cover
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
ISSN : 14122693     EISSN : 23562579     DOI : -
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 17 Documents
Search results for , issue "Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024" : 17 Documents clear
Analisa Metasploit Framework “msfvenom” Backdoor Trojan dan Fully Undetected (FUD) Trojan Mursalim, Mursalim; Darmawan, Wachid; Aprilia, Tresi
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9741

Abstract

Pengunaan teknologi informasi berupa penggunaan internet di Indonesia terus mengalami peningkatan sejak 2 dekade terakhir hingga 73,24% atau 202 juta jiwa dari 275.77 juta jiwa penduduk Indonesia. Penggunaan teknologi tersebut tidak lepas dari sebuah ancaman pengambilan informasi secara ilegal. Tingkat kejahatan cyber berjenis malware mencapai 14.235 serangan hingga bulan april 2023. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan malware trojan menggunakan metasploit framework dengan memanfaatkan fungsi msfvenom dan Fully Undetected (FUD) Trojan menggunakan bahasa pemrograman python. Selanjutnya dilakukan pengujian source code FUD Trojan, pengujian keterdeteksian virus melalui virustotal.com. adapun hasil pengujian menunjukkan bahwa keterdeteksian virus paling sedikit yaitu 11 antivirus pada FUD Trojan pada file music.exe, sedangkan keterdeteksian antivirus paling banyak ada pada payload windows.dll sebanyak 56 antivirus. Sedangkan payload.js dan undangan.apk masing masing keterdeteksiannya sebanyak 35 dan 26 antivirus. (FUD) trojan yang memiliki payload FUD malware perlu diwaspadai dikarenakan tidak banyak antivirus yang mendeteksi jenis payload tersebut. jenis virus yang mampu mendeteksi malware tersebut adalah avira dan avg yang secara konsisten mampu mendeteksi 4 malware tersebut
Klasifikasi Tingkat Kemampuan Adaptasi Siswa dalam Pembelajaran Online Menggunakan Decision Tree Lailiyah, Asmaul; Nastiti, Vinna Rahmayanti Setyaning; Wahyuni, Evi Dwi; Aditya, Christian Sri Kusuma
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9739

Abstract

Kemajuan dalam ilmu pengetahuan dan teknologi mendorong adaptasi terhadap pemanfaatan teknologi di berbagai sektor, seperti komunikasi, pendidikan, dan informasi. Terutama dalam konteks teknologi pendidikan, dapat diamati bahwa pembelajaran online sedang mendapatkan popularitas yang signifikan di berbagai lembaga pendidikan. Oleh karena itu, penting untuk mengeksplorasi seberapa baik peserta didik dapat beradaptasi dengan lingkungan pembelajaran online. Memprediksi tingkat adaptasi peserta didik memiliki signifikansi yang besar bagi pendidik dan pengembang platform pembelajaran online, dengan tujuan meningkatkan efisiensi dan kualitas pengalaman belajar. Penelitian ini menggunakan dataset “Students Adaptability Level in Online Education” dengan menerapkan pendekatan Algoritma Decision Tree. Hasil penelitian memperoleh akurasi sebesar 95%, meningkat 7,44% dari penelitian sebelumnya yang hanya memperoleh akurasi sebesar 87,56% dengan menggunakan algoritma yang sama tanpa Feature Engineering. Hal ini menunjukkan bahwa Feature Engineering memegang peranan penting dalam klasifikasi tingkat kemampuan adapatasi siswa untuk mendapatkan hasil yang baik dengan akurasi yang tinggi.
Usability Testing Aplikasi Jinom Customer Menggunakan Model Pacmad Krisnayana, I Komang Bayu; Pradnyana, I Made Ardwi; Pascima, Ida Bagus Nyoman
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9347

