Digital Transformation Technology (Digitech)
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.
Articles
594 Documents
<![CDATA[Penentuan Perawat Terbaik Di Puskesmas Neglasari Cikutra Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ]]>
<![CDATA[Valentino Claudio Usmany]]>;
<![CDATA[Riffa Haviani Laluma]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2864
<![CDATA[Penentuan perawat terbaik di dalam sebuah puskesmas memiliki peranan sentral dalam memastikan pelayanan kesehatan yang berkualitas tinggi bagi masyarakat. Dalam upaya untuk mencapai tujuan ini, metode Simple Additive Weighting (SAW ) digunakan sebagai alat analisis keputusan yang efektif dan terstruktur. Dalam konteks penilaian perawat terbaik di Puskesmas Neglasari Cikutra, sejumlah kriteria yang relevan telah ditetapkan, termasuk komunikasi, pelayanan, disiplin, sikap, dan kemampuan. Setiap kriteria diberi bobot yang mencerminkan tingkat kepentingannya dalam proses penilaian, memastikan bahwa faktor-faktor yang paling signifikan mendapatkan perhatian yang sepadan. Langkah-langkah pelaksanaan metode SAW melibatkan normalisasi data untuk mengubah nilai-nilai kriteria menjadi skala yang dapat dibandingkan secara objektif. Skor alternatif untuk masing-masing perawat dihitung dengan mengalikan nilai normalisasi dengan bobot yang sesuai dengan masing-masing kriteria. Akhirnya, perawat terbaik ditentukan berdasarkan peringkat skor total yang mereka peroleh. Hasil penelitian menegaskan bahwa metode SAW memberikan panduan yang jelas dan terstruktur dalam proses penilaian dan pemilihan perawat terbaik. Pendekatan ini mengurangi potensi bias subjektif dalam pengambilan keputusan, sehingga memastikan seleksi perawat yang paling sesuai dengan kebutuhan Puskesmas Neglasari Cikutra. Dengan demikian, metode SAW memberikan kerangka kerja yang objektif dan efektif dalam memilih perawat yang akan berkontribusi pada pelayanan kesehatan yang optimal dan berkualitas tinggi bagi masyarakat yang dilayani oleh puskesmas tersebut.]]>
<![CDATA[Sistem Prediksi Harga Emas Berdasarkan Data Time Series Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) ]]>
<![CDATA[Razan Aiman Nadir]]>;
<![CDATA[Rini Nuraini Sukmana]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2877
<![CDATA[Emas merupakan jenis logam mulia yang paling banyak diminati untuk dijadikan sebagai objek investasi, dikarenakan harga jual maupun beli cenderung mengalami kenaikan. Akan tetapi, terdapat kondisi bahwa pergerakan harga emas dapat mengalami fluktuasi, dan hal itu akan menjadi resiko dalam berinvestasi. Perkembangan zaman saat ini dapat membantu masyarakat untuk mengatasi permasalahan tersebut, yaitu melalui cara prediksi atau perkiraan pergerakan harga emas di masa yang akan datang. Penelitian ini dilakukan untuk prediksi pada harga emas ANTAM Logam Mulia untuk 5 bulan ke depan. Data diperoleh dari situs resmi Logam Mulia. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Artificial Neural Network (ANN) dengan melalui beberapa tahapan, yaitu tahap training, testing dan prediksi, dengan penggunaan 3 skenario pembagian data. Skenario data 90% training & 10% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-20-1 dengan akurasi 91.89% dan menghasilkan akurasi 76.43% pada tahap testing. Skenario data 80% training & 20% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-30-1 dengan akurasi 90.77% dan menghasilkan akurasi 56.51% pada tahap testing. Skenario data 70% training & 30% testing yang pada tahap training diperoleh arsitektur terbaik 5-20-1 dengan akurasi 91.92% dan menghasilkan akurasi 56.12% pada tahap testing. Dengan demikian, harga prediksi yang digunakan adalah prediksi pada skenario data training 90% dan testing 10%, dikarenakan hasil evaluasi dengan data testing akurasinya lebih baik dibandingkan kedua skenario lainnya]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Diagnosa Stunting pada Balita Berbasis Website Menggunakan Metode Forward Chaining dan Metode Waterfall ]]>
<![CDATA[Beny Riswanto]]>;
<![CDATA[Willy Setiawan]]>;
<![CDATA[Slamet Cahyo Edy Sahputro]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2881
