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 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024" : 8 Documents clear
Implementasi K-Means Clustering untuk Analisis Non-Numerik Dataset Spare Part Mobil Utami, Mailia Putri; Rahma, Gita Mustika; Suroso, Finna
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.9446

Abstract

Industri otomotif merupakan salah satu sector ekonomik terbesar di dunia, dengan berbagai rantai pasok yang kompleks. Kompleksitas data otomotif yang beragai sering kali banyak mengandung atribut data non-numerik, seperti nama, jenis spare part, merk, dan atribut kualitatif lainnya. Analisis non-nurmerik dapat memberikan wawasan berharga dengan pola dan hubungan antar suku cadang. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengembangkan metode k-means clustering pada dataset spare part yang mengandung atribut non-numerik. K-means clustering adalah Teknik yang umumnya digunakan untuk analisis data numerik dan memerlukan modifikasi atau keterlibatan metode lain dalam mengatasi data non-numerik. Adapun proses yang dilibatkan yaitu proses normalisasi dengan menggunakan metode binning. Implementasi K-means Clustering pada dataset non-numerik memiliki manfaat potensial. Pertama, itu memungkinkan identifikasi kelompok dari suku cadang yang memiliki karakterisktik serupa, yang dapat digunakan untuk mengelompokkan produk serupa. Kedua yaitu untuk membantu dalam pengelolaan ketersedian dengan lebih efisien, menghindari kelebihan persedian, dan memenuhi permintaan pelanggan dengan lebih baik. Penelitian ini menghadapi tantangan dalam menentukan metrik kesamaan yang tepat untuk data non-numerik dan dalam menentukan jumlah cluster yang optimal. Namun, metodologi yang cermat dan eksperimen yang bekelanjutan, mampu mengembangkan pendekatan yang dapat digunakan dalam pengelompokan suku cadang mobil non-numerik. Hasil dari penelitian ini diperoleh sebaran data dengan menggunkan cluster K=2 dengan nilai Silhouette sebagai nilai dari sebaran data yaitu 0,925.
Deteksi Objek Bahasa Isyarat Alfabet BISINDO Menggunakan Deep Learning dan Arsitektur YOLO Afandi, Mas Aly; kinanti, Alicia; Permatasari, Indah; Tarigan, Nicolas Yonara
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.9889

Abstract

Komunikasi merupakan kegiatan kemasyarakatan yang dimana dilakukan dua atau lebih orang untuk dapat saling bertukar informasi. Komunikasi dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja.  Namun komunikasi secara normal tidak dapat dilakukan oleh kalangan berkebutuhan khusus terutama tuna wicara. Permasalahan tersebut menimbulkan banyak kerugian bagi penyandang tunawicara untuk berkomunikasi dengan kaum dengar. Kondisi tersebut dapat dihindari dengan membuat sistem pendeteksian bahasa isyarat alfabet BISINDO berbasis computer vision. Penelitian ini memanfaatkan kecerdasan buatan dalam mengenali bahasa isyarat, serta penggunaan konsep Deep Learning dan pemanfaatan arsitektur YOLOv4.  Kecepatan dan keringanan komputasi juga menjadi pertimbangan penting dalam penelitian ini untuk mendapat hasil yang cukup baik dengan waktu komputasi secepat mungkin. Sistem dibangun menggunakan total 494 dataset citra yang sekaligus digunakan untuk pelatihan serta pengujian sistem. Untuk dapat mengukur besarnya performa dari model digunakanlah Confusion Matrix. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat accuracy sebesar 99.7%, tingkat precision sebesar 96%, dan tingkat recall sebesar 96%. Penelitian ini membuktikan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi bahasa isyarat alfabet BISINDO dengan benar dan akurat berdasarkan masukan gambar.Komunikasi merupakan kegiatan kemasyarakatan yang dimana dilakukan dua atau lebih orang untuk dapat saling bertukar informasi. Komunikasi dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja.  Namun komunikasi secara normal tidak dapat dilakukan oleh kalangan berkebutuhan khusus terutama tuna wicara. Permasalahan tersebut menimbulkan banyak kerugian bagi penyandang tunawicara untuk berkomunikasi dengan kaum dengar. Kondisi tersebut dapat dihindari dengan membuat sistem pendeteksian bahasa isyarat alfabet BISINDO berbasis computer vision. Penelitian ini memanfaatkan kecerdasan buatan dalam mengenali bahasa isyarat, serta penggunaan konsep Deep Learning dan pemanfaatan arsitektur YOLOv4.  Kecepatan dan keringanan komputasi juga menjadi pertimbangan penting dalam penelitian ini untuk mendapat hasil yang cukup baik dengan waktu komputasi secepat mungkin. Sistem dibangun menggunakan total 494 dataset citra yang sekaligus digunakan untuk pelatihan serta pengujian sistem. Untuk dapat mengukur besarnya performa dari model digunakanlah Confusion Matrix. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat accuracy sebesar 99.7%, tingkat precision sebesar 96%, dan tingkat recall sebesar 96%. Penelitian ini membuktikan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi bahasa isyarat alfabet BISINDO dengan benar dan akurat berdasarkan masukan gambar.
Penerapan Metode Extreme Programming Pengaduan Penyelundupan Satwa yang Dilindungi Ermin, Ermin; Soekarta, Rendra; Faroek, Dewi Astria; Tella, Fitriyani; Firmansyah, Arief
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.10063

