cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Amarudin
Contact Email
amarudin@teknokrat.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
teknoinfo@teknokrat.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota bandar lampung,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Teknoinfo
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
ISSN : 16930010     EISSN : 2615224X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Teknoinfo is a peer-reviewed scientific Open Access journal that published by Universitas Teknokrat Indonesia. This Journal is built with the aim to expand and create innovation concepts, theories, paradigms, perspectives and methodologies in the sciences of Informatics Engineering. The articles published in this journal can be the result of conceptual thinking, ideas, innovation, creativity, best practices, book review and research results that have been done. Jurnal Teknoinfo publishes scientific articles twice a year in January and July.
Arjuna Subject : -
Articles 13 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 18, No 2 (2024): Juli 2024" : 13 Documents clear
PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR MENGGUNAKAN MESIN INFERENSI DEMPSTER-SHAFER THEORY UNTUK DIAGNOSA GANGGUAN SOMATOFORM Tonggiroh, Mursalim; Heriyani, Nofitri; Handayani, Nurdiana; Nugroho, Nurhasan
Jurnal Teknoinfo Vol 18, No 2 (2024): Juli 2024
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v18i2.4062

Abstract

Gangguan somatoform merupakan gangguan mental dengan kondisi di mana individu mengalami gejala fisik yang menyebabkan distress signifikan atau gangguan dalam fungsi sehari-hari, namun tidak dapat dijelaskan oleh kondisi medis, penggunaan substansi, atau kondisi mental lainnya. Namun, karena kompleksitas gejala dan kesulitan dalam mendeteksi gangguan somatoform secara klinis seringkali menyebabkan keterlambatan diagnosis dan penanganan yang tidak tepat, yang dapat memperburuk kondisi pasien. Kurangnya pengetahuan tentang gangguan somatoform dan keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan mental yang berkualitas dapat menyulitkan individu untuk mendapatkan bantuan yang dibutuhkan. Tujuannya penelitian ini dilakukan untuk membangun sistem pakar yang digunakan dalam diagnosis gangguan somatoform secara mudah dan akurat melalui penerapan metode Dempster-Shafer Theory sebagai mesin inferensinya. Pendekatan ini memiliki keunggulan dalam mengelola ketidakpastian dan informasi yang tidak lengkap, memungkinkan sistem pakar untuk membuat inferensi diagnostik berdasarkan kumpulan gejala yang diobservasi, bahkan ketika informasi tersebut tidak lengkap atau ambigu. Algoritma Dempster-Shafer Theory memanfaatkan konsep massa kepercayaan untuk menggambarkan tingkat keyakinan atau ketidakpastian tentang suatu hipotesis atau peristiwa. Sistem pakar yang dikembangkan dapat mendiagnosa berdasarkan gejalanya dan memperlihatkan hasil diagnosa, serta tindakan yang dapat dilakukan. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan sampel uji yang dipilih secara acak, didapatkan tingkat akurasi diagnosa yaitu 86,67%. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa Dempster-Shafer Theory dapat diimplementasikan dengan baik untuk mendiagnosa gangguan somatoform.
PERBAIKAN KUALITAS CITRA BAWAH AIR DENGAN ALGORITMA MSRCR (MULTISCALE RETINEX WITH COLOR RESTORATION) Asri, Sri Dianing
Jurnal Teknoinfo Vol 18, No 2 (2024): Juli 2024
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v18i2.4222

Abstract

The underwater environment has high complexity, which naturally arises due to the absorption and scattering of light waves by water and other particles suspended in it. This results in underwater images with low contrast, blurriness, and unclear details, necessitating the use of image enhancement methods. The Retinex method aims to maintain color constancy, where the color of an object appears relatively the same even under different lighting conditions. Preliminary research indicates that the SSR and MSR methods still produce halo effects. Therefore, this study modifies and enhances the MSR method by adding color restoration to correct the color distortion caused by water. This research begins with test images of 5 x 5 dimensions. The image enhancement process is conducted using the proposed MSRCR method and then analyzed mathematically on digital images. Subsequently, it is applied to underwater images with different sigma (
SOCIAL NETWORK ANALYSIS UNTUK MENGIDENTIFIKASI AKUN KUNCI DALAM PERCAKAPAN CAPRES DI TWITTER Amin, Fatkhul; Al Amin, Imam Husni; Winarno, Edy; Wibisono, Setyawan; Cahyono, Taufiq Dwi
Jurnal Teknoinfo Vol 18, No 2 (2024): Juli 2024
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jti.v18i2.3620

Abstract

Studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi percakapan tentang calon presiden dari data Twitter (X) menggunakan analisis jaringan sosial. Metode analisis meliputi degree centrality, betweenness centrality, dan closeness centrality untuk mengidentifikasi akun-akun sentral dalam diskusi tentang calon presiden tertentu. Dataset Twitter (X) diproses dan dianalisis menggunakan alat analisis jaringan sosial. Visualisasi jaringan dilakukan dengan Gephi 0.10.1 untuk memahami struktur interaksi antar akun. Dalam contoh studi yang memfokuskan pada pasangan "Anies Muhaimin," analisis menunjukkan bahwa akun-akun seperti @kba_news dan @PeraWat81282560 memiliki degree centrality yang tinggi, menandakan keterlibatan yang signifikan dalam menyebarkan informasi dan mempertahankan koneksi langsung dengan akun-akun lain dalam jaringan. Sementara itu, untuk kata kunci "Ganjar Mahfud" dan "Prabowo Gibran," ditemukan bahwa terdapat akun-akun dominan dengan peran penting dalam mengoordinasikan dan memengaruhi percakapan. Implikasi dari temuan ini menyoroti bagaimana struktur jaringan sosial memengaruhi penyebaran informasi politik di media sosial. Studi ini memberikan wawasan tentang dinamika interaksi antar akun dalam konteks kampanye pemilihan presiden, serta pentingnya pemahaman tentang pengaruh akun-akun sentral dalam mempengaruhi opini publik. Secara kesimpulan, analisis jaringan sosial Twitter (X) memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana informasi politik tersebar dan dipengaruhi dalam konteks percakapan tentang calon presiden. Temuan ini relevan untuk strategi kampanye politik dan manajemen reputasi di era digital.

Page 2 of 2 | Total Record : 13

 1   2 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 19, No 1 (2025): January 2025 Vol 18, No 2 (2024): Juli 2024 Vol 18, No 1 (2024): Januari Vol 17, No 2 (2023): Vol 17, No 2 (2023) : JULI Vol 17, No 1 (2023): Vol 17, No 1 (2023): JANUARI Vol 16, No 2 (2022): Juli Vol 16, No 1 (2022): Januari Vol 15, No 2 (2021): Juli Vol 15, No 1 (2021): Januari Vol 14, No 2 (2020): Juli Vol 14, No 1 (2020): Januari Vol 13, No 2 (2019): Juli Vol 13, No 1 (2019): JANUARI Vol 12, No 2 (2018): Juli Vol 12, No 1 (2018): Januari Vol 11, No 2 (2017): Juli Vol 11, No 1 (2017): Januari Vol 10, No 2 (2016): Juli Vol 10, No 1 (2016): Januari More Issue