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
 278   279   280   281   282 
IMPLEMENTASI REACT JS PADA MARKETPLACE DESA KALIKATIR MOJOKERTO Makhfuddin Akbar, Ronny; Zahara, Soffa; Nur Sukmaningtyas, Yanuarini; Syaifuddin, Ahmad; Fianto Putra, Hafizh
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8887

Abstract

Model tradisional pengembangan website e-commerce sering kali mengandalkan Content Management System (CMS) seperti WordPress atau Drupal karena kemudahan penggunaan, tema siap pakai, serta ekosistem plugin yang luas. Model tradisional pengembangan website e-commerce sering kali mengandalkan Content Management System (CMS) karena mudah dan cepat, namun terkendala fleksibilitas, kustomisasi, performa, serta skalabilitas aplikasi. Tujuan dari penelitian ini yaitu implementasi React JS dalam pembangunan dan pengembangan marketplace Desa Kalikatir menggunakan metode Waterfall tahapan-tahapan dimulai dari kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Model ini dinilai sesuai karena kebutuhan sistem marketplace desa yang membutuhkan platform pembangunan yang jelas, stabil dalam perubahan serta kebutuhan dokumentasi lengkap agar dapat dikelola BUMDes atau perangkat desa di masa mendatang. Hasil pengujian fungsionalitas dan performa berhasil dilakukan dan menunjukkan bahwa website Pasar Kalikatir memiliki kualitas teknis yang baik, terutama pada perangkat desktop dengan skor tinggi pada aspek Aksesibilitas, Praktik Terbaik, dan SEO.
RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING KETINGGIAN DAN VOLUME AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN NODEMCU ESP8266 DAN SENSOR ULTRASONIK AJ-SR04M Firdan Rizki Maulidan; Irfan Ardiansah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8888

Abstract

Pengelolaan ketersediaan air merupakan aspek krusial dalam budidaya hidroponik, di mana keterlambatan pengisian tandon nutrisi dapat menyebabkan kerusakan pompa akibat dry running dan kematian tanaman. Saat ini, pemantauan manual dinilai tidak efisien dan rentan terhadap kelalaian manusia. Penelitian ini bertujuan merancang bangun sistem monitoring ketinggian dan volume air berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memberikan peringatan dini secara real-time. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 dan sensor ultrasonik waterproof AJ-SR04M yang tahan terhadap kelembapan tinggi. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimental melalui tahapan perancangan perangkat keras, integrasi software Arduino IDE, dan antarmuka aplikasi Blynk. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengukur ketinggian air dengan tingkat akurasi rata-rata sebesar 99,15% dan selisih pembacaan (error) rata-rata sebesar 0,06 cm. Selain itu, sistem berhasil mengirimkan notifikasi otomatis ke smartphone pengguna ketika volume air terdeteksi di bawah batas aman 20%. Implementasi alat ini terbukti efektif mengatasi kelemahan sensor konvensional pada lingkungan lembap, meningkatkan efisiensi pemantauan, serta meminimalisir risiko kegagalan sistem irigasi pada pertanian hidroponik.
LSTM-BASED MACHINE LEARNING FOR REMAINING USEFUL LIFE PREDICTION OF BEARING MOTORS USING MULTI-SENSOR MONITORING Koerniawan, Yani; Prasetya, Raynaldi Yudha
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8890

Abstract

This study presents an advanced Long Short-Term Memory (LSTM) machine learning framework for predicting the Remaining Useful Life (RUL) of bearing motors through multi-sensor monitoring. Critical parameters, including vibration (RMS), acoustic emission, temperature, stator current, and rotational speed (RPM), were simulated over a 1000-day operational period for three motors with varying conditions. Failure thresholds were defined to represent severe operational conditions. The LSTM model achieved RMSE values of 28.15, 30.29, and 29.21 days and R² values of 0.989, 0.9876, and 0.9877 for training, validation, and test datasets, respectively. These results demonstrate high predictive accuracy and reliability. Integrating multi-sensor data improves the model’s robustness and supports proactive maintenance planning. The study provides a foundation for future integration of LSTM-based predictive models with IoT-enabled real-time monitoring systems in industrial applications.
IMPLEMENTASI REAL-TIME MONITORING PADA PEMBELAJARAN DIGITAL DI MADRASAH ALIYAH SWASTA Muhammad Hamdan Attamimi; Nur Khafidhoh
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8892

