Intechno Journal : Information Technology Journal
Intechno Journal (e-ISSN 2655-1438 | p-ISSN 2655-1632) published by Universitas Amikom Yogyakarta in collaboration with Indonesian Computer, Electronics and Instrumentation Support Society (IndoCEISS) to promote high-quality Information Technology (IT) research among academics and practitioners alike, including computer scientists, Software Engineering & Big Data, Multimedia, Networking, IT professionals, and other stakeholders in the IT industry.
Articles
64 Documents
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM INFORMASI WISATA DI YOGYAKARTA BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Mujito, Mujito]]>;
<![CDATA[Andriani, Ria]]>;
<![CDATA[Abdillah, Ifan Wahyu]]>;
<![CDATA[Arditya, Vikha Hendra]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 3 No. 2 (2021): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2021v3i2.1551
<![CDATA[Informasi sangat mudah kita dapatkan sesuai dengan yang kita butuhkan dengan Teknologi Informasi. Dalam dunia Teknologi Informasi serta Informasi Internet merupakan tempat yang paling berperan. Informasi tentang objek-objek wisata dijogja belum cukup memadai,sehingga mengakibatkan wisatawan tidak mengetahui adanya beberapa objek wisata yang didalamnya sangat potensial.Oleh sebab itu perlu diatasi dengan adanya promosi dan penyediaan informasi berbasis website. Sistem informasi yang berbasis website ini mencakup di dalamnya unsur teks, gambar dan video. Media ini menjadi menarik karena unsur tersebut. Penerapan teknologi informasi wisata berbasis web mempermudah wisatawan jogja dalam memperoleh informasi yang lebih efektif dan sekaligus mempromosikan Daerah Istimewa Yogyakarta.]]>
<![CDATA[MANAGEMENT BANDWIDTH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE QUEUE PADA KOS NGALIMAN ]]>
<![CDATA[Ma`ruf, Dhimas Aviantho]]>;
<![CDATA[Andriani, Ria]]>;
<![CDATA[Dewantoko, Erlangga]]>;
<![CDATA[Putrada, Muhammad Asif]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 3 No. 2 (2021): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2021v3i2.1552
<![CDATA[Tujuan penelitian ini adalah mengoptimalisasikan pengelolaan bandwidth di Kos Ngaliman, agar bandwidth dapat di bagikan setiap pengguna wifi di kos ngaliman, sehingga dapat meningkatkan kenyamanan pengguna wifi di kos ngaliman. Pengelolaan bandwidth di lakukan dengan konfigurasi pada mikrotik menggunakan metode simple queue. Hasil penelitian ini adalah bandwidth yang adil pada setiap user, pembagian bandwidth dapat sesuai dengan kebutuhan setiap pengguna wifi di kos ngaliman. Hasil penelitian ini adalah menggunakan manajemen bandwidth dengan metode antrian sederhana, maka bandwidth dapat di sebar kesetiap pengguna sesuai dengan penggunaan masing-masing, sehingga akses internet tidak terbatas oleh penggunaan internet pada user lain.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK SENTIMEN ANALISIS CYBERBULLYING PADA KOLOM KOMENTAR INSTAGRAM ARTIS ]]>
<![CDATA[Julianto, M. Rayhan Wahyu]]>;
<![CDATA[Wasistha, Dyah]]>;
<![CDATA[Hartanto, Anggit Dwi]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 3 No. 2 (2021): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2021v3i2.1553
