Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Not a member yet
1765 research outputs found
Sort by
RANCANG BANGUN SISTEM LOGGING JARINGAN BERBASIS WEB DENGAN VISUALISASI INTERAKTIF GRAFANA UNTUK ANALISIS AKTIVITAS IP MENCURIGAKAN
Full text linkPerkembangan teknologi jaringan meningkatkan ancaman siber seperti brute force dan port scanning, yang sulit dideteksi karena analisis log masih dilakukan secara manual. Penelitian ini merancang Sistem Logging Jaringan Berbasis Web dengan visualisasi interaktif menggunakan Grafana untuk menganalisis aktivitas IP mencurigakan secara real-time. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan arsitektur PLG Stack (Promtail, Loki, Grafana) yang dijalankan pada Docker Compose di Ubuntu Server. Log dari Rsyslog dikumpulkan dan divisualisasikan menggunakan LogQL. Hasil menunjukkan sistem berjalan stabil dengan waktu respon 3–5 detik dan akurasi deteksi brute force sebesar 98,5%. Sistem ini efektif sebagai early warning system ringan, memberikan visualisasi cepat dan efisien dalam membantu administrator mendeteksi ancaman keamanan jaringan
ANALISIS PERAN FEATURE ENGINEERING PADA KINERJA MODEL MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI POTENSI TSUNAMI
Full text linkIndonesia memiliki risiko bencana tsunami yang tinggi akibat lokasinya di Cincin Api Pasifik, sehingga menuntut adanya sistem peringatan dini yang akurat. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi potensi tsunami yang valid secara metodologis. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang sering menggunakan data "bocor" (leaked features), penelitian ini menerapkan strategi feature engineering mendalam yang menggabungkan fitur fisis (seperti is_shallow) dan fitur kualitas data (gap, nst) pada dataset Cincin Api Pasifik. Lima model machine learning (Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, Random Forest, XGBoost) dievaluasi menggunakan 10-Fold Cross-Validation. Hasil penelitian menunjukkan feature engineering adalah langkah paling krusial, meningkatkan F1-Score dari ~0.38 menjadi 0.86. Random Forest teridentifikasi sebagai model paling seimbang (F1-Score 0.8636), sementara Naive Bayes menunjukkan performa paling "aman" (Recall 0.9808). Penelitian ini membuktikan bahwa feature engineering yang tepat lebih berdampak daripada pemilihan model, menghasilkan model prediksi yang valid dan robust
ANALISIS PENGARUH PERUBAHAN TREN GAME MOBILE TERHADAP PENURUNAN KEPOPULERAN GAME CLASH OF CLANS MENGGUNAKAN METODE NIELSEN’S USABILITY ATTRIBUTES (NAU)
Full text linkPerubahan tren dalam industri game mobile yang sangat cepat telah menggeser preferensi pengguna terhadap jenis permainan yang lebih interaktif dan kompetitif. Salah satu game yang mengalami dampak signifikan adalah Clash of Clans (CoC), game strategi klasik yang sempat mendominasi pasar global. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh perubahan tren game mobile terhadap penurunan kepopuleran Clash of Clans dengan menggunakan metode Nielsen’s Usability Attributes (NAU), yang terdiri dari lima atribut utama yaitu Learnability, Efficiency, Memorability, Errors, dan Satisfaction. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan pengumpulan data melalui kuesioner Google Form kepada 50 responden pemain aktif CoC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat usability CoC tergolong baik dengan nilai rata-rata tertinggi pada atribut Learnability (4,15) dan terendah pada Errors (3,70). Meskipun demikian, hasil analisis mengindikasikan bahwa tren game mobile yang berfokus pada interaksi real-time dan gameplay cepat turut memengaruhi persepsi pengguna terhadap efisiensi dan kepuasan bermain CoC. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan strategi peningkatan pengalaman pengguna pada game strategi klasik agar tetap relevan di tengah perubahan tren industri game mobile
KLASIFIKASI KONDISI MENTAL MAHASISWA DARI CITRA EKSPRESI WAJAH DEEP SIAMESE NETWORK
Full text link Kesehatan mental mahasiswa merupakan aspek penting yang perlu diperhatikan seiring meningkatnya tekanan akademik, sosial, maupun emosional yang mereka hadapi. Deteksi dini kondisi mental masih banyak mengandalkan metode konvensional seperti kuesioner, yang dinilai kurang efisien dan bersifat subjektif. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan baru dengan memanfaatkan Deep Siamese Network (DSN) guna mengklasifikasikan kondisi mental mahasiswa berdasarkan ekspresi wajah. Dataset citra wajah dikumpulkan dari mahasiswa dengan berbagai ekspresi, kemudian dikategorikan ke dalam tiga kondisi mental utama, yaitu normal, cemas, dan stres. DSN digunakan untuk mengukur tingkat kemiripan antar ekspresi wajah sehingga mampu membedakan kondisi mental berdasarkan pola visual yang halus. Proses penelitian meliputi tahap preprocessing citra, ekstraksi fitur, pembentukan pasangan data, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mencapai tingkat akurasi 89%, sehingga dinilai cukup andal untuk dijadikan alat bantu dalam pemantauan kesehatan mental mahasiswa secara real-time.
