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
 12   13   14   15   16 
Search results for , issue "Vol. 12 No. 3 (2024)" : 202 Documents clear
ANALISIS CLUSTERING PENYEBARAN HIV DI KARAWANG BERDASARKAN KECAMATAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS Dewi, Dica Parameswari Syifa
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.v12i3.4878

Abstract

Pergaulan bebas semakin marak seiring perkembangan zaman. Perilaku ini melibatkan hubungan seksual yang berdampak negatif pada individu dan masyarakat. Contohnya, peningkatan kasus penyakit menular seksual seperti HIV yang membahayakan kesehatan. HIV, singkatan dari Human Immunodeficiency Virus, melemahkan sistem kekebalan tubuh. Penelitian ini bertujuan mengetahui klaster kecamatan dengan penyebaran HIV tertinggi di Kabupaten Karawang menggunakan algoritma K-Means dan metodologi KDD. Dengan bantuan dari tools Jupyter Notebook maka hasil dari penelitian ini adalah terbentuk nya k=3, yaitu k=0 rawan, k=1 tidak rawan, dan k=2 sangat rawan, yang akan diolah dengan Algoritma K-Means. Hasil dari penerapan algoritma K-Means adalah dari Dari 77 puskesmas dan rumah sakit, 42 berada di klaster 0, 24 di klaster 1, dan 11 di klaster 2. Hasil dari clustering  dievaluasi dengan Silhoutte Ceeficient dan menghasilkan nilai sebesar 0.634 hasil tersebut menunjukkan bahwa klaster berstruktur baik. Setelah selesai melakukan evaluasi, hasil tersebut akan dilakukan visualisasi pemetaan menggunakan tools Qgis.
PENGARUH BENDING PADA ANTENA MIKROSTRIP FLEKSIBEL UNTUK APLIKASI IOT Vauzia, Farrah; Kirana, Nurista Wahyu
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.v12i3.4880

Abstract

Penggunaan antena fleksibel pada aplikasi Internet of Things (IoT) semakin diminati untuk mengatasi keterbatasan antena mikrostrip konvensional yang berbahan kaku. Tujuan penelitian ini adalah untuk merealisasikan antena fleksibel yang bekerja pada frekuensi IoT 2.4 GHz dan menganalisis pengaruh bending pada antena tersebut. Pemilihan material antena mikrostrip harus mempertimbangkan karakteristik elektris dan mekanis. Material FR9111 dipilih karena memiliki permitivitas relatif yang hampir sama dengan material fleksibel lainnya namun lebih kuat secara mekanis. Sebelum disimulasikan, dimensi patch antena dan feedline terlebih dahulu dihitung secara matematis. Berdasarkan hasil simulasi, antena memiliki dua frekuensi kerja yaitu 0.885 MHz dengan return loss -16.81 dB dan 2.4 GHz return loss -14 dB. Antena mikrostrip kemudian difabrikasi dan diukur dengan kondisi awal 0° atau datar. Selanjutnya antena dilekukkan (bending) dengan sudut 30°, 60°, dan 90° untuk diukur kembali. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa antena mikrostrip memiliki dua frekuensi kerja yang berbeda tergantung sudut bending. Bending pada antena juga berpengaruh terhadap return loss dan bandwidth.  
KLASIFIKASI SENTIMEN TENTANG PEMINDAHAN IBU KOTA NEGARA INDONESIA DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN GLOVE DAN FASTTEXT Putri, Desya Ristya; Puspaningrum, Eva Yulia; Maulana, Hendra
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.v12i3.4882

