cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agung Setia Budi
Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id
Phone
+62341-577911
Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id
Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 23557699     EISSN : 25286579     DOI : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya (UB), Malang sejak tahun 2014. JTIIK memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. JTIIK berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti. JTIIK di akreditasi oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia Nomor: 36/E/KPT/2019 yang berlaku sampai dengan Volume 11 Nomor 2 Tahun 2024.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 25 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 11 No 4: Agustus 2024" : 25 Documents clear
Aplikasi Resep Makanan Bergizi Membantu Pencegahan Stunting Menggunakan Metodologi Agile Framework Scrum Setiawan, Ridwan; Mulyani, Asri; Ramdan, Galih Muhammad; Roji, Fikri Fahru
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148384

Abstract

Kementerian Kesehatan RI menyebutkan bahwa 1 dari 3 anak di Indonesia menderita stunting. Pola makan anak dapat menjadi salah satu faktor penyebab langsung yang bisa berdampak pada stunting. Permasalahan yang terjadi adalah kurangnya pengetahuan ibu terhadap stunting dan gizi anak serta bagaimana memberikan makanan yang bergizi kepada anaknya. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi resep makanan yang disertai informasi nilai gizi untuk balita. Penelitian ini menggunakan metodologi Agile dengan framework Scrum dengan penggunaan aplikasi Github Project sebagai alat pemantau aktivitas selama pelaksanaan proyek pembangunan aplikasi. Aplikasi dibangun dalam platform mobile menggunakan bahasa Dart dan framework Flutter. Temuan utama dari penelitian ini adalah aplikasi yang dapat meningkatkan pengetahuan ibu mengenai stunting dan gizi anak yang sesuai dengan rekomendasi Kementerian Kesehatan RI dan UNICEF serta memberikan kemudahan dalam penyesuaian perangkat lunak ketika terjadi perubahan kebutuhan selama pengembangan. Pengujian menunjukkan aplikasi berjalan dengan baik sesuai test case dan selesai tepat waktu dengan total 487 jam setara 61 hari kerja. Aplikasi ini menyajikan dan menyimpan resep makanan bergizi, menghitung status gizi balita, serta menyediakan informasi tentang isu stunting dan kalkulator stunting.   Abstract   The Indonesian Ministry of Health states that 1 in 3 children in Indonesia suffer from stunting. A child's diet can be one of the direct causative factors that impact stunting. The issue at hand is the lack of maternal knowledge regarding stunting and child nutrition, as well as how to provide nutritious food to their children. Based on this, the aim of this study is to develop a recipe application that includes nutritional information for toddlers. This research employs the Agile methodology with the Scrum framework, utilizing the GitHub Project application as a tool for monitoring activities during the application development project. The application was built on a mobile platform using the Dart language and the Flutter framework. The main finding of this study is an application that can enhance mothers' knowledge about stunting and child nutrition, in accordance with the recommendations of the Indonesian Ministry of Health and UNICEF, while also providing ease in software adjustment when changes in requirements occur during development. Testing showed that the application performed well according to test cases and was completed on time, with a total of 487 hours equivalent to 61 working days. The application presents and stores nutritious food recipes, calculates the nutritional status of toddlers, and provides information on stunting issues and a stunting calculator.
Implementasi Protokol Aodv Menggunakan Esp-Now Pada Wireless Sensor Network Berbasis ESP32 Sholicha, Nanda Amaliatus; Budi, Agung Setia
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148398

