cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Mohammad Syafrullah
Contact Email
mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id
Phone
+6221-5853753
Journal Mail Official
jurnalticom@budiluhur.ac.id
Editorial Address
DRPM Universitas Budi Luhur Jalan Raya Ciledug, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, Provinsi DKI Jakarta
Location
Kota adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication
Published by Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Daerah Khusus Ibukota Jakarta
ISSN : 23023252     EISSN : 29627982     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal TICOM adalah jurnal ilmiah dalam bidang teknologi informasi dan komunikasi (TIK) yang diterbitkan oleh Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer (APTIKOM) Provinsi DKI Jakarta.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 112 Documents
 7   8   9   10   11 
Optimasi Penggunaan Enkripsi Homomorfik untuk Keamanan dan Privasi Data Kesehatan (Studi Literatur) Muhammad Harun Yahya; Chrisdiego Chrisanto; Abdu Afin Arsy
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 2 (2025): Jurnal Ticom-Januari 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i2.139

Abstract

Digitalisasi dalam sektor kesehatan menghadirkan tantangan baru terkait privasi dan keamanan data medis. Artikel ini mengulas optimalisasi penggunaan enkripsi homomorfik (HE) untuk melindungi data kesehatan dalam kerangka Federated Learning (FL) dan Internet of Medical Things (IoMT). Kajian ini memaparkan tantangan implementasi HE, seperti konsumsi daya tinggi dan keterbatasan perangkat IoT, serta solusi untuk mengatasi kendala tersebut. Hasil tinjauan literatur menunjukkan bahwa inovasi algoritma HE hemat daya dan integrasi dengan teknologi blockchain mampu meningkatkan efisiensi dan keamanan dalam sistem kesehatan berbasis IoT. Studi ini menekankan pentingnya pengembangan teknologi enkripsi yang efisien guna mendukung interoperabilitas data medis dan meningkatkan kepercayaan publik terhadap sistem kesehatan digital
Pengembangan Game Congklak Berbasis Kecerdasan Buatan Menggunakan Algoritma Alpha-Beta Pruning Nurul Nabila; Dolly Virgian Shaka Yudha Sakti
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 1 (2024): Jurnal Ticom-September 2024
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i1.142

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pengembangan game congklak berbasis kecerdasan buatan dengan implementasi algoritma Alpha-Beta Pruning dan metode ATUMICS, bertujuan untuk mengoptimalkan proses evaluasi pohon keputusan tanpa mengurangi akurasi hasil. Transformasi permainan congklak dari bentuk tradisional menjadi digital ini dirancang untuk mempertahankan serta memperkenalkan warisan budaya Indonesia melalui media interaktif yang mendidik. Hasil pengujian kualitas perangkat lunak menunjukkan bahwa game ini mencapai tingkat keberhasilan 81,9% dalam aspek kegunaan, yang dikategorikan sebagai "Sangat Baik". Respon pengguna yang positif mengindikasikan bahwa game ini tidak hanya menawarkan hiburan, tetapi juga berfungsi sebagai alat edukasi yang efektif, dengan kecerdasan buatan yang mendukung permainan yang dinamis dan menantang. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah pengembangan teknologi untuk pelestarian budaya tradisional melalui media digital, sekaligus membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut dalam penerapan kecerdasan buatan di bidang permainan digital. Temuan ini diharapkan dapat berperan penting dalam promosi dan pelestarian nilai-nilai budaya Indonesia di era digital.
Implementasi Sistem Informasi Gudang Berbasis Desktop pada PT. Sistem Aksesindo Perdana Cabang Surabaya Soedargo, David Saputra Octadianto; Ariel Kristianto; Hermawan Andika
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 2 (2025): Jurnal Ticom-Januari 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i2.143

Abstract

Sistem informasi gudang adalah teknologi informasi yang penting bagi perusahaan. Sistem informasi gudang dapat membantu perusahaan dalam mengelola dan mengontrol operasional gudang seperti penyimpanan dan pengiriman barang. PT Sistem Aksesindo Perdana adalah perusahaan yang bergerak di bidang palang pintu parkir. PT Sistem Aksesindo Perdana ini berdiri sejak tahun 1999 di Jakarta Utara dan sedang membuka cabang di Surabaya. Sejak awal memulai bisnis di Surabaya, perusahaan ini melakukan pencatatan gudang secara manual yang mengakibatkan kesulitan dalam pencarian data barang yang tersimpan, dikirim, ataupun yang rusak. Hal ini berdampak terhadap kinerja karyawan yang membutuhkan waktu lebih lama untuk menghasilkan data yang dibutuhkan. Dengan mengimplementasikan sistem informasi gudang berbasis desktop, perusahaan dapat mengelola dan mengontrol penyimpanan dan pengiriman barang dengan lebih cepat serta membantu proses pencarian dan pembuatan laporan data dengan lebih akurat
Analisis Sentimen Terhadap Komentar Video Short YouTube Mengenai Paylater Menggunakan Algoritma Bert Fakhrezi Fajris; Imelda Imelda
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 2 (2025): Jurnal Ticom-Januari 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i2.144

