cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sanriomi Sintaro
Contact Email
techcartpress@gmail.com
Phone
+6282180318941
Journal Mail Official
chain.techcartpress@gmail.com
Editorial Address
Jalan Gatot Subroto No 47 LK I, Desa/Kelurahan Tanjunggading, Kec. Kedamaian, Kota Bandar Lampung, Provinsi Lampung, Indonesia
Location
Kota bandar lampung,
Lampung
INDONESIA
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics
Published by Tech Cart Press
ISSN : 29642450     EISSN : 29642485     DOI : https://doi.org/10.58602/chain
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics is a peer-review journal focusing on Computer Technology, Computer Engineering and Informatics. CHAIN invites academics and researchers who do original research in computer technology, computer engineering and informatics. CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics are published by Tech Cart Press in January, April, July, and October every year. CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics accept articles in Bahasa Indonesia and English.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 77 Documents
 3   4   5   6   7 
Pengembangan Model Hybrid untuk Identifikasi Tuberkulosis Pada Gambar Rontgen Dada Ridwan Mahenra
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 1 (2025): Volume 3 Number 1 January 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i1.166

Abstract

Tuberkulosis (TB), penyakit menular parah yang berdampak pada jutaan orang di seluruh dunia, umumnya didiagnosis dengan menggunakan rontgen dada. Untuk memastikan diagnosis yang akurat, terutama pada tahap awal, para profesional di bidang kesehatan mengandalkan dukungan teknologi canggih. Tidak seperti model yang sudah ada yang terutama berfokus pada deteksi TB pada gambar sinar-X, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan gambar yang berhubungan dengan TB untuk memfasilitasi pemilihan metode yang tepat untuk deteksi TB yang tepat. Pendekatan yang diusulkan menggabungkan kemampuan yang kuat dari arsitektur VGG16 dengan jaringan syaraf tiruan (CNN) untuk tujuan klasifikasi. Memanfaatkan keefektifan VGG16 dalam menangkap fitur gambar yang penting, kami memodifikasinya untuk ekstraksi fitur untuk mengidentifikasi tanda-tanda TB pada gambar sinar-X. Untuk klasifikasi, CNN digunakan untuk mengkategorikan gambar yang terkena TB. Metode yang diusulkan ini dievaluasi menggunakan dataset standar, yang menunjukkan kinerja yang unggul dalam hal akurasi, recall, dan presisi dibandingkan dengan teknik yang ada saat ini.
K-Means dan Data Mining Tools: Strategi Efektif untuk Menganalisis Siswa Putus Sekolah Ade Christian; Hariyanto Hariyanto; Ahmad Yani; Sumanto Sumanto
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 1 (2025): Volume 3 Number 1 January 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i1.167

Abstract

Pendidikan memiliki peran penting dalam membangun sumber daya manusia yang berkualitas, namun permasalahan putus sekolah masih menjadi tantangan serius, terutama di tingkat Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini membandingkan tiga aplikasi data mining, yaitu RapidMiner, Orange, dan Weka, dalam mengelompokkan siswa putus sekolah menggunakan algoritma K-Means. Data yang digunakan diperoleh dari berbagai sumber dan diproses melalui tahapan pengujian, penerapan algoritma K-Means, serta perbandingan hasil klasterisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RapidMiner memiliki akurasi tertinggi sebesar 86%, diikuti oleh Orange dengan 80%, dan Weka dengan 73%. Perbedaan akurasi ini menunjukkan bahwa setiap aplikasi memiliki keunggulan dan keterbatasan masing-masing dalam pemrosesan data dan pengelompokan siswa berdasarkan pola tertentu. Dari hasil perbandingan ini, RapidMiner terbukti lebih optimal dalam menghasilkan klaster yang lebih akurat dan stabil dibandingkan dengan dua aplikasi lainnya. Meskipun penelitian ini menunjukkan hasil yang signifikan, masih terdapat beberapa keterbatasan, seperti jumlah dataset yang terbatas dan penggunaan satu algoritma saja (K-Means). Oleh karena itu, penelitian selanjutnya dapat menggunakan dataset yang lebih besar dan beragam, serta mengeksplorasi algoritma lain, seperti DBSCAN atau Hierarchical Clustering, untuk meningkatkan kualitas analisis. Selain itu, integrasi teknik machine learning yang lebih kompleks juga direkomendasikan guna meningkatkan akurasi prediksi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu lembaga pendidikan dalam mengidentifikasi pola siswa berisiko putus sekolah, sehingga dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan dan strategi intervensi pendidikan yang lebih efektif. Kata Kunci: Data Mining; K-Means, Klasterisasi; RapidMiner; Orange; Weka; Siswa Putus Sekolah.
Edutainment Approach to Teaching Verbs: A Battle-Themed English Lesson Sanriomi Sintaro
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 1 (2025): Volume 3 Number 1 January 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i1.169

