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 26 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022" : 26 Documents clear
Implementasi SCM pada usaha bisnis dengan tools ERP Flectra. (Studi Kasus : Jaginow Bali) gus rai surya laksana; Dwi Putra Githa; Gusti Agung Ayu Putri
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6237

Abstract

Usaha Bisnis Jaginow Bali merupakan salah satu usaha bisnis rumahan yang menjual jajanan Rengginang sekaligus usaha kecil menengah (UKM) yang bergerak dalam bidang konsumsi yang melakukan produksi sendiri. Penerapan Supply Chain Management (SCM) kedalam Aplikasi ERP Flectra merupakan aspek yang penting dalam aktivitas proses bisnis perusahaan produksi yang dapat membantu usaha bisnis Jaginow dengan mudah melakukan kontrol, penjadwalan, dan pendataan pengiriman produknya lebih efisien. Kendala yang masih dihadapi dalam usaha ini yakni UKM ini masih melakukan aktivitas proses bisnis secara konvensional serta belum terintegrasi dengan sistem informasi yang menyebabkan kurangnya kemudahan dalam menjalankan aktivitas bisnis khususnya dalam sektor SCM. Tujuan dari penelitian ini yakni melakukan pembuatan proses bisnis usulan yang berisikan standar operasional prosedur (SOP) guna mempermudah dalam menjalankan usaha bisnisnya lebih terstruktur dalam areal supply chain. Penelitian ini menghasilkan pengimplementasian areal SCM yang telah dibuat pada proses bisnis usulan sebelumnya dengan metode business process management dan business process reengineering yang memudahkan perusahaan dalam melakukan aktivitas bisnis seperti otomisasi pembuatan nota softcopy, pendataan produk didalamnya, serta alur proses menjadi lebih terstruktur dengan dibentuknya standar operasional prosedur (SOP) dengan diimplementasikannya kedalam sistem ERP Flectra menggunakan modul didalamnya seperti modul sales, purchase, manufacture, inventory, dan invoicing. 
Analisis Perbandingan Optimasi berbasis Evolutionary pada Algoritma Klasifikasi Penentuan Profile Resiko Nasabah Asep Arifyan; - Tjahjanto
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6459

Abstract

Penelitian ini mengungkapkan bagaimana pentingnya penanganan deteksi profile nasabah untuk meminimalisir terjadinya penyalahgunaan akun nasabah. Kebutuhan akan nasabah baru dengan berbagai macam produk perbankan membuat layanan screening awal begitu penting dilakukan oleh pihak perbankan agar mendapatkan informasi profile resiko nasabah sejak dini. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah menentukan model terbaik dari klasifikasi data profile nasabah dengan cara membandingkan model klasifikasi data mining Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, KNN, SVM. Model dengan akurasi terbaik inilah yang nantinya akan direkomedasikan sebagai model aternatif untuk melakukan prediksi profile resiko nasabah. Pada penelitian ini juga dilakukan proses optimasi dengan menggunakan Optimize Selection (Evolutionary) pada setiap teknik klasifikasi yang digunakan. Dimana dihasilkan bahwa model algoritma Random Forest mendapatkan hasil total akurasi paling baik yaitu sebesar 82.55% dengan angka kenaikan optimasi sebesar 2.51%. Proses training dan testing pada penelitian ini menggunakan komposisi 80% dataset training dan 20% dataset untuk testing sedangkan metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan CRISP-DM.
Perbandingan AlexNet dan VGG untuk Pengenalan Ekspresi Wajah pada Dataset Kelas Komputasi Lanjut Sri Nurdiati; Mohamad Khoirun Najib; Fahren Bukhari; Muhammad Reza Ardhana; Salsabilla Rahmah; Trianty Putri Blante
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6373

