Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Techno Xplore adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh program studi Teknik Informatika Universitas Buana Perjuangan (UBP) Karawang yang menjadi wadah bagi peneliti untuk melakukan publikasi dan diseminasi hasil penelitian.
Jurnal ini merupakan sarana publikasi karya tulis hasil riset dan pengembangannya di bidang Ilmu Komputer, dan Informatika. Jurnal TechnoXplore terbit 2 (dua) kali dalam satu tahun yaitu pada bulan April dan Oktober.
Articles
105 Documents
<![CDATA[Penerapan Metode Waterfall Dalam Sistem Informasi Persediaan Aksesoris Barang Elektronik Berbasis Desktop Pada Warehous PT.Two Win ]]>
<![CDATA[Agus Dendi Agus Dendi]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 7 No 2 (2022): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v7i2.2972
<![CDATA[Abstract— Penerapan Sistem Informasi dalam perusahaan sangatlah penting terutama bagi suatu perusahaan yang setiap hari menjqalankan proses suatu bisnis terutama dalam mobilisasi suatu kegiatan operasional . Kita ambil contoh pada Sistem informasi persediaan aksesoris barang, prosedur yang ada pada kegiatan ini masih terbilang sederhana dan pengolahan datanya menggunakan Microsoft exel digunakan dalam implementasi penginputan data masuk dan data keluar, dimana kegiatan tersbut didapat masih belum efisien dan terstruktur. Ditambah lagi Kurangnya data informasi supplier dan data pencarian persediaan aksesoris serta keterlambatan dalam pelaporan persediaan aksesoris barang. Perancangan sistem informasi persediaan aksesoris barang elektronik berbasis desktop memungkinkan sistem persediaan aksesoris barang menjadi efisien dan terstruktur. Perangkat lunak yang di gunakan untuk mendukung sistem persediaan aksesoris barang menggunakan program berbasis desktop Java netbeants Kata kunci — Javanetbeans, Metode Waterfall, Sistem Informasi]]>
<![CDATA[Peramalan Jumlah Produksi Spare Part Mobil pada PT. Showa Katou Indonesia dengan Metode Regresi Linear ]]>
<![CDATA[Cici Sukmawati]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i1.1372
<![CDATA[Dalam kasus perencanaan produksi single part pada PT. Showa Katou Indonesia permasalahan yang timbul adalah rencana produksi hanya berupa jadwal untuk produksi, dimana jadwal tersebut dibuat 2 kali (pagi dan sore) dalam sehari. Jadwal dibuat setelah pihak pihak Production Planning Inventory Control (ppic) menghubungi pelanggan untuk memastikan apa saja yang dibutuhkan pelanggan. Setelah mengetahui apa saja yang dibutuhkan pelanggan barulah dibuatkan jadwal dan perencanaan untuk produksi. Dampak dari jadwal produksi yang tidak menentu ini menyebabkan lost time produksi, karena apabila tidak ada permintaan maka tidak ada yang dikerjakan oleh pekerja dan mesin berhenti produksi, karena harus menunggu jadwal produksi yang tidak pasti. Dampak yang ditimbulkan lainnya adalah tidak adanya stok di gudang dan delivery delay, karena hanya menunggu jadwal produksi dari ppic dan menunggu barang jadi diproduksi selesai. Untuk mengurangi dampak buruk tersebut maka diperlukan peramalan perencanaan produksi dengan metode data mining untuk membantu permasalahan ini. Dengan menggunakan metodedalah regresi linar.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Penyalahgunaan Pesan singkat Menggunakan Algoritma Naïve Bayes ]]>
<![CDATA[Elva Amalia -]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i1.3500
<![CDATA[Pesan singkat atau yang biasa disebut dengan SMS (Short Message Service) adalah pesan elektronik dengan memanfaatkan teknologi mengirim dan menerima pesan pada sebuah device atau smartphone. Saat ini penyeberan penerimaan pesan singkat sulit dikendalikan, dari nomor yang tidak dikenal. Pesan singkat dapat digolongkan menjadi beberapa kelas yaitu, pesan singkat normal, pesan singkat promo, dan pesan singkat penipuan. Karena banyaknya pesan singkat yang masuk, maka penilitian ini melakukan klasifikasi Penyalahgunaan pesan singkat menggunakan algoritma naïve bayes dengan PySpark. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membedakan atau mengklasifikasikan pesan singkat normal, promo, dan penipuan. Dataset pada penelitian ini menggunakan data berbahasa indonesia dengan jumlah 1143 data. Dari hasil pengujian berdasarkan metode yang diusulkan yaitu Algoritma naïve bayes mendapatkan nilai akurasi precision 94%, recall 92%, f1-score 93% dan accuracy sebesar 94%.]]>
