cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hanny Haryanto
Contact Email
hanny.haryanto@dsn.dinus.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
hanny.haryanto@dsn.dinus.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Published by Universitas Dian Nuswantoro
ISSN : 14122693     EISSN : 23562579     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Topik dari jurnal Techno.Com adalah sebagai berikut (namun tidak terbatas pada topik berikut) : Digital Signal Processing, Human Computer Interaction, IT Governance, Networking Technology, Optical Communication Technology, New Media Technology, Information Search Engine, Multimedia, Computer Vision, Information Retrieval, Intelligent System, Distributed Computing System, Mobile Processing, Computer Network Security, Natural Language Processing, Business Process, Cognitive Systems, Software Engineering, Programming Methodology and Paradigm, Data Engineering, Information Management, Knowledge Based Management System, Game Technolog
Arjuna Subject : -
Articles 12 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021" : 12 Documents clear
Penerapan Association Rules untuk Elemen Cross Selling Pada Sistem Informasi Customer Development Siti Monalisa; Amelia Septia Roza
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4750

Abstract

Tingkat persaingan yang tinggi dalam dunia bisnis, membuat HPAI harus melakukan strategi yang kuat dalam pemasaran dan penjualan produk. Semakin hari, data transaksi penjualan semakin banyak, dikarenakan ada 1500 transaksi setiap bulan yang terdiri dari 49 produk. Selama ini, data transaksi penjualan dilaporkan kepada pimpinan dan kemudian diarsipkan. Setelah itu, data tersebut tidak diolah dengan benar. Untuk itu diperlukannya sebuah strategi bisnis untuk dapat mengenal pelanggan secara lebih detail dan melayani mereka sesuai kebutuhannya. Customer Relationship Management (CRM) adalah sebuah strategi bisnis untuk memahami, mengantisipasi dan mengelola kebutuhan pelanggan yang potensial. Salah satu bagian dari CRM yakni cross- selling, yang harus didahului oleh analisis yang mendalam mengenai data transaksi pelanggan dengan menggunakan konsep data mining yang melibatkan proses pengambilan sumber informasi dari sebuah transaksi pelanggan. Association rules merupakan salah satu metode dalam data mining yang dapat menghasilkan beberapa pola yang bisa dijadikan strategi penjualan cross selling dalam merekomendasikan  suatu  produk  kepada  pelanggan.  Nilai  minimun  support yang digunakan yakni 9% dan 60% yang menghasilkan 3 rules yang nantinya akan direkomendasikan kepada pelanggan melalui email.
Analisis Kinerja Mikrotik Terhadap Serangan Brute Force Dan DDoS Bongga Arifwidodo; Yusup Syuhada; Syariful Ikhwan
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4615

Abstract

Serangan cyber yang semakin meningkat menjadikan persoalan bagi penyedia layanan jasa internet. Contoh jenis serangan cyber yang digunakan adalah dengan teknik serangan DDoS dan Brute Force. Perangkat jaringan seperti Mikrotik pun bisa menjadi target dari serangan. Upaya mencegah serangan diperlukan dengan suatu sistem keamanan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menganalisis performasi dan kinerja dari Mikrotik apabila terjadi serangan. Hasil Pengujian, serangan DDos sebanyak 171847 serangan ke port 80 terpantau CPU Mikrotik sebesar 96,81% dan pada webserver sebesar 16,61%. Perangkat Mikrotik yang telah terkena serangan DDoS sudah tidak dapat lagi beroperasi secara normal. Namun saat skenario serangan Brute Force, terpantu normal 4,76% pada CPU Mikrotik karena port forwarding telah meneruskan paket serangan ke server Honeypot. Kesimpulan dari penelitian ini serangan DDoS dan Brute Force mengakibatkan peningkatan beban kinerja CPU baik pada Mikrotik maupun pada server Honeypot.
Adopsi Teknologi Internet of Things pada Startup Industri F&B Margo Purnomo; Erna Maulina; Aulia Rizki Wicaksono; Muhamad Rizal
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4824

