cover
Contact Name
ahmad gawdy prananosa
Contact Email
ahmadgawdynano@yahoo.com
Phone
-
Journal Mail Official
ipm2kpeintecoms@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
ISSN : 26213249     EISSN : 26141574     DOI : -
Core Subject : Science,
Arjuna Subject : -
Articles 47 Documents
Search results for , issue "Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science" : 47 Documents clear
Analisis Kegagalan Produk Pembuatan Banner dengan Pendekatan Sistem Dinamik Pada PT. X Wagimin Wagimin; Wahyu Ismail Kurnia; Anwar Fattah
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.9508

Abstract

Perusahaan di PT. X memproduksi banner, saat ini masih mengalami peningkatan kegagalan produksi, dimana kualitas produk masih perlu di tingkatkan untuk mencapai tingkat maksimal dari konsep "kecacatan nol" (zero defect), Metode dalam penelitian ini menggunakan sistem dinamik dengan perangkat lunak Powersim. Penggunaan dan memanfaatkan hubungan sebab-akibat (causal) untuk merancang model suatu sistem yang kompleks, sebagai landasan dalam mengidentifikasi dan memahami perilaku dinamis sistem. Guna mempermudah visualisasi hubungan antar variabel, disusun diagram lingkaran sebab-akibat (causal loop diagram/CLD) dan diagram aliran stok (stock flow diagram). Diagram Lingkaran Sebab-Akibat (CLD) akan mengungkapkan hubungan sebab-akibat dari variabel-variabel sistem ke dalam bentuk gambar, di mana panah-panah yang saling terhubung membentuk sebuah diagram sebab-akibat.Berdasarkan hasil penelitian ditemukan 5 variabel dalam kegagalan produksi, yaitu: tenaga kerja (30%), kesalahan mesin (26%), kerusakan material (19%), kesalahan ukuran (29%) dan kesalahan design (25%). Dari kelima variabel yang memiliki presentase tertinggi adalah tenaga kerja sebesar 30%.
Pencegahan Serangan Berbasis Kata Sandi: Studi Komprehensif Tentang Implementasi Hash Pada Aplikasi Web Muhammad Adri Ramadhan; Arpinda Arpinda; Deny Saputra; Dadang Iskandar Mulyana
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.9526

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, keamanan informasi menjadi suatu aspek krusial dalam pengelolaan data, terutama di lingkungan aplikasi web. Serangan berbasis kata sandi merupakan salah satu ancaman utama yang dapat mengakibatkan akses tidak sah terhadap sistem informasi. Untuk mengatasi risiko ini, penggunaan metode enkripsi menjadi penting, dan salah satu pendekatan yang umum digunakan ialah teknik hash. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai implementasi hash pada aplikasi web sebagai langkah pencegahan serangan berbasis kata sandi. Hashing merupakan metode matematis yang digunakan untuk mengubah kata sandi menjadi nilai hash, yang sulit untuk diurai kembali menjadi kata sandi asli. Namun, penggunaan hash dalam aplikasi web seringkali tidak optimal, sehingga memerlukan peninjauan dan perbaikan dalam implementasinya. Studi ini akan melakukan analisis mendalam terhadap berbagai algoritma hash yang umum digunakan, serta mengevaluasi kelemahan dan kelebihan masing-masing. Selain itu, penelitian ini akan mempertimbangkan faktor-faktor keamanan lain yang dapat memengaruhi efektivitas perlindungan kata sandi, seperti manajemen kunci, kebijakan kata sandi yang kuat, dan prosedur pemulihan akun. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan metode keamanan adaptif yang dapat mengidentifikasi dan merespons secara dinamis terhadap tren serangan berbasis kata sandi terkini. Dengan mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin, sistem dapat secara proaktif meningkatkan keamanan kata sandi berdasarkan pola-pola serangan yang terdeteksi. Melalui pendekatan ini, hasil dapat dikembangkan menjadi suatu pemahaman yang lebih baik mengenai perlindungan kata sandi dalam konteks aplikasi web, serta menyusun pedoman praktis untuk meningkatkan keamanan dan mengurangi risiko serangan berbasis kata sandi. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif terhadap pengembangan teknologi keamanan informasi dalam menghadapi ancaman yang semakin kompleks di era digital ini. Kata Kunci: Keamanan Informasi, Enkripsi, Hashing, Kata Sandi, Algoritma, Aplikasi Web, Manajemen Kunci, Teknologi Keamanan.
Metode Pembelajaran Mesin Untuk Menilai Data Depresi Dan Kesehatan Mental Maritza Anastasia; Vivia Surya Maulivia; Suharjito Suharjito
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.9584

