Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi
Djtechno: Journal of Information Techhnology Research Jurnal ilmiah yang dikelola dan diterbitkan oleh Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Medan, Indonesia. Jurnal Djtechno terbit pertama kali Vol 1. No.1 Juli Tahun 2020, jurnal ini membahas tentang topik-topik yang berkenaan dengan Bidang Teknologi Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak, Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Dan Komunikasi. Jurnal Program Studi Teknologi Informasi terbit sebanyak 2x dalam 1 tahun yaitu per 6 bulan sekali (Juli dan Desember)
Articles
308 Documents
Search results for
, from
"2023"
:
308 Documents
clear
<![CDATA[RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI KASIR PADA COFFEE SHOP DENGAN MENGGUNAKAN MODEL MOBILE-D ]]>
<![CDATA[Azmuri Wahyu Azinar]]>;
<![CDATA[Irwan A. Kautsar]]>;
<![CDATA[Suhendro Busono]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6185
<![CDATA[Teknologi informasi didunia berkembang dengan sangat pesat, Indonesia merupakan salah satu negara yang tergabung dalam ASEAN, dimana teknologi informasi di negara Indonesia juga berkembang dengan pesat. Perkembangan teknologi informasi saat ini diikuti pula oleh pemanfaatannya di segala bidang, termasuk pada usaha kuliner yaitu coffee shop. Kecepatan dan ketelitian dalam proses transaksi antara penjual dan pembeli menjadi titik penting dalam proses bisnis yang berlangsung. Meskipun aplikasi sistem informasi kasir sudah banyak dibangun, tetapi tetap merupakan tantangan besar pagi peneliti untuk mengembangkan aplikasi ini sesuai visi misi usaha coffee shop tersebut. Mobile-D merupakan salah satu model yang mengusulkan suatu pendekatan yang berbasiskan pengguna (user-centric approach) dengan disiplin ditekankan pada Desain, Arsitektur, Pengembangan, integrasi dan pemrograman berpasangan. Pada penelitian ini, sistem informasi kasir pada coffee shop dikembangkan dengan menggunakan model Mobile-D sebagai tahapan dalam pembangunan suatu perangkat lunak. Dengan lima kegiatan utama: Explore, Initialize Productionize, Stabilize dan System Test & Fix menjadikan pengembangan aplikasi kasir ini dapat dilaksanakan dengan baik. Pada akhir proses, dilakukan pengujian terhadap fitur-fitur penting yang ada pada sistem oleh calon pengguna dengan tujuan apakah sistem benar-benar bisa digunakan dan hasil dari pengujiannya adalah 100% semua dapat berjalan sesuai dengan fungsinya.]]>
<![CDATA[PERAN DEEP LEARNING DAN BIG DATA DALAM MENDEKTEKSI MASALAH KEUANGAN ]]>
<![CDATA[Dara Sawitri]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6037
<![CDATA[Pesatnya pertumbuhan data dan informasi pada saat ini telah membuat bidang keuangan banyak menghadapi tantangan dalam melakukan analisis informasi. Dengan kemampuan teknologi big data dan deep learning telah mengubah cara-cara operasional dibidang keuangan secara signifikan. Big data telah merevolusi cara pengelolaan bidang keuangan yaitu dengan menggunakan teknologi dalam mendeteksi masalah keuangan. Metode Deep learning dan big data telah membantu akan standarisasi dan pemodelan didalam proses keuangan agar meningkatkan pengambilan keputusan sekaligus memberikan peringatan dini akan risiko keuangan serta melakukan pengawasan dibidang keuangan. Dimana kedua teknologi ini mampu memfasilitasi pemrosesan serta analisis data yang lebih mendalam sehingga dapat memberikan pandangan yang lebih luas dalam mendukung proses pengambilan keputusan dibidang keuangan. Peran big data dan deep learning dapat digunakan secara bersama untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis data serta memfasilitasi kemampuan analisis agar dapat mendeteksi masalah keuangan untuk kepentingan dunia usaha. Deep learning dengan menggunakan potensi big data berguna untuk mengenali pola-pola abnormal tanpa campur tangan manusia. Pada penelitian ini menggunakan arsitektur CNN dan RNN dimana model LSTM juga GRU efektif dalam menangani data untuk mendeteksi aktivitas resiko keuangan. Deep learning dapat mengenali anomali secara real-time dengan tingkat keandalan yang lebih tinggi serta mengoptimal keamanan data dan memaksimumkan pengelolaan risiko.]]>
