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 765 Documents
 73   74   75   76   77 
PERBANDINGAN APRIORI DAN FP-GROWTH DALAM PEMBUATAN ATURAN ASOSIASI PEMBELIAN PRODUK BAKERY BERBASIS CRISP-DM Vivian, Vivian; Jong, Jek Siang; Santoso, Halim Budi
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) Apriyanto, Muhammad
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 Dani Pradana, Angga; Mariana, Novita
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 Dorthea Fiay, Helena; Pakereng M, Magdalena A. Ineke
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 Ferry Alvino, Calvin; G. Mayopu, Richard
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 77 of 77 | Total Record : 765

 73   74   75   76   77 

Filter by Year

2018 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