Abstract

Media sosial kini menjadi tempat untuk berkomunikasi jarak jauh yang marak digunakan. Di dalam media sosial, terdapat berbagai macam opini pengguna yang sering kali terjadi kesalahan penafsiran oleh pembaca. Kadang kala, informasi yang tersebar juga merupakan hoaks sehingga dapat mempersulit pemahaman aktual sentimen yang sesungguhnya ingin disampaikan. Beberapa waktu terakhir, topik pembicaraan mengenai pemindahan ibu kota negara Indonesia sangat banyak tersebar di media sosial. Dilakukannya penelitian ini memiliki tujuan untuk mendapatkan perbandingan hasil antara dua metode ekstraksi fitur yang digunakan. Penelitian ini menerapkan ekstraksi fitur GloVe dan FastText dengan besaran nilai ukuran vektor sebesar 100. Klasifikasi dalam penelitian ini dilakukan dengan algoritma Convolutional Neural Network yang menerapkan beberapa variasi skenario uji, yaitu dengan mengubah nilai batch size dan epoch. Penelitian dilakukan dengan 44957 data komentar YouTube yang besar perbandingannya adalah 70:30 untuk data pelatihan dan data pengujian. Hasil dari dilakukannya percobaan menunjukkan bahwa metode ekstraksi fitur GloVe menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan FastText. Hasil akhir didapatkan bahwa implementasi Convolutional Neural Network dengan GloVe menghasilkan rata-rata nilai precision sebesar 74.3%, recall sebesar 73.6%, f1-score sebesar 73.6%, serta accuracy sebesar 76.1%.
PERBANDINGAN PERFORMA MODEL MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI SUHU DI SEMARANG Sutaryani, Apit; Sunarno, Sunarno; Djuniadi, Djuniadi
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.v12i3.4884

Abstract

Prediksi suhu udara sangat bermanfaat untuk pertimbangan kebijakan lokal, sepertinya suhu udara lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya, sehingga perlunya perluasan lahan hijau sebagai strategi untuk memperbaiki kualitas udara dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Oleh karena itu perencanaan dan implementasi proyek lahan hijau harus menjadi prioritas dalam upaya pengembangan kota yang berkelanjutan. Penelitian ini membandingkan algoritma machine laerning model regresi linier dengan decision tree untuk memprediksi suhu kota Semarang dari tahun 2019 hingga 2023. Variabel data yang digunakan meliputi temperatur, titik embun, kecapatan angin, curah hujan, tekanan udara, lamanya penyinaran matahari, dan kelembaban. Pengolahan data dilakukan menggunakan software rapid miner dengan menggunakan algoritma regresi linier dan decision tree. Hasil penelitian menunjukkan algoritma regresi linier memiliki nilai RMSE sebesar 0.131 +/- 0.000, MAE 0,099 +/- 0,086 dan R2 0.990, sedangkan pada algoritma decision tree nilai RMSE sebesar 0,293 +/- 0,000, nilai MEA 0,189 +/- 0,224 dan nilai R2 0,948. Kesimpulan analisis menunjukkan bahwa algoritma regresi linier lebih akurat daripada decision tree.
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN FASTER REGION CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS BIJI KOPI ARABIKA Pratama, Gede Ardi; Puspaningrum, Eva Yulia; Maulana, Hendra
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.v12i3.4887

