cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Khoiruddin Harahap
Contact Email
publikasi@itscience.org
Phone
+6282251583783
Journal Mail Official
publikasi@itscience.org
Editorial Address
Jl. Pancasila Gg. M. Nur Desa Paya Gambar, Deli Serdang Sumatera Utara
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Digital Transformation Technology (Digitech)
Published by Information Technology and Science
ISSN : -     EISSN : 28079000     DOI : https://doi.org/10.47709
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Library & Information Science
Digital Transformation Technology (Digitech) merupakan Jurnal ilmiah Sains dan transformasi Teknologi Digital, terbitan ini berisi artikel bidang Rekayasa Perangkat Lunak, Technology 5.0 Society, Teknologi Industri dan lainnya dengan diterbitkan secara berkala 6 bulanan yaitu Maret dan September.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Komputasi Mekanik
Articles 622 Documents
 58   59   60   61   62 
Implementasi Kurikulum Merdeka dengan Pendekatan Deep Learning sebagai Transformasi Literasi Digital Nurfaizi, Muhammad Fitra; Rahayu, Ayu Puji; Nuroni, Roni; Sopyan, Riyanti Astriani
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.7941

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan implementasi Kurikulum Merdeka berbasis deep learning serta kontribusinya terhadap penguatan literasi digital siswa, yaitu kemampuan mengakses, mengevaluasi, dan memanfaatkan informasi digital secara kritis dan bertanggungjawab di jenjang Sekolah Menengah Atas. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi kasus di SMAN 20 Garut. Subjek penelitian meliputi kepala sekolah, guru, dan siswa. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi, kemudian dianalisis menggunakan model interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Kurikulum Merdeka melalui pembelajaran berbasis proyek dan pemanfaatan teknologi digital mampu meningkatkan keterlibatan siswa, kemampuan berpikir kritis, serta literasi digital. Literasi digital tercermin dari kemampuan siswa dalam mengakses, mengolah, dan menyajikan informasi menggunakan media digital secara bertanggung jawab. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi deep learning dalam Kurikulum Merdeka relevan dengan kebutuhan pembelajaran abad ke-21.
Implementasi Metode Profile Matching untuk Menentukan Sales Terbaik Perusahaan Distributor Hidayat, Wahyu; Supriyatna, Alam; Zayid, Farhan
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.7974

Abstract

Setiap perusahaan memiliki sumber daya manusia (SDM) yang kompeten, yang berperan sebagai aset strategis dalam mendorong pertumbuhan dan keberlanjutan perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan distributor kompor gas yang menerapkan penjualan langsung (direct selling), perlu menetapkan suatu penilaian kriteria dan mekanisme untuk mengidentifikasi tenaga penjualan terbaik.Penentuan sales terbaik sering kali menghadapi kendala subjektivitas, sehingga diperlukan sistem yang lebih objektif dan terukur. Metode Profile Matching digunakan untuk membandingkan profil ideal sales dengan karakteristik aktual mereka berdasarkan kriteria seperti penjualan, absensi, tanggung jawab, attitude dan tanggung jawab. Pengembangan sistem ini menghasilkan prototipe berbasis web yang menggunakan bahasa pemrograman PHP, sehingga mudah diakses melalui berbagai perangkat. Prototipe ini memberikan rekomendasi berupa peringkat sales terbaik berdasarkan hasil analisis gap antara profil ideal dan aktual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Profile Matching mampu memberikan rekomendasi yang lebih objektif dan akurat dalam pemilihan sales terbaik dibandingkan metode konvensional. Sistem ini juga meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses penilaian dengan hasil yang dapat dipertanggungjawabkan. Penelitian ini memberikan manfaat teoritis berupa pengembangan wawasan dalam penggunaan metode Profile Matching, serta manfaat praktis dan kebijakan bagi manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan strategis. Uji kelayakan terhadap prototype aplikasi dilakukan kepada dua orang tenaga ahli dengan menggunakan black box testing dan memperoleh nilai 100% yang berarti fungsi, proses, input dan output telah sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan. Selain itu, pengujian dilakukan terhadap tiga responden pengguna dari pihak perusahaan dengan menggunakan kuesioner PSSUQ didapat hasil Overall sebesar 96% yang dapat dinyatakan "Sangat Layak", dengan rincian hasil yang didapat pada System Quality sebesar 94%, Information Quality sebesar 95% dan Interface Quality sebesar 100%. Adapun uji hasil memperoleh nilai sebesar 0,55 yang termasuk kedalam kategori "Sedang".
Penerapan Double Diamond untuk Rancang Bangun Website Pelaporan Keamanan Mahasiswa UPI Azzahra Fahriza Fitriani; Asep Wahyudin; Rosa Ariani Sukamto
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.7545

