Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika

Deteksi Hoaks pada Twitter Menggunakan Fitur Linguistik dan Ensemble Machine Learning

Septiyawan Rosetya Wardhana — 2026-06-30

Penyebaran hoaks di media sosial Twitter berbahasa Indonesia telah menjadi permasalahan serius yang berdampak pada opini publik dan stabilitas sosial. Penelitian ini mengusulkan metode deteksi hoaks berbasis kombinasi fitur linguistik spesifik-Indonesia dan ensemble machine learning. Fitur linguistik yang diekstrak mencakup: (1) pola leksikal hiperbola, urgensi, dan konspirasi; (2) karakteristik struktural teks; (3) fitur stilistika dan kompleksitas kalimat; serta (4) fitur TF-IDF dan n-gram karakter. Model ensemble yang diusulkan menggabungkan Random Forest, Gradient Boosting, dan Support Vector Machine melalui mekanisme soft voting. Eksperimen dilakukan pada dataset IndoFakeNews yang berisi 5.548 pasang berita asli dan hoaks. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mencapai akurasi 89,3%, precision 88,7%, recall 90,1%, dan F1-score 89,4%, melampaui baseline IndoBERT fine-tuned sebesar 1,2% pada F1-score dengan kecepatan inferensi 8,3 kali lebih cepat. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi fitur linguistik berbasis pengetahuan domain dengan ensemble klasik mampu menyaingi model deep learning pada tugas deteksi hoaks Bahasa Indonesia.

Perancangan Dan Analisa Numerik Roda Gigi Pacu/ Drive Pinion Menggunakan Teknik Simulasi Solidworks - CAD

Dzaki Putra Prakosa — 2026-06-30

Penelitian ini meliputi desain dan analisis numerik dari Spur Gear dengan mempertimbangkan baja tahan karat, material komposit Ti-3Al-8 V-6Cr-4Mo-4Zr (SS) dan paduan ZnAC41A sebagai material penelitian. Dengan menggunakan teknik simulasi SolidWorks dari spur gear dan analisis numerik dari regangan, distribusi tegangan dan deformasi di bawah beban, dilakukan secara terpisah untuk spur gear yang dirancang dengan masing-masing dari tiga material tersebut. Berdasarkan hasil tersebut, material komposit yang lebih ringan Ti-3Al-8 V-6Cr-4Mo-4Zr dengan distribusi tegangan sedang, nilai regangan yang lebih rendah dan deformasi paling sedikit di bawah beban, ditemukan sebagai material pilihan untuk tujuan tersebut.

Sistem Monitoring Kualitas Air dan Kontrol Pompa Berbasis IoT dengan Proteksi Dry-Run

Muhamad Albi Arrosad — 2026-06-30

Pengelolaan air yang terkontrol merupakan faktor penting bagi keberlangsungan proses produksi pada industri pangan. Di Pabrik Dodol Piknik Garut, pengisian bak penampungan dan pengoperasian pompa masih berpotensi menimbulkan masalah, seperti pompa bekerja tanpa aliran (dry-run), pemborosan energi, serta sulitnya memastikan kualitas air secara cepat. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring bak penampungan dan kontrol pompa air berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk level air, sensor TDS untuk kualitas air (ppm), dan sensor waterflow YF-S201 untuk deteksi aliran. Data sensor diproses secara real-time, ditampilkan secara lokal, serta dikirim ke dashboard Blynk untuk pemantauan jarak jauh. Logika kendali mengaktifkan/mematikan pompa berdasarkan batas level air dan memanfaatkan sensor aliran untuk proteksi dry-run. Hasil pengujian menunjukkan integrasi subsistem berjalan baik, data dapat ditampilkan dan dikirim secara stabil ke Blynk, serta proteksi dry-run mampu mencegah pompa beroperasi saat tidak terdeteksi aliran air.

Pemanfaatan Portal Satu Data Lombok Tengah Untuk Mendukung Evidence-Based Policy Making Pada Dinas Komunikasi Dan Informatika Kabupaten Lombok Tengah

Widiya Yuska — 2026-08-19

Penelitian ini mengevaluasi pemanfaatan Portal Satu Data Lombok Tengah sebagai sistem informasi data terbuka pemerintah daerah untuk mendukung evidence-based policy making. Topik ini penting karena portal data tidak hanya menjadi media publikasi, tetapi juga infrastruktur informasi yang menentukan akses, kualitas data, interoperabilitas, dan dukungan keputusan publik. Kebaruan penelitian terletak pada penggunaan Information System Success Model untuk menilai portal daerah melalui kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, penggunaan, dan manfaat sistem. Metode penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan observasi portal, wawancara semi-terstruktur terhadap enam informan kunci, dan dokumentasi regulasi serta dokumen teknis. Data dianalisis secara tematik dan divalidasi melalui triangulasi sumber serta teknik. Hasil menunjukkan portal telah mendukung akses dataset sektoral dan keterbukaan informasi, tetapi pembaruan data, metadata, interoperabilitas, dan kapasitas operator belum optimal. Penelitian menyimpulkan perlunya standardisasi metadata, pembaruan data berkala, penguatan infrastruktur, serta literasi data agar portal menjadi sistem pendukung keputusan yang lebih andal dan terintegrasi di tingkat daerah.

Klasifikasi Komentar Cyberbullying pada Platform Instagram Menggunakan Machine Learning

Dede Brahma Arianto — 2026-06-01

Perkembangan media sosial telah membawa dampak positif dan negatif dalam kehidupan bermasyarakat. Salah satu dampak negatifnya adalah cyberbullying, yaitu tindakan intimidasi secara daring melalui komentar negatif di media sosial seperti Instagram. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi komentar cyberbullying menggunakan algoritma Machine Learning, yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Dataset yang digunakan berjumlah 650 komentar Instagram berbahasa Indonesia yang telah dilabeli sebagai "Bullying" dan "Non-bullying". Proses preprocessing dilakukan dengan pembersihan teks dan transformasi fitur menggunakan TF-IDF. Evaluasi dilakukan berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki performa terbaik dengan akurasi sebesar 82%, diikuti oleh K-NN sebesar 75%, dan Decision Tree sebesar 65%. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi berbasis machine learning dapat digunakan sebagai solusi awal dalam deteksi komentar cyberbullying di media sosial.