TeknoIS : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains
TEKNOIS : Jurnal Ilmiah Teknologi - Informasi & Sains Publish by the STIKOM Binaniaga. TeknoIS published twice a year, in May and November. TeknoIS includes Research in the field of Information Technology, Information System, Computer Science and Other. Editors invite research lecturers the reviewer, practitioners industry, and observers to contribute to this journal.
Articles
145 Documents
<![CDATA[PENGEMBANGAN SOFTWARE MULTIMEDIA INTERAKTIF PEMBELAJARAN IPA UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR DI SEKOLAH MENENGAH PERTAMA ]]>
<![CDATA[Arif Harbani]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 7, No 1 (2017): MEI ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (726.069 KB)
|
DOI: 10.36350/jbs.v7i1.30
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan menghasilkan software multimedia interaktif pembelajaran IPA dan menganalisis keefektifan software multimedia interaktif yang dikembangkan dalam meningkatkan hasil belajar. Subyek penelitian adalah siswa kelas VII SMP Negeri 2 Ciseeng Kabupaten Bogor tahun pelajaran 2016/2017. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development dan ditindaklanjuti dengan penelitian pre-experimental. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini diadopsi dari Sukmadinata, dkk. dan dimodifikasi dari model Borg dan Gall melalui tiga tahapan, yaitu studi pendahuluan, pengembangan produk, dan uji produk. Evaluasi produk software multimedia interaktif dilakukan oleh ahli materi dan ahli media. Data hasil belajar diperoleh berdasarkan pengukuran dengan tes tertulis. Hasil evaluasi oleh para ahli menunjukkan rerata skor untuk aspek materi, teknik, desain tampilan, dan program adalah 3,8 (kategori sangat baik). Nilai ketuntasan belajar klasikal sebesar 93% sesuai dengan kriteria yang ingin dicapai yaitu ≥ 85%. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa software multimedia interaktif pembelajaran IPA sangat baik dan efektif dalam meningkatkan hasil belajar.]]>
<![CDATA[Penerapan metode nested query untuk menetukan siswa penerima bantuan PIP ]]>
<![CDATA[Adiat Pariddudin]]>;
<![CDATA[Muhamad Firdaus]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 9, No 2 (2019): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (691.671 KB)
|
DOI: 10.36350/jbs.v9i2.62
<![CDATA[Cijujung 04 State Elementary School is one of the basic educational institutions that is always developing with the number of students increasing from time to time. Cijujung 04 Public Elementary School is a state school, this school is located in the Cikupa-Nagrak village of Cijujung village, cibungbulang sub-district, Bogor Regency. Public elementary schools or other private elementary schools also have very important data. One of them is a master book. The student handbook is a data set of students studying at the school. Student Parent Book is one of the most important parts of the management of this institution. The notes in the master book must be complete. Includes, student biodata, student grades, and student achievement results from the first semester to graduate school. However, in its implementation so far it has been ineffective and inefficient because it is carried out manually, namely by writing data in a thick ledger or a master book. The teacher also had difficulty finding student data in the parent book and also sought students for prospective recipients of PIP assistance. A system is needed that can be used by teachers to find student data in the parent book and also look for students for potential recipients of PIP assistance. Nested queries or queries are queries that have other queries in them. By using the nested query method in the parent book system, the search process for prospective PIP recipient students can be searched as needed because in the parent book system has a student search feature based on the desired category. Based on the nested query method. From the results of the distribution of questionnaires to test the system distributed to informatics engineering system respondents obtained a percentage of system eligibility of 87% so that it can be categorized as very feasible, while the results of distributing questionnaires to user respondents obtained a percentage of system feasibility of 94.5% so that it can be categorized as very feasible]]>
<![CDATA[Pengembangan sistem posyandu untuk pengelompokan gizi pada anak menggunakan metode prototype ]]>
<![CDATA[Alam Supriyatna]]>;
<![CDATA[Muhamad Haerul Saleh]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 9, No 2 (2019): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (475.648 KB)
|
DOI: 10.36350/jbs.v9i2.71
<![CDATA[Flamboyan Posyandu is a place that makes it easy for parents to check their toddlers, toddlers, and children underneath in a stable condition or not early on. In the Posyandu, Flamboyan still does not have a nutritional grouping for children, due to the difficulty in grouping children's nutrition which requires facilities that are now available at the Posyandu. With the development of the Posyandu system to classify children based on nutrition using the Prototype method, the grouping that did not yet exist and was difficult could be carried out. The development of the Posyandu system has obtained the feasibility value obtained from 4 respondents, the value obtained is 86.96% which means the development of the Posyandu system is very feasible to use.]]>
