cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Zulfan Zainal
Contact Email
zulfanzainal@serambimekkah.ac.id
Phone
+6281360353540
Journal Mail Official
jnkti@serambimekkah.ac.id
Editorial Address
Gedung H Fakultas Teknik Universitas Serambi Mekkah Jl. T. Imum Lueng Bata, Telp. 081360353540, Batoh – Banda Aceh
Location
Kota banda aceh,
Aceh
INDONESIA
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Published by Universitas Serambi Mekkah Aceh
ISSN : 26208342     EISSN : 26213052     DOI : https://doi.org/10.32672/xfbz0715
Core Subject :
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi adalah jurnal nasional yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Komputer Universitas Serambi Mekkah tahun 2018 dan telah Terakreditasi SINTA 5. Jurnal ini terbit sebanyak enam edisi dalam satu tahun yaitu setiap bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober dan Desember baik cetak (P-ISSN : 2620-8342) dan online (E-ISSN: 2621-3052). Jurnal ini mempublikasikan artikel-artikel ilmiah yang berkaitan dengan bidang Komputer dan Teknologi Informasi dengan scope Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Informasi, Jaringan Komputer, Elektronika dan Sistem Kontrol, Multimedia dan Pengolahan Citrat Digital serta bidang Komputer dan Informatika lainnya yang relevan. Artikel yang dikirimkan ke JNKTI dapat ditulis dalam Bahasa Indonesia atau Bahasa Inggris. Setiap artikel yang dipublikasi dalam jurnal ini akan direview terlebih dahulu dengan metode Peer-Review dan hanya artikel yang memenuhi syarat yang akan dipublikasikan. Artikel-artikel yang telah dipublikasikan oleh JNKTI juga sudah diindeks oleh beberapa lembaga indeksasi seperti Google Scholar, Garuda, CrossRef, BASE, Moraref dan SINTA. Bidang bidang fokus penelitian yang akan dipublikasi dalam jurnal ini antara lain : Bidang Rekayasa Perangkat Lunak Bidang Jaringan Komputer Bidang Multimedia dan Pengolahan Citra Digital Bidang Komputasi Bidang Sistem dan Teknologi Informasi Bidang Kecerdasan Buatan Multidisiplin ilmu lainnya yang relevan. Artikel ditulis sesuai Template JNKTI sebelum disumbit.
Arjuna Subject : -
Articles 124 Documents
 8   9   10   11   12 
Evaluasi Tingkat Kerentanan Mahasiswa Terhadap Ancaman Keamanan Siber pada Penggunaan Media Sosial Arif Malva Purnama; Irfan Marwazi Harahap; Antonius Fernando Barus; Army Trilidia Devage
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/36trvt92

Abstract

Abstrak - Meningkatnya intensitas penggunaan media sosial di kalangan mahasiswa membawa dampak terhadap potensi ancaman keamanan siber, seperti pencurian data pribadi, peretasan akun, dan penipuan berbasis rekayasa sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat kerentanan mahasiswa terhadap risiko keamanan siber dalam aktivitas bermedia sosial. Pendekatan penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan survei daring terhadap 150 mahasiswa dari berbagai perguruan tinggi di Indonesia. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner dan dianalisis melalui statistik deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar responden memiliki tingkat kerentanan sedang (55%) hingga tinggi (30%), yang disebabkan oleh rendahnya kesadaran terhadap praktik keamanan digital, seperti pengelolaan kata sandi, pengaturan privasi, dan kemampuan mengenali serangan phishing. Penelitian ini diharapkan menjadi dasar dalam penyusunan program literasi keamanan siber di lingkungan perguruan tinggi guna menekan risiko ancaman digital yang terus meningkat. Kata kunci : keamanan siber; kerentanan mahasiswa; media sosial;, literasi digital; ancaman digital; Abstract - The rising intensity of social media use among university students increases their exposure to potential cybersecurity threats such as personal data theft, account breaches, and social engineering scams. This study aims to assess the level of students’ vulnerability to cybersecurity risks in social media activities. A quantitative research approach was employed using an online survey distributed to 150 students from various universities in Indonesia. Data were collected through a structured questionnaire and analyzed using descriptive statistical methods. The findings indicate that most students fall into moderate (55%) to high (30%) vulnerability categories, primarily due to low awareness of digital safety practices such as password management, privacy settings, and phishing recognition. The results of this study are expected to serve as a foundation for developing cybersecurity literacy programs within higher education institutions to reduce the growing risks of digital threats. Keywords : cyber security; vulnerability; social media; digital literacy; digital threats;
Pengembangan Sistem Pencarian Arsip Statis dan Dinamis Menggunakan Metode Rapid Application Development Fitri Rahmawati; Mamok Andri Senubekti; Mohammad Nur Fitriyadi
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/4v2qrt38