<![CDATA[PENENTUAN SUPPLIER TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA DAN TOPSIS DENGAN PEMBOBOTAN ENTROPY ]]>
<![CDATA[Nanda Dwi Kurniawan]]>;
<![CDATA[Saifur Rohman Cholil]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6091
<![CDATA[Pemilihan supplier merupakan aspek kritis dalam keberlangsungan operasional bisnis, termasuk bagi Toko Kelontong Dua Putra yang selama ini menggunakan pendekatan subjektif dalam menentukan mitra suppliernya. Metode penilaian yang tidak sistematis ini berpotensi menimbulkan berbagai permasalahan seperti keterlambatan pengiriman, kualitas produk yang tidak konsisten, dan hambatan operasional lainnya. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan ilmiah menggunakan metode MOORA dan TOPSIS dengan pembobotan Entropy guna menghasilkan penilaian yang lebih objektif. Kriteria penilaian meliputi harga, jarak, pelayanan, ketersediaan stok, dan kualitas barang, yang selanjutnya digunakan untuk melakukan perangkingan alternatif supplier. Hasil penelitian menunjukkan konsistensi pada kedua metode, dengan alternatif A1 teridentifikasi sebagai supplier terbaik, memperoleh skor 0,059 pada MOORA dan 0,905 pada TOPSIS, yang mengindikasikan potensi signifikan dalam optimalisasi proses pemilihan supplier.]]>
<![CDATA[PENYELARASAN TATA KELOLA DAN TUJUAN MANAJEMEN UIN AR-RANIRY MENGGUNAKAN GOVERNANCE AND MANAGEMENT OBJECTIVE (GMO) COBIT 2019 ]]>
<![CDATA[Annisa Rachmah]]>;
<![CDATA[Ima Dwitawati]]>;
<![CDATA[Ghufran Ibnu Yasa]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.5795
<![CDATA[Transformasi digital di Indonesia, khususnya dalam sektor pendidikan tinggi, menghadapi sejumlah tantangan, seperti ketimpangan infrastruktur digital dan kesulitan dalam integrasi sistem informasi. UIN Ar-Raniry, sebagai lembaga pendidikan tinggi, berkomitmen untuk meningkatkan manajemen teknologi informasi (TI) guna mendukung pelayanan pendidikan dan penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan mengukur tingkat kapabilitas serta kematangan tata kelola TI di UIN Ar-Raniry dengan menggunakan framework COBIT 2019, khususnya pada domain BAI01 (Manage Programs). Pendekatan yang digunakan adalah penelitian kualitatif interaktif, dengan pengumpulan data primer melalui wawancara dan observasi, serta data sekunder yang berasal dari dokumen institusional. Hasil analisis menunjukkan bahwa UIN Ar-Raniry telah mencapai kapabilitas pada level 2 di domain BAI01, meskipun beberapa aktivitas belum diimplementasikan secara maksimal, terutama pada level 3 dan 4. Rekomendasi perbaikan mencakup penyusunan dokumen pedoman untuk penutupan program, peningkatan evaluasi pembelajaran, dan penguatan proses pemantauan serta pengendalian kinerja. Diharapkan, penerapan rekomendasi ini dapat membantu UIN Ar-Raniry meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pengelolaan TI, mendukung pencapaian tujuan strategis, serta memperkuat posisinya sebagai institusi pendidikan terkemuka baik di tingkat nasional maupun internasional]]>
<![CDATA[CLUSTERING DAERAH RAWAN STUNTING DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS ]]>
<![CDATA[Cahya Syalom]]>;
<![CDATA[Ulfa Khaira]]>;
<![CDATA[Daniel Arsa]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6223
<![CDATA[Stunting is one of the main nutritional problems in Indonesia whose prevalence is still high, which is 21.5% in 2023, exceeding the WHO standard which should be below 20%. This study aims to identify areas at risk of stunting in Indonesia using the K-Means method based on factors that cause stunting. The data used includes coverage of essential services and stunting cases from 38 provinces during 2022-2024, obtained from the Ditjen Bina Bangda Kemendagri dashboard as much as 3534 data. The research begins by determining the variables that have a stronger correlation with stunting among other variables in each year using Spearman