Abstract

English is the primary foreign language that plays a crucial role in various aspects of life, particularly in accessing global information, mastering, and developing knowledge across multiple fields, including technology, arts, and culture. But not only that, English is also included as one of the subjects in the world of education in Indonesia. Furthermore, English proficiency significantly contributes to establishing and strengthening relationships with different nations worldwide, whether in academic, professional, or social contexts.With the rapid advancement of technology and the declining motivation of students in learning, it is increasingly important to implement more innovative and modern learning approaches. One such approach is edutainment, which integrates educational content with entertainment elements to enhance student engagement and create a more effective learning experience. Additionally, competition-based methods can serve as an alternative reference in the development of edutainment to further stimulate students' interest in learning. This study focuses on developing competition or battle-themed edutainment as a medium for introducing verbs in English, along with their past tense (V2) and past participle (V3) forms. Battle-based edutainment has proven to be an effective learning tool. Based on tests conducted on 30 target users, their satisfaction levels were measured using the SUS Score, which resulted in an average score of 89.25, classified within the A scale, indicating an above-average satisfaction level.
Integrasi Platform Desain Digital dalam Pembelajaran Berbasis Teknologi untuk Persiapan Karier Winia Waziana; Ricco Herdiyan Saputra
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 4 No. 2 (2026): Volume 4 Number 2 April 2026
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v4i2.194

Abstract

This study aims to analyze the effectiveness of integrating the digital design platform Canva into a technology-based learning system to support career preparation through curriculum vitae (CV) writing training. The background of this study is based on the importance of user performance in producing professional English digital CVs as part of the job recruitment process, where many users still face difficulties in terms of document structure, appropriate English usage, and systematic visual presentation. This research employed a quantitative approach using a pre-experimental design with a one-group pretest–posttest model involving 30 participants. The research procedure consisted of three stages: a pre-test to assess initial user performance, technology-based training through the use of the Canva platform, and a post-test to evaluate improvements in the quality of the generated output. Data were collected using a CV assessment rubric covering document structure, English language use, clarity of information, and visual design quality, as well as a questionnaire to measure user perceptions of the use of digital platforms. The results indicate a significant improvement across all assessment aspects, with the highest increase observed in visual design quality. In addition, users demonstrated highly positive perceptions of Canva, as it enhanced creativity, improved efficiency in document preparation, and enriched user interaction with the system. These findings suggest that the integration of digital design platforms contributes significantly to improving user output quality and the effectiveness of technology-based processes. Therefore, the use of digital platforms within learning systems can serve as an innovative approach to support the development of professional skills and career readiness in the digital era.
Digitalisasi Sistem Transaksi Jual Beli Seafood Berbasis Web (Studi Kasus: CV Mini Plant Mandiri) Bagas Aditama
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 1 (2025): Volume 3 Number 1 January 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i1.215

Abstract

Sistem Jual beli Seafood dengan Studi Kasus CV Mini Plant Mandiri, dibangun dengan menggunakan Framework Laravel dan metode yang digunakan yaitu Waterfall. Sistem dibuat dengan menggunakan tools yaitu Visual Studio Code, dan MySQL sebagai penyimpan Database nya. Pengujian yang dilakukan menggunakan ISO 25010. Hasil perhitungan pengujian yang telah dilakukan menggunakan ISO 25010 yaitu dengan pengujian Functionality menghasilkan nilai sebesar 100% dan untuk pengujian Usability menghasilkan nilai 95,18%. Dari hasil penilaian ini sudah ditarik kesimpulan bahwa sistem yang dibuat sudah memenuhi syarat untuk digunakan. Hasil dari dibuatkannya sistem ini adalah agar mempermudah Admin, Supplier dan Mitra pada saat melakukan transaksi jual beli Seafood yang terjadi pada CV Mini Plant Mandiri.
Implementasi Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan Very Hendra Saputra
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 1 (2025): Volume 3 Number 1 January 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i1.216

