cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Jay Idoan Sihotang
Contact Email
jay.sihotang@unai.edu
Phone
+62222700161
Journal Mail Official
jurnal.teika@unai.edu
Editorial Address
Universitas Advent Indonesia, Jalan Kolonel Masturi 288, Kec. Parongpong, Kab. Bandung Barat
Location
Kab. bandung barat,
Jawa barat
INDONESIA
Teika
Published by Universitas Advent Indonesia
ISSN : 19796439     EISSN : 23385979     DOI : https://doi.org/10.36342/teika
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Languange, Linguistic, Communication & Media
TeIKa (Teknologi Informasi dan Komunikasi) Journal invites scholars, researchers, and students to contribute the result of their studies and researches in the areas related to Information and Communication Technology work which covers Information System, Computer Networks, Computer Security, Database, Programming, Artificial Inteligence, Datamining, Multimedia Technology. It also seeks to provide a forum for an open exchange of ideas, based on research and serious professional reflection on both the theoretical underpinning of practice and practical applications of theory. TeIKa welcomes contributions from all Information Technology Lectures nationwide as well as fresh voices with something new to contribute to the community. Scope - Information System - Computer Networks - Computer Security - Database - Programming - Artificial Inteligence - Operating System - Multimedia - Data Mining
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 209 Documents
 17   18   19   20   21 
Bahasa Inggris Tumatar, Joshua Adrian; Kassa, Einstein Detamore Lolo; Korengkeng, Vito; Sekeon, Amadeus; Barahama, Elvano Rizky; Limbu, Josua
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/nrweym73

Abstract

Gas Liquefied Petroleum Gas (LPG) telah menjadi bahan bakar yang penting dalam kehidupan sehari-hari, terutama untuk memasak. Namun, penggunaan gas LPG membawa risiko kebocoran yang dapat menyebabkan kebakaran dan ledakan yang berbahaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe pendeteksi sensor kebocoran gas berbasis sensor MQ-2 untuk meningkatkan keselamatan penggunaan gas LPG. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototipe, yang melibatkan empat tahapan utama: pengumpulan data, perencanaan cepat, perancangan prototype, dan pengujian prototipe. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe dapat mendeteksi kebocoran gas LPG dengan efektif melalui sensor MQ-2 dan memberikan peringatan dini melalui tampilan LCD, bunyi buzzer, dan notifikasi ke Web dan WhatsApp. Kesimpulan dari penelitian ini adalah prototype pendeteksi kebocoran gas LPG berbasis sensor MQ-2 dapat menjadi solusi yang efektif untuk mencegah potensi kecelakaan akibat kebocoran gas, meningkatkan kesadaran akan keamanan dalam penggunaan gas elpiji, dan mengurangi risiko kerugian materi dan korban jiwa.
Rancang Bangun RESTful API Aplikasi Recycly dengan Metode Extreme Programming Sugiana, Renal; Supriadi, Fidi; Indra Junaedi, Dani
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/gz5mnp16

