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 18 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022" : 18 Documents clear
Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno dalam Sistem Pengangkatan Karyawan Kontrak menjadi Karyawan Tetap Silvi -; Wowon Priatna; Tyastuti Sri Lestari; Muhammad Khaerudin
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5992

Abstract

Proses pengangkatan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap tiap perusahaan mempunyai cara dan sistem yang berbeda. Secara keseluruhan penilaian yang dilakukan dalam proses pengangkatan karyawan kontrak yang selama ini dilakukan penekanannya hanya tertuju pada nilai dari keseluruhan aspek harus baik, jika salah satu nilai dari aspek penilaian kurang baik maka karyawan tidak bisa diangkat menjadi karyawan tetap, tanpa memperhatikan aspek nilai yang lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sebuah metode pengangkatan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap berbasis fuzzy inference system (FIS). Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah aplikasi FIS untuk proses pengangkatan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap pada perusahaan. Adapun metode FIS yang digunakan adalah metode Sugeno orde 0 dengan variabel yang dipakai sebagai tolak ukur adalah kompetensi, sikap perilaku, kepribadian dan kesehatan. Keempat variabel tersebut bersama dengan FIS Sugeno orde 0 diterapkan kedalam sebuah aplikasi pengangkatan karyawan kontrak yang dibangun dengan menggunakan PHP MySQL. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan terhadap 10 karyawan, diperoleh hasil penilaian tes karyawan kontrak tertinggi yaitu 90 dan hasil penilaian tes terendah adalah sebesar 55. Sehingga dapat disimpulkan bahwa 80% Karyawan mendapat predikat layak, dan 20% mendapat predikat tidak layak.
Sistem Monitoring Faktor Daya Berbasis Internet of Things dan Android Lutfi Hakim; Sepyan Purnama Kristanto; - Subono; Faris Bagas Dinan
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5898

Abstract

Faktor daya memiliki peran penting yang jika diabaikan dapat berpotensi konsumsi daya listrik menjadi lebih besar. Faktor yang mempengaruhi perbandingan daya aktif dan daya semu berasal dari seberapa besar daya reaktif yang dihasilkan. Semakin besar daya reaktif yang dihasilkan maka semakin besar selisih antara daya aktif dan daya semu sehingga menyebabkan faktor daya semakin rendah. Dalam implementasinya, instalasi jaringan listrik memiliki jaringan yang sangat kompleks. Jika hal tersebut kurang dikelola dengan baik, maka dapat mengakibatkan konsumsi daya listrik yang kurang efektif dan efisien. Oleh karena itu, perlu dilakukan monitoring agar konsumsi factor daya tetap stabil. Pada penelitian ini dikembangkan sistem monitoring factor daya berbasis internet of things dengan menggunakan sensor PZEM sebagai pembaca arus dan tegangan serta Arduino Mega sebagai pengontrol. Hasil pembacaan sensor ditampilkan pada aplikasi android yang dapat dikontrol dan direkapitulasi hasil monitoring arus listrik, tegangan, daya dan factor dayanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat berjalan dengan baik. Hasil pengujian pada perangkat keras menunjukkan perbedaan nilai cosphi yang tidak terlalu signifikan pada pengujian dengan beban setrika dan Generator. Sedangkan hasil pengujian pada aplikasi android menunjukkan performa yang baik dengan hasil pengujian menunjukkan semua fitur yang dikembangkan dinyatakan valid.
A Comparative Study of Multi-Label Classification for Document Labeling in Ethical Protocol Review Rizka Wakhidatus Sholikah; Diana Purwitasari; Mohammad Zaenuddin Hamidi
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5994

Abstract

An ethical clearance document ensures that the research will protect the subject in accordance with existing ethical principles. The ethical clearance is issued by the Research Ethics Commission (KEP). KEP will conduct a review of the proposed ethical protocol based on the seven standards contained in a protocol. The review process is done manually by KEP. This process often creates bottlenecks in research due to the large number of protocols that must be reviewed, so that the process to get ethical clearance takes a long time. This can affect the setback in the schedule of the research process. Therefore, in this research, a comparative study was conducted on the problem of multi-label classification to automate the ethical protocol review process. Automation of the labeling process can increase the effectiveness of the review process because it can provide an overview to the reviewer regarding the label of a document before conducting a more in-depth review process. The experiment results show that the use of the traditional machine learning approach produces better performance than the deep learning approach. The machine learning method with the best results is Naïve Bayes+BoW with precision, recall, and F-score values of 0.76, 0.80, and 0.78, respectively.
Sistem Rekomendasi Buku Perpustakaan Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Tia Monisya Afriyanti; Endang Retnoningsih
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5789