Abstract

Di era Internet of Things (IoT) yang semakin berkembang, Wireless Sensor Network (WSN) berperan penting dalam menghubungkan perangkat, memfasilitasi pertukaran data, dan menghemat sumber daya. Namun, WSN masih menghadapi tantangan operasional, seperti pengumpulan data sensor yang luas, operasional dengan energi terbatas, dan adaptasi dengan dinamika lingkungan yang berubah. Penelitian ini mengkaji implementasi protokol Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) bersama ESP-NOW pada mikrokontroler ESP32, dengan tujuan utama meningkatkan efisiensi operasional WSN. Metode pengujian yang digunakan melibatkan pengujian dalam berbagai kondisi WSN, baik untuk node statis maupun dinamis, di lingkungan dengan dan tanpa hambatan fisik, untuk mengevaluasi kinerja AODV secara menyeluruh. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan komunikasi antar-node sebesar 86,6%, menandakan potensi signifikan dari integrasi ESP32 dan ESP-NOW dalam implementasi AODV di WSN. Penelitian ini penting karena membantu dalam mengatasi tantangan operasional dalam Wireless Sensor Network (WSN) yang merupakan bagian integral dari IoT, dan kontribusinya terletak pada pengembangan dan implementasi protokol AODV dengan ESP-NOW pada ESP32, yang berpotensi meningkatkan efisiensi dan adaptabilitas WSN, sehingga mendukung perkembangan dan peningkatan aplikasi IoT di masa depan.   Abstract   In the rapidly evolving era of the Internet of Things (IoT), Wireless Sensor Networks (WSN) play a crucial role in connecting devices, facilitating data exchange, and conserving resources. However, WSNs continue to face operational challenges, such as extensive sensor data collection, limited energy operation, and adaptation to changing environmental dynamics. This study examines the implementation of the Ad hoc On-Demand Distance Vector (AODV) protocol in conjunction with ESP-NOW on the ESP32 microcontroller, primarily aiming to enhance the operational efficiency of WSNs. The testing methodology employed involves trials under various WSN conditions, for both static and dynamic nodes, in environments with and without physical obstacles, to comprehensively evaluate the performance of AODV. The results show a successful inter-node communication rate of 86.6%, indicating the significant potential of integrating ESP32 and ESP-NOW in the AODV implementation within WSNs. This research is important as it helps in addressing the operational challenges in Wireless Sensor Networks (WSN), which are an integral part of IoT, and its contribution lies in the development and implementation of the AODV protocol with ESP-NOW on ESP32, which has the potential to enhance the efficiency and adaptability of WSNs, thereby supporting the development and improvement of IoT applications in the future.
Implementasi Algoritma Catboost Dan Shapley Additive Explanations (SHAP) Dalam Memprediksi Popularitas Game Indie Pada Platform Steam Syamkalla, Mohammad Teddy; Khomsah, Siti; Nur, Yohani Setya Rafika
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148503

Abstract

Meningkatnya popularitas game indie di pasar game mewajibkan para pengembang game indie bersaing untuk membuat game nya diminati oleh para pengguna dengan berbagai cara agar dapat meningkatkan potensi popularitasnya. Penelitian sebelumnya telah mencoba menggunakan algoritma logistic regression dan random forest untuk meramalkan popularitas game indie di platform Steam, namun hasil model menggunakan berbagai macam metode masih rendah. Selain itu masih belum memberikan pengetahuan yang cukup kepada pengembang tentang apa yang mempengaruhi popularitasnya.Karena data game indie yang diambil dari platform steam yang digunakan dalam studi ini memiliki tipe kategorikal dan non-linear, maka digunakan pendekatan lain dengan memanfaatkan Algoritma CatBoost yang dalam beberapa penelitian lain terbukti memiliki kinerja dan kemampuan yang lebih baik dalam menangani data kategorikal dan non-linear. Metode Shapley Additive Explanations (SHAP) juga digunakan untuk mengartikan kontribusi dan pengaruh dari setiap fitur terhadap hasil prediksi. Hasil evaluasi pada data game indie dari platform steam hasil scraping yang terdiri dari 52627 baris dan 11 fitur menunjukkan bahwa model CatBoost memiliki akurasi 81%, presisi 0.83, recall 0.77, F1-score 0.80 menunjukkan kemampuan model yang seimbang dalam membedakan kelas popularitas. Hal tersebut didukung dengan nilai AUC 0.88 dimana kurva cenderung mendekati 90 derajat. Metode SHAP mengungkapkan pengaruh fitur terhadap hasil prediksi. Keberadaan kategori steam trading cards, genre RPG dan kompartibel pada sistem operasi mac akan meningkatkan popularitas. Hal tersebut juga terjadi pada semakin tinggi harga dan achievements yang disediakan. Namun keberadaan genre casual akan mengurangi popularitas. Dengan hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pengembang indie dalam mengetahui faktor yang berkemungkinan mempengaruhi popularitas game mereka.   Abstract   The increasing popularity of indie games in the gaming market requires indie game developers to compete to make their games attractive to users in various ways in order to increase their potential popularity. Previous research has tried to use logistic regression and random forest algorithms to forecast the popularity of indie games on the Steam platform, However, the model results using various methods are still low. Since the indie game data taken from the steam platform used in this study is categorical and non-linear, another approach is used by utilizing the CatBoost Algorithm which in several other studies has proven to have better performance and ability in handling categorical and non-linear data. The Shapley Additive Explanations (SHAP) method is also used to interpret the contribution and influence of each feature to the prediction results. Evaluation results on indie game data from the steam platform scraping results consisting of 52627 rows and 11 features show that the CatBoost model has 81% accuracy, precision 0.83, recall 0.77, F1-score 0.80 indicating a balanced model ability in distinguishing popularity classes. This is supported by the AUC value of 0.88 where the curve tends to approach 90 degrees. The SHAP method reveals the influence of features on prediction results. The existence of steam trading cards category, RPG genre and compatibility on mac operating system will increase the popularity. This also happens with the higher prices and achievements provided. However, the presence of the casual genre will reduce popularity. With the results of this study, it is hoped that it can help indie developers in knowing the factors that are likely to affect the popularity of their games.
Pemilihan Strategi Implementasi Kesehatan Digital Pada Kelompok Pengambil Keputusan Menggunakan Metode Vikor Kusumadewi, Sri; Kurniawan, Rahadian
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148556