Abstract

Keamanan kampus merupakan aspek penting dalam menciptakan lingkungan akademik yang aman dan nyaman bagi mahasiswa. Berbagai insiden seperti kehilangan barang, kekerasan, pelecehan seksual, dan vandalisme masih terjadi di lingkungan perguruan tinggi, termasuk di Universitas Pendidikan Indonesia (UPI), sementara sistem pelaporan yang tersedia masih bersifat manual dan kurang optimal sehingga berdampak pada rendahnya partisipasi mahasiswa. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi website pelaporan keamanan mahasiswa berbasis User Experience (UX) untuk meningkatkan kemudahan, kejelasan, dan kepercayaan dalam proses pelaporan. Penelitian menggunakan metode Double Diamond yang meliputi tahap Discover, Define, Develop, dan Deliver. Evaluasi dilakukan melalui System Usability Scale (SUS) dan User Experience Questionnaire (UEQ) yang melibatkan 37 responden mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 88 yang termasuk kategori acceptable dengan interpretasi excellent. Seluruh skala UEQ juga menunjukkan evaluasi sangat baik berdasarkan benchmark, yang mengindikasikan kualitas pengalaman pengguna yang positif. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan Double Diamond efektif dalam menghasilkan prototipe sistem pelaporan dengan tingkat usability dan UX yang tinggi. Secara praktis, sistem ini berpotensi meningkatkan partisipasi mahasiswa dalam pelaporan keamanan dan mendukung penguatan sistem keamanan kampus. Penelitian lanjutan diperlukan untuk menguji performa sistem dalam implementasi nyata dan penggunaan jangka panjang.
Web Profil dan Pendaftaran Online Kegiatan Organisasi Mahasiswa Cianjur Grand University Days Tri Aji Tunggal Saputra; Hafizoh Halizah; Bayu Putra Ramadhan
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8100

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong organisasi untuk memanfaatkan sistem berbasis web dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan informasi dan administrasi kegiatan. Cianjur Grand University Days (CGUD) sebagai organisasi mahasiswa yang bergerak di bidang edukasi masih menghadapi kendala dalam publikasi dan proses pendaftaran kegiatan yang dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun web profil organisasi yang terintegrasi dengan sistem pendaftaran online guna meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Prototype, yang memungkinkan interaksi intensif antara pengembang dan pengguna melalui tahapan komunikasi, perancangan cepat, konstruksi prototipe, serta evaluasi dan perbaikan sistem. Perancangan sistem dimodelkan menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang meliputi use case diagram, class diagram, dan Entity Relationship Diagram (ERD). Implementasi sistem dilakukan menggunakan framework CodeIgniter dengan arsitektur Model-View-Controller (MVC) dan basis data MySQL. Fitur utama sistem meliputi pengelolaan informasi organisasi, pendaftaran kegiatan (Try Out SBMPTN dan Expo), manajemen pembayaran, serta pembuatan laporan. Pengujian sistem menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan seluruh fungsi berjalan dengan baik dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efektivitas penyampaian informasi, mempercepat proses pendaftaran, serta mempermudah pengelolaan data peserta dan laporan kegiatan secara terintegrasi.
Rancang Bangun Aplikasi Diagnosa Penyakit Tanaman dan Hewan Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Web Apriandi Syafiq Firdaus; Himmatul Miftah; Muhammad Encep
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8243

Abstract

Penyakit pada tanaman dan hewan merupakan salah satu faktor yang dapat menurunkan produktivitas pada sektor pertanian dan peternakan. Proses diagnosis penyakit yang masih dilakukan secara manual seringkali membutuhkan waktu yang lama serta memerlukan pengetahuan khusus dari para ahli. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu proses identifikasi penyakit secara cepat dan akurat dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi berbasis web yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman dan hewan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development (R&D) dengan memanfaatkan algoritma CNN sebagai metode klasifikasi citra. Dataset yang digunakan terdiri dari citra tanaman dan hewan yang telah dikategorikan berdasarkan kondisi sehat maupun jenis penyakit tertentu. Proses penelitian meliputi tahap pengumpulan dataset, preprocessing data, pelatihan model CNN, serta implementasi model ke dalam aplikasi berbasis web menggunakan framework Flask. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu melakukan proses diagnosis penyakit tanaman dan hewan secara otomatis dengan waktu respons rata-rata sekitar 1,48 detik. Sistem juga dapat menampilkan informasi mengenai jenis penyakit yang terdeteksi serta rekomendasi penanganan yang dapat dilakukan oleh pengguna. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu petani dan peternak dalam melakukan diagnosis awal penyakit secara lebih cepat, mudah, dan efisien
Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Shopee Berdasarkan Ulasan Google Play Store Menggunakan Metode Naive Bayes Defrio Yogi Pratama; Muhamad Ary Saputra; Zaki Saifullah Rivaldo Dwiputra; Dika Apriadi
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8351

