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 3,230 Documents
 288   289   290   291   292 
PERANCANGAN SISTEM E-VOTING PEMIRA ORMAWA FASILKOM UNSIKA MENGGUNAKAN METODE OBJECT ORIENTED ANALYSIS AND DESIGN Dandi Permana; Apriade Voutama
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9709

Abstract

Abstrak. Pelaksanaan Pemilihan Umum Raya (PEMIRA) di lingkup Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang (FASILKOM UNSIKA) saat ini masih menghadapi kendala pada efisiensi dan transparansi akibat proses yang cenderung semi-manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi e-voting yang terstruktur guna mempermudah pengelolaan data pemilih, kandidat, dan proses pemungutan suara secara digital. Metode penelitian yang digunakan adalah Object-Oriented Analysis and Design (OOAD) dengan pemodelan Unified Modeling Language (UML) untuk menggambarkan alur sistem secara komprehensif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan sistem e-voting ini mampu memberikan solusi terhadap risiko duplikasi suara melalui validasi NPM dan email kampus, serta mempercepat proses rekapitulasi hasil secara real-time dan akurat. Implementasi desain antarmuka yang user-centered memastikan kemudahan akses bagi mahasiswa dan transparansi data bagi panitia. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat memperkuat kualitas demokrasi kampus yang modern, efisien, dan akuntabel. Abstract. The implementation of the General Student Election (PEMIRA) within the Faculty of Computer Science, University of Singaperbangsa Karawang (FASILKOM UNSIKA) currently faces challenges in efficiency and transparency due to semi-manual processes. This study aims to design a structured e-voting information system to facilitate the digital management of voter data, candidates, and the voting process. The research method employed is Object-Oriented Analysis and Design (OOAD) with Unified Modeling Language (UML) modeling to comprehensively illustrate the system flow. The results indicate that this e-voting system design provides a solution to the risk of duplicate votes through student ID (NPM) and campus email validation, while accelerating the real-time and accurate recapitulation of results. The implementation of a user-centered interface design ensures ease of access for students and data transparency for the committee. Thus, this system is expected to strengthen the quality of modern, efficient, and accountable campus democracy.
Pemanfaatan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Citra Fundus Dalam Mendukung Diagnosis Medis Rizki Ikhwan Nur Rahim; Taufik Rendi Anggara
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9714

Abstract

Penyakit mata seperti katarak, retinopati diabetik, dan glaukoma merupakan penyebab utama gangguan penglihatan dan kebutaan yang dapat dicegah, namun proses diagnosisnya masih sangat bergantung pada interpretasi manual tenaga medis yang terbatas ketersediaannya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi otomatis berbasis Convolutional Neural Network untuk membedakan empat kondisi mata, yaitu mata normal, katarak, retinopati diabetik, dan glaukoma, menggunakan citra fundus digital. Tiga arsitektur jaringan saraf konvolusional yang telah dilatih sebelumnya, yakni EfficientNetV2B3, EfficientNetV2S, dan ConvNeXtTiny, diimplementasikan menggunakan pendekatan transfer learning dan fine-tuning. Dataset yang digunakan terdiri dari 4.217 gambar fundus berlabel yang terdistribusi merata pada empat kelas, dengan rasio pembagian data latih dan validasi sebesar 80:20. Proses pengembangan model mencakup augmentasi data, optimasi Bayesian untuk penyetelan hiperparameter, serta mekanisme callback untuk pengendalian pelatihan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan matriks kebingungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model EfficientNetV2B3 mencapai akurasi validasi tertinggi sebesar 93,48% dengan efisiensi waktu pelatihan yang lebih unggul dibandingkan arsitektur lainnya. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan berbasis jaringan saraf konvolusional memiliki potensi signifikan sebagai alat bantu skrining penyakit mata yang efisien dan akurat dalam mendukung tenaga medis.
IDENTIFIKASI KATEGORI CITRA UNDANGAN PERNIKAHAN MENGGUNAKAN HYBRID MOBILE-NETV2 DAN K-NEAREST NEIGHBOR Moh Adnan Azhari; Supatman Supatman
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9717

