Jurnal Teknologi Informasi Digital
type: channel
description: Jurnal Teknologi Informasi Digital (JTID) adalah jurnal ilmiah yang mempublikasikan hasil penelitian, kajian teoretis, studi kasus, dan implementasi praktis dalam bidang teknologi informasi digital. Jurnal ini bersifat multidisiplin dan menerima kontribusi dari kalangan akademisi, peneliti, profesional industri, dan praktisi teknologi. Fokus utama jurnal adalah pada pengembangan dan penerapan teknologi digital untuk mendukung inovasi, efisiensi, dan transformasi dalam berbagai sektor. Jurnal Teknologi Informasi Digital (JTID) diterbitkan 3 (tiga) kali dalam satu tahun yaitu pada bulan Maret, Juli dan November.
publisher: Integrasi Publikasi Digital
language: en
publication name: Jurnal Teknologi Informasi Digital
items: Analisis Faktor Dominan dalam Klasifikasi Objek Astronomi Berbasis Random Forest
items: Perancangan Konsep Website Perpustakaan Digital bagi Generasi Z Menggunakan Pendekatan SDLC
items: Analisis Kegunaan pada Website Perpustakaan Digital Universitas Jenderal Achmad Yani Menggunakan Metode Heuristic Evaluation
items: Klasifikasi Diabetes pada Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma HistGradientBoosting dengan Class Weighting dan Hyperparameter Tuning
items: Peningkatan Kinerja Prediksi Diabetes Menggunakan Random Forest melalui kombinasi Threshold Tuning dan Class Weight Balance
items: Prediksi dan Klasifikasi Volatilitas IHSG Menggunakan Random Forest dengan Pendekatan Realized Volatility
items: Pemodelan Klasifikasi Efisiensi Kalori Berbasis Data Aktivitas dan Kondisi Fisiologis Menggunakan Random Forest dan SMOTE
items: Klasifikasi Efisiensi Pembakaran Kalori Menggunakan Algoritma Decision Tree pada Data Aktivitas Fisik
items: Analisis Sentimen dan Karakteristik Linguistik Komentar Publik terhadap Kebijakan Militer Menggunakan Model RoBERTa
items: Perencanaan Strategi Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi Pada Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit
items: Sistem Monitoring Kesehatan dan Lokasi Ayam Petelur Berbasis Internet of Things (IoT) untuk Optimalisasi Produksi
items: Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Barang pada PT. Medianusa Permana Cabang Medan
items: Penentuan Platform E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
items: Implementasi Model LSTM Untuk Peramalan Curah Hujan Di Bekasi Dengan Pemanfaatan Data Cuaca BMKG
items: Implementasi Model EfficientNetB0 Pada Pembuatan Aplikasi Desktop Untuk Identifikasi Hama Tanaman Sawi Berbasis Deep Learning
items: Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Model Stacking Random Forest-XGBoost
items: Implementasi Black Box Testing Dalam Pengujian Fungsionalitas Website Leo Gym
items: Implementasi Algoritma Priority Scheduling dan FIFO Serta Notifikasi WhatsApp Pada Sistem Informasi Manajemen Laundry Berbasis Website
items: Pengelompokkan Sembako Terlaris Menggunakan Algoritma K-Means
items: Implementasi Sistem Web Inventory dengan Metode Rapid Application Development (RAD) dan Framework Laravel
items: Integrasi SAW dan TOPSIS untuk Optimasi Keputusan Investasi Saham Teknologi
items: Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Risiko Diabetes Berdasarkan Data Kesehatan Pasien
items: Pemanfaatan Machine learning untuk Klasifikasi Sentimen Pelanggan pada Media Sosial
items: Integrasi GPT dan MBTI untuk Personalisasi Modul Ajar: Pendekatan Berbasis Karakter Psikologis Siswa SD
items: Implementasi Algoritma Sequential Search Dalam Sistem Presensi Karyawan Online Berbasis Website
items: Implementasi Metode FIFO dan Reorder Point dalam Sistem Informasi Penjualan Produk pada Toko Makanan

Analisis Faktor Dominan dalam Klasifikasi Objek Astronomi Berbasis Random Forest
type: item
description: Perkembangan survei astronomi modern menghasilkan data observasi dalam jumlah sangat besar sehingga diperlukan teknik data mining yang mampu mengolah dan mengekstraksi informasi penting secara efektif. Salah satu permasalahan yang dihadapi adalah identifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam proses klasifikasi objek astronomi yang terdiri atas Galaxy, QSO, dan Star. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor dominan dalam klasifikasi objek astronomi menggunakan algoritma Random Forest melalui pendekatan Feature Importance dan Permutation Importance. Dataset yang digunakan merupakan Star Classification Dataset yang terdiri atas 100.000 data observasi dengan 18 atribut, kemudian melalui tahapan preprocessing, seleksi fitur menggunakan Mutual Information, pembangunan model Random Forest, evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix, serta pengujian robustness model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu menghasilkan accuracy sebesar 97,995%, precision sebesar 97,985%, dan recall sebesar 97,995%, yang menunjukkan kemampuan klasifikasi yang sangat baik terhadap objek Galaxy, QSO, dan Star. Analisis Feature Importance dan Permutation Importance secara konsisten mengidentifikasi atribut redshift sebagai faktor yang paling dominan, diikuti oleh atribut z, g, i, dan u, sehingga menunjukkan bahwa karakteristik spektral memiliki kontribusi terbesar dalam proses klasifikasi. Selain memiliki performa yang tinggi, model juga menunjukkan kestabilan pada berbagai ukuran data latih melalui analisis robustness. Temuan penelitian ini memberikan informasi yang lebih interpretatif mengenai faktor-faktor yang memengaruhi klasifikasi objek astronomi dan dapat menjadi dasar pengembangan sistem analisis data astronomi berbasis data mining yang lebih efektif dan akurat.
subject: Articles
  topic: section
subject: Data Mining
  topic: keywords
subject: Random Forest
  topic: keywords
subject: Klasifikasi Objek Astronomi
  topic: keywords
subject: Feature Importance
  topic: keywords
subject: Mutual Information
  topic: keywords
creator: Febriani Yolanda Tessalonika
creator: Siti Nur Izzati
creator: Najwa Sofia
creator: Alfan Rizaldy
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-07-10
publication date: 2026-07-10
starting page: 111
ending page: 118