<![CDATA[Stunting pada balita merupakan masalah kesehatan yang sering terjadi di Indonesia yang dapat mempengaruhi pertumbuhan fisik dan mental anak. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu diagnosa stunting pada balita dengan cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar diagnosa stunting pada balita berbasis website menggunakan metode forward chaining dan metode waterfall. Metode Forward chaining digunakan dalam proses inferensi untuk menghasilkan diagnosis, sedangkan metode waterfall digunakan untuk mengembangkan sistem secara bertahap dan terstruktur. Dalam pelaksanaan pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi, wawancara, dan studi pustaka untuk memperoleh pengetahuan dari para ahli dan literatur terkait. Sistem pakar yang dikembangkan diharapkan dapat membantu orang tua dan tenaga kesehatan dalam mendiagnosis stunting pada balita dengan lebih mudah dan cepat. Dalam penelitian ini, berhasil dikembangkan sebuah sistem pakar diagnosa stunting pada balita berbasis website menggunakan metode forward chaining dan metode waterfall. Hasil pengujian blackbox menunjukkan bahwa sistem beroperasi dengan baik, sementara pengujian lighthouse menunjukkan bahwa sistem mencapai skor tinggi dalam performa, aksesibilitas, penerapan praktik terbaik pengembangan web, dan SEO. Selain itu, hasil pengujian akurasi sistem menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, dengan tingkat akurasi diagnosa stunting mencapai 98,96% dan diagnosa status gizi mencapai 98,10%. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem pakar ini dapat menjadi alat yang efektif dalam mendiagnosis stunting pada balita dengan tingkat akurasi yang tinggi dan tingkat kesalahan diagnosis yang rendah. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu mendeteksi stunting secara dini dan mengurangi kasus stunting pada balita.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Pada Tumbuhan Terong Ungu Menggunakan Metode Teorema Bayes ]]>
<![CDATA[Mochammad Raja Hardianto]]>;
<![CDATA[Rini Nuraini Sukmana]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2882
<![CDATA[Terong, sebagai salah satu sayuran yang sangat populer di Indonesia, memiliki banyak manfaat sebagai sumber energi bagi tubuh manusia. Meskipun bukan kebutuhan pokok, terong tetap diminati oleh konsumen rumah tangga karena kemampuannya diolah menjadi berbagai hidangan lezat dan digunakan dalam pengobatan tradisional. Terong ungu adalah salah satu varietas yang berharga di Indonesia, dan menjaga kesehatan tanaman terong ungu sangat penting untuk memastikan hasil panen yang baik. Untuk membantu petani dan ahli pertanian mengidentifikasi penyakit pada tanaman terong ungu secara dini, sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) telah dikembangkan. Metode Teorema Bayes digunakan dalam SPK ini untuk memprediksi probabilitas terjadinya penyakit berdasarkan gejala yang terlihat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan SPK yang mampu mengenali penyakit pada terong ungu dan memberikan solusi penanganan yang tepat. Keuntungannya meliputi bantuan yang cepat dan akurat dalam diagnosa penyakit bagi petani dan ahli pertanian, serta kontribusi pada pencegahan dan pengendalian penyakit di pertanian. Dalam penelitian ini, perhatian khusus diberikan pada implementasi Teorema Bayes dalam SPK dan pengembangan antarmuka pengguna yang responsif. Meskipun data penyakit belum dapat dimasukkan, penelitian ini membuka wawasan baru dalam penerapan Teorema Bayes dalam diagnosa penyakit tanaman, menciptakan peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang pertanian yang mendukung pertumbuhan ilmu pengetahuan dan teknologi di sektor ini.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Fisher Yates Shuffle pada Game Edukasi “English For Children” di LKP Elite English School Ponorogo ]]>
<![CDATA[Khoiru Nurfitri]]>;
<![CDATA[Ismail Abdurrozzaq]]>;
<![CDATA[Jamilah Karaman]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2885