 
PENGEMBANGAN SISTEM SMART PET FEEDER BERBASIS IOT DENGAN KENDALI JARAK JAUH MENGGUNAKAN BLYNK
Full text linkPemanfaatan teknologi Internet of Things (IoT) memungkinkan terciptanya sistem otomasi yang mempermudah pemeliharaan hewan peliharaan. Salah satu permasalahan yang sering muncul adalah ketidakteraturan pemberian pakan akibat kesibukan dan mobilitas pemilik hewan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Smart Pet Feeder berbasis IoT yang dapat mengatur pemberian pakan secara otomatis maupun manual melalui kendali jarak jauh. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor Load Cell dan HX711 untuk memonitor berat pakan, sensor ultrasonik untuk mendeteksi ketersediaan pakan, serta motor servo sebagai aktuator distribusi pakan. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh sensor bekerja secara real-time, sistem merespons perintah melalui aplikasi Blynk dengan baik, dan mode otomatis berjalan sesuai pengaturan. Kesimpulannya, Smart Pet Feeder berbasis IoT berhasil memberikan solusi efektif untuk menjaga konsistensi pemberian pakan hewan peliharaan dan meningkatkan kemudahan pemantauan jarak jauh melalui perangkat seluler
ANALISIS KUALITAS DAN PENERAPAN SOFTWARE QUALITY ASSURANCE PADA APLIKASI CAPCUT MENGGUNAKAN MODEL ISO/IEC 9126
Full text linkDi era digital seperti sekarang ini sebuah perangkat lunak memegang peranan penting dalam memastikan keberhasilan suatu aplikasi, apalagi untuk aplikasi seluler yang memiliki pengguna sebanyak CapCut. Untuk menjamin mutunya selaras dengan tolok ukur industri, penerapan Software Quality Assurance (SQA) dan pemakaian model penaksiran mutu perangkat lunak yang terukur adalah suatu keharusan. Kajian ini menitikberatkan pada evaluasi kualitas aplikasi CapCut menggunakan kerangka ISO/IEC 9126, yang mencakup enam karakteristik inti, yaitu fungsi yang disediakan, tingkat keandalan, keringanan dalam penggunaan, efisiensi kinerja, kemudahan pemeliharaan, serta kemampuan beroperasi lintas platform. Pendekatan yang digunakan dalam riset ini melibatkan penelusuran pustaka, penguraian data lewat angket, pengamatan fitur, serta pemetaan mutu aplikasi menurut tolok ukur ISO/IEC 9126. Hasil kajian memperlihatkan bahwa secara umum CapCut mempunyai mutu yang sangat baik dalam hal usability dan functionality, namun masih memerlukan peningkatan pada sisi efficiency dan maintainability. Penerapan praktik SQA terbukti menolong mendongkrak mutu aplikasi serta menawarkan landasan penaksiran yang lebih terstruktur. Dengan begitu, model ISO/IEC 9126 dapat dipakai sebagai acuan lengkap untuk menaksir mutu aplikasi penyuntingan video semacam CapCut
DETEKSI RETINOPATI DIABETIK ON-DEVICE MENGGUNAKAN MODEL MOBILENETV2 PADA APLIKASI MOBILE BERBASIS FLUTTER