Abstract

Youtube Short sebagai salah satu fitur yang populer, dalam Youtube Short pengguna bisa menonton video pendek berdurasi singkat 15-60 detik dan penonton juga bisa berkomentar di dalam kolom komentar. Topik yang hangat dibahas di Youtube Short adalah Paylater, Topik Paylater juga dibahas dalam video Youtube short dari akun Raymond Chin yang berjudul “Kartu Kredit Kalah Populer Sama Paylater”, Menurut PT Pefindo Biro Kredit (IDScore), Kredit macet layanan paylater mencapai Rp2,12 triliun per Desember 2023. Berdasarkan hal tersebut penelitian analisis sentimen ini menggunakan model fine tuning BERT dengan data penelitian yang bersumber dari komentar video Short Youtube dari akun Raymond Chin yang berjudul “Kartu Kredit Kalah Populer Sama Paylater” berjumlah 326 komentar. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini ialah untuk mengetahui tahapan perancangan analisis sentimen terhadap paylater melalui komentar dalam video Youtube Short menggunakan metode algoritma BERT. Kontribusi penelitian ini adalah penggunaan metode BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) untuk analisis sentimen terhadap komentar video Youtube short mengenai Paylater. Hasil penelitian ini menunjukan metode fime-tuning BERT memiliki akurasi keseluruhan model adalah 58%. Presisi untuk kelas positif adalah 48% dan presisi untuk kelas negatif hanya 88% Kelas Positif Recall untuk kelas positif adalah 92% dan recall untuk kelas negatif hanya 35%. Secara keseluruhan, model algoritma BERT ini menunjukkan kinerja yang cukup baik tapi perlu ada peningkatan karena adanya nilai yang rendah untuk bagian recall kelas negatif dan presisi kelas positif.
Implementasi Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Memprediksi Harga Emas Nico Nico; Pipin Farida Ariyani
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 2 (2025): Jurnal Ticom-Januari 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i2.145

Abstract

Investasi logam mulia seperti emas telah menjadi salah satu perencanaan investasi yang cukup diminati oleh masyarakat di Indonesia. Komoditas seperti emas dapat dikatakan sebagai salah satu jenis utama yang banyak dipilih oleh para investor untuk mendapat keuntungan dalam jangka panjang. Namun bagi para investor pemula yang baru tertarik ke investasi ini akan menemui kesulitan dalam menentukan kapan saat yang tepat untuk melakukan pembelian atau menjual emas karena harganya yang cukup fluktuatif. Oleh sebab itu, tujuan dari kenapa dilakukan penelitian ini adalah dibuatnya sistem untuk bisa melakukan prediksi harga emas di masa depan sehingga dapat menjadi salah satu alat bantu untuk investor khususnya para pemula dalam mengambil keputusan untuk menjual atau membeli emas agar bisa mendapatkan keuntungan yang diinginkan. Dalam memprediksi harga emas diperlukan metode dengan akurasi yang cukup tinggi, karena itu penulis menggunakan suatu algoritma yaitu backpropagation yang merupakan salah satu metode prediksi dari jaringan saraf tiruan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kumpulan data harian naik turunnya harga emas mulai dari tanggal 2 januari 2019 sampai dengan 27 Juni 2024 dengan total 1814 data, kemudian data tersebut dibagi menjadi 2 bagian yakni data untuk pelatihan sebesar 80 persen dan data untuk pengujian sebesar 20 persen. Hasil dari beberapa variasi percobaan pada penelitian ini menunjukkan bahwa variasi yang memiliki akurasi paling baik adalah arsitektur dari JST backpropagation dengan jumlah untuk neuron input adalah 3, neuron hidden adalah 3 dan neuron output adalah 1 dengan parameter iterasi sebesar 1000, laju pembelajaran (nilai Alpha) adalah 0,3 dan Toleransi Eror adalah 0,0001 menghasilkan Mean Square Error (MSE) pada saat dilakukan proses pelatihan senilai 0,00031608, kemudian pada saat dilakukan proses pengujian memiliki nilai eror sebesar 0,587 dan tingkat akurasi sebesar 99,413%. Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan membuat program yang bisa dioptimalisasi dengan fungsi pembelajaran lebih lanjut, contoh seperti Resilient Backpropagation, One-Step Secant, dan metode optimasi lainnya
Pembuatan GH3RTZ Framework untuk Proses Reconnaissance dan Deteksi Celah Keamanan Muhamad Givari Ramadan; Mardi Hardjianto
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 2 (2025): Jurnal Ticom-Januari 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i2.146