Perancangan Konsep Website Perpustakaan Digital bagi Generasi Z Menggunakan Pendekatan SDLC
type: item
description: Perkembangan teknologi informasi mendorong perpustakaan untuk melakukan transformasi layanan dari sistem konvensional menuju layanan berbasis digital. Website perpustakaan digital menjadi salah satu solusi dalam memberikan kemudahan akses informasi bagi pengguna, khususnya Generasi Z yang memiliki kebutuhan terhadap layanan informasi yang cepat dan praktis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang konsep website perpustakaan digital menggunakan pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC). Metode penelitian yang digunakan adalah metode perancangan sistem dengan model Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, dan pembuatan prototipe. Perancangan sistem dilakukan menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang terdiri dari Use Case Diagram dan Activity Diagram untuk menggambarkan interaksi pengguna dengan sistem. Hasil penelitian berupa rancangan prototipe website perpustakaan digital yang memiliki fitur pencarian koleksi, katalog digital, informasi detail bahan pustaka, serta layanan pengguna. Rancangan ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan sistem perpustakaan digital yang lebih efektif dan sesuai dengan kebutuhan Generasi Z dalam memperoleh informasi.
subject: Articles
  topic: section
subject: digital library
  topic: keywords
subject: website
  topic: keywords
subject: SDLV UML
  topic: keywords
subject: generation Z
  topic: keywords
subject: prototype
  topic: keywords
creator: Nazla Patima
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-07-10
publication date: 2026-07-10
starting page: 104
ending page: 110

Analisis Kegunaan pada Website Perpustakaan Digital Universitas Jenderal Achmad Yani Menggunakan Metode Heuristic Evaluation
type: item
description: Perkembangan teknologi informasi telah mendorong perpustakaan untuk menyediakan layanan digital yang dapat diakses secara efektif dan efisien oleh pengguna. Salah satu implementasinya diwujudkan melalui website perpustakaan digital yang berfungsi sebagai sarana penyedia informasi, layanan keanggotaan, akses referensi digital, serta penyimpanan karya ilmiah institusi. Oleh karena itu, kualitas website perpustakaan digital perlu diperhatikan agar mampu memberikan kemudahan penggunaan dan pengalaman yang optimal bagi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis usability pada website Digital Library Universitas Jenderal Achmad Yani (UNJANI) menggunakan metode Heuristic Evaluation berdasarkan sepuluh prinsip usability Nielsen. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian evaluatif dengan pendekatan observasi terhadap antarmuka website. Evaluasi dilakukan pada halaman beranda, menu navigasi, layanan keanggotaan, fitur pencarian koleksi, halaman berita dan pengumuman, serta layanan repositori yang tersedia pada website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Website Digital Library UNJANI telah memenuhi sebagian besar prinsip usability, terutama pada aspek penyajian informasi, konsistensi antarmuka, dan kemudahan navigasi. Namun demikian, masih ditemukan beberapa aspek yang memerlukan penyempurnaan, antara lain ketersediaan dokumentasi penggunaan, fitur bantuan pengguna, serta penyajian informasi pada beberapa halaman yang masih relatif padat. Berdasarkan hasil evaluasi, penyediaan dokumentasi penggunaan, pengembangan fitur bantuan, dan optimalisasi penyajian informasi direkomendasikan sebagai upaya untuk meningkatkan kualitas usability website. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan evaluasi dan pertimbangan bagi pengelola website dalam meningkatkan kualitas layanan perpustakaan digital.
subject: Articles
  topic: section
subject: usability
  topic: keywords
subject: heuristic evaluation
  topic: keywords
subject: website
  topic: keywords
creator: Ismi Fasya Eka Putri
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-07-10
publication date: 2026-07-10
starting page: 97
ending page: 103

Klasifikasi Diabetes pada Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma HistGradientBoosting dengan Class Weighting dan Hyperparameter Tuning
type: item
description: Ketidakseimbangan kelas pada data kesehatan menjadi tantangan dalam pengembangan model prediksi karena dapat menyebabkan model lebih dominan mengenali kelas mayoritas dibandingkan kelas minoritas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi diabetes menggunakan algoritma HistGradientBoosting pada dataset dengan distribusi kelas tidak seimbang. Dataset terdiri dari 100.000 data dengan atribut gender, age, hypertension, heart disease, smoking history, body mass index (BMI), HbA1c level, blood glucose level, dan diabetes sebagai target klasifikasi. Tahapan penelitian meliputi eksplorasi data, penghapusan data duplikat, preprocessing fitur numerik dan kategorik, pembagian data training dan testing, penerapan class weight, serta hyperparameter tuning menggunakan GridSearch Cross Validation. Model baseline menghasilkan accuracy 89,59%, precision 45,58%, recall 92,75%, F1-score 61,12%, ROC-AUC 97,78%, dan PR-AUC 88,40%. Setelah optimasi, model terbaik memperoleh accuracy 89,86%, precision 46,23%, recall 91,86%, F1-score 61,51%, ROC-AUC 97,77%, dan PR-AUC 88,32%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa HistGradientBoosting mampu mempertahankan recall tinggi dalam mendeteksi diabetes pada data tidak seimbang meskipun precision kelas positif masih perlu ditingkatkan.
subject: Articles
  topic: section
subject: Diabetes
  topic: keywords
subject: HistGradientBoosting
  topic: keywords
subject: Hyperparameter Tuning
  topic: keywords
subject: Imbalanced Data
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
creator: Aditya Pratama Werdana
creator: Cindy Setyowati
creator: Endah Kurnia Fitri
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-06-05
publication date: 2026-06-05
starting page: 74
ending page: 83

Peningkatan Kinerja Prediksi Diabetes Menggunakan Random Forest melalui kombinasi Threshold Tuning dan Class Weight Balance
type: item
description: Diabetes is a chronic metabolic disease characterized by elevated blood glucose levels and may lead to serious complications if not detected early. This study aims to develop a diabetes prediction model using the Random Forest algorithm on a diabetes prediction dataset consisting of 100,000 records, which became 96,146 records after duplicate removal. The research stages included data cleaning, class distribution analysis, preprocessing using StandardScaler for numerical features and OneHotEncoder for categorical features, Random Forest model training with balanced class weighting, and comprehensive performance evaluation. Model evaluation was conducted using accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC, confusion matrix, ROC curve, precision-recall curve, calibration curve, learning curve, PCA visualization, and feature importance analysis. Experimental results showed that the Random Forest model achieved an accuracy of 96.91%, precision of 94.15%, recall of 69.28%, F1-score of 79.82%, and ROC-AUC of 96.39% at the default threshold of 0.5. Threshold tuning indicated that the optimal threshold was 0.75, improving the F1-score to 80.80% and accuracy to 97.16%. Feature importance analysis revealed that HbA1c_level, blood_glucose_level, age, and BMI were the most influential factors in diabetes prediction. The findings indicate that Random Forest combined with threshold optimization provides high predictive performance and has strong potential as a machine learning-based approach for early diabetes detection.
subject: Articles
  topic: section
subject: Diabetes Prediction
  topic: keywords
subject: Feature Importance
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
subject: Random Forest
  topic: keywords
subject: Threshold Tuning
  topic: keywords
creator: Cindy Setyowati
creator: Aditya Pratama Werdana
creator: Ariska Nur Anggraini
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-06-08
publication date: 2026-06-08
starting page: 84
ending page: 96

