cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rosda Syelly
Contact Email
rosdasyelly@gmail.com
Phone
+628531376763
Journal Mail Official
journaltechnologica@gmail.com
Editorial Address
Jl. Raya Negara km.7 Tanjung Pati, Raya Negara, Kec. Harau, Limapuluh Kota, 26271, Indonesia
Location
Kab. lima puluh kota,
Sumatera barat
INDONESIA
Technologica
Published by Green Engineering Society
ISSN : -     EISSN : 28279492     DOI : 10.55043/technologica
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy
Jurnal Technologica adalah jurnal nasional untuk publikasi kajian ilmiah hasil penelitian pada bidang teknologi yang bertujuan untuk menyebarluaskan ilmu pengetahuan hasil dari penelitian dan pemikiran sebagai sumber referensi akademisi di bidang Teknologi dan untuk pengabdian pada masyarakat luas. Ruang lingkup: teknik mesin, teknik sipil, teknik elektro, teknik komputer, teknik informatika, teknologi pangan, teknologi pertanian dan topik kajian lain yang relevan.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik Kontrol dan Sistem
Articles 68 Documents
 3   4   5   6   7 
Data Management System in Agriculture: A Bibliometric Analysis Krisnawijaya, Ngakan Nyoman Kutha
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.495

Abstract

Pertanian yang didasari oleh pemanfaatan dan manajemen data yang baik, dapat membantu petani dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi dan juga dapat lebih tepat dalam mengambil sebuah keputusan. Menelusuri pengimplementasian data management system di literatur menjadi hal yang krusial dikarenakan sangat penting untuk mempelajari kesulitan dan tantangan yang dihadapi para peneliti sebelumnya guna meningkatkan kualitas dari sistem terdahulu. Dalam penelitian ini, metode analisis bibliometrik digunakan dengan tujuan untuk mengevaluasi literatur yang membahas terkait data management system di pertanian. Penggunaan metode ini dalam meninjau literatur pada topik data management di bidang pertanian masih terbatas, meskipun metode ini mampu memodelkan penelitian-penelitian yang paling signifikan dalam memberikan pengaruhnya pada perkembangan data management system di pertanian. Sehingga, studi ini bertujuan untuk mengisi gap penelitian dengan menggunakan analisis bibliometrik untuk mengidentifikasi penerapan data management system di bidang pertanian sebagai panduan untuk melihat tren dan arah dalam pengembangan pertanian cerdas. Secara keseluruhan, hasil analisis bibliometrik dengan teknik analisis co-word menunjukkan bahwa penelitian manajemen data di bidang pertanian adalah bidang multidisiplin. Penelitian ini berakar kuat pada manajemen data dan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan dilihat dari 373 kemunculan kata kunci “information management” dan 192 kemunculan kata kunci “data management”. Bidang ini secara aktif mengintegrasikan teknologi baru seperti IoT dan blockchain untuk beralih menuju sistem pertanian yang lebih cerdas, efisien, dan transparan. Hasil dari analisis pada literatur memberikan pengetahuan yang cukup untuk melihat pola tren terkini pada penelitian data management system di pertanian.
Manajemen Promosi dan Branding Perguruan Tinggi Berdasarkan Analisis Spasial Sebaran Calon Mahasiswa Baru Berbasis SIG Dodi, Gusman; Permata Sari, Fitri; Huda, Ramzil
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.503

Abstract

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengeksplorasi pola distribusi geografis calon mahasiswa baru di STT Payakumbuh dengan menggunakan pendekatan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang berbasis pada QGIS selama periode 2021 hingga 2025. Data yang dianalisis terdiri dari 422 calon mahasiswa yang berasal dari 61 sekolah yang setelah proses pembersihan dan penggabungan lokasi yang berhasil dijadikan 59 titik geocoding. Teknik analisis yang digunakan meliputi point mapping, heatmap (Kernel Density Estimation), Graduated Symbol Map, dan analisis buffer untuk mendeskripsikan sebaran spasial pendaftar. Analisis spasial menunjukkan bahwa distribusi calon mahasiswa baru banyak terkumpul di daerah Kota Payakumbuh dan sebagian di Kabupaten Lima Puluh Kota. Visualisasi heatmap menunjukkan beberapa kawasan hotspot dengan jumlah pendaftar yang cukup tinggi, sedangkan peta simbol tergraduasi mengindikasikan bahwa beberapa sekolah tertentu menyuplai pendaftar yang lebih banyak dibandingkan sekolah lainnya. Analisis buffer menunjukkan bahwa 335 pendaftar, yang setara dengan 79%, berasal dari sekolah-sekolah yang berada dalam jarak ≤10 km dari kampus STT Payakumbuh. Hasil penelitian ini menyoroti bahwa analisis spasial yang dipandu oleh SIG sangat efektif dalam menggambarkan fitur geografis asal calon mahasiswa dengan cara terukur dan berbasis data yang dapat digunakan sebagai alat bantu untuk menentukan daerah prioritas dan sasaran sekolah dalam merumuskan manajemen promosi dan branding perguruan tinggi.
Perancangan Aplikasi Smart RT 26 Berbasis Prototyping untuk Meningkatkan Efisiensi Administrasi Warga Miten, Fitra Kebesa; Mutmainnah, Mutmainnah; Ahadi, Ahmad Husna
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.515