Abstract

Abstrak - Pengelolaan arsip berperan penting dalam mendukung pelayanan publik, namun proses pencarian arsip di DISPUSIPDA Provinsi Jawa Barat masih dilakukan secara manual melalui spreadsheet atau excel sehingga kurang efisien. Kondisi tersebut menyebabkan proses penelusuran hingga tindak lanjut permohonan arsip membutuhkan waktu sekitar 3-10 hari kerja. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem penelusuran dan pencarian arsip berbasis web menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Sistem menyediakan fitur pencarian arsip statis dan arsip dinamis dari berbagai Organisasi Perangkat Daerah (OPD). Hasil implementasi menunjukkan bahwa pencarian informasi ketersediaan arsip dapat dilakukan dalam beberapa menit, sehingga mempercepat proses pelayanan dibandingkan metode sebelumnya. Hasil Black Box Testing menunjukkan seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai dengan hasil yang diharapkan. Sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi pelayanan kearsipan serta mendukung transformasi digital layanan arsip di DISPUSIPDA Provinsi Jawa Barat. Kata kunci : Sistem Informasi Kearsipan; Pencarian Arsip; Arsip Statis; Arsip Dinamis; Rapid Application Development (RAD); Abstract - Archival management plays a crucial role in supporting public services; however, the process of searching for records at the West Java Provincial DISPUSIPDA is still conducted manually using spreadsheets or Excel, making it inefficient. As a result, the process of locating and following up on record requests takes approximately 3–10 business days. This study aims to develop a web-based archive search and retrieval system using the Rapid Application Development (RAD) method. The system provides features for searching both static and dynamic archives from various Regional Government Agencies (OPDs). The implementation results show that searching for information on archive availability can be done in a matter of minutes, thereby accelerating the service process compared to the previous method. The results of Black Box Testing show that all major system functions operate as expected. The developed system is capable of improving the efficiency of archival services and supporting the digital transformation of archival services at DISPUSIPDA of West Java Province. Keywords: Archival Information System; Archive Retrieval; Static Archives; Dynamic Archives; Rapid Application Development (RAD);
Pengaruh Penggunaan Generative AI Terhadap Kemampuan Critical Thinking Mahasiswa Pascasarjana pada Mahasiswa Universitas Malikussaleh Natasya Faresya; Nurdin
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/3yn86k42

