cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhamad Fuat Asnawi
Contact Email
fuatasnawi@fastikom-unsiq.ac.id
Phone
+6285292912229
Journal Mail Official
device@fastikom-unsiq.ac.id
Editorial Address
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) Universitas Sains Al Qur’an (UNSIQ) Jawa Tengah di Wonosobo Jl. KH. Hasyim Asy’ari Km. 03, Kalibeber, Kec. Mojotengah, Kab. Wonosobo, Jawa Tengah 56351
Location
Kab. wonosobo,
Jawa tengah
INDONESIA
DEVICE
Published by Universitas Sains Al-Qur'an
ISSN : 27468984     EISSN : 02169185     DOI : https://doi.org/10.32699/device.v10i2
Core Subject : Science, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Mechanical Engineering
DEVICE merupakan media komunikasi dan diseminasi hasil-hasil penelitian dan pengabdian masyarakat dalam bidang ilmu komputer, arsitektur, teknik sipil dan teknik mesin. Jurnal ini diterbitkan oleh Fakultas Teknik Universitas Sains Al-Qur’an (UNSIQ) Wonosobo secara berkala dua kali dalam satu tahun pada bulan Mei dan November.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 177 Documents
 4   5   6   7   8 
ANALISIS PENERAPAN KESELAMATAN DAN KESEHATAN KERJA (K3) TERHADAP KINERJA PEKERJA PROYEK KONSTRUKSI Moh. Midchol Afan; N RIWIBOWO RIWIBOWO; Oky Dedy Wijaya; Miftahur Rohman
Device Vol 12 No 2 (2022): November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v12i2.3577

Abstract

Pengumpulan data pada penelitian ini diperoleh melalui penyebaran angket/kuesioner dan wawancara. Populasi dalam penelitian ini adalah pekerja proyek konstruksi sebanyak 100 dengan teknik sampel yang digunakan yaitu simple random sampling (sampel acak sederhana), sehingga jumlah sampel diperoleh sebanyak 50 responden. Metode analisis data dilakukan dengan analisis deskriptif dan regresi linier berganda dengan bantuan program SPSS versi 25. Dari hasil analisis diperoleh kesimpulan bahwa penerapan keselamatan dan kesehatan kerja (K3) terhadap kinerja pekerja proyek konstruksi pembongkaran dan pemasangan Ducting CT 343CT01 Area Raw Mill Tuban III, PT. Garuda Joyo Kusumo secara keseluruhan sudah berjalan baik sesuai dengan jawaban responden dimana variabel sistem manajemen keselematan dan kesehatan kerja (K3) masuk dalam kategori setuju dengan nilai rerata sebesar 3,70. Variabel alat pelindung diri (APD) masuk dalam kategori sangat setuju dengan nilai rerata sebesar 4,05. Sedangkan variabel risiko kecelakaan kerja masuk dalam kategori sangat setuju dengan nilai rerata sebesar 4,22. Variabel yang berpengaruh terhadap kinerja pekerja proyek konstruksi pembongkaran dan pemasangan Ducting CT 343CT01 Area Raw Mill Tuban III, PT. Garuda Joyo Kusumo yaitu sistem manajemen keselamatan dan kesehatan kerja (K3) dengan nilai ????ℎ???????????????????? 2,334, variabel alat pelindung diri (APD) diperoleh nilai ????ℎ???????????????????? 2,037 sedangkan variabel risiko kecelakaan kerja diperoleh nilai ????ℎ???????????????????? 2,053. Variabel yang berpengaruh paling dominan terhadap kinerja pekerja proyek konstruksi pembongkaran dan pemasangan Ducting CT 343CT01 Area Raw Mill Tuban III, PT. Garuda Joyo Kusumo adalah variabel risiko kecelakaan kerja.
E-COMMERCE PADA UMKM DESA WISATA intan oktaviani; Indah Nofikasari; Marta Ardiyanto
Device Vol 12 No 2 (2022): November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v12i2.3588

