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 754 Documents
 30   31   32   33   34 
Analisis Perbandingan Performa Metode Klasifikasi pada Dataset Multiclass Citra Busur Panah Huzain Azis; Fadhila Tangguh Admojo; Erma Susanti
Techno.Com Vol 19, No 3 (2020): Agustus 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i3.3646

Abstract

Pengujian performa berbagai metode pada sebuah dataset merupakan salah satu cara dalam penetapan metode klasifikasi yang tepat, masalah yang diangkat pada penelitian ini adalah bagaimana membandingkan performa beberapa metode klasifikasi dalam mengelola dataset yang memiliki lebih dari dua label (multiclass). Penelitian ini fokus membandingkan hasil performa tujuh metode klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbor (knn), Naive Bayes Classifier (nbc), Support Vector machine (svm), Neural Netowork (nn), Random Forest Classifier (rfc), Ada Boost Classifier (abc) dan Quadratic Discriminant Analysis (qdc). Objek pada penelitian ini berupa dataset multiclass yaitu dataset citra busur panah, serta performa yang diukur yaitu seluruh nilai cross-validation dari akurasi, presisi, recall dan f-measure. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa seluruh metode tidak memperoleh performa yang cukup baik, dan menunjukkan bahwa beberapa metode yang memiliki akurasi yang tinggi tidak menjadi penentu menjadi metode yang baik dikarenakan setelah penerapan cross-validation dan visualisasi boxplot ditemukan beberapa nilai akurasi tinggi yang merupakan nilai tidak wajar atau outlier. Kesimpulan menunjukkan metode svm memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan enam metode lainnya pada kasus dataset multiclass citra busur panah.
Sistem Monitoring Alat Pemberi Pakan Ikan Otomatis Menggunakan NodeMCU Berbasis Internet of Things Nifty Fath; Reno Ardiansyah
Techno.Com Vol 19, No 4 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i4.4051

Abstract

Budidaya ikan merupakan salah satu sektor yang dikembangkan untuk meningkatkan perekonomian di Indonesia. Salah satu permasalahan yang dijumpai oleh pembudidaya ikan adalah teknik pemberian pakan yang kurang efisien, misal harus dilakukan secara manual. Hal ini tentu saja akan kurang efisien apabila peternak memiliki banyak kolam yang harus dikelola dan memiliki pekerjaan sampingan, seperti mengelola sawah atau kebun. Penelitian ini bertujuan untuk menggabungkan konsep IoT dengan alat pakan ikan, khususnya ikan lele, sehingga peternak ikan tetap dapat memberikan pakan dari jarak jauh, di mana saja dan kapan saja serta dapat memonitoring sisa pakan ikan. Modul NodeMCU digunakan sebagai mikrokontroler yang terintegrasi dengan modul wi-fi. Sistem monitoring dibuat menggunakan realtime database firebase. Sisa pakan dalam wadah penampung dapat terdeteksi oleh sensor ultrasonik. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi alat sebesar 96,8%. Pengujian QoS yakni delay, throughput, packet loss, dan jitter terhadap komunikasi sistem monitoring menghasilkan nilai yang sangat bagus dan berindeks 4 berdasarkan standar TIPHON.
Deteksi Defect Coffee Pada Citra Tunggal Green Beans Menggunakan Metode Ensamble Decision Tree Ami Rahmawati; Yan Rianto; Dwiza Riana
Techno.Com Vol 20, No 2 (2021): Mei 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i2.4529

Abstract

Kopi merupakan salah satu komoditas minuman unggulan, sehingga permintaan biji kopi meningkat dari tahun ke tahun. Permintaan biji kopi didasarkan pada kualitas. Terdapat bebarapa faktor yang mempengaruhi kualitas antara lain bagaimana kopi ditanam dan dipanen, adapun kurangnya nutrisi dan perlindungan tanaman yang tidak memadai, maka akan menghasilkan kopi yang berkualitas rendah. Biji kopi berkualitas rendah sering kali disebut defects. Identifikasi defects coffee sangat penting khususnya bagi para petani dan pengusaha kopi agar dapat memilih biji kopi yang berkualitas tinggi sehingga meningkatkan nilai jual biji kopi. Pada beberapa industri kopi maupun makanan, teknik untuk mengidentifikasi cacat biji kopi biasa dengan cara seleksi manual dan mekanik, yang mana membutuhkan waktu yang lama dan dapat merusak biji kopi. Oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan yang lebih modern dalam mengidentifikasi cacat biji kopi  seperti pengolahan citra. Untuk itu penelitian ini bertujuan melakukan pengolahan citra berupa segmentasi pada citra green beans coffee menggunakan metode thresholding. Setelah itu dilakukan analisis tekstur menggunakan GLCM (Grey Level Co-occurence Matrix) dan dilanjutkan dengan pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 dengan bagging. Dari hasil penelitian yang diperoleh, akurasi dari penggunaan algoritma C4.5 dengan bagging sebesar 94%.
Meta-Algorithms untuk Meningkatkan Kinerja Klasifikasi dalam Keberhasilan Telemarketing Perbankan Muhammad Eka Purbaya; Anggit Ferdita Nugraha; Sapriani Gustina; Muhammad Khusaini Azis
Techno.Com Vol 19, No 4 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i4.3725