Abstract

Abstrak - Perkembangan teknologi Generative Artificial Intelligence (Generative AI) telah membawa perubahan signifikan dalam proses pembelajaran di perguruan tinggi, khususnya pada jenjang pascasarjana. Penggunaan Generative AI seperti chatbot berbasis kecerdasan buatan dapat membantu mahasiswa dalam mencari informasi, menyusun ide, dan menyelesaikan tugas akademik. Namun, penggunaan teknologi ini juga menimbulkan perdebatan terkait dampaknya terhadap kemampuan critical thinking mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan Generative AI terhadap kemampuan berpikir kritis mahasiswa pascasarjana di Universitas Malikussaleh. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan pendekatan survei. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada mahasiswa pascasarjana yang aktif menggunakan Generative AI dalam kegiatan akademik. Variabel penelitian terdiri dari tingkat penggunaan Generative AI sebagai variabel independen dan kemampuan critical thinking sebagai variabel dependen. Analisis data dilakukan menggunakan uji validitas, reliabilitas, serta analisis regresi linier untuk mengetahui hubungan dan pengaruh antar variabel. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai sejauh mana penggunaan Generative AI berkontribusi terhadap peningkatan maupun penurunan kemampuan berpikir kritis mahasiswa. Temuan penelitian ini diharapkan menjadi dasar bagi pengembangan strategi pembelajaran yang mampu mengoptimalkan pemanfaatan Generative AI tanpa mengurangi kemampuan analitis dan evaluatif mahasiswa dalam lingkungan pendidikan tinggi. Kata kunci: Generative AI; Critical Thinking; Mahasiswa Pascasarjana; Pembelajaran Digital; Universitas Malikussaleh; Abstract - The development of Generative Artificial Intelligence (Generative AI) has significantly transformed learning processes in higher education, particularly at the postgraduate level. The use of Generative AI tools, such as AI-based chatbots, assists students in obtaining information, generating ideas, and completing academic tasks. However, the increasing reliance on these technologies has raised concerns regarding their impact on students' critical thinking abilities. This study aims to analyze the effect of Generative AI usage on the critical thinking skills of postgraduate students at Malikussaleh University. A quantitative research method with a survey approach was employed. Data were collected through questionnaires distributed to postgraduate students who actively use Generative AI in academic activities. The research variables consisted of Generative AI usage as the independent variable and critical thinking ability as the dependent variable. Data analysis was conducted using validity and reliability tests, followed by linear regression analysis to determine the relationship and influence between variables. The expected results will provide insights into the extent to which Generative AI contributes to the enhancement or decline of students' critical thinking skills. The findings are expected to serve as a reference for developing learning strategies that optimize the benefits of Generative AI while maintaining students' analytical and evaluative capabilities in higher education environments. Keywords: Generative AI; Critical Thinking; Postgraduate Students; Digital Learning; Malikussaleh University;
Implementasi Metode Neural Network dalam Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Tahun 2025 Agus Setiawan; Achmad Faridzqi; Egga Mafazza; Denny Meizar; Nur Aini Setyawati
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/2daf4609

Abstract

Abstrak - Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan indikator vital pasar modal Indonesia yang memiliki tingkat volatilitas tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Neural Network untuk memprediksi harga penutupan IHSG dengan fokus khusus pada periode September 2025. Data yang digunakan adalah harga historis harian selama 30 tahun (Januari 1995 – 6 Oktober 2025). Pengolahan data dilakukan menggunakan Altair AI Studio dengan menerapkan teknik preprocessing berupa sorting, replace missing values, dan windowing. Berdasarkan hasil eksperimen, konfigurasi Window Size 6 (mingguan) terpilih sebagai parameter paling optimal. Validasi model dilakukan melalui metode Sliding Window Validation untuk menjamin stabilitas kronologis. Hasil penelitian menunjukkan performa yang luar biasa akurat dengan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 30.906 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) global sebesar 1.17%. Secara spesifik, prediksi pada bulan September 2025 menghasilkan MAPE sebesar 0.98%. Hal ini mengindikasikan bahwa model Neural Network memiliki keandalan yang sangat tinggi dalam menangkap pola fluktuasi pasar dan dapat digunakan sebagai instrumen pendukung keputusan investasi yang efektif. Kata kunci : IHSG; Neural Network; Forecasting; Altair AI Studio; Window Size;   Abstract - The Indonesia Composite Index (IHSG) is a vital indicator of the Indonesian capital market characterized by high volatility. This study aims to implement the Neural Network algorithm to forecast the closing price of the IHSG, with a specific focus on the September 2025 period. The dataset consists of 30 years of daily historical prices (January 1995 – October 6th 2025). Data processing was performed using Altair AI Studio, applying preprocessing techniques such as sorting, missing value replacement, and windowing. Based on the experiments, a Window Size of 6 (weekly) was selected as the most optimal parameter. Model validation was conducted using the Sliding Window Validation method to ensure chronological stability. The results demonstrate exceptionally accurate performance, with a Root Mean Squared Error (RMSE) of 30.906 and a global Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.17%. Specifically, the forecast for September 2025 yielded a MAPE of 0.98%. This indicates that the Neural Network model has very high reliability in capturing market fluctuation patterns and can serve as an effective decision-support instrument for investment strategies. Keywords: IHSG; Neural Network; Forecasting; Altair AI Studio; Window Size;
Klasterisasi Potensi Technopreneur Mahasiswa Informatika Menggunakan Algoritma K-Means Muhamad Nawawi; Eddy Soeryanto Soegoto; Tri Utomo Wiganarto
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/rnmbvr87

