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
 41   42   43   44   45 
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.
Pengembangan Website Joy Fellowship Indonesia dengan Metode Uji Usabilitas Anggita Irent Actaviana; Rosa Delima; Lucia Dwi Krisnawati
Techno.Com Vol 21, No 4 (2022): November 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i4.6655

Abstract

Website JOY Indonesia merupakan media untuk mendapatkan informasi terkait kegiatan JOY serta digunakan sebagai media promosi untuk menjangkau anggota baru dan tetap terhubung dengan para-alumni. Salah satu faktor ketertarikan pengguna untuk mengakses website dan menjadi ciri khas adalah antarmuka, namun saat ini website JOY masih jarang diakses dan juga masih terdapat kekurangan pada website terutama pada fungsionalitasnya. Terkait masalah tersebut akan dilakukan pengukuran tingkat usabilitas antarmuka situs web JOY Indonesia dengan metode Usability Testing, kemudian akan dilakukan perancangan purwarupa baru berdasarkan hasil uji usabilitas tersebut. Penelitian ini akan dilakukan dengan menguji empat aspek usabilitas yaitu time on task, task success, error dan efficiency, serta dilakukan wawancara dan observasi terhadap responden untuk mengetahui tingkat kebergunaan situs web JOY Indonesia. Pengujian akhir yang dilakukan pada desain pengembangan memiliki hasil efisiensi sebesar 88.34%, kemudian hasil pengujian time on task pada desain hasil pengembangan total waktu keseluruhannya adalah sebesar 139,8 detik, dan nilai success rate sebesar 94.80%. Hasil tersebut sudah memenuhi rata-rata tingkat keberhasilan serta fungsionalitasnya dapat diakses dengan efisien dan efektif oleh pengguna.
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 Internet of Things Dalam Mengontrol dan Memonitor Ketinggian Air Alamsyah Zakaria; Abd. Rahman Sholeh; Hajra Rasmita Ngemba; Eko Setijadi
Techno.Com Vol 21, No 4 (2022): November 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i4.6619

Abstract

Peningkatan kualitas suatu alat dibidang industri sangat diperlukan dalam menilai keakuratan dan efisiensi suatu produk. Salah satu bidang industri yang membutuhkan sistem pengontrolan dan monitoring adalah tempat penampungan air. Sistem ini sangat diperlukan untuk mengetahui kondisi ketinggian air. Umumnya pengguna dalam melakukan pengisian dan pemantauan air hanya memanfaatkan mesin pompa yang dikendalikan secara manual. Permasalahan tersebut membutuhkan waktu yang lama, terjadi pemborosan daya listrik, air, dan dapat menimbulkan korsleting listrik yang disebabkan oleh air meluap dari penampungan. Untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi waktu diperlukan suatu rancangan teknologi yang dapat mengontrol dan memonitor ketinggian air secara realtime. Modul yang digunakan dalam mengontrol batas maksimal ketinggian air menggunakan arduino uno. Sedangkan untuk memonitor kondisi ketinggian air menggunakan modul ESP32. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengguna dalam mengontrol dan memonitor kondisi ketinggian air melalui smartphone. Rancangan ini dapat meminimalisir terjadinya pemborosan air, daya listrik, dan kebakaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan bekerja dengan optimal dengan tingkat akurasi 98,96% 
Arsitektur U-Net pada Segmentasi Citra Hati sebagai Deteksi Dini Kanker Liver Therezia Naraloka; Lucky Indra Kesuma; Ade Sukmawati; Marissa Cristianti
Techno.Com Vol 21, No 4 (2022): November 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i4.6669

Abstract

Hati adalah salah satu organ tubuh manusia yang bertanggung jawab untuk mencerna, meyerap, dan memproses makanan serta berfungsi untuk menyaring darah dari saluran pencernaan sebelum dibawa kebagian organ tubuh lainnya. Hati sangat rentan terhadap berbagai penyakit, salah satunya yaitu kanker liver. untuk itu perlu dilakukannya deteksi sejak dini atau diagnosa terhadap organ hati. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pada penelitian ini dilakukan segmentasi hati menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur U-Net pada citra hati. Langkah awal pada penelitian ini dilakukan pre-processing data yang menerapkan teknik green channel, histogram equalization (HE), dan contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Setelah itu dilakukan proses segmentasi sesuai dengan metode yang diusulkan. Penelitian ini menggunakan dataset hati yang didapatkan dari website Kaggle. Hasil penelitian menggunakan metode CNN arsitektur U-Net pada data mendapatkan nilai akurasi sebesar 97,62%, sensitivitas sebesar 89,84%, spesifisitas sebesar 98,37%, koefisen jaccard sebesar 76,99%, dan dice similarity coefficient (DSC) sebesar 87%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode yang diusulkan memiliki hasil yang sangat baik dalam melakukan segmentasi terhadap citra hati.
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.  
Mitigasi Distributed Denial Of Service(DDoS) Attack Pada Arsitektur Software Defined Network (SDN) Tamsir Ariyadi; Aan Restu Mukti; Heru Saputra
Techno.Com Vol 21, No 4 (2022): November 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i4.6879

Abstract

Pada era globalisasi perkembangan teknologi informasi telah semakin canggih dan berkembang sangat pesat serta keamanan jaringan komputer begitu penting untuk diterapkan dalam teknologi informasi, dimana keamanan jaringan digunakan untuk mengidentifikasi user ilegal dalam computer network. SDN (Software Defined Networking) adalah teknologi yang dapat membantu mengelola serta memelihara jaringan secara terprogram untuk meningkatkan kinerja dan monitoring jaringan. Arsitekur Software Defined Networking menerapkan desain manajemen jaringan yang memisahkan control plane dari data plane yang bertujuan untuk memprogram perangkat secara terpusat. Terlepas dari keunggulan yang dimiliki SDN ada masalah besar yang patut diwaspadai yaitu serangan DDoS Attack. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan mitigasi terhadap serangan DDoS untuk arsitektur SDN pada Jaringan Wireless. Serangan yang digunakan adalah serangan Ping of Death dan pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil traffic saat tidak menjalankan aturan mitigasi dan menjalankan aturan mitigasi. Hasil pengujian dengan tidak menjalankan aturan mitigasi, rata-rata jumlah packet yang masuk yaitu 1.000M dan ketika menjalankan aturan mitigasi rata-rata jumlah packet menurun menjadi 1.000K.
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.

Page 43 of 76 | Total Record : 754

 41   42   43   44   45 

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