Abstract

Efisiensi di sepanjang rantai pasokan industri F & B yang terintegrasi dengan kemajuan teknologi telah mendorong penerapan sistem ketertelusuran produk dalam bentuk pemanfaatan Internet of Things (IoT). tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki adopsi IoT di pada Startup Industri F&B di Jawa Barat-Indonesia. Data dianalisa dengan menyebarkan kuesioner terhadap 30 Startup Industri F&B di Jawa Barat dengan menggunakan analisis Stuctural Equation Modeling (SEM) menggunakan aplikasi AMOS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar Startup Industri F&B di Jawa Barat menunjukkan tingkat adopsi IoT yang cukup dalam mengelola proses produksi produk F&B mereka
Prediksi Akumulasi Kasus Terkonfirmasi Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Support Vector Regression Agus Budi Raharjo; Zahrul Zizki Dinanto; Dwi Sunaryono; Diana Purwitasari
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.5062

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara di dunia yang terdampak parah oleh gelombang kedua COVID-19. Salah satu cara untuk meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap wabah penyebaran virus adalah dengan memberikan informasi tentang prediksi kasus baru. Memprediksi akumulasi kasus dalam beberapa hari ke depan juga sangat penting untuk memperkirakan kebutuhan rumah sakit dan membantu pemerintah dalam membuat kebijakan. Di sisi lain, pola kasus gelombang kedua sulit untuk disimulasikan dengan pendekatan regresi tradisional. Penelitian ini berfokus pada pembuatan sistem informasi yang memberikan visualisasi prediksi akumulasi kasus COVID-19 di Indonesia dengan menggunakan Support Vector Regression (SVR). Algoritma pembelajaran ini dipilih karena kinerjanya yang sangat baik untuk menangani prediksi deret waktu. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa SVR dapat memprediksi jumlah akumulasi kasus selama 30 hari ke depan dengan akurasi di atas 80%. Model prediksi tersebut kemudian dipasang pada aplikasi berbasis web, dan hasilnya divisualisasikan sesuai dengan data terbaru.
Analisis Bibliometrik untuk Memetakan Tren Penelitian Covid-19 dalam Topik Ilmu Komputer Tri Wahyu Widyaningsih; Meta Amalya Dewi; Andrianingsih Andrianingsih
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4593

Abstract

Covid-19 berdampak pada seluruh penduduk di dunia, pandemi ini tidak hanya mempengaruhi sektor kesehatan, namun juga ekonomi, pendidikan, transportasi, industri, dan pemerintahan. Covid-19 hadir sebagai topik menarik bagi para peneliti, hal tersebut nampak pada data yang diperoleh dari Scopus, Crossref, IEEEXplore, dan Google Scholar yang di dalamnya memuat penelitian di bidang ilmu komputer yang membahas covid-19, dengan berbagai tujuan penelitian untuk memperoleh inovasi maupun solusi dari permasalahan yang timbul akibat pandemi. Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh topik apa saja yang paling diminati oleh para peneliti terkait dengan covid 19, dan menganalisis serta membandingkan relasi antara topik Artificial Intelligence, Data Mining, Deep Learning, Machine Learning, dan Internet of Thing dari sumber google scholar, scopus, IEEEXplore, dan crossref dengan menggunakan analisis bibliometrik. Metode occurrence dan link strength digunakan untuk memvisualisasikan jejaring berdasarkan kata kunci dari ke lima topik bidang ilmu komputer serta hubungan antara lima topik tersebut dengan topik riset lainnya. Hasil analisis bibliometric menunjukkan peringkat dari ke empat penyedia sumber data artikel di lihat dari persentase setiap topik penelitian adalah sebagai berikut : Scopus, Crossref, IEEEXplore, dan Google Scholar. Analisis link strength dan occurence  terhadap kelima topik penelitian menunjukkan peringkat yang dapat dilihat dari banyaknya link strength dan occurrence di setiap penyedia sumber artikel, dengan hasil peringkat sebagai berikut : Deep Learning, Artificial Intelligence, Internet of Things, Machine Learning, dan Data Mining. Kata kunci: Bibliometrik, Covid-19, Occurrence,  Link Strength, Ilmu Komputer
Penentuan Rute Terpendek Pendistribusian Barang Menggunakan Algoritma Floyd-Warshall Indra Riksa Herlambang; Mohamad Nurkamal Fauzan; Rd. Nuraini Siti Fathonah
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4686