Full text linkRetinopati Diabetik (RD) adalah penyebab utama kebutaan yang dapat dicegah, namun skrining manual seringkali sulit diakses dan mahal. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi mobile yang efisien untuk deteksi RD menggunakan Deep Learning. Model CNN berbasis MobileNetV2 dilatih dengan teknik transfer learning pada dataset APTOS 2019 yang dikelompokkan menjadi 2 kelas (RD dan Non-RD). Model terbaik dikonversi ke format TensorFlow Lite (TFLite) dengan optimasi kuantisasi untuk implementasi on-device pada aplikasi Flutter. Hasil penelitian menunjukkan model mencapai akurasi 97.3% pada data uji. Konversi TFLite berhasil mereduksi ukuran file sebesar 74% (menjadi 11.8 MB) dengan latensi inferensi rata-rata ~150 ms. Penelitian ini membuktikan kelayakan implementasi MobileNetV2 pada aplikasi mobile untuk skrining RD yang cepat, akurat, hemat biaya, dan menjaga privasi secara offline. Solusi ini berpotensi besar meningkatkan deteksi dini di fasilitas layanan kesehatan dengan sumber daya terbata
IMPLEMENTASI METODE SARIMA DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PELANGGARAN LALU LINTAS DI KABUPATEN BULELENG
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk membangun model peramalan jumlah pelanggaran lalu lintas di Kabupaten Buleleng sebagai upaya mendukung perencanaan pengawasan yang lebih proaktif. Permasalahan penelitian didasarkan pada keterbatasan pengawasan di lapangan serta belum optimalnya pemanfaatan data historis, sehingga pihak kepolisian belum memiliki gambaran prediktif mengenai tren pelanggaran di masa mendatang. Metode yang digunakan adalah Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, yaitu metode prediksi deret waktu yang mampu menganalisis pola tren dan musiman. Data yang digunakan berupa data bulanan jumlah pelanggaran lalu lintas periode 2019 hingga 2024. Proses penelitian dilakukan mengikuti tahapan Cross-Industry Standard Process for Data Mining yang meliputi pemahaman masalah, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model peramalan yang dibangun menghasilkan tingkat kesalahan peramalan sebesar 24,23% serta kemampuan mengikuti arah pergerakan data aktual sebesar 54,5%. Model juga mampu menghasilkan prediksi jumlah pelanggaran untuk 12 periode ke depan
ANTENA MIKROSTRIP MONOPOLE BERPOLA RADIASI OMNIDIREKSIONAL MENGGUNAKAN GROUND SLOT HEKSAGONAL PADA PITA C
Full text linkPada artikel ini, diperkenalkan sebuah antena mikrostrip monopole satu lapisan (single layer) dengan pola radiasi omnidireksional pada pita frekuensi C. Antena yang diusulkan terdiri dari tujuh elemen peradiasi yang disusun secara quasi-circular pada sisi depan, serta struktur ground berupa enam slot berbentuk heksagonal pada sisi belakang, dengan pencatuan menggunakan coaxial probe yang ditempatkan di pusat resonator. Ketebalan antena adalah 1,575 mm dengan menggunakan substrat RT/Duroid 5880 yang memiliki konstanta dielektrik sebesar 2,2. Antena yang diusulkan menunjukkan karakteristik koefisien refleksi dengan dua frekuensi resonansi, yaitu resonansi bawah pada 4,24 GHz dan resonansi atas pada 4,64 GHz. Antena ini memiliki lebar pita impedansi −10 dB sebesar 640 MHz pada rentang frekuensi 4,07 GHz hingga 4,71 GHz, atau sekitar 14,58% pada frekuensi tengah 4,39 GHz. Desain antena yang telah dioptimasi menghasilkan gain maksimum sebesar 4,63 dBi dengan profil rendah dan ukuran yang kompak
ANALISIS IMPLEMENTASI GAME MOBILE 2D BERBASIS JAVA MENGGUNAKAN EVENT DRIVEN PROGRAMMING STUDI KASUS FLAPPY BIRD
Full text linkPerkembangan 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