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memilih strategi implementasi kesehatan digital dengan menggunakan Multi-Attribute Decision Making (MADM). Penelitian diawali dengan melakukan pilot studi di Kelurahan Tirto Rahayu, Galur, Kulon Progo yang sudah terbukti sukses dalam implementasi kesehatan digital. Strategi yang ditawarkan menggunakan pendekatan organisasi dan manusia. Ada empat kriteria yang ditetapkan, yaitu faktor kolaborasi, kepemimpinan, tim, dan individu. Setiap kriteria terdiri dari 3–4 Sub Kriteria. Sebanyak 15 alternatif berupa strategi implementasi ditawarkan pada penelitian ini. Terdapat lima pengambil keputusan yang berpartisipasi untuk membangkitkan bobot kriteria. Matriks perbandingan berpasangan digunakan untuk memberikan pendapat. Setiap matriks diolah dengan menggunakan Modified Digital Logic (MDL) untuk mendapatkan bobot. Komposisi bobot dari lima pengambil keputusan dilakukan dengan rata-rata geometrik. Matriks keputusan diperoleh berdasarkan kajian literatur dan masukan dari para adopter di Tirto Rahayu. Selanjutnya digunakan metode VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) untuk mendapatkan strategi terbaik. Rekomendasi strategi ditetapkan dengan bantuan threshold (q) dimana alternatif strategi yang memiliki indeks Vikor ≥ q akan direkomendasikan sebagai strategi terpilih. Untuk memastikan bahwa Metode Vikor tepat diterapkan pada kasus ini, kami membandingkan dengan dua metode MADM lainnya yaitu Simple Additive Weighting (SAW), dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Vikor juga terbukti memiliki hasil yang baik dengan nilai q yang tinggi (q=0,85) jika dibandingkan dengan SAW dan TOPSIS. Vikor dan TOPSIS juga terbukti memiliki sensitivitas yang lebih baik dibandingkan dengan SAW. Pengetahuan tentang strategi implementasi kesehatan digital masih perlu dilengkapi. Oleh karena itu, penelitian lanjutan dengan melengkapi strategi sangat diperlukan untuk mendukung kesuksesan implementasi kesehatan digital ini.   Abstract   The objective of this study is to select a digital health implementation strategy through the use of Multi-Attribute Decision Making (MADM). A pilot study was conducted in Tirto Rahayu Village, Galur, Kulon Progo, where digital health was successfully implemented. The strategy proposed combines an organizational and humanistic approach. Four criteria are established: leadership, cooperation, collaboration, and individual factors. Each criterion is composed of three to four subcriteria. The study suggested a total of 15 implementation strategies as alternatives. Five decision-makers are involved in the process of determining the weights of the criteria. The opinions are expressed through a pairwise comparison matrix. Weights are obtained by processing each matrix using Modified Digital Logic (MDL). The geometric average was employed to determine the weight composition of the five decision-makers. The decision matrix was developed by incorporating the input of adopters at Tirto Rahayu and conducting a literature review. The VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) method is then used to determine the most effective strategy. The selected strategy is determined by a threshold (q), which selects alternative strategies with a Vikor index of ≥ q. In order ensure that the Vikor Method is suitable for this situation, we conducted a comparison with two other MADM methods: Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). In comparison to SAW and TOPSIS, Vikor was also demonstrated to produce excellent results with a comparatively high α value (q=0.85). Additionally, Vikor and TOPSIS have been proven with superior sensitivity in comparison to SAW. Nevertheless, strategies for the implementation of digital health knowledge must be accomplished. Consequently, additional research utilizing complementary strategies is required to facilitate the successful implementation of digital health.
Segmentasi Wilayah Terdampak Bencana Berdasarkan Fitur Geo-Posisi Sutedi, Ade; Julianto, Indri Tri; Fitriani, Leni
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148557