Abstract

Aplikasi mobile Jinom Customer berperan sebagai penyedia layanan internet publik sehingga sangatlah penting untuk melaksanakan uji usability guna mengevaluasi sejauh mana tingkat kemanfaatan aplikasi ini. Sampai saat ini masih ditemukan masalah dalam aplikasi Jinom Customer salah satunya adalah pengguna masih susah melakukan pembayaran karena tidak bisa mendownload bukti pembayaran melalui aplikasi. Dengan demikian, dilakukan uji usability menggunakan model PACMAD melibatkan 10 responden yang terbagi dalam kelompok pengguna dan calon pengguna dengan rentang usia 17-40 tahun. Hasilnya menunjukkan tingkat usability yang baik, dengan atribut seperti effectiveness (92,5% dan 84%), efficiency (0,051030017 goals/second dan 0,004545175 goals/second), learnability (67% dan 64%), memorability (92% dan 84%), serta error rate (0,1545825 dan 0,1462955). Meski begitu, terdapat aspek-aspek yang perlu perbaikan, terutama cognitive load dan tingkat kepuasan pengguna. Dengan itu dilakukan perancangan rekomendasi perbaikan menggunakan high fidelity design, dengan fokus pada elemen-elemen yang perlu ditingkatkan, desain rekomendasi yang dilakukan berpedoman dengan eight golden rules, human computer interaction. Dilakukannya penelitian ini sangat bermanfaat dikarenakan mendapat data valid dari uji usability yang sudah dilakukan dan mengetahui permasalahan yang dihadapi oleh pengguna, Perbaikan desainpun yang dilakukan berfokus dari masalah pengguna. Sehingga tepat sasaran dan meningkatkan kenyamanan pengguna aplikasi Jinom Customer.
Optimasi Centroid Awal Algoritma K-Medoids Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Segmentasi Customer Wijaya, Danang Bagus; Noersasongko, Edi; Purwanto, Purwanto
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9516

Abstract

Customer segmentation is an important strategy in a company, it affects good customer relationships which will result in increased profits. Grouping customers in data mining can use several algorithms, but K-Medoids is the right choice because it can reduce noise and outlier sensitivity. However, the selection of cluster centers is still random and has an effect on the results of clustering, so it is necessary to improve the k-medoids algorithm so that the resulting cluster value can be optimal. Particle Swarm Optimization is an optimization algorithm that is often used and has been proven to improve the results of a clustering. In this case, optimization using Particle Swarm Optimization (PSO) in the selection of the initial cluster center needs to be applied to the k-medoids algorithm so that the results of the cluster can be optimal. The results of the study showed the Davies-Bouldin Index (DBI) value for K-Medoids K 2 = 0.379, K 3 = 0.283, and K 4 = 0.593, while the DBI value PSO + K-Medoids K 2 = 0.088, K 3 = 0.226, and K4 = 0.363. The DBI value shows that PSO optimization on K-Medoids to determine the initial centroid is proven to improve the results of clustering than standard K-Medoids.
Rekomendasi Hotel Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan SAW Berbasis Crawling Data Ulasan Tamu Taryono, Ono; Widyanto, Tetrian; Triyono, Gandung
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9801

Abstract

Pemilihan hotel di Kota Bandung sebagai destinasi wisata oleh konsumen seringkali menjadi proses yang kompleks. Terdapat banyak faktor yang mempengaruhi keputusan ini, seperti harga kamar, fasilitas, lokasi, dan lain-lain. Penelitian ini membahas metode kombinasi AHP dan SAW untuk pembobotan kriteria dan pemeringkatan hotel untuk memperoleh rekomendasi pemilihan hotel yang sesuai bagi konsumen. Segmen konsumen dan tipe hotel yang dikaji pada penelitian ini dibagi menjadi dua kategori, yaitu : budgetary hotel yang diperuntukkan bagi segmen back packer dan non-budgetary hotel yang diperuntukkan bagi segmen non-back packer. Proses pembobotan masing-masing kriteria menggunakan metode AHP. Selanjutnya nilai bobot tersebut digunakan untuk menghitung preferensi setiap alternatif hotel yang dikaji dalam penelitian ini dengan membangun matriks keputusan dari metode SAW. Ada 7 (tujuh) kriteria yang digunakan untuk pemeringkatan hotel yaitu : overall rating / impression, kebersihan, kenyamanan, makanan, lokasi, pelayanan dan harga sewa kamar, dimana nilai bobot / prioritas untuk masing-masing kriteria tersebut adalah 0,27; 0,10; 0,10; 0,06; 0,04; 0,16 dan 0,27. Tiga besar peringkat budgetary hotel terbaik hasil rekomendasi sistem pendukung keputusan sebagian besar ditempati oleh hotel bintang 3 yaitu Hotel A2, Hotel A9 dan Hotel A14. Sedangkan tiga besar peringkat non-budgetary hotel terbaik hasil rekomendasi sistem pendukung keputusan ditempati oleh hotel bintang 4 yaitu Hotel B2, Hotel B4 dan Hotel B15.
Optimasi K-Means Dengan Particle Swarm Optimization (PSO) Dalam Penentuan Titik Awal Pusat Klaster Data Telekomunikasi Prasasti Alam, Raden Gesit; Everhard, Yan
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9743

