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 737 Documents
 63   64   65   66   67 
Pengembangan Chatbot Dialogflow Untuk Rekomendasi UMKM Kuliner Kota Semarang Berbasis Natural Language Processing Dynia, Lintang Putri; Wibowo, Jati Sasongko
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12372

Abstract

Chatbot berbasis Dialogflow ini dapat membantu mempromosikan UMKM kuliner di Kota Semarang yang belum terekspos secara optimal. Dengan memanfaatkan teknologi Natural Language Processing (NLP), penelitian ini bertujuan merancang chatbot rekomendasi tempat kuliner yang diintegrasikan dengan platform Telegram. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan model waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot mampu memberikan rekomendasi sesuai preferensi pengguna, termasuk lokasi, jam operasional, nomor telepon, estimasi harga, tautan google maps, gambar produk dan tempat UMKM dengan akurasi pengujian mencapai 100%. Evaluasi melalui System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 85,75 yang mengindikasikan sistem ini mudah digunakan dan memiliki potensi untuk diterapkan secara luas, dimana chatbot ini tidak hanya memudahkan pengunjung menemukan kuliner yang sesuai tetapi juga menjadi media promosi efektif bagi UMKM untuk meningkatkan daya saing serta mendukung pertumbuhan ekonomi lokal.   Kata kunci: Chatbot, Dialogflow, NLP, Waterfall, UMKM Kuliner
Model Klasifikasi IPK Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree dan Random Forest Berbasis Feature Engineering Firman, Muhammad Aditya; Djamalilleil, Said Azka Fauzan; Zega, Wilman; Efrizoni, Lusiana; Rahmaddeni, Rahmaddeni
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12384

Abstract

Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) merupakan indikator utama dalam menilai keberhasilan akademik mahasiswa. Berbagai faktor, termasuk kesehatan mental dan fisik, berkontribusi terhadap pencapaian ini. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi IPK menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest berbasis Feature Engineering. Proses feature engineering mencakup feature selection untuk memilih fitur paling relevan, diikuti oleh feature extraction yang menyederhanakan fitur menjadi dua kategori utama: kesehatan mental dan fisik. Data diperoleh melalui survei terhadap 7.022 mahasiswa dari berbagai universitas luar negeri, mencakup faktor usia, jurusan, tingkat stres, kecemasan, serta pola tidur, aktivitas fisik dan lain sebagainya. Model prediksi dikembangkan menggunakan Decision Tree dan Random Forest, dengan evaluasi akurasi kedua algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan Decision Tree. Faktor kesehatan mental, terutama tingkat stres, memiliki pengaruh signifikan terhadap prediksi IPK, disusul oleh pola tidur. Studi ini menegaskan bahwa pemantauan kesehatan mental dan fisik mahasiswa dapat meningkatkan pencapaian akademik. Temuan ini diharapkan dapat membantu institusi pendidikan dalam merancang strategi dukungan akademik berbasis kesehatan mahasiswa.   Kata Kunci: Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Machine Learning, Decision Tree, Random Forest, Feature Engineering
Sistem Distribusi Pengairan dan Monitoring Kelembapan Tanah pada Tanaman Cabai Menggunakan Teknologi Internet of Things Supria, Supria; Wahyat, Wahyat; Musri, Tengku
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12420

Abstract

Penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) dalam sistem pertanian modern dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan air, terutama dalam budidaya tanaman cabai yang membutuhkan kelembapan tanah optimal. Sistem pengairan tetes yang dikombinasikan dengan monitoring kelembapan tanah berbasis IoT memungkinkan otomatisasi pengairan berdasarkan kondisi real-time dari tanah, sehingga mengurangi pemborosan air serta menjaga produktivitas tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem distribusi pengairan tetes otomatis serta monitoring kelembapan tanah pada tanaman cabai dengan memanfaatkan sensor kelembapan tanah yang diintegrasikan dengan platform IoT untuk kontrol dan pemantauan jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengatur irigasi secara otomatis berdasarkan data kelembapan tanah, yang diukur dalam waktu nyata melalui sensor dan dikirimkan ke pengguna melalui aplikasi berbasis web. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi penggunaan air hingga 30% dibandingkan dengan metode irigasi konvensional, serta menjaga kelembapan tanah pada tingkat yang optimal untuk pertumbuhan tanaman cabai.
Transformasi Digital dalam Monitoring dan Evaluasi Skripsi: Analisis Dampak dan Efektivitas Menggunakan Model DeLone dan McLean Adiyono, Soni; Latifah, Noor; Irawan, Yudie
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12442