<![CDATA[Dibalik meningkatnya angka pengguna instagram, ternyata banyak pengguna instagram yang masih belum paham tentang bagaimana etika untuk bersosialisasi dengan baik pada dunia maya, sehingga permasalahan cyberbullying masih kerap terjadi. Cyberbullying merupakan tindakan mengolok-olok yang dilakukan melalui dunia internet. Tindakan cyberbullying sudah memiliki banyak korban di seluruh dunia mulai dari depresi ringan dan berat hingga kematian pun kerap terjadi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukakan dengan tujuan untuk membuat sistem yang dapat mengklasifikasikan komentar pada kolom komentar instagram apakah mengandung unsur cyberbullying atau tidak. Support Vector Machine (SVM) merupakan metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini dimana setiap data akan melewati tahap preprocessing dan ekstraksi fitur TF-IDF, kemudian akan dilakukan evaluasi dan pengujian dengan menggunakan metode K-Folds Cross-Validation. Setelah dilakukan penelitian ini, kesimpulan pada penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen cyberbullying yang terdapat pada kolom komentar instagram milik artis dapat dilakukan dengan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) yang mana data dibagi menjadi 3 tipe yaitu postive cyberbullying, neutral, dan negative cyberbullying dengan menggunakan proses stemming pada tahap preprocessing dengan hasil akurasi sebesar 92,31%.]]>
<![CDATA[MENDETEKSI OBJEK BEDASARKAN WARNA MENGGUNAKAN HSV COLOR SPACE SECARA REALTIME ]]>
<![CDATA[Purwoko, Joshua Dwi Giovani]]>;
<![CDATA[Pratama, Jibran Yoga]]>;
<![CDATA[Hartanto, Anggit Dwi]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 3 No. 2 (2021): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2021v3i2.1554
<![CDATA[Mendeteksi objek berdasarkan warnatmerupakan salah satu metodetsegmentasi yang dilakukan dengan pendekatan visi computer (computer vision) untuk dapat dikenali oleh computer dengan akurat. Pada penelitian kali ini kami menggunakan metode HSV color space untuklmenghasilkan segmenmcitra berupa thresholding sehinggasdapat dideteksi oleh computer.Hasilppengujian danbanalisa yang telah kami peroleh bahwa penentuan nilai awal dari rentang warna berpengaruh pada hasil yang akan didapatkan pada saat proses segmentasi.Karena sampel warna yang dipilih akan digunakan sebagai nilai acuan untuk dibandingkan dengan objek yang akan diuji.]]>
<![CDATA[PENERAPAN TEKNIK VLAN UNTUK MENGOPTIMALISASI KIRIM DATA ]]>
<![CDATA[Cahyando, Afibra I]]>;
<![CDATA[Andriani, Ria]]>;
<![CDATA[Pahlipi, Rizah]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Bayu Aji]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 3 No. 2 (2021): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2021v3i2.1555
<![CDATA[Saat ini teknologi Local Area Network (LAN) yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan komunikasi data seperti di Lab. Pada LAN, broadcast domain berfungsi untuk mengenali interface yang ada di suatu jaringan LAN itu sendiri. Secara default, satu switch merupakan satu broadcast domain. Ketika perangkat yang terhubung dengan switch, melakukan broadcast, untuk meminta feedback dari switch, namun tidak ditemukan satupun mac address dalam mac tabel, maka switch akan otomatis mengirim frame ke seluruh port dalam satu broadcast domain dan tidak termasuk port frame data ini berasal. Teknik ini disebut flooding. Implementasi sepeti ini bisa menyebabkan sewaktu-waktu jaringan akan lumpuh karena flooding ini. Dalam hal keamanan pun, LAN memiliki kelemahan karena semua anggota switch LAN itu dapat berkomunikasi satu sama lain. Selain itu keamanan jaringan juga dapat ditingkatkan, karena walaupun berada dalam satu perangkat yang sama tetapi VLAN-VLAN yang dibuat merupakan subnetwork yang berbeda sehingga memiliki privasi tersendiri]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma SVM Dalam Pengembangan Sistem Presensi Berbasis Face Recognition ]]>
<![CDATA[Ramadhani, Zanuarestu]]>;
<![CDATA[Safira, Livia]]>;
<![CDATA[Hartanto, Anggit Dwi]]>;
<![CDATA[Hartatik, Hartatik]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2022): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2022v4i2.1561
