cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Puji Winar Cahyo
Contact Email
teknomatika.unjaya@gmail.com
Phone
+628562636509
Journal Mail Official
teknomatika.unjaya@gmail.com
Editorial Address
Jl. Siliwangi, Ring Road Barat, Banyuraden, Gamping, Yogyakarta
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer
Published by Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta
ISSN : 19797656     EISSN : 30310865     DOI : 10.30989
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer ISSN: 3031-0865 (Online), 1979-7656 (Print) is a free and open-access journal published by Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, Indonesia. Teknomatika publishes scientific articles from scholars and experts worldwide related to the computer science, informatics, computer systems and information systems. This journal accommodates articles covering: Mathematics and Statistics Algorithms and Programming Intelligent System Artificial Intelligence Software Engineering Computer Architecture Distributed System Cyber Security Electronics and Embedded Systems Data and Information Management Information Systems Enterprise System All published articles will have a Digital Object Identifier (DOI). The Journal publication frequency is twice a year (sixth monthly: Maret and September).
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 275 Documents
 24   25   26   27   28 
Indonesia Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis Dekstop Studi Kasus Toko Fortuner Gorontalo Sidik, Zainudin; Ismail, Abdul Rahman
Jurnal Teknomatika Vol 18 No 1 (2025): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/teknomatika.v18i1.1604

Abstract

Technological advancements and information development are currently growing very rapidly. Information is very important for the development of information technology, because accurate information speeds up processes and vice versa. It is expected that this information technology advancement will help in optimizing data processing in Fortuner stores. This study uses a descriptive methodology used to gather requirements from the sales system. Document records that have been obtained are then examined and analyzed to be used as a desktop application design. Two program components developed are the admin view (Process and Transaction) and the consumer view (Order). The Visual Basic programming language is used to create the application, and several plugins are added to the application view for MySQL database storage. The application created can improve efficiency and accelerate the service and sales process with the results of blackbox testing all features can run as expected.
Implementasi Metode ARAS dalam SPK Berbasis Web pada Pemberian Bantuan Pengembangan Desa Wisata Dwi Cahya Novita; Putri; Fajrianti, Erika M. N.; Repi, Sandika T. P.; Kusumaningtyas, Kartikadyota; Asnawi, Choerun
Jurnal Teknomatika Vol 18 No 2 (2025): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/teknomatika.v8i2.1612

Abstract

Proses seleksi desa wisata untuk menerima bantuan Dukungan Pengembangan Usaha Pariwisata dan Ekonomi Kreatif (DPUP) dalam program Anugerah Desa Wisata Indonesia (ADWI) memiliki kompleksitas tinggi dalam menentukan desa yang tepat sasaran. Dari 6.016 desa wisata yang mendaftar pada tahun 2024, hanya 24 desa yang terpilih untuk menerima bantuan. Proses penilaian tersebut melibatkan pengelolaan data dengan banyak alternatif dan kriteria. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penerapan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dalam SPK yang didukung dengan RESTful API guna meminimalkan bias dan meningkatkan efisiensi pengolahan data. Penelitian ini menggunakan 15 alternatif desa wisata di Kabupaten Sleman dengan 5 kriteria penilaian yaitu Kelembagaan & SDM, Amenitas, Digital, Daya Tarik, dan Resiliensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan peringkat secara konsisten yang telah diverifikasi melalui pengujian black box dan perbandingan perhitungan manual. Berdasarkan evaluasi tersebut, Desa Wisata Tegal Loegood menduduki peringkat pertama dengan nilai 0,913 sebagai desa yang paling layak menerima bantuan. Sistem ini diharapkan membantu pemerintah dalam membuat keputusan efisien terkait pemberian bantuan pengembangan desa wisata.
Prediksi Kinerja Siswa SMP Berdasarkan Data Akademik dan Perilaku Menggunakan Machine Learning Amor, Abriel Florent; Ihsanudin, Muhammad Rizal; Yulistianto, Shandyka Oka; Hidayat, Hidayat
Jurnal Teknomatika Vol 18 No 2 (2025): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/teknomatika.v18i2.1639

Abstract

Kinerja akademik siswa merupakan indikator penting dalam menilai efektivitas proses pembelajaran di tingkat Sekolah Menengah Pertama (SMP). Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kinerja siswa menggunakan pendekatan machine learning berdasarkan kombinasi data akademik dan perilaku. Data yang digunakan mencakup nilai Matematika, nilai Bahasa Indonesia, waktu belajar di luar sekolah, keaktifan dalam kegiatan ekstrakurikuler, tingkat kehadiran, dan jumlah absensi dalam satu semester. Tiga algoritma machine learning digunakan dalam penelitian ini, yaitu Logistic Regression, Decision Tree, dan Neural Network, untuk membandingkan performa model dalam memprediksi kinerja siswa. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa setiap algoritma memiliki tingkat akurasi yang bervariasi tergantung pada proporsi pembagian data latih dan uji. Neural Network mencatat akurasi tertinggi sebesar 59% pada skenario pembagian data 60:40 dan 57% pada skenario 70:30. Decision Tree menunjukkan peningkatan performa signifikan pada skenario 80:20 dengan akurasi mencapai 59%, sedangkan Logistic Regression cenderung stabil dengan akurasi terbaik 52% pada skenario 70:30. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning dapat memberikan kontribusi signifikan dalam proses identifikasi dini siswa yang berisiko mengalami penurunan prestasi. Dengan penerapan yang tepat, model ini berpotensi membantu guru dan sekolah dalam merancang strategi pembelajaran yang lebih adaptif. Penelitian ini menjadi dasar pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data di lingkungan pendidikan.
Klasifikasi Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Menggunakan Algoritma Decision Tree Studi Kasus Pada Data Medis Ridla, Ali; Rizqiyah, Alviatur
Jurnal Teknomatika Vol 18 No 2 (2025): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/teknomatika.v18i2.1676