Abstract

Transformasi digital dalam pendidikan tinggi telah meningkatkan efisiensi proses akademik, termasuk monitoring dan evaluasi skripsi. Penelitian ini menganalisis dampak dan efektivitas sistem digital dalam proses tersebut menggunakan Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone dan McLean. Survei dilakukan terhadap 250 responden, terdiri dari mahasiswa tingkat akhir dan dosen pembimbing. Analisis data menggunakan statistik deskriptif dan Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil menunjukkan bahwa 78% responden merasa sistem sangat membantu, 15% cukup terbantu, dan 7% mengalami keterbatasan. Kepuasan pengguna rata-rata mencapai 4.2 dari 5, menunjukkan penerimaan yang baik. Faktor kualitas sistem, informasi, dan layanan terbukti berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna dan keberlanjutan penggunaan sistem. Penelitian ini menegaskan bahwa digitalisasi meningkatkan transparansi dan efisiensi dalam bimbingan skripsi. Namun, integrasi dengan sistem akademik lain dan pemanfaatan teknologi seperti kecerdasan buatan masih diperlukan untuk optimalisasi. Kata kunci: Transformasi Digital, Monitoring dan Evaluasi Skripsi, Model DeLone dan McLean, Kepuasan Pengguna, PLS-SEM.
Pengenalan Gambar Braille Menggunakan Depthwise Separable Convolutional Neural Network Afriyanto, Kevin Maulana; Setiawan, Abas
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12445

Abstract

Huruf Braille adalah huruf yang memiliki sistem tulisan yang menggunakan indra peraba untuk menggunakannya dan umum digunakan oleh penyandang tunanetra. Pada orang normal yang sering berinteraksi dengan para penyandang tunanetra terkadang mengalami kesulitan dalam menggunakan huruf braille, sehingga diperlukan suatu pendekatan teknologi sistem cerdas untuk dapat membantu mengenali huruf braille. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode depthwise separable convolutional neural network untuk melakukan pengenalan terhadap gambar braille. Dataset yang digunakan memiliki ukuran 28x28 dengan total dataset sebanyak 1560 citra. Arsitektur yang digunakan adalah input layer, yaitu sebesar 28x28x3 dan layer depthwise separable convolution pertama, kedua, dan ketiga menggunakan masing masing 3x3x128, 3x3x256, dan 2x2x512 dengan fungsi aktivasi rectified linear unit (ReLu) dan setiap konvolusi diikuti dengan lapisan-lapisan maxpooling dan batch normalization. Setelah itu, dilanjutkan dengan dua fully connected layer dengan jumlah neuron 256 dan 128 serta diakhiri dengan output layer sejumlah 26 neuron. Arsitektur tersebut menghasilkan model terbaik dengan akurasi sebesar 98.40%. Model tersebut diterapkan pada aplikasi berbasis website. Hasil temuan penelitian ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mengenali huruf braille dengan mudah.   Kata kunci: tunanetra, braille, depthwise separable convolution, model, akurasi
Implementasi Algoritma Blowfish Untuk Pengamanan Data Transaksi Dalam Aplikasi Berbasis Website E-commerce Gunawan, Renki; Rahmi, Elvi
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12472