Abstract

Menentukan kategori undangan pernikahan kerap menjadi tantangan bagi konsumen. Ini muncul karena batasan visual antara jenis ekonomis dan reguler dan luxury bersifat subjektif. Penelitian ini menyarankan sistem untuk mengidentifikasi kategori undangan (Ekonomis, Reguler dan Luxury) yang didasarkan pada pengolahan gambar. Metode yang digunakan memakai arsitektur MobileNetV2 untuk ekstraksi fitur yang digabungkan dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk identifikasi. Optimasi model dilakukan dengan mencari nilai K terbaik memakai metode Grid Search dalam rentang 5 hingga 29. Eksperimen menunjukkan bahwa nilai K=21 memberikan performa paling stabil. Akurasi validasi mencapai 63,63% dan akurasi data uji sebesar 64,86%. Meskipun akurasi dalam rentang moderat, hasil yang konsisten antara validasi dan pengujian memperlihatkan model ini memiliki generalisasi yang baik dan bisa dikembangkan lebih lanjut untuk sistem rekomendasi pemilihan undangan.
IMPLEMENTASI PLC M221 PADA PROSES KOAGULASI DI PENGOLAHAN AIR BERSIH PT KRAKATAU TIRTA INDUSTRI Elisa Marsanda
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9718

Abstract

Proses pengolahan air di PT Krakatau Tirta Industri telah menerapkan teknologi otomasi yaitu dengan penggunaan PLC M221 dalam sistem pengolahan air salah satunya dalam tahap koagulasi. Penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana implementasi PLC M221 dalam proses koagulasi digunakan untuk mengatur dosis alum secara real time sesuai dengan kebutuhan. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus deskriptif, yang melibatkan observasi, wawancara, serta studi literatur. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa implemantasi PLC M221 dalam proses koagulasi dapat memungkinkan penyesuaian dosis alum secara lebih tepat, sehingga dapat menghasilkan kualitas air yang diinginkan serta dapat mengurangi pemborosan penggunaan alum. Selain itu penggunaan SCM dalam penelitian ini dapat membantu memastikan dosis alum sesuai dengan kondisi air baku. Penggunaan PLC M221 dalam proses koagulasi dapat meningkatkan efisiensi operasional, serta dapat meminimalkan kesahalan manual. Hal ini menunjukan bahwa implementasi PLC M221 dapat sangat bermanfaat dalam tahap koagulasi pada proses pengolahan air di PT Krakatau Tirta Industri.
SISTEM DETEKSI DAN PEMANTAUAN EMOSI PELANGGAN PADA LAYANAN KASIR BERBASIS PENGENALAN EKSPRESI WAJAH Newi Muchlisinia Muchlisinia; Davino Rizqy Dayan; Ramzy Atchallah Putra; Mayanda Mega Santoni; Dodik Ariyanto; Faldiena Marcelita
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9719

Abstract

Pelayanan pelanggan pada antrean kasir sering kali dievaluasi menggunakan kuesioner konvensional yang subjektif dan mengganggu kenyamanan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemantauan emosi real-time berbasis pengenalan ekspresi wajah menggunakan algoritma YOLOv8n-cls yang terintegrasi dengan framework Laravel dan basis data MySQL. Pengumpulan data menggunakan dataset citra wajah bermasker dan tanpa masker yang diproses melalui augmentasi data dengan rasio distribusi 7:2:1. Model dilatih selama 50 epoch pada resolusi 224x224 piksel. Hasil pengujian menunjukkan model berhasil mencapai akurasi global sebesar 75,25%, dengan performa tertinggi pada emosi happy (precision 86,11% dan recall 80,55%). Keunggulan sistem ini terletak pada implementasi logika voting 10 detik yang terbukti efektif mereduksi noise data transien akibat fluktuasi ekspresi mikro. Secara keseluruhan, sistem ini memberikan implikasi praktis yang signifikan bagi manajemen ritel dalam menyediakan laporan indeks kepuasan pelanggan secara harian yang valid, otomatis, dan objektif.
Monitoring dan Kontrol Infus Pasien Berbasis Visual Studio Dengan Logika Fuzzy Rafael Rivaldi
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9720

