cover
Contact Name
Rochmat Aldy Purnomo
Contact Email
purnomo@umpo.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
multitek@umpo.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. ponorogo,
Jawa timur
INDONESIA
Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah
ISSN : 19076223     EISSN : 25793497     DOI : -
Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah is a journal published by the Technic Faculty, Universitas Muhammadiyah Ponorogo (Unmuh Ponorogo) in collaboration with Universitas Muhammadiyah Ponorogo Research and Community Service. Published twice a year (June and Desember), contains six to ten articles and receive articles in the field of technic review studies with research methodologies that meet the standards set for publication. Manuscript articles can come from researchers, academics, practitioners, and other technic observers who are interested in research in the field of tehnic.
Arjuna Subject : -
Articles 190 Documents
PERANCANGAN SISTEM SURAT MENYURAT BERBASIS WEBSITE Karaman, Jamilah
MULTITEK INDONESIA Vol 17 No 2 (2023): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v17i2.10084

Abstract

Perancangan sistem administrasi desa untuk meningkatkan dalam pengelolaan data dan pelayanan public di Tingkat desa. Sistem ini dirancang untuk mendukung administrasi desa, data penduduk, percatatan peristiwa penting (seperti kematian, kelahiran dan pernikahan) serta pengelolaan surat-menyurat. Pengelolaan data kependudukan di desa ini masih belum memaksimalkan penggunaan teknologi informasi untuk pengelolaannya,  sehingga masih terdapat beberapa kekurangan dan kendala yang dihadapi. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem informasi yang dapat digunakan untuk mengelola data tersebut. Metode yang digunakan untuk perancangan sistem administrasi adalah dengan berbasis website. Dengan adanya perancangan sistem administrasi ini dapat memudahkan pengelolaan data kependudukan. 
KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT DAUN JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN EFFCIENTNET Kusumastuti, Rajnapramitha; Dwi Putra, Tommy; Zulfahmi Yudam, Zaky
MULTITEK INDONESIA Vol 17 No 2 (2023): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v17i2.10085

Abstract

Tanaman jagung termasuk jenis makanan pokok dengan jumlah konsumsi tinggi sebagai makanan pokok yang ada di Indonesia. Dengan jumlah konsumsi yang tinggi, maka produksi tanaman jagung juga memiliki tingkat tanam yang juga tinggi. Untuk mengidentifikasi jenis penyakit daun dalam skala tanam yang besar tidak mudah dilakukan dengan cara manual karena membutuhkan ketelitian dan memakan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengindentifikasi penyakit daun jagung menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur effcientNetB1, effcientNetB2, dan efficienetNetB3. Penelitian menggunakan dataset sebanyak 4118 citra dengan ukuran 260 x 260 dan membagi dataset dengan persentase data pelatihan sebesar 80% dengan 10% data uji dan 10% data validasi. Hasil pengujian menunjukan arsitektur dari efficienNet memiliki nilai akurasi yang tinggi sebesar 97.77%.
APLIKASI PEMBELAJARAN NAHWU SHARAF BERBASIS MOBILE hindarto, hindarto
MULTITEK INDONESIA Vol 19 No 1 (2025): Juli
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v19i1.10560

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa perubahan yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam bidang pendidikan. Salah satu tantangan utama dalam mempelajari bahasa Arab adalah menguasai Nahwu dan Sharaf yang merupakan cabang penting tata bahasa Arab. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi mobile yang dirancang khusus untuk memudahkan pembelajaran Nahwu dan Sharaf bagi masyarakat umum.Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan metode Research and Development (R&D) yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan evaluasi. Fitur utama aplikasi meliputi materi pembelajaran untuk mengukur pemahaman pengguna. Selain itu, aplikasi ini dilengkapi dengan fitur pengingat pembelajaran dan pelacakan kemajuan untuk membantu pengguna dalam proses belajar mandiri.Hasil uji coba menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam meningkatkan pemahaman dan keterampilan seseorang dalam Nahwu dan Sharaf. Aplikasi ini juga mendapat respon positif dari pengguna yang merasa bahwa metode pembelajaran yang disajikan lebih menarik dan interaktif dibandingkan metode konvensional. Dengan demikian, diharapkan aplikasi ini dapat menjadi solusi alternatif yang efektif dalam pembelajaran Nahwu dan Sharaf, serta dapat diterapkan secara luas di berbagai lembaga.
OPTIMIZING SENTIMENT ANALYSIS FOR USABILITY TESTING: ENHANCING SVM ACCURACY THROUGH KERNEL SELECTION AND TUNING METHODS Basri, Hasan
MULTITEK INDONESIA Vol 18 No 2 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v18i2.10615