Abstract

Keamanan data transaksi merupakan aspek krusial dalam sistem e-commerce, khususnya bagi pelaku usaha kecil menengah (UMKM). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Blowfish dengan mode Cipher Block Chaining (CBC) dan panjang kunci 160-bit guna meningkatkan keamanan data transaksi penjualan. Algoritma Blowfish dipilih karena efisien dan mendukung penggunaan Initialization Vector (IV) acak yang memperkuat proteksi terhadap serangan pattern dan dictionary. Data transaksi pelanggan dan pembayaran disimpan dalam bentuk ciphertext menggunakan OpenSSL. Pengujian dilakukan terhadap 20 data transaksi menggunakan serangan dictionary berbasis OpenSSL, dan hasil menunjukkan bahwa data tidak dapat didekripsi, membuktikan efektivitas pendekatan ini. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan Blowfish CBC 160-bit dengan IV acak mampu memberikan perlindungan kuat dan efisien dalam konteks aplikasi e-commerce untuk UMKM. Kata kunci: Keamanan Data Transaksi, Blowfish CBC, Initialization Vector, E-Commerce, Dictionary Attack
Perbandingan Fun Experience Berdasarkan Tipe User Persona pada Konsep Gamifikasi Octaviana , Sindi; Rizky, Rizky; Filza , Muhammad Fairul
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12496

Abstract

Penelitian yang dibuat untuk membangun pengalaman yang menyenangkan khususnya di kalangan remaja, khususnya penelitian dalam gamifikasi. Upaya untuk memberikan kegiatan yang menyenangkan dilakukan oleh remaja. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan seseorang berdasarkan pengalaman yang menyenangkan. Oleh karena itu, selama 1 jam dilakukan pengisian kuesioner tentang model hexad dan pengukuran kesenangan dengan mengisi kuesioner Fun Q. Total responden sebanyak 142 mahasiswa berusia sekitar 20-23 tahun. Pengisian kuesioner menggunakan metode random sampling dan skala likert yang terdiri dari 5-6 poin dengan hasil pengumpulan data heksad yaitu Achievements (23, Disruptors (12), Philanthropists (31), Free Spirits (34, Players (24), Socializers (18) dan secara total Fun Q yang sesuai dengan tipe Heksad maka dihitung rata-rata Fun Q dengan hasil sebagai berikut; Achiever (118,6), Disruptor (125,1), Philanthropist (115,7), Free Spirit (105,9), Player (115,1), Socializer (114,7). Hasil penelitian ini untuk membantu peneliti lain yang sedang mengembangkan gamifikasi untuk menemukan persona dalam penelitian selanjutnya. Kata kunci: User persona, Pengalaman menyenangkan, Skala, Gamifikasi, Aplikasi
Transfer Learning Menggunakan LoRA+ pada Llama 3.2 untuk Percakapan Bahasa Indonesia Kautsar, Faiz; Wicaksono, Farhan; Hafidz, Abdan; Purwitasari, Diana; Suciati, Nanik; Adni Navastara, Dini; Gurat Adillion, Ilham
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12508

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi penerapan dari metode Parameter-Efficient Finetuning (PEFT) Low-Rank Adaptation+ (LoRA+) pada transfer learning model Llama 3.2 1B, sebuah model bahasa besar. Seiring bertambahnya ukuran model bahasa, finetuning yang dilakukan secara konvensional dalam transfer learning semakin tidak fisibel untuk dilakukan tanpa menggunakan komputasi skala besar. Untuk menangani hal tersebut, dapat dilakukan finetuning pada beberapa komponen saja, menggunakan komputasi yang relatif minimal berbanding dengan finetuning konvensional, metode-metode yang menerapkan prinsip ini disebut juga sebagai PEFT. Penelitian menguji efektifitas metode PEFT, yakni LoRA+, pada transfer learning model bahasa besar terhadap domain baru, yakni bahasa Indonesia, menggunakan metrik BLEU, ROUGE, serta Weighted F1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan LoRA+ menghasilkan performa kompetitif dan unggul terhadap baseline dalam kemampuan berbahasa Indonesia, dengan peningkatan 112% pada skor BLEU dan 21.7% pada skor ROUGE-L, dengan standar deviasi yang relatif rendah sebesar 3.72 dan 0.00075. Meskipun terjadi penurunan pada skor Weighted F1 sebesar 13% yang disebabkan oleh domain shift, model menunjukkan kemampuan transfer lintas-bahasa yang baik. Kata kunci: Finetuning, Model Bahasa Besar, Parameter-Efficient Finetuning, Low-Rank Adaptation, Transfer Learning
Rancang Bangun Network Attached Storage Menggunakan Set Top Box Sebagai Penyimpanan Terpusat Suharyadi, Thoriq Nadaghoist; Tedyyana, Agus
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12545