<![CDATA[Identifikasi Penyakit Daun Tomat Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Support Vector Machine (SVM) ]]>
<![CDATA[Felliks Tampinongkol]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i1.3578
<![CDATA[Tumbuhan memiliki peranan penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem karena sebagai sumber makanan dalam suatu rantai makanan. Tumbuhan Tomat (Lycopersicon esculentum) merupakan salah satu sumber bahan makanan yang kaya akan nutrisi, gizi dan juga dapat memberikan energi. Tomat banyak digunakan diberbagai negara termasuk Indonesia dan menjadi buruan untuk dikreasikan dalam berbagai rempah masakan, sehingga tomat memiliki peranan dalam perekonomian yang disebabkan oleh banyaknya permintaan. Dalam menjaga pasokan tomat terus tersedia perlu adanya proses budidaya, dalam proses ini tumbuhan tomat mudah diserang oleh hama dan penyakit yang menyebabkan terjadinya bercak dan hawar pada daun tomat. Identifikasi citra daun tomat yang terserang penyakit dapat tersegmentasi pada hasil pengurangan channel warna [Green – Red] dalam citra RGB. Ciri penyakit hasil segmentasi diekstrak menggunakan GLCM dengan sudut 0o dan jarak ketetanggaan nilai antar pixel citra yang digunakan adalah 1 nilai piksel citra. Berdasarkan hasil yang diperoleh nila akurasi terbesar dari model SVM yang digunakan adalah 65% dengan kernel radial basis function, untuk membedakan dua jenis penyakit pada daun tomat. Nilai akurasi model SVM yang diperoleh dari hasil ekstraksi ciri GLCM diambil menggunakan persamaan Energy dan Entropy. Nilai akurasi model masih dapat ditingkatkan dengan menambahkan penciri lain yang terdapat pada GLCM.]]>
<![CDATA[Prediksi Harian Harga Penutupan Dogecoin: Analisis Faktor Pengaruh dan Algoritmanya ]]>
<![CDATA[Cevi Herdian]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i1.4423
<![CDATA[Abstract— Memprediksi harga mata uang kripto seperti Dogecoin semakin penting seiring dengan lebih banyak investor beralih ke aset digital sebagai sumber profit yang besar. Jurnal ini mengeksplorasi penggunaan algoritma machine learning untuk memprediksi harga Dogecoin dan juga factor yang mempengaruhinya. Hal-hal diluar Dogecoin seperti sesame mata uang kripto (bitcoin dan etherium), emas (XAUUSD), indeks harga dolar (DXY), dan perubahan harga dalam % juga turut dilibatkan dalam penelitian ini. Temuan studi ini memiliki implikasi bagi investor dan analis yang ingin memprediksi harga Dogecoin. Dengan memanfaatkan algoritma machine learning dan mempertimbangkan factor yang mempengaruhinya, investor lebih terampil dalam membuat keputusan berdasarkan informasi tentang strategi investasi mereka. Secara keseluruhan, studi ini menyoroti potensi machine learning dalam memprediksi apakah harga Dogecoin akan Up (melampaui harga pembukaan di hari sebelumnya atau tidak) dengan pendekatan data yang sangat banyak (Big Data). Hasilnya sangat memuaskan dimana dengan menggunakan pendekatan machine learning terdapat akurasi precision (prediksi benar positif) yang tertinggi yaitu 97% dengan bantuan algoritma Neural Network.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Menggunakan Metode FAST Untuk Manajemen Perpustakaan Pada SMPN 2 Depok ]]>
<![CDATA[Hendra Kurniawan]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i1.4576