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan sistem pemantauan pembelajaran yang terintegrasi di Madrasah Aliyah Swasta guna meningkatkan efisiensi proses belajar mengajar digital. Masalah utama yang dihadapi adalah pengelolaan data materi, tugas, dan evaluasi hasil belajar yang belum terdokumentasi secara waktu nyata. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan sistem real-time monitoring berbasis web untuk memudahkan kontrol akademik oleh pihak sekolah. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah model Waterfall, meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan UML, pengkodean, hingga pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memfasilitasi peran admin dalam manajemen data master, guru dalam distribusi konten pedagogis dan penilaian, serta siswa dalam mengakses sumber belajar secara mandiri. Berdasarkan pengujian black-box, seluruh fitur fungsionalitas sistem berjalan dengan valid dan sesuai spesifikasi. Implementasi sistem ini memberikan kontribusi penting dalam digitalisasi administrasi pendidikan di madrasah, sehingga proses monitoring perkembangan akademik siswa menjadi lebih transparan, terstruktur, dan akuntabel.
SISTEM PEMANTAUAN LEVEL AIR BERBASIS IOT MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER MAPPI32 DENGAN NOTIFIKASI TELEGRAM BOT API Nadia Julian Putri; Saputra, Muhammad Ifan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8896

Abstract

Integrasi teknologi Internet of Things (IoT) telah mentransformasi metode pemantauan berbasis sensor melalui kapabilitas akses data jarak jauh yang dapat diakses secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengukuran ketinggian air berbasis IoT yan ekonomis namun tetap megedepankan akurasi. Sistem ini mengintegrasikan sensor ultrasonik waterproof JSN-SR04T sebagai transduser level air dan mikrokontroler Mappi32 sebagai pusat pemrosesan serta transmisi data. Data pengukuran divisualisasikan secara lokal melalui modul OLED dan ditransmisikan secara nirkabel kepada pengguna melalui platform Telegram Bot API. Evaluasi kinerja sistem dilakukan melalui pengujian eksperimental terhadap 10 sampel data pada berbagai variasi ketinggian air dengan menggunakan alat ukur manual sebagai referensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi dengan rata-rata galat (error) sebesar 2,27% atau setara dengan selisih rata-rata ± 0,5 cm. Berdasarkan hasil evaluasi, sistem yang dikembangkan terbukti efektif, efisien, dan memiliki responsivitas yang baik, sehingga layak diimplementasikan untuk manajemen irigasi maupun sistem peringatan dini di berbagai lingkungan.
PENERAPAN DETEKSI KECACATAN BUAH JERUK MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING YOLOV5 Rinanto, Noorman; Aldi Febriansyah; Adianto; Muhammad Khoirul Hasin; Putri Nur Rahayu
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8897

Abstract

Penentuan kualitas buah jeruk secara manual cenderung tidak konsisten serta memerlukan waktu dan tenaga yang signifikan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem otomatis dalam mendeteksi kecacatan buah jeruk dengan memanfaatkan model deep learning YOLOv5. Dataset citra buah jeruk dikumpulkan berdasarkan variasi tingkat kematangan, yaitu matang, asam, dan busuk, kemudian diberi label menggunakan platform Roboflow dan dibagi menjadi data pelatihan, validasi, serta pengujian. Proses pelatihan dilakukan melalui platform Google Colab dengan menerapkan dua varian model, yaitu YOLOv5s dan YOLOv5n. Berdasarkan hasil evaluasi, model YOLOv5s menunjukkan akurasi deteksi yang sangat tinggi dengan nilai mAP@0.5 di atas 99% dan mAP@0.5:0.95 mendekati 98%. Sementara itu, YOLOv5n memiliki keunggulan dalam hal kecepatan inferensi meskipun akurasinya sedikit lebih rendah. Pengujian secara real-time menggunakan webcam menunjukkan bahwa kedua model mampu mengenali serta mengklasifikasikan buah jeruk secara tepat, Pengujian real-time menggunakan kamera menghasilkan akurasi 93,33% untuk YOLOv5s dan 86,67% untuk YOLOv5n, sistem ini memiliki potensi besar dalam mendukung proses otomatisasi penilaian mutu buah, meningkatkan efisiensi kerja, dan mengurangi human error dalam proses sortasi.
PERAN BIG DATA DALAM MANAJEMEN DATA DAN INFORMASI SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW) Suryantari, Putu Anggi; Muttaqin, Faisal; Rahajoe, Ani Dijah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8899