Abstract

Penelitian ini memperkenalkan prototipe aplikasi segmentasi wilayah terdampak bencana (DAS-Apps) untuk melakukan segmentasi wilayah terdampak bencana berdasarkan fitur latitude dan longitude (geo-posisi). Aplikasi ini berfungsi untuk menyeleksi informasi bencana dari media sosial, data resmi pemerintah dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), dan informasi bencana yang dikirimkan melalui DAS-Apps secara real-time. Daerah terdampak dipetakan berdasarkan data geo-posisi kemudian dihitung menggunakan metode Haversine Formula untuk menunjukkan peristiwa bencana terjadi dan seberapa jauh jangkauan bencana dirasakan. Pada penelitian ini, simulasi DAS-Apps dilakukan menggunakan dataset gempa (M ≥ 5.0) yang berasal dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) pada rentang bulan November dan Desember 2022 khusunya data bencana gempa bumi untuk wilayah Cianjur, Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe DAS-Apps dapat melakukan proses segmentasi wilayah berdasarkan radius geo-posisi dari titik informasi bencana sehingga dapat diimplementasikan untuk untuk framework aplikasi tanggap darurat dan manajemen bencana pada penelitian selanjutnya.   Abstract   This research introduces a prototype Disaster-affected Area Segmentation Application (DAS-Apps) designed to perform segmentation of disaster-affected areas based on latitude and longitude features (geo-positioning). The application functions to filter disaster information from social media, official government data from Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), and disaster information submitted in real-time through DAS-Apps. The affected areas are mapped based on geo-positioning data, and then calculated using the Haversine Formula method to indicate when and how far-reaching the disaster events are perceived. In this study, DAS-Apps simulations were conducted using earthquake datasets (magnitude ≥ 5.0) from the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) during the months of November and December 2022, specifically earthquake data for the Cianjur region, Indonesia. The test results indicate that the DAS-Apps prototype can successfully carry out the area segmentation process based on the geo-positioning radius from the disaster information point, making it suitable for implementation in emergency response and disaster management application frameworks in future research.
Efisiensi Penggunaan QRIS Dengan Merchant Presented Mode Dalam Transaksi Pembayaran Non-Tunai Pinandito, Aryo; Brilliansyach, Raihan Fikri
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148570

