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 14 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science" : 14 Documents clear
RANCANG BANGUN APLIKASI PEMESANAN MENU BEBASIS ANDROID DENGAN INTEGRASI LAPORAN KEUANGAN UMKM (STUDI KASUS: WARUNG SOTO AYAM PAK NO) Achmad Rafi; Jeffri Alfa Razaq
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/ynfxhx16

Abstract

Seringkali, usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di bidang kuliner menghadapi sejumlah masalah karena kesulitan dalam mencatat transaksi dan menyusun laporan keuangan yang masih dilakukan secara manual. Hal ini dapat mengakibatkan berbagai isu, termasuk ketidakjelasan, keterlambatan, dan rendahnya tingkat akurasi dalam laporan keuangan perusahaan. Dengan memanfaatkan pemrograman Java di Android Studio, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi pemesanan menu berbasis Android yang terintegrasi dengan laporan keuangan dasar, bertujuan untuk membantu Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam menjalani kegiatan operasional sehari-hari. Dikembangkan dengan memanfaatkan metode agile (Scrum) serta menggunakan basis data SQLite, aplikasi ini memiliki sejumlah fitur utama, antara lain pengelolaan daftar menu, konsumsi internal dan pemesanan takeaway, pencatatan transaksi melalui QRIS, serta pengumpulan laporan penjualan. Hal ini memungkinkan pelacakan pendapatan dan pengeluaran untuk menganalisis omset dari penjualan. Sistem ini telah diujicobakan untuk memastikan fungsinya, dan penilaian penggunaannya dilaksanakan menggunakan Skala Kegunaan Sistem (SUS). Hasil pelaksanaan menunjukkan bahwa kinerja aplikasi secara keseluruhan sesuai dengan ekspektasi dan memperoleh skor SUS rata-rata 822.5, yang mengategorikannya dalam kategori "baik" sehingga aplikasi ini memberikan manfaat bagi UMKM dalam meningkatkan efisiensi proses pemesanan, menghasilkan laporan keuangan yang tepat waktu dan akurat, serta mengetahui posisi pendapatan dari usaha warung soto tersebut, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi kesalahan input yang mungkin berdampak pada hal tersebut. Kata Kunci:  Android, Java, UMKM, Pemesanan Menu, Laporan Keuangan, SUS
PERANCANGAN BANGUN SISTEM INFORMASI JASA KECANTIKAN BERBASIS WEB PADA ANNISAVY Dea Amelia Putri; Hari Murti; Sulastri Sulastri
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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: 10.31539/77h0tp19

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi jasa kecantikan berbasis web pada Annisavy guna mempermudah proses pemesanan layanan, pengelolaan data pelanggan, serta peningkatan efisiensi operasional usaha. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memfasilitasi proses pemesanan layanan secara daring, menampilkan jadwal layanan secara real-time, serta menghasilkan laporan transaksi secara otomatis. Pengujian sistem dilakukan untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan menunjukkan hasil yang sesuai harapan. Penerapan sistem ini dapat meningkatkan efektivitas pelayanan, ketepatan pengelolaan data, dan kemudahan akses bagi pelanggan maupun pihak pengelola usaha. Dengan demikian, sistem informasi jasa kecantikan berbasis web ini dapat menjadi solusi digital yang efektif untuk mendukung transformasi layanan pada usaha Annisavy. Kata Kunci: Sistem Informasi, Jasa Kecantikan, Layanan
SISTEM MONITORING DAN ESTIMASI LAMA WAKTU KUNJUNGAN PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO BERBASIS DEEP LEARNING (STUDI KASUS: JARAK COFFEE & EATERY) Melly Anggraini; Veronica Lusiana
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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: 10.31539/1jt60018