Abstract

Perpustakaan memiliki pelayanan utama memfasilitasi peminjaman buku, untuk memudahkan anggota perpustakaan menemukan buku yang tepat, perpustakaan dapat dilengkapi dengan sistem pencarian buku. Sistem pencarian buku yang tersedia umumnya kurang membantu untuk menemukan buku yang tepat bagi anggota yang belum menentukan buku yang akan dipinjam. Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) merupakan metode yang digunakan dalam sistem rekomendasi peminjaman buku. Tahapan dari metode FP-Growth yaitu tahap pengumpulan data, tahap menyusun tabel generate frequent itemset, tahap menentukan nilai minimal support, tahap pembangkitan conditional pattern base, tahap pembangkitan conditional FP-tree, tahap pencarian frequent item sets dan menentukan nilai support dan confidence pada setiap itemset. Hasil penggunaan sistem rekomendasi peminjaman buku ini mempermudah pustakawan dalam proses pengolahan data buku, data peminjaman, serta anggota dapat mengetahui perbaharuan dari setiap buku-buku yang direkomendasikan secara random. Bagi anggota rekomendasi top five merupakan rekomendasi buku yang terbanyak dipinjam oleh semua anggota, rekomendasi sejenis merupakan rekomendasi bagi anggota berdasarkan judul yang terkait dengan pencarian dan peminjaman.
Analisis Gaya Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Menggunakan Metode k-Means Berlian Juliartha Martin Putra; Dwi Ariani Finda Yuniarti
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5837

Abstract

Munculnya virus korona meningkatkan penggunaan e-Learning. Pengamatan untuk mengetahui kecenderungan gaya belajar mahasiswa perlu dilakukan secara berkelanjutan, guna menentukan metode belajar yang tepat. Dosen harus mengelompokan mahasiswa secara manual setiap ingin memantau kecenderungan gaya belajar mahasiswa, hal ini dirasa kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan aktifitas gaya belajar mahasiswa visual dan audio. Data didapatkan dari log e-learning dan nilai mahasiswa. Tahapan penelitian ini yaitu data preprocessing, feature selection, clustering gaya belajar mahasiswa menggunakan metode simple k-Means dengan tool WEKA kemudian dilakukan analisa kualitatif keterkaitan kecenderungan gaya belajar terhadap nilai mahasiswa. SSE clustering pada penelitian ini memiliki nilai rata-rata 0.182. Pada penelitian ini, konten modul atau kategori visual lebih mendukung kegiatan belajar daring mahasiswa. Terdapat 7 kecenderungan gaya belajar mahasiswa. Mahasiswa yang sering/sedang dalam mengakses video maupun modul 90% bernilai baik. Hasil penelitian yang didapatkan dapat digunakan untuk melihat pengelompokan mahasiswa dalam kecenderungannya terhadap gaya belajar, menganalisa pengaruh suatu gaya belajar terhadap nilai dan membantu dosen dalam menentukan metode belajar yang tepat.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi Hardiana Said; Nur Hafifah Matondang; Helena Nurramdhani Irmanda
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5901

Abstract

Kualitas air yang aman untuk dikonsumsi sangatlah penting bagi kesehatan masyarakat luas di setiap daerah, namun kualitas air diberbagai daerah semakin menurun terutama untuk kebutuhan manusia dalam hal air minum, dampak dari kualitas air yang tidak aman untuk dikonsumsi dapat menyebabkan penyakit seperti kolera, diare, hepatitis A dan lainnya, hal ini dikarenakan air yang memiliki sanitasi yang buruk dan zat-zat yang melebihi kadar standar. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil evaluasi dari model yang dihasilkan untuk dapat memprediksi kualitas air yang dapat dikonsumsi atau tidaknya dengan menerapkan algoritma klasifikasi data mining yaitu adalah algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma ini diterapkan untuk menghitung probabilitas kualitas air yang aman atau tidak untuk dikonsumsi berdasarkan data rekaman yang diambil dari lingkungan sekitar terutama di daerah padat penduduk. Kumpulan data diperoleh dari website kaggle, hasil pemodelan diukur menggunakan tabel Confusion Matrix untuk menghitung akurasi. Setelah diuji, model ini memiliki tingkat akurasi tertinggi 85,52% dengan nilai k (tetangga terdekat) = 3.
Perkembangan Peran "Autonomous Underwater Vehicles" dalam misi Pencarian dan Penyelamatan: Sebuah Kajian Operasional Widiharto Widiharto; Trianggo Budhi Sukarso; Achmad Faisol
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.6113

Abstract

Perkembangan wahana robotika bawah air telah mengkerucut pada dua jenis instrument secara umum yaitu, Remotely operated underwater vehicle (ROVs) dan Autonomous underwater vehicle (AUVs), digunakan untuk menggantikan manusia saat melakukan kegiatan bawah air dalam untuk tujuan komersial, militer, dan ilmiah. Makalah ini menggambarkan secara deskriptif perkembangan AUV khususnya dalam misi pencarian dan penyelamatan (SAR). Dalam perkembangannya, hingga kini sebagian besar teknologi AUV digunakan untuk memantau dan melakukan eksplorasi lautan baik dangkal maupun dalam, namun tidak menutup kemungkinan digunakan sebagai metode pencarian dan penyelamatan (SAR) seperti pada Model SAR M and SAR S workhorse AUVs yang digunakan secara bersamaan sebagai “master” dan “slave” untuk mengumpulkan data, serta kalkulasi rute terbaik untuk menemukan serpihan kompartemen pasca kecelakaan dengan menggunakan SAR-A* path planner, sehingga waktu pencarian dapat dimanfaatkan secara efisien.
Komparasi Algoritma Pincer Search dan Algoritma FP-Growth Putu Ratih Wulandari; I Made Agus Dwi Suarjaya; Ni Kadek Dwi Rusjayanthi
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5803

