cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
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
Published by Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi
ISSN : 26213249     EISSN : 26141574     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 32 Documents
 1   2   3   4 
Search results for , issue "Vol. 8 No. 5 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science" : 32 Documents clear
ANALISIS TINGKAT RISIKO KESELAMATAN DAN KESEHATAN KERJA (K3) PADA PROYEK PEMBANGUNAN GEDUNG BERTINGKAT JAKARTA BARAT Lubis, Andika; Adi Saputra, Rifaldi; Alizar, Alizar
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/yyhtyd24

Abstract

K3 atau Keselamatan dan Kesehatan Kerja merupakan salah satu faktor utama dalam pelaksanaan proyek konstruksi. Keselamatan dan kesehatan itu sendiri sangat mempengaruhi tingkat kecelakaan dan tingkat keparahan kecelakaan yang terjadi Rendahnya penerapan terhadap Keselamatan dan Kesehatan Kerja yang disebabkan oleh rendahnya pemahaman terhadap pentingnya kualitas keselamatan dan Kesehatan kerja. Kualitas manajemen kesehatan dan keselamatan kerja itu sendiri kurang dapat menentukan bagaimana penerapan K3 yang dilakukan di proyek. Penerapan kualitas kesehatan dan keselamatan kerja tersebut berhubungan dengan tingkat kecelakaan dan tingkat keparahan kecelakaan. Keselamatan dan kesehatan kerja merupakan hal yang penting bagi perusahaan, karena dampak kecelakaan dan penyakit kerja tidak hanya merugikan karyawan, tetapi juga perusahaan baik secara langsung maupun tidak langsung. Tujuan dan sasaran manajemen risiko K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) adakah terciptanya K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja) di tempat kerja yang melibatkan segala pihak sehingga dapat mencegah dan mengurangi kecelakaan dan penyakit akibat kerja dan terciptanya tempat kerja yang aman, efisien, dan produktif. Pekerjaan Pembangunan Gedung Bertingkat merupakan suatu bangunan yang mengakomodasi beberapa fungsi sekaligus, umumnya fasilitas komersial yang meliputi hotel ibis, hotel mercure, dan mall bangunan yang sangat berisiko dalam hal kecelakaan kerja. Penggunaan teknologi tinggi dan metode pelaksanaan yang tidak akurat serta kurang teliti dapat mengakibatkan kecelakaan kerja. Untuk itu diperlukan penanganan terhadap risiko K3 (Keselamatan dan Kesehatan Kerja). Kata Kunci: Keselamatana Dan Kesehatan Kerja K3, Analisa Perhitungan Tingkat Risiko K3
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KANDUNGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID Iriadi, Nandang; Priatno, Priatno; Mufida, Elly; Handono, Felix Wuryo
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/mb98xh61

Abstract

Kehamilan merupakan suatu hal yang normal dan membahagiakan bagi para wanita, dimana pada tahap ini wanita akan memasuki kehidupan yang baru dalam tubuh seorang wanita berupa janin yang akan tumbuh menjadi seorang bayi. Pada masa inilah para ibu hamil mengalami berbagai macam gangguan penyakit pada kehamilannya dikarenakan ketidaktahuan tentang pentingnya menjaga kandungan kehamilan dan juga kurangnya pengetahuan tentang gejala saat masa kehamilan merupakan permasalahan yang saat ini terjadi. Melihat dari permasalahan yang ada maka penulis ingin merancang suatu aplikasi berbasis android yang dapat menyimpan pengetahuan pakar untuk mendiagnosa dan mengklasifikasi penyakit kandungan pada ibu hamil dan memberi hasil yang konsisten, serta dapat memberikan solusi yang tepat dan cepat terhadap penyakit kandungan pada ibu hamil. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan suatu aplikasi sistem pakar berbasis android adapun metode yang digunakan adalah observasi, wawancara dan studi pustaka dan untuk menggambarkan hubungan antar entitas dalam system pakar ini menggunakan ERD. Aplikasi sistem pakar ini menggunakan Bahasa pemrograman Android Studio dengan database realm dan metode inferensi yang digunakan adalah forward chaining. Kata Kunci: Berbasis Android, Forward  Chaining, Penyakit Kandungan,Sistem Pakar.  
MEASUREMENT OF IT GOVERNANCE MATURITY LEVEL BASED ON COBIT 2019 CASE STUDY AT PT ENERGI NUSANTARA Maris, Ihwani; Dhewanto, Wawan
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/xwpvxr31

