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
 254   255   256   257   258 
PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA KLASIFIKASI PADA REVIEW PENGGUNA APLIKASI NETFLIX KHOMEINI NOOR BINTANG, RAUHULLOH AYATULLOH; Romadloni, Nova Tri
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.v13i2.6303

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Netflix yang diperoleh dari Google Play Store menggunakan metode web scraping dengan Python di Google Colab. Data ulasan diproses melalui tahap pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming, serta direpresentasikan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Lima algoritma klasifikasi, yaitu Logistic Regression, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM), dibandingkan untuk menentukan algoritma terbaik dalam klasifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 90:10. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Logistic Regression dan Random Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 76%, diikuti oleh SVM sebesar 74%, Decision Tree sebesar 73%, dan Naive Bayes dengan akurasi terendah sebesar 71%. Temuan ini memberikan kontribusi bagi penelitian di bidang analisis sentimen serta dapat menjadi referensi bagi pengembang aplikasi dalam meningkatkan pengalaman pengguna berbasis data.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUANG RAPAT PADA PT XYZ MENGGUNAKAN JAVASCRIPT Izzuddin, Muhammad; Wibowo, Nur Cahyo; Wahyuni, Eka Dyar
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.v13i2.6305

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong kebutuhan akan sistem informasi yang terorganisir, termasuk dalam pengelolaan ruang rapat di perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi manajemen ruang rapat berbasis web pada PT XYZ menggunakan teknologi JavaScript. Pengembangan sistem ini mengadopsi metode Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan React.js untuk front-end, Express.js untuk back-end, dan Prisma sebagai Object-Relational Mapping (ORM) dengan MySQL sebagai basis data. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing guna memastikan sistem berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan ruang rapat, memungkinkan pengguna untuk melakukan reservasi secara real-time, serta mengurangi konflik jadwal akibat pencatatan manual. Dengan adanya sistem ini, PT XYZ dapat mengoptimalkan pemanfaatan ruang rapat dan meningkatkan produktivitas karyawan.
DETEKSI ANOMALI HARGA BITCOIN MENGGUNAKAN VARIATIONAL AUTOENCODER DAN EXTREME VALUE THEORY Arif, Nur; Supatman, Supatman
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.v13i2.6306

Abstract

Deteksi anomali pada harga Bitcoin menjadi tantangan penting dalam menganalisis volatilitas pasar cryptocurrency. Fluktuasi yang tajam dan tak terduga memerlukan metode yang sensitif dalam mendeteksi peristiwa ekstrim. Penelitian ini mengusulkan Kombinasi Variational Autoencoder(VAE) dan Extreme Value Theory(EVT) untuk mendeteksi anomali. Data yang digunakan diambil dari situs web investing.com, yang mencakup 1461 data pelatihan, 151 data validasi dan 500 data uji. VAE digunakan untuk menghitung rekonstruksi error, kemudian data dianalisis menggunakan EVT untuk memodelkan distribusi tail error menggunakan Generalized Pareto Distribution (GPD). Anomali didefinisikan berdasarkan threshold yang dihitung dari persentil distribusi error, dengan deteksi lebih sensitif terhadap data ekstrem. Metode ini diuji dengan menghitung metrik precision, recall, F1-score, dan accuracy. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi VAE dan EVT efektif dalam mendeteksi anomali ekstrem, dengan hasil evaluasi yang baik dan akurat. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan model deteksi anomali yang lebih tangguh, terutama untuk pasar cryptocurrency yang sangat volatil. Hasil ini penting untuk mengidentifikasi potensi risiko atau peluang dalam pasar yang sangat volatil.
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.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN GOOGLE MAPS RUMAH SAKIT KHALISHAH DI CIREBON DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES RIZKI, ALVA FAUZIR; Prihartono, Willy; rohman, Fathur
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.v13i2.6309

