cover
Contact Name
Wagino
Contact Email
ginouniska@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
ginouniska@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota banjarmasin,
Kalimantan selatan
INDONESIA
Technologia: Jurnal Ilmiah
ISSN : 20866917     EISSN : 26568047     DOI : -
Core Subject : Science,
Technologia: Jurnal Ilmiah adalah wadah informasi, hasil penelitian, dan tulisan terkait bidang Teknik Informatika dan Sistem Informasi yang dikelola oleh Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari. Frekuensi terbitan pada jurnal ini 4 kali dalam setahun yaitu pada bulan Januari, April, Juli, dan Oktober.
Arjuna Subject : -
Articles 585 Documents
DETEKSI PLAGIARISME TINGKAT KEMIRIPAN JUDUL SKRIPSI DENGAN ALGORITMA WINNOWING Nur Alamsyah
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 8, No 4 (2017): TECHNOLOGIA
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (378.849 KB) | DOI: 10.31602/tji.v8i4.1119

Abstract

Untuk menentukan kemiripan teks judul skripsi yang di ajukan dengan judul-judul skripsi yang telah ada sebelumnya maka diperlukan penerapan suatu algoritma untuk menentukan kemiripan teks, salah satunya algoritma untuk menentukan kemiripan teks ialah algoritma Winnowing. Algoritma   Winnowing   adalah   sebuah   cara   yang   digunakan   untuk   mendeteksi   kesamaan kata/kalimat  (common  subsequence)  dalam  dua  atau  lebih  teks  yang  dibandingkan.  Dua  teks diketahui memiliki kesamaan kata/kalimat apabila di dalam dokumen tersebut dijumpai fingerprint, fingerprint inilah yang akan dijadikan dasar pembanding antara teks, algoritma ini akan mencari fingerprint (kesamaan di dalam dua teks) dengan cara mengubah n-gram dari sebuah teks ke dalam bentuk nilai angka yang disebut dengan nilai  hash, teknik untuk mencari nilai tersebut adalah Hashing.Dengan sistem ini, Ketua   Program     Studi atau   Koordinator   Tugas   Akhir nantinya hanya memasukkan  judul  yang  akan  diajukan  mahasiswa,  kemudian  sistem  akan  mengecek  secara otomatis dan menampilkan hasilnya. Hasil tersebut bisa dijadikan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan dan dapa menentukan apakah diterima atau ditolak judul skripsi tersebut. Kata Kunci : Algoritma Winnowing, fingerprint, n-gram, Hashing
ANALISA KLASIFIKASI JENIS POHON MANGGA BERDASARKAN TEKSTUR DAUN Mokhamad Ramdhani Raharjo
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 7, No 3 (2016): TECHNOLOGIA
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (564.012 KB) | DOI: 10.31602/tji.v7i3.630

Abstract

Era sekarang ini kesadaran masyarakat akan pentingnya penghijauan untuk mengurangi dampak pemanasan global sudah mulai banyak.Kesadaran tersebut berupa memanfaatkan lahan kosong dipekarangan lahan mereka dengan ditanami berbagai jenis pohon, salah satunya pohon mangga yang fungsinya selain untuk membantu penghijauan tetapi juga menghasilkan nilai ekonomis. Akan tetapi terkadang sebagian besar masyarakat mengalami kecewa terhadap pohon mangga yang ditanam, karena tidak sesuai dengan keingginan buah mangga yang diharapkan. Permasalahan tersebut karena masih minimnya pengetahuan masyarakat tentang jenis pohon mangga. Hasil penelitian menunjukan bahwa penggunaan dua kategori daun mangga gadung dan curut menunjukan nilai akurasi 90.00% pada algoritma LDA dan 90.00% pada algoritma LR. Penggunakan empat kategori daun mangga gadung, curut, manalagi dan kasturi menunjukan nilai akurasi 94.17% pada algoritma LDA dan 90.83% pada algoritma LR
KOMPARASI PENGGUNAAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM MEMPREDIKSI SUHU UDARA Muhammad Rusdi
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 8, No 4 (2017): TECHNOLOGIA
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (709.957 KB) | DOI: 10.31602/tji.v8i4.1128