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Computer Vision telah memberikan dampak signifikan terhadap sistem monitoring. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring dan estimasi lama waktu kunjungan pelanggan menggunakan algoritma YOLO berbasis deep learning di Jarak Coffee & Eatery. Permasalahan utama adalah kurangnya efektivitas metode monitoring manual dalam mengelola data kunjungan pelanggan yang menyebabkan kesulitan mendapatkan informasi akurat mengenai durasi kunjungan. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma YOLO untuk mendeteksi dan melacak pelanggan secara real-time serta mengembangkan sistem yang mampu menghitung durasi kunjungan secara otomatis. Menggunakan metode Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi menggunakan YOLOv11 dan BoT-SORT, serta pengujian. Hasil model YOLOv11 mencapai performa sangat baik dengan mAP@0.5 sebesar 96,5%, precision 93,4%, dan recall 93,4%, serta mampu menghitung durasi kunjungan dengan threshold minimal 30 detik untuk memfilter false positive. Sistem menghasilkan output visualisasi real-time dan log CSV yang dapat digunakan untuk analisis durasi kunjungan dan optimalisasi operasional. Kata Kunci: Algoritma YOLO, Deep Learning, Computer Vision, Object Detection, Durasi Kunjungan Pelanggan
SISTEM DETEKSI KETERSEDIAAN KURSI BERBASIS DEEP LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO UNTUK MONITORING KETERSEDIAAN TEMPAT DUDUK (STUDI KASUS: JARAK COFFEE & EATERY) Afian Ibnu Yuwono; Veronica Lusiana
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/vd3jrx22

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) khususnya dalam bidang computer vision memungkinkan pengembangan sistem untuk memantau ketersediaan tempat duduk secara otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi ketersediaan kursi berbasis deep learning menggunakan algoritma YOLOv11 untuk memonitor ketersediaan tempat duduk di JARAK COFFEE & EATERY. Permasalahan yang diangkat adalah belum adanya sistem pemantauan real-time yang dapat memberikan informasi akurat mengenai kursi kosong, yang dapat berdampak pada penurunan efisiensi pelayanan dan kepuasan pelanggan. Tujuan penelitian adalah membuat model deteksi yang dapat mengenali objek "kursi" dan "orang", mengimplementasikan logika analisis hubungan spasial berbasis Intersection over Union (IoU) untuk menentukan status keterisian kursi, serta membangun prototipe sistem yang memproses dataset video rekaman cctv. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall, dimulai dari pengumpulan data video, pelabelan dataset, pelatihan model YOLOv11, hingga implementasi dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan model yang dikembangkan memiliki kinerja yang baik dengan nilai mean Average Precision (mAP@0.5) sebesar 95,7%. Sistem berhasil mendeteksi objek dan menghitung kursi tersedia secara real-time dengan memanfaatkan logika IoU, meskipun performa dapat dipengaruhi oleh faktor seperti pencahayaan dan oklusi antar objek.  Kata Kunci: algoritma YOLO, Ketersediaan Kursi, Object Detection, Intersection Over Union
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI MANAJEMEN BERBASIS ODOO DI LKP JJC ENGLISH COURSE UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS ADMINISTRASI: PENDEKATAN METODE WATERFALL Rosi Wijayanto; Agus Prasetyo Utomo
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/e78w7033

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem informasi manajemen berbasis digital dengan Odoo Studio pada LKP JJC English Course guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan administrasi. LKP JJC English Course, yang berdiri tahun 2022, menghadapi kendala dalam pencatatan data peserta, penjadwalan, penggajian, dan pengelolaan keuangan karena proses masih dilakukan secara manual. Kondisi ini menyebabkan tingginya risiko kesalahan dan keterbatasan akses data secara real-time. Melalui penerapan sistem berbasis Odoo, seluruh aktivitas administrasi dapat terintegrasi secara digital sehingga meningkatkan akurasi data. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, yaitu model pengembangan perangkat lunak yang bersifat berurutan, setiap tahapan harus diselesaikan terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke tahapan berikutnya. Hasil uji coba menunjukkan bahwa waktu input data menurun secara signifikan dari rata-rata 10 menit menjadi 3 menit, tingkat kesalahan pencatatan juga berkurang dari sebelumnya 20% menjadi 2% setelah sistem diterapkan, menunjukkan peningkatan keakuratan sebesar 90%. Pengguna menyatakan sistem mudah dioperasikan dan membantu pelaksanaan tugas harian. Kata Kunci: Sistem Informasi Manajemen, Transformasi Digital, Lembaga Kursus Bahasa Inggris.
PERBANDINGAN APRIORI DAN FP-GROWTH DALAM PEMBUATAN ATURAN ASOSIASI PEMBELIAN PRODUK BAKERY BERBASIS CRISP-DM Vivian Vivian; Jek Siang Jong; Halim Budi Santoso
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/qdvqa169