Abstract

Ketepatan waktu merupakan hal yang penting dalam pendistribusian suatu barang. Saat ini tingkat keterlambatan dalam pendistribusian barang di PT. Pos Logistik Indonesia masih cukup besar. Untuk mengurangi tingkat keterlambatan pendistribusian yang ada di PT Pos Logistik Indonesia,maka perlu diterapkan cara untuk mengatasi masalah tersebut  yaitu dengan melakukan pencarian rute terpendek. Penelitian ini menggunakan algoritma Floyd-Warshall yang memfokuskan untuk menghitung rute terpendek dari node awal menuju node tujuan akhir. Titik awal dan titik tujuan yang dianalisis menghasilkan rute terpendek dari dari PT. Pos Logistik Jakarta Pusat menuju PT. Pos Logistik Tambun menggunakan algoritma Floyd-Warshall dengan jarak sejauh 30,77 km. Dari jarak sebesar 30,77 km, didapatkan hasil waktu tempuh dari titik awal ke titik akhir selama 52,75 menit sehingga dapat menghemat waktu selama 67,25 menit dari estimasi waktu yang sudah ditetapkan yaitu 120 menit. Penelitian ini diharapkan bisa bermanfaat bagi perusahaan agar tingkat keterlambatan pada proses pendistribusian barang dapat berkurang dan juga agar dapat mengefisiensi biaya, waktu, dan jarak.
Akses Keluar Masuk Ruang Server Menggunakan RFID Yang Diimplementasikan Untuk Keamanan Taruna Nurwijaksana; Robby Candra
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4637

Abstract

Ruang server adalah aset bagi sebuah perusahan karena didalam ruangan terdapat data - data dan informasi penting dari sebuah perusahan, oleh karena itu agar ruangan harus terjaga dengan baik. Sistem keamanan ruang server bertujuan untuk memberikan keamanan, pada barang - barang berharga, database, dan informasi. Agar terhindar dari tindakan pencurian data - data, informasi dan dokumen penting dengan cara hanya pihak yang berwenang yang dapat masuk ke ruang server. Sistem keamanan sangat penting diimplementasikan terutama yang berkaitan dengan sistem yang dapat memantau identitas yang masuk ke dalam ruang server, jam masuk maupun jam keluar ruang server. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan ruang server yang hanya dapat diakses oleh pemilik kartu RFID yang dilengkapi dengan informasi berupa nama, nomor kartu, jam masuk, jam keluar, keterangan masuk dan keterangan keluar ruang server. Sistem keamanan ruang server menggunakan RFID berbasis Arduino Uno dan NodeMCU ESP8266 dirancang untuk memantau hasil aktivitas keluar dan masuknya ruang server. Menggunakan dua reader RFID yang digunakan untuk membuka pintu masuk dan keluar, led biru akan menyala sebagai penanda bahwa kartu terdaftar pada program Arduino dan database dan led merah menyala jika kartu tidak terdaftar pada Arduino dan database. ata dari kartu RFID yang terdaftar tersebut dikirim dari Arduino menuju NodeMCU ESP8266. Dengan demikian siapa saja yang masuk dan keluar ruang server dapat dipantau keamanan ruang server agar lebih meningkat, karena tidak semua orang dapat masuk pada ruangan server.
Rekomendasi Hasil Metode Weighted Product terhadap Pemilihan Tempat Kuliner di Sekitar Universitas Bhayangkara Bekasi Fata Nidaul Khasanah; - Herlawati; Prima Dina Atika; Rafika Sari; Sugeng Murdowo; Endang Retnoningsih
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4921

