpusat pada mahasiswa.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode LSI dan Cosine Similarity pada Sistem Temu Balik Informasi Resep Masakan Berdasarkan Bahan ]]>
<![CDATA[Sifa, Intan Nur]]>;
<![CDATA[Tyas, Aulia Suryaning]]>;
<![CDATA[Setiawati, Purnia]]>;
<![CDATA[Putri, Rizki Cahya]]>;
<![CDATA[Nisa, Mayza Nurul Khasanatun]]>;
<![CDATA[Putri, Refida Septiana]]>;
<![CDATA[Siyam, Abdee Alamsyah Noer]]>
<![CDATA[ Journal of Informatics and Interactive Technology Vol. 3 No. 1 (2026): April ]]>
Publisher : <![CDATA[ACSIT ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.63547/jiite.v3i1.112
<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi mendorong kebutuhan akan sistem pencarian informasi yang mampu menyajikan hasil secara cepat dan raelevan. Dalam konteks pencarian resep masakan, pengguna seringkali memiliki keterbatasan bahan sehingga diperlukan sistem yang dapat menemukan resep berdasarkan bahan yang tersedia dengan mempertimbangkan keterkaitan makna antar kata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem temu balik informasi resep masakan berbasis pencarian semantik dengan mengkombinasikan metode TF-IDF, Latent Semantic Indexing (LSI) dan Cosine Similarity, serta didukung oleh teknik query expansion berbasis WordNet. Data yang digunakan berasal dari dataset resep masakan Indonesia yang diperoleh melalui platform Kaggle dan dimanfaatkan sebagai data pendukung dalam pengujian metode yang diusulkan. Sistem menerima masukan berupa bahan masakan dari pengguna dan menghasilkan daftar resep berdasarkan tingkat kemiripan semantik. Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem mampu menampilkan resep yang relevan berdasarkan bahan yang dimasukan oleh pengguna dengan urutan nilai kemiripan tinggi.]]>