Abstract

Abstrak. Infus merupakan prosedur medis yang penting dalam memberikan cairan dan obat kepada pasien secara intravena. Pemantauan infus yang masih dilakukan secara manual berisiko menyebabkan keterlambatan penggantian cairan dan komplikasi medis seperti penggumpalan darah atau emboli udara. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem monitoring dan kontrol infus otomatis berbasis Visual Studio yang memanfaatkan sensor optocoupler untuk mendeteksi laju tetesan cairan secara real-time dalam satuan tetesan per menit (TPM), serta logika fuzzy untuk mengatur laju infus secara otomatis. Data pembacaan sensor dikirim melalui mikrokontroler ke aplikasi Visual Studio berperan sebagai antarmuka pengaturan parameter target, sedangkan proses fuzzy sepenuhnya dieksekusi di ESP32. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan menampilkan laju infus dengan rata-rata error pembacaan sebesar ±4,5%, serta mampu mempertahankan kestabilan laju infus dengan steady-state error sebesar ±1 TPM dan waktu settling sekitar 12 detik. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi tenaga medis, mengurangi risiko komplikasi pasien, serta menjadi solusi inovatif dalam pemantauan dan pengendalian infus pasien secara otomatis.
PERBANDINGAN NAÏVE BAYES DAN SVM PADA SENTIMEN KASUS KERACUNAN MAKAN BERGIZI GRATIS DI PLATFORM X Larasati Mya Mulyono; Nina Sulistiyowati; Ahmad Khusaeri
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9721

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan program pemerintah untuk pemenuhan gizi masyarakat. Munculnya kasus keracunan makanan dalam pelaksanaannya memicu beragam tanggapan masyarakat di media sosial, khususnya platform X. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami persepsi publik sekaligus mengevaluasi pelaksanaan program. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kasus keracunan pada Program MBG serta membandingkan performa algoritma Naïve Bayes dan SVM dalam klasifikasi sentimen. Metodologi yang digunakan adalah CRISP-DM, meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Data berupa 1.744 tweet dari platform X pada periode 06 Januari–31 Desember 2025, yang setelah preprocessing menjadi 1.533 tweet. Tahap data preparation mencakup cleaning, case folding, normalisasi, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Pelabelan sentimen menggunakan VADER, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan penyeimbangan kelas menggunakan SMOTE pada data latih. Hasil menunjukkan opini masyarakat didominasi sentimen negatif (1.162 negatif, 366 netral, 5 positif), mengindikasikan persepsi publik yang cenderung negatif terhadap Program MBG. SVM menunjukkan performa lebih baik dibandingkan Naïve Bayes. Pada evaluasi internal, SVM dengan SMOTE mencapai akurasi tertinggi (84,42%), sedangkan pada evaluasi eksternal, SVM tanpa SMOTE unggul dengan 80,13%. Berdasarkan temuan ini, pihak terkait disarankan melakukan evaluasi program, meningkatkan pengawasan keamanan pangan, serta memperbaiki sistem distribusi dan transparansi Program MBG.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI RIVIEW FILM DAN BUKU MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPING BERBASIS WEB syuhada_simbolon7
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9723

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan konsumsi konten digital, khususnya film dan buku. Banyaknya pilihan konten sering membuat pengguna kesulitan menentukan film atau buku yang sesuai dengan minat mereka. Selain itu, informasi ulasan dan penilaian pengguna masih tersebar di berbagai platform sehingga kurang efektif sebagai bahan pertimbangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi review film dan buku berbasis web bernama ReviewHub. Sistem ini memungkinkan pengguna mencari konten, memberikan ulasan dan rating, serta memperoleh rekomendasi berdasarkan kesamaan genre menggunakan metode Content-Based Filtering. Metode pengembangan yang digunakan adalah Prototyping, dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, pembangunan prototipe, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan React dan Supabase. Pengujian dilakukan menggunakan Black-Box Testing pada fitur utama sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan. Sistem yang dibangun dapat membantu pengguna menemukan, menilai, dan memperoleh rekomendasi film dan buku secara lebih mudah dan terintegrasi.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE FORECASTING DALAM PERENCANAAN PRODUKSI PRODUK OLAHAN COKLAT PADA CV ACEH SOCOLATTE Zaharatul Ulfa ulfa
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9726