Abstract

Abstrak - Perkembangan teknologi digital mendorong meningkatnya kebutuhan akan technopreneur yang mampu mengintegrasikan kemampuan teknologi dan kewirausahaan dalam menciptakan inovasi bisnis. Mahasiswa Program Studi Informatika memiliki potensi untuk menjadi technopreneur karena memiliki kompetensi di bidang teknologi informasi. Namun demikian, karakteristik dan tingkat potensi technopreneur mahasiswa masih beragam sehingga diperlukan pendekatan yang mampu mengidentifikasi kelompok mahasiswa berdasarkan karakteristik tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan potensi technopreneur mahasiswa Informatika menggunakan algoritma K-Means berdasarkan variabel literasi digital, self-efficacy, motivasi kewirausahaan, dan intensi technopreneur. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode data mining. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada 53 mahasiswa Program Studi Informatika Universitas X. Proses analisis dilakukan melalui tahapan preprocessing data, penentuan jumlah klaster, dan klasterisasi menggunakan algoritma K-Means. Hasil penelitian menunjukkan terbentuk dua klaster dengan kualitas klaster yang baik berdasarkan nilai Silhouette Score sebesar 0,57 pada klaster 1 (C1) dan 0,55 pada klaster 2 (C2). Klaster 1 terdiri dari 33 mahasiswa dengan karakteristik potensi technopreneur sedang, sedangkan klaster 2 terdiri dari 20 mahasiswa dengan karakteristik potensi technopreneur tinggi. Motivasi kewirausahaan menjadi variabel dengan nilai tertinggi pada kedua klaster, sedangkan intensi technopreneur merupakan variabel yang paling membedakan karakteristik antar klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan K-Means mampu mengidentifikasi segmentasi potensi technopreneur mahasiswa dan dapat digunakan sebagai dasar dalam penyusunan program pengembangan kewirausahaan berbasis teknologi yang lebih tepat sasaran di perguruan tinggi. Kata kunci: Technopreneur; Mahasiswa Informatika; Literasi Digital; K-Means Clustering; Data Mining; Abstract - The rapid growth of digital technology has increased the demand for technopreneurs who can integrate technological capabilities with entrepreneurial skills to create innovative business solutions. Informatics students have the potential to become technopreneurs due to their technological competencies. However, students' technopreneurial potential varies, requiring an approach capable of identifying groups based on their characteristics. This study aims to cluster the technopreneurial potential of Informatics students using the K-Means algorithm based on digital literacy, self-efficacy, entrepreneurial motivation, and technopreneurial intention. A quantitative approach with a data mining method was employed. Data were collected through questionnaires distributed to 53 Informatics students. The analysis process included data preprocessing, determination of the optimal number of clusters, and clustering using the K-Means algorithm. The results revealed two klasters with good cluster quality, indicated by Silhouette Scores of 0.57 for Cluster 1 and 0.55 for Cluster 2. Cluster 1 consisted of 33 students with moderate technopreneurial potential, while Cluster 2 consisted of 20 students with high technopreneurial potential. Entrepreneurial motivation was the highest-rated variable in both clusters, while technopreneurial intention was the most distinguishing variable between clusters. These findings indicate that the K-Means approach can effectively identify segments of student technopreneurial potential and provide a basis for developing more targeted technology-based entrepreneurship programs in higher education. Keywords: Technopreneurship; Informatics Students; Digital Literacy; K-Means Clustering; Data Mining;
Analisis Usability Website Pendidikan Gratispol Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Metode Heuristic Evaluation Aliya Labibah; Bella Alviana; Putri Nurwahid; Raihandy Wijaya; Sri Rahayu Natasia
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/3qfvva15