Abstract

Pengenalan emosi memainkan peran penting dalam komunikasi yang dapat dikenali dari ekspresi wajah. Terdapat banyak metode yang dapat digunakan untuk mengenali ekspresi wajah secara automatis, seperti convolutional neural network (CNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan membandingkan model CNN dengan arsitektur AlexNet dan VGG untuk pengenalan ekspresi wajah menggunakan bahasa pemrograman Julia. Model CNN akan digunakan untuk mengklasifikasikan tiga ekspresi yang berbeda dari tujuh orang pengekspresi. Data diproses dengan beberapa teknik augmentasi data untuk mengatasi masalah keterbatasan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga arsitektur dapat mengklasifikasikan ekspresi wajah dengan sangat baik, yang ditunjukkan oleh nilai rata-rata akurasi pada data training dan testing yang lebih dari 94%. Untuk memenuhi nilai cross-entropy sebesar 0.1, arsitektur VGG-11 memerlukan jumlah epoch yang paling sedikit dibandingkan arsitektur lainnya, sedangkan arsitektur AlexNet memerlukan waktu komputasi yang paling sedikit. Waktu komputasi pada proses pelatihan sebanding dengan jumlah parameter yang terkandung pada model CNN. Akan tetapi, jumlah epoch yang sedikit belum tentu membutuhkan waktu komputasi yang sedikit. Selain itu, nilai recall, presisi, dan F1-score untuk masalah klasifikasi multi-class menunjukkan hasil yang baik, yaitu lebih dari 94%.
Implementasi Metode Multiple Linear Regression Untuk Memprediksi Intensitas Cahaya Untuk Pembungaan Buah Tomat Pada Media Kultur Jaringan Vincentius Riandaru Prasetyo; Wina Dian Savitri; Johan Sukweenadhi; Fenny Irawati; Mohammad Farid Naufal; Solichul Huda
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6431

Abstract

Buah tomat merupakan salah satu buah yang sering dijumpai di Indonesia. Permintaan tomat juga terus meningkat dari tahun ke tahun di Indonesia. Keterbatasan lahan menjadi kendala dalam memenuhi permintaan tersebut. Oleh karena itu, tomat dapat dikembangkan melalui media kultur jaringan untuk menghasilkan buah yang sehat dan cepat. Salah satu faktor yang menentukan keberhasilan dalam budidaya tomat melalui media kultur jaringan adalah intensitas cahaya yang digunakan. Metode multiple linear regression diimplementasikan untuk dapat memperkirakan intensitas cahaya yang tepat. Fitur yang akan menjadi prediktor dalam penelitian ini adalah jenis media tanam dan panjang kecambah yang diharapkan. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, nilai mean absolute error (MAE) yang dihasilkan yaitu 0,87 dengan rasio data training dan testing adalah 90:10. Hal ini menandakan bahwa sistem cukup akurat dalam melakukan prediksi.
Prototipe Sistem Keamanan Pintu Inkubator Bayi melalui Pengenalan Wajah menggunakan Kamera Web dan OpenCV berbasis Raspberry Pi Nur Sultan Salahuddin; Nur Iramadhan; Sri Poernomo Sari; Trini Saptariani
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6273

Abstract

Kasus kehilangan bayi sering terjadi di rumah sakit/bersalin yang biasanya pelaku sering menyamar sebagai tenaga medis. Hal ini terjadi karena belum maksimalnya keamanan bayi di rumah sakit/bersalin sehingga perlunya dibuat sistem yang dapat mencegah terjadinya penculikan ini. Sistem keamanan pintu inkubator bayi telah di rancang menggunakan solenoid sebagai media pengunci dan kamera web untuk mendeteksi dan mengenali wajah yang ingin mengakses/membuka pintu inkubator bayi menggunakan OpenCV library dengan Histogram Pola Biner Lokal dan Pengklasifikasi Kaskade Haar. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa sistem keamanan inkubator bayi mampu melakukan pendeteksian sekaligus pengenalan wajah pengguna berdasarkan database wajah yang sudah tersimpan di sistem. Pintu inkubator bayi akan terbuka jika wajah pengguna sudah terdaftar di sistem. Prototipe Sistem keamanan inkubator bayi dengan pengenalan wajah ini menjadi  solusi untuk mencegah penculikan/kehilangan atau tertukarnya bayi di rumah sakit/bersalin.  
Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Dalam Penclusteran Data Penjualan PT. United Teknologi Integrasi Agung Lesmana; Wawan Gunawan
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.5845

