cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Joseph Dedy Irawan
Contact Email
joseph@lecturer.itn.ac.id
Phone
+62811367463
Journal Mail Official
mnemonic@scholar.itn.ac.id
Editorial Address
Jl. Raya Karanglo Km. 2 Malang
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Mnemonic
Published by Institut Teknologi Nasional Malang
ISSN : -     EISSN : 26144808     DOI : https://doi.org/10.36040/mnemonic
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Mnemonic adalah jurnal nasional yang diterbitkan oleh Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang, sebagai media publikasi hasil penelitan dan pengabdian masyarakat dalam bidang Teknik Informatika bagi para akademisi dan peneliti untuk mempublikasikan karya-karya ilmiah di khalayak luas, diterbitkan secara berkala 2 kali setahun pada bulan Februari dan September.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 191 Documents
 8   9   10   11   12 
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK MENENTUKAN GAGRAK WAYANG KULIT Pratama, Awanda Setya Sanfajar; Prasetya Wibawa, Aji; Nur Handayani, Anik
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4671

Abstract

Indonesia adalah negara yang kaya akan keragaman budaya, salah satu dari budaya Indonesia adalah Wayang Kulit. Wayang kulit di Indonesia memiliki beragam gagrak, mulai dari Cirebon, Solo, Jawa-Timuran, Yogyakarta dan lain sebagainya. Keberagaman dari gagrak wayang kulit membuat generasi muda kesulitan untuk mengetahui gagrak dari wayang kulit. Dari permasalahan tersebut, peneliti akan mengembangkan sebuah machine learning dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk menentukan gagrak wayang kulit. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan machine learning yang bisa menentukan gagrak dari wayang kulit. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 280 gambar wayang kulit yang diunduh satu persatu di platform Facebook dan Google penelusuran gambar, warna latar belakang gambar tersebut diubah menjadi putih dan diubah ukuran menjadi 640*480 pixel. Data tersebut disebarkan melalui google form dan dilakukan validasi menggunakan Inter-annotator Agreement sehingga dapat digunakan pada proses pelatihan dengan metode CNN di Google Colab. Setelah itu dilakukan pengujian untuk menentukan gagrak wayang kulit menggunakan 3 arsitektur CNN yaang sudah dibuktikan pada penelitian-penelitian sebelumnya. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa arsitektur yang digunakan oleh Sudiatmika & Dewi merupakan model klasifikasi terbaik dari ketiga arsitektur, arsitektur tersebut mendapatkan akurasi sebesar 92,27%, presisi sebesar 92,22%, recall sebesar 96,85% dan f-measure sebesar 91,93%.
KLASIFIKASI DIALEK BAHASA JAWA MENGGUNAKAN METODE NAIVES BAYES Angeline, Grace; Wibawa, Aji Prasetya; Pujianto, Utomo
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4748

Abstract

Pulau Jawa merupakan pulau terpadat di Indonesia dan memiliki keragaman dialek yang tinggi. Berdasarkan peta bahasa yang dikeluarkan oleh KEMDIKBUD, Pulau Jawa memiliki 12 dialek utama yang tersebar di Jawa Timur, Jawa Barat dan Jawa Tengah. Dari hasil survei yang telah dilakukan, dialek yang digunakan sebagai dataset hanya dibatasi menjadi 3 dialek terpopuler dari setiap provinsi yaitu Dialek Cirebon, Dialek Tegal dan Dialek Jawa Timur. Penyediaan data dilakukan dengan metode studi literatur yang bersumber dari buku dan dokumen tertulis yang tersedia di internet. Data akan diolah dan dianalisis menggunakan algoritma Multinomial Naives Bayes karena cepat dalam proses perhitungan, sederhana dan memiliki akurasi yang tinggi. Algoritma akan diuji menggunakan K-fold Cross Validation untuk mengetahui performa algoritma Multinomial Naives Bayes dalam melakukan klasifikasi dialek di Pulau Jawa. Metode Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) juga digunakan dalam penelitian ini untuk mengetahui pengaruh teknik oversampling terhadap performa algoritma. Dari penelitian in dihasilkan performa terbaik dengan akurasi sebesar 96,97%, presisi sebesar 97,53% dan recall sebesar 96,83%.
MANAJEMEN RISIKO TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK ISO 31000:2018 PADA PT. TRUST LERINVITAL TIMUR Andika, Diky; Wijaya, Agustinus
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4778

