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
 13   14   15   16   17 
Search results for , issue "Vol. 12 No. 3 (2024)" : 202 Documents clear
ALGORITMA REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK ANALISIS EFISIENSI STOK PRODUK DI PT. MADU PRAMUKA BATANG Hidayat, Taufik; Darnis, Rahmi; Hidayatussa’adah, Dina
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.v12i3.4899

Abstract

Lebah madu sangat potensial untuk dikembangkan. Keuntungan yang diperoleh dari lebah madu adalah produk-produk seperti madu, polen, royal jelly & produk lainnya, sedangkan pada dunia industri madu biasanya diolah menjadi bahan untuk farmasi, kosmetik dan makanan. Permintaan produk lebah madu semakin meningkat setiap tahunnya. Maka dari itu PT. Madu Pramuka Batang mesti bisa mengelola stok madunya yang mesti selalu ada di gudang. Jika terdapat persediaan stok produk kosong dapat menyebabkan menurunnya tingkat pendapatan dari PT. Madu Pramuka Batang karena stok produk tidak tersedia dan mempengaruhi tingkat pelayanan kepada konsumen. Untuk mengatasi hal tersebut maka dapat memanfaatkan data mining regresi linier berganda. Regresi linier berganda adalah proses analisis dengan memahami hubungan antara variabel terikat terhadap variabel bebas. Tujuannya adalah untuk memodelkan hubungan ini sehingga nilai variabel terikat dapat diprediksi berdasarkan nilai variabel-variabel bebas. Hasil prediksi dari persediaan produk dengan alat Rapidminer memperoleh nilai RMSE sebesar 0,566 yang tergolong dalam kategori bagus.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS PADA MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Sitanggang, Altolyto; Umaidah, Yuyun; Adam, Riza Ibnu
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.v12i3.4902

Abstract

Dalam era digital, media sosial seperti X, Facebook, dan Instagram telah menjadi bagian penting dari kehidupan modern, memungkinkan individu untuk berbagi pandangan dan opini dengan cepat. Salah satu topik hangat di X adalah program makan siang gratis dari pasangan calon presiden nomor urut 02, yang bertujuan meningkatkan gizi anak dan ibu hamil, mencakup 82,9 juta orang. Program ini memicu beragam tanggapan masyarakat. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap program tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes dan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Data dikumpulkan melalui crawling pada media sosial X, menghasilkan 2.211 tweet yang kemudian diseleksi dan diberi label sentimen positif dan negatif. Algoritma Naïve Bayes diuji dengan tiga skenario pembagian data training dan testing, dan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai hasil terbaik pada rasio data 60:40 dengan akurasi 72,2%, presisi 63,2%, recall 66,1%, dan F1-Score 64%. Keywords: Naïve Bayes, KDD, Makan Siang Gratis, X, Sentimen.
SISTEM E-EMPLOYEE PADA KANTOR YAYASAN WORLD WIDE FUND FOR NATURE (WWF) INDONESIA CABANG KAL-TENG Novita, Rebecca; Widiatry, Widiatry; Sari, Nova Noor Kamala
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.v12i3.4903

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem kepegawaian yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi serta efektivitas proses manajemen sumber daya manusia di organisasi khususnya pada Yayasan WWF Indonesia Cabang Kalimantan Tengah.Analisis bisnis proses system lama dan baru digambarkan Gunakan diagram alur. Sistem desain aliran data menggunakan diagram alir data (DFD) dan diagram hubungan entitas (ERD), bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa pemrogaman PHP dan database menggunakan MySQL. Pengujian sistem website dilakukan menggunakan metode pengujian kotak hitam (Blackbox testing). Metode pengembangan perangkat lunak Extreme Programming. Sistem E-Employee menjadi solusi untuk mengoptimalkan proses pengelolaan data kepegawaian. Namun, Kantor WWF Indonesia Cabang Kal-Teng belum memiliki sistem E-Employee terutama pada pegawai tidak tetap dan pegawai proyek, sesuai dengan kebutuhan mereka. Dalam era digital yang terus berkembang, penerapan teknologi informasi dalam pengelolaan kepegawaian menjadi sangat penting dan dibutuhkan. Dengan harapan dapat menjadi alternatif atau solusi untuk permasalahan yang dialami kantor WWF Indonesia Cabang Kal-Teng.
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. 
DETEKSI ANOMALI MENGGUNAKAN ENSEMBLE LEARNING DAN RANDOM OVERSAMPLING PADA PENIPUAN TRANSAKSI KEUANGAN Saputra, Dewa Raka Krisna; Via, Yisti Vita; Sihananto, Andreas Nugroho
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.v12i3.4910

