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 49 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol. 11 No. 3s1 (2023)" : 49 Documents clear
SISTEM PAKAR DIAGNOSA SINDROM DISPEPSIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (STUDI KASUS: PUSKESMAS DEPOK III) Duha, Vivin Angelina
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3383

Abstract

Dispepsia merupakan kumpulan gejala yang menyerang saluran pencernaan  atas dan memberi rasa tidak nyaman diperut atas. Penelitian ini berfokus terhadap diagnosa sindrom dispepsia yang gejalanya  banyak dikeluhkan oleh masyarakat. Sistem ini dibangun untuk memberikan pengetahuan tentang klasifikasi dispepsia dengan gejala-gejala spesifik serta solusi penangannya. Studi kasus penelitian ini dilakukan di Puskesmas Depok III dengan menggunakan metode naïve bayes classifier. Dalam menyelesaikan masalah dalam penelitian ini menggunakan 4 tahapan yaitu akuisisi pengetahuan pakar, representasi pengetahuan, inferensi pengetahuan serta pengujian dan analisis.  Data yang digunakan dalam penelitian ini yang didapat dari pakar terdiri dari 6 penyakit dan 45 gejala. Berdasarkan 28 data rekam medis yang diujikan dalam sistem terdapat 24 data yang sesuai dan 4 data yang tidak sesuai dengan diagnosa pakar. Oleh karena itu tingkat akurasi berdasarkan data yang telah diuji adalah 85,7% sesuai dan 14.3% tidak sesuai.
PROTOTYPE ALAT PENCACAH SAMPAH PLASTIK TERKONEKSI ANDROID DENGAN SUMBER PANEL SURYA Soedjarwanto, Noer
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3388

Abstract

Limbah sampah Plastik merupakan masalah yang sangat serius bagi Lingkungan Indonesia, dikarenakan  plastik merupakan sampah yang sulit terurai oleh bakteri. Plastik memerlukan puluhan bahan ratusan tahun agar dapat terurai alami oleh bakteri. Walaupun demikian limbah plastik dapat menjadi berguna apabila ia dicacah dan dijual agar mendapatkan nilai jual yang cukup besar untuk memenuhi kebutuhan keluarga sehari hari. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan alat pencacah sampah plastik yang terkoneksi dengan android untuk memudahkan proses pencacah sampah plastik. Pengembangan prototipe ini melibatkan Langkah Langkah perakitan dan pengujian alat pencacah sampah plastik. Penelitian ini menggunakan Node Mcu sebagai microcontroller dengan aplikasi blynk untk mengontrol node mcu melalui internet. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat ini mampu menghancurkan sampah plastik sebanyak 54 gram selama 1 menit. Penelitian ini menggunakan panel surya 100 wp sebagai sumber daya untuk mengecas dua buah aki 6.3 Ah dengan lama pengecasan 8 jam dan habis dalam waktu 36 menit.
SISTEM MANAJEMEN PENGAIRAN PADA BUDIDAYA TANAMAN ANGGUR BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) Firdaus, Sabang; Rismawan, Tedy; Ristian, Uray
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3389

Abstract

Terdapat beberapa kondisi yang perlu diperhatikan dalam membudidayakan tanaman anggur di daerah tropis, salah satunya adalah kelembapan tanah. Pengendalian untuk menambah nilai kelembapan tanah dapat dilakukan dengan menyiramkan air. Penyiraman secara manual memiliki kendala yaitu perlu memantau kondisi kelembapan tanah secara berkala. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem berbasis Internet of Things yang dapat melakukan pemantauan kondisi kelembapan tanah dan mengendalikan penyiraman tanaman anggur secara otomatis. Pada penelitian ini, ESP32 digunakan sebagai mikrokontroler, sensor soil moisture digunakan untuk mengukur kelembapan tanah, dan relay digunakan untuk kendali solenoid valve dan pompa air. Website digunakan untuk menampilkan hasil pengukuran, status kendali, serta memasukkan jadwal penyiraman. Sistem akan melakukan penyiraman saat nilai kelembapan tanah ≤60%, atau saat nilai kelembapan tanah 61-74% serta waktu sesuai dengan jadwal masukkan pengguna. Hasil pengujian pengukuran kelembapan tanah oleh sensor pertama, sensor kedua, dan sensor ketiga mendapatkan nilai error rata-rata sebesar 2,24%, 1,68%, dan 1,11%. Rata-rata waktu respon on pada relay1, relay2, relay3, dan relay pompa adalah 2,32 detik, 2,68 detik, 2,67 detik, dan 3,41 detik. Sedangkan rata-rata waktu respon off adalah 2,62 detik, 2,61 detik, 2,73 detik, dan 3,76 detik. Dengan waktu respon tersebut, tanaman akan tersiram lebih lama, sehingga kelembapan tanah bisa melebihi 75%.
KLASTERISASI PENGUNJUNG MALL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERDASARKAN PENDAPATAN DAN PENGELUARAN Putra, Bima Yudha; Azzahra, Fathya Yuanita; Erlanda, Ira Alfrina
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3392