Abstract

Jumlah populasi Satwa yang dilindungi semakin berkurang. Pemerintah melalui Balai Besar Konservasi Sumber Daya Alam (BBKSDA) melindungi satwa melalui undang-undang untuk melestarikan satwa dan mencegah kepunahan. Dalam upaya meningkatkan kualitas pelayanan, BBKSDA Papua Barat mengikuti perkembangan teknologi informasi yang semakin maju. Penyeludupan satwa yang dilindungi di papua barat kini masih minim perhatian dari tahun ke tahun terus meningkat disebabkan banyaknya penangkapan dan perdagangan ilegal terkait satwa yang dilindungi di papua barat. Hal ini terjadi karena Keterbatasan informasi, juga tempat untuk masyarakat melakukan pelaporan yang masih melalui sms atau telephone yang akhirnya menjadi hambatan terkait kepedulian tentang satwa. Dalam penelitian ini, digunakan Bahasa pemrograman Java dan database Google Sheet sebagai perangkat yang mendukung. Penelitian ini menerapkan metode extreme programming yang memilki Langkah-langkah yang tertruktur. Penelitian ini meliputi mengenali permasalahan, menghimpun informasi dan implementasi. Sistem informasi Pengaduan Satwa yang dilindungi telah berhasil dibangun dengan menggunakan dua metode pengujian. Pengujian menggunakan black box testing Fungsi dari semua fitur-fitur yang ada pada sistem berjalan dengan normal. Sedangkan menggunakan pengujian Usability Testing atau dikenal dengan kegunaan sistem di lingkungan Masyarakat diperoleh rata-rata presentasi deng interpretasi skor 91 %. Maka denga demikian pembuatan sistem pengaduan Satwa yang dilindungi sesuai dengan yang ingin dicapai.
Analisis Sentimen Popularitas Capres dan Pilpres pada Media Sosial Twitter: Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan Naïve Bayes Rojakul, Rojakul; Sumardianto, Sumardianto; Wibowo, Arief
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.10135

Abstract

Untuk memaham bagamana tokoh publk dpersepskan dan drespon oleh masyarakat d era meda sosial, analsis sentimen sangat berguna. Ini terutama berlaku karena popularitas tokoh publik meningkat di era meida sosial. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi masalah tersebut dan memberikan pemahaman yang bermanfaat tentang bagiamana masyarakat bertindak terhadap pemlhan presiden dan capres yang saat ini sangat diperdebatkan di medai sosial, serta bagiamana hal tu berdampak pada opn publk secara keseluruhan, khususnya d Twtter. Stud n bertujuan untuk mengkategorkan tweet emosonal ke dalam kategor postf atau negatf dengan menggunakan algortma pembagan terstruktur sepert Support Vector Machnes (SVM), Nave Bayes (NB), dan K-Nearest Neghbor. Hasl pengujan menunjukkan bahwa algortma NB memlk tngkat akuras 94,62% dan press 100%, mengalahkan SVM dan K-NN dalam menyelesakan kasus kepercayaan.
Implementasi Fuzzy Logic Pada Kontrol Solar Tracker Dual Axis Berbasis Haiwel Clouds Scada Hidayah, Alief; Irawan, Denny
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.10356

Abstract

Energi matahari sebagai sumber energi tak terbatas, memainkan peran penting sebagai sumber daya terbarukan. Keberlimpahan energi matahari, terutama di wilayah Indonesia, menjadikannya potensi besar untuk menghasilkan energi listrik melalui pemanfaatan panel surya. Sehingga pada penelitian ini perlu adanya sebuah perancangan sistem pemanfaatan energi matahari menggunakan panel surya dengan sistem tracking dual axis agar posisi panel surya selalu menghadap matahari dan juga untuk mengoptimalkan produksi daya pada panel surya. Dalam penelitian ini, digunakan metode Fuzzy Logic Mamdani sebagai sistem kendali untuk solar tracking yang akan diimplementasikan melalui mikrokontroler ESP32. Selain itu, hasil pemantauan (output monitoring) dapat ditampilkan pada Haiwel Cloud Scada dengan menggunakan protokol Modbus.
Perancangan Monitoring Arus Bocor Pada Ground Kabel Power Trafo Tenaga 150/20KV Berbasis HMI Sirait, Rummi; Arisandi, Muhamad Davva; Sitorus, Meyhart Bangkit
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.10462

