cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Srivan Palelleng
Contact Email
srivan_palelleng@ukitoraja.ac.id
Phone
+6285228111600
Journal Mail Official
infinity@ukitoraja.ac.id
Editorial Address
Kantor Pusat UKI Toraja, Jln. Nusantara No.12 Makale Tana Toraja, Sulawesi selatan, Telp. (0423) 22468 Kampus II UKI Toraja, Kakondongan Jln. Poros Sa’dan Tallunglipu, Toraja Utara, Telp. (0423) 23492 Website : http://journals.ukitoraja.ac.id/index.php/infinity
Location
Kab. tana toraja,
Sulawesi selatan
INDONESIA
INFINITY : UKI TORAJA JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY
Published by Universitas Kristen Indonesia Toraja
ISSN : 27770419     EISSN : 27770451     DOI : https://doi.org/10.47178/infinity
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
INFINITY : UKI TORAJA JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY Nama Jurnal INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology Frekwensi 2 Issue / Tahun (Mei & November) DOI Prefix 10.17178/infinity P-ISSN 2777-0419 E-ISSN 2777-0451 Penerbit LP2M Universitas Kristen Indonesia Toraja Analisis Citasi Google Scholar Bahasa Indonesia Ruang Lingkup : Computer systems organization; Network; Security; Software Organization; Software notations and tools; Software development; Theory of computation; Human-computer interaction; Concurrency; Artificial intelligence; Machine learning; Graphics; Applied computing Kebijakan Akses Terbuka : INFINITY: UKI Toraja Journal of Information Tecnology merupakan jurnal akses terbuka (Open Access Journal), yang berarti bahwa semua artikel tersedia di internet diperuntukkan semua pengguna setelah dipublikasi. Penggunaan dan distribusi non-komersial dalam media apa pun diizinkan, asalkan penulis dan jurnal dikreditkan dengan benar.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 44 Documents
 1   2   3   4   5 
Sistem Pakar Deteksi Gaya Belajar Siswa Menggunakan Metode Case-Based Reasoning (CBR) Berbasis Web Yohanis, Yohanis; Michael , Aryo; Eunike; G, Melky
INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Technology Vol 3 No 2 (2023): INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology
Publisher : Publikasi dan UKI Press UKI Toraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47178/gkzmt931

Abstract

Setiap siswa mempunyai kelebihan dan kekurangan dalam menyerap informasi. Mengetahui gaya belajar siswa akan mempermudah guru untuk menyediakan lingkungan yang mendukung dan mempermudah siswa dalam menyerap informasi secara lebih maksimal, sedangkan jika tidak mengetahui gaya belajar siswa, maka akan kurang maksimal penyerapan informasi dalam proses pembelajaran. Tugas guru adalah memaksimalkan gaya belajar siswa yang paling menonjol dan memperkenalkan gaya belajar lainnya agar siswa belajar secara lebih maksimal. Dengan demikian efektif tidaknya suatu proses pembelajaran akan sangat terkait antara metode dan media pembelajaran yang digunakan guru dengan kecenderungan gaya belajar siswanya. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dibangun sebuah sistem yang akan digunakan untuk mendeteksi gaya belajar siswa menggunakan metode Case-Based Reasoning (CBR) yang akan di terapkan pada website, dimana Gaya Belajar yang akan di teliti yaitu Gaya belajar visual, auditori, dan kinestetik, yang nantinya dapat menghasilkan gaya belajar dan tips belajar berdasarkan ciri-ciri gaya belajar siswa. Metode pengembangan yang digunakan dalam pembuatan website ini yaitu menggunakan metode Waterfall (model air terjun) yang terdiri dari lima tahap yaitu: analisis (Requirements Analysis), desain (Sistem and Software Design), pengkodean (Implementations and Unit Testing), pengujian (Operation and maintenance) dan tahap dukungan (support). Untuk perancangan website deteksi gaya belajar menggunakan UML (Unified Modeling Language) yang terdiri dari Use case diagram dan activity diagram sedangkan untuk perancangan database menggunakan ERD (Entity Relationship Diagram). Metode yang digunakan untuk mendeteksi gaya belajar yaitu metode Case-Based Reasoning (CBR) dan bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP. Pengujian yang dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing dan Usability Testing dengan hasil pengujian mendapatkan skor 85. Sehingga website ini dapat digunakan untuk mendeteksi gaya belajar siswa.
Analisis User Experience  Pada SIMATRA Universitas Kristen Indonesia Toraja Menggunakan Metode System Usability Scale (SUS) Melania, Yuyun; Yacobus Padang, Semuel; Sofwan Adha, Muhammad
INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Technology Vol 4 No 2 (2024)
Publisher : Publikasi dan UKI Press UKI Toraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47178/gs9p4k08