Abstract

Penelitian ini mengkaji kemampuan GH3RTZ framework dalam mendeteksi kerentanan keamanan pada tahap reconnaissance, yang merupakan langkah awal penting dalam pengujian penetrasi. Di era digital, dominasi teknologi informasi membawa manfaat besar namun juga tantangan signifikan terkait keamanan data, yang dapat mengancam informasi sensitif organisasi jika tidak dikelola dengan baik. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini menggunakan metode grey box testing dan Algoritma Boyer-Moore, yang dipilih karena kemampuannya dalam mencocokkan string payload dengan sistem website untuk mengidentifikasi kerentanan pada tahap reconnaissance. Tahapan penelitian mencakup pengujian fungsi utama dari GH3RTZ framework, termasuk subdomain finder, parameter finder, XSS injection, dan open redirect scanner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa GH3RTZ framework berhasil mengidentifikasi subdomain dan parameter, mendeteksi kerentanan XSS dengan payload tertentu, dan mengenali kerentanan redirect dengan payload spesifik. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah pengembangan dan implementasi GH3RTZ framework, yang tidak hanya mampu mendeteksi kerentanan pada tahap reconnaissance, tetapi juga mudah diimplementasikan oleh individu dan organisasi kecil hingga menengah, sehingga meningkatkan kesadaran dan keamanan siber secara keseluruhan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa framework ini secara signifikan meningkatkan deteksi kerentanan.
Rancang Bangun Sistem Presensi Asisten Laboratorium Komputer Berbasis Internet of Things (IoT) Danang Ade Muktiawan; Adimas Aglasia; Bayu Nugroho
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 2 (2025): Jurnal Ticom-Januari 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i2.147

Abstract

Laboratorium komputer merupakan fasilitas penting dalam mendukung kegiatan pengajaran, penelitian, dan pengembangan teknologi informasi. Salah satu tantangan yang dihadapi adalah pengelolaan kehadiran asisten laboratorium secara efisien. Sistem presensi manual yang masih menggunakan pencatatan berbasis kertas menyebabkan proses pemantauan jadwal piket dan kegiatan asistensi menjadi tidak efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem presensi asisten laboratorium berbasis Internet of Things (IoT) yang memungkinkan pemantauan secara real-time. Sistem ini menggunakan teknologi Radio Frequency Identification (RFID) untuk mendeteksi kehadiran, NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler, dan platform berbasis web untuk menampilkan data presensi. Sistem dirancang agar dapat diakses melalui jaringan internet sehingga memudahkan koordinator laboratorium dalam memantau kegiatan piket dan asistensi secara praktis dan efisien. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi, efisiensi, dan transparansi dalam pengelolaan presensi asisten laboratorium. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencatat kehadiran asisten secara akurat, menampilkan data presensi secara real-time, dan memberikan kemudahan akses bagi koordinator laboratorium. Dengan demikian, sistem ini berpotensi menjadi solusi efektif dalam pengelolaan presensi laboratorium berbasis IoT.
Pemanfaatan Sistem Informasi Akuntansi Pencatatan Informasi Keuangan (SIAPIK) Berbasis Android Pada Kantin RS PELNI Emi Andayani; Grace Gata; Yudi Wiharto
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 3 (2025): Jurnal Ticom-Mei 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i3.148