Abstract

With over 2.4 million apps on the Google Play Store by 2023, app developers face increasing demands to ensure high usability quality to remain competitive. Traditional usability testing methods, including heuristic evaluations and user questionnaires, are often limited by high costs, time constraints, and lack of real-world context. Sentiment analysis presents an alternative approach, leveraging user reviews as a resource for usability insights. This research applies Support Vector Machine (SVM) for sentiment analysis and usability testing on Google Play Store reviews, focusing on five usability criteria. Data collection yielded 2,000 reviews from a banking app, with two annotators conducting multi-label labeling for both sentiment and usability criteria. Through a series of experiments, the Linear Kernel in SVM demonstrated the highest performance, achieving 70.50% accuracy, an F1 Score of 0.8618, and a Hamming Loss of 0.0783. Grid Search was employed to optimize the C parameter for the linear kernel, revealing an optimal C value of 0.01, which resulted in an improved accuracy of 75.20%, F1 Score of 0.8775, and Hamming Loss of 0.0686. Experiments with values above or below 0.01 showed decreased accuracy, underscoring the importance of a balanced C value to enhance model generalization and avoid overfitting. These findings suggest that sentiment analysis via SVM can effectively capture usability feedback from user reviews, providing a scalable, data-driven solution for app usability assessment. This study is part of the Machine Learning for Software Engineering (ML4SE) domain, where machine learning techniques are applied to enhance software engineering practices, specifically in optimizing usability assessment through automated analysis of user feedback.
PENGGUNAAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI CUACA DENGAN DATA RECORD Verian Dwi Saputra, Rezano; Tsaqila, Siti Lathifah; Widaningrum, Ida; Karaman, Jamilah
MULTITEK INDONESIA Vol 18 No 2 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v18i2.11092

Abstract

Desa Plancungan, Kecamatan Slahung, Kabupaten Ponorogo, merupakan penghasil tembakau,  salah satu produk pertanian yang berperan penting dalam mendukung mata pencaharian,  pertumbuhan ekonomi, dan penyerapan tenaga kerja. Di desa ini, petani membudidayakan  tembakau rajangan, termasuk tembakau Virginia. Namun, proses penjemuran tembakau yang  dilakukan di ruang terbuka selama dua hingga tiga hari sangat bergantung pada kondisi cuaca  yang tidak menentu, yang sering kali memengaruhi kualitas hasil panen. Untuk mengatasi  tantangan tersebut, penelitian ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) guna  memprediksi cuaca di Desa Plancungan. Data cuaca dikumpulkan menggunakan alat  mikrokontroler yang dipasang di lokasi, yang merekam tiga parameter utama: suhu,  kelembapan, dan tekanan udara. Dari total 10.000 data yang diperoleh, sebanyak 2.500 data  digunakan untuk pelatihan dan pengujian algoritma. Hasil penelitian berupa prediksi cuaca—hujan, cerah, atau berawan—ditampilkan dalam bentuk halaman web. Informasi ini memungkinkan petani mendapatkan gambaran kondisi cuaca lebih awal, sehingga mereka dapat merencanakan langkah antisipasi untuk menjaga kualitas hasil panen dan mengoptimalkan  proses penjemuran tembakau di tengah tantangan cuaca yang berubah- ubah.
PENERAPAN MODEL RAPID APPLICATION DEVELOPMENT DALAM PERANCANGAN APLIKASI MONITORING BAHAN BAKU PRODUKSI Atma, Yeyen Dwi; Insan, Pramudya Prima; Idris, Nasruddin Bin
MULTITEK INDONESIA Vol 19 No 1 (2025): Juli
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v19i1.11209

