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 166 Documents
 12   13   14   15   16 
Search results for , issue "Vol 13, No 2 (2025)" : 166 Documents clear
ALGORITMA REGRESI LINIER UNTUK MENINGKATKAN MODEL PREDIKSI PENJUALAN PADA TOKO DEVANJAYABAN Hardika, Hardika; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Mulyawan, Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6357

Abstract

Penjualan ban mobil menghadapi tantangan akibat volatilitas pasar dan pola permintaan yang kompleks, sehingga diperlukan model prediksi yang andal. Penelitian ini mengembangkan model prediksi penjualan di Toko Devan Jaya Ban menggunakan regresi linear. Data historis penjualan bulanan (Januari–April 2024) dianalisis dengan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), mencakup seleksi data, preprocessing, transformasi, pemodelan, dan evaluasi. Model dibangun menggunakan RapidMiner dan dievaluasi dengan Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Relative Error (RE). Hasil menunjukkan performa baik dengan RMSE 1.778, MAE 1.478 ± 0.989, dan RE 6.81% ± 5.09%. Preprocessing, seperti normalisasi data dan pemilihan variabel relevan, meningkatkan akurasi model. Regresi linear terbukti efektif dalam memprediksi penjualan serta mendukung optimalisasi stok, perencanaan pemasaran, dan pengambilan keputusan bisnis. Pengembangan lebih lanjut dapat mencakup variabel eksternal seperti tren pasar, musim, dan faktor ekonomi, serta membandingkan regresi linear dengan algoritma pembelajaran mesin lain untuk model yang lebih adaptif.
ANALISIS PENGUJIAN SISTEM PAKAR PENYAKIT SELADA MENGGUNAKAN METODE BLACK BOX & WHITE BOX TESTING Florensia, Nela Puspita; -, Rangga -; Patimah, Yulia -; Chusnul Khotimah, Yusie Nur
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6394

Abstract

Penelitian ini menganalisis pengujian Sistem Pakar Selada menggunakan metode Black Box dan White Box Testing untuk memastikan keakuratan diagnosis penyakit tanaman. Unit Testing dilakukan dengan PHPunit untuk menguji fitur utama sistem, mencakup skenario normal, tepi, dan kesalahan. Integration Testing mengirimkan modul integrasi pada halaman diagnosa, sedangkan System Testing memastikan seluruh sistem berfungsi sesuai spesifikasi. Validation Testing diterapkan dengan Alpha dan Beta Testing untuk menilai penerimaan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja stabil, memberikan diagnosa yang akurat, serta dapat digunakan oleh petani secara efektif. Pengembangan lebih lanjut dapat mencakup integrasi IoT dan optimalisasi kecepatan pemrosesan data.
ANALISIS TINGKAT KESADARAN MASYARAKAT TERHADAP BAHAYA CYBERCRIME (STUDI KASUS KECAMATAN JATIYOSO) Miswanto, Miswanto
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6418

Abstract

In the digital era, the use of the internet and technology is increasingly widespread. The urgency of this research is the number of public complaints related to cybercrime cases, so the protection of personal data and cybersecurity is very important. protection of personal data and cybersecurity is very important. Public awareness of the potential this risk is key to protecting their personal and financial information. Awareness aware-ness of the types of cybercrime and the actions they can take to prevent them can help reduce incidents of cybercrime. prevent it can help reduce the incidence of cybercrime. Knowledge and awareness aware-ness of cybercrime is the first step in preparing themselves to deal with increasingly complex digital threat. This research aims to understand the extent to which people in the region have an awareness of the potential dangers faced from cybercrime, including an understanding of the types of cybercrime they may face. In addition, it can identify factors that may affect the level of public awareness of the dangers of cybercrime, such as age, education, internet access, or previous experience. The research was conducted at the Jatiyoso sub-district level which consists of 9 villages. So as to obtain 135 respondents who filled out the Pre-Test and Post-Test Questionnaire from the criteria of adults aged 17 - 40 years and identify factors that contribute to the level of awareness about cybercrime, including demographic data analysis. Then, it can help local communities to better understand the threat of cybercrime, so that they always protect their personal data and contribute to cyber safety in the Jatiyoso sub-district area. Similarly, it can provide recommendations to the local government or related institutions such as schools, and community organizations to increase community awareness of the dangers of cybercrime. organizations to increase public awareness of the dangers of cybercrime through education or awareness programs. educational or awareness programs.
STUDI ALGORITMA NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI SENTIMEN PENGGUNA SHOPEE: PENINGKATAN AKURASI MODEL jannah, Zahratul; Kurniawan, Rudi; Anwar, Saeful
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6113

