Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Not a member yet
1765 research outputs found
Sort by
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA TERHADAP GAME ZENLESS ZONE ZERO MENGGUNAKAN METODE BI-DIRECTIONAL LSTM
Full text linkPerkembangan industri game mobile mengakibatkan meningkatnya jumlah ulasan pengguna di Google Play Store, yang mencerminkan persepsi dan pengalaman pengguna terhadap suatu game . Namun, keberagaman karakteristik bahasa dalam jumlah ulasan yang besar menjadikan proses analisis secara manual kurang efisien. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen berbasis deep learning untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap game Zenless Zone Zero. Data yang digunakan terdiri dari 6.000 ulasan berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari Google Play Store dengan memanfaatkan teknik web scraping. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan teks, pelabelan awal dengan menggunakan metode berbasis leksikon dengan InSet Lexicon, serta klasifikasi sentimen menggunakan model BiDirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM). Klasifikasi yang diterapkan bagian ke dalam dua kategori, yaitu sentimen positif dan negatif. Dengan akurasi sebesar 91,41% dan nilai presisi, recall, dan F1-score antara 0,86 dan 0,92, hasil pelatihan model menunjukkan bahwa Bi-LSTM mampu bekerja secara efektif. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi metode berbasis leksikon dan Bi-LSTM efektif digunakan dalam menganalisis sentimen ulasan aplikasi game berbahasa Indonesia, sekaligus mampu merepresentasikan persepsi pengguna terhadap game Zenless Zone Zero
APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SANKSI TINDAKAN BULLYING MENGGUNAKAN METODE SMART
Full text linkBullying 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
SMART ENERGY MONITORING & LOAD CONTROL BERBASIS IOT DAN FUZZY LOGIC
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Smart Energy Monitoring & Load Control berbasis Internet of Things (IoT) dan Fuzzy Logic untuk meningkatkan efisiensi dan stabilitas daya listrik di rumah tangga. Sistem terdiri dari tiga lapisan terintegrasi, yaitu (1) lapisan akuisisi data menggunakan sensor ACS712 dan ZMPT101B dengan Analog to Digital Converter (ADC) eksternal ADS1115 16-bit, (2) lapisan komunikasi IoT berbasis protokol MQTT dengan broker Mosquitto, dan (3) lapisan kontrol beban menggunakan Fuzzy Logic Controller dengan metode Mamdani. Pengujian menunjukkan akurasi sensor yang sangat tinggi (ACS712: 1.11%, ZMPT101B: 0.17%, ADS1115: 99.94% linearitas). Komunikasi MQTT mencapai delivery rate sebesar 99.25% dengan latency rata-rata 86.4 ms. Fuzzy Logic Controller memberikan respons konsisten 100% pada tiga skenario berbeda, yaitu kondisi normal, overload, dan underload, dengan waktu respons 1090 ms. Implementasi sistem berhasil meningkatkan stabilitas tegangan sebesar 61.3% (standar deviasi dari 6.2 V menjadi 2.4 V) serta efisiensi energi sebesar 8.6% (penghematan 25.8 kWh per bulan). Data integrity mencapai 99.917% dari total 7200 sampel pengujian selama 2 jam. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa sistem Smart Energy Monitoring & Load Control berbasis IoT dan Fuzzy Logic bersifat feasible, reliable, dan mampu memberikan manfaat nyata dalam smart energy management pada rumah tangga modern.