Abstract

Kawasan objek wisata Ngargoyoso adalah bagian objek wisata di Kabupaten Karanganyar yang populer khususnya di Jawa Tengah. Di kawasan wisata ini terdapat banyak sekali usaha kecil dan menengah (UKM) yang menawarkan berbagai produk terutama produk asli dari Ngargoyoso. Penggunaan teknologi informasi untuk menunjang pemasaran dan promosi produk setempat yaitu degan Electronic Marketplace yang didalamnya terdapat menu jual dan beli dengan model website diharapkan dapat menambah penghasilan dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat setempat. Permasalahan dialami oleh pelaku Usaha Kecil dan Menengah dikawasan Desa Wisata Ngargoyoso adalah model penjualan yang dilakukan masih konvesional serta promosi yang dilakukan masih sangat terbatas, hanya terbatas untuk wilayah sekitar. Bahkan terkadang wisatawan yang berkunjungpun tidak mengetahui letak lokasi dari UKM yang terdapat di desa wisata Ngargoyoso. Dan juga banyak wisata yang belum tahu apa saja produk dari UKM serta lokasinya, mengingat saat ini di desa wisata Ngargoyoso belum ada pasar atau toko fisik untuk memasarkan oleh-oleh khas hasil produk UKM didesa Ngargoyoso. Hal tersebut mengakibatkan beberapa produk-produk UKM yang belum terekspos keluar. Padahal pada masa pandemik COVID-19 seperti saat ini jumlah wisatawan yang berkunjung di desa wisata Ngargoyoso berkurang, tentu hal tersebut sangat mempengaruhi nilai pendapatan UKM yang terdapat di desa wisata Ngargoyoso. Dengan demikian, penerapan Electronic Marketplace dengan Rule Based Expert System dapat dimafaatkan sebagai media promosi dan jual serta beli dengan jangkauan luas. Analisis kinerja penerapan Electronic Marketplace dengan Rule Based Expert System merupakan salah satu tujuan dialaksanakan penelitian ini. Dari segi Urgensi penelitian, hasil penelitian ini adalah Electronic Marketplace dengan Rule Based Expert System dapat dimanfaatkan oleh UKM di desa wisata Ngargoyoso, sehingga ketahanan ekonomi pada masa pandemi COVID-19 di desa Ngargoyoso dari segi pendapatan UKM dapat berlangsung dengan baik. Pendekatan penelitian dilakukan dengan Design Based Research yakni kombinasi antara desain dan permasalahan ilmiah yang terjadi di lapangan.
PENGUJIAN KEAMANAN JARINGAN MENGGUNAKAN METODE PENETRASI TES PADA JARINGAN SMK MUHAMMADIYAH 1 WONOSOBO Muhamad Fuat Asnawi; M. Agung Nugroho
Device Vol 12 No 2 (2022): November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v12i2.3687

Abstract

Keamanan jaringan komputer yang ada di SMK Muhammadiyah 1 Wonosobo, belum pernah dilakukan pengujian. Maka dari itu di perlukan tindakan untuk menguji bagaimana keamanan jaringan komputer sekolah saat ini. Metode yang di gunakan adalah penetration testing. Proses simulasi serangan ke komputer server melalui port 80, 445 dan method TCP, HTTP dari hasil mapping sebelumnya hasilnya Failed. Sedangkan serangan ke Routerboard 1 kali hasilnya langsung Success. Dari kedua perangkat tersebut komputer server lebih baik keamanannya karena mempunyai Firewall yang selalu terupdate, sedangkan Routerboard yang jarang di update sangat mudah terkena serangan.
ANALISIS ALGORITMA ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PENGENALAN POLA IKAN KOI MENGGUNAKAN RED, GREEN, BLUE, DAN HUE, SATURATION, VALUE IQBAL GIFFARI RITONGA; Rika Rosnelly; Pius Deski Manalu; Teresa Tamba; Kristine Wau
Device Vol 12 No 2 (2022): November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v12i2.3998

Abstract

ANFIS adalah algoritma yang menggabungkan sistem fuzzy dengan sistem jaringan syaraf tiruan. ANFIS dapat membuat nilai masukan menjadi keluaran berdasarkan nilai yang sudah dilatihkan dalam bentuk fuzzy. ANFIS dapat digunakan dalam klasifikasi jenis ikan koi dengan melatih nilai red, green, blue, serta hue, saturation, value, dan biner untuk menghapus nilai background citra ikan koi. Pada penelitian ini digunakan 3 jenis dari ikan koi yaitu kohaku, sanke, dan showa. Data latih pada algoritma ini menggunakan 10 citra ikan koi kohaku, 10 citra ikan koi sanke, dan 10 citra ikan koi showa serta 6 data uji yang diambil dari 2 data latih dari setiap jenis ikan koi tersebut. Hasil Akurasi dari data latih menghasilkan 100% dan hasil Akurasi dari data uji menghasilkan 100%.
ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN TERHADAP KLASIFIKASI CITRA DAUN BUNGA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION Syawaluddin Kadafi Parinduri; Ameliana Sihotang; Mimi Chintya Adelina; Anton Purnama
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4074