Abstract

Peranan teknologi informasi begitu penting bagi kemajuan suatu perusahaan, dengan menggunakan teknologi informasi pasti selalu terdapat kemungkinan risiko baik itu yang sudah ada maupun risiko risiko yang beum teridentifikasi. PT. Trust Lerinvital Timur merupakan salah satu perusahaan transportasi yang menyadari betapa pentingnya pengelolaan risiko dalam suatu perusahaan. Dalam menunjang proses bisnis yang berjalan di perusahaan, perusahaan memiliki aplikasi ERP yang membantu jalanya proses bisnis. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang saling terintregasi antar divisi, seperti penggajian, stok kendaraan, , data pemasok, dan lain sebagainya. Namun tidak dapat dipungkiri banyak kemungkinan risiko yang menggangu jalannya aplikasi ERP ini, salah satunya seperti internet service yang sering tiba-tiba mati. Dengan menggunakan framework ISO 31000:2018, diharapkan dapat meminimalisir kemungkinan risiko SI/TI perusahaan, sehingga hasil dari penelitian ini berupa rekomendasi-rekomendasi dari analisis risiko untuk melakukan pengendalian risiko. Sehingga usulan tindakan risiko yang sesuai dapat membantu perusahaan dalam menjaga kualitas perusahaan dari segi SI/TI perusahaan.
PENINGKATAN KINERJA PREDIKSI CACAT SOFTWARE DENGAN HYPERPARAMETER TUNING PADA ALGORITMA KLASIFIKASI DEEP FOREST Emma Andini; Faisal, Mohammad Reza; Rudy Herteno; Nugroho, Radityo Adi; Friska Abadi; Muliadi
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4793

Abstract

Prediksi cacat software adalah salah satu studi pada bidang Rekayasa Perangkat Lunak yang telah diteliti oleh banyak peneliti. Tujuan dari studi ini adalah untuk mencari tahu algoritma yang dapat memberikan kinerja prediksi cacat software yang lebih baik. Salah satu penelitian yang telah dilakukan adalah melakukan prediksi cacat software dengan menggunakan algoritma berbasis pohon seperti Decision Tree, Random Forest dan Deep Forest. Deep Forest adalah algoritma klasifikasi berbasis pohon yang baru yang merupakan perbaikan dari algoritma Random Forest. Namun implementasi Deep Forest dalam penelitian terdahulu masih belum memberikan kinerja yang maksimal. Hasil pada penelitian terdahulu menunjukan bahwa kinerja algoritma Deep Forest masih ada yang lebih rendah dibandingkan algoritma berbasis pohon yang lain. Pada penelitian ini berfokus pada peningkatan kinerja algoritma berbasis pohon dengan melakukan normalisasi pada dataset dan hyperparameter tuning pada algoritma klasifikasi dengan menggunakan pencarian grid. Dataset yang digunakan adalah 3 dataset dari ReLink yaitu Apache, Safe, dan Zxing. Setiap model prediksi divalidasi dengan Stratified 10-Fold Cross Validation dan kinerja dievaluasi menggunakan AUC. Dari hasil eksperimen yang didapatkan,hasil prediksi dari pendekatan yang diusulkan lebih baik daripada metode sebelumnya.
PEMBANGUNAN APLIKASI VIRTUAL INVENTORY SYSTEM (VIS) BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FLASK FRAMEWORK: STUDI KASUS: PT XYZ Eben Haezer, Eben Haezer Yena Kristianto; Setiyawati, Nina
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4799

Abstract

Dalam bisnis di bidang retail PT. XYZ mencari cara dan terus berinovasi agar dapat mengembangkan bisnis distribusi retail dengan pesat. Untuk mengakomodasi dan memperlancar proses transaksi tersebut, PT XYZ memerlukan beragam sistem serta aplikasi yang dapat mendukung dan mempermudah proses transaksi tersebut. Oleh karena itu PT XYZ membangun sebuah sistem yang bernama Virtual Inventory System (VIS) menggunakan Oracle form. Beriringnya waktu, didapatkan bahwa aplikasi tersebut memiliki kekurangan seperti biaya pemeliharaan aplikasi semakin tinggi, teknologi yang digunakan sudah tertinggal, hanya dapat berjalan pada satu platform saja. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan pengembangan ulang aplikasi Virtual Inventory System menggunakan Flask Framework. Pada penelitian ini terdapat lima tahapan, yaitu: Identifikasi Masalah, Pengumpulan Data, Perancangan Sistem meliputi alur proses sistem Unified Modelling Language (UML) yang digambarkan dengan use case diagram dan activity diagram, Perancangan Antarmuka, Perancangan Database, Pembangunan Aplikasi, Pengujian sistem. Penelitian ini menghasilkan modul Pre Order Manual (PO Manual) di dalam aplikasi VIS yang nantinya akan digunakan pada Head Office untuk mengatur supplier, harga barang dan mencetak faktur hasil dari transaksi barang yang sudah dilakukan. Keuntungan menggunakan web adalah bisa diakses di segala platform (multiplatform) sehingga lebih mempermudah user dalam mengakses aplikasi VIS ini.
ANALISIS PENGUJIAN SISTEM INFORMASI MUI KABUPATEN PAMEKASAN MENGGUNAKAN METODE BLACKBOX FUNCTIONAL TESTING Fikri, Ali; Hozairi, Hozairi; Muhsi, Muhsi
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4803