<![CDATA[Perpustakaan sangat berperan dalam membantu kegiatan belajar. Saat ini sistem perpustakaan yang sedang berjalan di SMPN 2 Depok masih dilakukan secara manual yang meliputi proses pencarian koleksi, peminjaman, dan pengembalian koleksi. Hal ini dapat menyebabkan terjadinya berbagai bentuk kerugian, seperti kehilangan data dan proses transaksi yang lama. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang terkomputerisasi untuk dapat membantu petugas dalam proses pengelolaan data perpustakaan. Metode perancanagn perangkat lunak yang diimplementasikan pada penelitian ini adalah metode FAST, yang meliputi tahap Definisi Lingkup (Scope Definition), Analisis Permasalahan (Problem Analysis), Analisis Kebutuhan (Requirements Analysis), Desain Logis (Logical Desain), Physical Design, Construction And Testing, serta Installation and Delivery. Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan teknik wawancara, observasi (pengamatan secara langsung) serta studi pustaka. Perangkat lunak yang dibangun dengan menggunakan framework codeigniter dan bahasa pemrograman PHP, serta pengujian sistem dilakukan dengan pengujian blackbox. Hasil penelitian yang telah dilakukan menunjukan bahwa metode FAST dapat diimplementasikan dalam perancangan sistem informasi untuk manajemen data perpustakaan guna membantu petugas dalam mengelola data perpustakaan serta membuat laporan dengan lebih cepat.]]>
<![CDATA[Prioritas Pemadaman Lokasi Titik Panas Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Analytical Hierarchy Process dan Promethee ]]>
<![CDATA[putri utami]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i1.5169
<![CDATA[Kebakaran hutan adalah permasalahan yang terjadi setiap tahunnya di Indonesia. Sulitnya mencari titik panas lokasi kebakaran hutan dan lahan menyebabkan tertundanya proses pemadaman kebakaran, sehingga menjadi masalah yang harus diselesaikan. Provinsi Kalimantan Barat menyumbang cukup banyak titik panas setiap tahunnya salah satunya dari Kabupaten Kubu Raya. Penelitian ini menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan alternatif kecamatan di Kabupaten Kubu Raya. Sedangkan kriteria yang digunakan adalah jarak dari danau jalan, sungai, dan dari pemukiman, jenis tanah, serta luas daerah terbakar dan penentuan bobot ranking menggunakan metode promethee. Diperoleh hasil alternatif paling tinggi yang dilihat dari nilai net flow yaitu A3 yakni Kecamatan Sungai Raya dengan nilai 0,148 sedangkan nilai alternatif paling rendah yaitu A2 yakni kecamatan Kuala Mandor B dengan nilai sebesar -0,099. Hasil akurasi menggunakan metode AHP dan promethee mendapatkan nilai akurasi sebesar 77,78% dan nilai galat atau error sebesar 0,22.]]>
<![CDATA[Proteksi Jaringan Menggunakan Access Control List pada Local Area Network ]]>
<![CDATA[soetrisno, wahyudi]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 2 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i2.3046
<![CDATA[Asset berupa data dan informasi saat ini sangatlah penting untuk dilindungi, diperlukan suatu cara guna menjaga keamanan data yang dimilikinya. Untuk menjaga keamanan terhadap ancaman dari luar kiranya diperlukan perlindungan yang cukup mumpuni untuk melindungi seluruh data dan informasi yang terdapat didalamnya. Banyak perusahaan yang telah menjadikan teknologi informasi menjadi hal terpenting dalam menunjang seluruh aktifitasnya . Salah satu keamanan dibidang teknologi informasi adalah dengan membatasi akses pada jariangan Local Area Network (LAN). Hal tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan feature keamanan dasar yang terdapat pada router Cisco yaitu Access Control List (ACL). ACL memiliki kemampuan untuk melakukan filtering terhadap traffic seperti membatasi trafik jaringan, mengatur aliran trafik, memutuskan jenis trafik mana yang akan dilewatkan atau diblok dan mampu memberikan keamanan untuk akses kejaringan. Cara kerja dari ACL ini berdasarkan pernyataan/statement yang cocok dalam daftar akses dan kemudian memutuskan untuk menerima atau menolak sesuai dengan apa yang telah didefinisikan didalam pernyataan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan Cisco Packet Tracer 7.1 untuk membangun prototype jaringan dan mensimulasikannya.]]>
<![CDATA[Perbandingan Metode GLCM dan DWT Dalam Mengekstraksi Ciri Penyakit pada Daun Tomat (Solanum lycopersicum syn) ]]>