Abstract

Penelitian ini membandingkan performa algoritma Apriori dan FP-Growth dalam mengekstraksi aturan asosiasi dari dataset transaksi penjualan bakery dari Kaggle yang terdiri atas 2.654 transaksi dan 23 jenis produk. Perbandingan meliputi jumlah frequent itemset, jumlah aturan asosiasi, nilai rata-rata support, confidence, dan lift, serta waktu eksekusi algoritma. Seluruh proses analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak Python dengan pustaka pandas dan mlxtend pada lingkungan komputasi yang identik. Data diproses menggunakan one-hot encoding dan dianalisis dengan parameter minimum support sebesar 5% dan minimum confidence sebesar 50%. Hasil percobaan menunjukkan bahwa kedua algoritma menghasilkan 43 frequent itemset dan 18 aturan asosiasi yang identik, dengan rata-rata support sebesar 0.1319, rata-rata confidence sebesar 0.7454, dan rata-rata lift sebesar 1.0876. Waktu eksekusi Apriori tercatat sekitar 0.00379 detik, sedangkan FP-Growth sekitar 0.00397 detik. Temuan ini menunjukkan bahwa pada dataset yang dianalisis, kedua algoritma memiliki kinerja yang setara dalam kualitas aturan asosiasi, dengan perbedaan waktu eksekusi yang relatif kecil Kata Kunci: CRISP-DM, Market Basket Analysis, Apriori, FP-Growth, Aturan Asosiasi, Bakery
ANALISIS PENGALAMAN PENGGUNA E-COMMERCE PADA APLIKASI SHOPEE DENGAN METODE USER EXPERIENCE QUSTIONNAIRE (UEQ) Muhammad Apriyanto
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/ybzqqc52

Abstract

Pengalaman pengguna (user experience) menjadi salah satu cara untuk mengevaluasi karakteristik dari pengguna. Pengguna berpengaruh besar untuk dapat memajukan partumbuhan teknologi informasi dan komunikasi. Teknologi di tuntut secara cepat untuk dapat beradaptasi terhadap cara pandang dan cara hidup manusia konsep dari User Experience Questionnaire (UEQ) merupakan  metode yang dilakukan dengan cara melalui pendekatan dari nilai yang dikumpulkan untuk dapat menjadi dasar pengalaman pengguna (user experience). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengalaman pengguna (user experience) aplikasi Shopee menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ). Data dikumpulkan melalui kuesioner yang terdiri dari 26 pertanyaan yang mencakup aspek kegunaan dan pengalaman pengguna. Analisis dilakukan terhadap 213 responden, dan data yang dikumpulkan diolah untuk mendapatkan nilai mean, varian, dan simpangan baku. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Shopee mendapatkan nilai impresi positif pada aspek daya Tarik, efisiensi, ketepatan, kebaruan, dan stimulasi. Namun, pada aspek kejelasan masih memiliki nilai evaluasi netral. Dalam standat set benchmark, aspek kejelasan mendapatkan nilai rata-rata lebih rendah dibandingkan aspek lainnya. Kata Kunci: Pengalaman pengguna, Shopee, e-commerce, Kuisinoner pengalaman pengguna
PENGEMBANGAN APLIKASI PRESENSI KEGIATAN BERBASIS FLUTTER DAN LARAVEL Angga Dani Pradana; Novita Mariana
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/rx9x8p09

