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
 70   71   72   73   74 
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENGGUNAAN HALODOC SEBAGAI LAYANAN TELEMEDICINE DI INDONESIA Sidabutar, Tarida Grace Wahyuni Margaretha; Juardi, Didi
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5682

Abstract

Telemedicine telah berkembang pesat, terutama dalam memberikan akses layanan kesehatan jarak jauh, dan Halodoc merupakan salah satu platform yang populer di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap aplikasi Halodoc berdasarkan ulasan pengguna. Data penelitian diperoleh melalui web scraping dari Google Play Store yang terdiri dari 5.000 ulasan. Metode yang digunakan adalah algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dapat mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi tinggi, memberikan wawasan tentang pengalaman pengguna yang dapat membantu pengembangan aplikasi. Hasil penelitian ini penting untuk meningkatkan kualitas layanan telemedicine di Indonesia.
GAME EDUKASI PENGENALAN ALAT MUSIK TRADISIONAL 3D UNTUK ANAK USIA DINI Jariyah, Riza Ainun; Lutfi, Moch.
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5286

Abstract

Karena kurangnya penggunaan teknologi untuk melestarikan alat musik tradisional, generasi muda tidak memiliki banyak informasi tentang musik tradisional. Pendidikan seni budaya di sekolah tingkat dasar adalah salah satu cara untuk mempertahankan budaya alat musik tradisional tetap hidup. Namun, kurangnya pengetahuan tentang alat musik tradisional menyebabkan banyak guru kesenian kesulitan menyampaikan materi pembelajaran. Terdapat dua faktor yang dapat menyebabkan pengetahuan tentang alat musik tradisional semakin terkikis, yang pertama kurangnya pemahaman tentang alat musik tradisional, dan yang kedua adalah terbatasnya fasilitas yang terkait dengan alat musik tradisional. Hal tersebut melatarbelakangi peneliti untuk merancang dan mengembangkan game edukasi pengenalan alat musik tradisional 3D. Game ini dibangun dengan menggunakan software Unity 3D sebagai game engine, multimedia development life cycle (MDLC) sebagai metode, dan pengkodingan menggunakan bahasa pemrograman C#. Hasil dari game edukasi ini membuat belajar mengenal alat musik tradisional lebih mudah dengan menggunakan teknologi augmented reality. Kata-kata kunci: Game Edukasi, Augmented Reality, Alat Musik Tradisional, Unity3D
ANALYSIS OF LOAD ON PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS GENERATOR (PMSG) 12S8P WITH SPEED VARIATION Wandika, Majdi; Faridah, Linda
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5703

Abstract

Abstract. This study investigates the impact of speed variation on the performance of a Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG) configured with 12 slots and 8 poles (12S8P) for wind energy conversion systems. PMSG has gained attention due to its high efficiency, simple design, and ability to operate effectively at low speeds, making it particularly suitable for renewable energy applications like wind turbines. Using MagNet simulation software, the performance of the PMSG was analyzed over a speed range of 1000–6000 rpm and load variations of 10–50 ohms. The results showed a maximum magnetic flux of 0.000927 Wb, while the no-load average voltage was 17.78 V at a speed of 1000 rpm. Furthermore, it was observed that voltage and current increased proportionally with speed. Optimal torque performance was achieved at a 30-ohm load at a speed of 5000 rpm, highlighting the importance of load optimization for effective energy conversion. Efficiency analysis revealed that the generator achieved its highest efficiency of 92.96% at a 10-ohm load and a speed of 5000 rpm. This study also emphasizes the influence of material properties, slot-pole design, and load conditions on generator performance. These findings provide critical insights for the design and optimization of wind turbines, particularly in regions with varying wind speeds. Moreover, this research contributes to advancing the utilization of renewable energy technologies by offering data-driven strategies for enhancing system efficiency and reliability..
PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK SISTEM MONITORING PEMBIBITAN ALPUKAT PADA PERKEBUNAN KELOMPOK TANI HUTAN KUMBANG Frendiana, Viving
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5318

