cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Nur Fitrianingsih Hasan
Contact Email
jiitecs.umpapua@gmail.com
Phone
+6281343038803
Journal Mail Official
jiitecs.umpapua@gmail.com
Editorial Address
Jl. Abepantai no. 25 Tanah Hitam, Abepura, Kota Jayapura, Papua.
Location
Kota jayapura,
P a p u a
INDONESIA
Journal of Informatics, Intelligent Technology, Cybersecurity, and Software (JIITeCS)
Published by Universitas Muhammadiyah Papua
ISSN : 31240666     EISSN : 31240666     DOI : https://doi.org/10.67618/jiitecs
Core Subject :
Journal of Informatics, Intelligent Technology, Cybersecurity, and Software (JIITeCS) is a scientific journal published by the Institute for Research and Community Service (LPPM) of the University of Muhammadiyah Papua and managed by the Computer Science Study Program. It accommodates the publication of research and study results in the fields of informatics, artificial intelligence, cybersecurity, and software engineering. This journal is open to researchers, academics, and practitioners from both national and international levels. The journal is published twice a year, in January and July.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "vol. 1 no. 2 (2026)" : 5 Documents clear
Pengujian tingkat kegunaan fitur advanced search Google Scholar dengan pendekatan system usability scale Hazri Agung Endarya; Evy Nurmiati
Journal of Informatics, Intelligent Technology, Cybersecurity, and Software (JIITeCS) Vol. 1 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Papua

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.67618/jiitecs.v1i2.35

Abstract

Fitur Advanced Search Google Scholar yang digunakan oleh mahasiswa dan peneliti saat ini dinilai masih kurang intuitif dan minim panduan penggunaan. Fitur pencarian lanjutan memerlukan tampilan yang lebih konsisten serta opsi filter yang lebih mudah dipahami oleh pengguna pemula. Sebelum dapat dikatakan memenuhi standar kemudahan penggunaan, perlu dilakukan evaluasi terhadap fitur pencarian lanjutan pada platform Google Scholar. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan evaluasi usability fitur Advanced Search Google Scholar menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Evaluasi dilakukan melalui kuesioner yang disebarkan kepada 10 responden mahasiswa aktif Program Studi Sistem Informasi angkatan 2024, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta. Hasil evaluasi menunjukkan skor rata-rata sebesar 66,25 dan masuk dalam kategori Marginal (C) dengan predikat "OK", berada di bawah rata-rata industri sebesar 68. Mengacu pada hasil kuesioner, sebagian responden masih mengalami kesulitan dalam menggunakan fitur filter lanjutan dan menilai antarmuka kurang konsisten, sehingga diperlukan perbaikan pada aspek onboarding dan keterbacaan antarmuka agar fitur Advanced Search dapat lebih mudah diakses oleh seluruh kalangan pengguna akademik.
Implementasi convolutional neural network (CNN) untuk klasifikasi citra bunga Diesti Hidayani; Mustofa Romadhani
Journal of Informatics, Intelligent Technology, Cybersecurity, and Software (JIITeCS) Vol. 1 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Papua

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.67618/jiitecs.v1i2.42

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis TensorFlow-Keras untuk mengklasifikasikan 4.351 gambar dari lima jenis bunga: Daisy, Dandelion, Rose, Sunflower, dan Tulip. Bunga-bunga ini termasuk dalam dataset yang digunakan. Proses penelitian meliputi proses preprocessing data, augmentasi gambar, pelatihan dan pengujian pembagian data, perancangan arsitektur CNN, dan evaluasi kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN dibangun dengan menggunakan optimizer Adam dan pelatihan sebanyak 50 epoch. Model menggunakan lapisan convolutional, MaxPooling, Flatten, dan Dense Layer, dan memiliki akurasi validasi sekitar 79–80% dalam mengenali jenis bunga berdasarkan karakteristik visual seperti warna, bentuk kelopak, dan tekstur bunga. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa metode CNN berbasis TensorFlow-Keras dapat digunakan dengan baik untuk klasifikasi gambar bunga; Namun, ada beberapa kesalahan klasifikasi pada kelas bunga yang memiliki kesamaan visual, seperti Tulip dan Rose, yang menunjukkan bahwa teknik augmentasi data membuat model lebih mampu menggeneralisasi terhadap variasi gambar.
Ekstraksi informasi kartu identitas menggunakan arsitektur multimodal learning berbasis data sintetis Muhammad Nashiruddin; Fiusyam Dhaza Noor Praditya; Agiel faiz Mufazzal; Ardiansyah Ardiansyah
Journal of Informatics, Intelligent Technology, Cybersecurity, and Software (JIITeCS) Vol. 1 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Papua