<![CDATA[Determination of value price or computer application using function point analysis method ]]>
<![CDATA[Didik Suwito Pribadi]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 9, No 2 (2019): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (603.444 KB)
|
DOI: 10.36350/jbs.v9i2.56
<![CDATA[Some developer very capable of developing good quality working applications, but they don’t have the right value and price for their products, and it is because they did not use the right method to calculate the size of the product and valuate them correctly, most of them use analogy and expert judgment to perform their product sizing and valuation. This situation will create inconsistency in doing the pricing and it will create disadvantages for both developers and users. Function point analysis provides a methodology to perform software size calculation using algorithmic approaches that gives comprehensive and consistent results. In this document, I will explain step by step the processes of calculating the Function point using FPA procedures by implementing calculation formula of EI, EO, EQ, ILF, EIF, and VAP. I also will implement them to calculate the size of the “XIbar†application system, especially module customer care and customer info. By doing all these activities I hope will provide simple templates and procedures for calculating the size of application software that can be used easily by developers, students, and others who need it.]]>
<![CDATA[Penerapan metode hierarchical agglomerative clustering berbasis single linkage untuk pengelompokan judul skripsi ]]>
<![CDATA[Irmayansyah Irmayansyah]]>;
<![CDATA[Siti Khaosaroh]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 9, No 2 (2019): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (544.692 KB)
|
DOI: 10.36350/jbs.v9i2.63
<![CDATA[Skripsi  dapat dikelompokkan berdasarkan topik dan metode . Hasil pengelompokkan skripsi dapat memperlihatkan bagaimana pola kesesuaian topik dengan metode penelitian. Penelitian ini mengelompokkan  skripsi Program Studi Sistem Informasi STIKOM Binaniaga Bogor. Semakin bertambahnya penelitian skripsi menyebabkan semakin banyak pula mahasiswa yang kemungkinan mengambil penelitian yang hampir mirip baik dari sisi tema, objek, atau metode  dengan penelitian sebelumnya. Penelitian ini melakukan  clustering Judul Skripsi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi dengan menggunakan algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering berdasarkan topik dan metode yang terdapat dalam judul . Untuk mengetahui kesesuaian topik dengan metode dilakukan proses menghitung jarak antar objek dengan menggunakan Manhattan Distance. Metode skripsi yang paling pendek jaraknya adalah metode yang paling sesuai  dengan topiknya. Dari hasil proses perhitungan jarak antar data dihasilkan jarak terdekat sebesar 1, sehingga dapat diketahui urutan kesesuaian metode pada topik yang dipilih sesuai  dengan hasil perhitungan menggunakan metode single linkage, Hasil dari perhitungan tersebut kemudian di implementasikan pada sistem pengajuan judul skrpsi. Hasil uji dari sistem pengajuan judul skripsi  tersebut diperoleh presentase tingkat kelayakan sebesar 82 %.]]>
<![CDATA[Penerapan Simple Additive Weighting Dalam Penentuan Bonus Tahunan Karyawan Sekolah Alam Cikeas ]]>
<![CDATA[Cahyono Budy Santoso]]>;
<![CDATA[Dede Sunarya]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 10, No 1 (2020): Mei ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jbs.v10i1.75
<![CDATA[Penentuan Penerima bonus tahunan karyawan adalah pemberian apresiasi pada karyawan yang secara nyata memiliki kinerja yang paling baik dan memenuhi target pencapaian kerja yang ditentukan. Penentuan penerima bonus karyawan di Sekolah Alam cikeas dilakukan setiap tahun. Dalam proses penentuan penerima bonus, Sekolah Alam Cikeas ditentukan oleh Kepala Operasional dan Bagian Personalia (HRD). Namun, proses penilaian tersebut masih dilakukan secara manual sehingga memerlukan waktu yang cukup lama untuk melakukan pengolahan data. Selain itu, penilaian masih bersifat subyektif dan belum relevan dengan keadaan yang sebenarnya. Berdasarkan hal tersebut pada penelitian ini dibuat aplikasi yang digunakan untuk melakukan proses seleksi penerima bonus tahunan di Sekolah Alam Cikeas. Aplikasi yang dibangun berbasis web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHPmyadmin sebagai basis data. Metode pengambilan keputusan yang digunakan yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dimulai dengan menentukan alternative yaitu karyawan yang akan dinilai kemudian menentukan kriteria penilaian serta nilai bobot dari setiap kriteria tersebut, setelah itu dilakukan proses normalisasi serta pengalian dengan bobot kriteria sesuai nilai yang telah ditentukan manajemen sehingga akan didapatkan perangkingan untuk menentukan alternatif terbaik dari sejumlah karyawan yang dinilai.]]>
<![CDATA[Pemodelan Prediksi Predikat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Fuzzy C-Means Berbasis Particle Swarm Optimization ]]>
<![CDATA[Hardi Jamhur]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 10, No 1 (2020): Mei ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jbs.v10i1.79