Abstract

Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS) merupakan salah satu metode pembayaran non-tunai di Indo-nesia yang memanfaatkan standar kode Quick Response (QR) dengan lebih dari 29,4 juta merchant terdaftar. Seba-nyak 99% merchant yang berada di dalam daftar pengguna QRIS termasuk ke dalam usaha mikro, kecil, dan mene-ngah. Metode pembayaran QRIS tersusun atas 2 jenis kategori, yakni QRIS statis dan QRIS dinamis. Salah satu tujuan pemanfaatan QRIS adalah untuk meningkatkan efisiensi waktu yang digunakan untuk bertransaksi. Peman-faatan jenis QRIS yang tidak tepat dapat berakibat pada meningkatnya jumlah antrian dan membuat pengalaman berbelanja menjadi tidak memuaskan. Penelitian ini menginvestigasi efektivitas dan tingkat efisiensi penggunaan QRIS statis dan dinamis yang menggunakan Merchant Presented Mode (MPM) dalam transaksi belanja atau pem-bayaran transaksi non-tunai pada suatu merchant. Parameter efisiensi yang diukur dalam penelitian ini meliputi waktu yang digunakan dan jumlah langkah yang dibutuhkan oleh pengguna, yaitu pembeli dan penjual, untuk me-nyelesaikan transaksi menggunakan kedua jenis QRIS yang diteliti. Penggunaan sumber daya sistem dalam tran-saksi diabaikan sehingga menjadi batasan penelitian ini. Temuan penelitian ini memperlihatkan bahwa pemanfaat-an QRIS dinamis yang dihasilkan melalui MPM dinilai mampu mempercepat proses transaksi tunggal di mana no-minal dana yang ditransaksikan berbeda-beda. Selain itu, dalam situasi di mana nominal dana yang ditransaksikan sama dan berulang, pemanfaatan QRIS dinamis juga dinilai mampu meningkatkan efisiensi koreografi proses bis-nis. Sehingga, penggunaan QRIS dinamis direkomendasikan untuk orkestrasi proses bisnis tunggal yang bervariasi serta dalam koreografi proses bisnis transaksi yang berulang.   Abstract   Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS) is a cashless payment method in Indonesia that utilizes the Quick Response (QR) code standard with more than 29.4 million registered merchants. More than 99% of QRIS merchants of micro, small, and medium businesses. The QRIS payment method is composed of two types of catego-ries, i.e., static QRIS and dynamic QRIS. One purpose of using QRIS in a shopping transaction is to improve and streamline the time used to complete the transaction. Improper use of QRIS in the transaction process could yield in increasing queues; thus, yielding unsatisfactory customer's shopping experience. This study investigates the effectiveness and efficiency of using cashless static and dynamic QRIS that uses Merchant Presented Mode (MPM) in the transaction process. The investigated parameters include the time required to complete the transactions and the number of steps required by users, i.e., buyer and seller, to complete the transactions using the two types of QRIS investigated. System resources usage is disregarded from the investigation; hence, the limitation of this study. The findings of this study suggested that the use of dynamic QRIS produced through MPM can shorten the local transaction process where the sum between transactions were different. Additionally, in a situation of repeating transaction, the use of dynamic QRIS is suggested to improve the efficiency of business process choreography. Thus, dynamic QRIS is recommended in varying single transactions and in a repeating transaction of business process choreography.
Korelasi Fixation Dan Beban Kognitif Pada Pengguna Lansia Dengan Eye-Tracking Pada Aplikasi Komunikasi Dan Media Sosial Prasojo, Jasmine Prigel Palupi; Pinandito, Aryo
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148591

Abstract

Berdasarkan observasi terhadap pengguna lansia yang menggunakan aplikasi perangkat bergerak dalam kegiatan sehari-hari dan tantangan yang kerap mereka hadapi, muncul pertanyaan seberapa besar korelasi terkait beban kog-nitif yang mereka alami jika ditinjau dari segi penglihatan. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi kendala yang dihadapi sebagai masukan untuk pengembang dalam merancang sebuah aplikasi perangkat bergerak. Eye-tracking digunakan karena sifatnya yang tidak invasif, sesuai bagi pengguna lansia. Untuk mengukur beban kogni-tif yang dialami, digunakan alat lapor beban kognitif mandiri National Aeronautics and Space Administration Task Load Index (NASA TLX). Setiap dimensi yang relevan, yaitu tuntutan mental, tuntutan temporal, kinerja, usaha, dan frustrasi, dianalisis terpisah dengan variabel fixation (count dan duration) menggunakan uji korelasi Spear-man. Hasil pengujian memperlihatkan adanya korelasi positif antara fixation count dengan tuntutan mental, upaya, dan frustrasi, dengan kekuatan rendah hingga kuat. Selain itu ditemukan korelasi negatif dengan kekuatan rendah antara fixation count dan kinerja dan dua korelasi positif dengan kekuatan sedang terkait fixation duration, yaitu dengan upaya dan frustrasi. Temuan ini menunjukkan tantangan kognitif yang dihadapi oleh lansia yang direpre-sentasikan oleh beberapa dimensi saat menggunakan aplikasi perangkat bergerak yang dilihat melalui media peng-lihatan manusia. Hasil penelitian ini mengedepankan penggunaan media eye-tracking sebagai salah satu indikator tuntutan mental yang mengarahkan pengembangan lebih lanjut antarmuka aplikasi yang berfokus pada interaksi dan usability bagi para lansia. Desain dari task, keahlian dan kebiasaan para lansia, serta desain aplikasi menjadi faktor yang memengaruhi hubungan antar variabel yang diteliti dalam penelitian ini.   Abstract   According to the observations of elderly users who use mobile application for daily activities and the challenges they often face, arising a question to what extent the correlation regarding the cognitive load they experienced from a vision perspective. This study is conducted to discover the obstacles encountered as an insight for develop-ers in designing mobile applications. Eye-tracking was used due to its non-invasive nature, hence suitable. To measure the cognitive load, a self-reportning cognitive load tool, i.e., the National Aeronautics and Space Admi-nistration Task Load Index (NASA TLX), was used. Each relevant dimension, i.e., mental demands, temporal de-mands, performance, effort, and frustration, was individually analyzed with fixation variables (count and duration) using Spearman's correlation test. The result suggested low to strong positive correlations between fixation count and mental demand, effort, and frustration. A low negative correlation between fixation counts and performance, and two, moderate and positive correlations related to fixation duration, i.e., effort and frustration were suggested. The findings suggested visual cognitive challenges of mobile applications of elderlies. The findings also highlight how eye-tracking is used as an indicator for mental demand that directs further development of user interface that focus on interaction and usability for elderly. Task designs, skills and habits of elderlies, and application designs were suggested to affect the correlation of variables investigated in this study.  
Penerapan Machine Learning Untuk Mengendalikan Parameter Budidaya Tanaman Hidroponik Berbasis Edge Dan Cloud Computing Nursyahid, Arif; Setyawan, Thomas Agung; Helmy, Helmy
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148631