Abstract

Teknologi modern kini telah mengalami kemajuan pesat dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk sektor perkebunan. Sistem monitoring di perkebunan adalah inovasi teknologi yang membantu mengoptimalkan pertumbuhan tanaman, khususnya dalam pembibitan alpukat, dengan memantau suhu, kelembapan tanah, dan pH tanah. Aplikasi Avocado Care adalah aplikasi mobile yang terintegrasi dengan sistem monitoring pembibitan alpukat untuk mendukung pengelola kebun dalam memantau beberapa parameter, seperti suhu, kelembapan tanah, dan pH tanah. Aplikasi ini dirancangan untuk melakukan pemantauan terhadap beberapa parameter yang dianggap penting meliputi suhu, kelembapan tanah, dan pH tanah. Selain itu, aplikasi ini juga memiliki fitur utama lainnya yaitu fitur atur waktu penyiraman otomatis yang akan dilakukan oleh alat monitoring. Aplikasi ini juga menyediakan fitur tambahan seperti fitur catatan, profil, dan notifikasi. Pengujian pada aplikasi ini menggunakan pengujian yang mengacu pada standar ISO 25010 dengan aspek functional suitability, performance effieciency, usability, compability, serta pengujian akurasi nilai data. Hasil pengujian aspek functional suitability, compability, dan tingkat keakuratan data mendapatkan hasil persentase kelayakan 100%. Pengujian aspek usability dengan metode System usability scale (SUS) mendapatkan nilai rata-rata SUS sebesar 86 dan berdasarkan tabel SUS score percentile rank masuk ke dalam kategori adjective rating ‘Excellent’ dengan grade “B” serta acceptability range “Acceptable”.
IMPLEMENTASI AKURASI MODEL NAIVE BAYES MENGGUNAKAN SMOTE DALAM ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI BRIMO Hermawan, Muhammad Andi; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5748

Abstract

Aplikasi Brimo dari Bank Rakyat Indonesia (BRI) menjadi salah satu platform utama interaksi nasabah dengan layanan perbankan. Analisis sentimen ulasan pengguna aplikasi ini pentring untuk memahami pendapat dan menaikkan kualitas pelayanan. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve bayes dengan menerapkan model Smote (Synthetic Minority Over-sampling Technique) untuk menangani ketidakseimbangan kelas antara kelas positif dan negatif dalam data ulasan pengguna. Dataset yang di peroleh mencapai 1.000 ulasan Play store yang di proses melalui tahap pengumpulan, pra-pemrosesan teks, dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix. penelitian menunjukkan bahwa metode SMOTE secara signifikan meningkatkan kinerja model, dengan recall untuk sentimen negatif meningkat dari 0,55 menjadi 0,87 dan F1-score dari 0,71 menjadi 0,84. Akurasi model juga naik dari 93% menjadi 95%, dengan pengurangan False Negatives. Temuan ini membuktikan efektivitas SMOTE dalam meningkatkan akurasi dan representasi model untuk memahami opini pengguna BRImo secara lebih baik.
THERMAL IDENTIFICATION BASED ON BUILDING ENVELOPE, SHAPE & ORIENTATION USING SEFAIRA SIMULATION METHOD. (CASE STUDY OF BUILDING B, ARCHITECTURE DEPARTMENT, UNIVERSITY OF LAMPUNG) Ifadianto, Nugroho; Kurniawan, Panji; Nugroho, Agung Cahyo; Siregar, Amril Ma'ruf
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5374

Abstract

The building envelope, which serves as the boundary layer between the interior and exterior, plays a crucial role in regulating heat exchange. The shape of the building also impacts heat distribution and airflow within and around the structure. The orientation of the building, particularly in relation to the sun, determines how much solar radiation it receives, directly affecting the building's thermal load.Using Sefaira, a building performance simulation software, researchers can visualize and optimize these thermal aspects. This simulation allows them to experiment with various scenarios related to the building envelope, shape, and orientation to achieve ideal thermal conditions, which are not only comfortable for occupants but also energy-efficient.The findings of this research are expected to provide new insights into sustainable architectural design, especially in tropical regions like Lampung. By understanding and applying the correct thermal principles, buildings can be designed to minimize energy usage for cooling or heating, supporting efforts to reduce the impacts of climate change
ANALISIS PERBANDINGAN METODE TRANSFER LEARNING DENSENET201 DAN VGG-19 TERHADAP PERFORMA KLASIFIKASI KUALITAS BUAH TOMAT Sanjaya, Clairine Aurellia; Waluyo, Minto
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5810

