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
 50   51   52   53   54 
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.
Analisis dan Peningkatan Performa Log File Pada Server dengan Elk Stack Rafli, M Nerdi; Naf'an, Emil; Mandala, Eka Praja Wiyata
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 1 (2024): Februari
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i1.28235

Abstract

Komputer server adalah penyedia layanan dalam jaringan dan memastikan bahwa semua aktivitas komputasi dapat dicatat dan memiliki keluaran berupa file log. Berdasarkan pengamatan yang dilakukan pada sebuah kantor pemerintahan di Kota Padang teridentifikasi kesulitan mengolah file log dan masih memiliki banyak kekurangan dalam proses menganalisa log. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pengelolaan file log secara lengkap, seperti management log yang efektif untuk menampung masalah. Sistem yang diusulkan ini dapat mengevaluasi log jaringan berdasarkan fungsi untuk log management, log collection, log transformation, dan log file. Saat ini telah terdapat banyak alat yang digunakan dengan bermacam metode dalam mengumpulkan log dan menganalisis log untuk mendeteksi aktivitas jahat. Alat yang tersedia belum mengimplementasikan metode ELK Stack, yaitu kombinasi dari Elasticsearch, Logstash, dan Kibana. Arsitektur ELK ini menarik untuk diimplementasikan karena dapat membangun pembaruan yang lebih tertata dengan sedikit usaha dan fungsionalitas yang didapat lebih akurat. Dengan penerapan manajemen log ini, seorang administrator dapat membaca log, meningkatkan performa log file, mengidentifikasi masalah pada server, dan menganalisis pelaporan secara lebih mudah
Identifikasi Struktur Mikro Citra Kulit Semangka Berbasis Metode Threshold Untuk Presentase Kematangan Suhaimi, Akhmad; Norrahmah, Athaya; Halim, Nur
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.v11i3.28277

Abstract

Adanya kesamaan tekstur kulit buah semangka yang matang dengan yang belum matang mengakibatkan kesulitan dalam mengidentifikasi buah semangka, menyebabkan penilaian kematangan buah semangka berbeda dari satu orang dengan orang yang lainnya. Dengan menggunakan metode ambang batas, penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi mendalam tentang bagaimana proses kematangan dapat dijelaskan melalui citra kulit semangka. Metode penelitian terdiri dari 3 tahap, preporocessing adalah citra RGB di konversi menjadi citra greyscale, selanjutnya melakukan reduksi noise menggunakan Median Filter pada citra hasil konvesi greyscale. Setelah itu menggunakan Otsu Thresholding yang telah melewati tahapan eduksi noise dengan disegmentasi Median Filter. Tahap pertama, yaitu preprocessing, dimulai dengan mengubah citra dari format RGB menjadi citra greyscale. Selanjutnya melibatkan reduksi kebisingan menggunakan Median Filter pada citra greyscale hasil konversi. Mengurangi gangguan dan ketidaksempurnaan pada citra, Terakhir melibatkan penggunaan Otsu Thresholding, yang merupakan teknik segmentasi, untuk memisahkan atau mengidentifikasi area kulit semangka dalam citra yang telah melewati tahapan pengurangan kebisingan. Berdasarkan hasil penelitian persentase kematangan kulit semangka sebesar 72,08%. Hal ini menunjukkan bahwa metode yang digunakan dalam analisis citra berhasil dalam menentukan tingkat kematangan buah secara relatif akurat
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%.
A Hybrid FCM-PSO-ANFIS Model for Predicting Student Academic Performance Eguavoen, Victor Osasu; Nwelih, Emmanuel
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 3 (2024): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i3.29519

Abstract

This study introduces a novel hybrid soft-computing model integrating Fuzzy C-Means (FCM) clustering, Particle Swarm Optimization (PSO), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) to enhance student academic performance prediction in higher education. We developed a hybrid FCM-PSO-ANFIS model using a comprehensive dataset encompassing pre-admission data, academic constraints, and student performance records. The model's performance was evaluated against standard ANFIS and Genetic Algorithm-optimized ANFIS using multiple error metrics. The proposed PSO-optimized ANFIS model demonstrated superior performance, achieving the lowest error metrics in both training (MSE: 0.16667, RMSE: 0.40826) and testing (MSE: 0.19748, RMSE: 0.44439) phases. Comparative analysis showed that our model outperformed standard ANFIS and GA-optimized ANFIS in terms of prediction accuracy and generalization capability. The hybrid FCM-PSO-ANFIS model offers a robust, adaptive tool for early identification of at-risk students, enabling timely interventions and personalized learning approaches. This research contributes to improving educational outcomes and retention rates in higher education institutions by providing more accurate and reliable predictions of student performance. Future work should focus on enhancing model interpretability, addressing computational complexity, and exploring applications in diverse educational contexts.
Pengenalan Wajah Berdasarkan Emosi Manusia Menggunakan SOM (Self Organizing Map) Selan, Frederikus Wanforsan Reynaldy; Owa, Frederikus Mantolda Dede; Kaesmetan, Yampi R
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 3 (2024): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i3.28620