Abstract

Perkembangan teknologi informasi (TI) yang pesat menuntut organisasi untuk memiliki tata kelola TI yang efektif guna memastikan keselarasan antara strategi TI dengan tujuan bisnis, mengoptimalkan sumber daya, dan mengelola risiko. PT Energi Nusantara, sebagai salah satu perusahaan pertambangan terbesar di Indonesia, menghadapi tantangan kompleks dalam tata kelola TI, termasuk keselarasan strategi TI, manajemen risiko, dan pengelolaan sumber daya. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kematangan tata kelola TI perusahaan menggunakan framework COBIT 2019 dan memberikan rekomendasi strategis untuk perbaikan. Penelitian ini menggunakan pendekatan mixed method, yaitu kombinasi metode kuantitatif dan kualitatif. Data kuantitatif dikumpulkan melalui kuesioner yang dirancang berdasarkan domain dan proses COBIT 2019, sementara data kualitatif diperoleh melalui wawancara mendalam dengan pemangku kepentingan dan analisis dokumen internal. Analisis data dilakukan dengan menggunakan statistik deskriptif untuk mengukur tingkat kematangan, gap analysis untuk mengidentifikasi kesenjangan, dan content analysis untuk menganalisis data kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kematangan tata kelola TI PT Energi Nusantara telah tercapai dengan nilai sebesar 4,21 dari nilai maksimal 4,65. Dari 40 objektif yang dinilai, terdapat 8 objektif yang telah mencapai tingkat kapabilitas sempurna, 21 objektif yang telah mencapai tingkat kapabilitas maksimal, dan 11 objektif yang belum mencapai tingkat kapabilitas maksimal. Penelitian ini memperkaya literatur tentang penerapan COBIT 2019 dalam konteks tata kelola TI di sektor pertambangan. Hasil penelitian ini dapat menjadi referensi bagi akademisi, peneliti, dan praktisi TI yang ingin mengembangkan strategi tata kelola TI yang lebih efektif dan efisien. Selain itu, rekomendasi strategis yang dihasilkan dapat diadopsi oleh perusahaan lain di industri sejenis untuk meningkatkan tata kelola TI mereka. Kata Kunci: Tata Kelola TI, COBIT 2019, Tingkat Kematangan, Analisis Kesenjangan
EVALUASI CELAH KEAMANAN DENGAN METODOLOGI VULNERABILITY ASSESSMENT SEBAGAI PENILAIAN TINGKAT KERENTANAN PADA DOMAIN UNUD.AC.ID Putra Q, DD Hassel; Ammarul Aziz, Ilham; Gresia Purba, Eginna; Made Wiharta, Dewa; Garnita Darmaputri, I Gusti Ayu
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/zphds762