Abstract

Jumlah pembelian barang setiap harinya berbeda-beda karena itu permasalahan kekurangan stock barang dapat terjadi dan mengakibatkan ketidakpuasan pelanggan dalam berbelanja karena tidak tersedianya produk yang diinginkan. Permasalahan kekurangan stock barang dapat diminimalisir dengan melakukan penelitian mengenai data mining asosiasi menggunakan data transaksi penjualan dari Toko X berdasarkan metode algoritma pincer search dan algoritma FP-Growth. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan association rule dan jumlah kemunculan frequent item set dalam data transaksi melalui minimum support yang dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan kekurangan stock barang di Toko X serta melakukan komparasi algoritma pincer search dan algoritma FP-Growth terhadap waktu pemrosesan data, frequent item set, rule, confidence dan lift ratio dengan bahasa pemrograman Python. Komparasi algoritma pincer search dan algoritma FP-Growth terhadap frequent item set, rule, confidence dan lift ratio dengan bahasa pemrograman Python memperoleh hasil yang sama, tetapi waktu yang dibutuhkan dalam pemprosesan data berbeda yang disebabkan oleh minimum support, jumlah transaksi dan jumlah item serta alur proses data yang berbeda dari kedua metode.
Pemodelan Evakuasi Pejalan Kaki di Ruang Koridor dengan Cellular Automata Studi Kasus Gempa Bumi Muarifin Muarifin; Tri Harsono; Ali Ridho Barakbah
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5747

Abstract

Pemodelan Sistem Evakuasi Pejalan Kaki adalah sebuah sistem pemodelan untuk memodelkan pergerakan objek manusia untuk memberikan analisis pada kejadian evakuasi dalam studi kasus bencana Gempa Bumi. Evakuasi di dalam kondisi bencana adalah topik yang sangat penting untuk dikembangkan di Indonesia. Indonesia adalah salah satu negara yang memiliki tingkat frekuensi terjadinya bencana cukup tinggi hal ini berkaitan dengan posisi Geografis Indonesia. Model pendekatan yang digunakan untuk pergerakan objek manusia adalah Cellular Automata. Cellular Automata adalah salah satu model yang cukup sederhana dan banyak digunakan untuk memodelkan berbagai macam pemecahan permasalahan. Cellular Automata dapat digunakan  untuk memodelkan pergerakan Objek. Hasil dari peletian ini adalah sebuah Aplikasi berbasis bahasa pemrograman JAVA untuk memodelkan pergerakan objek manusia di dalam ruangan berkoridor. Input dari aplikasi adalah parameter diffusion dan decay yang akan memberikan analisa pemodelan pergerakan objek. Dengan menggunakan Cellular Automata sebagai pemodelan pergerakan manusia, maka dalam penelitian ini akan dapat memberikan gambaran pergerakan manusia dalam ruangan jika terjadi bencana Gempa Bumi dan waktu Evakuasi.
Pemeringkatan Teknisi Menggunakan Analytical Hierarchy Process berbasis Website Khairun Nisa Meiah Ngafidin; Muhammad Eka Purbaya; Asrafin Danang Partana
Techno.Com Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i2.5941

Abstract

Semakin banyaknya pelanggan yang memanfaatkan internet untuk berkomunikasi, ternyata menimbulkan tantangan baru dalam mengelolanya. Salah satu bentuk pengelolaan pelanggan yang membutuhkan perbaikan internet adalah dengan mengirimkan teknisi ke tempat terkait guna memenuhi tugas perbaikan. Permasalahan yang muncul dalam kondisi tersebut adalah mengenai pemilihan teknisi yang memerlukan waktu yang lama karena semakin meningkatnya jumlah pelanggan. Analytical Hierarchy Process digunakan untuk memecahkan masalah tersebut dengan melakukan pemeringkatan terhadap teknisi yang akan disarankan untuk pergi bertugas berdasarkan kondisi tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan saran teknisi mana yang diajukan untuk menyelesaikan tugas di lapangan. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara dan observasi, sedangkan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Analytical Hierarchy Process yang merupakan salah satu metode dalam pengambilan keputusan dengan melakukan pemeringkatan sebagai hasil keluarannya. Hasil akhir dalam penelitian ini adalah sistem pemeringkatan berbasiskan website yang didasarkan pada kriteria segmen, durasi, dan jarak. 

Page 1 of 2 | Total Record : 18

 1   2 

Filter by Year

2022 2022


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