Abstract

Bisnis kuliner semakin dinamis disebabkan perubahan selera konsumen, orang-orang cenderung mengunjungi tempat kuliner pilihan dengan pertimbangan kriteria dan mengikuti perkembangan trend. Pengumpulan data menggunakan google trends untuk mengetahui trend masyarakat terhadap tempat kuliner di Bekasi dan google maps khusususnya untuk memperoleh tempat kuliner disekitar Universitas Bhayangkara Jakarta Raya di Bekasi. Metode Weighted Product (WP) mampu memberikan hasil keputusan berupa rekomendasi tempat kuliner di kota Bekasi berdasarkan kriteria dan memberikan hasil berdasarkan nilai alternatif tertinggi. Kriteria penelitian dalam memilih tempat kuliner berdasarkan harga, jumlah varian menu, rating dan jarak. Alternatif yang diberikan sejumlah sepuluh tempat yang direkomendasikan. Berdasarkan perhitungan diperoleh hasil alternatif delapan merupakan rekomendasi tempat kuliner yang dipilih karena memiliki hasil nilai preferensi atau vektor V tertinggi sebesar 0,126. Dengan tingkat akurasi metode Weighted Product sebesar 70% termasuk dalam kategori cukup baik.Kata kunci: Bekasi, Kuliner, Metode Weighted Product, Rekomendasi 
Teknik Resampling untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas pada Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan C4.5, Random Forest, dan SVM Wahyu Nugraha; Raja Sabaruddin
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4762

Abstract

Penderita diabetes di seluruh dunia terus mengalami peningkatan dengan angka kematian sebesar 4,6 juta pada tahun 2011 dan diperkirakan akan terus meningkat secara global menjadi 552 juta pada tahun 2030. Pencegahan Penyakit diabetes mungkin dapat dilakukan secara efektif dengan cara mendeteksinya sejak dini. Data mining dan machine learning terus dikembangkan agar menjadi alat yang handal dalam membangun model komputasi untuk mengidentifikasi penyakit diabetes pada tahap awal. Namun, masalah yang sering dihadapi dalam menganalisis penyakit diabetes ialah masalah ketidakseimbangan class. Kelas yang tidak seimbang membuat model pembelajaran akan sulit melakukan prediksi karena model pembelajaran didominasi oleh instance kelas mayoritas sehingga mengabaikan prediksi kelas minoritas. Pada penelitian ini kami mencoba menganalisa dan mencoba mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas dengan menggunakan pendekatan level data yaitu teknik resampling data. Eksperimen ini menggunakan R language dengan library ROSE (version 0.0-4). Dataset Pima Indians dipilih pada penelitian ini karena merupakan salah satu dataset yang mengalami ketidakseimbangan kelas. Model pengklasifikasian pada penelitian ini menggunakan algoritma decision tree C4.5, RF (Random Forest), dan SVM (Support Vector Machines). Dari hasil eksperimen yang dilakukan model klasifikasi SVM dengan teknik resampling yang menggabungkan over dan under-sampling menjadi model yang memiliki performa terbaik dengan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0.80
Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Sistem Pakar Depresi Pasca Melahirkan Yunitasari Yunitasari; Apriade Voutama; Nina Sulistiyowati
Techno.Com Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i3.4905

