JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer

Manajemen Bandwidth Berbasis QoS untuk Optimasi Jaringan di LKSA Muhammadiyah Purworejo

Fajar Ponco Adi Wibowo, Hamid Muhammad Jumasa, Murhadi — Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 +0700

Latar Belakang: LKSA Yatim Muhammadiyah Purworejo memanfaatkan jaringan komputer dan internet untuk pembelajaran, administrasi, serta layanan fotokopi. Namun, belum adanya manajemen bandwidth menyebabkan distribusi kecepatan internet tidak merata dan koneksi kurang stabil, terutama saat lalu lintas padat, sehingga layanan penting terganggu. Tujuan: Penelitian ini bertujuan menerapkan Quality of Service (QoS) dengan teknik Per Connection Queue (PCQ) guna meningkatkan pemerataan dan stabilitas koneksi internet. Metode: Penelitian menggunakan pendekatan Network Development Life Cycle (NDLC) yang mencakup analisis, desain, simulasi, implementasi, monitoring, dan manajemen. Jaringan dibagi ke dalam tiga subnet: laboratorium, tata usaha, dan fotokopi. Konfigurasi dilakukan pada router Mikrotik dengan PCQ classifier, mangle rules, serta prioritas untuk aplikasi penting. Pengujian dilakukan sebelum dan sesudah penerapan menggunakan Speedtest dan parameter QoS (throughput, packet loss, delay, jitter) berdasarkan standar TIPHON. Hasil: Sebelum penerapan QoS, ruang fotokopi mendominasi penggunaan bandwidth dengan unduh 29,35 Mbps, sedangkan laboratorium dan tata usaha hanya 8,10 Mbps dan 6,97 Mbps. Setelah penerapan, distribusi bandwidth lebih merata dengan hasil fotokopi 1,94 Mbps, laboratorium 2,51 Mbps, dan tata usaha 3,95 Mbps. Parameter QoS juga membaik dengan throughput lebih seimbang, packet loss mendekati 0%, delay rendah (0,96–1,02 ms) dan jitter stabil. Kesimpulan: Penerapan QoS melalui PCQ terbukti efektif menjaga kualitas jaringan sesuai standar TIPHON.

Evaluasi Model Distilbert dalam Prediksi Sentimen Ulasan Makanan Amazon

Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 +0700

Latar Belakang: Perkembangan teknologi digital telah menghasilkan ledakan data teks dari berbagai platform daring, terutama dalam bentuk ulasan produk. Tujuan: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi performa model DistilBERT dalam melakukan klasifikasi sentimen terhadap ulasan makanan dari dataset Amazon Fine Food Reviews. Metode: Dataset yang digunakan terdiri dari 100.000 data ulasan yang telah disederhanakan menjadi dua kelas sentimen: positif dan negatif. Proses pelatihan dilakukan menggunakan pustaka HuggingFace Transformers dengan konfigurasi model DistilBertForSequenceClassification. Hasil: Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model DistilBERT mampu mencapai akurasi sebesar 87,44%, membuktikan efektivitasnya dalam menangkap konteks dan makna sentimen dengan efisien. Kesimpulan: Penelitian ini menegaskan bahwa model berbasis transformer ringan seperti DistilBERT dapat menjadi solusi optimal untuk analisis sentimen berskala besar dengan keterbatasan sumber daya komputasi.