Abstract

Advances in technology and the growth of e-commerce have generated a large amount of user sentiment data, which can be leveraged to improve user experience. Shopee is an e-commerce platform in Indonesia that allows users to buy and sell various products online. Through the Shopee app, users can find a variety of products ranging from clothing, electronics, cosmetics, household needs, to food. However, sentiment data analysis is often constrained by data complexity and the low accuracy of conventional models. This research aims to improve accuracy in Shopee app users by applying Neural Network algorithm. Evaluation of application user sentiment is important for e-commerce companies, such as Shopee, because it provides an overview of user satisfaction and experience with the services offered. In this research, the Neural Network algorithm is used to process sentiment data by optimizing parameters to improve the optimal parameters, including the best K value that can improve model performance. Experimental results show that the best K value is 2, with model accuracy reaching 95.08%. To further measure effectiveness, recall and precision values were calculated for positive and negative categories. The recall result for positive sentiment reached 98.77%, while for negative sentiment it was 93.33%. In addition, the precision for the positive category was 93.73% and for the negative category was 93.33%.
PERANCANGAN UI APLIKASI PENGINGAT MINUM AIR BERBASIS GAMIFIKASI DENGAN METODE DESIGN THINKING Putra Ananta, Kadek Pande; Putra, I Nyoman Tri Anindia
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6430

Abstract

Aplikasi pengingat minum air berbasis gamifikasi dirancang untuk membantu pengguna menjaga dan terhindar dari hidrasi dengan pendekatan interaktif dan menyenangkan. Dalam penelitian ini, metode gamifikasi diterapkan untuk meningkatkan keterlibatan pengguna melalui sistem poin, dan hadiah. Perancangan aplikasi menggunakan metode Design Thinking dengan tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan gamifikasi dalam aplikasi pengingat minum air dapat meningkatkan kepatuhan pengguna dalam memenuhi kebutuhan cairan harian. SUS Skor yang di dapat dari 30 responden adalah 82 yang bisa di kategorikan Good. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa pendekatan berbasis permainan dapat menjadi solusi efektif dalam mengubah kebiasaan kesehatan sehari-hari.
KLASTERISASI DATA PRODUKSI PERTANIAN DI KABUPATEN CIREBON DENGAN ALGORITMA K-MEANS Septianto, Muhamad Arif; Faqih, Ahmad; Rinaldi, Ade Rizki
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6174

Abstract

Kabupaten Cirebon merupakan salah satu daerah pertanian terpenting di Indonesia yang memiliki potensi besar di sektor pertanian. Namun pengelolaan data produksi pertanian di daerah ini sering kali tidak optimal sehingga mengakibatkan rendahnya efisiensi dan strategi pengelolaan sumber daya yang kurang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan data produksi pertanian berdasarkan hasil panen dari 40 kecamatan di Kabupaten Cirebon. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) digunakan dalam penelitian ini, meliputi tahap pemilihan data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi hasil cluster. Data yang dianalisis meliputi hasil panen dari tiga komoditas utama, yaitu padi, jagung, dan melinjo. Hasil analisis menunjukkan bahwa data dapat dibagi menjadi empat klaster optimal dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,324, yang mengindikasikan bahwa klaster yang terbentuk memiliki kualitas yang baik. Setiap klaster mencerminkan karakteristik produksi yang berbeda-beda di setiap wilayah. Beberapa daerah menunjukkan keunggulan dalam hasil jagung, sementara daerah lain lebih unggul dalam memproduksi padi atau melinjo. Selain itu, terdapat daerah-daerah dengan tingkat produktivitas yang relatif rendah, yang membutuhkan lebih banyak perhatian dalam mengembangkan sektor pertanian. Temuan-temuan ini memberikan wawasan penting dalam merancang pengelolaan sektor pertanian yang lebih efisien dan berbasis data.
PENERAPAN LSTM DAN GRU UNTUK PREDIKSI HARGA CABAI MERAH DI KOTA JAWA TIMUR Lim, Maggie; Handhayani, Teny
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6467

