cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Asty Raisha Agma
Contact Email
astyraishaagma@gmail.com
Phone
+6282384495089
Journal Mail Official
samudrailmuindonesia01@gmail.com
Editorial Address
Alamat : Jl. Raya, Jl. Lolo Gn. Sarik Lubuk Minturun Blok A/2, Kec. Kuranji, Kota Padang, Sumatera Barat 25158
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
JFI
Published by CV. Samudra Ilmu Indonesia
ISSN : 31106536     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Other
Jurnal Informatika Indonesia adalah media publikasi ilmiah yang memuat hasil penelitian, kajian, dan pengembangan di bidang informatika, meliputi topik seperti kecerdasan buatan, sistem informasi, jaringan komputer, keamanan siber, pengolahan data, dan teknologi perangkat lunak, dengan tujuan mendukung kemajuan ilmu pengetahuan dan penerapan teknologi informasi di Indonesia.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 15 Documents
 1   2 
Implementasi Learning Analytics Berbasis AI untuk Optimalisasi Pengambilan Keputusan Strategis Pendidikan Simanjuntak, Monica Sicilia
Jurnal Informatika Indonesia Vol. 1 No. 3 (2026): April-Juni
Publisher : Samudra Ilmu Indonesia

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

Abstract

Penelitian ini mengembangkan Learning Analytics System berbasis Artificial Intelligence (AI) bernama AdaptEd untuk institusi pendidikan bahasa non-formal. Sistem ini dirancang guna mengatasi kendala pemantauan progres belajar manual yang subjektif serta keterbatasan personalisasi materi pada kurikulum 18 tingkatan level. Metodologi yang digunakan adalah model Waterfall yang dimodifikasi dengan analisis kebutuhan melalui PIECES Framework. AdaptEd mengintegrasikan modul clustering pola belajar berbasis deep learning, rekomendasi materi adaptif melalui collaborative filtering, serta dashboard visual untuk mendukung efektivitas keputusan pengajar. Hasil implementasi pada 120 peserta menunjukkan peningkatan deteksi dini penurunan motivasi sebesar 35% dan efisiensi administrasi pengajar sebesar 40%. Temuan ini menegaskan bahwa sistem berbasis AI efektif sebagai decision support system dalam konteks pembelajaran bahasa hybrid. Penelitian ini memberikan kontribusi orisinalitas pada pengembangan sistem analitik yang terintegrasi dengan pengambilan keputusan strategis guna meningkatkan kualitas layanan pendidikan secara berkelanjutan melalui transformasi digital yang inovatif dan terukur.
Pengembangan Sistem Informasi Pengujian Beton Berbasis Web pada PT Mixindo Wira Dharma, Fadhil Ibrahim
Jurnal Informatika Indonesia Vol. 1 No. 3 (2026): April-Juni
Publisher : Samudra Ilmu Indonesia

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong transformasi digital dalam pengelolaan data operasional, termasuk pada industri konstruksi yang memiliki tingkat ketelitian tinggi seperti pengujian beton. PT Mixindo masih menggunakan proses manual dalam pengelolaan data pengujian beton sehingga berpotensi menimbulkan keterlambatan pelaporan, kesalahan pencatatan, dan rendahnya integritas data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi pengujian beton berbasis web serta menganalisis pengaruhnya terhadap efisiensi dan akurasi pengelolaan data. Metode yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan tahapan perencanaan, analisis, perancangan, dan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi waktu proses hingga ±68%, mengurangi human error melalui validation logic, serta meningkatkan integrasi data secara real-time. Dengan demikian, sistem informasi berbasis web ini dapat menjadi solusi dalam meningkatkan kualitas pengelolaan data serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dalam industri konstruksi.
Arsitektur Learning Analytics Berbasis Machine Learning untuk Prediksi Performa Siswa Saputra, Nicholas
Jurnal Informatika Indonesia Vol. 1 No. 3 (2026): April-Juni
Publisher : Samudra Ilmu Indonesia

