cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ir. Gigih Forda Nama, S.T., M.T.I., IPM.
Contact Email
gigih@eng.unila.ac.id
Phone
+6285289774152
Journal Mail Official
jitet@eng.unila.ac.id
Editorial Address
Jl. Prof. Soemantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung 35145
Location
Kota bandar lampung,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Published by Universitas Lampung
ISSN : 23030577     EISSN : 28307062     DOI : DOI: 10.23960/jitet
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET) merupakan jurnal nasional yang dikelola oleh Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik (FT), Universitas Lampung (Unila), sejak tahun 2013. JITET memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Informatika dan Teknik Elektro. JITET berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Jaringan Komputer dan Komunikasi
Articles 202 Documents
 11   12   13   14   15 
Search results for , issue "Vol 12, No 3 (2024)" : 202 Documents clear
PENGGUNAAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN KONFLIK PALESTINA DAN ISRAEL PADA PLATFORM X Andriawan, Muhammad Guruh; Ernawati, Tati
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4943

Abstract

Abstrak. Penelitian ini mengkaji penggunaan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) untuk analisis sentimen konflik Palestina-Israel pada platform X. Alasan pemilihan topik ini adalah karena peran signifikan media sosial dalam mencerminkan opini publik terhadap konflik global. Dengan menganalisis tweet dari pengguna Indonesia, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi kategori positif, negatif, dan netral. Pengumpulan data dilakukan menggunakan API X, mengumpulkan 599 tweet antara 7 Mei hingga 31 Desember 2023. Tahap pra-pemrosesan meliputi pembersihan, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 82,22%, mengungguli algoritma SVM yang memiliki akurasi sebesar 74,44%. Temuan ini menyoroti bahwa sebagian besar sentimen publik adalah netral, dengan kehadiran sentimen positif dan negatif yang signifikan. Hasil ini menekankan efektivitas Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen untuk analisis media sosial, menyediakan alat yang berharga untuk memahami opini publik tentang isu-isu politik sensitif.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI DALAM PENGELOLAAN PERSEDIAAN OBAT (STUDI KASUS : APOTEK NAZA) Fitriyani, Dede; Jajuli, Mohamad; Garno, Garno
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4921

Abstract

Apotek Naza plays an important role in providing medicines to the community. This study utilizes sales data from Apotek Naza for the period of July to December 2023. The K-Means algorithm is used to cluster the medicine data into clusters representing different sales patterns. The Elbow Method is employed to determine the optimal number of clusters (K) based on the Sum of Square Error (SSE). Evaluation is conducted using the Silhouette Coefficient (SC) to measure the quality of the resulting clusters. The analysis results show that the distribution of medicines in each cluster is as follows: 13.7% or 70 items are classified in the high-usage cluster (Cluster 0 - High), 57.5% or 294 items are classified in the medium-usage cluster (Cluster 1 - Medium), and 28.8% or 147 items are classified in the low-usage cluster (Cluster 2 - Low). This indicates a dominance of medium-usage medicines in the Apotek Naza dataset. The obtained Silhouette Score is 0.520, indicating that the clustering is well performed. According to Table 2.1 on the criteria for measuring clustering based on the Silhouette Coefficient (SC), this score indicates that the resulting clusters are fairly compact and well-separated from each other. Keywords: Medicine Inventory, Data Mining, K-Means, KDD, Elbow Method, Silhouette Coefficient
PENDETEKSI KATA DALAM BAHASA ISYARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO VERSI 8 Ariansyah, Dennis Saputra
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4904

