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
 279   280   281   282   283 
DIAGNOSIS PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MENERAPKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR I Gede Haga Olas Tyamarta; I Nyoman Sukajaya; Putu Kartika Dewi
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.v14i1.8923

Abstract

Demam berdarah dengue merupakan salah satu penyakit menular yang menjadi permasalahan kesehatan serius di seluruh wilayah tropis Indonesia, dan Kabupaten Klungkung merupakan salah satu daerah yang turut terdampak. Diagnosis dini terhadap penyakit ini sangat penting guna mencegah terjadinya komplikasi yang berakibat fatal. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosis penyakit demam berdarah dengue dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor serta mengevaluasi performa model yang telah dibangun. Data yang digunakan merupakan data historis pasien dari Rumah Sakit Umum Daerah Kabupaten Klungkung tahun 2021 hingga 2023 sebanyak 312 data. Variabel input yang digunakan dalam penelitian meliputi usia, jenis kelamin, durasi demam, suhu tubuh, sakit kepala, mual dan muntah, nyeri otot dan persendian, hasil uji tourniquet, jumlah trombosit, jumlah leukosit, dan jumlah hematokrit. Metode preprocessing data dilakukan melalui tahap pembersihan, seleksi, dan transformasi data. Pembagian data dilakukan menggunakan metode Aggregated Hold-Out (Agghoo) sebanyak tiga iterasi dengan rasio 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Model terbaik diperoleh pada nilai K = 15 dengan hasil evaluasi akurasi sebesar 0,9894, sensitivitas sebesar 0,9915, dan spesifisitas sebesar 0,9861. Model tersebut kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi berbasis website guna mempermudah proses diagnosis serta pencatatan data pasien.
DIGITALISASI JASA PERCETAKAN SINODE GMIT MELALUI PENGEMBANGAN SISTEM BERBASIS WEB Kette, Efraim Kurniawan Dairo
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.v14i1.8929

Abstract

Percetakan Sinode GMIT adalah salah satu bentuk layanan yang ditawarkan oleh pihak Sinode GMIT untuk mendukung kebutuhan administrasi gereja. Layanan ini mengelola produksi buku-buku keagamaan, buletin terbitan, dan bahan ajar untuk sekolah-sekolah Kristen. Adapun, ketergantungan pada pendekatan manajemen konvensional menyebabkan tantangan terkait efisiensi, jangkauan pasar, dan daya saing. Untuk mengatasi masalah ini, digitalisasi melalui pengembangan sistem berbasis web diidentifikasi sebagai solusi yang efektif. Sistem ini dikembangkan menggunakan metodologi Rapid Application Development (RAD), dengan JavaScript sebagai bahasa pemrograman dan basis data Neon untuk pengelolaan data. Platform ini mengintegrasikan semua tahap proses produksi, termasuk pemesanan, desain, pencetakan, dan pengiriman, dalam lingkungan digital yang terpadu. Fungsi utama meliputi katalog produk online, pemesanan dan unggahan berkas desain, pengelolaan pesanan administratif, penentuan harga, dan pemantauan pesanan secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur sistem beroperasi sesuai tujuan dan memenuhi persyaratan pengguna. Sistem ini memungkinkan jangkauan pasar yang lebih luas, mengurangi biaya operasional, dan secara efektif mengatasi tantangan yang sebelumnya dihadapi oleh media cetak Sinode GMIT.
ANALISIS IMPLEMENTASI GAME MOBILE 2D BERBASIS JAVA MENGGUNAKAN EVENT DRIVEN PROGRAMMING STUDI KASUS FLAPPY BIRD Zakia, Ahmad Farhan
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.v14i1.8930

Abstract

Perkembangan industri game mobile menuntut efisiensi dalam pemrosesan logika permainan dan responsivitas interaksi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi sistem event-driven programming pada pengembangan game 2D Flappy Bird menggunakan bahasa pemrograman Java. Pentingnya topik ini terletak pada bagaimana paradigma pemrograman berbasis kejadian dapat mengoptimalkan penggunaan resource melalui pengelolaan input real-time dan mekanisme game loop yang stabil. Metode penelitian dilakukan melalui pengembangan sistem menggunakan pustaka Java Swing dan AWT, dengan menerapkan ActionListener untuk pengaturan timer serta KeyListener untuk menangani input melompat dari pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan event-driven programming memungkinkan sinkronisasi yang presisi antara pembaruan logika gravitasi bird dan pergerakan pipa secara konstan pada frame rate 60 FPS. Pengujian sistem membuktikan bahwa mekanisme deteksi tabrakan (collision detection) dan pembaruan skor berjalan akurat tanpa adanya lag yang signifikan. Kesimpulannya, implementasi paradigma event-driven dalam Java sangat efektif untuk membangun game 2D sederhana yang membutuhkan responsivitas tinggi.
IMPLEMENTASI METODE BACKWARD CHAINING SEBAGAI INFERENSI SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN TANAH UNTUK PENANAMAN TANAMAN OPTIMAL Ramadhan, Agung Wahyu; Prianda, Agil; Ilmi, Kanjul
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.v14i1.8944