Abstract

Fluktuasi harga cabai merah di Jawa Timur, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti musim tanam, cuaca, dan permintaan pasar, menjadi perhatian penting dalam menjaga stabilitas ekonomi. Dalam penelitian ini, digunakan dua algoritma Recurrent Neural Networks (RNN), yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU), untuk memprediksi harga cabai merah di Jawa Timur. Pengujian dilakukan dengan menggunakan dua skenario data latih, yaitu 70% dan 80%, dengan jumlah epoch tetap sebanyak 50. Hasil pengujian menunjukkan bahwa LSTM memberikan hasil yang lebih baik pada skenario 80% data latih, dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1458,764, Root Mean Squared Error (RMSE) 2596,010, dan koefisien determinasi (R²) 0,978. Sementara itu, GRU menunjukkan sedikit keunggulan pada 70% data latih, dengan MAE 1742,027, RMSE 2820,462, dan R² 0,969. Secara keseluruhan, LSTM lebih optimal pada jumlah data latih yang lebih besar, sedangkan GRU lebih stabil pada data latih yang lebih kecil. Penelitian ini menyarankan pemilihan algoritma berdasarkan jumlah data latih yang tersedia untuk prediksi harga cabai merah yang lebih akurat.
RANCANG BANGUN APLIKASI LAYANAN PENGAJUAN SURAT TUGAS DOSEN BERBASIS WEB PADA LP2M UNIVERSISTAS ANDI DJEMMA Manggera, Jumriati; Sulaeman, Budiawan; Dasril, Dasril
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6228

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi layanan pengajuan surat tugas dosen berbasis web pada Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LP2M) Universitas Andi Djemma. Saat ini, pengajuan surat tugas dosen di LP2M dilakukan secara manual melalui pengisian formulir fisik, yang cenderung memakan waktu dan kurang efisien. Aplikasi ini diharapkan dapat memberikan solusi dengan mempercepat proses pengajuan melalui digitalisasi. Sistem yang dibangun menggunakan framework CodeIgniter, dan mengimplementasikan metode Waterfall dalam pengembangan. Pengujian aplikasi menggunakan metode blackbox menunjukkan bahwa aplikasi berjalan sesuai fungsionalitas yang diharapkan. Selain itu, aplikasi ini juga memberikan manfaat seperti penghematan waktu, pengurangan biaya administrasi, serta meningkatkan transparansi dan produktivitas dalam pengelolaan administrasi LP2M.
PENERAPAN METODE ACTIVITY BASED COSTING DAN ECONOMIC ORDER QUANTITY PADA SISTEM PERSEDIAAN KAIN UNTUK EFISIENSI DI TOKO AGUNG JAYA Yoanas, Sahenda; Setiaji, Pratomo; Muzid, Syafiul; Setiawan, Arif
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6269