Abstract

Rumah Sakit Khalishah merupakan fasilitas kesehatan di Kabupaten Cirebon, dan dengan kemajuan teknologi informasi, analisis sentimen menjadi metode yang efektif untuk memahami pandangan masyarakat terhadap layanan dan fasilitas kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat dengan algoritma Naïve Bayes, menggunakan data ulasan dari platform Google Maps. Data dikumpulkan dengan teknik web scraping dan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan teks, termasuk pembersihan, normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopwords, dan stemming. Teknik TF-IDF digunakan untuk memberi bobot pada kata-kata dalam teks sebelum dilakukan pemodelan sentimen. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai accuracy 84%, precision 89%, recall 91%, dan F1-score 90%. Temuan analisis menunjukkan bahwa mayoritas ulasan masyarakat bernada positif, mencerminkan tingkat kepuasan tinggi terhadap layanan rumah sakit. Namun, ulasan negatif mengindikasikan perlunya peningkatan di beberapa aspek, seperti efisiensi administrasi dan kenyamanan fasilitas. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi manajemen Rumah Sakit Khalishah untuk meningkatkan layanan dan fasilitas serta sebagai acuan bagi pengambilan keputusan strategis di sektor Kesehatan.
ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN TISU MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR Ardhanur, Ichlas; 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.v13i2.6310

Abstract

Abstrak. Penelitian ini dilakukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam strategi produksi dan distribusi penjualan tisu yang efisien. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, prediksi penjualan yang akurat menjadi elemen penting untuk memastikan ketersediaan produk sesuai dengan permintaan pasar sekaligus menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Model regresi linear dipilih dalam penelitian ini karena kesederhanaannya, penerapannya yang luas, dan kemampuannya untuk memberikan gambaran hubungan antara variabel-variabel tertentu terhadap penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan tisu menggunakan regresi linear dan mengevaluasi keakuratan modelnya melalui metrik R-squared (R²), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear dapat menjelaskan 83% variasi data penjualan tisu (R² = 0,83), menunjukkan efektivitas model ini dalam menggambarkan hubungan variabel. Namun, nilai RMSE sebesar 78,34 dan MAE sebesar 56,69 menunjukkan adanya kesalahan prediksi yang signifikan. Oleh karena itu, disarankan untuk menambahkan variabel prediktor lain, seperti faktor musiman atau promosi, serta menggunakan model lebih kompleks, seperti regresi non-linear atau Random Forest, untuk hasil yang lebih akurat. Penelitian ini menyimpulkan bahwa regresi linear merupakan metode dasar yang bermanfaat, tetapi pengembangan model dan data yang lebih komprehensif diperlukan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
PERANCANGAN PLATFORM KREATIKODE SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PEMROGRAMAN ONLINE GRATIS BERBASIS WEBSITE Daniswara, Rangga Mukti; Voutama, Apriade
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.v13i2.6314

Abstract

Perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan yang pesat telah mendorong transformasi digital di berbagai sektor, termasuk pendidikan. Namun, mahalnya biaya akses ke platform pembelajaran pemrograman online menjadi kendala bagi banyak pelajar dan pemula yang ingin mengembangkan keterampilan di bidang teknologi. Penelitian ini bertujuan merancang platform pembelajaran pemrograman online "Kreatikode" yang dapat diakses secara gratis oleh semua kalangan. Menggunakan pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, platform dikembangkan dengan teknologi MERN stack (MongoDB, Express, React, dan Node.js). Penelitian meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan UML, implementasi kode, dan pengujian dengan metode black box. Hasilnya berupa platform e-learning yang menyediakan akses pembelajaran pemrograman terstruktur dari tingkat dasar hingga lanjutan, dilengkapi fitur pendaftaran, pelacakan progres, evaluasi melalui kuis, dan manajemen pengguna. Pengujian menunjukkan seluruh fitur berfungsi sesuai rancangan. Platform ini mengatasi kendala biaya dengan menyediakan konten berkualitas secara gratis, sehingga membuka peluang pengembangan keterampilan pemrograman bagi masyarakat luas tanpa batasan ekonomi dan sosial.
PERANCANGAN UI/UX SISTEM MANAJEMEN KELAS DI UNIVERSITAS SINGAPERBANGSA KARAWANG DENGAN METODE DESIGN THINKING Exanova, Deft Valian; Voutama, Apriade
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.v13i2.6315