Abstract

Salah satu gangguan kesejahteraan mental yang sering terjadi pada manusia adalah depresi. Mengenali depresi secara dini penting bagi individu. Namun, pada kenyataannya, melakukan skrining depresi secara dini masih memiliki beberapa kelemahan. Jika terus diabaikan, hal ini dapat berdampak pada kesejahteraan individu. Oleh karena itu, diperlukan metode lain yang dapat menggambarkan tingkat depresi pada individu. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan gambaran persepsi pekerja tentang komponen psikososial dari lingkungan dan isi kerja serta menentukan gejala stres kerja yang mereka keluhkan. Variabel dependen adalah gejala stres kerja (fisik, mental, kognitif, dan perilaku), sedangkan variabel independen adalah karakteristik individu (usia, jenis kelamin, jenis pekerjaan, dan lama bekerja). Metode klasifikasi menggunakan berbagai model klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree, Random Forest Tree, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan model penghitungan AdaBoost. Hasil penelitian berdasarkan pengujian berbagai model penghitungan dapat disimpulkan bahwa model penghitungan terbaik untuk mengukur gaji pekerja adalah menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN). Analisis variabel berdasarkan faktor Pekerjaan dan Jenis Kelamin memprediksi tingkat depresi dan kesejahteraan mental yang dirasakan oleh anggota berusia 25-30 tahun. Kata Kunci: Depresi dan Kesehatan Mental, Pembelajaran Mesin, Perbandingan Metode Algoritma.
Literature Review: Efektivitas Aplikasi E-Government Berbasis Website Antang Williem
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.9592

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas aplikasi e-government berbasis website secara umum dalam meningkatkan kualitas pelayanan publik dan keterbukaan informasi. Metode yang digunakan adalah tinjauan sistematis (systematic review) dengan mengikuti pedoman PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis). Pencarian literatur dilakukan pada database jurnal dengan menggunakan kata kunci terkait. Setelah melalui proses skrining, penilaian kelayakan, dan ekstraksi data, delapan artikel penelitian dianalisis secara deskriptif naratif. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara umum aplikasi e-government berbasis website dinilai cukup efektif dalam meningkatkan kualitas pelayanan publik dan keterbukaan informasi. Namun, masih terdapat beberapa kendala seperti keterbatasan sumber daya manusia, infrastruktur TIK, anggaran, serta pemahaman dan partisipasi masyarakat. Efektivitas aplikasi e-government berbasis website tidak hanya dipengaruhi oleh faktor teknis, tetapi juga faktor sosial, budaya, dan politik. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan model efektivitas e-government yang lebih komprehensif dengan mengintegrasikan berbagai perspektif. Diperlukan sinergi dan kolaborasi dari seluruh pemangku kepentingan untuk mewujudkan e-government yang efektif, efisien, transparan, dan akuntabel dalam rangka meningkatkan kualitas pelayanan publik dan tata kelola pemerintahan yang baik.
Rancang Bangun Purwarupa Sistem Kontrol Suhu Dan Monitoring Kelembaban Udara Berbasis IoT Ariefudin Ariefudin; Budi Darmawan; Supriono Supriono
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.9610

Abstract

Ruangan Operasi harus diperhatikan secara khusus dikarenakan kegiatan yang dilakukan pada ruangan tersebut merupakan kegiatan pembedahan bagian tubuh manusia. Menurut Surat Keputusan Menteri Kesehatan RI Nomor 1204/MENKES/SK/X/2004, suhu standar pada Ruangan Operasi berkisar 19-24°C dan kelembaban berkisar 45-60% serta bertekanan positif. Sistem kontrol suhu dan monitoring kelembaban udara yang dirancang pada penelitian ini mampu menjaga suhu optimal dengan menyesuaikan kondisi suhu pada air conditioner menggunakan sensor infra merah yang terhubung dengan mikrokontroler ESP32. Pemantauan keseluruhan kondisi tersebut dapat diamati melalui platform Arduino IoT Cloud menggunakan ESP32 melalui jaringan WiFi sehingga memungkinkan untuk dapat terhubung melalui internet. Dari hasil pengujian sensor, sensor memiliki nilai akurasi yang baik dengan persentase galat sensor suhu DHT22 sebesar 0.4% dan sensor kelembaban udara DHT22 sebesar 0.9%. Sensor infrared receiver dan infrared sender juga memiliki kecepatan pembacaan data dan pengiriman data cukup baik sebesar 1000 microsecond. Sistem kontrol suhu dan monitoring kelembaban udara sudah dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan pada pengujian waktu 07.00 pagi sampai 21.00 malam nilai suhu terendah yang dihasilkan oleh air conditioner yaitu sebesar 21,8°C dengan kondisi AC ON dan nilai suhu tertinggi yang dihasilkan oleh air conditioner yaitu sebesar 25,2°C dengan kondisi AC OFF. Kata Kunci: Kontrol Suhu, Monitoring Kelebaban Udara, Ruangan Operasi, Air Conditioner, Internet Of Things.
Sistem Auto Filling Machine Berbasis Mikrokontroller Human Machine Interface Dengan Water Flow Sensor Puji Pangestu; Didik Aribowo; Mustofa Abi Hamid
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.9742