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Sentimen kepuasan pengguna aplikasi Shopee berdasarkan ulasan pada Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes. Data yang digunakan sebanyak 5.000 ulasan yang dikumpulkan melalui teknik web scraping, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, serta klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa terdapat 3.674 ulasan positif (73,52%), 1.169 ulasan negatif (23,30%), dan 157 ulasan netral (3,18%), yang mengindikasikan bahwa sebagian besar pengguna memberikan tanggapan positif terhadap aplikasi Shopee. Selanjutnya, data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji untuk evaluasi model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Naive Bayes memperoleh nilai akurasi sebesar 85%, yang menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan Sentimen. Namun, performa model pada kelas netral sangat rendah akibat ketidakseimbangan data, sehingga model cenderung bias terhadap kelas mayoritas. Dengan demikian, metode Naive Bayes dapat digunakan sebagai pendekatan awal dalam analisis Sentimen, namun diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan performa model, terutama dalam menangani data yang tidak seimbang.
Implementasi Sistem Backup Database Otomatis Berbasis Cloud pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah Kuliner di Lubuklinggau Menggunakan Metode Waterfall Sri Indayah; Hendi Wandinata; Ahman Marsehan
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8352

Abstract

Sektor Usaha Kecil dan Menengah (UKM) kuliner di Kota Lubuklinggau menghadapi ancaman serius berupa risiko kehilangan data transaksi akibat kerusakan perangkat keras, serangan siber, maupun kesalahan manusia (human error). Sebagian besar pelaku UKM masih mengandalkan penyimpanan data secara lokal menggunakan hard disk atau flashdisk tanpa sistem pencadangan yang terstruktur, sehingga keberlangsungan bisnis sangat rentan terhadap gangguan teknis. Rendahnya kesadaran akan pentingnya manajemen data digital menjadi faktor utama yang mendorong perlunya solusi pencadangan data yang andal, efisien, dan mudah diterapkan di lingkungan UKM. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem backup database otomatis berbasis cloud storage guna menjamin integritas, keamanan, dan ketersediaan data secara real-time. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall, yang diterapkan secara sistematis melalui lima tahapan utama, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengkodean, pengujian menggunakan metode black-box testing, dan pemeliharaan. Sistem yang dibangun memanfaatkan script otomatisasi berbasis tugas terjadwal (task scheduler) yang secara berkala melakukan dump database, kompresi file ke format .zip, dan mengunggah salinan data ke layanan penyimpanan awan melalui API yang telah dikonfigurasi. Pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kegagalan koneksi dan melakukan auto-retry secara otomatis tanpa intervensi manual. Hasil penelitian membuktikan bahwa implementasi sistem ini mampu meningkatkan efisiensi operasional secara signifikan, menjaga integritas data transaksi, serta memberikan perlindungan yang lebih aman dan berkelanjutan bagi pelaku UKM kuliner di Lubuklinggau dari ancaman kehilangan data permanen.
Perancangan Infrastuktur Jaringan Terpusat Berbasis Multi-VLAN dan Queue Tree Nandika Aditia; Zaki Baharuna Ilmi Hdiana; Helmy Dzulfikar
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8385

Abstract

Perkembangan teknologi informasi saat ini menuntut lembaga pendidikan untuk memiliki infrastruktur jaringan yang andal dan terpusat. Namun, SMAN 1 Cisayong masih mengandalkan arsitektur jaringan yang terdesentralisasi tanpa pengelolaan koneksi yang memadai. Hal ini menyebabkan ketidakmerataan dalam pembagian bandwidth, kerentanan terhadap IP conflict, serta inefisiensi karena seringnya dilakukan instalasi ulang secara fisik di laboratorium komputer. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan memvalidasi sebuah arsitektur jaringan komputer terpusat yang menggabungkan teknologi Multi-VLAN, Queue Tree, dan Hotspot guna mengatasi masalah tersebut. Metodologi yang dipakai adalah Network Development Life Cycle yang dimodifikasi menjadi tiga tahap utama, yaitu analisis infrastruktur eksisting, perancangan arsitektur logis, dan simulasi prototype menggunakan Cisco Packet Tracer. Hasil perancangan menunjukkan bahwa segmentasi jaringan ke dalam delapan area VLAN mampu mengisolasi domain siaran logis antar ruangan secara efektif, sementara penerapan Queue Tree dengan metode Per Connection Queue berhasil mendistribusikan total bandwidth sebesar 300 Mbps secara adil berdasarkan hierarki pengguna. Sistem Hotspot juga turut mengamankan pintu gerbang jaringan melalui autentikasi kredensial serta sistem voucher. Validasi fungsional di lingkungan simulasi mengonfirmasi bahwa layanan DHCP berjalan dengan tepat, dan aturan Access Control List yang menerapkan prinsip default deny berhasil memblokir lalu lintas data yang tidak diizinkan tanpa mengganggu akses internet. Kesimpulannya, prototype jaringan terpusat ini telah terbukti valid secara fungsional dan sangat direkomendasikan sebagai cetak biru untuk implementasi di lapangan, dengan saran agar ke depan dilakukan pengujian terhadap parameter Quality of Service.
Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Emosi Peserta Didik pada Pembelajaran Daring Luh Putu Ayu Oktavia Wulandari; I Made Agus Wirawan
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8448