Abstract

Kantin Snack Corner adalah suatu bisnis yang bergerak dalam bidang penjualan makanan tradisional yang dikelola langsung oleh Rumah Sakit Pelni, pada saat ini dalam melakukan pengolahan data penjualan dan pembelian masih menggunakan sistem secara tertulis, sehingga pelaksanaan masih memiliki banyak masalah. masalah yang timbul misalnya proses transaksi atau laporan keuangan, maka kantin Snack Corner membutuhkan sistem yang sudah terkomputerisasi dalam melakukan proses pengolahan data laporan keuangan agar menjadi lebih mudah, cepat dan akurat dalam menyajikan informasi dan proses pengambilan keputusan. Sehingga untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan suatu aplikasi yaitu Sistem Informasi Akuntansi Pencatatan Informasi Keuangan (SIAPIK) yang berguna untuk menyelesaikan transaksi – transaksi yang berlangsung pada kantin tersebut, khususnya mengenai laporan keuangan sehingga dapat mendukung kesuksesan kantin Snack Corner. Metode penelitian yang digunakan dengan melakukan pengumpulan data, wawancara, observasi dan studi pustaka. Aplikasi diusulkan agar dapat membantu dalam melakukan pengawasan atau kontrol terhadap transaksi – transaksi keuangan di perusahaan tersebut secara efektif. menghasilkan laporan keuangan yang terdiri dari Laporan Neraca, Laporan Laba Rugi dan Laporan Arus Kas.
Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weigthing (SAW) pada PTS Indonesia Margatama, Lestari; Indra Riyanto
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 3 (2025): Jurnal Ticom-Mei 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i3.149

Abstract

PTS Indonesia setiap tahunnya memiliki agenda untuk mengevaluasi kinerja karyawannya. Evaluasi penilaian kinerja karyawan masih belum optimal karena proses penilaiannya masih bersifat subjektif dengan indikator penilaian yang sulit terukur. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik dengan Menggunakan Menggunakan Metode Simple Additive Weigthing (SAW).  Kriteria  yang digunakan dalam penilaian adalah Delivery On Time, Delivery On Budget, Team Satisfaction, dan soft skill. Evaluasi yang dilakukan dalam artikel ini menggunakan 10 sampel data dengan hasil  sistem mampu memilih karyawan terbaik secara lebih objektif dengan indikator yang terukur. Karyawan dengan nilai yang lebih merata menempati peringkat yang lebih tinggi dibandingkan dengan karyawan dengan satu nilai menonjol sehingga penilaian menjadi benar-benar objektif.
Optimasi Algoritma Random Forest Dengan Fitur Seleksi Backward Elimination Untuk Penilaian Kelayakan Kredit Amrin Amrin; Omar Pahlevi; Sismadi Sismadi
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 13 No 3 (2025): Jurnal Ticom-Mei 2025
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v13i3.151

Abstract

Kredit sekarang menjadi tren di masyarakat. Problem kredit adalah sejarah penggunaan kartu kredit yang salah. Dampak yang ditimbulkan dapat menyebabkan kredit macet. Jika pelanggan tidak membayar utang yang telah disepakati dengan bank, mereka dapat meningkatkan risiko kredit mereka. Dalam penelitian ini, peneliti menerapkan algoritma Random Forest tanpa optimasi dan Algorima Random Forest dengan Optimasi Fitur Seleksi Backward Elimination untuk mengklasifikasikan status kelayakan kredit. Peneliti menggunakan 481 catatan kredit kendaraan dengan ulasan ”bad” dan ”good”. Variabel independen digunakan dalam penelitinan adalah status tanggungan, usia, pendidikan terkahir, status pernikahan, pekerjaan, status perusahaan, pendapatan, status pekerjaan, kondisi rumah, lama tinggal dan uang muka. Dari hasil penelitian dan pengujian, performa model random forest tanpa backward elimination untuk penilaian kelayakan kredit memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 78,60% dengan nilai area under the curva (AUC) sebesar 0,907. Sedangkan Performa model  random forest dengan backward elimination memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 89,81% dengan nilai area under the curve (AUC) sebesar 0,922. Hal ini membuktikan bahwa optimasi dengan backward elimination dapat meningkatkan kinerja metode klasifikasi yang digunakan.

Page 9 of 12 | Total Record : 112

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2021 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14 No 1 (2025): Jurnal Ticom-September 2025 Vol 13 No 3 (2025): Jurnal Ticom-Mei 2025 Vol 13 No 2 (2025): Jurnal Ticom-Januari 2025 Vol 13 No 1 (2024): Jurnal Ticom-September 2024 Vol 12 No 3 (2024): Jurnal Ticom-Mei 2024 Vol 12 No 2 (2024): Jurnal Ticom-Januari 2024 Vol 12 No 1 (2023): Jurnal Ticom-September 2023 Vol 11 No 3 (2023): Jurnal Ticom-Mei 2023 Vol 11 No 2 (2023): Jurnal Ticom-Januari 2023 Vol 11 No 1 (2022): Jurnal Ticom-September 2022 Vol 10 No 3 (2022): Jurnal Ticom-Mei 2022 Vol 10 No 2 (2022): Jurnal Ticom-Januari 2022 Vol 10 No 1 (2021): Jurnal Ticom-September 2021 More Issue