Prediksi dan Klasifikasi Volatilitas IHSG Menggunakan Random Forest dengan Pendekatan Realized Volatility
type: item
description: Prediksi dan klasifikasi volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menjadi aspek penting dalam memahami dinamika risiko pasar keuangan. Dalam kajian ini, digunakan algoritma Random Forest dengan pendekatan realized volatility untuk memodelkan pergerakan volatilitas berdasarkan data historis IHSG yang telah diolah menjadi berbagai fitur teknikal dan statistik. Ketidakseimbangan data ditangani menggunakan metode SMOTE, sementara pembagian data dilakukan dengan pendekatan time series split ke dalam periode pelatihan, validasi, dan pengujian. Hasil evaluasi model regresi menunjukkan performa yang baik dengan nilai MAE sebesar 0.019306, RMSE sebesar 0.032344, dan R² sebesar 0.807307 pada data uji, yang mencerminkan kemampuan model dalam menangkap pola volatilitas secara akurat. Selain itu, model juga digunakan untuk mengklasifikasikan volatilitas ke dalam dua kategori dengan tingkat akurasi sebesar 88%. Nilai precision dan recall masing-masing mencapai 0.91 dan 0.92 untuk kelas mayoritas, serta 0.80 dan 0.78 untuk kelas minoritas, dengan F1-score sebesar 0.79 pada kelas minoritas. Confusion matrix menunjukkan bahwa sebagian besar data berhasil diklasifikasikan dengan benar, meskipun masih terdapat sejumlah kesalahan pada kondisi tertentu. Secara keseluruhan, pendekatan yang digunakan mampu memberikan hasil yang efektif dalam prediksi dan klasifikasi volatilitas IHSG, meskipun masih memiliki keterbatasan dalam menangani lonjakan volatilitas yang ekstrem.
subject: Articles
  topic: section
subject: IHSG
  topic: keywords
subject: Random Forest
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
subject: SMOTE
  topic: keywords
subject: Time Series Forecasting
  topic: keywords
creator: Muhammad Dikaisa Ibnu Amin
creator: Surya Hasanudin
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-05-29
publication date: 2026-05-29
starting page: 63
ending page: 73

Pemodelan Klasifikasi Efisiensi Kalori Berbasis Data Aktivitas dan Kondisi Fisiologis Menggunakan Random Forest dan SMOTE
type: item
description: Calorie efficiency classification based on activity data and physiological conditions has become an important approach in data-driven fitness analysis. The dataset used is categorized into three classes: High Efficiency (0), Low Efficiency (1), and Moderate (2). The main challenge addressed in this study is the class imbalance problem, which can negatively affect the performance of classification models. To overcome this issue, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was applied to balance the number of samples in each class. After applying SMOTE, each class contained an equal number of samples, totaling 750,594 instances. A classification model was then developed using the Random Forest algorithm, which is well-known for handling complex data and reducing overfitting. The evaluation results show that the model achieved an accuracy of 87.17%. The best performance was observed in the Low Efficiency class, with a precision of 0.95, recall of 0.92, and an f1-score of 0.93. In contrast, the Moderate and High Efficiency classes showed lower performance, particularly in recall values of 0.25 and 0.09, respectively. The macro-average f1-score of 0.45 indicates that the model's performance across classes is still imbalanced, while the weighted-average f1-score of 0.89 reflects good overall performance. In conclusion, the combination of Random Forest and SMOTE improves classification accuracy, although further improvements are needed to enhance performance on minority classes.
subject: Articles
  topic: section
subject: Random Forest
  topic: keywords
subject: SMOTE
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
subject: Multiclass Classification
  topic: keywords
creator: Aditya Pratama Werdana
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-04-13
publication date: 2026-04-13
starting page: 54
ending page: 62

Klasifikasi Efisiensi Pembakaran Kalori Menggunakan Algoritma Decision Tree pada Data Aktivitas Fisik
type: item
description: This study aims to classify calorie-burning efficiency based on physical activity data using the Decision Tree algorithm. The dataset includes various activity-related variables such as duration, intensity, and type of activity that influence the number of calories burned. The classification is divided into three main categories: Low Efficiency, Moderate, and High Efficiency. The Decision Tree model was developed and evaluated using performance metrics including accuracy, precision, recall, and F1-score. The experimental results show that the model achieved an accuracy of 87.94%, with a precision of 89.43%, recall of 87.94%, and an F1-score of 88.66%. Although the overall performance of the model is considered good, further analysis reveals the presence of class imbalance, where the Low Efficiency category dominates the dataset. This imbalance leads to relatively poor performance in minority classes such as High Efficiency and Moderate, as indicated by low precision and recall values for these categories. Therefore, this study demonstrates that the Decision Tree algorithm is effective for classifying calorie-burning efficiency. However, further improvements are needed to address class imbalance in order to enhance classification performance across all categories
subject: Articles
  topic: section
subject: Decision Tree
  topic: keywords
subject: Classification
  topic: keywords
subject: Machine Learning
  topic: keywords
subject: Calorie Burning
  topic: keywords
creator: Ariska Nur Anggraini
creator: Endah Kurnia Fitri
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-04-13
publication date: 2026-04-13
starting page: 47
ending page: 53