Abstract

Kualitas produk ini sangat bergantung pada kualitas bahan baku yang digunakan dalam proses produksi. Bahwa UMKM bidang usaha kuliner catering perlu memperhatikan dengan serius aspek ini untuk tetap bersaing di pasar yang semakin ketat. Dalam pengembangan sistem pengelolaan dan monitoring bahan baku makanan, model Rapid Application Development (RAD) dapat menjadi pendekatan yang efektif. RAD adalah suatu metodologi pengembangan perangkat lunak yang memungkinkan pengembang untuk menciptakan prototipe aplikasi/sistem dengan cepat dan iteratif, dengan melibatkan pengguna secara aktif. Model RAD dapat menjadi pendekatan yang efektif dalam mempercepat pengembangan dan implementasi sistem pengelolaan dan monitoring bahan baku makanan di UMKM. Hasil penelitian sebuah aplikasi menggunakan menerapkan model Rapid Application Development menghasilkan sistem monitoring persediaan bahan baku produksi untuk UMKM bidang usaha catering. Tahapan-tahapan metode yang diselesaikan telah berhasil membuat dan di implementasikan menggunakan data contoh (dummy) untuk sementara naum tetap berdasarkan hasil metode pengumpulan data dari sebuah perusahaan UMKM yang bergerak di bidang catering. Sehingga pengujian fitur dan proses bisnis dari aplikasi yakni monitoring pada UMKM tersebut tidak jauh berbeda atau yang bersifat data umum dari usaha tersebut, diantaranya user proses monitoring, proses Pre-0rder (PO) dari costumer dan pegawai gudang dapat mengetahui stok bahan baku berdasarkan laporan hasil stok bahan baku produksi di UMKM bidang usaha catering.
ANALISIS SENTIMEN BERDASARKAN KOMENTAR PUBLIK TERHADAP SITUS BELANJA ONLINE PADA FACEBOOK (STUDI KASUS: AKUN FACEBOOK OFFICIAL SHOPEE, LAZADA DAN TOKOPEDIA) Prasetya, Angga Hadi; Buntoro, Ghulam Asrofi; Astuti, Indah Puji
MULTITEK INDONESIA Vol 18 No 2 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v18i2.11814

Abstract

Online shopping is the process of buying goods and services from merchants that are sold or presented on theinternet. Consumers can visit online shopping sites from home or the office comfortably while sitting in front ofa computer or smartphone. As many as 43% agree that social media is a tool to meet the need for knowledge inthe form of product reviews and forum reviews to help make purchasing decisions. Product reviews and forumreviews are conveyed through comments on social media containing complaints, praise, or views on products orservices from an online shopping site. In Indonesia, there are several e-commerce sites used by consumers. Inthis case, the author only emphasizes the three e-commerce sites, namely Shopee, Tokopedia, and Lazada. Theauthor decided to choose these three sites as research objects because there are many reviews on the three sites,especially on Facebook social media, and to find out the general picture of the perception of Indonesian peoplewho use Facebook towards online shopping sites Lazada, Shopee, and Tokopedia. This analysis provides resultsthat the sentiment of these three online stores tends to get positive sentiment based on comments on Facebooksocial media.
PENGARUH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PROSES DETEKSI PENYAKIT PADA DAUN TOMAT Renaldy, Aldi; Litanianda, Yovi; Zulkarnain, Ismail Abdurrazzaq
MULTITEK INDONESIA Vol 18 No 2 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v18i2.11816

