cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fitri Indra Indikawati
Contact Email
fitri.indikawati@tif.uad.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jurnalsarjana@tif.uad.ac.id
Editorial Address
Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta 55191
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Jurnal Sarjana Teknik Informatika
Published by Universitas Ahmad Dahlan
ISSN : 23385197     EISSN : 28093399     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal) adalah jurnal online ditujukan sebagai sarana publikasi dari makalah yang disarikan dari hasil penelitian mahasiswa Teknik Informatika. Focus and Scope: Rekayasa Perangkat Lunak (Software Engineering) Pengetahuan dan Data Mining (Data Mining) Teknologi Multimedia (Multimedia Technologies) Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligents) Grafika Komputer (Computer Graphics) Sistem Informasi (Information Systems)
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 10 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 12 No. 2 (2024): Juni" : 10 Documents clear
Analisis Keamanan Pesan Text Menggunakan Kriptografi Hybrid CBC dan RC 4 Haz, Aslamadin Alvian; Mushlihudin, Mushlihudin
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.26334

Abstract

Algoritma CBC banyak digunakan untuk mengamankan pesan berbasis teks, contohnya record database dan enkripsi pesan/file berbasis teks. Algoritma RC4 banyak diimplementaskan untuk protokol SSL, WPA, enkripsi citra digital, enkripsi file/pesan, pengamanan smart card, dan enkripsi database. Algoritma CBC memiliki kekurangan pada kunci yang digunakan untuk enkripsi setiap block sama sehingga memungkinkan terjadinya cipherteks yang berulang dan algoritma RC4 memiliki kekurangan pada array S yang dapat berulang jika kunci yang dimasukan memiliki karakter yang berulang sehingga menghasilkan nilai permutasi yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk mengkombinasikan algoritma CBC dan RC4 untuk mengamankan pesan pada file dengan format *.txt. Kombinasi algoritma akan diimplementasikan kedalam aplikasi enkripsi dan dekripsi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP. Hasil dari penelitian ini yaitu algoritma kombinasi CBC dan RC4 dapat diimplementasikan dan berjalan dengan baik pada aplikasi berbasis web. Proses enkripsi dan dekripsi dapat dilakukan dengan baik, kecuali terhadap karakter dengan kode extended ASCII antara 128 – 255 tidak dapat dikembalikan seperti semulai ketika didekripsi. Jumlah karakter pada file berpengaruh terhadap running time enkripsi dan dekripsi. Hasil pengujian avalanche effect mendapat nilai antara 45% - 48%. Pesan pada file yang telah terenkripsi tidak dapat terbaca karena sudah teracak dan sangat sulit dimengerti.
Analisis Pengelompokan Penjualan Produk Silver Jewelry Pada CV. Borobudur Silver Menggunakan Metode Algoritma K-Means nurfahrani, Nurfahrani; Rosyda, Miftahurrahma
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28209

Abstract

CV. Borobudur Silver adalah perusahaan di Yogyakarta yang bergerak di bergerak di bidang perdagangan perhiasan perak. Masalah yang masih terjadi pada toko adalah peningkatan permintaan suatu produk dari pelanggan tetapi toko tidak mampu memenuhi karena stok produk tidak tersedia. Hal tersebut terjadi karena kurang pemahaman terkait pola penjualan sehingga penyediaan stok produk tidak efisien. Oleh karena itu, dibutuhkan pengetahuan terkait pola penjualan dengan dilakukan pengelompokan data berdasarkan tingkat penjualan. Pengelompokan dapat dilakukan menggunakan metode clustering data mining dengan menerapkan algoritma k-means. Penelitian ini dimulai dengan tahap pembersihan data, penentuan nilai k dengan metode elbow, implementasi dengan algoritma k-means, dan pengujian dengan metode silhouette coefficient. Proses analisis menggunakan 526 data transaksi produk dari bulan Oktober sampai Desember tahun 2022. Pengelompokan Oktober, cluster tertinggi didominasi produk gelang kaki, cluster sedang didominasi produk anting, dan cluster rendah didominasi produk gelag tangan dengan hasil pengujian kualitas cluster sebesar 0,685. Pengelompokan November, untuk cluster tertinggi didominasi cincin, cluster sedang didominasi produk kalung, dan cluster rendah didominasi produk anting dengan hasil pengujian kualitas cluster sebesar 0,898. Pengelompokan Desember, cluster tertinggi didominasi produk bros plated, cluster sedang didominasi produk gelang tangan, dan cluster rendah didominasi produk anting dengan hasil pengujian kualitas cluster sebesar 0,823.
Pengenalan Budaya Provinsi Jambi Dengan Virtual Reality Aditama, Yoga; Robiin, Bambang
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28583