Abstract

Presensi kegiatan merupakan bagian penting dalam administrasi pemerintahan sebagai dokumentasi kehadiran pegawai pada berbagai aktivitas resmi. Di Dinas Komunikasi dan Informatika Provinsi Jawa Tengah, proses presensi kegiatan yang masih dilakukan secara manual menimbulkan beberapa permasalahan, antara lain risiko kehilangan data, potensi kecurangan, serta keterlambatan dalam proses rekapitulasi dan pelaporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi aplikasi presensi kegiatan berbasis web menggunakan Flutter sebagai kerangka kerja antarmuka pengguna dan Laravel sebagai kerangka kerja backend. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan penerapan. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi administrasi, mempercepat proses pencatatan kehadiran, serta menghasilkan data presensi yang akurat dan terintegrasi secara real-time. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat mendukung digitalisasi layanan internal pemerintahan. Kata Kunci: Presensi Kegiatan, Flutter, Laravel, Sistem Informasi, Pemerintahan
ANALISIS KEAMANAN JARINGAN WIFI DAN CCTV MENGGUNAKAN ZENMAP SEBAGAI NETWORK VULNERABILITY SCANNER Helena Dorthea Fiay; Magdalena A. Ineke Pakereng M
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/dr1nrv25

Abstract

 Penelitian ini membahas analisis keamanan jaringan WiFi dan sistem CCTV berbasis IP dengan memanfaatkan Zenmap sebagai antarmuka grafis dari Nmap. Latar belakang penelitian berangkat dari meningkatnya penggunaan perangkat Internet of Things (IoT) yang sering kali memiliki konfigurasi keamanan lemah, seperti penggunaan kata sandi bawaan, enkripsi rendah, serta firmware yang tidak diperbarui. Melalui metode vulnerability assessment, penelitian ini melakukan pemindaian jaringan untuk mengidentifikasi host aktif, port terbuka, layanan yang berjalan, serta potensi kerentanan pada perangkat WiFi dan CCTV di Studio Pemrograman S-Code Salatiga. Hasil pemindaian menunjukkan adanya port berisiko yang terbuka serta layanan yang rentan terhadap eksploitasi. Analisis dilakukan secara deskriptif- kualitatif dengan menilai tingkat risiko dan memberikan rekomendasi mitigasi, seperti pembaruan firmware, penggantian kredensial default, penerapan WPA3, serta segmentasi jaringan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan praktis bagi administrator jaringan maupun organisasi lain dalam meningkatkan keamanan infrastruktur berbasis IoT. Kata Kunci: Keamanan Jaringan, WiFi, CCTV/IP Camera, Zenmap / Nmap, Vulnerability Assessment
DETEKSI OBJEK BERBASIS WEB SECARA REAL-TIME DENGAN UMPAN BALIK SUARA UNTUK PENYANDANG TUNANETRA Calvin Ferry Alvino; Richard G. Mayopu
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): 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/fvxz2h77

Abstract

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) membuka peluang baru dalam pengembangan teknologi asistif bagi penyandang tunanetra. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi objek berbasis web secara real-time yang dilengkapi dengan umpan balik suara untuk meningkatkan kesadaran lingkungan pengguna. Aplikasi dikembangkan menggunakan React.js dan TensorFlow.js dengan model COCO-SSD yang berjalan sepenuhnya di sisi klien tanpa memerlukan perangkat keras tambahan. Estimasi jarak dilakukan menggunakan pendekatan berbasis bounding box, sedangkan keluaran suara dihasilkan melalui Web Speech API. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian fungsional dan pengukuran performa, meliputi frame rate, latensi respons, serta tingkat kepercayaan deteksi sebagai indikator kepastian model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai 15–30 FPS, tingkat kepercayaan deteksi 70–95%, serta latensi suara 150–300 milidetik. Kontribusi utama penelitian ini adalah integrasi deteksi objek, estimasi jarak, dan umpan balik suara dalam aplikasi web ringan tanpa instalasi. Kata Kunci: Deteksi Objek, TensorFlow.js, React.js, Aksesibilitas, Tunanetra

Page 1 of 2 | Total Record : 14

 1   2 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 1 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science 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