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem informasi MUI Pamekasan dengan menggunakan metode RAD (Rapid Application Development) dengan tahapan perencanaan, desain sistem, pengembangan dan implementasi. Modul yang dikembangkan dalam website MUI Pamekasan antara lain: (1) data masjid, (2) berita, (3) data fatwa, (4) laporan, (5) konsultasi, (6) pengguna (7) data pengurus, (8) data ulama, (9) kegiatan. Pada tahap implementasi terdapat pengujian sistem untuk mеndеtеkѕі kesalahan уаng аdа pada sistem yang dіkеmbаngkа menggunakan metode blасkbоx dengan functional testing. Jenis реnggujіаn іnі dilakukan untuk mengetahui setiap fungsi dari арlіkаѕі bеrjаlаn ѕеѕuаі dengan yang diharapkan, pengujian ini menghasilkan rata-rata 92% dari sembilan modul yang di uji dengan menemukan satu modul yang error atau belum terselesaikan. Kontribusi penelitian ini mampu memberikan informasi yang terpercaya dan valid kepada masyarakat, memberikan kontribusi nyata peran dan fungsi dari MUI khususny di kabupaten Pamekasan.
PEMANFAATAN VIDEO EDUKASI UNTUK MENINGKATKAN LITERASI DIGITAL MASYARAKAT PADA E-WALLET DI MASA PANDEMI Ardhia Rahmania, Diva; Farchan Agil, Mochammad; Siswanto, Sela Aulia; Datumaya Wahyudi Sumari, Arwin
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4825

Abstract

E-wallet merupakan aplikasi yang memiliki fungsi sama dengan uang tunai pada umumnya, tetapi digunakan melalui smartphone. Di Indonesia, saat ini sudah banyak generasi yang mulai menggunakan e-wallet sebagai alternatif solusi pembayaran mereka. Dengan adanya beberapa pembatasan pandemi COVID-19, pemanfaatan teknologi terbaru yaitu e-wallet sebagai alternatif pembayaran non-tunai sangat berguna dan lebih efektif untuk masyarakat, sehingga penggunaan e-wallet di Indonesia mengalami perkembangan pesat dalam 5 tahun terakhir. Pada penelitian ini pembahasan difokuskan pada masalah transaksi menggunakan e-wallet sebagai solusi alternatif pembayaran modern dengan tujuan memberikan literasi kepada masyarakat perihal pemanfaatan e-wallet di era pandemi melalui sarana video. Metode penelitian menggunakan angket daring dengan responden sebanyak 50 orang dari usia belasan hingga lebih dari 30-an, dengan profesi murid, mahasiswa, dan pekerja. Data tersebut akan digunakan sebagai landasan terhadap pemberian literasi perihal pemanfaatan e-wallet di era pandemi. Penelitian yang telah dilakukan mendapatkan hasil bahwa penggunaan e-wallet pada era pandemi di kalangan masyarakat sudah sangat populer. Video literasi digital yang dibuat sudah informatif dan dapat juga dilakukan seminar, penyuluhan, pembuatan poster atau pamflet untuk lebih mengedukasi masyarakat tentang pemanfaatan e-wallet baik untuk konsumen maupun penjual.
APLIKASI PENGHITUNG BERAT BARANG BERBASIS WEB DENGAN METODE NAÏVE BAYES Datumaya Wahyudi Sumari, Arwin; Farel Putra Hidayat; Mochammad Syaifuddin Zuhri; Muhammad Auful Kirom
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4831