Abstract

Gangguan pasca melahirkan merupakan salah satu permasalahan yang dialami oleh seorang ibu setelah melahirkan. Emosional dan perubahan hormon yang tidak stabil setelah melahirkan menimbulkan gangguan psikologis seperti perasaan cemas, maupun depresi. Bagi masyarakat awam, gejala depresi pasca melahirkan dianggap biasa saja sehingga dengan keterbatasan pengetahuannya tidak memerlukan penanganan khusus. Namun hal ini tidak boleh dibiarkan, karena jika hal tersebut dibiarkan terus menerus dan semakin parah akan berdampak buruk pada kondisi ibu maupun bayinya. Melihat kasus yang terjadi maka sangat diperlukan sebuah informasi yang tepat dan mudah mengenai gangguan setelah mengembangkan suatu aplikasi yaitu sistem pakar. Metode Faktor Kepastian danDempster Shafer merupakan metode pakar sistem yang digunakan pada banyak kasus untuk mendukung ketidakpastian pemikiran dari seorang pakar. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode untuk mengetahui terbaik dalam sistem pakar diagnosis pasca melahirkan, dengan cara mendeteksi nilai CF pada metode Certainty Factor dan densitas pada metode Dempster Shafer . Hasil penelitian membuktikan bahwa metode Certainty Factor lebih baik dibandingkan metode Dempster Shafer dengan nilai perbandingan 90% yang dihasilkan oleh Certainty Factor dan 70% yang dihasilkan oleh Dempster Shafer .Penerapan yang tepat untuk aplikasi sistem pakar yang dibangun yaitu perhitungan metode Certainty Factor dalam membantu pendiagnosaan awal gangguan depresi pascamelahirkan dengan berbasis website .

Page 1 of 2 | Total Record : 12

 1   2 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 24 No. 3 (2025): Agustus 2025 Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025 Vol. 24 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 23 No. 4 (2024): November 2024 Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024 Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024 Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024 Vol. 22 No. 4 (2023): November 2023 Vol 22, No 3 (2023): Agustus 2023 Vol 22, No 2 (2023): Mei 2023 Vol. 22 No. 1 (2023): Februari 2023 Vol 21, No 4 (2022): November 2022 Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022 Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022 Vol 21, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 20, No 4 (2021): November 2021 Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021 Vol 20, No 2 (2021): Mei 2021 Vol 20, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 19, No 4 (2020): November 2020 Vol 19, No 3 (2020): Agustus 2020 Vol 19, No 2 (2020): Mei 2020 Vol 19, No 1 (2020): Februari 2020 Vol. 18 No. 4 (2019): November 2019 Vol 18, No 3 (2019): Agustus 2019 Vol 18, No 2 (2019): Mei 2019 Vol 18, No 1 (2019): Februari 2019 Vol 17, No 4 (2018): November 2018 Vol 17, No 3 (2018): Agustus 2018 Vol 17, No 3 (2018): Agustus 2018 Vol 17, No 2 (2018): Mei 2018 Vol 17, No 1 (2018): Februari 2018 Vol 16, No 4 (2017): November 2017 Vol 16, No 3 (2017): Agustus 2017 Vol 16, No 2 (2017): Mei 2017 Vol 16, No 1 (2017): Februari 2017 Vol 15, No 4 (2016): November 2016 Vol 15, No 3 (2016): Agustus 2016 Vol 15, No 2 (2016): Mei 2016 Vol 15, No 1 (2016): Februari 2016 Vol 14, No 4 (2015): November 2015 (Hal. 242-342) Vol 14, No 3 (2015): Agustus 2015 (Hal. 165-241) Vol 14, No 2 (2015): Mei 2015 (Hal. 79-164) Vol 14, No 1 (2015): Februari 2015 (Hal. 1-78) Vol 13, No 4 (2014): November 2014 (Hal. 198-262) Vol 13, No 3 (2014): Agustus 2014 (Hal. 132-197) Vol 13, No 2 (2014): Mei 2014 (Hal. 69-131) Vol 13, No 1 (2014): Februari 2014 (Hal. 1-68) Vol 12, No 4 (2013): November 2013 (Hal. 188-240) Vol 12, No 3 (2013): Agustus 2013 (Hal. 136-187) Vol 12, No 2 (2013): Mei 2013 (Hal. 73-135) Vol 12, No 1 (2013): Februari 2013 (Hal. 1-72) Vol 11, No 4 (2012): November 2012 (Hal. 156-210) Vol 11, No 3 (2012): Agustus 2012 (Hal. 108-158) Vol 11, No 2 (2012): Mei 2012 (Hal. 55-106) Vol 11, No 1 (2012): Februari 2012 (Hal. 1-54) More Issue