Abstract

Algoritma yang dapat dipakai untuk memprediksi data suhu udara,ada yang sebagian yang sudah  diketahui algoritma mana yang memiliki kinerja lebih akurat dan sebagian lagi belum di uji kinerja akurasi dari algoritma tersebut. Untuk hal tersebut  algoritma perlu diuji untuk mengetahuinya. Metode yang diusulkan adalah SVM-PSO .metode ini di bandingkan dengan algoritma SVM,SVM-PSO yang sudah di uji akurasinya untuk prediksi data suhu udara. Algoritma yang akan diuji adalahSVM-PSO dan SVM, yang digunakan untuk prediksi suhu udara. Masing-masing algoritma akan implementasikan dengan menggunakan RapidMiner 5.3.Pengukuran kinerja dilakukan dengan menghitung rata-rata error yang terjadi melalui besaran Root Mean Square Error (RMSE). Semakin kecil nilai dari masing-masing parameter kinerja ini menyatakan semakin dekat nilai prediksi dengan nilai sebenarnya. Dengan demikian dapat diketahui algoritma yang lebih akurat. Kata Kunci: Suhu Udara, RMSE, support vector machines,svm-pso prediksi suhu udara.
SISTEM LOGBOOK ONLINE PT. XL AXIATA BANJARMASIN Ibrahim Ibrahim
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 7, No 2 (2016): TECHNOLOGIA
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (454.999 KB) | DOI: 10.31602/tji.v7i2.620

Abstract

Pencatatan online ini merupakan suatu aplikasi yang berguna membantu proses penyimpanan dan pencarian data kegiatan yang dilakukan oleh setiap karyawan. Pencatatan online ini bisa meningkatkan secara efektif pencatatan dan sistem informasi kegiatan guna kecepatan dalam memperoleh informasin yang diinginkan. Aplikasi ini dibuat dengan mengaplikasikan Visual Basic 6.0 untuk menghasilkan sistem informasi data kegiatan.
KLASIFIKASI METODE NAIVE BAYES UNTUK KELANCARAN PEMBAYARAN KREDIT LEASING SEPEDA MOTOR BUDI RAMADHANI
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 8, No 3 (2017): TECHNOLOGIA
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (92.164 KB) | DOI: 10.31602/tji.v8i3.1131

Abstract

Permasalahan yang sering timbul pada perusahaan leasing adalah banyaknya pelanggan yang mengalami kesulitan dalam membayar cicilannya, maka diperlukan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan konsumen yang masuk ke grup saat ini, kelompok kurang lancar dan konsumen yang masuk ke dalam kelompok tidak lancar dalam membayar cicilan cicilan sepeda motor. Sehingga sewa bisa mengatasi masalah awal. Sebuah perusahaan leasing harus memiliki data yang sangat besar. Banyak yang tidak menyadari bahwa pengolahan data data tersebut bisa memberikan informasi seperti klasifikasi data konsumen yang akan bergabung dengan perusahaan itu sendiri. Penerapan teknik data mining diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna mengenai teknik klasifikasi data konsumen yang akan bergabung dengan grup saat ini, kelompok kurang lancar atau tidak lancar dalam membayar premi.Langkah penelitian meliputi pengumpulan dan pengujian data algoritma Naive Bayes. Dalam penelitian ini, kumpulan data yang digunakan adalah Customer, Employment, Number of Children, Status Houses, region, angsuran.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Klasifikasi Metode Naive Bayes Berbasis Metode PSO Untuk Smooth Credit Leasing MotorcyclesHasil percobaan menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengukur pengukuran lancar dan tidak lancar yang diperoleh pengukuran memiliki Naïve Baiyes tertinggi adalah 96,43% namun sekarang metode algoritma Naive Bayes Particle Swarm Optimization sebesar 96,88%, adalah akurasi namun baik Keywords: Current and Non Current, Naive Bayes Method Based PSO
AIR MANCUR OTOMATIS DENGAN MUSIK BERBASIS ARDUINO Silvia Ratna
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 10, No 4 (2019): TECHNOLOGIA (OKTOBER)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (980.523 KB) | DOI: 10.31602/tji.v10i4.2359