<![CDATA[Sistem presensi Universitas Amikom Yogyakarta memiliki potensi untuk dikembangkan. Dari sistem yang sudah ada kami menemukan sebuah ide untuk meng-implementasikan face recognition dalam sistem tersebut. Sistem presensi dengan menggunakan face recognition akan lebih mempermudah mahasiswa/i untuk melakukan presensi. Mengingat permasalahan yang ada seperti menggunakan QR Code yang masih susah dideteksi pada barisan-barisan tertentu. Maka, dalam penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai metode untuk klasifikasi gambar yang sudah diconvert menjadi Numpy Array dengan meng-uji coba beberapa sampel foto mahasiswa/i Universitas Amikom Yogyakarta lalu mengidentifikasi satu persatu data baru untuk mendapatkan sebuah hasil yang berupa pengenalan sebuah wajah dengan tampilan berupa identitas pengenal dari mahasiswa/i tersebut. Diakhir penelitian ini kami menemukan bahwa keakurasian face recognition dengan menggunakan metode SVM menghasilkan rata-rata 93,46% yang berarti bahwa sebuah image yang dapat diproses untuk melakukan sebuah presensi.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Random Forest Klasifikasi untuk Phishing Link Detection ]]>
<![CDATA[Kencana, Adi Kresna]]>;
<![CDATA[Ananda, Fadhilah Dwi]]>;
<![CDATA[Hartanto, Anggit Dwi]]>;
<![CDATA[Hartatik, Hartatik]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2022): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2022v4i2.1562
<![CDATA[Internet sangat dibutuhkan saat ini. Masalah yang muncul dari perkembangan internet dan teknologi saat ini adalah keamanan dan privasi, dimana data privasi sangat rentan untuk dicuri oleh seseorang melalui internet. Contohnya adalah situs web phishing yang telah tersebar luas di internet yang dapat mencuri data seperti, data pribadi, data kartu kredit, perbankan online, dan data email tanpa diketahui oleh pengguna internet. Bisa dibilang sulit membedakan situs web asli atau palsu. Karenanya diperlukan klasifikasi untuk membedakan situs web asli atau palsu. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk memilih situs web phishing dari pohon keputusan. Berdasarkan penerapan algoritma Random Forest untuk mendeteksi phishing situs web, hasil akurasi adalah 94,36% dan hasil validasi adalah 94,77% menggunakan 2.457 dataset yang diperoleh dari situs web www.kaggle.com. Dari penelitian ini terbukti bahwa algoritma ini memiliki akurasi tinggi untuk memprediksi situs web phishing dan hasil yang diperoleh diimplementasikan dalam bentuk ekstensi dari browser secara realtime yang nantintya akan memberikan popup peringatan jika situs website yang dibuka adalah phishing website.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode CNN dan Deep Learning untuk Menentukan Tingkat Roasting Biji Kopi ]]>
<![CDATA[Setiadi F., A. Farhan]]>;
<![CDATA[Kurniawan, Aas Andri]]>;
<![CDATA[Hartanto, Anggit Dwi]]>;
<![CDATA[Hartatik, Hartatik]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2022): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2022v4i2.1563
<![CDATA[Tipe hasil roasting biji kopi dapat ditentukan dengan melihat warna biji kopi ketika dalam proses roasting/sangrai. Cara tersebut cukup efektif untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan keinginan namun dapat terjadi masalah konsistensi dan efisiensi. Tujuan akhir penelitian kami yaitu mengembangkan sistem otomatis untuk menentukan tingkat/tipe hasil roasting pada biji kopi untuk produsen atau pengelola biji kopi. Langkah awal dari projek ini yaitu pengembangan sistem image processing yang mengklasifikasikan gambar biji kopi telah disangrai berdasarkan tekstur dan warna. Kami menggunakan convolutional neural network, model arsitektur VGG-16 dan framework Tensorflow untuk mengolah data set gambar berjumlah 100 gambar kelas light roasts, 100 gambar medium roasts dan 100 gambar dark roasts. Rata-rata hasil data latih mencapai 96.0% dan validasi score 60.0%. Dengan akurasi yang cukup tinggi maka dapat membantu pengklasifikasian tingkat roasting biji kopi menjadi lebih konsisten.