Abstract

Transformator tenaga merupakan material transmisi utama pada Gardu Induk 150 kV, pada sisi sekunder transformator terdapat kabel ground untuk mendeteksi arus bocor yang terjadi pada kabel power 20kV. PLN menggunakan cara manual dalam melakukan pengukuran arus bocor pada kabel power 20kV secara periodik sehingga arus bocor pada kabel tidak terdeteksi secara dini. Peningkatan arus bocor kabel tanah pada transformator 150/20 kV dapat menimbulkan gangguan pada penyaluran listrik. Penelitian ini merancang alat monitoring arus bocor kabel tanah pada transformator 150/20 kV secara realtime. Arus bocor ini dideteksi dengan menggunakan sensor arus SCT-013 5A dan diolah oleh Arduino mega 2560, kemudian ditampilkan pada HMI (Human Machine Interface). HMI yang digunakan dalam pengukuran arus bocor kabel tanah pada transformator 150/20 kV memanfaatkan aplikasi VTScada. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ground kabel power trafo 4 GI Semen Baru 150kV masih dalam kondisi normal dan layak beroperasi karena nilai arus yang terbaca tidak ada yang lebih dari 1 Ampere. Perbandingan hasil pengujian alat dengan tang ampere menunjukkan rata-rata error pembacaan nilai arus dari alat sebesar 2,92%. Arduino Mega 2560 sebagai pusat pengendali alat mampu bekerja sesuai dengan program yang telah dimasukkan dan penggunaan aplikasi VTScada sebagai HMI berhasil dijalankan dengan pengujian berupa telemetering dan telesignaling.
Teknik Scaling Menggunakan Robust Scaler Untuk Mengatasi Outlier Data Pada Model Prediksi Serangan Jantung Nugraha, Wahyu; Sabaruddin, Raja; Murni, Sri
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.10463

Abstract

Serangan jantung adalah salah satu faktor utama dalam tingginya tingkat angkat penyebab kematian di seluruh dunia dan memerlukan prosedur diagnosa yang canggih sehingga dapat mengakibatkan peningkatan biaya yang signifikan. Memprediksi penyakit jantung merupakan tantangan utama dalam bidang kesehatan karena keterbatasan peralatan diagnosis penyakit ini. Prediksi penyakit jantung yang akurat sangat penting untuk mengobati pasien sebelum serangan jantung terjadi. Prediksi ini dapat dicapai dengan menggunakan model pembelajaran mesin (machine learning) yang optimal dengan data layanan kesehatan yang kaya (datasets) mengenai penyakit jantung. Namun, Permasalahan yang umumnya dihadapi oleh model prediksi penyakit jantung seperti data yang menyimpang secara ekstrim (outliers), data yang hilang, data yang tidak konsisten, dan data yang tercampur baik secara numerik maupun kategorikal. Data yang tidak konsisten menyebabkan kemungkinan kesalahan prediksi dan akan mempengaruhi hasil dari prediksi. Pada penelitian ini kami mencoba mengatasi masalah outlier pada dataset penyakit jantung menggunakan salah satu metode feature scaling yaitu robust scaler. Hasil Eksperimen dengan model klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbors menggunakan metode scaling robust scaler memperoleh nilai lebih baik dibandingkan dengan tanpa robust scaler dengan nilai F1 score sebesar 0.86.
Level Kualitas Air Nutrisi pada Hidroponik Berdasarkan Sistem Klasifikasi Fuzzy Sanaba, Utari; Rokhana, Rika; Setiawardhana, Setiawardhana
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.10538

Abstract

Tingginya jumlah penduduk telah menyebabkan perubahan lahan pertanian menjadi lahan non-pertanian. Solusi inovatif untuk mengatasi keterbatasan lahan yaitu urban agriculture, khususnya hidroponik. Namun, kondisi nutrisi pada air hidroponik sering kali dalam kondisi buruk sehingga perlu dimonitoring dan dideteksi tingkat kualitasnya untuk menjaga kondisi air nutrisi dalam bak hidroponik dalam keadaan baik. Kondisi air nutrisi yang baik akan mengoptimalkan proses penyerapan akar dan pertumbuhan tanaman. Parameter kualitas air nutrisi dapat dideteksi melalui suhu air nutrisi, kadar TDS (Total Dissolved Solids) di dalam nutrisi, dan tingkat keasamaan atau pH dari air nutrisi di dalam bak hidroponik. Metode fuzzy logic classification memungkinkan dalam mengolah kondisi aktual nutrisi dari ketiga parameter tersebut menjadi sebuah keputusan level kualitas air nutrisi tanaman dalam kondisi baik, sedang, buruk, ataupun sangat buruk. Penelitian ini menggunakan sensor suhu air, TDS, dan pH dalam pengukuran masing-masing parameter yang kemudian ditampilkan pada website. Hasil pengukuran parameter nutrisi mencapai error rendah yaitu ±5%. Hasil klasifikasi kualitas dari kondisi air nutrisi tanaman yang diputuskan dengan fuzzy logic sudah sesuai dengan yang diinginkan oleh petani dan berhasil 100% ditampilkan pada website pengguna. Sistem ini memudahkan pengguna dalam memantau, mengevaluasi, dan meningkatkan kondisi dan kualitas nutrisi tanaman dari jarak jauh.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue 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