Abstract

Abstrak - Website Gratispol merupakan portal resmi Pemerintah Provinsi Kalimantan Timur yang diluncurkan pada tahun 2025 sebagai media layanan informasi dan pendaftaran program bantuan pendidikan gratis bagi mahasiswa, Aparatur Sipil Negara jabatan Eselon II, Tenaga Pendidik, dan Dokter Spesialis. Banyaknya jenis pengguna dengan kebutuhan layanan yang berbeda menjadikan aspek usability pada website ini sangat penting untuk meningkatkan keefektifan akses layanan serta meningkatkan kepuasan pengguna. Tujuan penelitian ini adalah menemukan permasalahan usability pada website Gratispol menggunakan metode Heuristic Evaluation yang merujuk pada 10 prinsip heuristic untuk menghasilkan perbaikan antarmuka. Evaluasi dilakukan melalui observasi terhadap fitur dan antarmuka website oleh empat evaluator dengan menggunakan dokumen Usability Aspect Report (UAR), kemudian setiap temuan dinilai menggunakan Severity Ratings. Hasil evaluasi mengidentifikasi 9 permasalahan usability, yang terbagi ke dalam dua tingkatan severity ratings: 4 masalah pada skala 2 (Minor Usability Problem) dan 5 masalah pada skala 3 (Major Usability Problem). Permasalahan yang ditemukan didominasi pada prinsip Consistency and Standards, Flexibility and Efficiency of Use, serta Aesthetic and Minimalist Design. Penelitian ini menghasilkan 9 rekomendasi perbaikan desain antarmuka yang diharapkan dapat meningkatkan kualitas usability, pengalaman pengguna, dan efektivitas layanan Website Gratispol. Kata kunci : Website Gratispol; Usability; Heuristic Evaluation; User Interface; User Experience; Abstract - The Gratispol website is the official portal of the East Kalimantan Provincial Government, launched in 2025 as a medium for information services and registration for free educational assistance programs for students, Echelon II State Civil Servants, Educators, and Specialist Doctors. The large number of users with different service needs makes the usability aspect of this website very important to improve the effectiveness of service access and increase user satisfaction. The purpose of this study is to find usability problems on the Gratispol website using the Heuristic Evaluation method which refers to 10 heuristic principles to produce interface improvements. The evaluation was carried out through observations of the website features and interface by four evaluators using the Usability Aspect Report (UAR) document, then each finding was assessed using Severity Ratings. The evaluation results identified 9 usability problems, which were divided into two levels of severity ratings: 4 problems on a scale of 2 (Minor Usability Problem) and 5 problems on a scale of 3 (Major Usability Problem). The problems found were dominated by aspects of visibility of system status, user control and freedom, consistency and standards, error prevention, flexibility and efficiency of use, and aesthetic and minimalist design. This research yielded nine recommendations for interface design improvements that are expected to enhance the usability, user experience, and effectiveness of the Gratispol website. Keywords: Gratispol website; Usability; Heuristic Evaluation; User Interface; User Experience;
Implementasi Sistem E-Commerce Berbasis Android untuk UMKM dengan Dukungan Payment Gateway Rizka Asharifia; Nurmala; Zumaida Sofia; Rima Riskina; Khairani; Angga Pratama
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/xpwb2z97

Abstract

Abstrak – Sebayo, pelaku UMKM di bidang kerajinan alas kaki bermotif batik Gayo asal Aceh, dihadapkan pada berbagai hambatan operasional mencakup sistem pemesanan yang terbatas pada platform WhatsApp, pencatatan keuangan dan inventaris yang dikelola secara konvensional, serta transaksi pembayaran berbasis transfer bank yang dinilai tidak efektif. Sebagai respons atas permasalahan tersebut, penelitian ini membangun sebuah aplikasi e-commerce berbasis Android dengan memanfaatkan Flutter dan Dart sebagai fondasi pengembangan, dilengkapi integrasi payment gateway Midtrans, modul pengelolaan pengiriman, metodologi pengembangan Agile, dan Firebase sebagai sistem basis data berbasis cloud. Platform yang dihasilkan menghadirkan sejumlah fitur utama, yakni katalog produk interaktif, pengelolaan akun pengguna, dashboard administratif, pemrosesan pembayaran otomatis, serta pemantauan pesanan secara real-time. Evaluasi sistem melalui pengujian black-box memperoleh tingkat keberhasilan fungsional sebesar 90%, memvalidasi bahwa aplikasi ini efektif dalam menghapus ketergantungan terhadap proses manual sekaligus mendorong percepatan transformasi digital UMKM lokal. Kata kunci: E-Commerce; Android; Flutter; Midtrans; UMKM; Abstract – Sebayo, an MSME engaged in the craft of Gayo batik-patterned footwear from Aceh, faces a range of operational constraints, including an ordering system confined to WhatsApp, conventionally managed financial and inventory records, and an ineffective bank transfer-based payment mechanism. In response to these challenges, this study developed an Android-based e-commerce application built upon Flutter and Dart, incorporating Midtrans payment gateway integration, a shipment management module, Agile development methodology, and Firebase as the cloud-based database system. The resulting platform delivers several core features, namely an interactive product catalog, user account management, an administrative dashboard, automated payment processing, and real-time order monitoring. System evaluation through black-box testing achieved a functional success rate of 90%, validating that the application effectively eliminates reliance on manual processes while accelerating the digital transformation of local MSMEs. Keywords: E-Commerce; Android; Flutter; Midtrans; MSME;
Analisis Sentimen Gugurnya Anggota TNI dalam Misi UNIFIL pada Twitter Menggunakan Perbandingan Model Machine Learning Silvi Ayuni; Panny Agustia Rahayuningsih; Muhammad Rezki
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/nq1w5959