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

Abstract

Transformasi digital dalam pendidikan telah menghasilkan akumulasi data log yang masif pada platform Learning Management System (LMS). Namun, data ini sering kali terfragmentasi dan kurang dimanfaatkan, sehingga intervensi pedagogis cenderung bersifat reaktif. Penelitian ini mengusulkan arsitektur Learning Analytics tiga lapis menggunakan Python 3.12 dan PostgreSQL 16 untuk mentransformasi data mentah menjadi wawasan prediktif dan preskriptif. Melalui pendekatan unsupervised machine learning, algoritma K-Means Clustering mengelompokkan pembelajar berdasarkan metrik perilaku seperti durasi belajar komulatif, frekuensi akses, dan latensi pengumpulan tugas. Optimasi klaster dipastikan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Coefficient. Sistem User-Based Collaborative Filtering (UBCF) diintegrasikan guna memberikan intervensi akademik personal bagi siswa berisiko. Backend memanfaatkan tipe data JSONB dan indeks GIN pada PostgreSQL untuk memproses data semi-terstruktur secara efisien. Dievaluasi pada 500 profil siswa dari sebuah platform e-learning institusi pendidikan tinggi melalui purposive sampling, model memprioritaskan metrik Recall (>85%) untuk meminimalkan false negatives. Hasil pengujian beban (stress testing) menunjukkan arsitektur mampu memproses kueri dengan latensi di bawah 200ms. Kerangka ini menjembatani diagnosis klasterisasi dan rekomendasi dinamis, mewujudkan paradigma pengambilan keputusan instruksional proaktif berbasis data.
Sistem Monitoring dan Manajemen Peternakan Ayam Aulia, Naswa
Jurnal Informatika Indonesia Vol. 1 No. 3 (2026): April-Juni
Publisher : Samudra Ilmu Indonesia

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

Abstract

Modernisasi industri peternakan di Indonesia saat ini tengah menghadapi masa transisi yang signifikan, bergeser dari praktik manual tradisional menuju manajemen digital yang terintegrasi. Bu Sri Farm, sebuah usaha peternakan ayam petelur, menghadapi hambatan operasional akibat pencatatan harian produksi, konsumsi pakan, dan status kesehatan yang masih menggunakan tulisan tangan, sehingga memicu kehilangan data dan evaluasi yang tidak akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring dan manajemen digital menggunakan model pengembangan Waterfall yang dikombinasikan dengan kerangka kerja PIECES untuk analisis kebutuhan yang komprehensif. Arsitektur sistem menggabungkan sensor Internet of Things (IoT) untuk pelacakan lingkungan secara real-time (suhu, kelembapan, amonia) dan dashboard berbasis web untuk prediksi produksi. Hasil analisis menunjukkan bahwa proses manual tidak efisien dan kurang memiliki kontrol data yang memadai. Dengan menerapkan arsitektur tiga lapis terdiri dari Data Layer (PostgreSQL), Processing Layer (Python), dan Presentation Layer (React)—peternakan dapat mencapai tingkat presisi yang lebih tinggi dalam manajemen feed conversion ratio (FCR) dan deteksi dini penyakit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga kondisi kandang yang optimal, mengurangi potensi tingkat kematian dari 5% menjadi 1,66%, dan meningkatkan kecepatan administratif melalui pelaporan otomatis. Transformasi digital ini menyediakan sistem pendukung keputusan yang dapat diskalakan bagi perusahaan peternakan skala kecil hingga menengah.
Rancang Bangun Sistem Manajemen Event dan Presensi Digital Berbasis Mobile Application dan QR Code pada Komunitas OK OCE Indonesia Hekopung, Felix
Jurnal Informatika Indonesia Vol. 1 No. 3 (2026): April-Juni
Publisher : Samudra Ilmu Indonesia

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

Abstract

OK OCE Indonesia merupakan gerakan sosial nasional yang mengelola ratusan kegiatan tahunan bagi komunitas UMKM di seluruh Indonesia. Sistem yang ada saat ini masih bergantung pada proses manual berupa presensi kertas, registrasi melalui Google Form yang tidak terintegrasi, serta verifikasi pembayaran secara manual, sehingga mengakibatkan inefisiensi operasional dan fragmentasi data. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Sistem Manajemen Event dan Presensi Digital terintegrasi berbasis aplikasi mobile (Android/Flutter) dan teknologi QR Code. Sistem dikembangkan menggunakan metodologi System Development Life Cycle (SDLC) pendekatan waterfall yang mencakup empat modul utama: aplikasi mobile peserta, web dashboard admin, web scanner panitia, dan mesin otomasi backend. Pengujian Black Box Testing membuktikan seluruh fitur inti berjalan sesuai ekspektasi. Sistem berhasil mendigitalisasi proses presensi, mengotomatisasi verifikasi pembayaran, dan menyediakan analitik real-time sehingga mengurangi beban administrasi operasional event OK OCE secara signifikan.

Page 2 of 2 | Total Record : 15

 1   2 

Filter by Year

2025 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 1 No. 3 (2026): April-Juni Vol. 1 No. 2 (2026): Januari-Maret Vol. 1 No. 1 (2025): Oktober-Desember