Abstract

Industri kopi global sangat dipengaruhi oleh peran masyarakat pecinta kopi, yang menciptakan ekosistem dimana kopi tetap menjadi komoditas istimewa. Salah satu aspek penting dalam pengelolaan kopi adalah penentuan grade kopi. Standar penilaian cacat pada biji kopi telah diakui secara nasional sejak tahun 1984 dan diperbarui dengan SNI 01-2907-2008 untuk memastikan kualitas dan konsistensi. Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi proses grading kopi, diperlukan sistem otomatis berbasis deep learning. Penelitian ini membahas penerapan CNN dan Faster R-CNN untuk klasifikasi biji kopi, dengan menggunakan biji kopi arabika, robusta, dan liberica. Algoritma CNN VGG-16 dan Faster R-CNN dibandingkan untuk mengidentifikasi pengaruh Region Proposal Network (RPN) terhadap efisiensi klasifikasi citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN VGG-16 mencapai akurasi 86%, sementara Faster R-CNN mencapai rata-rata akurasi 93%, dengan presisi 93%, recall 92%, dan skor F1 92%. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang kedua algoritma dalam konteks klasifikasi biji kopi serta meningkatkan efisiensi proses grading kopi. Industri kopi global sangat dipengaruhi oleh peran masyarakat pecinta kopi, yang menciptakan ekosistem dimana kopi tetap menjadi komoditas istimewa. Salah satu aspek penting dalam pengelolaan kopi adalah penentuan grade kopi. Standar penilaian cacat pada biji kopi telah diakui secara nasional sejak tahun 1984 dan diperbarui dengan SNI 01-2907-2008 untuk memastikan kualitas dan konsistensi. Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi proses grading kopi, diperlukan sistem otomatis berbasis deep learning. Penelitian ini membahas penerapan CNN dan Faster R-CNN untuk klasifikasi biji kopi, dengan menggunakan biji kopi arabika, robusta, dan liberica. Algoritma CNN VGG-16 dan Faster R-CNN dibandingkan untuk mengidentifikasi pengaruh Region Proposal Network (RPN) terhadap efisiensi klasifikasi citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN VGG-16 mencapai akurasi 86%, sementara Faster R-CNN mencapai rata-rata akurasi 93%, dengan presisi 93%, recall 92%, dan skor F1 92%. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang kedua algoritma dalam konteks klasifikasi biji kopi serta meningkatkan efisiensi proses grading kopi. 
PENERAPAN HOLT-WINTERS UNTUK PERAMALAN HARGA BERAS DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN TIME SERIES Isnaini, Frisda Dita; Via, Yisti Vita; Mandyartha, Eka Prakarsa
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.v12i3.4890

Abstract

Beras adalah makanan pokok mayoritas masyarakat Indonesia, dengan padi sawah sebagai komoditas utama. Pada 2024, harga beras mencapai Rp19.550 di seluruh Indonesia, termasuk Jawa Timur, karena masa paceklik. Pola pergerakan harga beras penting untuk diketahui guna membantu pengambil kebijakan dan petani dalam menjaga stabilitas harga. Penelitian ini bertujuan memodelkan peramalan harga beras di 20 wilayah Provinsi Jawa Timur dari 2017 – 2023 menggunakan Holt-Winters Exponential Smoothing, yang mempertimbangkan komponen level, tren, dan musiman. Hasil penelitian menunjukkan harga beras cenderung naik saat pergantian tahun dan menurun di pertengahan tahun. Pengujian dilakukan dengan K-Fold (k = 3 dan k = 5) dan menguji rentang parameter alpha, beta, dan gamma dari 0,1 – 0,9 dan 0,01 – 0,9. Parameter optimal ditemukan pada nilai alpha 0,9, beta 0,01, dan gamma 0,9 dengan k = 5. Model ini menghasilkan nilai error MAPE terbaik di Banyuwangi sebesar 0,03%.
RANCANG BANGUN MESIN ES KRIM PUTAR OTOMATIS MENGGUNAKAN MESIN PENDINGIN BERBASIS MIKROKONTROLLER ARDUINO Maulana, Indra; Irawan, Denny
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.v12i3.4891

Abstract

Es krim putar adalah makanan tradisional yang masih dibuat secara manual dengan tenaga manusia. Rancang bangun mesin es krim putar otomatis ini dirancang untuk memudahkan pekerjaan para pengusaha dalam membuat es krim putar secara otomatis berdasarkan perubahan suhu pada tabung adonan. Dipasaran memang sudah ada, tetapi masih belum ada yang menggunakan kontrol otomatis. Perbedaan dari mesin es krim putar yang ada dipasaran adalah komponen yang digunakan. Di sini saya menggunakan mikrokontroler arduino sebagai pengontrol rangkaian otomatis dan komponen mesin pendingin yang dapat mendinginkan di area luar tabung adonan sehingga tidak memerlukan es batu lagi. Untuk memprogram mesin pembuat es krim berbasis otomatis ini menggunakan beberapa komponen diantaranya arduino, ac light dimmer, sensor suhu DS18B20, lcd dan lain-lain. Hasil dari pembacaan sensor tersebut akan diproses melalui arduino dengan mempunyai output pada mesin pendingin dan motor. Untuk keluaran motor, mesin akan mati ketika suhu di dalam tabung mencapai suhu -10°C, dan untuk mesin pendingin akan mati setiap suhu udara di luar tabung adonan mencapai -5°C dan akan menyala lagi setiap 5 menit.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA ACCESS BY KAI MENGGUNAKAN METODE WORD2VEC DAN ALGORITMA SVM Devi, Ditha Lozera; Arifiyanti, Amalia Anjani; Wati, Seftin Fitri Ana
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.v12i3.4892