Abstract

Keamanan website sangat penting bagi institusi pendidikan yang mengelola data sensitif. Universitas Udayana memiliki lebih dari 500 subdomain, tetapi belum dilakukan evaluasi keamanan menyeluruh. Penelitian ini menganalisis keamanan subdomain ee.unud.ac.id sebagai sampel menggunakan metode Vulnerability Assessment dengan teknik white box testing. Pengujian dilakukan dengan OWASP ZAP, Nessus, RapidScan, SQLMap dan Snort IDS, berdasarkan OWASP Top 10 dan CIA Triad. Hasilnya, ditemukan 27 ancaman dengan 3 High, 7 Medium, dan 11 Low, serta 24 alert dari Snort IDS, termasuk ancaman eksternal. Mitigasi yang disarankan meliputi peningkatan konfigurasi keamanan, firewall, dan pembaruan sistem. Implementasi Snort terbukti efektif dalam deteksi ancaman real-time, sementara analisis berbasis OWASP Top 10 dan CIA Triad memberikan panduan mitigasi yang jelas. Studi ini menegaskan pentingnya pengujian keamanan berkala untuk melindungi sistem akademik dari serangan siber. Kata kunci: Keamanan Website, Vulnerability Assessment, White Box Testing, OWASP ZAP, Nessus, Intrusion Detection System, Snort, CIA Triad, OWASP Top 10
Sistem E-Voting Berbasis Web Sebagai Inovasi Dalam Proses Pemilihan Ketua RT 01 RW13 Malaka Jaya Rasiban, Rasiban; Arpinda, Arpinda; Susanto, Hermawan; Adnan, Kemal
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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: 10.31539/3epdg417

Abstract

Pemilihan Ketua RT merupakan aktivitas penting dalam pengelolaan masyarakat, namun metode tradisional menggunakan kertas suara sering menghadapi kendala efisiensi, transparansi, dan partisipasi warga. Untuk mengatasi tantangan ini, kegiatan pengabdian kepada masyarakat bertujuan mengembangkan sistem e-voting berbasis web menggunakan framework Laravel dan PHPMyAdmin sebagai sistem manajemen basis data. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi, keandalan, dan transparansi dalam pemilihan Ketua RT 01 RW 13 Malaka Jaya. Metode pelaksanaan kegiatan melibatkan pendekatan rekayasa perangkat lunak dengan metode System Development Life Cycle (SDLC), yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Tahap analisis kebutuhan dilakukan melalui wawancara dengan warga dan pengurus RT untuk memastikan sistem memenuhi kebutuhan teknis dan fungsional. Perancangan sistem menggunakan Laravel sebagai backend, Blade Template Engine untuk frontend, dan MySQL melalui PHPMyAdmin untuk pengelolaan basis data. Implementasi teknologi melibatkan HTML5, CSS3, JavaScript, serta enkripsi bcrypt dan SSL untuk keamanan data. Pengujian dilakukan menggunakan metode black-box testing, melibatkan 50 warga sebagai simulasi. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa sistem e-voting berbasis Laravel dan PHPMyAdmin mampu mempercepat proses pemungutan dan perhitungan suara, meningkatkan partisipasi warga hingga 30%, serta memberikan keamanan data yang lebih baik dibandingkan metode tradisional. Sistem ini terbukti menjadi solusi yang efisien, aman, dan transparan dalam pemilihan Ketua RT, meningkatkan kepercayaan warga terhadap proses pemilu. Studi kasus ini memberikan kontribusi signifikan dalam mendorong adopsi teknologi digital dalam tata kelola masyarakat. Kata Kunci: Sistem, E-Voting, Inovasi, Pemilihan Ketua RT RW, Web-Based
DETEKSI PENYAKIT DAUN PADI MENGGUNAKAN DEEP LEARNING DENGAN ARSITEKTUR CNN Suciani, Ratih; Arya Anugra, Daru; Faisal, Edi
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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: 10.31539/9112kc41