<![CDATA[Tampinongkol, Felliks]]>;
<![CDATA[Herdian, Cevi]]>;
<![CDATA[Basri, Hasan]]>;
<![CDATA[Ginting, Jusia A]]>;
<![CDATA[Purnomo, Yunianto]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 2 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i2.5423
<![CDATA[Penyakit yang disebabkan oleh pathogen dapat menyebabkan terjadinya kematian pada suatu tanaman tertentu yang terjangkit oleh penyakit tersebut. Pathogen memerlukan inang untuk dapat berkembang biak agar dapat menginfeksi bagian tumbuhan yang masih sehat. Bagian daun pada tumbuhan yang menjadi tempat untuk pathogen berkembang biak, sehingga dapat mengakibatkan kematian jaringan pada daun dan membuat tumbuhan tidak dapat berkembang atau mati. Leaf spot dan leaf blight merupakan penyakit yang disebabkan oleh pathogen dan sering ditemukan pada tumbuhan seperti yang ditemukan pada tomat (Solanum lycopersicum syn). Identifikasi penyakit pada tanaman tomat dapat dilakukan dengan pendekatan image processing menggunakan gambar (image) dari daun tomat yang terkena penyakit berak (spot) dan hawar (blight). Gambar yang digunakan dilakukan proses segmentasi terlebih dahulu untuk memisahkan object penyakit dari background yang bukan area penyakit, area penyakit daun tomat berhasil tersegmentasi pada proses pengurangan antar channel warna Green–Red (GR). Sebaliknya invers channel warna tersebut mengsegmentasi area daun berwarna hijau atau area sehat. Setelah berhasil tersegmentasi selanjutnya image GR dilakukan pengenalan ciri menggunakan dua metode yang berbeda Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Discrete Wavelet Transform (DWT). Kedua metode dapat mengenali ciri penyakit daun dengan baik berdasarkan pada nilai Energy dan Entropy yang diperoleh. Tahapan selanjutnya dapat menambahkan teknik Machine Learning (ML) agar hasil pengenalan ciri penyakit daun dapat diklasifikasikan dan dijadikan model untuk melatih atau mengenali penyakit daun pada varietas tumbuhan yang lain.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Pendaftaran Pendidikan Dan Pelatihan Pegawai Pada Pusdiklat LPP TVRI Jakarta Dengan Model Waterfall ]]>
<![CDATA[Richky Faizal Amir, Richky]]>;
<![CDATA[Masruri Sentiko , Ahmad]]>;
<![CDATA[Wisti Dwi Septiani, Wisti]]>;
<![CDATA[Andreyestha, Andreyestha]]>;
<![CDATA[Fajar Akbar, Fajar]]>;
<![CDATA[Eko Pramono, Eko]]>
<![CDATA[ Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 8 No 2 (2023): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36805/technoxplore.v8i2.5748
<![CDATA[Pusdiklat LPP TVRI pada awalnya bernama “TVRI Training Centre” kegiatan pendidikan dan pelatihan dimulai pada tahun 1970. Pada tahun 1970 stasiun-stasiun penyiaran tumbuh dengan pesat sehingga membutuhkan penyediaan tenaga pegawai. Dalam perkembangan secara bertahap penyelenggaraan pelatihan ditangani sendiri oleh tenaga-tenaga Indonesia. Sejalan dengan penyempurnaan struktur organisasi dan tata kerja Departemen Penerangan RI, terhitung sejak tanggal 7 Juni 1970 TVRI Training Centre diubah menjadi Balai Diklat. Dengan terbitnya PP No. 11 Tahun 2005 maka TVRI Training Centre berubah nama menjadi Pusat Pendidikan dan Pelatihan. Pusdiklat LPP TVRI setiap tahunnya mengadakan pendidikan dan pelatihan untuk para pegawai. Pusdiklat LPP TVRI dalam melakukan pendaftaran peserta diklat dengan menggunakan sistem konvensional. Untuk menghindari keperluan pencatatan dan kehilangan data maka akan dibangun sistem menggunakan metode yang terkomputerisasi. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah waterfall dengan metode analisanya berupa kualitatif yaitu metode analisis data tanpa menggunakan analisis statistik. Dengan dilakukannya analisis perancangan sistem informasi pendaftaran pada Pusdiklat LPP TVRI maka dampak yang diperoleh dalam penyimpanan data peserta, kesalahan dalam pencatatan dapat terhindari. Adanya sistem informasi pendaftaran calon peserta diklat berbasis online ini dapat mempermudah seluruh pegawai LPP TVRI dalam proses pendaftaran diklat melalui internet]]>