This research aims to design and implement a Smart Energy Monitoring & Load Control system based on Internet of Things (IoT) and Fuzzy Logic to improve efficiency and power stability in households. The system consists of three integrated layers: (1) data acquisition layer using ACS712 and ZMPT101B sensors with 16-bit external ADC ADS1115, (2) IoT communication layer based on MQTT protocol with Mosquitto broker, and (3) load control layer using Fuzzy Logic Controller with Mamdani method. Testing shows very high sensor accuracy (ACS712: 1.11%, ZMPT101B: 0.17%, ADS1115: 99.94% linearity). MQTT communication achieves 99.25% delivery rate with average latency 86.4 ms. Fuzzy Logic Controller provides 100% consistent response on three different scenarios (normal, overload, underload) with response time 1090 ms. System implementation successfully improved voltage stability by 61.3% (standard deviation from 6.2V to 2.4V) and energy efficiency by 8.6% (saving 25.8 kWh/month). Data integrity reached 99.917% from 7200 samples of 2-hour testing. Research results show that Smart Energy Monitoring & Load Control system based on IoT and Fuzzy Logic is feasible, reliable, and can provide real benefits for modern household smart energy management
PENGEMBANGAN SISTEM SPEECH EMOTION RECOGNITION BERBASIS DEEP LEARNING WAV2VEC2.0 UNTUK RESPONS EMOSIONAL KARAKTER KUCING INTERAKTIF DI GAME UNITY
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Speech Emotion Recognition (SER) berbasis deep learning yang mampu mengenali emosi suara dan mengimplementasikannya pada sebuah game interaktif menggunakan Unity. Model SER dibangun dengan memanfaatkan arsitektur Wav2Vec 2.0 yang telah dipra-latih (pretrained) dan dilakukan fine-tuning menggunakan dataset CREMA-D dengan empat kelas emosi, yaitu angry, happy, neutral, dan sad. Data dibagi dengan rasio 80% untuk pelatihan dan 20% untuk validasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mencapai nilai akurasi validasi maksimum sebesar 78–79% dengan weighted F1-score sebesar 0,79. Analisis confusion matrix memperlihatkan bahwa kelas angry memiliki tingkat pengenalan tertinggi, sementara kesalahan klasifikasi paling sering terjadi antara kelas neutral dan sad akibat kemiripan karakteristik prosodi. Model yang telah dilatih kemudian diekspor ke format ONNX dan berhasil diintegrasikan ke dalam game Unity untuk mendeteksi emosi suara pemain secara real-time. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan respons karakter yang adaptif berdasarkan emosi suara pengguna, sehingga meningkatkan interaksi dalam permainan
KENDALI PROPORSIONAL INTEGRAL PADA KECEPATAN MOTOR ARUS SEARAH TANPA SIKAT
Full text linkBrushless Direct Current (BLDC) motors have become a fundamental drive technology in various modern industries, from automotive to aerospace, thanks to their superior efficiency and long operational life. The precision operation of BLDC motors is highly dependent on accurate rotor position information, which is provided by hall sensors. These sensors send signals to a control unit that performs electronic commutation to drive the motor. However, to achieve optimal system response, the implementation of an additional control system is required. This research focuses on the design, implementation, and performance analysis of Proportional Integral (PI) control to regulate the speed of BLDC motors. Based on this target, a proportional control of 0.01990 and an integral gain of 3.29063 are obtained. The simulation results show the system response to a step input with a setpoint of 500 rpm. The motor speed successfully reached 450 rpm in 0.3 seconds, but only stabilized at the setpoint of 500 rpm after reaching 2.5 seconds. The response results also showed ripples in the motor speed, although not significant, caused by non-linear factors inherent in the BLDC motor control system
PROTOTYPE MONITORING PENYIRAMAN OTOMATIS PADA TANAMAN DI TAMAN KOTA BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN SOFTWARE ARDUINO IDE
Full text linkAbstrak. 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
RANCANG BANGUN SISTEM ANALISIS LOG JARINGAN BERBASIS WEB UNTUK DETEKSI REAL-TIME ANCAMAN CANGGIH DAN GERAKAN LATERAL