Abstract

Di era digital, transaksi keuangan semakin beralih ke metode nontunai, karena sifatnya yang nyaman dan efisien. Namun, peningkatan penggunaan kartu kredit dan transaksi online juga meningkatkan risiko kejahatan finansial. Penelitian ini mengkaji metode ensemble learning dan random oversampling dalam mendeteksi anomali pada transaksi keuangan, khususnya penipuan kartu kredit. Algoritma klasifikasi yang digunakan meliputi Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), dan Naive Bayes (NB), dengan pendekatan ensemble learning seperti Bagging, Boosting, dan Stacking. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ensemble learning secara signifikan meningkatkan performa deteksi penipuan dibandingkan model dasar (base model). Khususnya teknik stacking menunjukkan peningkatan AUC yang signifikan, dengan beberapa algoritma mencapai AUC sempurna (1.00). Random Forest (RF) dengan metode ensemble learning menunjukkan performa yang sangat konsisten dan optimal dalam mendeteksi anomali penipuan. Penelitian ini menegaskan bahwa metode ensemble learning, terutama stacking, efektif dalam membedakan antara transaksi sah dan mencurigakan, sehingga dapat diandalkan untuk deteksi penipuan keuangan.
ANALISIS PREDIKSI PENYAKIT DIABETES PADA WANITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR Lemantara, Julianto; Lusiani, Titik
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.v12i3.4911

Abstract

Diabetes Melitus merupakan salah satu isu kesehatan yang populer di Indonesia karena prevalensi penyakit ini meningkat setiap tahun. Berbagai penelitian menyebutkan penyakit berbahaya ini lebih rentan terjadi pada jenis kelamin perempuan. Untuk itu, penelitian ini ingin melakukan prediksi/klasifikasi penyakit diabetes pada wanita sebagai upaya pencegahan. Penelitian ini membandingkan metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk prediksi penyakit diabetes dengan dataset berjumlah 768, terdiri atas 500 data training dan 268 data testing. Naïve Bayes digunakan karena bisa menghasilkan akurasi yang tinggi dengan jumlah data pelatihan yang sedikit. Sementara itu, K-Nearest Neighbor digunakan karena nonlinear dan nonparametrik, serta mudah diterapkan. Kinerja kedua metode dibandingkan agar metode yang lebih baik dalam hal klasifikasi penyakit dapat ditemukan. Hasil penelitian menunjukkan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih unggul yaitu 78,3582%, sedangkan metode K-Nearest Neighbor memiliki tingkat akurasi 0,3731% dibawah metode dengan Naïve Bayes yaitu 77,9851%.
ANALISIS SENTIMEN PERFORMA “VIDEO ASSISTANT REFEREE” MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Athariq, Fajar; Garno, Garno; Maulana, Iqbal
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.v12i3.4912

Abstract

Video Assistant Referee (VAR) adalah teknologi yang diterapkan dalam sepak bola untuk membantu wasit membuat keputusan yang lebih akurat. Meskipun bertujuan untuk meningkatkan keadilan dalam permainan, penerapan VAR sering kali memicu kontroversi dan perdebatan di kalangan penggemar serta pemain sepak bola. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap VAR melalui data yang dikumpulkan dari Twitter. Masalah utama yang dihadapi adalah adanya perbedaan pandangan terhadap efektivitas dan dampak VAR, yang mempengaruhi persepsi publik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan fitur TF-IDF dan teknik oversampling SMOTE. Beberapa skenario pembagian data latih dan uji diterapkan, yaitu 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan SMOTE menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 77% pada skenario 80:20 dan 60:40. Sementara itu, nilai precision tertinggi dicapai pada skenario 90:10 dan 80:20 dengan 68%, recall tertinggi pada skenario 90:10 dengan 82%, dan F1-score tertinggi pada skenario 90:10 dengan 85%. Analisis word cloud dari tweet menunjukkan bahwa sentimen negatif terhadap VAR terkait dengan kata-kata seperti "abolish," "rugi," "lama," "kualitas wasit," "problem," dan "kontroversi." Sentimen netral berfokus pada kata-kata seperti "petition," "sign petition," "technology," "league," "football," dan "match official," sementara sentimen positif mencakup kata-kata seperti "langsung," "jelas," "guna," "adil," "bantu," dan "cepat.".
PENGEMBANGAN BACKEND MENGGUNAKAN METODE EXTREME PROGRAMMING (XP) PADA APLIKASI RESERVASI PESONA JAVA IJEN HOMESTAY viani, Devi okta; no, Subo; prasetyo, Junaedi adi
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.v12i3.4913