Abstract

Abstrak - Gugurnya empat prajurit Tentara Nasional Indonesia (TNI) dalam misi perdamaian United Nations Interim Force in Lebanon (UNIFIL) di Lebanon Selatan pada 29-30 Maret 2026 dan 24 April 2026 memicu reaksi opini publik yang luas di platform Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap peristiwa gugurnya 4 anggota TNI,  sekaligus untuk membandingkan performa antara lima algoritma machine learning, yaitu Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Neural Network (MLP), dan Decission Tree. Data dikumpulkan menggunakan Tweet Harvest dengan 11 kata kunci pencarian pada periode 30 Maret hingga 19 Mei 2026.11 File tersebut kemudian di blending dan  menghasilkan 1.632 cuitan yang kemudian setelah melalui tahapan preprocessing data yang dihasilkan menjadi 764 data. Pelabelan data dilakukan secara otomatis menggunakan pendekatan lexicon-based dengan kamus InSet (Indonesian Sentiment Lexicon), menghasilkan distribusi 78% data berlabel negatif dan 22% positif. Ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan SMOTE yang diterapkan hanya pada data latih. Pembagian data menggunakan rasio 80:20 dengan Stratified K-Fold Cross Validation (K=5). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Neural Network (MLP) merupakan model terbaik dengan F1-score macro tertinggi sebesar 0,7795, akurasi 0,8627, dan AUC-ROC 0,8485. Kata kunci : Analisis Sentimen; Machine Learning; UNIFIL; Twitter; Imbalanced Data; Abstract - The fall of four soldiers of the Indonesian National Armed Forces (TNI) during the United Nations Interim Force in Lebanon (UNIFIL) peacekeeping mission in South Lebanon on March 29–30, 2026, and April 24, 2026, sparked widespread public opinion reactions on the Twitter platform. This study aims to analyze Indonesian public sentiment regarding the incident of the four TNI members' fall, while also comparing the performance of five machine learning algorithms, namely Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Neural Network (MLP), and Decission Tree. Data were collected using Tweet Harvest with 11 search keywords during the period from March 30 to May 19, 2026. The 11 files were then blended, yielding 1,632 tweets, which after going through the data preprocessing stages resulted in 764 data points. Data labeling was performed automatically using a lexicon-based approach with the InSet (Indonesian Sentiment Lexicon) dictionary, producing a distribution of 78% negatively labeled data and 22% positively labeled data. Feature extraction used TF-IDF, and class imbalance was handled using SMOTE applied only to the training data. Data splitting used an 80:20 ratio with Stratified K-Fold Cross Validation (K=5). The evaluation results show that the Neural Network (MLP) is the best model with the highest macro F1-score of 0.7795, accuracy of 0.8627, and AUC-ROC of 0.8485. Keywords: Sentiment Analysis; Machine Learning; UNIFIL; Twitter; Imbalanced Data;
Analisis Hambatan Bus Data Terhadap Kecepatan Komputer Model Von Neumann Fathinah Farhatul Sholihah; Supriyanto
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/ebydne59