correlation. Then, the optimal number of clusters was determined using the Silhouette Coefficient method. The results show that the optimal number of clusters for each year is K=2 with each value being 0.387 (2022), 0.436 (2023), and 0.446 (2024). Cluster 1 represents high stunting risk areas with low coverage of essential services, while cluster 2 represents low stunting risk areas with more optimized essential services. In 2022, cluster 1 consists of 25 provinces, and cluster 2 consists of 13 provinces. In 2023, cluster 1 decreases to 18 provinces and cluster 2 increases to 20 provinces. In 2024, cluster 1 declines further to 14 provinces, while cluster 2 increases to 24 provinces.]]>
<![CDATA[PENERAPAN METODE DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI USIA DARI EKSPRESI WAJAH REAL-TIME MENGGUNAKAN WEBCAM BERBASIS VISUAL CODE ]]>
<![CDATA[Yuliy Gusnitasari Simanjuntak]]>;
<![CDATA[Yuza reswan]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6034
<![CDATA[Pengenalan Wajah (Face Recognition) adalah teknologi yang memungkinkan sistem komputer mengidentifikasi individu berdasarkan fitur wajah. Teknologi ini banyak digunakan dalam aplikasi seperti keamanan, verifikasi identitas, serta analisis emosi dan usia. Dalam deteksi usia dan ekspresi wajah secara real-time menggunakan Deep Learning, Pengenalan Wajah berperan penting dalam mendeteksi wajah secara otomatis melalui webcam untuk dianalisis lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi usia dan ekspresi menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN), meskipun terdapat perubahan kondisi seperti pencahayaan, sudut pandang, dan ekspresi wajah. Normalisasi dataset yang tepat diharapkan dapat meningkatkan kemampuan sistem mengenali pola wajah dan memberikan estimasi yang lebih akurat.Metode penelitian menggunakan quasi eksperimen dengan sampel sebanyak 20 orang yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Penelitian ini menyarankan pengembangan lebih lanjut sistem deteksi usia secara real-time menggunakan deep learning dan integrasi webcam berbasis Visual Code.]]>
<![CDATA[OPTIMALISASI PENGELOLAAN PERKEBUNAN DENGAN INTERNET OF THINGS (IOT) PADA SISTEM SMART HOME DI KEBUN PARIWISATA AGROWISATA GUNUNG MAS PUNCAK BOGOR ]]>
<![CDATA[Dwi Prasetyo]]>;
<![CDATA[Goklas Siahaan]]>;
<![CDATA[Saritha Kittie Uda]]>;
<![CDATA[Sabrina Aulia Rahmah]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6179
<![CDATA[Penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) telah merevolusi cara pengelolaan perkebunan di industri perhotelan atau perkebunan, khususnya di Agrowisata Gunung Mas. Salah satunya yang banyak diterapkan pemilik smart home system adalah dengan kontrol pencahayaan. Ini memungkinkan pemilik rumah mengurangi penggunaan listrik dan mendapat manfaat dari penggunaan Smarthome. Artikel ini bertujuan untuk menyelidiki implementasi dan dampak penggunaan IoT pada perangkat jaringan Smart Home Control4 dalam pengelolaan perkebunan di Agrowisata Gunung Mas. Pada penelitian ini menggunakan metode observasi, analisa, dan implementasi Smarthome. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi IoT pada perangkat jaringan Smart Home Control4 telah meningkatkan efisiensi operasional, keamanan, dan kenyamanan bagi penghuni. Namun, tantangan seperti keamanan data dan interoperabilitas antarperangkat masih perlu diatasi. Artikel ini juga membahas harapan dan peluang masa depan dalam pengembangan sistem Smart Home berbasis IoT. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi manajer properti, pengembang teknologi, dan praktisi industri perhotelan yang tertarik dalam mengimplementasikan sistem IoT dalam pengelolaan perkebunan. Pemanfaatan teknologi Internet of Things (IoT) telah merevolusi cara pengelolaan vila di industri perhotelan dan vila, khususnya di Agrowisata Gunung Mas. Satu hal yang banyak digunakan pemilik sistem rumah pintar adalah kontrol pencahayaan. Hal ini memungkinkan pemilik rumah mengurangi konsumsi daya dan mendapatkan manfaat dari penggunaan rumah pintar. Tujuan artikel ini adalah untuk mengetahui implementasi dan dampak penggunaan IoT dengan perangkat jaringan Smart Home Control4 pada pengelolaan vila Agrowisata Gunung Mas. Penelitian ini menggunakan teknik observasi, analisis, dan implementasi smart home. Hasil studi menunjukkan bahwa integrasi IoT ke dalam perangkat jaringan Smart Home Control4 meningkatkan efisiensi operasional, keamanan, dan kenyamanan bagi penghuni. Namun tantangan seperti keamanan data dan interoperabilitas antar perangkat masih perlu diatasi. Artikel ini juga membahas harapan dan peluang masa depan dalam pengembangan sistem rumah pintar berbasis IoT. Studi ini memberikan wawasan berharga bagi manajer properti, pengembang teknologi, dan praktisi industri perhotelan yang tertarik menerapkan sistem IoT dalam manajemen rumah liburan.]]>
<![CDATA[APLIKASI E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK REKOMENDASI PRODUK ]]>
<![CDATA[Davin Surya Saputra]]>;
<![CDATA[Wahyu Sri Utami]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6086
<![CDATA[Toko Jaya Abadi menghadapi tantangan besar dalam memahami perilaku pembelian pelanggan dan mengoptimalkan strategi pemasaran di era digital. Untuk menyelesaikan masalah ini, penelitian ini merancang dan mengembangkan aplikasi e-commerce dengan menggunakan metode Market Basket Analysis. Metode ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian pelanggan dengan mengidentifikasi hubungan antara produk yang dibeli bersama-sama. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan kepada pelanggan berdasarkan transaksi sebelumnya, sehingga dapat meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Langkah-langkah pengembangan aplikasi dimulai dengan analisis kebutuhan pengguna dan bisnis, dilanjutkan dengan perancangan sistem, implementasi, dan pengujian menggunakan metode prototipe. Sistem basis data digunakan untuk menyimpan data transaksi dan produk, memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan akurat. Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan dan memberikan rekomendasi produk yang efektif dan dapat membantu Toko Jaya Abadi dalam meningkatkan efisiensi pemasaran dan strategi penjualan. Hasil sementara menunjukkan bahwa aplikasi e-commerce yang dibangun dengan metode Market Basket Analysis memiliki potensi besar untuk meningkatkan pengalaman belanja pelanggan dan performa bisnis Toko Jaya Abadi. Dengan aplikasi ini, Toko Jaya Abadi diharapkan dapat bersaing lebih efektif di pasar digital, meningkatkan penjualan, dan memperkuat loyalitas pelanggan. Aplikasi ini menjadi solusi inovatif untuk menghadapi persaingan pasar yang semakin ketat.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI TEXT MINING DALAM MENGIDENTIFIKASI SIMILARITY JUDUL PENELITIAN ]]>
<![CDATA[Robi Yanto]]>;
<![CDATA[Alfiarini .]]>;
<![CDATA[Hendra Di Kesuma]]>;
<![CDATA[Syafri Aprudi]]>;
<![CDATA[Juminovario Juminovario]]>;
<![CDATA[Ahmadi Ahmadi]]>
<![CDATA[ Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 1 (2025): April ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dharmawangsa ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.46576/djtechno.v6i1.6136
<![CDATA[Plagiarisme adalah sebuah tindakan mengambil sebagian atau karya milik orang lain dan menjadikanya sebagai suatu karya asli milik sendiri tanpa menyantumkan sumber secara tepat. Plagiarisme terjadi disegala bidang kehidupan salah satunya plagiarisme judul skripsi. Dalam mengatasi plagiarisme judul perlu dibuatkan sebuah sistem yang menggunakan text mining dalam pengolahan kata untuk mengetahui presentase kesamaan judul, agar mengurangi tingkat plagiarisme. Algoritma winnowing adalah suatu teknik yang digunakan untuk mendeteksi kesamaan teks menggunakan fungsi hashing. Hasil pengolahan dapat mengetahui presentase kesamaan antara judul yang diajukan dengan judul yang sudah ada di dalam database yang diharapkan dapat membantu pihak universitas dalam melakukan pemeriksaan judul skripsi dan meningkatkan akurasi dan efektifitas serta mengurangi tingkat plagiarisme]]>