Abstract

Pesona Java Ijen merupakan sebuah homestay yang beroperasi di Desa Tamansari Licin Banyuwangi. Homestay adalah jenis akomodasi yang ideal untuk dikembangkan di desa wisata karena selain memiliki harga yang terjangkau, juga dapat meningkatkan pendapatan. Berdasarkan survey di lapangan, sistem informasi reservasi kamar di Pesona Java Ijen ini reservasinya masih manual atau masih menggunakan via whatsapp dan tidak ada fitur untuk reservasinya juga fitur-fitur lainnya dan tampilan sistem informasinya itu masih kurang menarik untuk para wisatawan hanya terdapat gambar homestay nya saja. Masalah ini dapat diselesaikan dengan mengembangkan sistem informasi reservasi yang memusatkan semua data reservasi dan mempercepat serta mempermudah proses reservasi. Sistem ini dikembangkan menggunakan Framework Laravel dengan metode Extreme Programming (XP) dalam model Agile untuk menyelesaikan masalah tersebut. Metode ini diterapkan untuk menganalisis kebutuhan pengguna, mengestimasi waktu pengembangan sistem, merancang penyimpanan data dan antarmuka sistem, membangun sistem, serta menyerahkannya. Sistem informasi reservasi homestay ini dikembangkan berbasis website. Dengan adanya website ini, pemesan dapat melakukan reservasi tanpa harus terlebih dahulu menanyakan ketersediaan kamar kepada pihak Pesona Java Ijen, sekaligus memudahkan Pesona Java Ijen dalam pendataan reservasi.Kata kunci : Pengembangan, Reservasi Homestay, Framework Laravel, Extreme Programming.
PENGEMBANGAN FRONT-END MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING PADA APLIKASI RESERVASI PESONA JAVA IJEN HOMESTAY Aini, Chindi Fidaro; no, Subo; Prasetyo, Junaedi Adi
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.v12i3.4916

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna dalam proses reservasi homestay dengan merancang ulang antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) aplikasi reservasi Pesona Java Ijen Homestay. Metode yang digunakan adalah Design Thinking, yang meliputi tahapan Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Testing. Data diperoleh melalui wawancara dan observasi terhadap pengguna homestay. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Design Thinking berhasil mengidentifikasi masalah utama pengguna, mengembangkan solusi yang tepat, dan menghasilkan desain prototype yang memenuhi harapan pengguna. Pengujian dengan System Usability Scale (SUS) memberikan skor rata-rata 82, yang menunjukkan bahwa desain prototype memiliki kualitas usability yang sangat baik dan mendapat respons positif dari pengguna. Dengan demikian, pengembangan ini memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kemudahan dan kepuasan pengguna dalam menggunakan aplikasi reservasi homestay.
ANALISIS DETEKSI TEPI PADA PEMINDAI DOKUMEN MENGGUNAKAN KERTAS THERMAL BERBASIS PYTHON IDE Pratama, Yoga Putra; Kartika, Rachmah Nanda; Buwono, Pilar Febry; Rabbani, Muamar Abid
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.v12i3.4917

Abstract

Dokumen merupakan salah satu bagian penting dalam berbagai proses, saat ini dokumen lebih banyak dalam bentuk digital dikarenakan kertas dapat mengalami penurunan kualitas seiring berjalannya waktu. Metode yang digunakan adalah metode kualitatif dengan menggunakan Bahasa pemrograman python dan sampel uji coba diberbagai kondisi dan hasil dari ujicoba ini adalah berupa deteksi tepi pada dokumen. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat dikembangkan dengan melakukan perbaikan kontur pada bagian gambar

Page 15 of 21 | Total Record : 202

 13   14   15   16   17 

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