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 547 Documents
 48   49   50   51   52 
Identifikasi Infeksi Penyakit Malaria Berdasarkan Citra Darah Menggunakan Convolutional Neural Network Zakiyyah, Adelia Fitriawati; Kusno, Murinto
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 2 (2022): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i2.22598

Abstract

Malaria merupakan penyakit yang disebabkan oleh nyamuk anopheles yang terindetifikasi parasit plasmodium. Penyebaran kasus malaria yang semakin meningkat dapat dihentikan apabila terdapat sistem atau metode diagnosa secara akurat dan cepat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeteksi sel darah merah yang terinfeksi malaria, untuk membantu tim kesehatan atau tim medis dalam mendiagnosa malaria dengan waktu yang lebih singkat serta menekan biaya peralatan medis serta mengurangi human error. Penelitian ini menggunakan convolutional neural network untuk mengklasifikasi citra sampel sel darah merah pasien positif malaria dan sampel sel darah normal. Tahapan penelitian dimulai dari identifikasi masalah, perumusan masalah, studi literatur, pengumpulan data di peroleh dari Kaggle.com dan NIH menggunakan kurang lebih 2000 data citra, spesifikasi kebutuhan, pengolahan data, perancangan model menggunakan arsitektur alexnet yang telah melalui proses reduksi dengan cara optimalisasi arsitektur CNN dan mencari kombinasi parameter yang menghasilkan nilai akurasi terbaik, implementasi menggunakan python, dan GUI flask serta pengujian performa sistem menggunakan akurasi dari confusion matrix. Hasil penelitian membuktikan pasien positif malaria dan pasien negatif malaria, menggunakan 80% data training serta 20% data testing dengan total dataset sebanyak 2000 data. Hasil akurasi sebesar 98% dan hasil uji validitas model menggukan data baru diluar data training dan testing didapatkan hasil akurasi sebesar 100%.  
Analisis dan Desain User Interface (UI) dan User Experience (UX) Aplikasi Borneojek Menggunakan Metode Evaluasi Heuristik Rosita, Rahmadita Indah; Fahana, Jefree
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 2 (2022): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i2.23545

Abstract

Borneojek merupakan layanan terkini yang dapat melayani transportasi bermotor, transportasi mobil, pemesanan makanan atau kuliner dan layanan belanja di kota Pangkalan Bun. Hasil wawancara bersama founder aplikasi Borneojek pada tahun 2021 sebanyak 70% pengguna menggunakan fitur kuliner dari aplikasi Borneojek. Untuk mengetahui bagaimana evaluasi dari aplikasi Borneojek dan mendapatkan rekomendasi perbaikan aplikasi Borneojek khususnya pada fitur kuliner maka dilakukan analisis dan desain user interface dan user experience aplikasi Borneojek. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode evaluasi heuristik. Dengan severity rating menjadi skala yang digunakan dalam menilai tingkat permasalahan dari 10 prinsip heuristik dan menggunakan 4 orang evaluator. Hasil penilitian ini yaitu masih ditemukannya 21 permasalahan usability dari 10 prinsip heuristik Nielsen oleh evaluator. Kemudian dilakukan pengembangan desain rekomendasi berupa prototype. Dari penilaian yang dihasilkan yaitu fitur kuliner aplikasi Borneojek menghasilkan nilai severity rating yang lebih besar dari nilai severity rating desain rekomendasi yang berarti desain rekomendasi yang telah dikembangkan sudah lebih baik karena semakin rendah nilai severity rating maka semakin sedikit permasalahan yang ada. 
Pengembangan Sistem Monitoring Kesehatan Jantung Tahan Noise Berbasis Sinyal EKG Winursito, Anggun
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 2 (2022): Juni
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i2.24153