<![CDATA[LKP Elite English school merupakan salah satu lembaga kursus yang belum menerapkan teknologi dalam proses belajar mengajar. Tentunya dalam proses tersebut terdapat beberapa kegiatan. Penelitian ini berfokus pada kegiatan evaluasi pembelajaran. Diketahui bahwa pada evaluasi pembelajaran belum dilaksanakan secara efektif dan kondusif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Fisher Yates Shuffle sebagai pengacak soal dan jawaban pada aplikasi game edukasi "English for Children". Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Adapun tahapan penelitian dibagi menjadi tiga pokok tahapan, pertama yaitu tahap penentuan permasalahan, kedua, pengembangan sistem menggunakan MDLC, dan tahap terakhir yaitu penentuan hasil penelitian. Berdasarkan pengujian fungsionalitas, aplikasi telah berhasil dijalankan sesuai dengan harapan, sedangkan hasil pengujian penerapan algoritma menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu melakukan pengacakan soal dan jawaban. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan LKP Elite English School dapat memanfaatkan teknologi secara efektif dan kondusif dalam proses evaluasi pembelajaran untuk meningkatkan mutu Pendidikan]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Promethee Dan Agglomerative Clustering Dalam Pemilihan Dan Rekomendasi Komputer Rakitan Untuk Desain Grafis ]]>
<![CDATA[Muhamad Ridwan]]>;
<![CDATA[Gunawan]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2888
<![CDATA[Desain grafis merupakan bentuk dari komunikasi melalui sebuah visual yang didalamnya memiliki makna tertentu. Pengerjaan Desain grafis memerlukan alat yang efisien, salah satunya adalah komputer rakitan. Namun, calon pembeli sering menghadapi kesulitan dalam memilih komputer rakitan yang tepat untuk kebutuhan desain grafis mereka. Penelitian ini menggunakan metode Promethee untuk mengatasi permasalahan dalam pengambilan keputusan. Metode ini memberikan solusi terbaik bagi calon pembeli untuk memilih komputer rakitan yang sesuai dengan kebutuhan Processor atau kartu grafis yang mereka inginkan. Selain itu, metode Agglomerative Clustering juga digunakan untuk memberikan rekomendasi komputer rakitan yang lebih beragam dengan melakukan klasifikasi berdasarkan spesifikasinya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Promethee dapat memberikan solusi terbaik untuk komputer rakitan ketika pengguna memasukkan kebutuhan Processor, kartu grafis dan kapasitas RAM. Sementara itu, metode Agglomerative clustering memberikan rekomendasi berupa klasifikasi dari komputer rakitan setelah pengguna memasukkan kebutuhan Processor atau kartu grafis berdasarkan jenis. Dengan demikian, penelitian ini dapat membantu calon pembeli dalam memilih komputer rakitan untuk keperluan desain grafis mereka.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Menggunakan Metode Dempster Shafer ]]>
<![CDATA[Muhamad Taufiq Hidayatuloh]]>;
<![CDATA[Teguh Nurhadi Suharsono]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2894
<![CDATA[Kesehatan merupakan aspek krusial dalam kehidupan manusia dan memengaruhi kelangsungan hidup dan kualitasnya. Terdapat berbagai masalah kesehatan yang sering dianggap sepele disebabkan oleh kurangnya pengetahuan tentang penyakit, biaya perawatan yang tinggi, dan kesulitan akses ke layanan kesehatan. Saat ini, teknologi telah memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam deteksi dini penyakit seperti Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA). Teknologi komputer yang mampu mendiagnosis ISPA dan memberikan solusi tepat menjadi sangat berharga. Sistem paka adalah sebuah proggram komputer yang coba meniru pengetahuan seorang ahli dan digunakan untuk memecahkan masalah layaknya seorang ahli. Sebagai program komputer berbasis pengetahuan, sistem pakar mampu menyediakan solusi tingkat ahli untuk masalah yang biasanya hanya bisa diatasi oleh dokter spesialis, seperti ISPA. Diagnostik ISPA umumnya dilakukan oleh dokter berpengalaman. Penelitian ini menggabungkan pengetahuan dari dokter spesialis ISPA ke dalam aplikasi berbasis web yang memungkinkan deteksi dini ISPA dengan memperlihatkan gejala yang dapat dipilih oleh pasien, sehingga menghasilkan diagnosis yang akurat. Hasil uji aplikasi sistem pakar yang dibuat mampu menunjukan hasil diagnosis dengan presentase yang akurat.]]>
<![CDATA[Pemilihan Siswa Teladan SD Negeri Cipetir IV Dengan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ]]>
<![CDATA[Riandi Adiwijaya]]>;
<![CDATA[Rini Nuraini Sukmana]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2898