Abstract

Tomato plants are one of the plants that are often planted by farmers and are the main food requirement insociety. Tomato cultivation is often faced with disease problems that can attack the leaves, stems and fruit.However, many farmers often face difficulties in overcoming this problem. To solve this problem, researcherswill use a web-based system that is able to classify images of tomato leaves. The system will process the imagefirst before training the CNN model. The resulting model will be used to classify images entered through thewebsite. Apart from that, this design also has several useful benefits. The results of the analysis of the modelshow that there are challenges in distinguishing the characteristics of diseases in tomato plants, so that thedevelopment of the CNN model experiences difficulties. Despite these difficulties, the CNN algorithm providesan accuracy score of 0.9091. This number reflects the model's level of accuracy in classifying images into thecorrect categories. From these results, it can be concluded that disease detection in tomato plants using theCNN algorithm requires special effort and attention, especially in collecting representative datasets andmodeling optimal CNN architecture. A deeper understanding of the characteristics of diseases in tomato plantsalso needs to be considered to increase the accuracy of model predictions. Although there is still room forimprovement, these results provide a basis for continuing to develop and improve disease detection models intomato plants using CNN approaches.
APPLICATION OF THE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL TO CHAT GPT TO MEASURE THE CRITICAL THINKING POWER OF UIN SUNAN AMPEL SURABAYA STUDENTS Fadholi, M. Annur Fuad
MULTITEK INDONESIA Vol 19 No 1 (2025): Juli
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v19i1.12209

Abstract

Advances in artificial intelligence (AI) have made a big impact in the field of education, one of which is through the use of ChatGPT from OpenAI. This technology has the potential to improve the learning process, but also poses risks such as plagiarism and reduced student accountability. This study aims to determine the effect of ChatGPT on critical thinking and decision-making skills by students in their daily learning on campus. The method used is quantitative method by distributing questionnaires to active undergraduate students of UIN Sunan Ampel Surabaya using purposive random sampling technique. Data analysis was carried out using the SEM method using a tool to process data, namely SmartPLS V4 and the Technology Acceptance Model (TAM) theory. The results showed that the use of ChatGPT had a positive effect on increasing critical thinking, with the mediating variable of Decision Making and the variables of Actual Use, Behavioral Intention to Use, Perceived Usefulness, and Perceived Ease of Use as the determining factors. The results of this study are expected to contribute to understanding student behavior related to the use of ChatGPT and its impact on scientific reasoning and decision making.
Pengembangan Sistem Manajemen Pelatihan Berbasis Web dengan Pendekatan Design Thinking untuk Meningkatkan Efisiensi Administrasi di BPSDM Provinsi Maluku ahmad, muhammad sabri; mamonto, arifandi mario
MULTITEK INDONESIA Vol 19 No 1 (2025): Juli
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/mtkind.v19i1.12241

Abstract

Administrasi pelatihan ASN di lingkungan BPSDM Provinsi Maluku Utara masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan inefisiensi dalam pengelolaan data peserta, proses pendaftaran, dan dokumentasi hasil pelatihan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem manajemen pelatihan berbasis web menggunakan pendekatan Design Thinking. Metodologi ini melibatkan lima tahap utama: Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test, yang secara partisipatif melibatkan pengguna akhir sebagai sumber kebutuhan sistem. Hasil implementasi sistem menunjukkan peningkatan efisiensi signifikan, yaitu waktu administrasi berkurang hingga 50% dibanding metode konvensional. Sistem ini juga mampu meningkatkan akurasi pelaporan data pelatihan serta memfasilitasi pelacakan peserta dan program secara real-time. Evaluasi dilakukan melalui pengujian sistem menggunakan metode blackbox dan wawancara pengguna, yang menunjukkan tingkat epuasan tinggi pada aspek antarmuka dan fungsionalitas. Sistem ini tidak hanya mendukung prinsip transformasi digital pemerintahan, tetapi juga dapat diadopsi sebagai model aplikasi pada instansi pelatihan lainnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan Design Thinking mampu menciptakan solusi digital yang relevan, adaptif, dan berpusat pada pengguna. Kata kunci: