cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Cucut Susanto
Contact Email
cucut@undipa.ac.id
Phone
+628124150373
Journal Mail Official
cucut@undipa.ac.id
Editorial Address
Jl. Perintis Kemerdekaan Km.9 Makassar , Telp.(0411) 587194
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
DIPANEGARA KOMPUTER TEKNOLOGI INFORMATIKA (DIPAKOMTI)
Published by Universitas Dipa Makassar
ISSN : 19074410     EISSN : 29632854     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Jurnal Penelitian Universitas Dipa Makassar yang khusus untuk penerbitan Hasil Penelitian Mahasiswa dan Dosen Program Studi Teknik Informatika
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 99 Documents
 6   7   8   9   10 
Trashmart: Sistem Aplikasi Jaringan Daur Ulang Sampah Berbasis Android Susanto, Aldi; Aryasa, Komang; Syamsuddin, Sadly; Ardimansyah, Ardimansyah
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 16 No. 2 (2024): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v16i1.1509

Abstract

Pada umumnya proses daur ulang sampah yang dilakukan antara masyarakat, pengumpul, dan bank sampah bersifat konvensional tanpa peran teknologi. Dimana masyarakat terlebih dahulu harus menemui pengepul atau bank sampah dengan membawa sampah yang ingin dijual atau di setor, kemudian dilakukan sebuah transaksi. Penelitian ini dilakukan untuk menghubungkan masyarakat, pengepul, dan bank sampah dalam satu sistem aplikasi. Dengan harapan, aplikasi tersebut dapat menjadi solusi alternatif dalam membantu masyarakat terhubung dengan pelaku daur ulang sampah dan mendorong masyarakat sekitar untuk mendaur ulang sampah non organik secara online. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Kotlin di Android Studio dengan metode pengembangan Waterfall. Untuk mencari pengepul dan bank terdekat penulis menggunakan metode Haversine dengan tingkat eror dan akurasi masing-masing sebesar 0.16% dan 99.84%. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Black-Box, aplikasi dapat berjalan dengan baik dan lolos semua skenario pengujian.
A Evaluasi Performa Website Divlearning Undipa Menggunakan Aotomated Software Testing GTMetrix Dengan Metode Pieces Zulkifly, Zulkifly; Dahlan, Muhammad; Hasmin, Erfan; Hasyrif, Hasyrif; Aini, Nurul
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 16 No. 2 (2024): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v16i1.1587

Abstract

Penelitian ini berkaitan dengan Universitas Dipa Makassar yang berfokus pada bidang informatika dan bisnis berbasis teknologi informasi. Universitas ini menggunakan aplikasi Divlearning, yaitu sistem pendidikan jarak jauh yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas metode pembelajaran melalui internet. Namun, website Divlearning sering menghadapi masalah kecepatan akses dan eror, yang dapat mengurangi pengalaman pengguna dan membuat mereka enggan kembali mengunjungi website tersebut.Untuk mengatasi masalah tersebut, penulis melakukan dua hal yaitu pengujian menggunakan software GTMETRIX untuk mengidentifikasi variabel penyebab menurunnya kecepatan dan terputusnya akses pada website Divlearning, dan penulis juga menyebarkan kuesioner untuk mengetahui tanggapan pengguna melalui Google Form. Penelitian ini menggunakan metode PIECES, yaitu metode analisis yang meliputi kinerja informasi, ekonomi, keamanan, efisiensi, dan pelayanan, guna mengidentifikasi kelemahan sistem dan merekomendasikan perbaikan yang dibutuhkan pada website Divlearning.Dengan melakukan pengujian dan analisis, penulis berharap dapat membantu meningkatkan performa Situs web Divlearning serta kualitas keseluruhan sistem pembelajaran jarak jauh Universitas Dipa Makassar.
Clustering Data Demografi Penduduk Daerah Pesisir Sulawesi Selatan Menggunakan Metode K-Means Vitha Aulia Nurwardhani Yunus; Keziah Julia Siow; Rismayani, Rismayani; Piu, Sriwahyuningsih
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 17 No. 1 (2025): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v16i2.1774

Abstract

Wilayah pesisir Sulawesi Selatan memiliki banyak potensi ekonomi biru, terutama dalam bidang perikanan dan pariwisata. Namun, kurangnya pemahaman tentang karakteristik demografi dan potensi masing-masing wilayah menyebabkan pemanfaatan potensi ini tidak optimal. Penelitian ini menggunakan metode K-Means untuk membuat strategi pengembangan ekonomi biru yang tepat sasaran dengan mengelompokkan wilayah pesisir di Sulawesi Selatan berdasarkan karakteristik demografi. Dengan menggunakan metode elbow, ditemukan klaster terbaik dengan hasil 2 (dua) klaster berdasarkan jumlah penduduk, tingkat pendidikan, usia produktif, dan sektor pekerjaan (perdagangan, nelayan, dan wiraswasta). Dengan nilai silhouette score 0,33 yang menunjukkan tingkat separasi antar klaster yang relatif rendah. Kata kunci— Ekonomi Biru, Algoritma K-Means, Silhouette Score, Demografi, Sulawesi Selatan
Prototype Tas Cerdas Berbasis Mikrokontroler Untuk Tuna Netra Dalam Deteksi Jarak Dan Uang Muh. Iqra Ramadhan Hidayat; Naifah Dwi Avila; Mustafa, M Syukri; Joseph Tumiwa
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 17 No. 1 (2025): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v16i2.1779

Abstract

Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk merancang Prototype Tas Cerdas Berbasis Mikrokontroler guna mendukung kemandirian penyandang tuna netra dalam mendeteksi rintangan serta mengenali nominal uang. Sistem ini mengintegrasikan sensor ultrasonik untuk identifikasi hambatan dan sensor warna TCS3200 untuk membedakan nilai uang, dengan output suara yang dihasilkan melalui modul DFPlayer Mini. Pendekatan penelitian mencakup desain perangkat keras dan lunak berbasis mikrokontroler ESP32, serta serangkaian uji coba untuk memastikan keakuratan dan keandalannya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa deteksi rintangan memiliki akurasi penuh dalam rentang 0-250 cm, sedangkan sistem pengenalan uang berhasil mengidentifikasi nominal dengan tingkat ketepatan 60%. Evaluasi yang dilakukan untuk tuna netra mengonfirmasi bahwa alat ini mampu meningkatkan kemandirian mereka dalam aktivitas sehari-hari, terutama daam medeteksi rintangan. Dengan hasil yang diperoleh, tas cerdas ini diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut melalui peningkatan presisi sensor dan integrasi dengan aplikasi seluler guna memberikan pengalaman yang lebih optimal bagi penggunanya. Pengujian dilakukan melalui simulasi langsung oleh peneliti dengan mata tertutup untuk teleskop kondisi pengguna tuna netra, guna menilai efektivitas sistem awal dalam memberikan umpan balik suara tanpa menggunakan penglihatan.
Penerapan Metode Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Jenis Sampah Bawah Air Krisna Dwi Septian; Noor Khalisa; Imran Djafar; Arwansyah, Arwansyah
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 17 No. 1 (2025): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v17i1.1773

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, terutama deep learning, menawarkan peluang baru dalam mengidentifikasi sampah di bawah air secara otomatis. Penelitian ini merancang arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) kustom yang bertujuan untuk mengklasifikasikan sampah bawah air ke dalam dua kategori, yaitu plastik dan non-plastik. Dataset yang dipergunakan berisi 600 citra bawah air yang diambil langsung dari lingkungan perairan menggunakan kamera GoPro Hero 11. Data ini selanjutnya dibagi menjadi tiga bagian: 70% untuk pelatihan, 15% untuk validasi, dan 15% untuk pengujian. Arsitektur CNN kustom mencakup tiga lapisan konvolusi berturut-turut dengan 32, 64, dan 128 filter berukuran 3×3. Setiap lapisan konvolusi diikuti oleh lapisan max pooling 2×2. Setelah itu, output lapisan konvolusi diflatten menjadi vektor, kemudian melewati dua lapisan dense: lapisan pertama berisi 128 neuron beraktivasi ReLU dan lapisan terakhir (output) terdiri dari 2 neuron beraktivasi Softmax yang menghasilkan klasifikasi dua kelas. Sebagai upaya mencegah overfitting, lapisan dropout dengan rasio 0,5 diterapkan sebelum lapisan output. Model dilatih selama 50 epoch dengan optimizer Adam dan loss function Categorical Cross-Entropy. Implementasi dilakukan menggunakan platform TensorFlow dan Keras di lingkungan Google Colab. Kinerja model dievaluasi dengan berbagai metrik, antara lain akurasi, presisi, recall, F1-score, serta analisis confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan model mencapai akurasi 89%, dengan precision 95% untuk kelas plastik dan 84% untuk kelas non-plastik. Meski kinerjanya cukup baik, model ini masih menghadapi kendala pada kondisi lingkungan bawah air yang dinamis, misalnya perubahan pencahayaan dan kemiripan tekstur antar objek sampah. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memperbesar ukuran dataset dan mempertimbangkan arsitektur jaringan yang lebih kompleks atau memanfaatkan teknik transfer learning demi meningkatkan akurasi klasifikasi.
Pengembangan Performa Pos Edukasi Keuangan Bersama Menggunakan Redis Caching dan Kontainerisasi Docker Anugerah Pratama, Dimas; A. Hasrianto; M. Syukri Mustafa; Hasyrif SY
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 17 No. 1 (2025): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v17i1.1836

Abstract

Pengembangan aplikasi website modern saat ini sering kali menghadapi banyak tantangan seperti inkonsistensi lingkungan pengembangan antara lokal dan produksi, selain itu masalah terkait kecepatan respons yang lambat juga sangat rentan untuk terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk bisa mengatasi kedua permasalahan tersebut dengan pendekatan hybrid atau yang berarti penggabungan aplikasi dengan kontainerisasi dan redis caching yang berada diluar container. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah penggunaan redis yang diterapkan pada cloud computing services dalam hal ini adalah instance Elastic Cloud Computer (EC2) namun aplikasi yang dikembangkan pada sebuah docker kontainer. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa penggunaan docker pada lingkungan cloud computing services efektif dalam menjaga konsistensi environment aplikasi sehingga terhindar dari fenomena “it works on my mechine” selain itu penggunaan redis meningkatkan performa sebesar 11.3% jika dibandingkan saat sebelum menggunakan redis kecepatan aplikasi web pos edukasi keuangan bersama adalah 443ms dan setelah penggunaan redis kecepatan meningkat menjadi 393 ms.
Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Retensi Arsip Di Dinas Perhubungan Provinsi Sulawesi Selatan Sisilia Gallaran; Matande, Nadia; Baharuddin Rahman; Sri Wahyuni
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 17 No. 1 (2025): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v17i1.1837

Abstract

Penelitian ini membahas permasalahan ketidakefisienan dan ketidakkonsistenan dalam proses klasifikasi retensi arsip di Dinas Perhubungan Provinsi Sulawesi Selatan yang berpotensi menyebabkan kesalahan penentuan masa simpan arsip dan keterlambatan layanan informasi. Data yang digunakan berasal dari 1330 arsip berbagai kegiatan administrasi, teknis, dan surat menyurat pada periode 2011–2023. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Naive Bayes dengan representasi teks TF-IDF, serta pembagian data 80% pelatihan dan 20% pengujian. Hasil penelitian menunjukkan kinerja model yang sangat baik dengan akurasi 99,62%, serta nilai precision dan recall di atas 0,99 untuk kedua kelas retensi, yaitu MUSNAH (arsip yang harus dimusnahkan) dan PERMANEN (arsip yang disimpan selamanya). Model ini dapat mengklasifikasikan arsip baru tanpa label secara otomatis, sehingga meningkatkan efisiensi, akurasi, dan mendukung digitalisasi pengelolaan arsip pemerintahan.
Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Pencapaian Akreditasi Unggul Pada Program Studi Teknik Informatika Menggunakan Regresi Logistik Hanjuliosanctuary Anugrah; Victor Tandi Pasau; Jufri, Jufri; Asran, Asran
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 17 No. 2 (2026): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v17i2.2085

Abstract

Pencapaian Akreditasi Unggul merupakan indikator penting dalam menilai mutu dan daya saing Program Studi Teknik Informatika. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peluang pencapaian Akreditasi Unggul pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Dipa Makassar. Metode yang digunakan adalah regresi logistik ordinal (proportional odds model) ordinal, mengingat variabel dependen berupa tingkatan akreditasi (Baik, Baik Sekali, Unggul). Data penelitian diperoleh melalui studi dokumen, observasi, serta pengumpulan data primer terkait sumber daya manusia, kurikulum, penelitian dan publikasi, kerjasama institusional, sarana prasarana, serta tata kelola. Proses analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak Python yang mendukung pengolahan data, pemodelan statistik, dan visualisasi hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel independen berpengaruh positif terhadap peningkatan peluang pencapaian Akreditasi Unggul, dengan pengaruh terbesar berturut-turut berasal dari Sarana dan Prasarana (OR = 6,62), Kerjasama Institusional (OR = 5,01), Penelitian dan Publikasi (OR = 3,88), Kualitas SDM (OR = 3,39), Kurikulum (OR = 3,37), dan Tata Kelola (OR = 2,19). Model regresi logistik ordinal (proportional odds model) menunjukkan kemampuan prediktif yang kuat dengan probabilitas kategori Unggul mendekati 1 pada sebagian besar observasi. Temuan ini memberikan rekomendasi strategis bagi pengembangan mutu program studi, khususnya dalam penguatan sarana prasarana, pengembangan kolaborasi eksternal, dan peningkatan produktivitas tridharma dosen.
Pengembangan Aplikasi Sistem Absensi Keterlambatan SMK Mutiara Ilmu Berbasis Web Muhammad Yusuf Fahruddin; Nurul Hidayati Natsir; Andi Irmayana; Sunardi, Sunardi
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol. 17 No. 2 (2026): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/dipakomti.v17i2.2201

Abstract

Pencatatan keterlambatan siswa di SMK Mutiara Ilmu Makassar masih dilakukan secara terfragmentasi menggunakan Microsoft Excel dan Google Form, sehingga data tidak tersentralisasi, rawan kesalahan input, serta kurang efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi absensi keterlambatan berbasis web yang terintegrasi dengan notifikasi Telegram Bot secara real-time. Metode yang digunakan adalah Adaptive Prototype yang memungkinkan iterasi berulang antara pengembang dan pengguna. Sistem dibangun menggunakan PHP dan MySQL, dengan antarmuka responsif berbasis Bootstrap 5, serta dilengkapi modul koordinator siswa untuk rekapitulasi kehadiran harian. Kebaruan penelitian ini mencakup: integrasi Telegram Bot API yang bebas biaya (dibanding SMS/WhatsApp), modul koordinator siswa yang unik, pelaporan fleksibel berbasis rentang tanggal pengguna, dan metode Adaptive Prototype (berbeda dari Waterfall pada penelitian serupa). Pengujian blackbox terhadap 50 skenario menghasilkan tingkat keberhasilan 96% (48 berhasil, 2 gagal dengan penyebab teridentifikasi). Uji kepuasan pengguna menggunakan kuesioner Likert terhadap 26 responden menunjukkan nilai rata-rata 4,66/5,00 dengan Cronbach Alpha 0,743 (kategori reliabel). Perbandingan sebelum-sesudah menunjukkan pengurangan waktu pencatatan dari >10 menit menjadi 2-3 menit dan waktu notifikasi dari jam menjadi 2-3 detik. Dengan demikian, aplikasi ini terbukti efektif meningkatkan manajemen absensi dan kedisiplinan siswa di SMK Mutiara Ilmu.

Page 10 of 10 | Total Record : 99

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 17 No. 2 (2026): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI) Vol. 17 No. 1 (2025): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI) Vol. 16 No. 2 (2024): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI) Vol 16 No 1 (2024): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI) Vol 16 No 1 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI) Vol 15 No 2 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI) Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)