Abstract

Penelitian ini menghasilkan rancangan aplikasi "Smart RT 26" sebagai solusi digital untuk mentransformasi proses administrasi manual di RT 26 Kelurahan Cempaka Putih - Jambi yang sebelumnya memakan waktu dan kurang transparan. Menggunakan metode Prototyping dengan pemodelan Unified Modelling Language (UML), penelitian ini mengintegrasikan fitur informasi dan pengumuman, fitur database dan fitur administrasi surat. Hasil penelitian mencakup model sistem fungsional yang terdiri dari Use Case dan Class Diagram, serta prototipe high-fidelity yang telah divalidasi. Pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur utama berjalan 100% sesuai dengan kebutuhan pengguna. Indikator keberhasilan penelitian ini terbukti melalui pemangkasan alur layanan pengajuan surat yang dapat diproses secara real-time, meningkatkan efisiensi waktu administrasi secara signifikan dibandingkan sistem konvensional. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada penerapan metode user-centered prototyping yang menghasilkan antarmuka spesifik bagi karakteristik warga lokal, memberikan keunggulan fleksibilitas dibandingkan aplikasi administrasi umum. Sistem ini menjadi model transformasi digital yang valid dan siap diimplementasikan untuk meningkatkan pelayanan publik yang adaptif di tingkat rukun tetangga
Implementasi Electronic Proof of Delivery (e-POD) dan Mobile Printing untuk Meningkatkan Efisiensi Manajemen Logistik (Studi Kasus: Flores Travel) Jambak, Cindy Afriana; Prayudha, Hari; Widodo, Aditya; Alda, Muhamad
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.527

Abstract

Ketidakteraturan administrasi logistik akibat ketergantungan pada dokumentasi fisik dan proses manual di Flores Travel menjadi hambatan utama dalam validasi serah terima barang serta transparansi data pengiriman. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi inefisiensi tersebut melalui pengembangan aplikasi logistik berbasis React Native yang mengintegrasikan fitur Electronic Proof of Delivery (e-POD) dan Mobile Printing. Metode penelitian mengikuti kerangka System Development Life Cycle (SDLC) yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi kode, hingga pengujian fungsional. Fitur utama yang dikembangkan mencakup otomasi pencetakan label resi dengan protokol Thermal Standard Printer Language (TSPL) melalui koneksi Bluetooth, distribusi surat jalan digital melalui WhatsApp Gateway, serta verifikasi penerimaan barang menggunakan pemindaian barcode dan tanda tangan elektronik. Hasil penelitian menunjukkan adanya transformasi proses dari administrasi berbasis kertas menuju sistem digital yang mampu meminimalisir risiko kehilangan dokumen dan mempercepat pemutakhiran status pengiriman dari lapangan ke sistem pusat. Integrasi teknologi e-POD ini memberikan kepastian data penerimaan yang lebih akurat serta memperlancar koordinasi operasional antara peran admin, karani, dan supir secara terpadu. Kesimpulannya, implementasi sistem ini berhasil mengoptimalkan efisiensi operasional dan meningkatkan transparansi alur logistik secara real-time tanpa bergantung pada birokrasi fisik yang lambat
Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Arabika Berdasarkan Nilai Cupping Menggunakan Backpropagation Neural Network Handika, Arlan Tri; Widodo, Aditya; Prayudha, Hari; Rambe, Rayhan Atricha
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.530

Abstract

Penilaian kualitas biji kopi Arabika merupakan proses penting dalam menjaga konsistensi cita rasa dan mutu produk kopi. Metode cupping yang umum digunakan masih memiliki tingkat subjektivitas yang tinggi karena dipengaruhi oleh perbedaan pengalaman dan persepsi panelis. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi kualitas biji kopi Arabika menggunakan Backpropagation Neural Network untuk menghasilkan penilaian yang lebih objektif dan konsisten. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Coffee Quality Institute (CQI) yang diperoleh melalui platform Kaggle dengan total 207 sampel kopi Arabika. Atribut yang digunakan meliputi aroma, flavor, acidity, body, aftertaste, balance, dan moisture. Kualitas biji kopi diklasifikasikan ke dalam tiga kelas, yaitu Grade A, Grade B, dan Grade C, berdasarkan nilai total cupping points. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 85,7%, dengan nilai precision 55,6%, recall 60,4%, dan F1-score 56,6%. Perbedaan nilai metrik evaluasi tersebut menunjukkan bahwa meskipun model mampu melakukan klasifikasi secara umum dengan baik, kemampuannya dalam mengidentifikasi setiap kelas secara tepat masih dipengaruhi oleh distribusi data, sehingga evaluasi kinerja tidak dapat hanya bergantung pada nilai akurasi. Model yang diusulkan berpotensi membantu proses penilaian kualitas biji kopi dengan menyediakan hasil klasifikasi beserta informasi probabilitas.
Implementasi Aplikasi Point of Sale (POS) Berbasis Mobile Menggunakan Metode Research and Development pada Coffee Shop Handika, Arlan Tri; Rambe, Rayhan Atricha; Putra, Raditya Abdillah
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.535