Abstract

Budaya Jambi merupakan salah satu kekayaan yang dimiliki Indonesia, namun masih kurang dikenal oleh masyarakat luas. Globalisasi yang begitu cepat membuat budaya asing masuk ke Indonesia dengan sangat mudah, sehingga budaya lokal mengalami degradasi. Hasil kuesioner menunjukkan bahwa masih banyak masyarakat yang tidak mengetahui budaya Jambi, khususnya tarian, rumah, dan alat musik tradisional. Permasalahan ini memicu pengembangan solusi dalam bentuk media pengenalan yang lebih menarik, yang memanfaatkan teknologi virtual reality. Virtual reality merupakan sebuah teknologi yang dapat menciptakan replika lingkungan dan menciptakan emosional seakan-akan pengguna berada di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengenalkan budaya Jambi kepada masyarakat sehingga budaya Jambi dapat terjaga kelestariannya. Metode penelitian yang digunakan adalah kuesioner, studi literatur, dan observasi sebagai metode pengumpulan data serta metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) sebagai metode pengembangan perangkat lunak. Pengujian aplikasi menggunakan Black Box dan Single Ease Question(SEQ). Pengujian SEQ dilakukan bersama 15 responden menghasilkan nilai rata-rata 6.3 yang berarti aplikasi mudah untuk digunakan.
Segmentasi Citra Berdasarkan Kontur Tanah Menggunakan PCA Afi, Stenli; Baru, Florianus; Kaesmetan, Y.R.
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28604

Abstract

Segmentasi citra berperan penting dalam pemrosesan citra untuk pemetaan tanah, analisis lingkungan, dan aplikasi lainnya. Dalam konteks segmentasi citra berdasarkan kontur tanah, kami mengusulkan pendekatan yang memanfaatkan Analisis Komponen Utama (PCA) untuk memisahkan wilayah tanah dari latar belakang citra. Metode ini bertujuan untuk mengekstraksi fitur-fitur utama dari citra yang mencerminkan variasi intensitas piksel yang signifikan, dengan fokus pada kontur tanah. Langkah-langkah metodologi meliputi pra-pemrosesan citra, seperti normalisasi intensitas, perhitungan komponen utama, seleksi fitur, dan segmentasi berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Penggunaan PCA membantu mengatasi masalah dimensi tinggi dalam citra dan memungkinkan ekstraksi informasi yang relevan dengan lebih efisien. Metode ini memiliki potensi aplikasi yang luas dalam pemetaan tanah untuk pertanian presisi, pemantauan lingkungan, dan analisis geologi. Kami mengevaluasi kinerja pendekatan ini menggunakan data citra tanah yang relevan, dan hasil eksperimen menunjukkan keefektifan dan keandalannya dalam memisahkan kontur tanah dari latar belakang citra dengan akurasi yang memuaskan.
Sentiment Analysis of Hate Speech in Lombok News Using the Support Vector Machine (SVM) Algorithm Dinata, Imam; Rasikhun, Hady; Rizkillah, Muhammad
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28984

Abstract

Berita online telah menjadi kebutuhan mendasar di kalangan masyarakat umum. Berita online juga berpotensi dapat merugikan masyarakat online atau netizen melalui tidak terkendali komentar atau opini mengenai penyebaran berita yang bersifat negatif. Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode pada machine learning yang dapat menentukan tingkat sentimen dari komentar negatif atau positif. Metode SVM terdapat beberapa tahapan yaitu cleansing, tokenizing, emojis, stopword, dan stemming. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen hate speech pada berita di Lombok dengan metode SVM. Hasil pengujian pada data latih menggunakan metode SVM memberikan tingkat akurasi sebesar 81%.
Analisis Keamanan Pesan Text Menggunakan Kriptografi Hybrid CBC dan RC 4 Haz, Aslamadin Alvian; Mushlihudin, Mushlihudin
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.26334

