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 2,839 Documents
 136   137   138   139   140 
ANALISIS KOMPARATIF EFEKTIVITAS SENSOR PADA SISTEM JEMURAN OTOMATIS BERBASIS MIKROKONTROLER Alzahra, Maharani; Damsi, Faisal
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7230

Abstract

Abstrak. Studi literatur ini membahas efektivitas penggunaan berbagai jenis sensor dalam sistem jemuran otomatis berbasis mikrokontroler. Perkembangan teknologi otomasi dan Internet of Things (IoT) telah mendorong munculnya sistem jemuran pintar yang mampu merespons kondisi cuaca secara otomatis. Dalam tinjauan ini, dianalisis kinerja sensor cahaya seperti LDR dan BH1750 serta sensor hujan seperti FR-04 dan raindrop berdasarkan temuan dari berbagai penelitian terdahulu. Hasil kajian menunjukkan bahwa BH1750 memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan LDR, sedangkan sensor raindrop menunjukkan respons yang lebih cepat terhadap tetesan air dibandingkan FR-04. Pemilihan sensor yang tepat berkontribusi terhadap peningkatan akurasi, efisiensi, dan adaptivitas sistem dalam menghadapi perubahan cuaca secara real-time. Dengan demikian, studi ini memberikan landasan teoritis dalam pengembangan sistem jemuran otomatis yang lebih andal dan responsif.
PENGEMBANGAN SISTEM RESERVASI LAPANGAN FUTSAL BERBASIS WEB DENGAN INTEGRASI PAYMENT GATEWAY Rizky Ariyanto, Andre Tri; Syani, Mamay
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7231

Abstract

Pada era digital saat ini, masih banyak penyedia jasa penyewaan lapangan futsal yang menjalankan proses pemesanan dan transaksi secara manual, termasuk di Gor Bumi Sariwangi 1. Proses konvensional ini menyebabkan berbagai permasalahan seperti kesalahan pencatatan, bentroknya jadwal pemesanan, dan keterbatasan informasi bagi pelanggan mengenai ketersediaan lapangan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem reservasi lapangan futsal berbasis web yang terintegrasi dengan layanan payment gateway Midtrans. Metode Waterfall digunakan untuk mengembangkan sistem ini, yang terdiri dari tahap-tahap analisis kebutuhan, desain sistem, pelaksanaan, dan pengujian. Teknologi yang digunakan meliputi framework Laravel untuk pengembangan backend dan Bootstrap untuk antarmuka pengguna. Sistem ini menyediakan fitur utama seperti manajemen pengguna, pemesanan online, penjadwalan lapangan, laporan pemesanan, dan pembayaran daring. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mempermudah proses pemesanan, meningkatkan efisiensi pengelolaan lapangan, serta memberikan transparansi dan kemudahan akses bagi pelanggan maupun pengelola. Dengan sistem ini, diharapkan layanan penyewaan lapangan futsal menjadi lebih modern, efektif, dan terintegrasi.
PURWARUPA SEL SURYA BERLAPISKAN MATERIAL SENG OKSIDA (ZnO) MENGGUNAKAN METODE DOCTOR BLADE COATING Sutanto, Kevin; Harsono, Budi; Estrada, Richie; Liman, Johansah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7234

Abstract

Kebutuhan akan sumber energi alternatif yang bersih dan berkelanjutan mendorong pengembangan teknologi sel surya, salah satunya dengan memanfaatkan material semikonduktor lapisan tipis. Seng oksida (ZnO) merupakan salah satu kandidat material yang menjanjikan karena memiliki celah pita lebar, transparansi optik tinggi, serta kemudahan dalam proses fabrikasi. Penelitian ini membahas pengembangan purwarupa sel surya berbasis lapisan tunggal ZnO dengan prosedur pelapisan menggunakan metode doctor blade pada substrat PCB berpola sisir sebagai elektroda konduktif. Pasta ZnO dengan konsentrasi 40% disintesis dan diaplikasikan secara merata, kemudian dikeringkan untuk membentuk lapisan homogen. Dua variasi celah elektroda, yaitu 1 mm dan 2 mm, digunakan untuk mengevaluasi pengaruh konfigurasi elektroda terhadap kinerja perangkat. Karakterisasi dilakukan secara optikal melalui pengukuran transmitansi dan absorbansi, serta secara elektrikal dengan pengujian tegangan keluaran pada kondisi gelap, paparan sinar matahari, dan sumber cahaya buatan. Hasil menunjukkan bahwa lapisan ZnO memiliki absorbansi tinggi pada panjang gelombang 300–500 nm, yang penting dalam proses fotogenerasi muatan. Sementara itu, sel surya dengan celah 2 mm menunjukkan kinerja elektrikal lebih baik dibandingkan dengan celah 1 mm, ditandai oleh tegangan bocor lebih rendah dan tegangan keluaran lebih tinggi.
ANALISIS SENTIMEN PLATFORM YOUTUBE MENGENAI PRO KONTRA TERHADAP NATURALISASI PEMAIN SEPAKBOLA TIMNAS INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Vera Puteri Prasetyo
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7235