Abstract

Pemilihan karyawan teladan merupakan tahap krusial dalam membangun tim yang produktif dan berkinerja tinggi. Kriteria untuk menetapkan karyawan teladan melibatkan sejumlah faktor penting, termasuk dedikasi terhadap pekerjaan, kemampuan berkomunikasi, integritas, dan kemauan untuk terus belajar dan berkembang. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan karyawan teladan kepada perusahaan dengan menerapkan model sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SMART berdasarkan kriteria yaitu pengalaman, komunikasi, lama kerja, tanggung jawab dan kemampuan. Hasil perangkingan karyawan teladan menggunakan metode SMART merekomendasikan Peringkat 1 dengan nilai akhir sebesar 0,6729 didapatkan oleh Nurdin, Peringkat 1 dengan nilai akhir sebesar 0,636 didapatkan oleh Jonni, Peringkat 3 dengan nilai akhir sebesar 0,58802 didapatkan oleh Ahmad, Peringkat 4 dengan nilai akhir sebesar 0,2505 didapatkan oleh Galih, Peringkat 5 dengan nilai akhir sebesar 0,24636 didapatkan oleh Santoso.
Kombinasi Pembobotan Entropy dan Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Agen Penjualan Very Hendra Saputra
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 2 (2025): Volume 3 Number 2 April 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i2.217

Abstract

Tujuan penelitian ini untuk melakukan optimalisasi pemilihan agen penjualan dengan menerapkan metode Entropy untuk pembobotan kriteria dan metode MAUT untuk menghasilkan pemilihan agen penjualan terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, sehingga akan menjadi sebuah rekomendasi dalam menetapkan agen penjualan terbaik. Hasil perangkingan alternatif pemilihan agen penjualan terbaik menunjukkan peringkat 1 dengan nilai akhir sebesar 0,8491 didapatkan oleh Agen Aneka, peringkat 2 dengan nilai akhir sebesar 0,6737 didapatkan oleh Agen Mekar, peringkat 3 dengan nilai akhir sebesar 0,6401 didapatkan oleh Agen Andalas.
Evaluasi Kualitas dan Penentuan Mitra Reseller Terbaik Berbasis Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan TOPSIS Agung Deni Wahyudi
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 2 (2025): Volume 3 Number 2 April 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i2.218

Abstract

Pemilihan reseller terbaik merupakan aspek krusial dalam strategi distribusi sebuah perusahaan. Proses ini melibatkan penilaian cermat terhadap sejumlah kriteria, termasuk kinerja penjualan sebelumnya, reputasi, kemampuan finansial, lokasi geografis, dan kualitas layanan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemilihan reseller terbaik dengan menerapkan model sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS, sehingga dapat membantu perusahaan dalam menentukan reseller terbaik yang akan membantu keberlangsungan kinerja penjualan perusahaan. Hasil perangkingan reseller terbaik berdasarkan metode TOPSIS menunjukan rangking 1 dengan nilai akhir sebesar 0,5845 didapat oleh Reseller E, rangking 2 dengan nilai akhir sebesar 0,5838 didapat oleh Reseller G, dan rangking 3 dengan nilai akhir sebesar 0,5612 didapat oleh Reseller J. Perangkingan reseller terbaik tidak hanya memberikan pandangan mendalam terhadap kinerja mitra bisnis, tetapi juga menjadi landasan bagi perusahaan untuk mengoptimalkan strategi distribusi dan meningkatkan pangsa pasar.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan IT Menggunakan Kombinasi Pembobotan Rank Reciprocal dan Algoritma TOPSIS Muhammad Najib Dwi Satria
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 2 (2025): Volume 3 Number 2 April 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i2.219