Abstract

The sale and purchase of flea goods is a process that we often find in the community. However, these transactions still use the traditional method, where buyers go around looking for people who sell flea goods, so they spend a lot of energy, money, and thought in the transaction. This study aims to make it easier between sellers and buyers in making transactions of any items needed to calculate the weight of the item, especially in flea-goods transactions, so that buyers or consumers do not bother to carry scales everywhere when making transactions. This technology combines real and virtual objects in a real environment, runs interactively in real time, and there is an integration of weight measurement where this application is based on a website, so that it can be run on various smartphones with various specifications and can reach people who need this application. This feature is executed by entering the dimensions of the item, which in the current research focus, the item used is a bottle and then it is submitted so that the results of the calculations on the server side are obtained in the form of the weight of the junk item. Calculation of the weight of the goods using the Naïve Bayes method which aims to predict the results of calculations with a comparison of variables from the dataset that has been determined by measuring the weight of the goods. The accuracy results obtained are 100%.
DETEKSI CITRA PORNOGRAFI MENGGUNAKAN SKIN COLOR DETECTION DAN EIGENPORN BERDASARKAN RUANG WARNA YCbCr Liantoni, Febri; Wahyudi, Yusuf Rois
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4832

Abstract

Penggunaan pornografi adalah pengalaman gender yang dimulai pada masa remaja awal. Meskipun faktor penggunaan pornografi bervariasi di seluruh konteks sosial, paparan pornografi telah menjadi bagian normatif dari perkembangan seksualitas remaja. Dengan menjamurnya gambar-gambar porno di Internet, penting untuk mendeteksi gambar-gambar porno secara otomatis dengan menganalisis konten gambar. Sebagian besar sistem deteksi tradisional didasarkan pada fitur tingkat rendah dan menghasilkan banyak kesalahan positif karena gambar yang mengandung wilayah besar dengan warna seperti kulit. Pada penelitian ini, dilakukan deteksi citra pornografi menggunakan skin color detection yang ditambahkan eigenporn berdasarkan ruang warna YCbCr. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan 150 data uji dengan pembagian 2 type citra yaitu citra pornografi dan citra non pornografi, diperoleh akurasi sebesar 80.5%. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang dilakukan berkinerja baik pada berbagai data pengujian, khususnya pada gambar yang berhubungan dengan manusia.
ENKRIPSI CITRA DIGITAL BERBASIS KOMBINASI ARNOLD CAT MAP TERMODIFIKASI DAN DNA ENCODING Yusri, Thesa Adi Saputra; Rudhistiar, Deddy
Jurnal Mnemonic Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2
Publisher : Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/mnemonic.v5i2.4901

Abstract

This research was developed with the aim of improving the digital image encryption method based on the modified Arnold Cat Map with DNA encoding diffusion. The focus of this research is to analyze the performance of image randomization using a modified Arnold Cat Map that is diffused by DNA encoding. The encryption results were tested with 4 numerical parameters, namely entropy, Mean-squared error (MSE), peak signal-tonoise ratio (PSNR) and correlation coefficient. The test image is devoted to square images with size variations from 128 x 128 to 512 x 512. The results show the significance of changes in the encryption results when viewed from the histogram conditions that are evenly distributed. The average correlation value is 0.017, the average entropy is 7.9964 and the PSNR is 5.487 dB.

Page 10 of 20 | Total Record : 191

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2018 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8 No 2 (2025): Mnemonic Vol. 8 No. 2 Vol 8 No 1 (2025): Mnemonic Vol. 8 No. 1 Vol 7 No 2 (2024): Mnemonic Vol. 7 No. 2 Vol 7 No 1 (2024): Mnemonic Vol. 7 No. 1 Vol 6 No 2 (2023): Mnemonic Vol. 6 No. 2 Vol 6 No 1 (2023): Mnemonic Vol. 6 No. 1 Vol 5 No 2 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 2 Vol 5 No 1 (2022): Mnemonic Vol. 5 No. 1 Vol 4 No 2 (2021): Mnemonic Vol. 4 No. 2 Vol 4 No 1 (2021): Mnemonic Vol. 4 No. 1 Vol 3 No 2 (2020): Mnemonic Vol. 3 No. 2 Vol 3 No 1 (2020): Mnemonic Vol. 3 No. 1 Vol 2 No 2 (2019): Mnemonic Vol. 2 No. 2 Vol 2 No 1 (2019): Mnemonic Vol. 2 No. 1 Vol 1 No 2 (2018): Mnemonic Vol. 1 No. 2 Vol 1 No 1 (2018): Mnemonic Vol. 1 No. 1 More Issue