<![CDATA[Analysis and excavation of information on educational data is an inseparable part of organizing student academic systems in universities. The excavation of information is known as Educational Data mining (EDM), which is a discipline that focuses on the application of techniques and data mining devices specifically in the field of education. One of the EDM processes is related to the need for prediction especially to gain knowledge regarding the progress of student studies. Practically the activity of getting information / knowledge about the progress of student studies is difficult to do conventionally considering the size of the data volume is quite large. The approach to data mining clustering on student study progress data for prediction of predicate graduation tends to be not optimal. Fuzzy C-means (FCM) modeling optimized with Particle Swarm Optimization (PSO) can produce a more optimal prediction performance. In the case of prediction of student graduation prediction, the application of PSO-based FCM algorithm model produces more optimal results, with predictive accuracy of 86% while the FCM algorithm modeling is 79%.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Advanced Encryption Standard (AES) Untuk Pengamanan Berkas Soal Ujian ]]>
<![CDATA[Binanda Wicaksana]]>;
<![CDATA[Ma'mun Setiawan]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 10, No 1 (2020): Mei ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jbs.v10i1.74
<![CDATA[Perkembangan teknologi pada saat ini sangat berkembang dengan pesat khususnya pada pertukaran informasi yang semakin global, kemampuan untuk mengakses serta bertukar data atau informasi sudah sangat cepat, hal ini juga sangat berpengaruh pada kriminalitas di dunia teknologi atau disebut juga hacker yaitu seseorang atau kelompok yang dengan sengaja mengambil informasi penting tanpa tanggung jawab. Pengamanan data sangat penting dilakukan khususnya pada soal-soal ujian di sekolah yang disimpan di komputer tanpa ada pengamanan yang khusus, sehingga dilakukan cara atau metode untuk proses keamanannya dengan cara menerapkan algoritma advanced encryption standard untuk proses penyisipan atau enkripsi soal. Sehingga keamanan soal ujian akan lebih terjaga dari pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab. Hasilnya data atau soal ujian akan lebih terjaga kerahasiannya dan hanya dapat diakses oleh pengguna yang memiliki hak akses terhadap data tersebut]]>
<![CDATA[Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk Menentukan Siswa Bermasalah di SMK Taruna Terpadu 2 Bogor ]]>
<![CDATA[Derman Janner Lubis]]>;
<![CDATA[Nur Mohammad Fadil]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 10, No 1 (2020): Mei ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jbs.v10i1.76
<![CDATA[Di dalam penelitian pengembangan ini untuk menentukan siswa bermasalah menggunakan sistem pendukung keputusan berbasis web dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dengan 5 kriteria yang sudah ditentukan berdasarkan kuesioner yang sudah disebarkan pada sekolah SMK Taruna Terpadu 2 Bogor, kriteria tersebut yaitu nilai, kehadiran, jiwa sosial, kepatuhan dan kedisiplinan. Sistem pendukung keputusan tersebut akan digunakan oleh 2 pengguna yaitu, kepala sekolah, wali kelas dan guru bimbingan konseling sebagai user dan staff IT sebagai admin. Dimana hasil output sistem pendukung keputusan tersebut berupa nilai hasil akhir dari perhitungan SAW beserta keterangannya apakah siswa tersebut bermasalah atau tidak, yang sebelumnya dinilai oleh guru bimbingan konseling berdasarkan nilai dan kehadiran siswa. Sistem pendukung keputusan ini di uji dengan data siswa kelas X APH-4 di SMK Taruna Terpadu 2 Bogor.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Spatial Map Matching Dengan API Menggunakan GPS Untuk Posisi Tumpangan Kendaraan ]]>
<![CDATA[Farhan Zayid]]>;
<![CDATA[Egi Ferdiana]]>
<![CDATA[ Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains Vol 10, No 1 (2020): Mei ]]>
Publisher : <![CDATA[Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Binaniaga ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36350/jbs.v10i1.80
<![CDATA[Di kota pariwisata seperti Kota Bogor, kemacetan lalu lintas sudah tidak terdengar asing lagi di telinga masyarakat Kota Bogor. Diperlukan solusi untuk mengatasi permasalahan kemacetan lalu lintas yang disebabkan oleh jumlah kendaraan yang melebihi kapasitas jalan. Pada penelitian ini dibangun aplikasi Neon yaitu jejaring sosial berbasis perangkat komunikasi bergerak yang memudahkan berbagi kendaraan dalam tujuan perjalanan yang sama. Penelitian ini penulis menerapkan suatu algoritma yaitu Algoritma Spatial Map Matching yang fungsinya sebagai penentuan titik koordinat yang presisi pada rute perjalanan yang ditampilkan pada maps digital yaitu Google Maps. Berdasarkan hasil pengujian kelayakan yang telah disimpulkan bahwa secara fungsional seluruh proses pada aplikasi penerapan Algoritma Spatial Map Matching sebagai cara penentuan titik koordinat yang presisi untuk aplikasi tumpangan kendaraan telah berjalan sesuai yang diharapkan. Sebagaimana dari 15 data titik yang ditentukan, data jarak dari penerapan Algoritma Spatial Map Matching lebih dekat dibandingkan dengan data jarak aplikasi sebelumnya (nebengers) terhadap posisi tempat/jalan terdekat yang sudah ditentukan yaitu dengan rata-rata jaraknya 1.71 Meter. Sedangkan hasil selisih jarak yang dihasilkan memiliki jarak yang cukup jauh antara jarak data dari posisi titik pada aplikasi sebelumnya (nebengers) dengan posisi titik yang sudah diterapkan Algoritma Spatial Map Matching. Dapat disimpulkan bahwa Algoritma Spatial Map Matching dapat menentukan titik posisi yang lebih presisi dengan persentase kelayakan penelitian sebesar 82.85%]]>