Abstract

Bahasa isyarat adalah sistem komunikasi yang digunakan oleh individu dengan gangguan pendengaran atau bicara, mengandalkan gerakan tangan, ekspresi wajah, dan gerakan tubuh. Di Indonesia, terdapat dua sistem bahasa isyarat: SIBI dan BISINDO, dengan BISINDO lebih umum digunakan oleh tunarungu dan tunawicara karena lebih mudah dipahami. Saat ini, Indonesia memiliki lebih dari 223.000 penyandang tuli dan 73.500 penyandang bisu dan tuli, yang sering mengalami kesulitan dalam berkomunikasi di tempat umum. Rata-rata masyarakat belum memahami bahasa isyarat, disebabkan kurangnya sumber informasi yang memadai. Masyarakat biasanya hanya dapat memahami melalui kamus, yang dimana cara tersebut tidak cukup efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah model machine learning untuk deteksi bahasa isyarat secara real-time menggunakan algoritma YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 25.000 gambar, di mana dilakukan perbandingan parameter dan variasi YOLOv8. Model terbaik diperoleh dari varian YOLOv8m dengan akurasi 93,8%, menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0.001 sebagai parameter optimisasi yang optimal. 
OPINION MINING TERHADAP PENANGANAN ROHINGYA DI PROVINSI ACEH MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES PADA MEDIA SOSIAL TWITTER Yuliawati, Yuliawati; Sulistyowati, Nina; Siska, Siska
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4990

Abstract

Asia Tenggara dikenal dengan kekayaan budaya dan etnis yang beragam, namun kerap menghadapi konflik dan intoleransi antarkelompok. Kasus Rohingya menyoroti dampak negatif dari perbedaan ini, sering dibahas di platform Twitter. Untuk mengidentifikasi gambaran tentang penanganan Rohingya di Aceh, penelitian ini menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database). Proses ini mencakup seleksi, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi. Studi ini menunjukkan bahwa skenario 90:10 dengan pelabelan Inset Lexicon dan SMOTE menghasilkan akurasi model yang meningkat dari 80% menjadi 83%, dengan presisi 88%, recall 76%, dan f-measure 81%. Penggunaan Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen dari 2.584 tweet Twitter menunjukkan hasil yang menjanjikan. Rekomendasi untuk penelitian mendatang mencakup pengumpulan data yang lebih luas dan pertimbangan algoritma seperti Random Forest atau Support Vector Machine. Pemerintah perlu mengadopsi kebijakan inklusif untuk memfasilitasi integrasi Rohingya di Aceh, sementara UNHCR harus meningkatkan advokasi dan kerjasama dengan pemerintah serta meningkatkan kesadaran masyarakat tentang integrasi pengungsi.
RANCANG BANGUN SISTEM PENGEREMAN LISTRIK METODE PLUGGING PADA SEPEDA LISTRIK MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ARDUINO UNO Fathurrahman, Riyan; Supriono, Supriono; Sultan, Sultan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.5104

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengaturan arah putar motor BLDC menggunakan mikrokontroler Arduino, yang diharapkan mampu memberikan kendali presisi terhadap motor BLDC baik dalam aplikasi pergerakan normal maupun dalam situasi pengereman darurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi beberapa tahap: persiapan alat dan komponen, pembelajaran cara kerja dan fungsi masing-masing komponen, perancangan sistem mekanik dan pembuatan program untuk alat, serta pengujian alat yang melibatkan sepeda listrik sebagai objek uji. Pengumpulan dan pengolahan data dilakukan setelah pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengereman plugging yang dirancang menggunakan Arduino Uno dan driver motor H-Bridge mampu mengurangi kecepatan sepeda listrik secara efektif, dengan jarak pengereman bervariasi antara 80 cm hingga 135 cm tergantung pada kecepatan awal sepeda listrik. Misalnya, pada kecepatan 10 km/jam diperlukan jarak 80 cm untuk berhenti total, sementara pada kecepatan 50 km/jam diperlukan jarak 135 cm. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan teknologi motor BLDC dan aplikasi pengereman elektrik, menawarkan solusi berkelanjutan dan aman untuk mobilitas dan otomasi di berbagai sektor industri. Sistem yang dirancang juga menunjukkan potensi untuk mengurangi konsumsi energi dan memperpanjang umur sistem motor BLDC
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI PERMOHONAN INSTALASI LISTRIK MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Suhendro, Dedi; Pramesti, Adinda Frizy
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4303