Abstract

Pemantauan kondisi emosional peserta didik merupakan komponen penting dalam penyelenggaraan pembelajaran yang berkualitas, namun dalam konteks pembelajaran daring hal ini menjadi tantangan yang jauh lebih kompleks akibat ketiadaan interaksi tatap muka langsung. Penelitian ini menerapkan algoritma Gaussian Naive Bayes untuk mengklasifikasikan tujuh kategori emosi dasar peserta didik, yaitu marah (angry), jijik (disgust), takut (fear), senang (happy), sedih (sad), terkejut (surprise), dan netral (neutral), berdasarkan ekspresi wajah menggunakan dataset FER-2013 yang terdiri dari 35.887 gambar wajah berukuran 48×48 piksel. Fitur statistik yang diekstraksi meliputi nilai rata-rata piksel, standar deviasi, nilai minimum-maksimum piksel, dan histogram intensitas. Seluruh implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan pustaka scikit-learn pada perangkat standar tanpa akselerasi GPU. Evaluasi model pada 7.178 gambar data uji menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 35,2% dengan F1-score macro-averaged 33,8%. Kelas happy mencapai performa terbaik dengan F1-score 56,3%, sementara kelas disgust memperoleh performa terendah sebesar 8,2% akibat ketidakseimbangan data dan kemiripan visual yang tinggi dengan kelas angry. Keterbatasan utama model bersumber dari asumsi independensi antar fitur yang tidak sesuai dengan karakteristik data citra wajah yang memiliki korelasi spasial tinggi. Meskipun akurasi yang diperoleh masih di bawah metode deep learning, Gaussian Naive Bayes membuktikan keunggulannya dalam efisiensi komputasi dengan waktu pelatihan kurang dari 5 detik tanpa GPU, menjadikannya kandidat yang layak sebagai komponen baseline sistem pemantauan emosi peserta didik pada platform pembelajaran daring berbasis perangkat standar. Pengembangan selanjutnya disarankan mengeksplorasi fitur HOG atau LBP, teknik SMOTE untuk penyeimbangan kelas, serta arsitektur hibrida yang menggabungkan CNN ringan dengan Gaussian Naive Bayes.
Rancang Bangun Aplikasi Augmented Reality 3D Berbasis Web untuk Identifikasi Alat Tradisional Dayak Kenyah Aldy Rivaldo; Bartolomius Harpad; Syamsuddin Mallala
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.8469

Abstract

Penelitian ini fokus pada inovasi media informasi di Wisata Budaya Pampang melalui pemanfaatan teknologi Web-based Augmented Reality (WebAR) markerless untuk mengenalkan instrumen tradisional suku Dayak Kenyah. Menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC), riset ini menempuh enam tahapan sistematis mulai dari perumusan konsep hingga tahap distribusi aplikasi kepada masyarakat umum. Aplikasi yang dibangun memungkinkan para wisatawan mengeksplorasi artefak ikonik seperti Sapeq, Mandau, dan Talawang dalam bentuk visualisasi Tiga Demensi (3D) yang realistis cukup melalui peramban ponsel tanpa perlu mengunduh aplikasi tambahan. Berdasarkan uji coba tahap awal (beta) yang melibatkan 10 pengunjung, evaluasi menggunakan skala Likert mencakup aspek kegunaan dan daya tarik visual memperoleh skor rata-rata 76,8%, yang mengkategorikan aplikasi ini dalam tingkatan "Baik". Temuan ini mengindikasikan bahwa penggunaan WebAR efektif dalam memberikan pengalaman wisata yang lebih modern dan imersif, sekaligus berperan penting dalam upaya digitalisasi warisan budaya lokal.

Page 60 of 63 | Total Record : 622

 58   59   60   61   62 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026 Vol. 5 No. 2 (2025): Periode September 2025 Vol. 5 No. 1 (2025): Periode Maret 2025 Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024 Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 Vol. 3 No. 1 (2023): Artikel Periode Maret Tahun 2023 Vol. 2 No. 2 (2022): Artikel periode September 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): Research Artikel Periode Maret 2022 Vol. 1 No. 2 (2021): Research Artikel Periode September 2021 Vol. 1 No. 1 (2021): Article Research Paper Periode Maret 2021 More Issue