Abstract

Bunga adalah salah satu organ tumbuhan yang mempunyai fungsi biologis. Fungsi biologis bunga adalah untuk memicu proses reproduksi pada tanaman, yaitu dengan cara mempertemukan serbuk sari dan putik. Teknologi tumbuhan bunga juga sudah mengalami kemajuan pesat, dengan kemajuan teknologi berbagai bidang dengan, khususnya teknologi digital pada sistem pengenalan dan identifikasi tanaman, yang mana berguna dalam memberi berbagai informasi. Proses pengenalan dapat diterapkan dalam berbagai bagian dari tanaman, salah satunya adalah pengenalan pada citra daun. Proses pengenalan citra daun harus melalui proses pembelajaran yang panjang, maka digunakan teknik pengolahan citra yaitu Jaringan Saraf Tiruan (JST). Identifikasi jenis daun menggunakan JST pada percobaan kali ini menggunakan 4 jenis bunga daun seperti daun bunga kumis kucing, daun bunga matahari, daun bunga Mawar, daun bunga melati, dengan 24 sampel citra daun dengan bentuk daun yang berbeda-beda untuk setiap jenisnya. Epoch dalam Jaringan Saraf Tiruan ini mencapai nilai maksimal 1000 iterasi. Sebelum melakukan pengujian citra, terlebih dahulu dilakukan proses pelatihan citra terhadap 24 sampel citra daun tersebut. Setelah dilakukan pengujian pada 16 sampel citra daun, diperoleh 15 sampel citra daun memiliki hasil benar terdeteksi dan 1 sampel citra daun memiliki hasil tidak terdeteksi. Dari hasil penelitian ini memiliki persentasi keberhasilan sebesar 93,75% berhasil terdeteksi dan 6,25% tidak berhasil terdeteksi. Maka dengan demikian tingkat keakurasian dalam keberhasilan hampir mencapai 100%.
KLASIFIKASI FITUR WARNA LEVEL ROASTING BIJI KOPI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Tri Andre Anu; Rika Rosnelly; Dedi Irawan; Ubaidullah Hasibuan; Progresif Bulolo5
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4094

Abstract

Abstract align="justify"Small and Medium Enterprises (SMEs) are using a manual method to notice the roasting level classification of coffee beans. However, the weaknesses in this technique are that the coffee roaster staff consumes time sorting the roasting level of the coffee beans. As a result, the coffee roaster focuses less because they take too long to sort the coffee beans—consequently, the mixed coffee beans in packages that should be elsewhere. Therefore a system is needed to help coffee roaster officers classify coffee beans using an artificial neural network. The data used are 60 coffee beans with three roasting levels: light roasted, medium roasted, and dark roasted. The classification process consists of a training stage and a testing stage. At the testing stage, using a sample of 30 coffee beans and based on the results of this study, the best results were obtained with a training value of 90%. In contrast, the testing accuracy was 66.67%.
Klasifikasi Kematangan Buah Mangga Madani Berdasarkan Bentuk Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Perceptron Finis Hermanto Laia; Rika Rosnelly; Karuniaman Buulolo; Mega Christin Lase; Alvinur Naswar
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4095

Abstract

Proses pendeteksian gambar secara otomatis merupakan bentuk dari kecerdasan buatan sehingga sistem dapat mengidentifikasi jenis gambar tertentu yang dikenal sebagai visi komputer. Mangga merupakan buah sesekali musiman yang memiliki banyak varietas namun beberapa jenis mangga memiliki bentuk yang hampir sama. Parameter pengenal yang diperoleh dari hasil ekstraksi ciri dapat dipadukan dengan teknik pengolahan citra digital sehingga terbentuk suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis mangga berdasarkan kematangan dari buah tersebut. Hal ini menyebabkan masyarakat keliru dalam memilih jenis kematangan buah mangga. Penentuan penamaman klasifikasi buah mangga madani dengan jaringan syaraf tiruan metode perceptron menggunakan software matlab. Pada penelitian ini data latih dan data uji yang digunakan masing-masing 40 citra buah mangga madani diantaranya 10 citra mentah, 10 citra cukup matang, 10 citra matang, dan 10 citra sangat matang. Pada proses data uji yang di hasilkan mendapatkan tingkat akurasi pengujian 50%. Kata Kunci : Mangga, Jaringan Syaraf Tiruan, Matlab
DESAIN APLIKASI PENDAFTARAN DONOR DARAH KORP SUKARELA (KSR) UNIVERSITAS MURIA KUDUS BERBASIS ANDORID Esti Wijayanti; Rizkysari Meimaharani; Hanik Hidayati
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4097