Abstract

Banyak bank dan perusahaan asuransi berinteraksi dengan pelanggan mereka menggunakan jasa telemarketing agar dapat lebih meningkatkan pendapatan bank dan mencapai target. Kompetisi yang ketat di industri perbankan membuat tenaga penjualan bank mengejar target terutama menjelang akhir tahun. Pelaku telemarketing atau biasa disebut telemarketer pada perbankan bertugas menghubungi nasabah potensial yang dilakukan secara berkala melalui sambungan telepon. Namun tidak semua nasabah mendapatkan respons yang positif, sering kali telemarketing menemui antipati dari nasabah sebelum proses komunikasi dilakukan. Pendekatan yang diusulkan untuk menemukan nasabah potensial adalah dengan cara klasifikasi data nasabah menggunakan pembelajaran mesin (machine learning). Penggunaan algoritme pembelajaran yang dilakukan secara tunggal memungkinkan untuk dikembangkan menggunakan meta-algorithms sehingga akan memaksimalkan kinerja klasifikasi dalam memprediksi target pelanggan atau nasabah yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan agar tujuan pemasaran tercapai. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, tindakan pra-pemrosesan dan penggunaan meta-algorithms seperti bagging memberikan kontribusi yang baik untuk proses pembelajaran model decission tree pada data telemarketing dengan hasil akurasi terbaik 98,7%.
Analisis Perbandingan Efektivitas Pra-Pengolahan Terhadap Reka Bentuk Sidik Jari Menggunakan Estimasi Orientasi Novan Wijaya
Techno.Com Vol 20, No 2 (2021): Mei 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i2.4329

Abstract

Estimasi orientasi merupakan suatu langkah penting dalam berbagai proses reka bentuk citra sidik jari, termasuk perbaikan dan klasifikasi sidik jari. Pada berbagai metode pengolahan citra sidik jari sebelum dilakukan langkah estimasi orientasi seringkali didahului oleh berbagai langkah pra-pengolahan. Berbagai langkah pra-pengolahan tersebut sedikit banyak memiliki pengaruh terhadap kualitas hasil estimasi orientasi. Untuk menguji pengaruh dari berbagai kombinasi pra-pengolahan tersebut akan digunakan perangkat lunak yang dibangun untuk penelitian ini. Perangkat lunak yang dihasilkan pada penelitian ini adalah suatu perangkat lunak yang mampu melakukan kombinasi pra-pengolahan dari tiga jenis pra-pengolahan yang umum dipakai, yaitu normalisasi, segmentasi, dan penghapusan derau, dan kemudian mampu melakukan estimasi orientasi, sehingga dapat dianalisis efektivitas masing-masing kombinasi pra-pengolahan terhadap estimasi orientasi. Dengan demikian dapat diketahui kombinasi pra-pengolahan manakah yang paling efekif untuk melakukan reka bentuk sidik jari menggunakan estimasi orientasi.
Penentuan Centroid Awal Pada Algoritma K-Means Dengan Dynamic Artificial Chromosomes Genetic Algorithm Untuk Tuberculosis Dataset Mursalim Mursalim; Purwanto Purwanto; M Arief Soeleman
Techno.Com Vol 20, No 1 (2021): Februari 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i1.4230