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang UI/UX sistem manajemen kelas di Universitas Singaperbangsa Karawang menggunakan metode Design Thinking. Permasalahan utama yang ditemukan mencakup kesulitan komunikasi antar pengguna, keterbatasan informasi terkait jadwal dan ruang kelas, serta antarmuka yang kurang intuitif. Metode penelitian diawali dengan tahap Planning untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna, dilanjutkan dengan tahapan Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Pada tahap Empathize, data dikumpulkan melalui wawancara dan survei guna memahami kebutuhan dan kendala pengguna. Selanjutnya, dirumuskan permasalahan inti pada tahap Define, dan berbagai solusi diusulkan pada tahap Ideate. Prototype aplikasi dirancang menggunakan Figma, kemudian diuji menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk menilai kebergunaan sistem. Hasil pengujian menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 75.5, yang mengindikasikan bahwa desain UI/UX yang diusulkan memiliki tingkat kebergunaan yang baik. Kesimpulannya, penerapan metode Design Thinking efektif dalam merancang UI/UX yang intuitif dan fungsional untuk sistem manajemen kelas. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan sistem serupa di institusi lain.
PERANCANGAN APLIKASI POINT OF SALES (POS) BERBASIS ANDROID DENGAN QRIS PAYMENT (STUDI KASUS: WARUNG SEBLAK TONJONG) Nurhidayat, Ananda Rizky; Nugraha, Bagja; Hendriadi, Ade Andri
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.v13i2.6323

Abstract

MSMEs have an important role in the national economy, but many still use manual transaction recording, making them vulnerable to calculation errors and difficulties in tracking financial reports. To overcome this problem, an Android-based Point of Sale (POS) application integrated with the Laravel website was developed to improve operational efficiency. The method used in this research is the System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall model, which is carried out in stages from needs analysis to implementation. The analysis shows that Warung Seblak Tonjong needs a system that is able to record automatic transactions, manage products, provide sales reports, and support digital payments with QRIS Payment. Testing is done using Black Box Testing, which ensures all features function according to specifications. The test results show that this system can help speed up transaction recording, reduce errors, and increase efficiency in financial reporting. With the implementation of this system, it is expected that Warung Seblak Tonjong and other MSMEs can more easily adapt to digital technology in business management.
SEGMENTASI KONSUMEN DI PASARMU.ID MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING BERDASARKAN MODEL RFM Jihan, Aminatun; Prihartono, Willy; ., Fathurrohman
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.v13i2.6327

Abstract

Kemajuan teknologi mempermudah pengelolaan data pelanggan, meningkatkan efisiensi operasional bisnis. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan pelanggan Pasarmu.id berdasarkan model RFM (Recency, Frequency, Monetary) guna memahami pola belanja mereka. Penelitian ini mengikuti metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi pemilihan data, prapemrosesan, transformasi, klasterisasi, dan evaluasi hasil menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) untuk menentukan jumlah klaster optimal. Hasil segmentasi membagi pelanggan menjadi tiga kelompok: Golden Customer (Frequency dan Monetary tinggi, Recency rendah), Platinum Customer (Recency tinggi, Frequency dan Monetary sedang), dan Silver Customer (Recency tinggi, Frequency dan Monetary rendah). Visualisasi hasil memperlihatkan karakteristik tiap kelompok, membantu strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran: program loyalitas dan diskon untuk Golden Customer, promosi peningkatan transaksi bagi Platinum Customer, serta penawaran khusus untuk Silver Customer agar lebih aktif berbelanja. Pendekatan berbasis data ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pemasaran, membangun loyalitas pelanggan, serta meningkatkan pendapatan Pasarmu.id, sekaligus menegaskan pentingnya analisis data dalam merancang strategi pemasaran yang lebih personal dan relevan.

Page 256 of 284 | Total Record : 2839

 254   255   256   257   258 

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