Abstract

Hidroponik sebagai metode urban farming mampu memenuhi kebutuhan sayuran segar di Indonesia. Budidaya tanaman hidroponik memiliki banyak keunggulan, antara lain tidak memerlukan lahan luas, bebas pestisida, tanaman lebih steril, dan tidak mudah terkena penyakit karena tidak menggunakan tanah. Keasaman larutan (pH) adalah parameter penting dalam budidaya hidroponik, karena mempengaruhi kemampuan tanaman menyerap unsur hara. Selain pH, kepekatan larutan nutrisi yang dinyatakan dalam Total Dissolved Solids (TDS) dengan satuan ppm juga perlu dikendalikan karena menyuplai nutrisi yang dibutuhkan tanaman. Dalam penelitian ini, pengendalian pH dan TDS menggunakan machine learning dengan metode regresi linear berganda serta teknologi edge computing dan cloud computing. Edge computing memungkinkan pemrosesan data real-time di perangkat sensor hidroponik, sedangkan cloud computing menyediakan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan besar. Kombinasi kedua teknologi ini memungkinkan sistem pengendalian yang efisien, scalable, dan dapat diakses dari mana saja oleh petani. Berdasarkan hasil pengendalian via cloud, persamaan regresi untuk pengendalian TDS mampu bekerja dengan baik dengan akurasi 98,73% pada tandon 60 liter dan 95,95% pada tandon 100 liter. Selain itu, persamaan regresi untuk pengendalian pH juga bekerja dengan baik dengan akurasi 99,28% pada tandon 60 liter dan 99,69% pada tandon 100 liter.   Abstract   Hydroponics, as an urban farming method, can meet the demand for fresh vegetables in Indonesia. Hydroponic plant cultivation has many advantages, including not requiring large land areas, being pesticide-free, producing more sterile plants, and being less susceptible to disease since it does not use soil. The acidity of the solution (pH) is a crucial parameter in hydroponic cultivation because it affects the plant's ability to absorb nutrients. Besides pH, the concentration of the nutrient solution, expressed in Total Dissolved Solids (TDS) in ppm, also needs to be controlled as it supplies the nutrients required by plants. In this study, the control of pH and TDS utilizes machine learning with a multiple linear regression method and edge computing and cloud computing technologies. Edge computing allows real-time data processing at the hydroponic system's sensor devices, while cloud computing provides large storage and processing capacities. The combination of these technologies enables an efficient, scalable control system accessible to farmers from anywhere. Based on cloud control results, the regression equations for TDS control were found to be adequate and perform well with an accuracy of 98.73% for a 60-liter tank and 95.95% for a 100-liter tank. Additionally, the regression equations for pH control were also adequate and performed well with an accuracy of 99.28% for a 60-liter tank and 99.69% for a 100-liter tank.    
Penerapan Metode K-Means Clustering Dan Simple Moving Average Untuk Memprediksi Jenis Penyakit Di Provinsi Jawa Timur Darmawan, Shynta Ayu Dwi; Karmilasari
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148703