Abstract

Permasalahan sampah plastik di Indonesia mendorong pengembangan solusi pengelolaan berbasis teknologi. Penelitian ini berfokus pada perancangan dan implementasi backend RESTful API untuk aplikasi Recycly, sebuah sistem insentif daur ulang yang terintegrasi dengan Reverse Vending Machine (RVM). Tujuan utama penelitian ini adalah menghasilkan backend yang andal untuk manajemen data pengguna, poin, dan hadiah, serta merancang mekanisme integrasi efisien dengan RVM melalui pemindaian QR Code. Extreme Programming (XP) dipilih sebagai metode pengembangan karena sifatnya yang adaptif dan iteratif, memungkinkan akomodasi perubahan kebutuhan yang dinamis selama proses integrasi dengan prototipe RVM. Tahapan XP meliputi perencanaan kebutuhan fungsional, perancangan sistem menggunakan Use-Case Diagram dan Entity Relationship Diagram (ERD), implementasi kode dengan framework Hapi.js dan arsitektur Model-View-Controller (MVC), serta pengujian fungsionalitas endpoint API menggunakan Postman. Hasil pengujian black-box menunjukkan bahwa backend RESTful API Recycly berfungsi sesuai spesifikasi. Seluruh endpoint untuk registrasi, login, manajemen profil, manajemen hadiah, penukaran hadiah, pemindaian QR Code, dan riwayat transaksi berhasil diimplementasikan. Sistem ini juga mampu menangani skenario kesalahan dengan respons informatif, menerapkan keamanan melalui JSON Web Token (JWT), dan memastikan transaksi basis data yang atomik dengan Prisma. Kesimpulan dari penelitian ini adalah keberhasilan perancangan dan implementasi backend RESTful API yang komprehensif untuk aplikasi Recycly, mendukung pengelolaan data dan mekanisme autentikasi yang aman. Integrasi dengan RVM Recycly Collector melalui pemindaian QR Code juga berhasil dicapai, memastikan perolehan insentif secara real-time dan tercatat akurat. Kontribusi penelitian ini adalah penyediaan fondasi backend yang andal dan terintegrasi untuk ekosistem aplikasi daur ulang berbasis insentif digital.
Implementation of Digital Whiteboard Technology to Improve User Interaction in Lecture Halls A101 Maruli Darusman Marpaung, Maruli; Marpaung, Maruli Darusman; Akbar, Dimas Maulana; Putra, M. Rasinu; Irwan, Hery
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/cwcfxd08

Abstract

This study aims to analyze the effectiveness of digital whiteboard technology implementation in enhancing user interaction, particularly in classroom A101 at Universitas Riau Kepulauan. The main issues with conventional whiteboards include limited information storage, lack of remote collaboration, and low flexibility in material delivery. The research employed the Plan-Do-Check-Act (PDCA) method, covering need identification, device installation, calibration, trial, and evaluation. The findings indicate that the digital whiteboard improves students’ concentration, engagement, and collaboration in the learning process. Moreover, it supports teaching efficiency, multimedia integration, and provides a more interactive learning experience. The main challenges identified were user training needs and dependency on technological infrastructure. Overall, the implementation of digital whiteboards proves superior to conventional methods in creating effective, efficient, and collaborative learning.
Klasifikasi Kelayakan Pinjaman Anggota Koperasi Berdasarkan Pola Pembayaran Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Koperasi Universitas Bina Bangsa) Darip, Mochammad
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/v0pce197

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong koperasi untuk memanfaatkan data secara lebih optimal dalam mendukung pengambilan keputusan, khususnya dalam proses penilaian kelayakan pinjaman anggota koperasi. Pengolahan data anggota koperasi yang masih dilakukan secara konvensional berpotensi menimbulkan keterlambatan analisis serta ketidaktepatan dalam penilaian risiko pinjaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kelayakan pinjaman anggota koperasi berdasarkan pola pembayaran dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan adalah merupakan data historis anggota koperasi yang mencakup variabel ketepatan waktu pembayaran, frekuensi keterlambatan, jumlah tunggakan, dan konsistensi pembayaran. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan, penerapan algoritma Naïve Bayes, serta evaluasi model menggunakan Confusion Matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk membangun model klasifikasi kelayakan pinjaman anggota koperasi berbasis data historis, sehingga dapat mendukung proses pengambilan keputusan dalam manajemen pinjaman secara lebih sistematis.
Klasifikasi Judul Berita Online Menggunakan BERT dan IndoBERT Katemba, Diorrani Simma'; Katemba, Diorrani; Bisilisin, Franki; Heni; Sumarlin
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/3sqzca39