Abstract

Penelitian mengenai sistem monitoring kesehatan jantung secara otomatis banyak dilakukan, namun masih belum menghasilkan output yang maksimal. Permasalahan utama dari penelitian yang sudah ada adalah akurasi sistem monitoring yang masih rendah terutama pada kondisi sinyal EKG yang mengandung noise. Pada penelitian ini dirancang sistem deteksi yang tahan noise melalui pengembangan algoritma kombinasi, serta dirancang prototipe hardware dan software sistem pelayanan bagi pasien dalam memonitoring kesehatan jantung. Algortima kombinasi menggunakan Wavelet dan Artificial Neural Network (ANN). Output sinyal hasil proses denoising dimasukkan dalam proses klasifikasi menggunakan ANN dan output deteksi berupa kondisi sinyal EKG yang menggambarkan keadaan jantung normal atau abnormal. Proses denoising dirancang menggunakan Wavelet dengan mengujicobaan beberapa tipe Wavelet Daubechies, Symlet, serta Coiflet pada sinyal EKG yang mengandung noise. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma kombinasi mampu memperbaiki performa sistem deteksi konvensional pada proses monitoring kesehatan jantung. Software monitoring serta prosedur pelayanan pasien juga dirancang berbasis website dan menggunakan teknologi internet of thngs.
Prediksi Dini Penyakit Preeklamsia Menggunakan Algoritma C4.5 Nurrohmah, Siti; Normawati, Dwi
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 3 (2022): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i3.24187

Abstract

Berdasarkan data Kemenkes RI tahun 2021menunjukkan angka kematian ibu tinggi yaitu lebih dari 4000 kasus setiap tahunnya dimana salah satu penyebabnya adalah preeklamsia. Pencegahan preeklamsia cukup sulit dikarenakan gejala utamanya belum diketahui pasti. Namun teknologi dapat digunakan untuk membantu pendeteksian preeklamsia. Penelitian ini bertujuan mendeteksi preeklamsia pada ibu hamil menggunakan algoritma C4.5. Tahapan pertama penelitian ini adalah melakukan studi literatur. Kemudian mengumpulkan data di RSKIA Sadewa Yogyakarta dan mengolahnya melalui tahapan preprocessing dengan melakukan seleksi data, transformasi data, membagi data menggunakan 10-fold cross validation. Selanjutnya data dianalisis menggunakan algorima C4.5 dan diimplementasikan ke dalam sistem. Penenelitian ini menggunakan data sebanyak 870 data dengan atribut pendidikan, pekerjaan, usia, usia kehamilan, tekanan darah, berat badan, jenis kehamilan, jumlah kelahiran, riwayat aborsi, riwayat persalinan, riwayat penyakit, dan proteinuria serta kelas klasifikasi negatif, preeklamsia ringan, dan preeklamsia berat. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem prediksi dini penyakit preeklamsia pada ibu hamil. Hasil pengujian menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa sistem prediksi mendapatkan nilai akurasi 81,38%, precision 78,37%, recall 79,69%, dan f1-score 78,73%. Hasil pengujian black box menunjukkan fungsi sistem dapat digunakan dengan baik.
Metode Z-Score untuk Menentukan Status Gizi Balita: Aplikasi Berbasis Android Ginting, Selvia Lorena Br; Ginting, Yogie Rinaldy; Diansyah, M. Adi
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 3 (2022): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i3.24566

Abstract

Malnutrisi adalah masalah umum pada pasien anak dengan penyakit kronis, dan bayi berada pada peningkatan risiko karena percepatan pertumbuhan dan perkembangan otak. Sekitar 45% dari semua kematian anak secara globa disebabkan oleh Malnutrisi anak (kurang gizi) dan diseluruh dunia sekitar 20 juta anak dibawah usia 5 tahun terdeteksi kekurangan gizi parah, membuat mereka sangat rentan terhadap penyakit dan kematian dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi prediksi gizi agar para orang tua dapat dengan mudah memeriksa status gizi anak. Penelitian ini menggunakan metode penelitian waterfall dalam mengembangkan aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata 88% pengguna memahami informasi dari aplikasi sehingga aplikasi dapat digunakan untuk penggunanya.
Analisis Pola Asosiasi Judul Artikel Publikasi Berdasarkan Data Google Scholar Menggunakan Algoritma Apriori Ulumiyah, Iftitah Dwi; Yuliansyah, Herman
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 3 (2022): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i3.24818