Abstract

Melakukan analisa kualitas khususnya pada bidang pertanian pada buah tomat menjadi salah satu aspek penting karena buah tomat merupakan salah satu buah yang hingga saat ini banyak digunakan untuk pengolahan pangan. Data yang diperoleh diolah dengan memanfaatkan teknologi dengan metode transfer learning menggunakan metode DenseNet201 dan VGG19. Metode yang akan digunakan dalam pengolahan data akan dibandingkan untuk mendapatkan hasil yang lebih efektif dalam memprediksi kualitas buah tomat. Hasil menunjukan bahwa dengan model DenseNet201 dengan menggunakan ImageNet mendapatkan nilai akurasi sebesar 92% dan model VGG didapatkan hasil sebesar 82% sedangkan hasil tanpa ImageNet diperoleh model DenseNet201 memperoleh hasil akurasi sebesar 88% sedangkan model VGG19 sebesar 90%. Pada penelitian ini dilakukan untuk pengembangan sistem komputasi dalam mengklasifikasi kualitas buah tomat yang lebih efektif dalam dalam proses evaluasi.
SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN BAHASA DELPHI Cahyono, Bagus Dwi
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5439

Abstract

Penanganan penyakit tanaman padi saat ini terkendala oleh waktu dan banyaknya maslaah pada petani. sebagai solusi masalah ini, dibuat Sistem pakar diagnosis penyakit tanaman padi menggunakan bahasa Delphi. Sistem ini   dirancang untuk menganalisa jenis penyakit pada tanaman padi berdasarkan gejala yang ada, disertai solusi yang tepat bagi penyakit tersebut. Hasil dari pengujian didapat sistem pakar ini dapat menentuan penyakit tanaman padi beserta solusinya dari gejala yang diinput.
ANALISIS SENTIMEN APLIKASI SHOPEE, TOKOPEDIA, LAZADA DAN BLIBLI MENGGUNAKAN LEKSIKON DAN RANDOM FOREST Syah, Adryan; Nurdiyansyah, Firman; Rahman, Aviv Yuniar
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5155

Abstract

Abstrak. Dalam era digital, aplikasi e-commerce telah menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk berbelanja. Keberhasilan aplikasi e-commerce tidak hanya bergantung pada fungsionalitasnya tetapi juga pada pengalaman pengguna. Ulasan pengguna di Play Store menjadi indikator penting dalam mengevaluasi kepuasan dan sentimen pengguna terhadap aplikasi tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada ulasan aplikasi Shopee, Tokopedia, Lazada, dan Blibli di Play Store menggunakan pendekatan Lexicon-based dan algoritma Random Forest. Metode ini dipilih untuk memberikan interpretasi yang jelas terhadap sentimen teks dan meningkatkan akurasi analisis sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Lazada memiliki kinerja terbaik dengan akurasi 88,33%, presisi 88,88%, recall 88,33%, dan F1 score 88,34%. Aplikasi Blibli berada di posisi kedua dengan akurasi 85,66%, presisi 85,82%, recall 85,66%, dan F1 score 85,60%. Shopee memiliki akurasi 85,16%, presisi 85,62%, recall 85,16%, dan F1 score 85,26%. Tokopedia menunjukkan performa terendah dengan akurasi 80,33%, presisi 80,96%, recall 80,33%, dan F1 score 80,12%. Penelitian ini menunjukkan bahwa rasio pembagian data latih dan data uji mempengaruhi kinerja model, dengan model bekerja lebih efektif ketika jumlah data latih lebih besar dari data uji.
OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST (KNN) NEIGHBORS PADA PREDIKSI RISIKO PENYAKIT KARDIOVASKULAR Hidayat, Peri; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhitira Arie; Suprapti, Tati
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5864

Abstract

Penyakit kardiovaskular merupakan penyebab utama kematian di dunia, dipengaruhi oleh berbagai faktor risiko yang kompleks. Deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi serius. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi risiko penyakit kardiovaskular menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan menentukan nilai K optimal untuk meningkatkan akurasi prediksi. Metodologi yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD), mencakup pemilihan data, pembersihan data, transformasi data, pemilihan atribut, evaluasi, dan validasi model. Dataset yang digunakan terdiri dari variabel medis seperti usia, berat badan, tekanan darah, kadar kolesterol, dan riwayat medis lainnya. Data dibagi dengan rasio 70:30 dan 80:20 untuk mengevaluasi performa model pada pembagian data yang berbeda. Hasil menunjukkan bahwa nilai K = 40 memberikan akurasi terbaik sebesar 71,00% pada rasio 70:30, sedangkan nilai K = 25 menghasilkan akurasi 71,16% pada rasio 80:20. Kesimpulan penelitian ini adalah algoritma K-NN mampu memprediksi risiko penyakit kardiovaskular dengan baik, bergantung pada pemilihan nilai K dan rasio pembagian data yang optimal. Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan model prediksi risiko penyakit kardiovaskular dan menjadi referensi untuk diagnosis dini di masa depan.

Page 72 of 284 | Total Record : 2839

 70   71   72   73   74 

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