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Online Berbasis Web Pada Klinik Larasati Kabupaten Bantul ]]>
<![CDATA[Hendrawan, Nugi Juan]]>;
<![CDATA[Andriani, Ria]]>;
<![CDATA[Arsya, Muhammad Rezzha Riamrizal]]>;
<![CDATA[Qaddam, Alkautsar Daafiq]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2022): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2022v4i2.1564
<![CDATA[Di Klinik Larasati melayani banyak pasien karna biaya pengobatan lebih murah dan terjangkau daripada di rumah sakit. Maka dari itulah antrian di Klinik Larasti sangat ramai dan terkadang terjadi kesalahan dalam antrian, karena klinik membutuhan pelayanan dan rekam medis yang akurat untuk menangani pasien. Untuk menangulangi permasalahan itu dibutuhkan Sistem Informasi tentang pendaftaran pasien berbasis online. Sistem ini terdapat fasilitas-fasilitas yang bisa dipakai, seperti untuk pendaftaran periksa maupun pengobatan, daftar dokter beserta jadwalnya, dan juga pemberitahuan nomor antrian. Sistem ini berbasis website dengan metode FIFO (First In First Out). Hasil perancangan berupa website pendaftaran online yang membantu dalam memberikan nomor antrian dan waktu giliran sehingga bisa mempwrmudah pelayanan di Klinik Larasati.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Early Warning System berbasis Website ]]>
<![CDATA[Pamungkas, Thitut Priyo]]>;
<![CDATA[Andriani, Ria]]>;
<![CDATA[Akbara, Adida Wisnu]]>;
<![CDATA[Samudra, Yoni Saka]]>
<![CDATA[ Intechno Journal : Information Technology Journal Vol. 4 No. 2 (2022): December ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Amikom Yogyakarta ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24076/intechnojournal.2022v4i2.1565
<![CDATA[Sistem Informasi Geografis (SIG) yaitu merupakan pengolahan data informasi Geografis melalui sistem. EWS (Early Warning System) atau Peringatan Kebencanaan Dini merupakan penanda atau peringatan saat terjadinya bencana. Saat ini EWS masih dioperasikan dengan cara manual, hal itu menimbulkan ke tidak efisien an, dan tidak keakuratan data yang diberikan kepada masyakarat. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah sistem informasi geografis dengan tampilan data spasial yang berisi lokasi daerah-daerah yang sudah dipasang EWS. Kabupaten Sleman adalah daerah yang rawan akan erupsi Gunung Merapi, karena terletak di selatan kaki Gunung Merapi. Pembuatan Early Warning System oleh BPBD Sleman bertujuan untuk alat pemantauan aktivitas Gunung Merapi serta Sirine atau pengeras suara sebagai tanda peringatan bencana. Metode yang digunakan yaitu dengan melakukan penelitian dan pengembangan. Cara kerja Sistem Informasi ini adalah dengan menampilkan peta lokasi EWS yang telah diolah. Titik Lokasi EWS tersebut di hubungkan ke menu operasi pembunyian sirine EWS tersebut. Selain pengeoperasian EWS, terdapat informasi lain mengenai kebencaan yang akan diambil dari data BPBD yang sudah ada. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan adalah sebuah web sistem informasi geografis EWS menggunakan peta lokasi kebencanaan, yang mempermudah pengguna web untuk mengetahui letak-letak daerah yang telah terpasang EWS, dimana didalamnya juga terdapat informasi mengenai kebencanaan.]]>