Analisis Sentimen dan Karakteristik Linguistik Komentar Publik terhadap Kebijakan Militer Menggunakan Model RoBERTa
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen serta karakteristik linguistik dalam komentar publik terhadap kebijakan militer menggunakan model berbasis transformer, yaitu RoBERTa. Dataset yang digunakan terdiri dari 32.184 komentar yang terbagi ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif sebanyak 15.518 data, netral 9.064 data, dan negatif 7.602 data. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan teks, pelabelan, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik precision, recall, f1-score, dan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model RoBERTa memiliki kinerja yang sangat baik dengan tingkat akurasi sebesar 95%. Secara rinci, kelas negatif memperoleh precision 0,81 dan recall 1,00, kelas netral mencapai precision 0,96 dan recall 1,00, sementara kelas positif menunjukkan precision 1,00 dan recall 0,92. Nilai f1-score masing-masing kelas berada pada kisaran tinggi, dengan macro average sebesar 0,94 dan weighted average sebesar 0,95. Confusion matrix menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi dilakukan dengan tepat, dengan kesalahan klasifikasi yang relatif kecil, terutama pada sebagian data positif yang terklasifikasi sebagai negatif atau netral. Selain itu, analisis karakteristik linguistik menunjukkan bahwa komentar negatif didominasi oleh ekspresi emosional dan kritik langsung, komentar netral bersifat informatif, sedangkan komentar positif mencerminkan dukungan terhadap kebijakan. Distribusi data yang tidak seimbang juga menunjukkan dominasi sentimen positif dalam opini publik. Penelitian ini menegaskan bahwa RoBERTa efektif dalam menangkap nuansa bahasa dan dapat dimanfaatkan sebagai alat analisis opini publik untuk mendukung perumusan kebijakan yang lebih adaptif dan berbasis data.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sentiment Analysis
  topic: keywords
subject: RoBERTa
  topic: keywords
subject: Public Opinion
  topic: keywords
subject: Text Classification
  topic: keywords
subject: Deep Learning
  topic: keywords
creator: Cindy Setyowati
creator: Ariska Nur Anggraini
creator: Endah Kurnia Fitri
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-04-02
publication date: 2026-04-02
starting page: 39
ending page: 46

Perencanaan Strategi Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi Pada Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit
type: item
description: Penggunaan teknologi informasi (TI) dalam pengelolaan rumah sakit telah menjadi faktor kunci dalam meningkatkan efisiensi operasional, kualitas layanan, dan keselamatan pasien. Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) yang diatur dalam Peraturan Menteri Kesehatan No. 82 Tahun 2013 dirancang untuk mendukung operasional yang lebih baik dan pengambilan keputusan berbasis data. Implementasi rekam medis elektronik (Electronic Medical Record/EMR) terbukti mampu mempercepat proses pelayanan dan meningkatkan akurasi diagnosis. Meski demikian, penerapan teknologi ini menghadapi berbagai tantangan, seperti kurangnya aplikasi mobile, dokumentasi manual, keterbatasan digitalisasi, dan rendahnya kompetensi operator dalam penggunaan teknologi. Penelitian ini menggunakan analisis SWOT dan value chain untuk mengevaluasi kesiapan rumah sakit dalam menghadapi digitalisasi serta memberikan rekomendasi strategis. Hasil kajian menekankan pentingnya kolaborasi lintas departemen, pelatihan intensif, dan inovasi berkelanjutan untuk menciptakan sistem pelayanan kesehatan yang lebih cerdas dan efisien, sehingga rumah sakit dapat memenuhi kebutuhan pasien secara optimal dan meningkatkan kualitas kesehatan secara keseluruhan.
subject: Articles
  topic: section
subject: Analisis SWOT
  topic: keywords
subject: Perencanaan Strategi SI/TI
  topic: keywords
subject: Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS)
  topic: keywords
subject: Value Chain
  topic: keywords
creator: Al Khaidar
creator: Saumina
creator: Jessika
creator: Sri Kurnia
creator: Arnawan Hasibuan
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-03-27
publication date: 2026-03-27
starting page: 19
ending page: 25

Sistem Monitoring Kesehatan dan Lokasi Ayam Petelur Berbasis Internet of Things (IoT) untuk Optimalisasi Produksi
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring kesehatan dan lokasi ayam petelur berbasis Internet of Things (IoT) guna meningkatkan efisiensi manajemen peternakan. Sistem yang dibangun memanfaatkan berbagai sensor (DHT22, pulse sensor, accelerometer, RFID) dan mikrokontroler ESP32 yang terhubung ke platform cloud (ThingSpeak dan Firebase). Data yang dikumpulkan ditampilkan secara real-time melalui dashboard berbasis web dan aplikasi mobile, serta diolah untuk memberikan notifikasi otomatis dan mengaktifkan pemberian pakan sesuai kebutuhan ayam. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memantau suhu tubuh, detak jantung, kelembapan kandang, serta aktivitas ayam dengan tingkat akurasi lebih dari 92% dan latency pengiriman data rata-rata 2,3 detik. Sistem juga mampu menjalankan kontrol aktuator secara otomatis berdasarkan data sensor. Evaluasi menunjukkan bahwa sistem ini layak diimplementasikan pada peternakan skala kecil hingga menengah, dan dapat dikembangkan lebih lanjut menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk analisis prediktif.
subject: Articles
  topic: section
subject: Ayam Petelur
  topic: keywords
subject: Internet Of Things
  topic: keywords
subject: Monitoring Ternak
  topic: keywords
creator: Saumina
creator: Al Khaidar
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-03-27
publication date: 2026-03-27
starting page: 11
ending page: 18

Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Barang pada PT. Medianusa Permana Cabang Medan
type: item
description: Perkembangan teknologi informasi telah mendorong perubahan dalam cara organisasi mengelola dan menyampaikan informasi secara cepat dan akurat. PT. Medianusa Permana Cabang Medan masih menghadapi permasalahan dalam pengelolaan inventaris barang masuk dan barang keluar yang dilakukan secara semi manual menggunakan pencatatan kertas dan aplikasi pengolah angka sederhana, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan dan kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi inventory barang masuk dan barang keluar yang terintegrasi guna meningkatkan efektivitas pengelolaan data. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian sistem. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel versi 9 dengan PHP versi 8, database MySQL, serta user interface berbasis Bootstrap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengelola data barang masuk dan barang keluar secara terstruktur, aman, dan terintegrasi. Selain itu, sistem menyediakan fitur pelaporan yang dapat dicetak serta diekspor dalam format PDF dan Excel. Dengan demikian, sistem informasi yang dikembangkan dapat membantu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kualitas pengelolaan inventaris di PT. Medianusa Permana Cabang Medan
subject: Articles
  topic: section
subject: Bootstrap
  topic: keywords
subject: Inventory
  topic: keywords
subject: Laravel
  topic: keywords
subject: MySQL
  topic: keywords
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
creator: Al Khaidar
creator: Nurdin
creator: Ibnu Khaldun
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-03-27
publication date: 2026-03-27
starting page: 1
ending page: 10