Abstract

Perkembangan teknologi dibidang industri saat ini sangat berkembang pesat, penggunaan sistem kontrol volume manual pada peralatan pengisian bahan produksi tertentu masih terus berlanjut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sebuah sistem kontrol pengisian bahan produksi secara otomatis. Sistem ini dibangun dengan memanfaatkan Arduino Uno Atmega328 dan Human Machine Interface, dengan komponen pendukung sistem yang terdiri dari sensor aliran air, pompa air, relai, dan catu daya. Sebuah aplikasi dimasukkan ke dalam sistem untuk pemantauan penggunaan bahan produksi. Sensor Aliran Air menghitung volume air yang dikeluarkan. Kalibrasi melibatkan memasukkan nilai konstan 0,8. Volume air dihitung dengan menjumlahkan debit air per detik melalui sensor Aliran Air. Jika batas pada setpoint sensor aliran air tercapai, pompa air akan berhenti, seperti yang ditunjukkan oleh hasil implementasi alat. Akurasi alat berkisar antara 77,76% hingga 100%, seperti yang ditunjukkan oleh hasil uji coba yang dilakukan. Persentase kesalahan tertinggi yang teramati adalah 22,24%, sedangkan yang terkecil adalah 0%, dengan deviasi rata-rata ±9,00. Kesalahan ini berasal dari perbedaan volume antara nilai yang ditetapkan oleh sensor aliran air dan jumlah material yang dikeluarkan. Data perhitungan volume disimpan dalam mikrokontroler dan ditampilkan pada layar nextion. Pengguna dapat memantau data dengan mentransfernya ke aplikasi. Kata Kunci: Auto Filling Machine, Arduino Uno, Mikrokontroler, Human Machine Interface, Sensor Aliran Air.
Analisis Keberlanjutan Energi Nasional Menggunakan Data Energi Tahun 2013-2022 Anton Supriadi Wibowo; Leonard Lisapaly
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.9979

Abstract

Proses pengambilan keputusan untuk meningkatkan keberlanjutan energi memerlukan informasi yang berbasis ilmiah. Dalam penelitian ini, berbagai indikator dikumpulkan dan dianalisis secara kuantitatif untuk mengukur keberlanjutan energi nasional menggunakan indeks pembangunan energi berkelanjutan yang berasal dari indikator tersebut. Dengan menerapkan metode analisis ini, tantangan-tantangan terbesar yang terkait dengan keberlanjutan energi dapat diteliti. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menghambat Indonesia untuk mencapai keberlanjutan energi selama periode 2013-2022. Kata Kunci: Energi Berkelanjutan, Energi Terbarukan, Indikator
ANALISA KESUKSESAN OTA (ONLINE TRAVEL AGENT) TIKET.COM MENGGUNAKAN MODEL DELONE AND MCLEAN (Studi pada Pembelian Tiket Konser K-Pop di Indonesia) Dhika Amalia Sholeha; Muhammad Zaini
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.10018

Abstract

The growth of Korean Wave in Indonesia has been very significant since the beginning of the pandemic in 2020 and the interest in K-Pop music is one proof of the phenomenon of Korean Wave in Indonesia. The huge interest in K-Pop music has attracted the attention of promoters to hold K-Pop music concerts in Indonesia. One of the elements in holding a music concert is ticket sales, and promoters will choose to prioritize online ticket sales to facilitate sales. One of the online ticket sales platforms for K-pop music concerts in Indonesia is tiket.com. As an online ticket sales platform, tiket.com must consider the quality of their system. This study aims to determine the factors that influence the success of the tiket.com platform using the DeLone and McLean Model theory (2003). The research method used is quantitative. The sampling technique used is nonprobability sampling technique with a sample of 100 respondents from tiket.com platform users who have transacted K-pop concert tickets. Data analysis was carried out using the PLS-SEM approach with the SmartPLS tool. The results of this study indicate that there is a significant effect on system quality, information quality and service quality on user satisfaction and a significant effect of user satisfaction on net benefits.
Penerapan Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Daging Ayam Menggunakan Arsitektur Resnet-50 Febri Yalda Sulistia; Arie Vatresia
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.10087

