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
 72   73   74   75   76 
Sistem Klasifikasi Tingkat Resiko pada Pengguna Judi Online Berdasarkan Pola Perilaku dan Skor PGSI Prasetyo, Andika Chandra; Sudibyo, Toto; Miftah, Moh; Nurkhayati, Nurkhayati
Techno.Com Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i1.15684

Abstract

Pertumbuhan pesat aktivitas perjudian online telah menimbulkan kekhawatiran signifikan karena dampak buruknya terhadap kesehatan mental, stabilitas finansial, dan fungsi sosial individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi berbasis pembelajaran mesin untuk membedakan tingkat risiko kecanduan judi di antara pengguna perjudian online dengan mengintegrasikan pola perilaku dan Problem Gambling Severity Index (PGSI). Pendekatan klasifikasi prediktif kuantitatif digunakan dengan data survei yang dikumpulkan dari 150 partisipan, di mana 138 respons awalnya dianggap valid. Setelah pra-pemrosesan data dan pemeriksaan kelengkapan, 3 respons dikeluarkan karena nilai yang hilang atau tidak konsisten, sehingga tersisa 135 sampel yang digunakan untuk pelatihan dan evaluasi model. Berdasarkan skor PGSI, tidak ada responden yang diklasifikasikan sebagai penjudi Non-Problem atau Low-Risk; oleh karena itu, tugas klasifikasi difokuskan secara eksklusif pada pembedaan individu Moderate-Risk dan High-Risk. Dua algoritma klasifikasi, Naïve Bayes dan Decision Tree, diimplementasikan dan dievaluasi menggunakan Stratified 5-Fold Cross-Validation. Kinerja model dinilai menggunakan Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix, dan AUC-ROC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes mengungguli Decision Tree, dengan akurasi 93% dan AUC-ROC sebesar 0,9601, sementara Decision Tree mencapai akurasi 91% dengan AUC-ROC sebesar 0,9021. Mengingat tidak adanya sampel Non-Problem dan Low-Risk, penelitian ini tidak merepresentasikan model deteksi dini untuk populasi umum, melainkan model stratifikasi risiko dalam sampel berisiko tinggi pengguna perjudian online. Temuan ini menyoroti potensi penggabungan indikator perilaku dan skor PGSI untuk mendukung pemantauan berbasis risiko serta strategi intervensi yang ditargetkan bagi individu dengan tingkat bahaya terkait perjudian yang tinggi.   Kata kunci – judi online, klasifikasi resiko, naïve bayes, decision tree, pgsi
Klasifikasi Sentimen Terhadap Program Barak Militer Anak Dedi Mulyadi Menggunakan Support Vector Machine Mansyur, Nur Ainun; Wajidi, Farid; Rasyid, Muh Rafli
Techno.Com Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i1.15708

Abstract

Media sosial, khususnya X, menjadi wadah penting bagi publik dalam menyampaikan opini terhadap kebijakan pemerintah, termasuk kebijakan kontroversial seperti program Barak Militer Anak yang diinisiasi oleh Dedi Mulyadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap program tersebut serta mengevaluasi kinerja algoritma machine learning dalam klasifikasi teks media sosial. Data diperoleh melalui proses crawling sebanyak 1,826 tweet dan difilter menjadi 1,000 tweet yang relevan. Pelabelan sentimen dilakukan secara otomatis menggunakan model BERT NLP Town dan divalidasi melalui anotasi manual pada 200 sampel data. Data kemudian diproses melalui tahap preprocessing dan ekstraksi fitur TF-IDF sebelum diklasifikasikan menggunakan Support Vector Machine kernel linear. Evaluasi dilakukan menggunakan metode hold-out dan 10-fold cross-validation. Hasil validasi silang menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 66,20% ± 5,94%, macro F1-Score sebesar 56,37% ± 8,59%, dan balanced accuracy sebesar 56,98% ± 8,24%. Hasil ini menunjukkan bahwa model menunjukkan performa yang moderat dan belum merata pada seluruh kelas, khususnya kelas netral. Secara keseluruhan, kombinasi BERT NLP Town, TF-IDF, dan SVM mampu memberikan gambaran awal mengenai sentimen publik, namun masih memerlukan pengembangan untuk meningkatkan stabilitas dan generalisasi model.   Kata Kunci - Analisis Sentimen, Support Vector Machine, BERT NLP Town, TF-IDF, X
Analisis Sentimen Multi-Aspek terhadap Ulasan Pengguna Aplikasi M-Pajak Menggunakan Model IndoBERT Gunawan, Hansen Utomo; Kaunang, Fergie Joanda
Techno.Com Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i1.15761