Klasifikasi Deteksi Sarkasme pada Berita Headline dengan Arsitektur LSTM

Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 +0700

Latar Belakang: Sarkasme adalah bentuk bahasa yang menyampaikan makna yang berlawanan dari arti literalnya, sehingga sulit dikenali oleh mesin. Dalam konteks media online, deteksi sarkasme menjadi tantangan tersendiri karena sifat linguistiknya yang implisit dan kontekstual. Oleh karena itu, deteksi sarkasme menjadi penting untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen dan sistem pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing). Tujuan: Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi sarkasme pada judul berita menggunakan metode deep learning berbasis Long Short-Term Memory (LSTM). Metode: Dataset yang dimanfaatkan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle dengan nama News Headlines Dataset for Sarcasm Detection, berisi lebih dari 28.000 judul berita yang telah diklasifikasikan sebagai sarkastik atau tidak. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pembersihan data, konversi kata ke dalam bentuk vektor melalui embedding layer, pelatihan model Long Short-Term Memory (LSTM), serta pengukuran performa menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil: Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model LSTM mampu melakukan klasifikasi sarkasme secara efektif, dengan akurasi mencapai 91,6%. Kesimpulan: Penelitian ini menunjukkan bahwa model LSTM memiliki kemampuan yang baik dalam menangkap pola kontekstual dan implisit pada teks sarkastik, sehingga dapat meningkatkan performa deteksi sarkasme secara signifikan. Dengan tingkat akurasi yang tinggi, pendekatan ini berpotensi untuk diimplementasikan dalam sistem analisis sentimen dan aplikasi NLP lainnya guna menghasilkan interpretasi teks yang lebih akurat.

Penerapan User-centered Design Peningkatan Performa Website PT. Dian Trikarsa

Jason — Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0700

Latar Belakang: PT. Dian Trikarsa, sebuah perusahaan distributor alat kesehatan. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan penerapan metode User-Centered Design (UCD) secara iteratif dalam upaya meningkatkan performa website PT. Dian Trikarsa. Metode: Dengan menempatkan pengguna sebagai pusat proses desain, UCD memastikan bahwa produk akhir memenuhi kebutuhan, keinginan, dan batasan pengguna. Penelitian ini menguraikan tahapan UCD yang meliputi pemahaman pengguna dan konteks penggunaan, penentuan persyaratan pengguna, pembuatan solusi desain, evaluasi efektivitas, serta iterasi dan penyempurnaan berkelanjutan. Metode evaluasi seperti Heuristic Usability, Honeycomb Framework, System Usability Scale (SUS), dan Net Promoter Score (NPS) diintegrasikan dalam siklus UCD untuk mengumpulkan umpan balik yang komprehensif. Diharapkan. Hasil: penerapan UCD ini akan menghasilkan website yang lebih user-friendly, relevan, dan efisien, sehingga mendukung tujuan bisnis PT. Dian Trikarsa. Kesimpulan: Penerapan metode User-Centered Design (UCD) secara iteratif merupakan pendekatan yang sangat sesuai untuk meningkatkan performa website PT. Dian Trikarsa. Melalui tahapan pemahaman pengguna, penentuan persyaratan, pembuatan solusi desain, dan evaluasi yang komprehensif.

Sistem Informasi Monitoring Kontrak Kerja Karyawan Berbasis Web Pada PT Asrindo Citraseni Satria Duri

Salwa Putri Andini, Salman Kiram, Silvia Sepriyanti — Tue, 05 May 2026 00:00:00 +0700

Latar Belakang: Perkembangan teknologi informasi menuntut digitalisasi dalam pengelolaan data agar lebih efisien dan akurat. PT Asrindo Citraseni Satria Duri masih menggunakan sistem manual dalam monitoring kontrak kerja karyawan yang menyebabkan keterlambatan dan kesalahan data. Tujuan: Tujuan dari penelitian ini ialah agar dapat menciptakan sistem informasi pemantauan kontrak kerja karyawan yang web based untuk membantu HRD mengelola data kontrak secara otomatis dan terstruktur. Metode: Metode yang diterapkan adalah waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, desain, pelaksanaan, pengujian, serta implementasi. Sistem ini dibentuk dengan memakai PHP, HTML, CSS, JavaScript, serta MySQL. Hasil: Sistem yang dikembangkan dapat mempercepat proses pencarian data kontrak, meningkatkan efektivitas kerja HRD, dan meminimalkan kesalahan dalam pengelolaan data. Kesimpulan: Sistem informasi ini terbukti efektif dalam mendukung proses monitoring kontrak kerja karyawan di perusahaan.