Abstract

Daging ayam adalah salah satu konsumsi paling tinggi bagi manusia dalam kehidupan sehari-hari karena mengandung banyak gizi dan sumber protein yang tinggi. Pada umumnya, jenis ayam yang sering dikonsumsi masyarakat adalah daging ayam kampung dan daging ayam broiler yang dimana mulai dari cara perawatan dan pemeliharaan ayam sangat berbeda sehingga menentukan kualitas daging ayam tersebut. Perawatan ayam broiler yang dilakukan oleh peternak ayam kerap mengabaikan prosedur kesehatan ayam sehingga banyak memunculkan potensi bahaya mengkonsumsi daging ayam broiler seperti terkena infeksi bakteri Salmonella dan Campylobacter karena dalam masa perawatan dan pertumbuhan ayam sering disuntik antibiotik. Masyarakat perlu tahu dengan permasalahan ini dan masalah ini menjadi sangat serius jika dihubungkan dengan adanya beberapa kandungan dalam ayam broiler yang tidak boleh dikonsumsi oleh orang tertentu seperti logam berat. Secara kasat mata, tekstur daging ayam kampung dan daging ayam broiler sangatlah mirip maka dari itu dibutuhkan sebuah teknologi untuk membedakan kedua jenis daging tersebut berdasarkan tekstur yang dianalisis. Penggunaan deep learning dalam perkembangan teknologi untuk mengolah sebuah citra sangat efektif, maka dari itu penelitian ini menggunakan metode Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur ResNet-50 sebagai klasifikasi daging dengan jumlah data sebanyak 1.200 citra dengan 2 kelas yaitu daging ayam kampung dan daging ayam broiler dengan setiap kelas memiliki ukuran gambar 224 224 pixel dan pembagian data dengan perbandingan data ayam kampung 80% data latih : 20% data uji dan ayam broiler dengan perbandingan 80% data latih : 20% data latih. Setelah penelitian dilakukan, maka hasil perolehan akurasi tertinggi dari penelitian ini adalah pengujian ke-10 dengan 55% accuracy, 55% precision, 55% recall, dan 55% f1 score dengan menggunakan parameter optimizer SGD, learning rate, batch size, dan momentum. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan arsitektur ResNet-50 sangat baik dalam pengklasifikasian citra dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi.
PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU TBS (TANDAN BUAH SEGAR) DENGAN MENGGUNAKAN METODE P (PERIODIC REVIEW SYSTEM) DAN METODE Q (CONTINUOUS REVIEW SYSTEM) PADA PT. KARYA PANEN TERUS. Ari Setiawan; Fitriani Surayya Lubis; Ismu Kusumanto; Misra Hartati; Muhammad Isnaini Hadiyul Umam
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.10088

Abstract

PT. Karya Panen Terus merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengolahan hasil perkebunan kelapa sawit. Permasalahan yang sering dihadapi oleh perusahaan adalah belum efektif menyediakan kebutuhan bahan baku Tandan Buah Segar (TBS) sebagai bahan utama produksi CPO, dan PT. Karya Panen Terus tidak mempunyai lahan perkebunan sendiri sebagai penunjang kebutuhan TBS. Sehingga untuk memenuhi kebutuhan produksi CPO perharinya perusahaan sering mengalami kekurangan bahan baku maupun kelebihan bahan baku TBS. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Periodic Review System dan Continuous Review System. Berdasarkan hasil penelitiaan perencanaan paling optimal diperoleh menggunakan metode Continuous Review System yaitu persediaan maksimum sebanyak 3.231 ton, dengan Safety stock untuk penyediaan bahan baku TBS sebesar 270 ton per pesanan dan reorder point sebesar 273 ton dengan penghematan sebesar Rp118.167.599,26 jika dibandingkan dengan kebijakan perusahaan.

Filter by Year

2024 2024


Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 5 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 4 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 3 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 8 No 2 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 2 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 8 No 1 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 5 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 2 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 1 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 2 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 1 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 2 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 1 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 1 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 3 No 2 (2020): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 3 No 1 (2020): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 2 No 2 (2019): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 2 No 1 (2019): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 1 No 2 (2018): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 1 No 1 (2018): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science More Issue