Abstract

CV Aceh Socolatte menghadapi tantangan berupa fluktuasi permintaan pasar yang menyebabkan ketidakpastian volume produksi akibat ketergantungan pada estimasi konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan akurasi beberapa metode peramalan kuantitatif guna menemukan model terbaik dengan tingkat kesalahan paling minimal sebagai basis perencanaan produksi. Metode yang dikomparasikan adalah Trend Least Square serta Moving Average (parameter 3-bulanan dan 5-bulanan) dengan memanfaatkan basis data historis penjualan bulanan produk olahan coklat varian Original 450 gr periode Januari 2020 hingga Desember 2022 (n = 36 bulan). Tingkat akurasi kesalahan diuji secara ketat menggunakan matriks Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil komputasi menunjukkan bahwa ketiga metode memiliki performa sangat baik dengan nilai galat di bawah 10%. Metode Moving Average 3-Bulanan (MA-3) terbukti menjadi model terbaik (best-fit model) karena menghasilkan nilai MAPE terkecil yaitu sebesar 4,11%, disusul oleh Moving Average 5-Bulanan (MA-5) sebesar 4,73%, dan Trend Least Square sebesar 8,93%. Karakteristik data penjualan dua tahun terakhir yang cenderung stasioner pada rentang 230–250 unit mendasari tingginya akurasi metode rata-rata bergerak dibanding tren linear. Implikasi praktis dari penelitian ini memberikan rekomendasi angka proyeksi yang stabil bagi manajemen untuk menyusun Jadwal Induk Produksi (JIP) demi memitigasi risiko overproduction maupun stockout.
PERANCANGAN APLIKASI ANALISIS STRUKTUR DAN KEBAHASAAN TEKS LAPORAN PENELITIAN BERBASIS NATURAL LANGUAGE PROCESSING Khodotun hadawiyah
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.9733

Abstract

Abstrak. Teks laporan penelitian perlu disusun dengan cara yang teratur dan sesuai dengan kaidah bahasa yang benar, tetapi masih banyak mahasiswa yang melakukan kesalahan dalam struktur dan penggunaan bahasa Indonesia. Penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi untuk analisis struktur dan bahasa pada teks laporan penelitian yang didasarkan pada Natural Language Processing (NLP) dengan menggunakan metode Research and Development (RandD). Sistem ini diciptakan menggunakan Python dan memiliki fitur untuk menganalisis struktur, memeriksa kebahasaan, serta memberikan penilaian dan saran perbaikan secara otomatis. Pengujian pada tiga dokumen menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengidentifikasi kualitas laporan dengan konsisten dengan skor berkisar antara 40 hingga 90, yang membuktikan bahwa pendekatan NLP berbasis LLM efektif dalam mendukung evaluasi laporan penelitian secara otomatis dan efisien. Abstract. Research report texts need to be structured in an orderly manner and in accordance with correct language rules, but many students still make errors in the structure and use of Indonesian. This study developed an application for structural and linguistic analysis of research report texts based on Natural Language Processing (NLP) using the Research and Development (RandD) method. This system was created using Python and has features for analyzing structure, checking language, and providing automatic assessments and suggestions for improvement. Testing on three documents showed that this system was able to consistently identify report quality with scores ranging from 40 to 90, which proves that the LLM-based NLP approach is effective in supporting the automatic and efficient evaluation of research reports.

Page 290 of 323 | Total Record : 3230

 288   289   290   291   292 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 3 (2026) Vol. 14 No. 2 (2026) 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