Abstract

Padi merupakan komoditas pangan utama yang sangat penting bagi ketahanan pangan di Indonesia. Namun, serangan penyakit pada daun padi seperti Tungro, Blast, dan Blight dapat mengancam produktivitas secara signifikan. Identifikasi penyakit secara manual cenderung tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan, sehingga diperlukan solusi berbasis teknologi untuk deteksi yang cepat dan akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi penyakit daun padi menggunakan metode deep learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan terdiri dari 4.684 citra daun padi yang telah diklasifikasikan ke dalam tiga kategori penyakit. Proses preprocessing mencakup normalisasi citra, konversi warna, dan penyesuaian dimensi input. Arsitektur CNN yang digunakan mencakup tiga lapisan konvolusi dengan aktivasi ReLU, dua lapisan pooling, satu lapisan dense dengan dropout, dan satu output layer dengan aktivasi softmax untuk klasifikasi multikelas. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi hingga 99,57% dengan F1-score, precision, dan recall yang konsisten di atas 95% pada semua kelas. Konvergensi model stabil dan tidak menunjukkan gejala overfitting. Dengan hasil tersebut, sistem ini terbukti efektif dan dapat diandalkan sebagai alat bantu diagnosis penyakit daun padi secara otomatis. Implementasi teknologi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi deteksi dini penyakit dan membantu petani dalam pengambilan keputusan, sehingga mendukung praktik pertanian presisi yang berkelanjutan di Indonesia. Kata kunci: deteksi penyakit, daun padi, deep learning, CNN, klasifikasi citra
ANALISIS EFISIENSI GUDANG DENGAN MENGGUNAKAN MODEL DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) DI PT NUSA INDAH Nawakasari, Nawang; Hanoum, Syarifa; Salahudin, Muhammad Saad
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/jpv11f92

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efisiensi operasional gudang distribusi di PT Nusa Indah, sebuah perusahaan dalam industri Fast Moving Consumer Goods (FMCG), menggunakan pendekatan kuantitatif Data Envelopment Analysis (DEA) dengan model Technical Efficiency Variable Return to Scale (TE VRS) berorientasi output. Penilaian dilakukan terhadap 86 unit gudang (Decision Making Units - DMU) pada tahun 2024 berdasarkan empat variabel input Warehouse Damage, Deadstock 90 Hari, Durasi Picking, dan Truck Stay Duration serta dua variabel output yaitu Order Fulfillment Rate (OFR) dan Pcs per Mandays. Metode DEA digunakan untuk mengidentifikasi unit yang beroperasi secara efisien dan tidak efisien, serta memberikan dasar perbandingan melalui peer group dan target perbaikan untuk unit yang perlu ditingkatkan. Hasil analisis menunjukkan variasi signifikan dalam efisiensi antar unit: 16 dari 38 gudang di Jawa (gudang Caringin dengan skor terendah 0,8896) dan 17 dari 44 gudang di Sumatera (gudang Medan dengan skor terendah 0,7465) beroperasi efisien, sementara keempat gudang di Kalimantan seluruhnya efisien. Secara keseluruhan, peningkatan output Pcs per Mandays dan pengurangan input Truck Stay Duration diidentifikasi sebagai area dengan potensi perbaikan terbesar untuk mencapai efisiensi operasional. Temuan ini mengindikasikan perlunya strategi perbaikan operasional, alokasi sumber daya yang lebih optimal, dan memberikan kontribusi praktis dalam penyusunan kebijakan manajemen distribusi untuk penguatan daya saing perusahaan di industri FMCG Kata Kunci : Efisiensi, Data Envelopment Analysis (DEA), Supply Chain Management, Gudang, FMCG
Menggunakan Metode Machine Learning Untuk Klasifikasi Pneumonia dari Citra X-Ray: Studi Perbandingan Model Klasifikasi Akbar Sakti, Ichtiar
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/k02qcp32