Abstract

Identifikasi melalui password atau kartu rentan terhadap lupa dan pencurian, menyebabkan keamanan yang kurang efektif. Sistem identifikasi biometrik, terutama berbasis ekspresi wajah, menjanjikan solusi lebih baik. Namun, tantangan seperti variabilitas ekspresi dan kondisi pencahayaan membatasi efisiensi. Penelitian ini mengusulkan penggunaan Self Organising Map (SOM) untuk mengatasi kendala tersebut. Meskipun telah ada penelitian sebelumnya, penggabungan pengenalan wajah dan emosi dengan SOM masih terbatas. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem pengenalan wajah berdasarkan emosi manusia menggunakan pendekatan SOM. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan keamanan dan kenyamanan tetapi juga membuka peluang baru dalam interaksi manusia dan mesin, pengawasan keamanan, dan pengembangan teknologi sehari-hari. Dengan mengatasi keterbatasan identifikasi konvensional, penelitian ini memperluas potensi teknologi biometrik
Pengenalan Makanan Khas Daerah Riau Dengan Augmented Reality Berbasis Android Septiani, Elsty Awalia; Ika Arfiani
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 12 No. 3 (2024): Oktober
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v12i3.30009

Abstract

Indonesia adalah negara dengan kekayaan sumber daya alam dan budaya yang melimpah, keberagaman budaya membuat selera dan ciri khas berbeda disetiap daerah. Salah satu produk dari budaya adalah makanan tradisional. Seiring dengan perkembangan yang semakin modern, perubahan gaya hidup, gencarnya promosi makanan asing, kondisi makanan tradisional yang belum mampu menarik minat karena segi penyediaan dan pengolahan yang kurang praktis sehingga masyarakat khususnya remaja-remaja menjadi kurang wawasan atau pengetahuan akan makanan tradisional apalagi didaerah Riau. Hal ini menjadikan kurangnya minat mereka untuk mempelajari budaya Indonesia khususnya makanan tradisional dan lebih tertarik dengan budaya asing salah satu contohnya adalah menggemari fast food daripada makanan tradisional. Untuk itu penelitian ini diadakan agar masyarakat bisa menambah ilmu pengetahuannya tentang makanan tradisional melalui aplikasi augmented reality pengenalan makanan tradisional Riau. Penelitian ini menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) untuk menghasilkan aplikasi augmented reality pengenalan makanan tradisional Riau. Pengambilan data dilakukan dengan Teknik studi kepustakaan,wawancara dan penyebaran kuisioner kepada 21 masyarakat Riau. Hasil penelitian ini adalah augmented reality dapat menampilkan objek makanan tradisional kedalam bentuk tiga dimensi sederhana yang dapat dilihat secara menyeluruh dan dapat digunakan secara efektif dalam menambah ilmu pengetahuan tentang makanan tradisional Riau dan membuat marker dalam bentuk gambar lebih menarik dari hanya marker hitam putih.
Pemodelan Aset Game Spirit Call’s sebagai Media Pembelajaran Sejarah Budaya Indonesia dengan Game Development Life Cycle Falah, Muhammad Ikhsan Nur; Robiin, Bambang
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Vol. 13 No. 1 (2025): Februari
Publisher : Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jstie.v13i1.28600

Abstract

Game edukasi spirit call’s ber-genre historical dan puzzle yang diadaptasi dari novel berjudul Maz Havelaar. Salah satu permasalahan dalam menyusun game edukasi adalah penyusunan aset yang berkualitas dan atraktif sehingga mempengaruhi daya tarik visual, meningkatkan pengalaman bermain, serta memicu reaksi emosional dari pemain. Penelitian ini bertujuan menyusun aset 3 dimensi (3D) game edukasi spirit call’s. Metode penelitian untuk menyusun aset game edukasi adalah Game Development Life Cycle (GDLC) yang terdiri dari initiation, pre-production, production, testing, dan release. Penelitian ini telah berhasil menyusun aset pada game edukasi spirit call’s yang memiliki kesesuaian dan kelayakan berdasarkan alpha test dan uji kualitas pemodelan. Hasil alpha test oleh 2 responden mengidentifikasi 95,38% menyampaikan sangat setuju dan setuju dengan luaran penelitian. Hasil pengujian lain terkait kualitas model oleh guru sejarah selaku pihak ahli mengidentifikasi 99% nilai sangat setuju dan setuju. Seluruh capaian penelitian ini berpotensi dilanjutkan dalam bentuk pengembangan suatu produk akhir berupa game edukasi spirit call’s.

Page 52 of 55 | Total Record : 547

 50   51   52   53   54 

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