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.67618/jiitecs.v1i2.43

Abstract

Studi ini menyarankan sistem ekstraksi informasi Kartu Tanda Penduduk (KTP) berbasis pipeline yang menggabungkan data sintetis, praproses citra, pemodelan multimodal, dan OCR. Dataset sintetis digunakan untuk mengatasi keterbatasan akses data nyata yang bersifat sensitif, dengan menghasilkan 1100 citra KTP dalam 11 variasi kondisi seperti pencahayaan, blur, dan distorsi. Tahap praproses meliputi transformasi perspektif, grayscale, adaptive thresholding, dan denoising. Tiga metode berbeda digunakan untuk menilai OCR: grayscale, binerisasi, dan bounding box-guided OCR. Hasil menunjukkan bahwa metode berbasis bounding box memiliki akurasi pembacaan hingga 100%, sementara metode berbasis praproses citra memiliki kinerja yang lebih buruk. Selain itu, ekstraksi entitas berbasis multimodal menggunakan model LayoutXLM dengan menggunakan teks, posisi spasial, dan fitur visual. Semua atribut menerima nilai F1-score 1,00 dari evaluasi.
Perbandingan penggunaan Markov chain dan n-gram pada permainan batu gunting kertas Fatiha Arief Jatmiko; Achyar Fakih Alliuddin; Aryaka Fauzan Nur Miftah
Journal of Informatics, Intelligent Technology, Cybersecurity, and Software (JIITeCS) Vol. 1 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Papua

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.67618/jiitecs.v1i2.49

Abstract

Permainan batu gunting kertas sering digunakan sebagai objek penelitian kecerdasan buatan karena pemain manusia cenderung memiliki pola tertentu yang dapat diprediksi. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa metode Markov chain dan n-gram dalam memprediksi pola permainan berdasarkan histori langkah pemain. Data diperoleh melalui simulasi 100 ronde permainan antara pemain manusia dan sistem komputer dengan rasio pembagian data training dan testing sebesar 80:20. Markov chain melakukan prediksi menggunakan matriks probabilitas transisi antar state, sedangkan n-gram menggunakan pendekatan bigram berdasarkan pola urutan langkah sebelumnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode n-gram memiliki performa lebih baik dibandingkan Markov chain orde pertama, terlihat dari distribusi probabilitas yang lebih stabil dan jumlah kemenangan AI yang lebih tinggi. Hal ini karena n-gram memanfaatkan konteks historis yang lebih panjang sehingga mampu mengenali pola permainan yang lebih kompleks. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan dataset yang lebih besar dan jumlah pemain yang lebih banyak.
Pengembangan sistem informasi manajemen inventaris barang BAZNAS Tanggap Bencana Provinsi Papua menggunakan metode waterfall berbasis website Rahman Rahman; Nur Fitrianingsih Hasan; Febri Listianingrum
Journal of Informatics, Intelligent Technology, Cybersecurity, and Software (JIITeCS) Vol. 1 No. 2 (2026)
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Papua

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.67618/jiitecs.v1i2.65

Abstract

Sistem informasi manajemen inventaris barang merupakan suatu sistem yang dirancang untuk mengelola data terkait pengadaan, penyimpanan, dan distribusi barang secara terstruktur dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi manajemen inventaris barang berbasis website pada BTB Provinsi Papua, guna mendukung pencatatan barang masuk dan keluar secara real-time. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dengan database MySQL. Berdasarkan hasil pengujian blackbox yang dilakukan, pada pengujian pertama masih ditemukan beberapa kendala yaitu error saat menambah barang masuk karena pemanggilan kolom yang tidak ada pada tabel serta fitur cetak dan ekspor laporan yang belum berfungsi akibat kode inisialisasi data tabel belum ditambahkan, sehingga efektivitas aplikasi hanya mencapai 91%. Namun setelah dilakukan perbaikan pada pengujian kedua, seluruh skenario uji berjalan sesuai dengan hasil yang diharapkan dan nilai efektivitas meningkat menjadi 100%. Hal ini menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem telah berfungsi dengan baik, serta menggunakan pengujian SUS dengan mendapatkan skor SUS sebesar 81,25%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun layak dan siap digunakan untuk mendukung proses manajemen inventaris di lingkungan BAZNAS Tanggap Bencana Provinsi Papua.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 1 No. 2 (2026) Vol. 1 No. 1 (2026)