Abstract

Pada penelitian ini, dilakukan analisis clustering terhadap data pelanggan mall dengan tujuan untuk membantu manajer dan tim pemasaran dalam merumuskan strategi guna meningkatkan pendapatan mall. Langkah-langkah dalam penelitian ini meliputi studi literatur, analisis dataset, identifikasi masalah, dan menentukan karakteristik clustering. Data mining digunakan sebagai teknik untuk mendapatkan informasi yang bernilai dari data pelanggan mall yang memiliki volume besar dan bersifat tidak teratur. Dengan pemahaman yang mendalam tentang karakteristik pengunjung mall, strategi yang lebih efektif dapat dirancang untuk menarik pengunjung baru, meningkatkan retensi pengunjung yang sudah ada, dan menciptakan pengalaman belanja yang lebih menarik. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset pelanggan mall yang diperoleh dari Kaggle. Dalam dataset ini, karakteristik pelanggan dianalisis berdasarkan tingkat pendapatan tahunan, usia, jenis kelamin, dan frekuensi kunjungan. Hasil clustering ini dapat membantu manajer dan tim pemasaran dalam mengidentifikasi kelompok pelanggan yang lebih disukai dan kurang disukai, serta mengevaluasi efisiensi dan efektivitas kegiatan bisnis perusahaan dalam memberikan layanan yang sesuai untuk berbagai jenis pelanggan dengan harga yang tepat.
UNVEILING CHURN PREDICTION AT BANK IVORY Oetama, Raymond Sunardi
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3394

Abstract

The banking industry faces significant challenges in tackling customer churn within its credit card services. Customer churn refers to the situation where customers discontinue using a bank's services and migrate to another financial institution. To proactively address this critical issue, the present research endeavors to predict customer attrition in credit card services. To achieve this goal, the study extensively employs the CRISP-DM framework and diligently compares the performance of two predictive models, namely Gradient Boosting and Random Forest. The research endeavors to identify potential churn customers by analyzing crucial variables, including customer age, marital status, gender, income category, credit limit, and total transactions. The preferred modeling approach, determined based on the lowest misclassification rate, serves as a vital component of the research's analytical process. Remarkably, the research findings unequivocally demonstrate the superior performance of the Gradient Boosting model, which attains a misclassification rate of 0.1118 in predicting customer attrition. 
ANALISIS SEGMENTASI PELANGGAN BERBASIS MODEL RECENCY FREQUENCY DAN MONETARY (RFM) MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Pangestu, Panji Indra; Hermanto, Teguh Iman; Irmayanti, Dede
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3396

Abstract

Business development is currently growing very rapidly, with the development of internet technology that can facilitate all business activities. Increasing business development has an impact on presenting new business competitors, so companies need strategies that are able to maintain customer quality. This study aims to segment customers from the company's sales transaction data, with a large number of transactions, technology is needed to group a data so that the method used in this study is a data mining method  and uses  the K-Means algorithm. With the K-Means Algorithm, it  can help in grouping customers to make it easier for companies to strategize each customer group. This customer grouping uses an initial model of Recency, Frequency and Monetary (RFM) to help calculate customer groups. Data mining evaluation  was carried out  using Silhouette Coefficient with test results using Visual Studio Code software python programming language, The results of this study selected 3 clusters consisting of Low Loyalty totaling 137 customers, Medium Loyalty totaling  1636 customers and Highest Loyalty totaling 2395 customers.
KLASIFIKASI KEANDALAN SISTIM DISTRBUSI TENAGA LISTRIK DI PT. PLN (PERSERO) UP3 SURABAYA SELATAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Prenata, Giovanni Dimas
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3397

Abstract

Kehandalan merupakan bagian mendasar untuk mendistribusikan energi listrik. PT. PLN harus mampu mendistrbusikan energi listrik dengan tingkat kehandalan yang tinggi.  Penggunaan metode K-Nearest Neighbor merupakan metode supervise learning untuk melakukan klasifikasi pengkategorian handal dan tidak handal. Peneliti melakukan klasifikasi data SAIDI dan SAIFI untuk periode 10 bulan (Januari hingga Oktober) tahun 2021 di PT. PLN UP3 Surabaya Selatan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Program KNN dibuat menggunakan bahasa C++. Data SAIDI dan SAIFI bulan November dan Desember 2021 dipergunakan sebagai data uji. Hasil dari prediksi menggunakan K=1, K=2, K=3, K=4, K=5, K=6 dan K=6 menghasilkan akurasi 100% dalam mengkategorikan handal dan tidak handal.
PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN BUCK-BOOST CONVERTER BERBASIS IoT Soedjarwanto, Noer
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3399