Abstract

Pencatatan transaksi penjualan dalam sebuah perusahaan merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan. Dengan pencatatan transaksi penjualan setiap harinya perusahaan dapat mengetahui peningkatan tingkat penjualan barang. Data transaksi penjualan berisi data barang yang telah terjual, jumlah barang, nama barang, harga barang serta nama pelanggan yang melakukan pembelian barang. Data penjualan ini dapat dimanfaatkan untuk membantu perusahaan dalam meningkatkan penjualan perusahaan. Penelitian ini memanfaatkan teknik data mining yaitu clustering data dengan algoritma K-Means dan K-Medoids pada data penjualan. Pada penelitian ini dilakukan clustering data penjualan, data yang diambil dimulai dari tahun 2018 – 2020 di PT United Teknologi Integrasi. Data diambil dari tahun 2018 dikarenakan sistem pencatatan yang diterapkan di perusahaan ini mulai digunakan pada sejak tahun 2018. Penentuan clustering ditentukan dengan menggunakan metode elbow yang menunujukan hasil cluster yang paling optimal dibentuk adalah sebanyak tiga cluster, yaitu produk yang terjual paling laris, laris dan kurang laris. Dari hasil tersebut dimanfaatkan untuk memberikan promosi yang lebih banyak kepada produk yang ada pada cluster kurang laris untuk dapat meningkatkan penjualan. Kemudian dilakukan perbandingan hasil clustering algoritma dengan uji kualitas cluster menggunakan metode Silhouette Index yang menghasilkan nilai maksimum Index 0.404 pada algoritma K-Means sedangkan 0.376 pada algoritma K-Medoid.
Model Konversi Notasi Kepatihan ke dalam Format MIDI untuk Pembangkitan Musik Barat Orisinal Syafira Rosa Amalia; Muhammad Adrian Surya Saputra; Adam Zufar Majid Suprayogi; Afinzaki Amiral; Labib Ahnaf Dhiyaul Khoir; Khafiizh Hastuti; Arry Maulana Syarif
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6672

Abstract

Musik orisinal merupakan komposisi baru yang diciptakan dengan memodifikasi elemen-elemen musik menggunakan metode yang belum pernah dilakukan sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pembangkitan musik Barat orisinal yang diukur berdasarkan pola urutan nada dan distribusinya yang diakuisisi dari musik Gamelan, musik tradisional dari Jawa. Lembar musik Gamelan yang digunakan sebagai sumber data dikonversi ke dalam format MIDI untuk dijadikan input bagi pelatihan jaringan LSTM berdasarkan informasi nada, langkah dan durasi. Selanjutnya, teknik sequence prediction digunakan untuk membangkitkan output nada berdasarkan input nada sebelumnya. Hasil pembangkitan musik Barat orisinal berupa data dalam format file MIDI dan visualisasinya dalam format notasi Balok. Evaluasi pada pelatihan jaringan LSTM menunjukkan hasil yang baik dengan tingkat loss sebesar 0,1. Evaluasi tingkat kemiripan pola urutan nada dan distribusinya dilakukan menggunakan grafik distribusi sampel nada, langkah dan durasi, dan hasilnya menunjukkan tingkat kemiripan yang baik.
Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Jenis Kerusakan Jalan: Studi Kasus pada Perkerasan Lentur Adie Wahyudi Oktavia Gama; Dewa Ayu Putu Adhiya Garini Putri; Gede Humaswara Prathama
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6145

Abstract

Upaya pemeliharaan jalan, terutama jalan nasional memiliki kompleksitas yang tinggi karena melibatkan banyak tenaga kerja, biaya, peralatan dan waktu yang cukup panjang. Kecepatan penanganan diperlukan karena seringkali upaya perbaikan kerusakan dapat mengganggu lalu lintas disekitar dalam waktu yang lama. Selain itu untuk mengetahui teknik perbaikan yang akan digunakan, instansi terkait harus melakukan koordinasi terlebih dahulu sehingga seringkali upaya penangan pemeliharaan jaringan jalan nasional membutuhkan waktu yang cukup lama. Sistem pakar diagnosa kerusakan jalan merupakan salah satu alternatif pengembangan sistem cerdas untuk memberikan diagnosa awal kerusakan jalan. Tujuan dari riset ini adalah untuk mengembangkan sistem pakar mendeteksi kerusakan jalan memakai teknik forward chaining dalam melakukan deteksi awal kerusakan jalan. Teknik forward chaining diawali dengan menelusuri ciri yang sesuai dari respon pengguna sampai ditemukan kesimpulan jenis kerusakan jalan yang tepat. Berdasarkan hasil riset, sistem pakar ini telah berhasil diimplementasikan secara terbatas pada perkerasan jalan lentur. Sistem ini juga dapat memberikan deteksi awal tentang jenis kerusakan jalan sehingga dapat digunakan menjadi alternatif saran ahli dalam model perbaikan perkerasan lentur.
Teknik Pengendalian Hama Penyakit Okra Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor Method Iqbal Erdiansyah; Nafis Hibatullah Lestamanta; Bety Etikasari
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6444