Abstract

Data merupakan hal penting diera sekarang begitu  juga dengan metode data mining yang dapat mengekstraksi data menghasilkan informasi. Klastering  1 dari 5 peran data mining yang berfungsi untuk mengelompokkan data berdasarkan tingkat kemiripan dan jarak minimum. Algoritma K-Means  termasuk algoritma yang populer banyak digunakan diberbagai bidang seperti bidang pendidikan, kesehatan, sosial, biologi, ilmu komputer. Seringkali metode K-Means dikombinasikan dengan metode optimasi seperti algoritma genetika untuk mengatasi permasalah pada K-Means yaitu sensitif dalam penentuan centroid awal .Namun metode algoritma genetika memiliki kekurangan yaitu mengalamai konvergen prematur sehingga hasil dari algorima genetika terjebak pada optimum lokal. Penelitian ini mengkombinasikan dynamic artificial cromosomes genetic algorithm dengan K-Means dalam menentukan nilai centroid awal pada k-means. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode DAC GA + K-Means lebih unggul dibandingkan dengan K-Means dan GA + K-Means pada 2 dataset yang diuji dengan optimal nilai klaster sebanyak 2 dan 1 dataset sebanyak 3 klaster. Metode tersebut perolehan nilai DBI sebesar 0.138, 0.279 serta 0.382, nilai Sum Square Error sebesar 92.56, 332,39 dan 1280.68 serta nilai fitness yang tebentuk adalah 7.12, 3.57 dan 2.13.
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.
Otomatisasi Pemberian Air dan Keamanan Kandang pada Ternak ayam petelur dengan komunikasi LoRa Randy Angriawan; Nurhajar Anugraha
Techno.Com Vol 20, No 1 (2021): Februari 2021
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v20i1.4127

Abstract

Ayam petelur merupakan ayam yang rentan dengan resiko stres. Stres pada ayam petelur sering terjadi karena kekurangan cairan atau air minum. Hal ini dapat menyebabkan menurunnya produksi telur bahkan sampai kematian ayam petelur. Pemberian air harus dilakukan secara rutin dan tepat waktu. Selain resiko stres, keamanan kandang menjadi salah satu kendala dalam pengembangan usaha ayam petelur. Jenis kandang terbuka (open house) sangat berpotensi terjadinya pencurian. Peternak membutuhkan sistem pemantauan jarak jauh untuk dapat mengetahui kondisi kandang meskipun tidak berada pada lokasi. Untuk mengatasi masalah yang telah diuraikan, dalam paper ini dikembangkan sistem otomatisasi pemberian air dan pemantauan keamanan pada ternak ayam petelur dengan komunikasi LoRa. Hasil Pengujian otomatisasi pemberian air menunjukkan bahwa sensor ultrasonik dan solenoid valve dapat bekerja dengan biak dengan variasi debit air. Debit air 1.5 liter/menit membutuhkan waktu sekitar 6 menit 59 detik untuk mencapai batas air maksimal dan debit 3 liter/menit membutuhkan waktu sekitar 3 menit 12 detik. Hasil pengujian keamanan kandang dengan sensor proximity dan limit switch dapat mendeteksi buka tutup pintu dan lalu lalang pada kandang. Untuk hasil pengujian pemantauan keamanan menggunakan komunikasi LoRa mununjukkan persentase keberhasilan pengiriman data sebesar 96%
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.
Optimasi Jaringan LTE Menggunakan Metode Electrical Tilt Di Karet Kuningan Eka Purwa Laksana; Edho Julio Aldo Restu
Techno.Com Vol 19, No 4 (2020): November 2020
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v19i4.3730

Abstract

Sebagai teknologi telekomunikasi nirkabel generasi ke 4, LTE menawarkan layanan akses data berkecepatan tinggi serta latensi yang rendah. Kecepatan LTE bisa mencapai 100 Mbps pada downlink dan mencapai 50 Mbps pada uplink. Fitur ini mengakibatkan banyaknya pengguna jaringan LTE terutama di kota-kota besar yang merupakan area bisnis. Daerah Karet Kuningan menjadi salah satu contoh banyaknya pengguna pengguna LTE, namun dikarenakan lokasi tersebut dikelilingi oleh gedung-gedung tinggi perkantoran dan pemukiman padat penduduk terutama di Jl. Karet Gusuran III, mengakibatkan buruknya kualitas jaringan LTE di lokasi tersebut. Pada penelitian ini dilakukan simulasi optimasi dengan menggunakan metode electrical tilt di 3 sektor dari 2 site disekitar lokasi untuk meningkatkan kualitas jaringan LTE di lokasi tersebut. Electrical tilt adalah metode untuk mengatur arah pancar antena dengan cara merubah fasa sinyal dari antena, sehingga tidak perlu dilakukan perubahan secara fisik untuk mengatur arah pancar antena. Berdasarkan hasil simulasi yang telah dilakukan, didapatkan hasil yang cukup bagus dari optimasi site KARETGUSURANDMTHL pada sektor 3. Hasil simulasi yaitu peningkatan nilai RSRP sebesar 5 dBm, peningkatan nilai SINR sebesar 0,97 dB, peningkatan nilai RSRQ sebesar 0,01 dB dan peningkatan nilai throughput dari sekitar 512 kbps menjadi sekitar 1 Mbps sampai 10 Mbps.

Page 32 of 76 | Total Record : 754

 30   31   32   33   34 

Filter by Year

2012 2026


Reset
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