Abstract

Diseminasi hasil publikasi adalah salah satu tugas wajib yang dimiliki oleh dosen Universitas Ahmad Dahlan dengan menghasilkan berbagai macam judul artikel publikasi. Namun permasalahannya adalah artikel tersebut belum diketahui analisis pola pasangan kata yang sering dipasangkan bersamaan. Penelitian ini bertujuan untuk mencari pola pasangan kata dari judul artikel publikasi dengan algoritma Apriori. Penelitian ini dilakukan dengan empat tahapan. Tahapan pertama adalah dengan mengkaji penelitan terdahulu, mengumpulkan data serta menganalisis. Tahap kedua adalah melakukan crawling data artikel publikasi dari Google Scholar. Data judul publikasi yang telah diperoleh dilakukan text preprocessing untuk menghasilkan data yang relevan dalam tahap ketiga. Kemudian melakukan pencarian aturan asosiasi pola pasangan kata menggunakan algoritma Apriori dengan menentukan nilai confidence dan support berdasarkan data yang telah melalui tahap text preprocessing. Dalam penelitian ini menggunakan data judul artikel publikasi dengan jumlah sebanyak 476 data. Berdasarkan 10 kali percobaan yang dilakukan dengan menggunakan nilai support  dan confidence yang berbeda, maka diperoleh hasil rules terbanyak dan memungkinkan untuk dianalisa adalah sebanyak 23 rules dengan nilai tertinggi untuk support, confidence dan lift ratio adalah 13%, 88% dan 12.62, masing-masing.
Protokol L2TP dan IPsec Sebagai Keamanan Jaringan Pada Dinas Kominfotik Sumatera Barat Laksamana, Ridho; Naf'an, Emil; Mandala, Eka Praja Wiyata
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 3 (2022): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i3.25178

Abstract

Beberapa masalah muncul pada beberapa perusahaan-perusahaan baik itu dalam skala besar maupun skala kecil. Adapun dari berbagai macam masalah yang terjadi, salah satunya adalah masalah keamanan jaringan komputer. Pada Kantor Dinas Komunikasi, Informatika dan Statistik Sumatera Barat terdapat masalah keamanan jaringan, salah satunya masalah yang sering terjadi yaitu serangan dari berbagai macam malware. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut ialah dengan menggunakan teknologi keamanan jaringan VPN (Virtual Private Network) dengan metode L2TP (Layer 2 Tunneling Protocol) dan metode IPSec (Internet Protocol Security) yang akan digunakan sebagai alternatif keamanan jaringan untuk meningkatkan keamanan pertukaran data perusahaan. Penelitian ini membuat jaringan private dengan menggunakan IP publik yang dikonfigurasikan pada mikrotik dan konfigurasi dibuat untuk meminimalkan biaya dan waktu implementasi. Protokol L2TP (Layer 2 Tunneling Protocol) dan IPSec (IP Security) mampu mengatasi serangan DDoS attack sehingga server tidak mudah down saat terindikasi serangan.
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Makanan Pada Kulit Berjerawat Menggunakan Metode Certainty Factor (CF) dan Weighted Product (WP) Kuncoro, Aditya Pramudita; Jones, Anna Hendri Soleliza
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 3 (2022): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i3.25210