Abstract

AbstrakAir mancur banyak digunakan di taman-taman sebagai hiasan taman. Banyak metode yang sudah dilakukan misalnya pancaran air mancur tidak bervariasi sehingga hiasan taman dalam waktu yang lama kurang menarik. Pada penelitian ini pengaturan air mancur yang dapat bervariasi dengan menggunakan irama musik yang diputar melalui aplikasi android dengan cara menghubungkan nya dengan bluetooth dan file lagu diletakan pada modul DF player. Tahapan-tahapan yang dilakukan: masukan sumber musik, Arduino Uno, DF player mini, bluetooth, Transistor TIP 31C, Pompa Air, Sumber Air dan aplikasi android. Dengan bervariasi irama musik maka bervariasi tegangan masukan kesistem dengan pengontrolan menggunakan arduino uno maka sistem mampu mengatur kerja Transistor  sehingga pompa air dapat diatur, akhirnya irama musik dapat mengatur keluaran air bervariasi menyerupai air mancur. Kata kunci: air mancur, df player, musik, pompa air
PERANCANGAN SISTEM RESERVASI GEDUNG DAN AULA BERBASIS WEB DI WILAYAH BANJARMASIN Agus Setiawan; Agus Alim Muin; Budi Ramadhani
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 10, No 1 (2019): TECHNOLOGIA (JANUARI)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (120.158 KB) | DOI: 10.31602/tji.v10i1.1748

Abstract

Gedung dipilih berdasarkan kapasitas ruang, fasilitas umum, dan fasilitas khusus, lokasi gedung, luasnya halaman dan lain-lain. Banyak orang memilih menggunakan  gedung untuk melaksanakan suatu event karena disesuaikan dengan besar kecilnya suatu event tersebut. Hal yang sering menjadi faktor pertimbangan bagi penyewa dalam memilih gedung yang tepat adalah lokasi gedung, kapasitas ruang, fasilitas yang tersedia (panggung, meja, kursi, toilet, daya listrik dan air pam), halaman parkir yang memadai, kondisi di lingkungan sekitar, dan Manajemen waktu penyewa. Kendalanya terkadang sebelum memilih gedung, penyewa harus ekstra fisik untuk survey ke beberapa tempat atau gedung, karena terkadang tidak ada yang tahu koordinasi waktu penggunaan gedung tersebut antara gedung yang satu dengan gedung lainnya. Dengan adanya sistem ini diharapkan menjadi informatif dan memudahkan bagi penyewa dalam mengakses seluruh informasi mengenai gedung-gedung yang mereka inginkan mulai dari mengelola seluruh informasi yang diperlukan bagi penyewa, mulai dari jarak terdekat, budget, kapasitas, fasilitas penunjang dan waktu kosong yang bisa di booking penyewa Kata Kunci : Gedung, Aula, Penyewa, Kapasitas, Budget, Fasilitas, Booking, Sistem
OPTIMASI MODEL KLASIFIKASI C4.5 DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI SISWA BERMASALAH Hayati Noor
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 4 (2018): TECHNOLOGIA
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (311.822 KB) | DOI: 10.31602/tji.v9i4.1537