Abstract

Berkembangnya kebutuhan masyarakat terhadap layanan telekomunikasi telah mengakibatkan persaingan yang semakin sengit di antara perusahaan-perusahaan di industri tersebut. Oleh karena itu, perusahaan-perusahaan ini dituntut untuk mencari strategi promosi guna meningkatkan penjualan produk mereka. SiDompul adalah aplikasi yang dikembangkan XL Axiata untuk membantu RO (Retail Outlet) dalam melakukan penjualan paket data XL Axiata. Di tahun 2022 terjadinya penurunan penjualan paket data XL Axiata dilihat dari transaksi penjualan Retail Outlet melalui aplikasi SiDompul mengalami penurunan 37% dan targetnya tidak tercapai. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk dan menguji pemodelan klasterisasi dari data transaksi penjualan dengan metode K-Means dan metode Particle Swarm Optimization (PSO). PSO untuk optimasi penentuan pusat klaster atau centroid. Pada penelitian ini, Algoritma K-Means dan PSO terbukti dapat membentuk 2 klaster yang lebih baik dimana nilai quantization errornya dan nilai SSE lebih rendah yaitu quantization 2.920 dan SSE 17.255 sedangkan pada K-Means quantization 2.939 dan SSE 17.288. 
Implementasi Metode Holt-Winters dan Deseasonalized Untuk Prediksi Penumpang Bandara Soekarno-Hatta Arief, Ulfah Mediaty; Sukamta, Sri; Anantyo, Andika; Wafa', Almas Diqya; Maulana, Alfan; Febianingrum, Anggun Fia; Praditya, Ambrosius Lingga; Putra, Ade
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9715

Abstract

Bandar udara menjadi elemen infrastruktur yang memiliki peran signifikan dalam perjalanan udara. Manajemen bandara yang kurang baik dapat menyebabkan berbagai permasalahan, salah satunya adalah fluktuasi penumpang pada tiap tahun yang menimbulkan kerugian jika tidak sesuai dengan perencanaan dan operasional bandara. Dengan permasalahan yang ada, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melakukan prediksi jumlah penumpang pada Bandara Soekarno-Hatta untuk mengetahui perencanaan dan manajemen bandara yang lebih baik pada beberapa periode waktu kedepan. Metode Holt-Winters dan Deseasonalized digunakan untuk melakukan prediksi jumlah penumpang. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menggunakan data jumlah penumpang Bandara Soekarno-Hatta tahun 2015-2022 yang berasal dari BPS, didapatkan hasil prediksi menggunakan Metode Holt-Winters lebih akurat dengan nilai RMSE sebesar 224.215,83 yang lebih kecil dibandingkan Metode Deseasonalized dengan nilai RMSE sebesar 416.078,74. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Holt-Winters lebih cocok digunakan untuk memprediksi jumlah penumpang Bandara Soekarno-Hatta dengan kesalahan prediksi yang lebih rendah dan dapat berjalan dengan baik dengan data yang memiliki fluktuasi tinggi.
SIPARI : Sistem Informasi Pariwisata Kabupaten Pacitan Berbasis Web Berdasarkan Analisis System Usability Scale Putra, Berlian Juliartha Martin; Fu’adi, Anwar; Yuniarti, Dwi Ariani Finda
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9450