Abstract

Abstrak - Arsitektur komputer Von Neumann adalah fondasi utama komputer, namun adanya Von Neumann Bottleneck adalah sistem bus yang macet dan CPU yang menunggu data dari memori sehingga CPU menganggur, dengan menggunakan jalur bus yang tidak bisa memproses secara bersamaan atau bergantian. Sebuah bus data lama yang prosesnya lambat dengan solusi yang dijelaskan sehingga dapat mempercepat proses data dan instruksinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik hambatan bus data pada arsitektur Von Neumann lama serta memetakan solusinya.Metode yang dibuat menggunakan Study Literatur Review (SLR) dengan membaca dan membandingkan menggunakan jurnal nasional atau internasional dengan batasan tahun 2018-2026 sehingga jurnal yang dipakai sesuai. Hasil dari pembahasan yaitu solusi dari pada hambatan sebuah bus data pada komputer model Von Neumann dengan menggunakan model Harvard dan cache memory terbukti efektif meminimalkan frekuensi akses bus utama sehingga mampu meningkatkan throughput data atau neuromorfik yang meniru cara kerja otak manusia. Dalam penelitian ini akan memberikan solusi modern untuk komputer Von Neumann lama. Kata kunci: Arsitektur Von Neumann; Sistem bus data; Von Neumann Bottleneck; Abstract - The Von Neumann computer architecture is the main foundation of computers, but the Von Neumann Bottleneck is a system where the bus gets clogged and the CPU waits for data from memory, leaving the CPU idle, because the bus cannot process simultaneously or alternately. An old data bus with slow processing can be improved with the solutions described, which can speed up data and instruction processing. This research aims to analyze the characteristics of data bus bottlenecks in old Von Neumann architectures and to map out solutions. The method used is a Literature Review Study (SLR) by reading and comparing using national or international journals within the years 2018-2026, so the journals used are relevant. The result of the discussion is that the solution to a data bus bottleneck in Von Neumann computers using a Harvard model and cache memory has been proven effective in minimizing main bus access frequency, thus increasing throughput.data or neuromorphic that mimics how the human brain works. This research will provide a modern solution for the old Von Neumann computers. Keywords: Von Neumann Architecture; Data Bus System; Von Neumann Bottleneck;
Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additivel Weighting (SAW) Eva Zuraidah; Besus Maulana Sulthon
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/cp3yea07

Abstract

Abstrak – Dalam lingkungan bisnis yang kompetitif, pemilihan karyawan terbaik merupakan proses penting untuk mendukung pengembangan sumber daya manusia yang optimal. Namun, proses seleksi sering kali menghadapi kendala seperti subjektivitas, ketidakteraturan data, dan kurangnya transparansi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) guna membantu proses seleksi karyawan terbaik secara objektif dan terukur. Metode SAW dipilih karena kemampuannya dalam menangani pengambilan keputusan multikriteria melalui penjumlahan nilai preferensi hasil dari proses normalisasi dan pembobotan. Kriteria penilaian yang digunakan meliputi kedisiplinan, kualitas kerja, tanggung jawab, kerja sama tim, serta loyalitas dan integritas. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka terhadap 23 karyawan Divisi Teknik PT Lekom Maras. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem berhasil mengidentifikasi karyawan terbaik (A6) dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 18. Selain itu, sistem juga mengelompokkan performa karyawan ke dalam lima kategori, di antaranya terdapat 4 karyawan dengan nilai “Cukup” dan 9 karyawan dengan nilai “Sangat Kurang”. Dengan demikian, penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis Simple Additive Weighting (SAW) memberikan solusi yang efektif dalam proses seleksi yang lebih transparan, efisien, dan akuntabel. Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Simple Additive Weighting; Seleksi Karyawan; Evaluasi Kinerja; Multikriteria; Abstract – In a competitive business environment, selecting the best employees is a crucial process to support optimal human resource development. However, the selection process often faces challenges such as subjectivity, data inconsistency, and lack of transparency. This study aims to develop a Decision Support System (DSS) using the Simple Additive Weighting (SAW) method to assist in objectively and measurably selecting the best employees. SAW is chosen for its ability to handle multi-criteria decision-making by summing preference values derived from normalization and weighting processes. The evaluation criteria include discipline, work quality, responsibility, teamwork, loyalty, and integrity. Data were collected through observation, interviews, and a literature study involving 23 employees from the Technical Division of PT Lekom Maras. The implementation results showed that the system successfully identified the best employee (A6) with the highest preference score of 18. Additionally, the system categorized employee performance into five groups, including 4 employees rated as “Fair” and 9 employees as “Very Poor”. Therefore, the application of the SAW-based DSS provides an effective solution for a more transparent, efficient, and accountable selection process. Keywords: Decision Support System; Simple Additive Weighting; Employee Selection; Performance Evaluation; Multi-Criteria;

Page 10 of 13 | Total Record : 124

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 4 (2026): Agustus, 2026 Vol. 9 No. 3 (2026): Juni, 2026 Vol. 9 No. 2 (2026): April, 2026