Abstract

Aplikasi M-Pajak menghadapi tantangan dalam evaluasi layanan akibat banyaknya ulasan tidak terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen multi-aspek menggunakan model Deep Learning berbasis arsitektur IndoBERT yang dioptimalkan dengan teknik Random Oversampling untuk menangani ketidakseimbangan data (class imbalance). Lima aspek dominan diekstraksi menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) yang divalidasi dengan nilai Topic Coherence. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mencapai rata-rata Macro-F1-Score sebesar 93.86% pada kelima aspek yang diuji. Validitas kinerja model diperkuat oleh analisis kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) yang mencatatkan nilai Area Under Curve (AUC) rata-rata di atas 0.99, serta pengujian 10-Fold Cross-Validation yang menghasilkan standar deviasi rendah (±0,0032), mengindikasikan bahwa model memiliki daya diskriminasi yang sangat tinggi dan tegas dalam membedakan sentimen negatif, netral, dan positif. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi IndoBERT dengan penanganan data tidak seimbang sangat efektif untuk klasifikasi teks ulasan layanan publik yang kompleks.   Kata kunci - Analisis sentimen, IndoBERT, M-Pajak, multi-aspek, Latent Dirichlet Allocation.
Simulasi Propagasi Sinyal Wi-Fi Menggunakan Metode Elemen Hingga pada Ruangan Kompleks dengan Variasi Posisi Router Hayani, Nadhira Maulida; Girsang, Harley Dearmanson; Nabila, Nur; Gunawan, Khairuna Putri; Manuella, Nerissa Patrice; Qonita, Maliha; Soelaiman, Aaron August Vincent; Julianto, Mochamad Tito; Nurdiati, Sri; Najib, Mohamad Khoirun; Rafhida, Syukri Arif
Techno.Com Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i1.15769

Abstract

Wi-Fi merupakan teknologi komunikasi nirkabel yang banyak digunakan untuk mendukung aktivitas sehari-hari, baik di lingkungan rumah maupun perkantoran. Kualitas sinyal Wi-Fi di dalam ruangan sangat dipengaruhi oleh geometri bangunan dan posisi router, terutama pada bangunan dengan bentuk kompleks seperti rumah berbentuk L. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model matematis propagasi sinyal Wi-Fi menggunakan persamaan Helmholtz pada domain dua dimensi, menerapkan Metode Elemen Hingga (Finite Element Method/FEM) untuk menyelesaikan model tersebut pada geometri ruangan berbentuk L, serta menganalisis pengaruh variasi posisi router terhadap pola distribusi medan listrik dan terbentuknya area pelemahan sinyal (dead zone). Data dan parameter yang digunakan meliputi frekuensi Wi-Fi sebesar 2,4 GHz, bilangan gelombang yang dihitung berdasarkan kecepatan cahaya, serta domain komputasi yang direkonstruksi dari denah rumah nyata berbentuk L. Penyelesaian numerik dilakukan menggunakan perangkat lunak Mathematica dengan pendekatan FEM dan diskritisasi domain menggunakan mesh segitiga. Hasil simulasi divisualisasikan dalam skala logaritmik (dB) untuk menggambarkan distribusi intensitas sinyal secara jelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penempatan router di ruang tengah menghasilkan distribusi sinyal yang paling merata dan meminimalkan dead zone, sedangkan penempatan di sudut atau ujung ruangan menyebabkan redaman signifikan akibat pemantulan dan difraksi gelombang oleh dinding dan lorong. Penelitian ini menunjukkan bahwa FEM efektif untuk memodelkan propagasi sinyal Wi-Fi pada geometri ruangan kompleks dan dapat digunakan sebagai dasar pengembangan simulasi yang lebih realistis, seperti pemodelan tiga dimensi, variasi material dinding, serta optimasi penempatan router pada bangunan nyata.   Kata Kunci - Metode Elemen Hingga; Persamaan Helmholtz; Propagasi Sinyal; Rumah Berbentuk L; Wi-Fi

Page 76 of 76 | Total Record : 754

 72   73   74   75   76 

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