Abstract

Perkembangan berita online di wilayah Nusa Tenggara Timur (NTT) semakin pesat. Meningkatnya volume berita yang dipublikasikan setiap hari menimbulkan tantangan dalam proses pengelompokan dan analisis konten yang selama ini masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu mengklasifikasikan judul berita secara otomatis dan akurat agar pengelolaan informasi dapat dilakukan dengan lebih efisien. Penelitian ini menggunakan pendekatan berbasis deep learning dengan menerapkan model Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) dan IndoBERT sebagai teknologi utama dalam sistem klasifikasi berita online berbahasa Indonesia. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python dengan dukungan pustaka transformers. Dataset yang digunakan dikumpulkan melalui teknik web scraping dari beberapa portal berita lokal di wilayah NTT, kemudian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji untuk mengukur performa model. Model BERT dan IndoBERT diterapkan untuk mengenali konteks serta makna semantik dari setiap judul berita guna menghasilkan representasi teks yang lebih bermakna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model dasar BERT mencapai tingkat akurasi sebesar 69%, dengan nilai precision 70,2%, dan recall 66,9%. Sementara itu, penerapan model IndoBERT memperoleh performa yang lebih tinggi dengan tingkat akurasi mencapai 80%, nilai precision 78,2%, dan recall 79%. Kesimpulannya, pemanfaatan model IndoBERT terbukti secara signifikan lebih akurat dan optimal dibandingkan BERT dalam melakukan klasifikasi teks judul berita lokal NTT.
Implementasi YOLOv5 untuk Deteksi Penggunaan Alat Pelindung Diri Pada Operator IPAL di Industri Farmasi  Dijaya, Rohman; Busono, Suhendro; Fitriani, Arif Senja; Anggoro Moekti, Yoga Dwi
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/ztb8ar22

Abstract

Keselamatan dan kesehatan kerja (K3) merupakan aspek penting dalam operasional industri, khususnya pada area Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) yang memiliki tingkat risiko tinggi. Salah satu upaya penerapan K3 adalah memastikan kepatuhan penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) oleh operator. Namun, pengawasan secara manual memiliki keterbatasan dari segi efektivitas dan konsistensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi penggunaan APD secara otomatis menggunakan algoritma You Only Look Once versi 5 (YOLOv5). Metode penelitian meliputi pengumpulan dan pelabelan data, praproses data, pelatihan model, serta pengujian sistem menggunakan citra dan gambar yang diperoleh dari rekaman CCTV. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh pada skenario dengan resolusi 416, batch size 16 dan 120 epoch, dengan nilai mAP sebesar 89.02%. Sistem mampu mendeteksi objek APD seperti helm dan sepatu keselamatan dengan akurasi tinggi, namun mengalami penurunan performa pada objek berukuran kecil seperti masker dan sarung tangan, terutama pada kondisi pencahayaan rendah dan oklusi. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan berpotensi mendukung pengawasan penggunaan APD secara real-time di lingkungan IPAL.
Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk Prediksi Konversi Penjualan UMKM Shiroapparel Pada PlatformSocial Commerce DiTikTok Shop muhammad; Zhafir, Muhammad; Rukhiviyanti, Novi
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/5dbmw962

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan performa algoritmaLogistic Regression, Random Forest, dan XGBoost dalam memprediksi konversipenjualan UMKM Shiroapparel berdasarkan data interaksi pengguna, meliputi jumlahtayangan, keterlibatan, rasio klik, durasi tonton, dan aktivitas tambah ke keranjang.Penelitian menggunakan metode eksperimen komputasional dengan datasetterstruktur sebanyak 200 observasi yang disusun sesuai karakteristik riil perilakukonsumen TikTok Shop. Hasil menunjukkan bahwa model XGBoost memilikiperforma terbaik dengan akurasi 91,5%, mengungguli Random Forest (88,0%) danLogistic Regression (79,5%). Temuan ini menegaskan bahwa algoritma berbasisboosting lebih efektif dalam memodelkan pola non-linear pada perilaku konsumen diplatform social commerce. Penelitian ini memberikan rekomendasi bagi UMKMshiroapparel untuk mengadopsi model prediktif berbasis machine learning dalammendukung keputusan pemasaran digital.
Peran Customer Support dalam Incident Management untuk Kualitas Layanan sairoen, arie; Chairuddin
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/84s14005