Abstract

Seleksi penerimaan staff IT adalah tahapan kritis dalam membentuk tim yang kompeten dan sesuai dengan kebutuhan organisasi di era teknologi informasi yang terus berkembang. Proses ini melibatkan evaluasi mendalam terhadap keterampilan teknis, pengalaman kerja, dan kemampuan interpersonal calon karyawan. Dengan adanya penelitian ini akan memberikan rekomendasi dalam proses seleksi penerimaan staff IT dengan menerapkan metode pembobotan rank reciprocal untuk pembobotan kriteria dan metode TOPSIS untuk proses seleksi penerimaan staff IT yang akan menghasilkan peringkat dalam seleksi penerimaan staff IT. Hasil perangkingan menunjukkan hasil akhir kandidat Fransiska dengan total nilai 0,791 mendapatkan peringkat 1, kandidat Fandi dengan total nilai 0,5366 mendapatkan peringkat 2, kandidat Arini dengan total nilai 0,533 mendapatkan peringkat 3.
Perbandingan Tingkat Kesesuaian Algoritma SMART dan MOORA dalam Evaluasi Pelanggan Terbaik Very Hendra Saputra; Nuroji Nuroji
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 2 (2025): Volume 3 Number 2 April 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i2.220

Abstract

Penentuan pelanggan terbaik adalah suatu proses kritis dalam manajemen pelanggan di mana perusahaan berupaya mengidentifikasi dan menilai pelanggan yang memberikan kontribusi paling signifikan terhadap keberhasilan bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapakan dan membandingkan penentuan pelanggan terbaik dengan menggunakan metode SMART dan MOORA sehingga memberikan wawasan yang lebih baik kepada pengambil keputusan tentang pilihan metode yang paling sesuai dengan karakteristik dan kompleksitas keputusan yang dihadapi. Hasil perangkingan menunjukkan pelanggan terbaik didapatkan oleh Sulistia dengan peringkat 1 baik dengan menggunakan metode SMART ataupun dengan metode MOORA. Perbandingan hasil perangkingan antara metode SMART dan MOORA dapat memberikan wawasan yang berguna tentang sejauh mana kedua metode tersebut efektif dalam menangani pengambilan keputusan multi-kriteria. Berdasarkan hasil perbandingan perangkingan dari metode SMART dan MOORA terdapat perbedaan rangking pada 2 data yaitu atas nama Handoko dengan metode SMART mendapatkan rangking 3 dan dengan metode MOORA mendapatkan peringkat 2, serta atas nama Subagio dengan metode SMART mendapatkan rangking 2 dan dengan metode MOORA mendapatkan peringkat 3. Hasil perbandingan antara metode SMART dan MOORA dalam penentuan pelanggan terbaik merekomendasikan metode MOORA dibandingkan dengan metode SMART, karena hasil tingkat kesesuaian metode MOORA mendapatkan nilai 99,996% lebih tinggi dibandingkan dengan metode SMART yang mendapatkan nilai 99,995%.

Page 5 of 8 | Total Record : 77

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 3 (2026): Volume 4 Number 3 July 2026 (ONLINE FIRST) Vol. 4 No. 2 (2026): Volume 4 Number 2 April 2026 Vol. 4 No. 1 (2026): Volume 4 Number 1 January 2026 Vol. 3 No. 4 (2025): Volume 3 Number 4 October 2025 Vol. 3 No. 3 (2025): Volume 3 Number 3 July 2025 Vol. 3 No. 2 (2025): Volume 3 Number 2 April 2025 Vol. 3 No. 1 (2025): Volume 3 Number 1 January 2025 Vol. 2 No. 4 (2024): Volume 2 Number 4 October 2024 Vol. 2 No. 3 (2024): Volume 2 Number 3 July 2024 Vol. 2 No. 2 (2024): Volume 2 Number 2 April 2024 Vol. 2 No. 1 (2024): Volume 2 Number 1 January 2024 Vol. 1 No. 4 (2023): Volume 1 Number 4 October 2023 Vol. 1 No. 3 (2023): Volume 1 Number 3 July 2023 Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Number 2 April 2023 Vol. 1 No. 1 (2023): Volume 1 Number 1 January 2023 More Issue