Abstract

Algoritma CBC banyak digunakan untuk mengamankan pesan berbasis teks, contohnya record database dan enkripsi pesan/file berbasis teks. Algoritma RC4 banyak diimplementaskan untuk protokol SSL, WPA, enkripsi citra digital, enkripsi file/pesan, pengamanan smart card, dan enkripsi database. Algoritma CBC memiliki kekurangan pada kunci yang digunakan untuk enkripsi setiap block sama sehingga memungkinkan terjadinya cipherteks yang berulang dan algoritma RC4 memiliki kekurangan pada array S yang dapat berulang jika kunci yang dimasukan memiliki karakter yang berulang sehingga menghasilkan nilai permutasi yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk mengkombinasikan algoritma CBC dan RC4 untuk mengamankan pesan pada file dengan format *.txt. Kombinasi algoritma akan diimplementasikan kedalam aplikasi enkripsi dan dekripsi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP. Hasil dari penelitian ini yaitu algoritma kombinasi CBC dan RC4 dapat diimplementasikan dan berjalan dengan baik pada aplikasi berbasis web. Proses enkripsi dan dekripsi dapat dilakukan dengan baik, kecuali terhadap karakter dengan kode extended ASCII antara 128 – 255 tidak dapat dikembalikan seperti semulai ketika didekripsi. Jumlah karakter pada file berpengaruh terhadap running time enkripsi dan dekripsi. Hasil pengujian avalanche effect mendapat nilai antara 45% - 48%. Pesan pada file yang telah terenkripsi tidak dapat terbaca karena sudah teracak dan sangat sulit dimengerti.
Analisis Pengelompokan Penjualan Produk Silver Jewelry Pada CV. Borobudur Silver Menggunakan Metode Algoritma K-Means nurfahrani, Nurfahrani; Rosyda, Miftahurrahma
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28209

Abstract

CV. Borobudur Silver adalah perusahaan di Yogyakarta yang bergerak di bergerak di bidang perdagangan perhiasan perak. Masalah yang masih terjadi pada toko adalah peningkatan permintaan suatu produk dari pelanggan tetapi toko tidak mampu memenuhi karena stok produk tidak tersedia. Hal tersebut terjadi karena kurang pemahaman terkait pola penjualan sehingga penyediaan stok produk tidak efisien. Oleh karena itu, dibutuhkan pengetahuan terkait pola penjualan dengan dilakukan pengelompokan data berdasarkan tingkat penjualan. Pengelompokan dapat dilakukan menggunakan metode clustering data mining dengan menerapkan algoritma k-means. Penelitian ini dimulai dengan tahap pembersihan data, penentuan nilai k dengan metode elbow, implementasi dengan algoritma k-means, dan pengujian dengan metode silhouette coefficient. Proses analisis menggunakan 526 data transaksi produk dari bulan Oktober sampai Desember tahun 2022. Pengelompokan Oktober, cluster tertinggi didominasi produk gelang kaki, cluster sedang didominasi produk anting, dan cluster rendah didominasi produk gelag tangan dengan hasil pengujian kualitas cluster sebesar 0,685. Pengelompokan November, untuk cluster tertinggi didominasi cincin, cluster sedang didominasi produk kalung, dan cluster rendah didominasi produk anting dengan hasil pengujian kualitas cluster sebesar 0,898. Pengelompokan Desember, cluster tertinggi didominasi produk bros plated, cluster sedang didominasi produk gelang tangan, dan cluster rendah didominasi produk anting dengan hasil pengujian kualitas cluster sebesar 0,823.
Pengenalan Budaya Provinsi Jambi Dengan Virtual Reality Aditama, Yoga; Robiin, Bambang
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28583

Abstract

Budaya Jambi merupakan salah satu kekayaan yang dimiliki Indonesia, namun masih kurang dikenal oleh masyarakat luas. Globalisasi yang begitu cepat membuat budaya asing masuk ke Indonesia dengan sangat mudah, sehingga budaya lokal mengalami degradasi. Hasil kuesioner menunjukkan bahwa masih banyak masyarakat yang tidak mengetahui budaya Jambi, khususnya tarian, rumah, dan alat musik tradisional. Permasalahan ini memicu pengembangan solusi dalam bentuk media pengenalan yang lebih menarik, yang memanfaatkan teknologi virtual reality. Virtual reality merupakan sebuah teknologi yang dapat menciptakan replika lingkungan dan menciptakan emosional seakan-akan pengguna berada di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengenalkan budaya Jambi kepada masyarakat sehingga budaya Jambi dapat terjaga kelestariannya. Metode penelitian yang digunakan adalah kuesioner, studi literatur, dan observasi sebagai metode pengumpulan data serta metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) sebagai metode pengembangan perangkat lunak. Pengujian aplikasi menggunakan Black Box dan Single Ease Question(SEQ). Pengujian SEQ dilakukan bersama 15 responden menghasilkan nilai rata-rata 6.3 yang berarti aplikasi mudah untuk digunakan.
Segmentasi Citra Berdasarkan Kontur Tanah Menggunakan PCA Afi, Stenli; Baru, Florianus; Kaesmetan, Y.R.
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28604