Abstract

Kualitas layanan merupakan indikator utama dalam menilai keberhasilan organisasi dalam mempertahankan kepuasan pelanggan, khususnya pada layanan berbasis teknologi informasi. Dalam konteks tersebut, incident management memiliki peran penting dalam memastikan penanganan gangguan layanan secara cepat dan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh peran customer support dalam proses incident management terhadap kualitas layanan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei. Data dikumpulkan melalui kuesioner berbasis skala Likert yang disebarkan kepada responden yang pernah berinteraksi dengan customer support dalam penanganan insiden. Teknik analisis data meliputi uji validitas, uji reliabilitas, serta analisis regresi linear sederhana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa customer support berpengaruh positif dan signifikan terhadap kualitas layanan dengan nilai signifikansi 0,001 (<0,05). Kontribusi terbesar terlihat pada aspek responsiveness, reliability, dan kepuasan pelanggan. Temuan ini menegaskan bahwa optimalisasi peran customer support dalam incident management menjadi faktor strategis dalam meningkatkan kualitas layanan.
Design of Student Redeem Point Information System at Universitas Klabat using IoT Concept Mandias, Green Ferry; Tombeng, Marchel Thimoty
TeIKa Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Advent Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36342/f6tacm10

Abstract

This study presents the design of a web-based Student Redeem Point Information System at Universitas Klabat. The system is designed to automate the Sabbath point redemption process, where students compensate for missed worship services through assigned tasks. Previously managed manually, the process was time-consuming and error-prone. Using the Prototype development model and Firebase as the backend, the new system allows students to check their points, select tasks, and upload proof of work online. Village Deans and work assigners can monitor, assign, and verify student tasks through personalized dashboards. The system enhances flexibility and accessibility by being web-based, allowing access anytime and anywhere. Testing across different user roles—students, Village Deans, and work assigners—showed successful implementation of all key functionalities. This digital approach significantly reduces administrative workload, minimizes human error, and improves efficiency in managing spiritual accountability through structured digital documentation.

Page 21 of 21 | Total Record : 209

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2008 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 16 No 1 (2026): Jurnal TeIKa Vol 15 No 1 (2025): TEIKA - April 2025 Vol 15 No 2 (2025): Jurnal Vol 14 No 2 (2024): TeIKa: Oktober 2024 Vol 14 No 1 (2024): TeIKa: April 2024 Vol 13 No 02 (2023): TeIKa: Oktober 2023 Vol 13 No 01 (2023): TeIKa: April 2023 Vol 12 No 02 (2022): TeIKa: Oktober 2022 Vol 12 No 01 (2022): TeIKa: April 2022 Vol 11 No 2 (2021): TeIKa: Oktober 2021 Vol 11 No 1 (2021): TeIKa: April 2021 Vol 10 No 2 (2020): TeIKa: Oktober 2020 Vol 10 No 1 (2020): TeIKa: April 2020 Vol 9 No 2 (2019): TeIKa: Oktober 2019 Vol 9 No 1 (2019): TeIKa: April 2019 Vol 8 No 2 (2018): TeIKa : Oktober 2018 Vol 8 No 1 (2018): TeIKa : April 2018 Vol 7 No 2 (2017): Teika : Oktober 2017 Vol 7 No 1 (2017): TeIKa : April 2017 Vol 6 No 1 (2016): TeIKa : Desember 2016 Vol 5 No 2 (2013): TeIka Oktober 2013 Vol 5 No 1 (2013): Teika April 2013 Vol 4 No 1 (2011): TeIka Juni 2011 Vol 3 No 2 (2010): TeIka Desember 2010 Vol 3 No 1 (2010): TeIka Juni 2010 Vol 2 No 2 (2009): TeIka Desember 2009 Vol 2 No 1 (2009): TeIka Juni 2009 Vol 1 No 2 (2008): TeIka Desember 2008 Vol 1 No 1 (2008): TeIka Juni 2008 More Issue