Abstract

PT. PLN (Persero) sebagai perusahaan BUMN di Indonesia yang bertanggung jawab menyediakan dan mengelola pasokan listrik. Perusahaan ini pun merupakan satu-satunya perusahaan milik Negara yang menyediakan jasa ketenagalistrikan, sehingga mempunyai hak eksklusif untuk menjual tenaga listrik di Indonesia. Masalah yang timbul adalah pada penyediaan perlengkapan atau alat untuk membangun saluran listrik baru,  minimnya tenaga kerja dan terbatasnya jumlah instalasi per hari. Perlu dilakukan perkiraan untuk mengetahui jumlah permohonan instalasi listrik dimasa mendatang. Data perkiraan tersebut sesuai dengan jumlah kebutuhan instalasi listrik di wilayah kerja PT. PLN (Persero) UP3 Pematang Siantar Januari s/d Agustus 2023. Algoritma yang digunakan untuk prediksi adalah jaringan syaraf tiruan backpropagation. Algoritma backpropagation ini menggunakan lima model arsitektur diantaranya 6-20-1, 6-30-1, 6-40-1, 6-50-1 dan 6-60-1. Di antara kelima model arsitektur yang digunakan, dipilih arsitektur terbaik yaitu 6-30-1 yang mempunyai akurasi 90%, MSE 0,000998854 dan tingkat error yang digunakan 0,001-0,25. Oleh karena itu, model arsitektur ini cukup efektif untuk memprediksi jumlah permohonan instalasi listrik.
DESIGNING A CLIENT MONITORING SYSTEM TO IMPROVE TAX CONSULTANT SERVICES Ahmad Rezza Ferdian; Bias Yulisa Geni
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4708

Abstract

This research aims to increase the effectiveness of tax consultant services at PT Alfa Jaya Jasa by designing and implementing a web-based Client Monitoring System. Tax services that were previously carried out manually using Excel tended to be inefficient and had a high risk of errors. This system was developed using the Agile method, starting with analysis using the Unified Modeling Language (UML) approach, as well as applying PHP technology, the Laravel framework, and the MySQL database to create a system design. As a result, this system is able to integrate the process of inputting tax data, tax reporting, service bills, and verifying proof of payment for services. System implementation shows increased efficiency, reduced risk of errors, and accelerated data processing. Testing using the black box method ensures the system operates according to the specified specifications. With this new system, data management is better and service to clients is more optimal. In the future, further development may include adding features according to company needs and changes in tax regulations.
PEMBUATAN APLIKASI POINT OF SALE (POS) UNTUK AGEN AAN MOTOR BOGOR Henri Septanto; David Harto
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4759

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi Point of Sale (POS) bagi Agen Aan Motor Bogor guna mendukung digitalisasi proses bisnis. Aplikasi ini dirancang untuk mengatasi masalah operasional seperti kesalahan penulisan nota, ketidakakuratan perhitungan nota, dan manajemen stok yang kurang efisien. Metodologi Waterfall digunakan dalam pengembangan ini mencakup tahapan pengumpulan data, analisis kebutuhan, desain sistem, pengkodean, pengujian, dan implementasi. Pengumpulan data melibatkan wawancara dan observasi untuk mengidentifikasi kebutuhan spesifik. Analisis kebutuhan memetakan fitur yang diperlukan. Desain sistem mencakup pembuatan use case, Activity diagram, dan rancangan database beserta relasi antar tabelnya. Pengkodean mengubah desain menjadi kode program, diikuti dengan pengujian black box untuk memastikan semua fitur berfungsi sesuai spesifikasi. Implementasi melibatkan pelatihan pengguna dan integrasi aplikasi ke operasional bisnis. Aplikasi ini menyediakan fitur utama seperti pembuatan nota, pemantauan stok, riwayat stok, transaksi, laporan penjualan, mencetak nota, dan pengelolaan data transaksi, produk, dan member. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi memenuhi semua kebutuhan fungsional yaitu meningkatkan akurasi data, efisiensi waktu penjualan, dan manajemen persediaan. Aplikasi POS ini dapat memudahkan Aan Motor untuk menjalankan bisnisnya.
IMPLEMENTASI ALGORITMA WEIGHTED TREE SIMILARITY DAN CONTENT BASED FILTERING DALAM PENCARIAN SKRIPSI Natalia Matondang; Yisti Vita Via; Fawwaz Ali Akbar
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4807