Abstract

Segmentasi citra berperan penting dalam pemrosesan citra untuk pemetaan tanah, analisis lingkungan, dan aplikasi lainnya. Dalam konteks segmentasi citra berdasarkan kontur tanah, kami mengusulkan pendekatan yang memanfaatkan Analisis Komponen Utama (PCA) untuk memisahkan wilayah tanah dari latar belakang citra. Metode ini bertujuan untuk mengekstraksi fitur-fitur utama dari citra yang mencerminkan variasi intensitas piksel yang signifikan, dengan fokus pada kontur tanah. Langkah-langkah metodologi meliputi pra-pemrosesan citra, seperti normalisasi intensitas, perhitungan komponen utama, seleksi fitur, dan segmentasi berdasarkan kriteria yang ditetapkan. Penggunaan PCA membantu mengatasi masalah dimensi tinggi dalam citra dan memungkinkan ekstraksi informasi yang relevan dengan lebih efisien. Metode ini memiliki potensi aplikasi yang luas dalam pemetaan tanah untuk pertanian presisi, pemantauan lingkungan, dan analisis geologi. Kami mengevaluasi kinerja pendekatan ini menggunakan data citra tanah yang relevan, dan hasil eksperimen menunjukkan keefektifan dan keandalannya dalam memisahkan kontur tanah dari latar belakang citra dengan akurasi yang memuaskan.
Sentiment Analysis of Hate Speech in Lombok News Using the Support Vector Machine (SVM) Algorithm Dinata, Imam; Rasikhun, Hady; Rizkillah, Muhammad
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 2 (2024): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i2.28984

Abstract

Berita online telah menjadi kebutuhan mendasar di kalangan masyarakat umum. Berita online juga berpotensi dapat merugikan masyarakat online atau netizen melalui tidak terkendali komentar atau opini mengenai penyebaran berita yang bersifat negatif. Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode pada machine learning yang dapat menentukan tingkat sentimen dari komentar negatif atau positif. Metode SVM terdapat beberapa tahapan yaitu cleansing, tokenizing, emojis, stopword, dan stemming. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen hate speech pada berita di Lombok dengan metode SVM. Hasil pengujian pada data latih menggunakan metode SVM memberikan tingkat akurasi sebesar 81%.

Page 1 of 1 | Total Record : 10

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 1 (2026): Februari Vol. 13 No. 3 (2025): Oktober Vol. 13 No. 2``` (2025): Juni Vol. 13 No. 1 (2025): Februari Vol. 12 No. 3 (2024): Oktober Vol. 12 No. 2 (2024): Juni Vol 12, No 2 (2024): Juni Vol 12, No 1 (2024): Februari Vol. 12 No. 1 (2024): Februari Vol 11, No 3 (2023): Oktober Vol. 11 No. 3 (2023): Oktober Vol. 11 No. 2 (2023): Juni Vol 11, No 2 (2023): Juni Vol. 11 No. 1 (2023): Februari Vol 11, No 1 (2023): Februari Vol. 10 No. 3 (2022): Oktober Vol 10, No 3 (2022): Oktober Vol 10, No 2 (2022): Juni Vol. 10 No. 2 (2022): Juni Vol 10, No 1 (2022): Februari Vol. 10 No. 1 (2022): Februari Vol 9, No 3 (2021): Oktober Vol. 9 No. 3 (2021): Oktober Vol. 9 No. 2 (2021): Juni Vol 9, No 2 (2021): Juni Vol 9, No 1 (2021): Februari Vol. 9 No. 1 (2021): Februari Vol 8, No 3 (2020): Oktober Vol. 8 No. 3 (2020): Oktober Vol 8, No 2 (2020): Juni Vol. 8 No. 2 (2020): Juni Vol. 8 No. 1 (2020): Februari Vol 8, No 1 (2020): Februari Vol 7, No 3 (2019): Oktober Vol 7, No 2 (2019): Juni Vol 7, No 1 (2019): Februari Vol 6, No 3 (2018): Oktober Vol 6, No 2 (2018): Juni Vol 6, No 1 (2018): Februari Vol 5, No 3 (2017): Oktober Vol 5, No 2 (2017): Juni Vol 5, No 1 (2017): Februari Vol 4, No 3 (2016): Oktober Vol 4, No 2 (2016): Juni Vol 4, No 1 (2016): Februari Vol 3, No 3 (2015): Oktober Vol 3, No 2 (2015): Juni Vol 3, No 1 (2015): Februari Vol 2, No 3 (2014): Oktober Vol 2, No 2 (2014): Juni Vol 2, No 1 (2014): Februari Vol 1, No 2 (2013): Oktober Vol 1, No 1 (2013): Juni More Issue