Abstract

Jerawat merupakan salah satu penyakit yang terjadi pada wajah dan memiliki tingkat keparahan yang berbeda. Jerawat banyak sekali faktor penyebabnya salah satunya merupakan makanan. Penelitian ini berfokus pada mendiagnosa jenis jerawat yang dialami serta tingkat keparahan jerawatnya dan memberikan alternatif berupa makanan yang dapat mengurangi jerawat.Penelitian ini menggunakan data yang di dapat melalui pakar kulit dan pakar gizi. Pengambilan data dilakukan dengan wawancara dan studi pustaka. Dari data yang di dapatkan oleh pakar kulit berupa data jerawat, gejalanya dan tingkat keparahan untuk di terapkan ke dalam sistem dengan menggunakan metode certainty factor. Serta data yang di dapatkan dari pakar gizi berupa data makanan yang dapat mengurangi jerawat yang akan diperingkatkan berdasarkan tingkat keparahan jerawat menggunakan metode weighted product.Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem berbasis website yang memiliki 2 fitur utama yaitu diagnosa jenis jerawat serta rekomendasi makanan. Poses pengujian sistem ini menggunakan 4 pengujiian yaitu System Usability Scale (SUS), Validitas, Expert judgment dan Blackbox. Pengujian System Usability Scale (SUS) dan uji validitas dilakukan oleh 20 responden yang sedang berjerawat memiliki gejala yang berbeda dengan mendapatkan skor 89% untuk uji SUS dan uji validitas 85% dari pakar kulit. Pengujian menggunakan expert judgment dilakukan oleh pakar gizi dan pakar kulit menghasilkan 1 butir pernyataan hasil 0,875, menghasilkan sistem yang memiliki validitas tinggi, 4 pertanyaan memiliki indeks 0,75 dan 6 pertanyaan memiliki indeks 0,625 menghasilkan sistem yang memiliki validitas sedang bagi pengguna.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kominfo Tentang Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) Menggunakan Metode Naive Bayes Meilawati, Noni; Winiarti, Sri
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 10 No. 3 (2022): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v10i3.25327

Abstract

Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo) membuat aturan baru, yaitu untuk setiap platform, aplikasi, dan web yang termasuk ke dalam Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) wajib untuk mendaftarkan diri kepada Kominfo menghindari pemblokiran. Pada tanggal 30 juli 2022 memblokir beberapa situs yaitu origin, paypal, steam dan lain-lain menjadi perbicangan di media sosial twitter menggunakan #BlokirKominfo untuk mengungkapkan berbagai opini dan keluh kesahnya. Pengumpulan data tweet tanggal 16 juli 2022- 06 Agustus 2022, data tweet diambil sebanyak 1500 data dengan tweet berbahasa Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Naive Bayes Merupakan salah satu algoritma machine learning yang penggunaannya mudah serta pemrosesannya memiliki waktu yang cepat dan mudah diimplementasikan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan menggunakan data tweet PSE menunjukan bahwa sentimen dari data tweet tersebut cenderung negatif, tweet yang mengandung sentimen negatif ada sebanyak 606 data, tweet sentimen positif ada 378 data dan sentimen netral sebanyak 213 data. Proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan 20% data testing dan 80% data training. Pengujian menggunakan confusion matrixakurasi sebesar 63%, precision 80%, recall 46% dan F-score 44%. 
Data Mining Pengelompokan Dataset Bus Biskita Di Kota Bogor Menggunakan Metode K-Means Permadi, Anjar
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 11 No. 3 (2023): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v11i3.25839

Abstract

Data mining merupakan proses penemuan informasi dengan mengidentifikasi pola dari dataset. Proses penemuan informasi tersebut dapat dilakukan dengan  metode pengelompokan data ke dalam beberapa kelompok dari sebuah dataset yang dalam data mining disebut metode clustering. Clustering merupakan proses mempartisi dataset menjadi beberapa subset atau kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik masing-masing data pada kelompok yang ada. Metode Clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means yang termasuk ke dalam golongan algoritma Partition Clustering. Metode ini juga sudah banyak digunakan dalam penyelesaian masalah terkait klasterisasi pejualan, kebakaran hutan, pertanian, transportasi, dan sebagainya. Pada penelitian digunakan algoritma k-means untuk mengelompokkan dataset bus Bisikita Bogor berdasarkan data yang diambil selama tahun 2022. Dalam melakukan proses mengubah dataset mentah menjadi suatu informasi yang bermanfaat, maka digunakan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Pada tahap awal akan dilakukan pembersihan data, selanjutnya dilakukan seleksi data, transformasi data, dan data mining dengan menggunakan perangkat lunak Rapidminer. Hasil pemodelan dievaluasi menggunakan instrumen Davies Bouldin Index (DBI). Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa algoritma K-Means dapat digunakan untuk mengelompokan dataset bus biskita. Yang nantinya bisa dimanfaatkan oleh perusahaan sebagai gambaran, penelitian juga ini bisa digunakan sebagai masukan bagi perusahaan/penyedia jasa.

Page 50 of 55 | Total Record : 547

 48   49   50   51   52 

Filter by Year

2013 2026


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