Penentuan Platform E-Commerce Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
type: item
description: Pemilihan platform e-commerce yang tepat menjadi tantangan penting bagi pengguna dan pelaku bisnis di tengah pesatnya perkembangan ekonomi digital di Indonesia. Banyaknya platform dengan karakteristik yang relatif serupa menuntut adanya pendekatan pengambilan keputusan yang mampu mempertimbangkan berbagai aspek secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan platform e-commerce terbaik di Indonesia menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) berdasarkan empat kriteria, yaitu keamanan, kegunaan, kesiapan teknologi, dan biaya pengembangan. Data diperoleh melalui kuesioner perbandingan berpasangan yang diisi oleh pengguna aktif e-commerce, kemudian diolah menggunakan metode geometric mean untuk menggabungkan penilaian responden. Proses perhitungan dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel dan diimplementasikan ke dalam sistem pendukung keputusan berbasis aplikasi untuk memastikan konsistensi hasil. Alternatif platform yang dianalisis meliputi Shopee, Tokopedia, dan Lazada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria keamanan memiliki bobot prioritas tertinggi dibandingkan kriteria lainnya. Berdasarkan sintesis prioritas global, Shopee menempati peringkat pertama dengan nilai 0,5790, diikuti oleh Tokopedia sebesar 0,2582 dan Lazada sebesar 0,1628. Hasil perhitungan sistem menunjukkan nilai yang konsisten dengan perhitungan manual, sehingga membuktikan bahwa sistem pendukung keputusan yang dikembangkan telah mengimplementasikan metode AHP secara benar. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengambilan keputusan pemilihan platform e-commerce serta pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis multikriteria.
subject: Articles
  topic: section
subject: analytical hierarchy process
  topic: keywords
subject: e-commerce
  topic: keywords
subject: sistem pendukung keputusan
  topic: keywords
subject: pengambilan keputusan multikriteria
  topic: keywords
creator: Jimmy Person
creator: Teo Vernando Pauyono
creator: Charles Julery Purma
creator: Florensius Andhika
creator: Noviyanti P
rights: Copyright (c) 2026 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2026-04-01
publication date: 2026-04-01
starting page: 26
ending page: 38

Implementasi Model LSTM Untuk Peramalan Curah Hujan Di Bekasi Dengan Pemanfaatan Data Cuaca BMKG
type: item
description: Penelitian ini membahas implementasi model Long Short-Term Memory (LSTM) untuk peramalan curah hujan harian di wilayah Bekasi dengan memanfaatkan data cuaca dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) tahun 2025. Data yang digunakan mencakup variabel curah hujan, suhu maksimum, kelembapan relatif, tekanan udara, kecepatan angin, dan lama penyinaran matahari dengan total 941 data harian setelah proses pembersihan. Missing value diimputasi menggunakan metode moving average untuk menjaga kontinuitas deret waktu. Model LSTM dilatih selama 100 epoch menggunakan optimizer Adam dan loss function Mean Squared Error (MSE). Hasil pelatihan menunjukkan penurunan training loss dari 0.0252 menjadi 0.0073 serta validation loss dari 0.0309 menjadi 0.0137 tanpa indikasi overfitting, dibuktikan dengan pola konvergensi yang stabil. Pada pengujian, model menghasilkan nilai MSE sebesar 0.0137 atau RMSE sebesar 0.117, menandakan tingkat kesalahan prediksi yang rendah terhadap data ter-normalisasi. Selain itu, model digunakan untuk memprediksi curah hujan tiga hari ke depan (per jam) serta divisualisasikan secara spasial menggunakan peta interaktif Folium dengan integrasi data GADM. Visualisasi menunjukkan pola curah hujan yang bervariasi antar wilayah, dengan rata-rata prediksi 0,3 mm dan intensitas lebih tinggi pada wilayah utara dan timur Bekasi. Secara keseluruhan, model LSTM mampu mempelajari pola temporal meteorologis dengan baik dan dapat dimanfaatkan sebagai pendukung sistem peringatan dini cuaca lokal di Bekasi.
subject: Articles
  topic: section
subject: LSTM
  topic: keywords
subject: rainfall forecasting
  topic: keywords
subject: deep learning
  topic: keywords
subject: time series
  topic: keywords
subject: BMKG
  topic: keywords
creator: Muhammad Dikaisa Ibnu Amin
creator: Jose Julian Hidayat
creator: Cindy Setyowati
creator: Endah Kurnia Fitri
creator: Ariska Nur Anggraini
creator: Aditya Pratama Werdana
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-12-02
publication date: 2025-12-02
starting page: 90
ending page: 99

Implementasi Model EfficientNetB0 Pada Pembuatan Aplikasi Desktop Untuk Identifikasi Hama Tanaman Sawi Berbasis Deep Learning
type: item
description: Deteksi hama pada tanaman sawi merupakan langkah penting untuk menjaga kualitas hasil pertanian. Penelitian ini mengembangkan aplikasi desktop untuk mengidentifikasi daun sawi ada hama atau tanpa hama menggunakan metode deep learning berbasis EfficientNetB0. Dataset yang digunakan berasal dari CAISIM dan terdiri dari dua kelas citra daun sawi. Model dilatih menggunakan binary cross-entropy serta teknik data augmentation untuk meningkatkan generalisasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model EfficientNetB0 mampu mencapai akurasi validasi sebesar 97,65% dengan nilai loss 0,0544, sehingga sangat efektif dalam membedakan daun sawi yang terinfeksi hama dan yang sehat. Model terlatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi desktop berbasis Python, sehingga pengguna dapat melakukan deteksi secara langsung melalui antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi EfficientNetB0 dalam aplikasi desktop dapat menjadi solusi praktis untuk mendukung sistem deteksi hama pada pertanian modern.
subject: Articles
  topic: section
subject: Aplikasi Desktop
  topic: keywords
subject: Deep Learning
  topic: keywords
subject: Deteksi Hama
  topic: keywords
subject: EfficientNetB0
  topic: keywords
subject: Tanaman Sawi
  topic: keywords
creator: Jose Julian Hidayat
creator: Muhammad Dikaisa Ibnu Amin
creator: Endah Kurnia Fitri
creator: Ariska Nur Anggraini
creator: Aditya Pratama Werdana
creator: Cindy Setyowati
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-11-30
publication date: 2025-11-30
starting page: 82
ending page: 89

Klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Model Stacking Random Forest-XGBoost
type: item
description: Pembangunan manusia merupakan indikator kunci keberhasilan pembangunan, di mana Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menjadi untuk mengukur kualitas sumber daya manusia dan membedakan kategori wilayah (rendah, sedang, tinggi, sangat tinggi). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji model klasifikasi IPM yang robust dengan memanfaatkan keunggulan ensemble learning melalui teknik Stacking yang mengintegrasikan Random Forest (RF) dan XGBoost. Data yang digunakan adalah IPM Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2024 (38 sampel dari BPS), yang diproses dengan LabelEncoder dan StandardScaler sebelum dibagi menjadi 75% data latih dan 25% data uji. Model RF dan XGBoost digunakan sebagai base learner yang kemudian digabungkan melalui Stacking. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Model Stacking mencapai performa klasifikasi yang sempurna dengan akurasi 100% pada data uji, terkonfirmasi melalui Confusion matrix tanpa adanya kesalahan prediksi. Akurasi ini menyamai RF dan mengungguli XGBoost (90%). Analisis Feature importance secara konsisten mengidentifikasi Rata-rata Lama Sekolah, Indeks Pengetahuan, dan Pengeluaran sebagai variabel paling dominan dalam klasifikasi IPM. Terbukti bahwa model Stacking Ensemble XGBoost-Random Forest terbukti efektif dan sangat andal untuk klasifikasi IPM. Temuan ini menegaskan bahwa faktor pendidikan dan ekonomi adalah kunci utama penentu kategori pembangunan manusia, yang dapat menjadi landasan strategis untuk intervensi kebijakan.
subject: Articles
  topic: section
subject: IPM
  topic: keywords
subject: XGBoost
  topic: keywords
subject: Klasifikasi
  topic: keywords
subject: Random Forest
  topic: keywords
subject: Ensemble Learning
  topic: keywords
creator: Tsabita Rosyidah Putri
creator: Hanif Ziva Zavira
creator: Niken Sulistyowati
creator: Alfan Rizaldy Pratama
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-11-30
publication date: 2025-11-30
starting page: 75
ending page: 81

Implementasi Black Box Testing Dalam Pengujian Fungsionalitas Website Leo Gym
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi keandalan dan kelengkapan fungsionalitas sistem pada website Leo Gym menggunakan metode black box testing. Masalah utama yang dihadapi adalah potensi terjadinya kesalahan validasi input dan inkonsistensi pada proses bisnis anggota, admin, paket, produk, dan order. Pengujian dilakukan secara sistematis berdasarkan 173 test case yang merepresentasikan seluruh bisnis proses dan hasil aktual eksekusi pada aplikasi. Metode black box testing digunakan dengan fokus pengujian pada output sistem terhadap berbagai input tanpa memperhatikan struktur internal kode. Hasil penelitian menunjukkan 91% test case dinyatakan lulus (pass) dengan 158 kasus berhasil, sedangkan 9% gagal (fail) dengan 15 kasus tidak memenuhi kriteria, menandakan mayoritas fitur berjalan baik namun masih terdapat kekurangan terutama pada validasi edge case dan penolakan input yang tidak sesuai aturan. Kesimpulannya, implementasi black box testing terbukti efektif untuk mengidentifikasi cacat pada website Leo Gym dan menjadi acuan perbaikan berkelanjutan pada sistem.
subject: Articles
  topic: section
subject: Black box testing
  topic: keywords
subject: Fungsionalitas
  topic: keywords
subject: Leo Gym
  topic: keywords
subject: Pengujian Perangkat Lunak
  topic: keywords
subject: Validasi Web
  topic: keywords
creator: Mochamad Dwi Andika
creator: Achmad Fariz Ali W. R
creator: Ahmad Hikamul Kirom
creator: Nurul Hidayatul Khoiriyah
creator: Bathsyaba Mukarromah
creator: Shifaaun Nuriyah
creator: Imam Thoib
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-11-17
publication date: 2025-11-17
starting page: 55
ending page: 62

Implementasi Algoritma Priority Scheduling dan FIFO Serta Notifikasi WhatsApp Pada Sistem Informasi Manajemen Laundry Berbasis Website
type: item
description: Pengelolaan layanan laundry secara manual sering menimbulkan berbagai kendala, seperti antrian yang tidak teratur, keterlambatan proses pengerjaan, serta kurangnya komunikasi yang efektif dengan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Manajemen Laundry berbasis website dengan menerapkan algoritma Priority Scheduling dan First In First Out (FIFO) untuk mengatur antrian pesanan secara adil dan efisien. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan integrasi notifikasi WhatsApp untuk memberikan informasi status pesanan secara otomatis kepada pelanggan. Sistem dikembangkan menggunakan Framework Laravel dengan metode pengembangan Incremental. Proses penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan Unified Modeling Language (UML), implementasi kode, serta pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi operasional, memudahkan pelanggan dalam memantau status cucian, serta mempercepat komunikasi melalui notifikasi real-time. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan kualitas layanan dan pengelolaan bisnis laundry.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Informasi Manajemen
  topic: keywords
subject: Laundry
  topic: keywords
subject: Priority Scheduling
  topic: keywords
subject: FIFO
  topic: keywords
subject: WhatsApp
  topic: keywords
creator: Miladyna Fauzia
creator: Arief Ginanjar
creator: Irwin Supriadi
creator: Iwan Abadi
creator: Wahyu Purnama Sari
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-11-17
publication date: 2025-11-17
starting page: 47
ending page: 54

Pengelompokkan Sembako Terlaris Menggunakan Algoritma K-Means
type: item
description: Perkembangan teknologi informasi telah mendorong digitalisasi dalam berbagai sektor, termasuk sektor penjualan ritel. Toko Biru Agen Sembako Bekasi merupakan usaha yang bergerak di bidang distribusi kebutuhan pokok, yang mengalami kendala dalam manajemen stok karena belum adanya sistem informasi yang memadai. Skripsi ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web yang mampu mengelompokkan produk sembako terlaris dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka, serta pengembangan sistem menggunakan metode prototipe dan framework CodeIgniter. Sistem ini mengelompokkan data penjualan produk berdasarkan tingkat permintaan selama dua tahun (2023–2024) untuk membantu pemilik toko dalam pengambilan keputusan stok dan strategi penjualan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengelompokkan produk secara akurat ke dalam kategori berdasarkan pola penjualan, serta menampilkan data secara interaktif melalui antarmuka web. Dengan demikian, sistem ini dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko kekosongan atau penumpukan stok barang.
subject: Articles
  topic: section
subject: Clustering
  topic: keywords
subject: Data Mining
  topic: keywords
subject: K-Means
  topic: keywords
creator: Julian Firmandanu
creator: Abrar Hiswara
creator: Fata Nidaul Khasanah
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-11-30
publication date: 2025-11-30
starting page: 71
ending page: 74