Abstract

UPN “Veteran” Jawa Timur telah memiliki sebuah sistem repository untuk menyimpan semua data terkait skripsi yang telah diselesaikan oleh mahasiswa. Sistem tersebut dapat diakses secara online oleh seluruh mahasiswa UPN “Veteran” Jawa Timur. Namun terdapat kekurangan pada sistem tersebut, yaitu fitur pencarian yang belum dapat memberikan hasil yang relevan dengan input yang diberikan oleh pengguna. Oleh karena itu, penulis membuat sebuah sistem pencarian hasil penelitian skripsi agar mahasiswa dapat menemukan daftar judul yang relevan dengan topik yang ingin dicari oleh mahasiswa. Sistem menggunakan algoritma Weighted tree similarity dan Content based filtering agar hasil pencarian berorientasi pada atribut skripsi. Dilakukan pengujian pada sistem menggunakan recall dan precision dan mendapatkan hasil precision 74% dan recall 83%. Dengan demikian, sistem ini diharapkan mampu membantu mahasiswa untuk menemukan skripsi sesuai dengan topik yang diinginkan dan mengurangi peluang terjadinya plagiarisme atau kesamaan judul skripsi.
TOWARDS OPTIMIZATION: A DATA-DRIVEN APPROACH USING K-MEDOIDS CLUSTERING ALGORITHM FOR REGIONAL EDUCATION QUALITY ASSESSMENT Harun Al Azies; Fawwaz Atha Rohmatullah; Hani Brilianti Rochmanto; Devi Putri Isnarwaty
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4862

Abstract

This study applies the k-medoids clustering machine learning approach to assess regional clustering in Indonesia based on educational quality. Data on the quality of education, including indicators of school enrollment rate (APS), gross enrollment rate (APK), and pure participation rate (APM), is gathered and processed from all provinces in Indonesia. The k-medoids clustering technique is used to carry out the clustering process, while metrics like Dunn's index, connection coefficient, and silhouette score are used to evaluate the results. The study's findings indicate that three clusters are the ideal amount, with a silhouette score of 0.2388, a connectivity coefficient of 7.1405, and a Dunn's index value of 0.1651. Cluster homogeneity is likewise moderate, despite the regions' moderate distances from one another. This assessment offers a thorough understanding of Indonesia's educational quality clustering pattern, which can serve as a foundation for developing education strategies in different areas

Page 13 of 21 | Total Record : 202

 11   12   13   14   15 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 3S1 (2025) Vol. 13 No. 3 (2025) Vol 13, No 2 (2025) Vol. 13 No. 2 (2025) Vol. 13 No. 1 (2025) Vol 13, No 1 (2025) Vol. 12 No. 3S1 (2024) Vol 12, No 3S1 (2024) Vol 12, No 3 (2024) Vol. 12 No. 3 (2024) Vol 12, No 2 (2024) Vol. 12 No. 2 (2024) Vol. 12 No. 1 (2024) Vol 12, No 1 (2024) Vol. 11 No. 3s1 (2023) Vol 11, No 3s1 (2023) Vol 11, No 3 (2023) Vol. 11 No. 3 (2023) Vol 11, No 2 (2023) Vol. 11 No. 2 (2023) Vol. 11 No. 1 (2023) Vol 11, No 1 (2023) Vol 10, No 3 (2022) Vol. 10 No. 3 (2022) Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 3 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 3 (2016) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 3 (2015) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 1, No 3 (2013) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 1 (2013) More Issue