Full text linkLanskap keamanan siber saat ini ditandai oleh evolusi ancaman yang terus-menerus dan dinamis, yang bergerak jauh melampaui cakupan malware konvensional dan serangan-serangan sederhana. Pelaku ancaman modern menggunakan teknik tersembunyi seperti pergerakan lateral (lateral movement) yang menghindari sistem keamanan tradisional berbasis tanda tangan (signature-based). Hal ini menciptakan masalah signal-to-noise yang signifikan di dalam data log yang bervolume besar. Penelitian ini menjawab tantangan tersebut dengan merancang dan mengimplementasikan sistem analisis log jaringan berbasis web. Sistem ini dibangun di atas tumpukan observability modern dan open-source yang mencakup Grafana, Loki, dan Prometheus. Solusi yang diusulkan mengintegrasikan alur data hibrida (hybrid data pipeline) untuk log dan metrik dengan logika deteksi berbasis aturan (rule-based) serta dasbor interaktif untuk visualisasi yang berpusat pada analis. Temuan utama dari skenario serangan simulasi menunjukkan bahwa sistem ini secara efektif mendeteksi upaya brute-force SSH dan aktivitas pergerakan lateral berikutnya secara real-time. Intrusion Prevention System (IPS) yang terintegrasi di dalam sistem berhasil memberikan respons otomatis dengan memblokir alamat IP penyerang di tingkat firewall. Studi ini menyimpulkan bahwa platform open-source yang terintegrasi secara holistik dapat berhasil menjembatani kesenjangan antara data log mentah dan intelijen keamanan yang dapat ditindaklanjuti. Hal ini memungkinkan pergeseran dari pemantauan pasif ke strategi pertahanan aktif
IMPLEMENTASI ZTA PADA WEBSITE ASPIRASI KAMPUS
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan konsep Zero Trust Architecture (ZTA) pada Website Portal Aspirasi Kampus merupakan langkah tepat untuk peningkatan level keamanan data, terutama keamanan data mahasiswa dalam pengiriman pesan kritik, saran, atau keluhan. Nesting dalam ZTA menjamin bahwa seluruh proses autentikasi tidak langsung tidak boleh dipercaya dan harus lolos melalui lapisan verifikasi. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem multi-layered security yang terbagi menjadi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian sistem. Sistem diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL dengan integrasi lapisan keamanan sesuai dengan prinsip ZTA. Dari hasil implementasi yang telah dilakukan, sistem mampu menolak akses ilegal, mengunci akun setelah tiga kali gagal login, serta mengakhiri sesi otomatis setelah sepuluh menit idle. Konsep ZTA telah berhasil diterapkan guna memperkuat level keamanan dan menjaga integritas data pengguna. Dampak positif yang dihasilkan adalah mahasiswa dapat menyampaikan aspirasi secara aman dan kampus dapat menindaklanjuti pengaduan mahasiswa dengan transparan dan efisien
KOMPARASI METODE SVM DAN BILSTM PADA KLASIFIKASI SENTIMEN APLIKASI PLAY STORE DENGAN TEKNIK HYBRID IMBALANCE HANDLING
Full text linkPenelitian ini melakukan perbandingan kinerja model klasifikasi sentimen pada ulasan aplikasi Google Play Store, dengan fokus utama mengatasi tantangan ketidakseimbangan data. Masalah inti yang ditangani adalah distribusi data yang sangat miring (rasio Positif vs. Negatif ratio≈6:1). Metodologi yang digunakan menerapkan pendekatan komparatif hybrid, yang mengadu Support Vector Machine (SVM) dengan SMOTE (oversampling) melawan Bi-directional LSTM (BiLSTM) dengan Undersampling. Sebanyak 12.973 ulasan valid digunakan untuk pemodelan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model BiLSTM + Undersampling memberikan kinerja keseluruhan yang superior, mencapai Akurasi 0.8882 dan F1-Score Weighted Avg 0.8940. Kinerja superior ini divalidasi lebih lanjut oleh F1-Score untuk kelas Negatif sebesar 0.6596 (lebih tinggi dari SVM), menunjukkan bahwa BiLSTM lebih efektif dalam mencapai akurasi klasifikasi yang seimbang untuk kelas minoritas. Studi ini menegaskan kemanjuran arsitektur deep learning yang stabil (BiLSTM) dikombinasikan dengan strategi sampling yang efisien (Undersampling) untuk data tekstual yang sangat tidak seimbang
MEMBANGUN DESA CERDAS DALAM PELAYANAN ADMINISTRASI DI DESA MALIWOWO KECAMATAN ANGKONA
Full text linkPenelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pelayanan administrasi berbasis Desa Cerdas di Desa Maliwowo, Kecamatan Angkona. Penerapan konsep desa cerdas diharapkan mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelayanan administrasi masyarakat. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Agile, karena bersifat iteratif dan adaptif terhadap kebutuhan pengguna, sehingga memudahkan proses perbaikan dan pengembangan berkelanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pelayanan administrasi yang dirancang dan dibangun dapat berfungsi sesuai kebutuhan masyarakat Desa Maliwowo. Berdasarkan hasil kuesioner yang disebarkan kepada responden, sistem ini memperoleh skor rata-rata 75,3% dengan kategori setuju/layak, sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem pelayanan administrasi yang dikembangkan berhasil diterapkan dan digunakan. Penerapan sistem ini terbukti mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelayanan administrasi di Desa Maliwowo, Kecamatan Angkon