Abstract

Big Data telah menjadi komponen penting dalam manajemen data dan informasi seiring dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data yang dihasilkan oleh organisasi. Pemanfaatan Big Data yang tepat memungkinkan organisasi untuk mengelola data secara lebih terstruktur dan menghasilkan informasi yang bernilai bagi pengambilan keputusan manajemen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran Big Data dalam manajemen data dan informasi sebagai sistem pendukung keputusan melalui pendekatan Systematic Literature Review. Metode penelitian dilakukan dengan mengkaji 15 artikel ilmiah yang relevan berdasarkan proses pencarian dan penilaian kualitas literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelolaan Big Data yang baik mempertimbangkan karakteristik utama Big Data yang meliputi volume, kecepatan, variasi, keandalan, dan nilai data. Selain itu, pemanfaatan Big Data berperan dalam meningkatkan kualitas informasi, mempercepat proses pengambilan keputusan, serta mendukung keputusan manajemen yang lebih akurat dan berbasis data. Dengan demikian, Big Data memberikan kontribusi positif dalam mendukung sistem pendukung keputusan pada organisasi.
KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR MOBILNETV2 Eko Fuji Pangestu; Bambang Irawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8900

Abstract

Diseases affecting rice plants are one of the major factors contributing to decreased agricultural productivity and potential losses for farmers. Conventional disease identification generally relies on expert knowledge and is often impractical to perform accurately and efficiently in the field. This study aims to develop an image-based classification system for rice leaf diseases using a Deep Learning approach with a Convolutional Neural Network architecture, specifically MobileNetV2. The dataset consists of five rice leaf condition classes, namely bacterial disease, brown spot, blast, tungro, and healthy leaves, obtained from the Roboflow platform. The research methodology includes data collection, image pre-processing, model training using a transfer learning approach, and performance evaluation. Experimental results demonstrate that the proposed MobileNetV2 model achieves an accuracy of 93.46% and shows strong performance across most disease categories. Although misclassification still occurs among classes with similar visual characteristics, the results indicate that the developed model has significant potential as an efficient and automated decision-support system for rice plant disease identification.
RANCANG BANGUN SISTEM GREENHOUSE BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) UNTUK PERTUMBUHAN TANAMAN MELON PADA LAHAN SEMPIT Ahmad Umar Farisi; Anton Breva Yunanda
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8902

Abstract

Budidaya tanaman melon (Cucumis melo L.) memiliki prospek ekonomi yang tinggi, namun menghadapi kendala keterbatasan lahan dan ketergantungan terhadap kondisi lingkungan. Faktor suhu, kelembapan tanah, dan intensitas cahaya merupakan parameter penting yang memengaruhi pertumbuhan dan kualitas hasil panen. Penelitian ini mengembangkan sistem greenhouse berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32 untuk melakukan pemantauan dan pengendalian lingkungan secara otomatis dan real-time. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) yang meliputi perancangan sistem, pengembangan perangkat keras dan perangkat lunak, integrasi platform ThingSpeak dan aplikasi mobile Kodular, serta pengujian pada mini greenhouse berukuran 2×5×2 meter. Sistem dilengkapi sensor DHT11, sensor kelembapan tanah, sensor cahaya LDR, pompa air, misting spray, dan lampu LED growlight. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga kestabilan lingkungan greenhouse dan mendukung pertumbuhan tanaman melon secara lebih optimal. Sistem yang dikembangkan berpotensi diterapkan sebagai solusi budidaya melon di lahan terbatas serta mendukung implementasi pertanian cerdas.
PERANCANGAN UI/UX SISTEM ABSENSI MAHASISWA MAGANG BERBASIS WEB DENGAN METODE DESIGN THINKING PADA PT. BANK SUMUT Amanda, Pika Putri; Aulia, Rohma; Nasution, Adnan Buyung
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8920

Abstract

Kegiatan absensi mahasiswa magang di PT. Bank Sumut masih dilakukan secara manual, sehingga memunculkan banyak kendala seperti keterlambatan pencatatan, ketidakakuratan data, dan sulitnya pemantauan kehadiran. Di sini, penelitian ini bertujuan merancang antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) untuk sistem absensi berbasis web dengan pendekatan Design Thinking. Metode ini diterapkan melalui lima tahapan, yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test, guna menghasilkan solusi dengan fokus pada kebutuhan pengguna. Hasil perancangan berupa prototipe sistem absensi yang intuitif, responsif, dan efisien, dengan fitur utama seperti perekaman kehadiran, manajemen data mahasiswa, serta dashboard monitoring. Evaluasi terhadap prototipe memperlihatkan bahwasannya sistem ini mampu meningkatkan efisiensi pencatatan absensi serta memberi pengalaman pengguna lebih baik dibandingkan metode sebelumnya. Penelitian ini diharapkan bisa menjadi acuan dalam mengembangkan sistem absensi berbasis web pada lingkungan PT. Bank Sumut agar lebih optimal.

Page 280 of 284 | Total Record : 2839

 278   279   280   281   282 

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