<![CDATA[Penelitian ini menghadirkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu dalam pemilihan Siswa Teladan di SD Negeri Cipetir IV. Metode yang digunakan dalam SPK ini adalah Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Tujuan utama dari penelitian ini adalah membuat sebuah aplikasi yang dapat membantu guru dalam menilai dan memilih siswa teladan di SD Negeri Cipetir IV dikelas 6A dan 6B dengan mempertimbangkan kriteria-kriteria yang relevan. Dalam penelitian ini, beberapa kriteria yang digunakan untuk pemilihan siswa teladan antara lain absensi, nilai raport, keaktifan dan budi pekerti. Penelitian ini mengimplementasikan metode MOORA untuk menganalisis dan memberikan bobot pada setiap kriteria. Hasil dari penelitian ini adalah daftar siswa teladan yang dipilih berdasarkan peringkat mereka dalam MOORA. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa penggunaan metode MOORA dalam SPK ini dapat memberikan hasil pemilihan siswa teladan yang lebih adil dan obyektif dibandingkan dengan metode pemilihan konvensional. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan proses pemilihan siswa teladan di SD Negeri Cipetir IV di kelas 6A dan 6B serta dapat diterapkan dalam konteks pemilihan serupa di lembaga pendidikan lainnya. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Siswa Teladan, MOORA , SD Negeri Cipetir IV, Kriteria pemilihan]]>
<![CDATA[Pengembangan Sistem Deteksi Offside Berbasis Metode Yolo dalam Video Pertandingan Sepak Bola ]]>
<![CDATA[Ibnu Malik Mudzopar]]>;
<![CDATA[Teguh Wiharko]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2908
<![CDATA[Deteksi offside dalam sepak bola penting untuk menghindari keputusan wasit yang salah. Beberapa teknik pemrosesan gambar dan pengenalan objek telah dikembangkan untuk mendukung pengenalan halaman otomatis. Salah satu teknologi yang sering digunakan adalah You Only Look Once (YOLO), suatu pendekatan pendeteksian objek berdasarkan deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi offside dalam pertandingan sepak bola menggunakan teknik pengolahan citra. Sistem ini menggunakan model YOLO (You Only Look Once) untuk mendeteksi objek, termasuk pemain dan bola, dalam video pertandingan sepak bola. Pemrosesan citra dilakukan untuk mengidentifikasi warna pakaian tim pemain dan menentukan pemain mana yang termasuk dalam Tim A atau Tim B. Selain itu, sistem juga mengenali posisi pemain terkiri dari Tim A dan Tim B. Garis offside kemudian dihitung dari posisi pemain terkiri Tim A, dan jika terdapat bola di antara pemain terkiri Tim A dan Tim B, sistem akan mendeteksi offside. Jika terdeteksi offside, sistem akan menampilkan pesan "Offside Detected!" pada video dan menggambar garis offside secara vertikal dari pemain terkiri Tim A. Eksperimen dilakukan menggunakan video pertandingan sepak bola sungguhan dan menghasilkan deteksi offside yang akurat dan cepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi pelanggaran offside dalam video pertandingan sepak bola. Sistem ini juga dapat mengidentifikasi pemain bertahan paling belakang dari tim yang bertanding dan mendeteksi pemain penyerang yang berada dalam posisi offside.]]>
<![CDATA[Video Profil Universitas Teknologi Akba Makassar Berbasis Multimedia ]]>
<![CDATA[Muhammad Ichfan]]>;
<![CDATA[Andryanto A]]>;
<![CDATA[Butsiarah Butsiarah]]>;
<![CDATA[Muhammad Qadri]]>;
<![CDATA[Askar Taliang]]>;
<![CDATA[Febri Hidayat Saputra]]>;
<![CDATA[Muh Akbar Attahabrani]]>
<![CDATA[ Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Information Technology and Science(ITScience) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.47709/digitech.v3i2.2909
<![CDATA[Tujuan dari jurnal ini adalah merancang dan membuat video profil multimedia sebagai sarana informasi dan promosi Universitas Teknologi Makassar yang baru saja direorganisasi menjadi STMIK Akba. Dengan bermunculannya beberapa mata kuliah baru, perlu dilakukan upaya untuk memberikan informasi yang benar kepada calon mahasiswa. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang mengumpulkan data melalui penelitian lapangan, tinjauan pustaka, wawancara, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa video profil berbasis multimedia Universitas Teknologi Akba Makassar berhasil diimplementasikan dengan memperoleh rating keseluruhan sebesar 87%, menunjukkan bahwa media tersebut merupakan salah satu sarana promosi dan informasi bagi calon mahasiswa yang efektif.]]>