Abstract

Perkembangan teknologi semakin pesat dan banyak menunjukkan kemajuan yang luar biasa. Hal ini semakin berpengaruh terhadap berbagai sektor kehidupan manusia. Salah satu pengaruhnya yaitu dalam bidang pendidikan, khususnya jenjang pendidikan tinggi. Salah satu perguruan tinggi yang menerapkan sistem informasi akademik yaitu Universitas Kristen Indonesia Toraja. Sistem informasi akademik di Universitas Kristen Indonesia Toraja ini di beri nama SIMATRA. Tujuan dari penelitian UX ini untuk mengetahui tingkat kemudahan pengguna saat menggunakan website SIMATRA. Berdasarkan kuesioner yang dilakukan terhadap 380 responden yang diambil dari berbagai mahasiswa di 13 fakultas, Dosen, dan pegawai yang ada di Universitas Kristen Indonesia Toraja, dan dengan pengukuran menggunakan metode system usability scale dengan aspek penilaian Learnability, Efficiency, Memoriability, Errors, dan Satifaction. Setelah dilakukan parameter pengukuran pada website SIMATRA, Diperoleh nilai rata-rata skor akhir SUS adalah 73,6. Penilaian pada website tersebut berdasarkan aspek acceptability ratings berada pada tingkatan “acceptable”. Aspek grade scale berada pada skala “C”, dan aspek adjective ratings berada pada kategori “good”, maka dari itu website SIMATRA dapat diterima dan digunakan dengan baik sebagai sarana berbagi pengetahuan dalam berbagai virtual oleh para pengguna SIMATRA di Universitas Kristen Indonesia Toraja.
Sistem Informasi Presensi Karyawan Berbasis Location Based Service (LBS) Merliana; Rusman, Juprianus; Upa, Samrius
INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Technology Vol 4 No 2 (2024)
Publisher : Publikasi dan UKI Press UKI Toraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47178/76hv7075

Abstract

Badan Pusat Statistik Toraja Utara merupakan suatu instansi yang melakukan presensi setiap harinya agar dapat mementau produktivitas karyawan dari jumlah kehadiran.Sistem yang digunakan untuk melakukan presensi masih secara manual yaitu dengan cara menggunakan sebuah buku yang dapat menimbulkan adanya peluang curang dengan mengubah tanda waktu datang dan pulang serta buku presensi mudah hilang dan rusak menyebabkan data karyawan juga hilang, sehingga dibutuhkan perancangan sistem informasi presensi yang berbasis Location Based Service. Implementasi desain yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database dan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall. Hasil yang didapatkan dari pengujian Blackbox sebesar 100% maka sistem informasi presensi karyawan berjalan dengan baik dan hasil pengujian implementasi sistem menggunakan UAT (User Acceptance Test) dengan nilai akhir sebesar 89,14% yang melibatkan 30 responden menyatakan bahwa Sistem Informasi Presensi Karyawan yang Berbasis Location Based Service  layak digunakan.
Penerapan Ensemble CNN untuk Klasifikasi Biji Kopi: ResNet50, Inception V3, dan EfficientNet B7 K, Gabriel; P, William; Michael, Aryo
INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Technology Vol 4 No 2 (2024)
Publisher : Publikasi dan UKI Press UKI Toraja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47178/m7528h92

Abstract

Indonesia, sebagai salah satu produsen dan eksportir kopi terbesar dunia, menghadapi tantangan dalam memenuhi standar kualitas global yang berpengaruh signifikan terhadap harga pasar. Proses penjaminan mutu dari budidaya hingga pascapanen memerlukan inovasi teknologi untuk meningkatkan efisiensi. Penelitian ini mengusulkan penerapan ensemble learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan metode simple averaging yang mengkombinasikan tiga arsitektur pra-terlatih: ResNet-50, InceptionV3, dan EfficientNetB7. Dataset USK Coffee—terdiri dari 6.400 citra biji kopi berukuran 112×112 piksel—dibagi menjadi 4.800 sampel pelatihan dan 1.600 sampel pengujian untuk mengevaluasi kinerja model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model ensemble mencapai akurasi 83%, mengungguli kinerja masing-masing model tunggal (ResNet-50: 77%, InceptionV3: 71%, EfficientNetB7: 82%). Analisis metrik precision, recall, dan F1-score mengonfirmasi peningkatan signifikan dalam konsistensi klasifikasi, khususnya pada kelas defect (precision 0.90) dan longberry (F1-score 0.91). Namun, disparitas kinerja pada kelas peaberry (precision 0.74 vs. recall 0.93) mengindikasikan perlunya optimasi tambahan melalui augmentasi data atau penyesuaian threshold. Temuan ini menegaskan potensi teknik ensemble dalam sistem klasifikasi biji kopi berbasis deep learning, sekaligus menyoroti kebutuhan penanganan kompleksitas komputasi dan ambiguitas fitur visual untuk aplikasi industri skala besar.

Page 5 of 5 | Total Record : 44

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2021 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4 No 2 (2024) Vol 4 No 1 (2024) Vol 3 No 2 (2023): INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology Vol 3 No 1 (2023): INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology Vol 2 No 2 (2022): INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology Vol 2 No 1 (2022): INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology Vol. 1 No. 2 (2021): INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology Vol. 1 No. 1 (2021): INFINITY : UKI Toraja Journal of Information Tecnology