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 1,263 Documents
 123   124   125   126   127 
Optimalisasi Simulasi Fisika Dua Dimensi Menggunakan Compute Shader dan Buffer Fabroyir, Hadziq; Fahriza, Geizka Wahyu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 5: Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025125

Abstract

Simulasi fisika merupakan aspek penting dalam pengembangan gim dan aplikasi extended reality (XR), khususnya untuk fungsi-fungsi seperti tumbukan antar objek, pergerakan, dan pemeriksaan ray-cast. Secara tradisional, simulasi ini dijalankan menggunakan Central Processing Unit (CPU). Namun, seiring meningkatnya kompleksitas interaksi pengguna, simulasi berbasis CPU mulai mengalami kendala skalabilitas, sehingga menyebabkan perlambatan pada eksekusi logika aplikasi secara keseluruhan. Untuk mengatasi kendala tersebut, penelitian ini memanfaatkan kemampuan pemrosesan paralel pada Graphics Processing Unit (GPU) melalui penggunaan compute shader dan compute buffer yang dinamis guna mengoptimalkan performa simulasi fisika dua dimensi. Penelitian dilakukan dengan mengembangkan sebuah kerangka kerja simulasi di mesin gim Unity, yang kemudian diuji kinerjanya dibandingkan dengan metode berbasis CPU melalui benchmarking. Pengujian dilakukan terhadap berbagai konfigurasi perangkat keras dengan jenis collider berbeda (lingkaran, kotak, poligon) serta jumlah objek yang beragam (100–3000 objek). Hasilnya menunjukkan bahwa simulasi berbasis GPU memiliki performa yang secara signifikan lebih unggul dibandingkan simulasi berbasis CPU, terutama pada skenario dengan jumlah objek yang tinggi. Temuan ini memberikan panduan praktis bagi pengembang aplikasi yang mengimplementasikan simulasi fisika untuk konfigurasi perangkat keras yang beragam.   Abstract Physics simulation is a crucial element in game development and extended reality (XR) applications, supporting essential functionalities such as object collision detection, movement, and ray-casting inspection. Traditionally, these simulations have been handled by the Central Processing Unit (CPU). However, as user interactions become increasingly complex, CPU-based simulations encounter scalability issues, leading to slower execution of game logic and reduced overall performance. To overcome these limitations, this study leverages the parallel processing capabilities of Graphics Processing Units (GPUs) through compute shaders and dynamic compute buffers to optimize 2D physics simulations. We developed a GPU-accelerated simulation framework using the Unity game engine and benchmarked its performance against traditional CPU-based approaches. Performance evaluations were conducted across multiple hardware configurations, collider types (circle, box, polygon), and varying object counts (ranging from 100 to 3000 objects). The results demonstrate that GPU-based simulations significantly outperform CPU ones, particularly in scenarios involving large numbers of objects. These findings highlight the effectiveness of GPU acceleration for enhancing the scalability and efficiency of game physics systems, providing valuable insights for developers aiming to optimize performance across diverse hardware platforms.
Meningkatkan Dataset CodeXGLUE dengan Representasi Abstract Syntax Tree (AST) Ter Seragam untuk Analisis Kode Lintas Bahasa Siswo Utomo, Mardi; Utami, Ema; Kusrini, Kusrini; Setyanto, Arief
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 5: Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025125

Abstract

Dataset kode sumber populer seperti CodeXGLUE belum menyediakan representasi sintaksis yang diseragamkan untuk penelitian lintas bahasa pemrograman. Hal ini akan menyulitkan saat dilakukan penelitian yang berkaitan dengan analisis syntax-aware. Penelitian ini menyediakan representasi sintaksis yang diseragamkan untuk memperkaya dataset CodeXGLUE.  Kami menghadirkan dataset CodeXGLUE-AST (Abstract Syntax Tree) seragam untuk enam bahasa pemrograman: Go, Java, JavaScript, Python, Ruby, dan PHP. AST diekstraksi menggunakan Tree-sitter dan disimpan dalam format JSON terstruktur. Untuk menjaga konsistensi antar bahasa, kemudian dilakukan klasifikasi dan pemetaan tipe node guna menyatukan representasi struktur AST. Evaluasi dataset menggunakan analisis kelengkapan struktur AST, pengukuran akurasi rekonstruksi kode menggunakan skor BLEU, serta pengujian ekstraksi Data Flow Graph (DFG) untuk menjaga ketergantungan antar variabel. Selain itu juga dilakukan pengujian pada tugas peringkasan kode menggunakan model CodeT5 yang menunjukkan peningkatan nilai BLEU, METEOR, ROUGE dan ROUGE-L hampir disemua percobaan saat menggunakan AST yang diseragamkan. Dengan representasi AST yang telah diseragamkan, diharapkan pengembangan model ML multi bahasa yang lebih andal dan sadar sintaksis untuk tugas-tugas seperti klasifikasi kode, pembuatan ringkasan kode, dan rekonstruksi program akan menjadi lebih berkembang.   Abstract Popular source code datasets like CodeXGLUE have not yet provided a standardized syntactic representation for cross-programming language research. This data gap will complicate research related to syntax-aware analysis. This research provides a standardized syntactic representation to enrich the CodeXGLUE dataset. We present a uniform CodeXGLUE-AST (Abstract Syntax Tree) dataset for six programming languages: Go, Java, JavaScript, Python, Ruby, and PHP. The AST is extracted using Tree-sitter and stored in a structured JSON format. To maintain consistency across languages, classification and mapping of node types were then performed to unify the AST structure representation. The dataset evaluation used AST structure completeness analysis, code reconstruction accuracy measurement using BLEU scores, and Data Flow Graph (DFG) extraction testing to maintain variable dependencies. Additionally, testing was conducted on the code summarization task using the CodeT5 model, which showed an increase in BLEU, METEOR, ROUGE, and ROUGE-L scores in almost all experiments when using the standardized AST. With the standardized AST representation, it is hoped that the development of more reliable and syntax-aware multilingual ML models for tasks such as code classification, code summarization, and program reconstruction will become more advanced.
Pengembangan dan Validasi Instrumen Kuesioner pada Model Evaluasi Game Digital Meega+ dengan Exploratory Factor Analysis (EFA) dan Cronbach’s Alpha Kurniawan, Mei; M. Suyanto; Utami, Ema; Kusrini
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 5: Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025125