Implementasi Sistem Web Inventory dengan Metode Rapid Application Development (RAD) dan Framework Laravel
type: item
description: Manajemen persediaan barang sangat penting, terutama untuk memastikan bahwa proses bisnis berjalan lancar baik bagi bisnis yang terlibat dalam produksi dan distribusi. Pengelolaan inventory secara manual sering menghadapi masalah seperti data stok yang tidak sesuai, keterlambatan informasi, kesalahan pencatatan, dan masalah dalam menyusun laporan. Kondisi ini dapat menyebabkan kerugian dan menghambat operasi. Oleh karena itu, sebuah sistem informasi inventory yang terkomputerisasi dan terintegrasi diperlukan. Sistem ini juga harus dapat menyampaikan data stok secara real-time. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem web inventory dengan menggunakan metode pengembangan aplikasi cepat (RAD) dan framework Laravel. RAD dipilih karena mampu mempercepat proses pengembangan melalui iterasi prototipe, keterlibatan pengguna yang aktif, dan fleksibilitas untuk menyesuaikan kebutuhan sistem. Selain itu, framework Laravel digunakan sebagai platform utama karena struktur Model-View-Controller (MVC)-nya yang membuat pengembangan aplikasi lebih mudah. Analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, pengembangan aplikasi menggunakan teknologi Laravel, MySQL, PHP, dan Bootstrap, dan pengujian sistem menggunakan metode black box adalah bagian dari tahapan penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat memantau stok, membuat laporan stok, mencatat barang masuk dan keluar, dan memberikan data secara cepat dan akurat. Diharapkan bahwa penerapan sistem ini akan meningkatkan efektivitas manajemen persediaan dan mengurangi kesalahan pencatatan.
subject: Articles
  topic: section
subject: Laravel
  topic: keywords
subject: Web Inventory
  topic: keywords
subject: Rapid Application Development
  topic: keywords
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: Manajemen Persediaan
  topic: keywords
creator: Jose Julian Hidayat
creator: Muhammad Dikaisa Ibnu Amin
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-11-17
publication date: 2025-11-17
starting page: 63
ending page: 70

Integrasi SAW dan TOPSIS untuk Optimasi Keputusan Investasi Saham Teknologi
type: item
description: Investasi saham semakin populer di kalangan milenial dan Generasi Z karena potensi imbal hasilnya yang tinggi. Namun, risiko yang tinggi dan kurangnya pengetahuan mengenai fundamental saham sering kali membuat investor pemula mengalami kerugian yang cukup besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu investor dalam memilih saham-saham terbaik di sektor teknologi Indonesia. Metodologi yang digunakan mengintegrasikan dua teknik Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). SAW digunakan untuk memberikan bobot pada setiap kriteria, sedangkan TOPSIS memberi peringkat alternatif berdasarkan kedekatannya dengan solusi positif dan negatif yang ideal. Analisis ini mempertimbangkan empat kriteria keuangan utama: Margin Laba Kotor, Margin Laba Bersih, Pengembalian Ekuitas, dan Rasio Hutang terhadap Ekuitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi metode SAW dan TOPSIS dapat memberikan rekomendasi saham yang obyektif dan menjadi referensi yang berharga bagi investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih akurat.
subject: Articles
  topic: section
subject: Investasi
  topic: keywords
subject: Sistem Pendukung Keputusan
  topic: keywords
subject: Saham Teknologi
  topic: keywords
subject: SAW
  topic: keywords
subject: TOPSIS
  topic: keywords
creator: Ikhsan Aditya Nuur Qodri
creator: Dwi Normawati
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-08-20
publication date: 2025-08-20
starting page: 39
ending page: 46

Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Risiko Diabetes Berdasarkan Data Kesehatan Pasien
type: item
description: Diabetes melitus terus menjadi salah satu tantangan kesehatan global terbesar dengan prevalensi yang meningkat pesat. Deteksi dini merupakan kunci untuk mencegah komplikasi yang parah dan menekan biaya perawatan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi algoritma Random Forest dalam memprediksi risiko diabetes pada pasien berdasarkan data kesehatan klinis. Metode penelitian mencakup beberapa tahapan utama: pengumpulan data, pra-pemrosesan data untuk menangani nilai yang hilang dan normalisasi, pelatihan model, serta evaluasi kinerja. Model Random Forest dilatih dan dibandingkan dengan tiga algoritma klasifikasi populer lainnya, yaitu Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Logistic Regression. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai kinerja tertinggi dengan akurasi 96,5%, mengungguli model pembanding lainnya. Analisis kepentingan fitur (feature importance) juga mengidentifikasi bahwa kadar glukosa, indeks massa tubuh (IMT), dan usia adalah tiga prediktor paling signifikan dalam menentukan risiko diabetes. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa Random Forest merupakan algoritma yang sangat efektif dan andal untuk dikembangkan sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam skrining awal risiko diabetes.
subject: Articles
  topic: section
subject: Prediksi Diabetes
  topic: keywords
subject: random forest
  topic: keywords
subject: machine learning
  topic: keywords
subject: classification
  topic: keywords
subject: feature importance
  topic: keywords
creator: Bambang Siswoyo
creator: Mochamad Iqbal Nurhafidz
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-07-25
publication date: 2025-07-25
starting page: 35
ending page: 38

Pemanfaatan Machine learning untuk Klasifikasi Sentimen Pelanggan pada Media Sosial
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam klasifikasi sentimen pelanggan berbasis data media sosial. Dataset berupa 10.000 tweet dikumpulkan menggunakan Twitter API dengan kata kunci terkait opini pelanggan. Proses pra-pemrosesan data meliputi pembersihan teks, tokenisasi, Stemming, dan penghapusan Stop Words. Dataset dibagi menjadi training set (70%), validation set (15%), dan test set (15%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa LSTM unggul dengan akurasi 91,2%, diikuti oleh SVM (84,7%) dan Naïve Bayes (78,5%). LSTM berhasil memahami pola semantik dan temporal dalam teks, menjadikannya algoritma terbaik untuk data media sosial yang kompleks. SVM memberikan hasil yang stabil dengan memanfaatkan fitur TF-IDF, sementara Naïve Bayes cocok untuk dataset kecil namun memiliki keterbatasan dalam memahami hubungan antar kata. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Machine learning dapat digunakan secara efektif untuk analisis sentimen pelanggan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi panduan dalam memilih algoritma yang sesuai untuk strategi pemasaran digital berbasis data pelanggan.
subject: Articles
  topic: section
subject: analisis sentimen
  topic: keywords
subject: machine learning
  topic: keywords
subject: media sosial
  topic: keywords
subject: naive bayes
  topic: keywords
subject: support vector machine
  topic: keywords
creator: Bambang Siswoyo
creator: Naufal Azka Pradifa Utomo
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-07-25
publication date: 2025-07-25
starting page: 29
ending page: 34