Abstract

Pneumonia adalah penyakit pernapasan yang masih menjadi salah satu penyebab kematian teratas, terutama di negara-negara terbelakang. Diagnosis dini sangat penting, tetapi interpretasi manusia terhadap gambar rontgen dada menghadirkan kesulitan, terutama di daerah dengan tenaga medis yang minim. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji efektivitas beberapa algoritma pembelajaran mesin untuk mengkategorikan gambar rontgen dada menjadi dua kategori: pneumonia dan normal. Kumpulan data diperoleh dari Kaggle dan kemudian diproses terlebih dahulu dan diekstraksi fitur menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP), dan Gabor Filters. Enam metode pembelajaran mesin diuji: SVM, Regresi Logistik, K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest, Decision Tree, dan Naive Bayes. Kinerja dievaluasi menggunakan kriteria seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, dan ROC-AUC. Hasilnya menunjukkan bahwa SVM dan Regresi Logistik memiliki akurasi terbesar (97% dengan AUC 1,00). KNN dan Random Forest menyusul dengan akurasi masing-masing 96% dan 94%. Sebagai perbandingan, Decision Tree dan Naive Bayes kurang berhasil. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma pembelajaran mesin berdasarkan ekstraksi fitur buatan tangan dapat menjadi alat yang efisien dan akurat untuk mendeteksi pneumonia secara otomatis dari gambar rontgen dada, terutama di lingkungan layanan kesehatan dengan akses terbatas ke teknologi modern. Kata Kunci: Ekstraksi Fitur, Klasifikasi Gambar, Pembelajaran Mesin, Pneumonia, Sinar-X
ANALISIS SENTIMEN BERDASARKAN ULASAN GOOGLE PLAY STORE PADA APLIKASI DANA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Putra Alva, Ilyasa Garuda; Zuliarso, Eri
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/jyssxh48

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen dari ulasan pengguna terhadap alikasi DANA yang diperoleh dari Google Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui teknik web crawling dan diproses melalui tahapan preprocessing seperti case folding, tokenisasi, filtering, stopword removal, dan stemming. Ulasan kemudian dikonversi menjadi representasi numerik menggunakan metode TF-IDF dan diklasifikasikan ke dalam dua kategori sentimen: positif dan negatif. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM memberikan performa klasifikasi yang tinggi dengan nilai accuracy sebesar 88,5%, precision 90,2%, recall 95,1%, dan F1-score 92,5%. Visualisasi hasil dilakukan melalui hitogram distribusi sentimen dan WordCloud untuk menampilkan kata-kata dominan. Penelitian ini memberikan wawasan terhadap persepsi pengguna serta dapat dijadikan dasar pengembangan layanan aplikasi DANA. Kata Kunci: Analisis Sentimen, DANA, Support Vector Machine, TF-IDF, Ulasan Pengguna.
IMPLEMENTASI MIKROKONTROLER ESP32 UNTUK KONTROL BERBASIS PENGENALAN SUARA DAN CAHAYA DALAM SISTEM SMART HOME Sri Surani, Berliyan; Dharmawan, Alexander; Asa Bakti, Cristeddy
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): 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/p8btq662

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi mikrokontroler ESP32 dalam sistem Smart Home untuk kontrol perangkat lampu dan kipas berbasis pengenalan suara dan sensor cahaya. Sistem dirancang agar dapat mengatur pencahayaan secara otomatis berdasarkan intensitas cahaya lingkungan menggunakan sensor LDR, serta menerima perintah suara melalui Google Assistant yang terhubung dengan IFTTT dan Adafruit IO. Metode yang digunakan meliputi perancangan perangkat keras, pemrograman mikrokontroler dengan Arduino IDE, integrasi layanan cloud, serta pengujian sistem pada miniatur rumah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem merespons perintah suara dengan rata-rata waktu 1,9 detik dan mampu membaca intensitas cahaya secara akurat setiap 2 detik. Sistem juga mendukung fitur override manual untuk mencegah penyalaan otomatis jika perangkat telah dimatikan oleh pengguna. Dengan demikian, sistem berhasil menggabungkan kontrol otomatis dan manual secara fleksibel dalam satu ekosistem Smart Home berbasis Internt of Things (IoT).   Kata Kunci: Smart Home, ESP32, Google Assistant, Sensor LDR, Internet of Things, IFTTT, Adafruit IO

Page 1 of 4 | Total Record : 32

 1   2   3   4 

Filter by Year

2025 2025


Reset
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