Abstract

Penyakit paru-paru menjadi salah satu penyebab utama morbiditas dan mortalitas di berbagai negara, sehingga diperlukan metode klasifikasi yang efektif dan akurat untuk mendukung diagnosa dini. Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana memanfaatkan algoritma decision tree untuk mengklasifikasikan penyakit paru-paru berdasarkan data medis. Metodologi yang digunakan mencakup tahap praproses data, pemilihan fitur relevan dari atribut klinis pasien (usia, riwayat merokok, gejala, dan hasil radiologi), serta pembangunan model decision tree menggunakan algoritma C4.5. Untuk menilai akurasi, presisi, dan recall data uji, evaluasi dilakukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model decision tree memiliki akurasi yang cukup tinggi dalam membedakan kategori penyakit paru-paru, serta memberikan struktur yang dapat diinterpretasikan dengan mudah oleh tenaga medis.  Pembahasan menunjukkan bahwa transparansi dan interpretabilitas dari decision tree memberikan keunggulan dalam mendukung proses pengambilan keputusan klinis. Kesimpulannya, algoritma decision tree dapat dijadikan pendekatan yang andal dan efisien dalam sistem pendukung keputusan medis, khususnya untuk klasifikasi penyakit paru-paru berbasis data kesehatan pasien.
Implementasi Manajemen Bandwidth Menggunakan Mikrotik Untuk Mendukung Stabilitas Jaringan Hotspot Berbasis Quality of Service (QoS) dan Quality of Experience (QoE) purnama aji; Darsanto; Mukhsin
Jurnal Teknomatika Vol 18 No 2 (2025): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30989/teknomatika.v18i2.1681

Abstract

Penelitian yang dilakukan membahas implementasi manajemen bandwidth menggunakan MikroTik untuk mendukung stabilitas jaringan hotspot dengan pendekatan berbasis Quality of Service (QoS) dan Quality of Experience (QoE). Fokus utama adalah mengintegrasikan pengelolaan bandwidth Peer Conecction Queue (PCQ) agar distribusi sumber daya jaringan lebih adil dan efisien, serta memastikan kualitas koneksi yang konsisten dan kepuasan pengguna terhadap layanan hotspot. Metode penelitian meliputi simulasi jaringan dengan topologi star dan pengukuran QoE dengan 10 pengguna/responden melalui survei persepsi pengguna dan skoring Mean Opinion Score (MOS), skor masing-masing pada sub variabel (quality of efectiveness, quality of efficiency, context) memperoleh lebih dari 4 (ITU-T  P800) yaitu kategori puas kecuali pada sub variabel usability yaitu 3,3 mendapatkan kategori cukup puas. Sedangkan pada  pengujian QoS dengan 3 klien/laptop pada sebagian parameter (throughput, packet poss, delay) didapatkan indeks 4  (TIPHON) kategori sangat bagus, kecuali parameter jitter indeks 3 dengan kategori bagus. Kedua pengukuuran tersebut  menunjukan implementasi jaringan hotspot dengan manajemen bandwidth PCQ dapat memenuhi kepuasan  pada uji QoE, dengan tingkat stabilitas konektivitas jaringan hotspot yang konsisten (uji QoS). Dengan implementasi ini dan pengujian yang dilakukan (QoS dan QoE), diharapkan jaringan hotspot dapat meningkatkan kestabilan operasional dan memberikan pengalaman pengguna yang optimal meskipun terjadi variasi beban lalu lintas jaringan

Page 28 of 28 | Total Record : 275

 24   25   26   27   28 

Filter by Year

2010 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 18 No 2 (2025): TEKNOMATIKA Vol 18 No 1 (2025): TEKNOMATIKA Vol 17 No 2 (2024): TEKNOMATIKA Vol 17 No 1 (2024): TEKNOMATIKA Vol 16 No 2 (2023): TEKNOMATIKA Vol 16 No 1 (2023): TEKNOMATIKA Vol 15 No 2 (2022): TEKNOMATIKA Vol 15 No 1 (2022): TEKNOMATIKA Vol 14 No 2 (2021): TEKNOMATIKA Vol 14 No 1 (2021): TEKNOMATIKA Vol 13 No 2 (2020): TEKNOMATIKA Vol 13 No 1 (2020): TEKNOMATIKA Vol 12 No 2 (2020): TEKNOMATIKA Vol 12 No 1 (2019): TEKNOMATIKA Vol 11 No 2 (2019): TEKNOMATIKA Vol 11 No 1 (2018): TEKNOMATIKA Vol 10 No 2 (2018): TEKNOMATIKA Vol 10 No 1 (2017): TEKNOMATIKA Vol 9 No 2 (2017): TEKNOMATIKA Vol 9 No 1 (2016): TEKNOMATIKA Vol 8 No 2 (2016): TEKNOMATIKA Vol 8 No 1 (2015): TEKNOMATIKA Vol 7 No 2 (2015): TEKNOMATIKA Vol 7 No 1 (2014): TEKNOMATIKA Vol 6 No 2 (2014): TEKNOMATIKA Vol 6 No 1 (2013): TEKNOMATIKA Vol 5 No 2 (2013): TEKNOMATIKA Vol 5 No 1 (2012): TEKNOMATIKA Vol 4 No 2 (2012): TEKNOMATIKA Vol 4 No 1 (2011): TEKNOMATIKA Vol 3 No 2 (2011): TEKNOMATIKA Vol 3 No 1 (2010): TEKNOMATIKA Vol 2 No 2 (2010): TEKNOMATIKA More Issue