Abstract

Berdasarkan buku Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 hingga 2021, terlihat bahwa banyak penyakit menjadi perhatian di 38 kota atau kabupaten di Jawa Timur. Dari data tersebut, belum jelas daerah mana yang perlu mendapatkan prioritas penanganan. Terdapat kesulitan pengidentifikasian daerah prioritas dalam penanganan penyakit. Tujuan penelitian adalah mengelompokkan kasus ke dalam kelompok yang relevan dan dapat diidentifikasi, memprediksi tren kasus penyakit berdasarkan data historis di setiap daerah dari tahun ke tahun, membangun sistem berbasis website sebagai media implementasi prediksi dan clustering. Tahapan penelitian meliputi studi literatur, pengembangan model clustering menggunakan K-Means dan prediksi menggunakan Simple Moving Average, pengembangan sistem menggunakan MySQL, PHP dan Angular. Metode K-Means Clustering membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik yang mirip, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola dan tren yang tersembunyi dalam data kesehatan. Simple Moving Average menggunakan rata-rata data masa lalu untuk memperhalus perubahan jangka pendek dan menemukan pola jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan berhasilnya implementasi clustering dalam 3 cluster: rendah, sedang dan tinggi. Prediksi tren kasus penyakit berhasil diterapkan menggunakan data historis periode 5 tahun, memberikan wawasan signifikan untuk perencanaan kesehatan. Uji fungsional dan kompatibilitas browser menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai harapan di berbagai lingkungan. Pengujian usability dengan metode WebQual 4.0 menunjukkan nilai rata-rata 4,34 (sangat baik), mengonfirmasi keberhasilan sistem dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil penelitian ini memiliki implikasi praktis untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan penanggulangan penyakit di Provinsi Jawa Timur dengan mengidentifikasi prioritas daerah secara lebih akurat dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.   Abstract   Based on the East Java Provincial Health Profile book from 2017 to 2021, it appears that many diseases are a concern in 38 cities or districts in East Java. From this data, it is not clear which areas need priority handling. There are difficulties in identifying priority areas in disease management. The research objectives are to cluster cases into relevant and identifiable groups, predict trends in disease cases based on historical data in each region from year to year, build a website-based system as a medium for implementing predictions and clustering. The research stages include literature study, clustering model development using K-Means and prediction using Simple Moving Average, system development using MySQL, PHP and Angular. The K-Means Clustering method divides data into groups based on similar characteristics, making it easier to identify patterns and trends hidden in health data. Simple Moving Average uses the average of past data to smooth out short-term changes and find long-term patterns. The results showed the successful implementation of clustering in 3 clusters: low, medium and high. Disease case trend prediction was successfully implemented using historical data over a 5-year period, providing significant insights for health planning. Functional and browser compatibility tests showed that the system runs as expected in various environments. Usability testing with the WebQual 4.0 method showed an average score of 4.34 (excellent), confirming the success of the system in meeting user needs. The results of this study have practical implications for improving the effectiveness of disease management in East Java Province by more accurately identifying regional priorities and making better decisions based on data.
BIJAKAWEB: Platform Berbasis Web Untuk Deteksi Hate Speech Pada Komentar Berita Bahasa Indonesia Nur Miftahur Rizki, Permata; Firdaus, Moh.
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 4: Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1148719