Abstract

The naturalization of foreign football players into the Indonesian national team has sparked both support and criticism among the public, as reflected in YouTube comments. This study aims to analyze netizen sentiment using the Naïve Bayes algorithm. A total of 509 comments were collected and analyzed using RapidMiner. The best results were obtained from a single test with an accuracy of 72.55%, a precision of 83.58%, and a recall of 76.71%. Most comments were classified as positive toward naturalization, with 268 labeled as positive and 80 as negative. These findings demonstrate the effectiveness of the Naïve Bayes algorithm in classifying social media sentiment and indicate public support for the naturalization policy of football players.
ANALISIS SENTIMEN ISU ANCAMAN SIBER MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTI-LAYER PERCEPTRON Fauji Setiawan, Riezky
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7244

Abstract

Ancaman siber di media sosial, khususnya di platform Twitter, semakin meningkat seiring dengan maraknya konten bernuansa ujaran kebencian, hinaan, dan serangan verbal yang dapat merugikan individu maupun kelompok. Mengingat tingginya volume data dan kecepatan pertumbuhan konten, deteksi manual menjadi tidak lagi efektif. Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis pembelajaran mesin dengan fokus pada penggunaan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai teknik utama representasi fitur teks. Data dikumpulkan melalui scraping menggunakan kata kunci terkait isu keamanan siber, kemudian dilakukan proses preprocessing untuk membersihkan dan menyiapkan data teks. Pelabelan sentimen dilakukan secara otomatis menggunakan model BERT Indonesia dari Hugging Face. Setelah data diolah, representasi TF-IDF diterapkan untuk mengubah teks menjadi fitur numerik yang kemudian digunakan sebagai input ke dalam model Multi-Layer Perceptron (MLP). Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan MLP mampu mencapai akurasi klasifikasi sentimen sebesar 73.25%. Temuan ini mengindikasikan bahwa penggunaan TF-IDF sebagai teknik representasi fitur dalam analisis sentimen memiliki efektivitas yang tinggi, dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut sebagai bagian dari sistem deteksi otomatis terhadap ancaman siber di media sosial.
KLASIFIKASI BAHAN BAKAR MINYAK OPLOSAN (PERTALITE, PERTAMAX, PERTAMAX TURBO) MENGGUNAKAN DENSENET121 kevin, muhammad
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7250

Abstract

Kebutuhan akan Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia terus meningkat seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk dan tingginya tingkat mobilitas transportasi. Jenis-jenis BBM seperti Pertalite, Pertamax, dan Pertamax Turbo menjadi komoditas utama yang mendukung aktivitas sehari-hari masyarakat. Namun, perbedaan harga antar jenis BBM ini menyebabkan beberapa konsumen memilih BBM yang lebih murah, yang pada gilirannya membuka peluang bagi praktik ilegal berupa pengoplosan BBM. Pengoplosan ini melibatkan pencampuran antara BBM berkualitas tinggi dan rendah, yang tidak hanya merugikan konsumen dari sisi ekonomi, tetapi juga dapat menurunkan performa kendaraan, merusak mesin, dan mencemari lingkungan. Deteksi BBM oplosan secara konvensional, seperti dengan menggunakan sensor warna, memiliki keterbatasan dalam hal akurasi dan keandalan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penggunaan metode deep learning untuk klasifikasi BBM dengan model DenseNet121. DenseNet121 adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional yang dapat mengekstraksi fitur visual dengan sangat efisien berkat koneksi antar lapisan yang padat, yang memungkinkan model untuk membedakan perbedaan visual yang sangat halus antara berbagai jenis BBM dan campuran-campurannya. Model ini dilatih menggunakan citra digital BBM untuk secara otomatis mengidentifikasi jenis BBM dan mendeteksi adanya campuran. Diharapkan, penelitian ini dapat menyediakan solusi yang praktis dan akurat dalam mendeteksi BBM oplosan, serta berkontribusi pada pengawasan distribusi BBM, meningkatkan kesadaran konsumen, dan mencegah penyalahgunaan BBM di masyarakat.
PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DAERAH PENGHASIL PADI DI INDONESIA Toto, Toto Abdulpatah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7251