Abstract

Soil damage is an important issue in the agricultural sector because it directly affects crop productivity and success. Inaccurate identification of soil damage can lead to errors in crop selection, resulting in suboptimal agricultural yields. This study aims to implement the backward chaining method as an inference engine in an expert system to diagnose soil damage and determine optimal crop planting recommendations. The backward chaining method is used with a goal-based reasoning approach, where the system starts the inference process from the hypothesis of soil damage type and traces the facts in the form of symptoms provided by the user. The system's knowledge base is organized in the form of rules obtained from literaturestudies and expert knowledge in the field of agriculture. The results show that the expert system built is capable of identifying the type of soil damage based on the symptoms entered and providing crop recommendations appropriate to the soil conditions. This system is expected to assist farmers and related parties in making more accurate, effective, and knowledge-based planting decisions.
PROTOTYPE MONITORING PENYIRAMAN OTOMATIS PADA TANAMAN DI TAMAN KOTA BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN SOFTWARE ARDUINO IDE Kleruk, Venansius; Supatman
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.v14i1.8947

Abstract

Abstrak. Pemeliharaan taman kota seringkali menghadapi tantangan dalam efisiensi penyiraman dan pemantauan kondisi tanaman secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun prototipe sistem penyiraman otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan NodeMCU V3 (ESP8266) dan software Arduino IDE. Sistem ini mengintegrasikan sensor kelembaban tanah, sensor suhu dan kelembaban udara (DHT11), sensor suhu tahan air (DS18B20), serta sensor level air untuk mengukur kondisi lingkungan tanaman. Data yang diperoleh ditampilkan secara nirkabel melalui aplikasi Blynk di smartphone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menyiram tanaman secara otomatis berdasarkan ambang kelembaban tertentu, serta memberikan informasi pemantauan secara akurat dan efisien. Prototipe ini diharapkan dapat mendukung pengelolaan taman kota yang lebih ramah lingkungan dan mendukung konsep smart green city. Abstract. Efficient irrigation and real-time monitoring are essential aspects of urban park management. This research focuses on the development of an Internet of Things (IoT)-based automatic irrigation system using NodeMCU V3 (ESP8266) programmed with the Arduino IDE. The proposed system employs soil moisture, DHT11, DS18B20, and water level sensors to monitor environmental parameters affecting plant growth. Sensor data are transmitted wirelessly and visualized through the Blynk application. Experimental results demonstrate that the system operates effectively in performing automatic irrigation based on soil moisture thresholds and provides reliable monitoring information. The proposed prototype has the potential to support sustainable urban park management and smart green city initiatives.
SISTEM REKOMENDASI METADATA LAGU BERDASARKAN DETEKSI EMOSI WAJAH MENGGUNAKAN VIT-B/16 Nurrofiq, Ainan Zaky; 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.v14i1.8950

Abstract

This study presents a music metadata recommendation system based on facial emotion detection using the Vision Transformer (ViT-B/16) model. The system classifies user emotions into seven categories using the KDEF facial dataset and matches them with music metadata (title, artist, genre, mood) labeled with corresponding emotional tags. The ViT-B/16 model was trained using transfer learning and evaluated with accuracy, precision, recall, and F1-score. The model achieved an accuracy of 89% and an average F1-score of 0.89. The recommendation system was assessed by 30 participants, with 87% indicating that the suggested song metadata matched the detected emotion. The system offers real-time emotion recognition and automatic mood-based song suggestions. However, classification accuracy for visually similar emotions such as “fear” and “angry” remains a challenge. Future development may include audio and lyric analysis, as well as user preference integration, to enhance recommendation relevance.
KLASIFIKASI CHRONIC KIDNEY DISEASE (CKD) MENGGUNAKAN TOOLS WEKA, RAPIDMINER, DAN ORANGE DATA MINING: ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA Wantoro, Agus
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.v14i1.8951

Abstract

Chronic Kidney Disease (CKD) merupakan salah satu penyakit tidak menular dengan tingkat prevalensi dan mortalitas yang terus meningkat secara global. Deteksi dini CKD sangat penting untuk mencegah komplikasi dan memperpanjang harapan hidup pasien. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma klasifikasi yang diterapkan pada dua platform data mining populer, yaitu WEKA, RapidMiner, dan Orange dalam menganalisis dataset penyakit ginjal kronis dari UCI Machine Learning (ML) Repository. Lima algoritma klasifikasi digunakan dalam eksperimen, yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, k-NN, dan Logistic Regression dengan skema validasi silang 10-fold. Kinerja model dievaluasi berdasarkan Confusion Matrix berupa nilai accuracy, precision, dan recall. Hasil menunjukkan bahwa terdapat perbedaan performa antar algoritma pada masing-masing tools. Pada tools WEKA, algoritma Random Forest menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 99.81% dan algoritma k-NN menunjukkan performa terburuk. Pada tools RapidMiner, algoritma k-NN justru menampilkan nilai terbaik dengan nilai akurasi 99.5%, sedangkan Niave Bayes menyusul di bawahnya. Pada tools Orange algoritma SVM dan Random Forest memiliki performa terbaik dengan nilai 99.8% dan algoritma terburuk k-NN. Secara umum tools WEKA memiliki kinerja yang lebih baik, disusul Orange, dan RapidMiner. Namun, setiap platform memiliki keunggulan masing-masing. Ketiga tools memiliki potensi yang besar dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis ML untuk diagnosis CKD
APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SANKSI TINDAKAN BULLYING MENGGUNAKAN METODE SMART Fetty Ade Putri; Dini Ridha Dwiki Putri; Muhammad Reza Fahlevi
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.v14i1.8953