Abstract

Buck-boost Converter merupakan jenis konverter yang digunakan untuk menurunkan dan menaikkan tegangan dengan memadukan prinsip dari buck-converter dan boost-converter. Sedangkan teknologi IoT digunakan untuk memantau kecepatan dan tegangan motor secara jarak dekat maupun jauh melalui aplikasi mobile. Pada skripsi ini, perancangan buck-boost converter digunakan sebagai pengatur kecepatan motor DC berdasarkan tegangan output yang dimana hasil tegangan output dapat lebih kecil atau lebih besar dari sumber tegangan.  Kemudian, driver motor digunakan sebagai perantara komunikasi yang terhubung pada NodeMCU agar pemantauan dapat dilakukan dengan lebih efisien. Selanjutnya, implementasi teknologi IoT dilakukan dengan menggunakan platform IoT Blynk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perubahan nilai tegangan pada proses pengendalian berhasil mengendalikan kecepatan motor DC. Selain itu, teknologi IoT berhasil diimplementasikan dengan baik dan memungkinkan pengguna untuk memantau kecepatan motor secara jarak jauh melalui aplikasi. Dengan demikian, penggunaan buck-boost converter dengan driver motor dan teknologi IoT dapat meningkatkan efisiensi dari pengendalian motor DC.
IMPLEMENTASI DIMMER AC BERBASIS ARDUINO PADA PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI SATU FASA hazrina, Fadhillah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3400

Abstract

Some things that must be considered to improve the work of an induction motor are the rotational speed of the motor which is expected to continue to be increased, torque that can meet the load, and higher efficiency. Multilevel inverters will play an important role in converting DC energy from battery sources into AC electrical energy. This study aims to create a single-phase induction motor speed control system with an Arduino Mega-based Multilevel inverter. External input in this study uses a normally close push button with two initializations, namely the Up and Down push buttons. The push button functions as an induction motor speed control with speed conversion in the form of a percent parameter. Parameters will appear on the LCD display for every change that occurs. The test results show that the induction motor will start rotating at a percentage of 20%, namely at a speed of 1631.8 RPM, then Up to 40% at a speed of 2260.2, Up again to 60% at a speed 3261.8 RPM, and at 80% speed it produces 4163.8 and the highest speed reaches 5241.4 RPM with a speed percentage of 100%. The rotational speed of the motor can be displayed on the LCD display in the form of a digital display.
ANALISIS SENTIMEN BERITA PROGRAM CSR PADA APLIKASI SR-APP OLAHKARSA Athallah Rifqi, Muhammad Daffa'; Yunianto, Dika Rizky
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 11 No. 3s1 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3s1.3413

Abstract

PT Olahkarsa Inovasi Indonesia adalah perusahaan B2B yang inovatif yang fokus pada Corporate Social Responsibility (CSR) untuk mendorong ekosistem bisnis yang berkelanjutan. Sebagai bagian dari upaya ini, mereka telah mengembangkan SR-APP, sebuah aplikasi berbasis web yang membantu perusahaan dalam mengelola dan memantau program CSR. Salah satu tantangan yang dihadapi oleh SR-APP adalah pengembangan fitur sistem untuk membantu klien perusahaan PT Olahkarsa menganalisis sentimen publik melalui berita dan komentar terkait program CSR. Dengan menganalisis sentimen, perusahaan dapat menggunakannya sebagai referensi dalam menentukan dan meningkatkan kualitas layanan pada program CSR di masa depan. Analisis dan perancangan fitur sistem dilakukan melalui metode observasi dan wawancara dengan PT Olahkarsa. Pengembangan fitur sistem melibatkan pengambilan tweet melalui API Twitter, yang kemudian diproses menggunakan API analisis sentimen dengan metode Klasifikasi Sentimen RoBERTa Base untuk mengekstraksi sentimen publik terhadap program CSR. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan metode black box, dengan semua 8 fungsi berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan. Pengujian performa menunjukkan waktu pemuatan halaman yang memuaskan, dengan rata-rata First Contentful Paint sebesar 4,7 detik dan Speed Index sebesar 6,9 detik. Pengujian Penerimaan Pengguna menghasilkan skor penerimaan positif sebesar 95% untuk sistem tersebut.

Page 2 of 5 | Total Record : 49

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2023 2023


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