Abstract

Sekolah adalah lembaga pendidikan kedua bagi seorang anak yang memiliki peranan  sangat strategis yang akan menjadi pusat-pusat kegiatan pendidikan untuk menumbuhkan dan mengembangkan potensi anak sebagai makhluk individu, sosial, susila dan religius. Deteksi dini dapat juga mendeteksi siswa dengan masalah belum serius, sehingga pihak sekolah memberikan dukungan dan perhatian yang tepat sebelum kondisi ini memburuk. Dalam menentukan apakah seorang siswa bermasalah maka pendidik (orang tua, wali siswa, wali kelas, dan guru) harus memperhatikan kekhasan perilaku anak dan perlu memahami tahapan perkembangan anak dalam segala aspek. Berdasarkan kondisi tersebut teknik data mining yang tepat digunakan adakah klasifikasi. Salah satu teknik klasifikasi data mining adalah C4.5. Dalam penelitian ini, membandingkan algoritma C4.5 dengan C4.5 berbasis PSO (Particle Swarm Optimazion) yang diterapkan pada data siswa bermasalah. C4.5 dan Particle Swarm Optimization menjadi lebih baik dalam memprediksi nilai akurasi daripada menggunakan hanya metode C4.5 saja, yang mampu meningkatkan nilai akurasi cukup tinggi yaitu sebesar 35.7%. Optimasi Decision Tree C4.5 dapat diterapkan untuk prediksi siswa berpotensi bermasalah dengan tingkat akurasi 99,08%. Dalam prediksi siswa berpotensi bermasalah, akurasi optimasi Algoritma C4.5 dan Particle Swarm Optimization lebih baik dari pada Algoritma decision Tree C.4.5 saja, dengan perbedaan yang cukup besar. Keyword : Siswa bermasalah, data mining, C4.5. PSO,
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI DATA PEMBINAAN SAPI PADA DINAS PETERNAKAN KABUPATEN TANAH LAUT Dwi Retnosari
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 10, No 3 (2019): TECHNOLOGIA (JULI)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (319.022 KB) | DOI: 10.31602/tji.v10i3.2117

Abstract

Dalam rangka mendukung dan mewujudkan swasembada pangan nasional, maka pada tahun 2017 bidang produksi ternak pada Dinas peternakan Kabupaten Tanah Laut telah melaksanakan program peningkatan populasi dan produktivitas ternak, hal tersebut merupakan salah satu upaya yang dilaksanakan Dinas Peternakan Kabupaten Tanah Laut yang merupakan Lembaga Pemerintahan Provinsi Kalimantan Selatan khususnya di bidang Pembinaan hewan ternak. Proses pendataan pembinaan sapi yang dilakukan di Dinas Peternakan Kabupaten Tanah Laut  saat ini dalam penyajian data dan informasi pembinaan sapi oleh peternak  masih dilakukan secara manual sehingga terkadang sering terjadi kesalahan  dalam proses pelaporan data dan membuat  keterlambatan dalam pelayanan pendataan pembinaan  sapi. Dari permasalahan yang ada maka diperlukan sebuah Implementasi Sistem Informasi Data Pembinaan Sapi Pada Dinas Peternakan Kabupaten Tanah Laut agar menghasilkan suatu sistem yang dapat mengetahui pendataan secara otomatis serta penyajian data dan informasi yang diperlukan perusahaan secara cepat dan akurat.Metodologi yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah metode Waterfall, dan bahasa pemrogramannya adalah bahasa pemrograman Delphi 7 dan MySQL sebagai databasenya. Dengan adanya Implementasi Sistem Informasi Data Pembinaan Sapi Pada Dinas Peternakan Kabupaten Tanah Laut maka diharapkan dapat lebih mudah dalam pendataan pembinaan sapi serta informasi yang diperlukan dapat diperoleh secara cepat dan akurat. Kata kunci : Delphi 7, MySQL,  Sistem Informasi Data Pembinaan Sapi
ANALISIS PERANCANGAN APLIKASI PUSAT INFORMASI (E-PusIn) BERBASIS WEB : STUDI KASUS KAMPUS UNISKA BANJARMASIN Galih Mahalisa
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 10, No 2 (2019): TECHNOLOGIA (APRIL)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (278.797 KB) | DOI: 10.31602/tji.v10i2.1810