Abstract

Bullying merupakan permasalahan serius di lingkungan pendidikan yang dapat berdampak negatif terhadap perkembangan psikologis serta sosial peserta didik. Penentuan sanksi terhadap pelaku bullying sering kali dilakukan secara subjektif kepada pelaku dianggap tidak efektif dalam memberikan efek jera bagi para pelakunya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan sanksi tindakan bullying siswa secara objektif dan terstruktur menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Metode SMART digunakan karena mampu mengakomodasi pengambilan keputusan multikriteria melalui pemberian bobot dan penilaian pada setiap kriteria. Penelitian ini menggunakan empat kriteria utama, yaitu bullying fisik, verbal, relasional, dan siber. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SMART mampu menghasilkan peringkat tingkat pelanggaran bullying dan memberikan rekomendasi sanksi yang sesuai, mulai dari tindakan ringan hingga skorsing. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah memberikan sanksi yang lebih objektif serta dapat melakukan tindakan preventif terjadinya penindasan di lingkungan sekolah.
EVALUASI KLASSIFIKASI PENYAKIT DAUN TEH MENGGUNAKAN TRANSFER LEARNING EFFICIENTNETB0 azis, santowi; 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.v14i1.8954

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi performa model EfficientNetB0 berbasis transfer learning untuk deteksi dini penyakit daun teh. Dataset Tea Leaf Disease yang tersedia secara publik digunakan, terdiri dari 5.867 gambar daun teh dengan enam kelas, yaitu algal spot, brown blight, gray blight, healthy, helopeltis, dan red spot. Dataset dibagi menjadi data latih (70%), validasi (15%), dan uji (15%). Model dilatih selama 30 epoch dengan laju pembelajaran 1×10⁻⁴, kemudian dilakukan fine-tuning selama 15 epoch tambahan menggunakan laju pembelajaran 1×10⁻⁵ disertai augmentasi data yang intensif. Hasil pengujian pada data uji menunjukkan akurasi sebesar 97%, dengan nilai macro-averaged precision, recall, dan F1-score masing-masing mencapai 0,97. Analisis confusion matrix mengindikasikan tingkat kesalahan klasifikasi yang rendah, meskipun masih terjadi kesalahan pada kelas-kelas yang memiliki kemiripan visual tinggi, seperti brown blight dengan gray blight serta helopeltis dengan healthy. Hasil ini menunjukkan bahwa EfficientNetB0 memiliki akurasi dan efisiensi yang tinggi, sehingga berpotensi untuk diimplementasikan pada aplikasi mobile sebagai sistem pendukung deteksi dini penyakit daun teh bagi petani.
ANALISIS EVIDENCE PSIKOLOGIS UNTUK KLASIFIKASI GANGGUAN KESEHATAN MENTAL MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER–SHAFER Putri, Dini Ridha Dwiki; Fahlevi, Muhammad Reza; Putri, Fetty Ade; Batubara, Rini Oktari; Syahrin, Elvin; Novanda, Muhammad Alvin
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.v14i1.8958

Abstract

Gangguan kesehatan mental seperti depresi, kecemasan, dan stres merupakan permasalahan yang terus meningkat, khususnya pada kelompok usia produktif seperti mahasiswa. Deteksi dini gangguan mental masih menghadapi berbagai kendala, antara lain keterbatasan akses layanan profesional, stigma sosial, serta ketidakpastian gejala psikologis yang bersifat subjektif dan saling tumpang tindih. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi gangguan kesehatan mental berbasis sistem pakar menggunakan metode Dempster–Shafer dengan memanfaatkan evidence psikologis dari instrumen standar PHQ-9, GAD-7, dan DASS-21. Pendekatan yang digunakan adalah penelitian terapan dengan metode kuantitatif, di mana skor kuesioner dikonversi menjadi nilai belief dan dikombinasikan menggunakan teori Dempster–Shafer. Penelitian melibatkan 35 responden mahasiswa sebagai subjek penelitian. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Dempster–Shafer mampu menggabungkan evidence psikologis yang tidak pasti dan tumpang tindih untuk menghasilkan nilai keyakinan gangguan mental secara terukur. Hasil klasifikasi menunjukkan dominasi gangguan depresi dengan persentase 75,43% tingkat keyakinan tinggi dibandingkan gangguan kecemasan dan stres. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi instrumen psikologi standar dengan metode Dempster–Shafer efektif digunakan sebagai alat skrining dini gangguan kesehatan mental, namun tidak dimaksudkan sebagai pengganti diagnosis klinis.

Page 281 of 284 | Total Record : 2839

 279   280   281   282   283 

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