Abstract

Pacitan memiliki banyak tempat wisata menarik namun Pacitan belum memiliki sistem untuk pengelolaan informasi wisata. Pengunjung harus mengumpulkan informasi wisata satu per satu dan ada banyak objek wisata Pacitan yang belum diketahui untuk dijadikan alternatif kunjungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pariwisata di Kabupaten Pacitan berdasarkan System Usability Scale (SUS). Tahap penelitian yaitu studi literatur, pengumpulan informasi, perancangan dan pengembangan sistem serta analisis kepuasan pengguna menggunakan metode SUS beserta perbaikannya. Tahap analisis menghasilkan kebutuhan pengguna dan diagram aktivitas serta diagram use case. Tahap perancangan menghasilkan Class Diagram dan ERD serta perancangan antarmuka sistem kemudian dilakukan implementasi yaitu pembuatan program, pengujian dan implementasi. Sistem dianalisis skala kebergunaannya menggunakan metode SUS. Skor SUS diperoleh nilai 71 dengan nilai C. Net Promoter Score kriteria pasif, acceptable dan adjective dengan kategori ok. Hasil penelitian ini menjadi sarana bagi pengunjung Pacitan untuk memperoleh informasi tentang pariwisata di Pacitan.
Peringkasan Multi Dokumen Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Recurrent Neural Network Alfin, Moh; Abidin, Zainal; Basid, Puspa Miladin Nuraida Safitri A
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9605

Abstract

Peringkasan dokumen berita adalah sebuah aspek penting dalam pemrosesan bahasa alami dan jurnal ini bertujuan untuk menggambarkan perkembangan terbaru dalam bidang ini. Dengan ledakan informasi dan jumlah berita yang terus meningkat, peringkasan dokumen berita menjadi kunci dalam menghadapi tantangan untuk mengakses informasi yang relevan dan berharga.  Pada paper ini dilakukan peringkasan multi dokumen berbahasa Indonesia dengan menggunakan metode RNN (Recurrent Neural Network) variasi yang digunakan adalah Long Short-Term Memory (LSTM), dengan ekstraksi fitur menggunakan dua model Word2Vec yang berbeda, yaitu CBOW (Continuous Bag of Words) dan Skip-gram. Hasilnya menunjukkan nilai recall, presisi, dan F-measure yang signifikan. Untuk model CBOW, nilai recall, presisi, dan F-measure yang ditemukan adalah 0.487, 0.704, dan 0.550. Sementara itu, untuk model Skip-gram, hasil pengujian menunjukkan nilai recall sebesar 0.414, presisi sebesar 0.687, dan F-measure sebesar 0.504.
Model Academic Help-seeking dan Career Adaptability Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Sumadyo, Malikus; Purwantini, Lucky; Retnoningsih, Endang
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9474

Abstract

Academic help-seeking (pencarian bantuan pembelajaran) dan career adaptability (kemampuan beradaptasi dalam karier) adalah dua faktor penting yang mempengaruhi keberhasilan seseorang dalam mencapai tujuan karier. Academic help-seeking dapat membantu individu dalam memperoleh informasi dan dukungan dari orang lain dalam mengatasi masalah pembelajaran. Sementara itu, career adaptability memungkinkan individu untuk mengatasi perubahan dan tantangan dalam karier dengan lebih baik, dengan demikian kedua faktor tersebut memungkinkan untuk membentuk pola yang dapat diteliti. Namun demikian, saat ini belum banyak penelitian yang memperhatikan hubungan antara kedua faktor tersebut. Penelitian bertujuan mengembangkan pola Academic help-seeking dan Career adaptability. Academic help-seeking sebagai variabel masukan dan career adaptability sebagai variabel keluaran, masing-masing menjadi variabel untuk dijadikan model jaringan syaraf tiruan. Penelitian menggunakan model algoritma jaringan syaraf tiruan. Model penelitian bermanfaat memprediksi kemampuan beradaptasi dalam karier seseorang dengan melihat perilaku help-seeking dalam pembelajaran.

Page 1 of 2 | Total Record : 17


Filter by Year

2024 2024


Filter By Issues
All Issue Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026 Vol. 24 No. 4 (2025): November 2025 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