Abstract

Toko Agung Jaya, merupakan toko kain yang terletak di Kabupaten Kudus, berlokasi di Jl. Menara No.35a, Pejaten, Kerjasan, Kota Kudus. Toko Agung Jaya menyediakan beragam kain, seperti katun motif, polyester, nilon, dan lainnya, untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, toko ini mengalami kendala dalam persediaan kain yang menyebabkan biaya operasional tinggi. Beberapa jenis kain sering kelebihan persediaan kain, sementara yang jenis lain malah kekurangan, sehingga biaya penyimpanan meningkat dan pelanggan bisa kecewa jika persediaan kain tidak tersedia. Selain itu, harga jual yang kurang akurat turut memengaruhi keuntungan dan daya saing toko. Untuk mengatasi masalah ini, toko berencana mengembangkan sistem perancangan berbasis web, sistem ini menerapkan metode Activity Based Costing (ABC) dan Economic Order Quantity (EOQ) dimana ABC untuk mengelola dan memprioritaskan penjualan tertinggi pada persediaan jenis kain, mencegah kerusakan akibat penumpukan kain, dan memastikan persediaan kain berbasis sistem web. Sementara metode EOQ akan membantu mengoptimalkan biaya dengan memastikan efisiensi dalam persediaan kain. Kemudian sistem ini di lengkapi dengan notif WhatsApp untuk promo, diskon, serta penawaran spesial agar pelanggan selalu mendapatkan informasi terbaru dan tertarik untuk berbelanja. Keywords: Activity Based Costing, Economic Order Quantity, Sistem Persediaan, Efisiensi, Notifikasi WhatsApp.Toko Agung Jaya, merupakan toko kain yang terletak di Kabupaten Kudus, berlokasi di Jl. Menara No.35a, Pejaten, Kerjasan, Kota Kudus. Toko Agung Jaya menyediakan beragam kain, seperti katun motif, polyester, nilon, dan lainnya, untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, toko ini mengalami kendala dalam persediaan kain yang menyebabkan biaya operasional tinggi. Beberapa jenis kain sering kelebihan persediaan kain, sementara yang jenis lain malah kekurangan, sehingga biaya penyimpanan meningkat dan pelanggan bisa kecewa jika persediaan kain tidak tersedia. Selain itu, harga jual yang kurang akurat turut memengaruhi keuntungan dan daya saing toko. Untuk mengatasi masalah ini, toko berencana mengembangkan sistem perancangan berbasis web, sistem ini menerapkan metode Activity Based Costing (ABC) dan Economic Order Quantity (EOQ) dimana ABC untuk mengelola dan memprioritaskan penjualan tertinggi pada persediaan jenis kain, mencegah kerusakan akibat penumpukan kain, dan memastikan persediaan kain berbasis sistem web. Sementara metode EOQ akan membantu mengoptimalkan biaya dengan memastikan efisiensi dalam persediaan kain. Kemudian sistem ini di lengkapi dengan notif WhatsApp untuk promo, diskon, serta penawaran spesial agar pelanggan selalu mendapatkan informasi terbaru dan tertarik untuk berbelanja.
SISTEM MONITORING DAN PROTEKSI MOTOR MINI CONVEYOR TERHADAP ANOMALI ARUS DAN TEGANGAN BERBASIS IOT Kiswantono, Agus
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6308

Abstract

The Internet of Things (IoT)-based current monitoring and protection system is an innovative solution for real-time measurement and control of electrical parameters. This study aims to analyze the accuracy of voltage, current, and power readings using the INA19 sensor connected to the Telegram application and compare the measurement results with conventional calculation methods. Testing was conducted by varying the voltage from 150V to 225V using a variac, and the data were compared between smartphone readings, multimeter measurements, and manual calculations. The results indicate that the smartphone-based monitoring system has a high level of accuracy, with a maximum voltage error of 0.93% and a current error of 0.63%. However, at certain test points, the power error percentage fluctuated significantly, reaching 99.22% at 195V. Additionally, the relay-based protection feature effectively detected overcurrent conditions, ensuring device safety by cutting off the electrical current in critical situations. With IoT integration via Telegram, this system enables efficient and real-time remote monitoring without the need for direct conventional measuring instruments. The implementation of this system is expected to improve efficiency and safety in electrical power management in both industrial and residential sectors.

Page 14 of 17 | Total Record : 166

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2025 2025


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