Abstract

Beberapa ulasan dari pengguna KAI Access menyatakan sering terjadi gangguan pada saat pemesanan tiket. Hingga akhirnya pada tanggal 10 Agustus 2023 PT Kereta Api Indonesia melakukan peluncuran aplikasi Access by KAI sebagai bentuk upgrade dari aplikasi sebelumnya. Dengan adanya ulasan yang diberikan pengguna untuk aplikasi, perlu dilakukan analisis sentimen untuk melihat bagaimana pendapat dan reaksi pengguna dalam menggunakan aplikasi Access by KAI. Data ulasan pengguna diambil dari Google Play Store dan App Store. SEMMA dipilih sebagai metode pengembangan model data mining dengan tahapan dimulai dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Word2vec (CBOW dan Skip-gram) sebagai metode ekstraksi fitur dan 4 kernel SVM yang digunakan yaitu kernel linear, kernel polynomial, kernel RBF, dan kernel sigmoid. Hasil dari delapan skenario model klasifikasi yang dilakukan dengan menggabungkan metode Word2vec dan algoritma Support Vector Machine, dihasilkan satu skenario terbaik yaitu skenario model yang menggunakan algoritma SVM kernel RBF dengan metode Skip-Gram ditambah metode oversampling SMOTE dihasilkan nilai akurasi 81% dan nilai AUC sebesar 0.81.
KAJIAN KANDUNGAN GARAM DAN TEMPERATUR TERHADAP TEGANGAN TEMBUS MINYAK ISOLASI purwiyanto, purwiyanto
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.v12i3.4895

Abstract

To avoid the occurrence of currents, jumps or electric sparks between electrical conductors, then isolation is used. Insulating oil is one of the insulating materials used in transformers that function to isolate and cool electrical equipment. The properties of transformer insulating oil change when it contains pollutants that enter the oil, in which causes faster failure. Besides the change of temperature will also affect the strength of the insulating oil. The results showed that the percentage contribution of the effect of temperature and salt content on the breakdown voltage was 36.4% with a temperature increase of 10C followed by an increase in the breakdown voltage of 0.044 times and each increase in the salt content was followed by a decrease in the breakdown voltage of 0.292 times.
IMPLEMENTASI INTERNET OF THINGS DALAM MONITORING TEMPERATUR DAN KELEMBABAN RUANG TRANSFORMATOR 20KV purnomo, Hadi; Yusron, Amri; Perdana, Ilham
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.v12i3.4898

Abstract

Pentingnya menjaga kondisi ruang transformator distribusi, terutama suhu dan kelembaban, sangat krusial karena ruangan ini menjadi titik sentral dari semua sistem listrik dalam gedung apartemen. Gangguan pada sistem distribusi listrik dapat menyebabkan gangguan serius seperti matinya peralatan listrik, masalah konektivitas internet, dan bahkan risiko kebakaran. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan rancangan sistem monitoring yang canggih dan berkelanjutan menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Penelitian ini mengembangkan sebuah alat yang mampu memonitor suhu dan kelembaban ruang transformator distribusi dengan presisi tinggi. Uji coba alat menggunakan IoT menunjukkan tingkat kesalahan pengukuran suhu rata-rata sebesar 0,18°C dan kelembaban sebesar 2,03%, membuatnya sangat dapat diandalkan. Meskipun terdapat faktor-faktor seperti fluktuasi beban daya transformator dan variasi suhu lingkungan yang tak terduga yang mempengaruhi pengukuran, toleransi kesalahan ini tetap dalam batas yang dapat diterima.

Page 14 of 21 | Total Record : 202

 12   13   14   15   16 

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