Abstract

Kemajuan pesat teknologi Game Edukasi Digital (DEG) berimbas pada meningkatnya kebutuhan evaluasi terhadap game edukasi yang lebih reliabel (dapat diandalkan). Model evaluasi MEEGA+ saat ini masih memiliki keterbatasan dalam hal aspek control dan feedback yang memiliki dampak pada nilai hasil evaluasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan memvalidasi instrumen kuesioner MEEGA+ yang berbasis pada pendekatan statistik, termasuk Exploratory Factor Analysis (EFA) dan Cronbach’s Alpha, untuk meningkatkan keandalan dan validitas evaluasi DEG. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan desain survei eksplanatori. Instrumen dikembangkan berdasarkan model MEEGA+ yang dimodifikasi, kemudian diuji melalui penyebaran kuesioner daring kepada responden. Studi kasus dilakukan pada game edukasi Minecraft dan Duolingo melalui survei secara daring dengan melibatkan 1.200 siswa SMA yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan teknik Exploratory Factor Analysis (EFA) untuk mengidentifikasi struktur faktor, dan dilanjutkan dengan pengujian reliabilitas menggunakan nilai Cronbach’s Alpha pada berbagai variasi jumlah butir pertanyaan. Analisis dilakukan melalui variasi kombinasi pertanyaan (sebanyak 1, 2, dan 3 butir). Hasil penelitian kemudian menunjukkan bahwa kuesioner dengan hanya 2 butir pertanyaan (a dan b) ternyata menghasilkan reliabilitas tertinggi dengan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,903 untuk game edukasi Minecraft dan 0,913 untuk game edukasi bahasa Duolingo. Hasil ini tentu saja melampaui nilai Cronbach’s Alpha model MEEGA+ saat ini yaitu hanya sebesar 0,866. Temuan ini memberikan kontribusi dalam pengembangan instrument alat evaluasi MEEGA+, sekaligus juga mencerminkan kebaruan dalam pendekatan yang digunakan. Instrumen temuan ini diharapkan mampu menjadi alat evaluasi yang lebih relevan dan signifikan untuk mendukung peningkatan kualitas DEG dalam pendidikan modern saat ini dan kedepannya nanti.   Abstract The rapid advancement of Digital Educational Game (DEG) technology has resulted in the increasing need for more reliable evaluation of educational games. The current MEEGA+ evaluation model still has limitations regarding control and feedback aspects that impact the evaluation result value. This study aims to develop and validate the MEEGA+ questionnaire instrument based on a statistical approach, including Exploratory Factor Analysis (EFA) and Cronbach's Alpha, to improve the reliability and validity of the DEG evaluation. The research method used is a quantitative approach with an explanatory survey design. The instrument was developed based on the modified MEEGA+ model, then tested through the distribution of online questionnaires to respondents. The case study was conducted on Minecraft and Duolingo educational games through an online survey involving 1,200 high school students spread throughout Indonesia. The collected data was analyzed using the Exploratory Factor Analysis (EFA) technique to identify the factor structure and continued with reliability testing using Cronbach's Alpha values ​​on various variations in the number of questions. The analysis was done through various question combinations (as many as 1, 2, and 3 items). The study results then showed that the questionnaire with only two questions (a and b) produced the highest reliability with a Cronbach's Alpha value of 0.903 for the Minecraft educational game and 0.913 for the Duolingo language educational game. These results certainly exceed the Cronbach's Alpha value of the current MEEGA+ model, which is only 0.866. These findings contribute to developing the MEEGA+ evaluation tool instrument while also reflecting the novelty of the approach used. It is anticipated that the results of this instrument will be a more pertinent and important assessment tool to help raise the standard of DEG in contemporary education both now and in the future.  

Page 127 of 127 | Total Record : 1263

 123   124   125   126   127 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue 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: Oktober 2015 Vol 2, No 2 (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