Abstract

Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) Korp Sukarela (KSR) Universitas Muria Kudus (UMK) yang rutin menjalankan atau melaksanakan donor darah bersama Palang Merah Indonesia (PMI). Dalam kegiatan donor darah tersebut, tidak semua yang berniat mendonorkan darahnya diperbolehkan.Untuk mencukupi kebutuhan darah, banyak dari beberapa kalangan yang menyelenggarakan acara donor darah, terutama bagi mereka yang berkecimpung didunia Palang Merah. Organisasi KSR PMI di tingkat perguruan tinggi, akan tetapi pada masa ini kegiatan tersebut tidak dapat terlaksana dengan baik. Dikarenakan terkendala adanya pandemi Covid-19. Sebagai masyarakat kita harus memenuhi protokol kesehatan yang ada. Guna memenuhi protokol yang ada, maka kegiatan donor darah akan dilaksanakan sesuai dengan aturan yang sudah dianjurkan oleh pemerintah. Dengan hal ini, maka pendaftaran juga akan dilaksanakan secara tidak langsung / dianjurkan melalui aplikasi. Desain Aplikasi Pendaftaran Donor Darah berbasis Android dengan tujuan untuk memberikan kemudahan dan dilaksanakan secara mudah, aman dan efisien. Sehingga diharapkan aplikasi tersebut dapat membantu penyelenggara donor darah yaitu Unit Kegiatan Mahasiswa KSR PMI UMK dalam mensosialisasikan kegiatan diadakannya donor darah
IDENTIFIKASI PENYAKIT BRUCELLOSIS PADA DAGING SAPI BERDASARKAN ANALISIS TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL COOCURENT MATRIX (GLCM) Muhammad Fachrurrozi Nasution; Rika Rosnelly; Jazmi Hadi Matondang; Mega Marisani Ziraluo; Eri Triwanda
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4123

Abstract

Seiring dengan meningkatnya konsumsi daging sapi di masyarakat, membuat orang yang tak bertanggung jawab memanfaatkan kondisi dengan menjual daging sapi yang tidak layak konsumsi kepada masyarakat, hal ini terjadi karena kurangnya pengetahuan masyarakat tentang ciri-ciri daging sapi berkualitas, untuk mengetahui kualitas daging sapi dapat ditentukan dari tekstur daging sapi. Pada umumnya masyarakat menggunakan penglihatan kasat mata untuk menentukan kualitas daging sapi. Namun, cara tersebut masih kurang efektif karena mata memiliki kelemahan untuk melihat suatu objek secara detail. Penelitian ini bertujuan dalam menganalisis tekstur daging sapi untuk mengidentifikasi kualitas daging sapi dengan menggunakan proses pengolahan citra. Diharapkan dengan penelitian ini, menghasilkan perbedaan terhadap jenis daging yang terkena penyakit brucellosis berdasarkan tekstur daging sapi menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Parameter yang dianalisis adalah Contrast, Correlation, Energy, Homogeneity. Parameter tersebut akan diterapkan pada citra daging sapi sehat dan daging sapi terpapar brucellosis untuk dicari nilai dari masing - masing parameter. Hasil yang didapatkan, terdapat kesimpulan bahwa penyakit brucellosis dapat dikenali berdasarkan hasil proses ekstraksi fitur citra dengan metode GLCM. Lanjutan yang dapat dilakukan dari penelitian ini, diperlukan metode klasifikasi dalam membedakan citra daging sapi terpapar brucellosis atau daging sehat secara lebih detail.
Identifikasi Kesegaran Ikan Mujahir(Oreochormis mossabicus) secara otomatis Berdasarkan Citra Mata Menggunakan KNN Maradona Jonas Simanullang; Rika Rosnelly; Alan Prayogi; Alesia Lorenza Sinaga; Rais Affaruq Zunnurain
Device Vol 13 No 1 (2023): Mei
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/device.v13i1.4150

Abstract

Ikan merupakan sumber protein yang tinggi untuk tubuh manusia. Salah satu ikan yang digemari dan banyak tersedia di pasar ikan adalah ikan mujair. Karena banyaknya permintaan akan ikan mujair tersebut sehingga hal tersebut dimanfaatkan oleh penjual dengan melakukan kecurangan seperti menjual ikan yang sudah tidak segar(tidak layak konsumsi) oleh tubuh manusia. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan suatu metode dalam mengidentifikasi kesegaran ikan, serta untuk mengetahui jenis ikan yang segar. Metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi berdasarkan kelas target dengan memanfaatkan citra mata ikan berbasis nilai fitur warna RGB dirubah ke grayscale melakukan contrast kemudian melakukan histogram equalization. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi nilai sebesar 98% untuk klasfikasi KNN . Berdasarkan hasil akurasi tersebut maka metode KNN dapat menjadi model pengembangan identifikasi kesegaran ikan mujair menggunakan citra mata.

Page 6 of 18 | Total Record : 177

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 2 (2025): Bulan November Vol 15 No 1 (2025): Mei Vol 14 No 2 (2024): November Vol 14 No 1 (2024): Mei Vol 13 No 2 (2023): November Vol 13 No 1 (2023): Mei Vol 12 No 2 (2022): November Vol 12 No 1 (2022): Mei Vol 11 No 2 (2021): November Vol 11 No 1 (2021): Bulan Mei Vol 10 No 2 (2020): Bulan November Vol 10 No 1 (2020): Bulan Mei More Issue