Abstract

Padi merupakan komoditas pangan utama di Indonesia yang menjadi bahan makanan pokok mayoritas masyarakat dan berperan penting dalam perekonomian nasional. Namun, tingginya volume impor beras menunjukkan bahwa produksi padi dalam negeri belum mencukupi kebutuhan pangan nasional. Oleh karena itu, diperlukan analisis karakteristik daerah penghasil padi berdasarkan luas panen,hasil produksi, dan produktivitas. Hal ini penting untuk mengidentifikasi daerah - daerah yang memiliki kontribusi tinggi maupun rendah terhadap produksi padi nasional. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) untuk pengelompokan daerah penghasil padi di Indonesia. Berdasarkan hasil evaluasi, metode AHC (Average Linkage) menunjukkan kinerja yang lebih optimal dibandingkan K-Means, dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,723 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,229. Adapun K-Means menghasilkan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,696 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,404.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN LAPTOP GAMING DI E-COMMERCE DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Muhammad Jaynuddin Sinaga; Indah Susilawati
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7264

Abstract

Penelitian ini menjawab tantangan pemilihan laptop gaming yang optimal di e-commerce akibat kompleksitas spesifikasi teknis dengan mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem ini menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk melakukan perangkingan multifaktor berdasarkan tujuh kriteria kunci: harga, prosesor, GPU, RAM, layar, baterai, dan penyimpanan. Hasil sistem kemudian divalidasi melalui perbandingan dengan rekomendasi seorang pakar, yang menunjukkan kesesuaian peringkat yang tinggi. Sebagai hasilnya, penelitian ini menyajikan sebuah alat bantu praktis yang dapat meningkatkan efisiensi dan objektivitas proses pengambilan keputusan bagi konsumen.
ANALISIS SENTIMEN OPINI NETIZEN DI INSTAGRAM TERHADAP BERITA SEPAKBOLA LIGA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION Fadhil Rifgi Pratama; Dahlan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7269

Abstract

Dengan menggunakan algoritma Logistic Regression, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi netizen di Instagram terhadap berita tentang sepak bola Liga Indonesia, khususnya klasemen Liga 1 putaran kedua. Dengan menggunakan teknik crawling, data diambil dari komentar pengguna Instagram dan kemudian melalui proses pre-processing seperti cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Metode TF-IDF digunakan untuk mengekstraksi karakteristik dan dikategorikan ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, serta netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar komentar netral (90,16 persen), dengan skor akurasi, presisi, recall dan skor F1. Model memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan data netral secara dominan dan cukup akurat untuk kategori lain. Hasilnya menunjukkan bahwa logistic regression adalah teknik yang efektif untuk mengklasifikasikan opini publik di media sosial tentang masalah olahraga nasional.
SISTEM PEMBERIAN DAN PEDETEKSIAN PAKAN AYAM PETELUR BERBASIS IOT wahyuni; mukramin; solmin paembonan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7270

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem otomatisasi pemberian dan pendeteksian pakan ayam petelur berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini dibuat sebagai solusi atas permasalahan metode pemberian pakan secara manual yang memerlukan banyak tenaga, waktu, serta sering menyebabkan ketidaktepatan dalam distribusi pakan. Dengan menggunakan komponen utama seperti NodeMCU ESP8266, sensor ultrasonik, motor DC, motor servo, RTC, LCD, dan aplikasi Blynk, sistem mampu mendeteksi ketersediaan pakan dan memberikan pakan secara otomatis sesuai jadwal yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja sesuai dengan perancangan, mampu menampilkan data secara real-time, serta memungkinkan pemantauan dan kontrol jarak jauh melalui perangkat pintar. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi kerja peternak serta mengoptimalkan produktivitas ayam petelur melalui pemberian pakan yang teratur dan tepat takaran.

Page 138 of 284 | Total Record : 2839

 136   137   138   139   140 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 1 (2026) 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