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan aplikasi Point of Sale (POS) berbasis mobile sebagai solusi pendukung pengelolaan data penjualan pada coffee shop. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) yang meliputi tahapan identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi POS berbasis mobile yang dikembangkan memiliki fitur utama berupa pengelolaan data produk dan kategori, pencatatan transaksi penjualan, serta penyajian laporan penjualan berdasarkan periode tertentu. Pengujian fungsional menggunakan metode black-box testing menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai dengan fungsi yang dirancang. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan aplikasi POS berbasis mobile yang mampu meningkatkan keteraturan, efisiensi, dan efektivitas pengelolaan data penjualan dibandingkan sistem pencatatan manual pada coffee shop.
Unsupervised Autoencoder untuk Deteksi Anomali Cerdas pada Perangkat Edge Computing Berbasis TinyML Noviardi, Noviardi; Syelly, Rosda
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.543

Abstract

Penelitian ini membandingkan performa sistem monitoring lingkungan berbasis Edge Computing menggunakan Autoencoder Unsupervised Neural Network (TinyML) dengan metode Heuristic pada perangkat ESP32. Kebaruan penelitian ini terletak pada evaluasi komprehensif yang menyandingkan akurasi deteksi anomali dengan efisiensi sumber daya fisik (termal dan memori) yang belum banyak dibahas secara simultan dalam studi sebelumnya. Hasil analisis menunjukkan bahwa model TinyML memiliki superioritas kinerja dengan capaian F1-Score sempurna (1,0), melampaui sistem Heuristic yang gagal memvalidasi data transisi. Dari sisi operasional, TinyML menunjukkan efisiensi tinggi dengan stabilitas suhu kerja yang terjaga dan latensi pengiriman data 24% lebih cepat. Meskipun terdapat penggunaan memori tambahan untuk model, manajemen RAM terbukti tetap bersifat deterministik. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi Unsupervised Learning di tingkat edge menghasilkan sistem deteksi yang lebih cerdas dan responsif tanpa membebani kinerja fisik perangkat
Implementasi Metode Haversine Formula pada Otomasi Registrasi Pelanggan Layanan Internet Berbasis Web Purwanto, Edi; Gunadi, Gunadi
Technologica Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica
Publisher : Green Engineering Society

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55043/technologica.v5i1.550

Abstract

Proses registrasi pelanggan pada layanan internet masih sering dilakukan secara semi-manual, khususnya dalam penentuan jarak antara lokasi calon pelanggan dengan titik layanan jaringan, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan keputusan dan keterlambatan pemasangan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Haversine Formula pada sistem otomasi registrasi pelanggan layanan internet guna menghitung jarak berbasis koordinat geografis secara akurat dan objektif. Metode Haversine Formula digunakan untuk menghitung jarak antara titik lokasi pelanggan dan titik layanan jaringan berdasarkan nilai latitude dan longitude. Sistem dikembangkan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem menerapkan batas jarak (threshold) maksimum sebesar 20meter sebagai indikator kelayakan pemasangan layanan internet. Apabila jarak hasil perhitungan berada ≤ 20 meter, sistem secara otomatis memberikan keputusan “layak dipasang”, sedangkan jarak > 20meter menghasilkan keputusan “tidak layak dipasang”. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghitung jarak pelanggan ke titik layanan secara akurat dan konsisten, serta menghasilkan keputusan kelayakan pemasangan secara otomatis tanpa intervensi manual. Implementasi sistem ini meningkatkan efisiensi proses registrasi, mengurangi kesalahan perhitungan jarak, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat dalam layanan internet

Page 7 of 7 | Total Record : 68

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 1 (2026): Technologica Vol. 4 No. 2 (2025): Technologica Vol. 4 No. 1 (2025): Technologica Vol. 3 No. 2 (2024): Technologica Vol. 3 No. 1 (2024): Technologica Vol. 2 No. 2 (2023): Technologica Vol. 2 No. 1 (2023): Technologica Vol. 1 No. 2 (2022): Technologica Vol. 1 No. 1 (2022): Technologica