Integrasi GPT dan MBTI untuk Personalisasi Modul Ajar: Pendekatan Berbasis Karakter Psikologis Siswa SD
type: item
description: Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) menghadirkan peluang baru dalam personalisasi pembelajaran di pendidikan dasar. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan integrasi antara model Generative Pre-trained Transformer (GPT) dan Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) dalam proses penyusunan modul ajar yang disesuaikan dengan karakter psikologis siswa. Pendekatan ini dikembangkan sebagai solusi atas tantangan guru dalam memahami kebutuhan belajar individual siswa yang beragam. Metodologi yang digunakan terdiri dari tiga tahap: identifikasi karakteristik siswa melalui tes MBTI berbasis observasi, pengelompokan hasil menggunakan prinsip interpretasi psikologis, dan penggunaan GPT untuk menghasilkan rekomendasi modul ajar yang relevan berdasarkan tipe kepribadian. Evaluasi dilakukan secara terbatas melalui uji fungsional logika sistem dan tinjauan isi hasil modul oleh tenaga pendidik. Hasil menunjukkan bahwa metode ini memberikan alternatif yang efektif dalam menyusun konten pembelajaran yang lebih responsif terhadap kebutuhan emosional dan kognitif siswa. Penelitian ini tidak hanya memperlihatkan potensi integrasi AI dan psikometri dalam dunia pendidikan, tetapi juga membuka ruang pengembangan sistem pembelajaran berbasis data untuk mendukung guru dalam proses perencanaan pembelajaran yang lebih adaptif.
subject: Articles
  topic: section
subject: Kecerdasan_buatan
  topic: keywords
subject: GPT
  topic: keywords
subject: MBTI
  topic: keywords
subject: modul_ajar
  topic: keywords
subject: psikologis_siswa
  topic: keywords
creator: Muhammad Sulkhan Nurfatih
creator: Firza Septian
creator: Nina Dwi Putriani
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-07-20
publication date: 2025-07-20
starting page: 22
ending page: 28

Implementasi Algoritma Sequential Search Dalam Sistem Presensi Karyawan Online Berbasis Website
type: item
description: Perkembangan teknologi informasi telah mendorong perusahaan untuk bertransformasi ke arah digital, termasuk dalam proses pencatatan kehadiran karyawan. Kendala yang biasa dihadapi pada suatu perusahaan saat ini masih menggunakan metode presensi manual melalui pencatatan buku, yang berpotensi menimbulkan manipulasi data dan ketidakakuratan dalam validasi lokasi kehadiran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi presensi karyawan berbasis web secara real-time dengan diintegrasikan penerapan algoritma Sequential Search untuk mendukung proses pencarian data karyawan. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari lima tahapan utama, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian menggunakan Black Box Testing, dan pemeliharaan. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, dan server lokal XAMPP. Sistem ini dirancang agar dapat mencatat data presensi secara otomatis berdasarkan waktu dan lokasi aktual karyawan, sekaligus memberikan akses bagi admin untuk memantau data kehadiran secara terpusat. Penerapan algoritma Sequential Search digunakan dalam pencarian nama karyawan secara berurutan dalam data presensi yang tersedia. Hasil pengujian Black Box Testing, seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan yang dirancang dan memenuhi kebutuhan pengguna secara fungsional.
subject: Articles
  topic: section
subject: presensi online
  topic: keywords
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: sequential search
  topic: keywords
subject: Waterfall
  topic: keywords
creator: Reyhan Musalam Jessar
creator: Fata Nidaul Khasanah
creator: Robertus Suraji
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-07-20
publication date: 2025-07-20
starting page: 12
ending page: 21

Implementasi Metode FIFO dan Reorder Point dalam Sistem Informasi Penjualan Produk pada Toko Makanan
type: item
description: Pemanfaatan teknologi informasi dalam dunia usaha sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional. Termasuk pada manajeman usaha kecil menengah, salah satunya toko Barokah Mukti Snack yang proses pemesanan dan pengelolaan stok masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan pencatatan, keterlambatan pelayanan, dan kehabisan stok. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pemesanan produk makanan berbasis Web yang dapat mengatasi kendala tersebut. Fokus sistem adalah membantu pelanggan dalam melakukan pemesanan secara online serta membantu admin dalam pengelolaan stok dan pesanan. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall yang terdiri dari tahapan analisis, desain, implementasi, dan pengujian. Sistem ini juga menerapkan metode First In First Out (FIFO) untuk mengatur urutan pemrosesan pesanan dan metode Reorder Point (ROP) untuk mendeteksi kebutuhan restok berdasarkan stok minimum. Hasil penelitian ini menghasilkan aplikasi web untuk mempermudah pemesanan dan pemantauan stok. Metode First In First Out (FIFO) diterapkan dengan mengurutkan pesanan berdasarkan order_time, sehingga setiap pesanan diproses sesuai urutan kedatangannya. Sementara itu, metode Reorder Point (ROP) menghitung batas minimal stok menggunakan average rate of usage, lead time, dan safety stock, yang menghasilkan nilai ROP sebesar 20 unit. Jika stok turun di bawah batas tersebut, sistem akan otomatis memberi notifikasi kepada admin. Integrasi FIFO dan ROP terbukti menjadi pendekatan yang efektif dan strategis, di mana FIFO memperlancar pelayanan pelanggan dan ROP menjaga ketersediaan produk.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: Pemesanan Online
  topic: keywords
subject: First In First Out
  topic: keywords
subject: Reorder Point
  topic: keywords
subject: Waterfall
  topic: keywords
creator: Irfan Tua Sitio
creator: Mugiarso
creator: Rafika Sari
rights: Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi Digital
date: 2025-07-17
publication date: 2025-07-17
starting page: 1
ending page: 11