Abstract

Sistem informasi merupakan sistem yang mencakup sejumlah komponen (manusia, komputer, teknologi informasi, dan prosedur kerja), ada sesuatu yang diproses (data menjadi informasi), dan dimaksudkan untuk mencapai suatu sasaran atau tujuan. Permasalahan yang terjadi adalah ketidaktahuan pengunjung dalam mencari lokasi ruangan atau denah kampus karena belum tersedianya  fasilitas / stand sebagai pusat informasi kampus yang terletak di tengah lobby gedung utama. Berdasarkan hasil analisa dengan melakukan observasi pada pada hari dan jam kerja sekitar 80% pengujung yang pertama kali datang ke uniska, akan bertanya kepada orang sekitar yang ada di lobby, 15% tamu menunggu di lobby yang kemudian dijemput oleh yang berkepentingan, dan sisanya mencari tahu sendiri dengan cara berkeliling kampus. Metode yang digunakan berdasarkan studi kasus, untuk pengujian perangkat lunak  menggunakan standard ISO 9126. Hasil pengujian dan analisa yang ddidapatkan dari 15 orang responden, maka hasil pengujian functionality menyatakan 88% termasuk skor baik untuk pengelolaan fungsi-fungsi pada aplikasi, hasil uji usability menyatakan 68% cukup baik untuk pengguna dalam menggunakan sistem, dan dalam hal maintainability pada pengujian aplikasi ini sangat bagus dalam hal pengembangan aplikasi yang lebih baik Kata Kunci : sistem, informasi, kampus, lobby, aplikasi, pengujung, tamu

Filter by Year

2016 2026


Filter By Issues
All Issue Vol 17, No 1 (2026): Technologia (Januari) Vol 16, No 2 (2025): Technologia (April) Vol 16, No 1 (2025): TECHNOLOGIA (JANUARI) Vol 15, No 4 (2024): Technologia (Oktober) Vol 15, No 3 (2024): Technologia (Juli) Vol 15, No 2 (2024): Technologia (April) Vol 15, No 1 (2024): Technologia (Januari) Vol 14, No 4 (2023): Technologia (Oktober) Vol 14, No 3 (2023): Technologia (Juli) Vol 14, No 2 (2023): Technologia (April) Vol 14, No 1 (2023): Technologia (Januari) Vol 13, No 4 (2022): Technologia (Oktober) Vol 13, No 3 (2022): Technologia (Juli) Vol 13, No 2 (2022): Technologia (April) Vol 13, No 1 (2022): Technologia (Januari) Vol 12, No 4 (2021): Technologia (Oktober) Vol 12, No 3 (2021): Technologia (Juli) Vol 12, No 2 (2021): Technologia (April) Vol 12, No 1 (2021): Technologia (Januari) Vol 11, No 4 (2020): Technologia (Oktober) Vol 11, No 3 (2020): Technologia (Juli) Vol 11, No 2 (2020): Technologia (April) Vol 11, No 1 (2020): Technologia (Januari) Vol 10, No 4 (2019): TECHNOLOGIA (OKTOBER) Vol 10, No 4 (2019): TECHNOLOGIA(OKTOBER) Vol 10, No 3 (2019): TECHNOLOGIA (JULI) Vol 10, No 2 (2019): TECHNOLOGIA (APRIL) Vol 10, No 1 (2019): TECHNOLOGIA (JANUARI) Vol 9, No 4 (2018): TECHNOLOGIA Vol 9, No 3 (2018): TECHNOLOGIA Vol 9, No 2 (2018): TECHNOLOGIA Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA Vol 8, No 4 (2017): TECHNOLOGIA Vol 8, No 3 (2017): TECHNOLOGIA Vol 8, No 2 (2017): TECHNOLOGIA Vol 8, No 1 (2017): TECHNOLOGIA Vol 7, No 4 (2016): TECHNOLOGIA Vol 7, No 3 (2016): TECHNOLOGIA Vol 7, No 2 (2016): TECHNOLOGIA Vol 7, No 1 (2016): TECHNOLOGIA More Issue