Abstract

Tanaman Okra (Abelmoschus esculentus L. Moench) adalah tanaman yang termasuk keluarga Malvaceae atau kapas-kapasan. Distribusi tanaman okra tersebar luas di seluruh belahan dunia beriklim tropis dan sub tropis. Sistem Pakar merupakan sebuah sistem yang didefinisikan sebagai program komputer yang mengumpulkan pengetahuan para ahli untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada tanaman okra. Sistem pakar ini dibuat dengan tujuan untuk melakukan diagnosa hama penyakit tanaman okra serta memberikan solusi pengendalian yang tepat terhadap permasalahan yang terjadi. Sistem pakar ini menggabungkan dua metode, diantaranya yaitu  Forward Chaining dan Certainty Factor. Metode  Forward Chaining yang mengumpulkan data atau fakta awal untuk diproses lebih lanjut yang akan menghasilkan solusi. Sedangkan metode Certainty Factor merupakan metode faktor kepastian yang menggunakan tingkat kepercayaan dari seorang pakar. Hasil akurasi yang dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa sistem dengan diagnosa manual yang dilakukan seorang ahli pakar terhadap 27 kasus tanaman okra memperoleh hasil akurasi sebesar 81,4%.
Analisis Sentimen Mahasiswa Terkait Pembelajaran Tatap Muka Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Heri Santoso; Armansyah Armansyah; Dita Desliani
Techno.Com Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i3.6262

Abstract

Pemerintah Indonesia melalui 4 kementerian yaitu Menteri Kesehatan, Menteri Dalam Negeri, Menteri Agama serta Menteri Pendidikan dan Kebudayaan, menerbitkan surat keputusan bersama mangenai Panduan Penyelenggaraan Pembelajaran Di Masa Pandemi Coronavirus Disease 2019. Berdasarkan SKB, pemerintah memfasilitasi pelaksanaan pembelajaran jarak jauh dan pembelajaran tatap muka terbatas disemua tingkatan pendidikan. Keputusan pemerintah tersebut ditanggapi beragam oleh masyarakat, termasuk mahasiswa  yang terlibat langsung dalam penerapan kebijakan ini. Banyak mahasiswa yang menyampaikan pendapat terkait kebijakan ini, baik pendapat positif ataupun negatif. Pada penelitian ini, dilakukan analisis sentimen yang bertujuan untuk mengetahui sentimen yang diberikan mahasiswa terkait penerapan pembelajaran tatap muka tahun ajaran 2021/2022 diperoleh melalui kuisioner (angket) serta menerapkan metode Nave Bayes Classifier. Menggunakan dataset sebanyak 5350 opini yang berasal dari 1070 responden. Berdasarkan proses analisis sentimen yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa mahasiswa/i dari Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan mendukung penerapan pembelajaran tatap muka (PTM) dilingkungan UIN-SU Medan pada semester genap tahun ajaran 2021/2022. Akurasi yang dihasilkan oleh metode Nave Bayes Classifier saat melakukan klasifikasi sentimen (opini) dapat dikatakan baik, yaitu sebesar 84%. Setelah melakukan proses validasi sistem dengan menerapkan K-Fold Cross Validation, nilai K=10 ternyata metode Nave Bayes Classifier berhasil memperoleh akurasi yang baik, dengan rata – rata akurasinya sebesar 83%. Kata kunci:  analisis sentimen, nave bayes classifier, k-fold cross validation, pembelajaran tatap muka

Page 1 of 3 | Total Record : 26

 1   2   3 

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