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi penyimpanan data berbasis Set Top Box (STB) dengan sistem operasi Linux Armbian sebagai alternatif yang lebih ekonomis dibandingkan Network Attached Storage (NAS) konvensional. Program Studi Keamanan Sistem Informasi Politeknik Negeri Bengkalis menghadapi tantangan dalam pengelolaan data yang terdesentralisasi dan kurang efisien. Untuk mengatasi hal ini, STB dikonfigurasi sebagai server NAS yang memungkinkan penyimpanan terpusat serta akses jarak jauh melalui integrasi Virtual Private Network (VPN) ZeroTier dan Virtual Private Server (VPS). Metode penelitian mencakup perancangan sistem, implementasi perangkat keras dan lunak, serta pengujian kecepatan transfer data, akses multi-user, dan keamanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NAS berbasis STB memiliki kecepatan transfer yang cukup baik, mendukung akses multi-user, serta mampu menjaga keamanan data melalui mekanisme kontrol akses dan enkripsi. Selain itu, solusi ini berhasil menekan biaya operasional sehingga dapat menjadi alternatif yang layak bagi institusi pendidikan dan organisasi kecil hingga menengah. Penelitian ini membuktikan bahwa perangkat keras berbiaya rendah dan perangkat lunak sumber terbuka dapat membangun sistem penyimpanan data yang efisien, efektif, dan skalabel. Kata kunci: Network Attached Storage, Set Top Box, Penyimpanan Data Terpusat, Linux Armbian, Jaringan
Analisis Penerapan Algoritma Damerau Levenshtein Distance dengan Ekpansi Sinonim pada Platform PUSDATA Taslim, Taslim; Zulkarnaim, Nuralamsah; Firgiawan, Wawan
Techno.Com Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i2.12557

Abstract

Pencarian data pada platform PUSDATA masih terkendala kesalahan pengetikan (typo) dan perbedaan istilah yang digunakan pengguna. Hal ini menyebabkan pencarian gagal menemukan data yang relevan jika terjadi kesalahan kecil dalam penulisan kata kunci. Penelitian ini bertujuan menganalisis penerapan algoritma Damerau Levenshtein Distance dengan ekspansi sinonim untuk meningkatkan akurasi pencarian data. Metode yang digunakan meliputi tokenisasi, perhitungan jarak string untuk memperbaiki kesalahan ketik, dan penambahan sinonim guna memperluas pencarian. Dataset diperoleh dari scraping 500 judul dataset UCL Repository dan memperkaya makna kata dengan sinonim dari artikata.com. Pengujian dilakukan menggunakan kata kunci dengan variasi kesalahan penulisan. Hasil pengujian menunjukkan algoritma mampu memberikan rekomendasi kata yang relevan dengan akurasi 85% dari 20 data uji, di mana 17 data berhasil dikenali dengan benar dan 3 data tidak sesuai karena kemiripan karakter rendah. Penerapan algoritma ini efektif dalam meningkatkan kualitas pencarian data dengan mengoreksi berbagai kesalahan pengetikan dan menangani variasi sinonim kata kunci. Hasil ini menunjukkan sistem pencarian menjadi lebih fleksibel dan akurat dalam menemukan data meskipun terdapat kesalahan penulisan. Kata kunci: Damerau Levenshtein Distance, Ekspansi Sinonim, Pencarian Data, PUSDATA,

Page 65 of 74 | Total Record : 737

 63   64   65   66   67 

Filter by Year

2012 2025


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