Abstract

Jumlah pengguna internet di Indonesia telah mencapai lebih dari 221 juta jiwa, mayoritas penduduk Indonesia menggunakan internet dengan tujuan agar tetap update dengan berita terbaru. Detik, Kompas, dan CNNIndonesia merupakan portal berita daring favorit sebagian besar penduduk Indonesia. Fitur komentar pada portal berita yang ada saat ini memungkinkan pembaca berita dapat memberikan umpan-balik terhadap berita, namun sering kali tidak terkontrol, memicu munculnya ujaran kebencian. Meskipun tersedia fitur moderasi seperti "Laporkan", pendekatan manual ini sering kali lambat dan kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi otomatis terhadap ujaran kebencian pada komentar berita daring. Proses penelitian dimulai dengan scraping lebih dari 15 ribu data komentar dari portal berita menggunakan library Python, dilanjutkan dengan pelabelan manual ke dalam dua kategori: “Hate” dan “Non-Hate,” dengan jumlah data yang berhasil dilabeli sebanyak 11.478, yang dibagi ke dalam dua kelas seimbang. Dataset yang telah berlabel kemudian digunakan untuk fine-tuning model IndoBERT selama 14 epoch, dengan akurasi terbaik sebesar 95,91% yang dicapai pada epoch ke-14. Model dengan akurasi terbaik diimplementasikan pada platform web yang diberi nama BijakaWeb (Web Bijak Dalam Berkomentar) dengan menggunakan framework Django. Penelitian ini menghasilkan beberapa kontribusi penting, termasuk tersedianya dataset baru untuk penelitian relevan, model fine-tuned IndoBERT baru yang dapat diakses publik di HuggingFace, serta pengembangan platform Website Bijaka dengan menggunakan framework fullstack Django yang mampu melakukan scraping dan prediksi ujaran kebencian secara real-time. Harapannya, penelitian ini dapat membantu portal berita dalam moderasi komentar berita daring dalam melawan komentar yang mengandung ujaran dan menyediakan model yang dapat digunakan serta diadaptasi oleh platform berita daring lainnya untuk mencegah penyebaran ujaran kebencian di internet.   Abstract   The number of internet users in Indonesia has surpassed 221 million, with the majority of the population using the internet to stay updated with the latest news. Detik, Kompas, and CNNIndonesia are among the most popular online news portals for many Indonesians. The comment features on these news portals allow readers to provide feedback on news articles; however, this is often unregulated, leading to the spread of hate speech. Although moderation features like "Report" are available, these manual approaches are often slow and ineffective. This study aims to develop an automatic detection system for hate speech in online news comments. The research process began by scraping over 15,000 comment data from news portals using Python libraries, followed by manually labeling the comments into two categories: "Hate" and "Non-Hate." A total of 11,478 labeled data points were obtained, which were divided into two balanced classes. The labeled dataset was then used to fine-tune the IndoBERT model over 14 epochs, with the best accuracy of 95.91% achieved on the 14th epoch. The model with the best accuracy was implemented on a web platform named BijakaWeb (Web Bijak Dalam Berkomentar) using Django fullstack framework. This research has produced several significant contributions, including the availability of a new dataset for relevant research, a fine-tuned IndoBERT model accessible to the public on HuggingFace, and the development of the BijakaWeb platform using the full-stack Django framework, capable of real-time scraping and hate speech prediction. It is hoped that this research can assist news portals in moderating online news comments to combat hate speech and provide a model that can be used and adapted by other online news platforms to prevent the spread of hate speech on the internet.  

Page 2 of 3 | Total Record : 25

 1   2   3 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 6: Desember 2025 Vol 12 No 5: Oktober 2025 Vol 12 No 4: Agustus 2025 Vol 12 No 3: Juni 2025 Vol 12 No 2: April 2025 Vol 12 No 1: Februari 2025 Vol 11 No 6: Desember 2024 Vol 11 No 5: Oktober 2024 Vol 11 No 4: Agustus 2024 Vol 11 No 3: Juni 2024 Vol 11 No 2: April 2024 Vol 11 No 1: Februari 2024 Vol 10 No 6: Desember 2023 Vol 10 No 5: Oktober 2023 Vol 10 No 4: Agustus 2023 Vol 10 No 3: Juni 2023 Vol 10 No 2: April 2023 Vol 10 No 1: Februari 2023 Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022 Vol 9 No 6: Desember 2022 Vol 9 No 5: Oktober 2022 Vol 9 No 4: Agustus 2022 Vol 9 No 3: Juni 2022 Vol 9 No 2: April 2022 Vol 9 No 1: Februari 2022 Vol 8 No 6: Desember 2021 Vol 8 No 5: Oktober 2021 Vol 8 No 4: Agustus 2021 Vol 8 No 3: Juni 2021 Vol 8 No 2: April 2021 Vol 8 No 1: Februari 2021 Vol 7 No 6: Desember 2020 Vol 7 No 5: Oktober 2020 Vol 7 No 4: Agustus 2020 Vol 7 No 3: Juni 2020 Vol 7 No 2: April 2020 Vol 7 No 1: Februari 2020 Vol 6 No 6: Desember 2019 Vol 6 No 5: Oktober 2019 Vol 6 No 4: Agustus 2019 Vol 6 No 3: Juni 2019 Vol 6 No 2: April 2019 Vol 6 No 1: Februari 2019 Vol 5 No 6: Desember 2018 Vol 5 No 5: Oktober 2018 Vol 5 No 4: Agustus 2018 Vol 5 No 3: Juni 2018 Vol 5 No 2: April 2018 Vol 5 No 1: Februari 2018 Vol 4 No 4: Desember 2017 Vol 4 No 3: September 2017 Vol 4 No 2: Juni 2017 Vol 4 No 1: Maret 2017 Vol 3 No 4: Desember 2016 Vol 3 No 3: September 2016 Vol 3 No 2: Juni 2016 Vol 3 No 1: Maret 2016 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 1 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 More Issue