cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Siti Mutrofin
Contact Email
sitimutrofin@ft.unipdu.ac.id
Phone
+6287852416880
Journal Mail Official
teknologi@ft.unipdu.ac.id
Editorial Address
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Sistem Informasi, Unipdu Kompleks Ponpes Darul 'Ulum Peterongan, Jombang, Jawa timur, 61481
Location
Kab. jombang,
Jawa timur
INDONESIA
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Published by Universitas Pesantren Tinggi Darul ulum
ISSN : 20878893     EISSN : 25273671     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi published by the Department of Information Systems Unipdu Jombang. TEKNOLOGI published twice a year, in January and July, TEKNOLOGI includes research in the field of Information Technology Design and Development of Information Systems; Business intelligence; Functions and Organization Management Information Systems; and others. Editors invite lecturers researchers, reviewers, practitioners, industry, and observers to contribute to this journal. The language used in the form of Indonesian and English. TEKNOLOGI is the national scientific journals are open to seeking innovation, creativity and novelty. Either in the form of letters, research notes, Articles, supplemental Articles Articles or reviews in the field of information systems and information technology. TEKNOLOGI aims to achieve state-of-the-art in the theory and application of this field. TEKNOLOGI provide a platform for scientists and academics across Indonesia to promote, share, and discuss new issues and the development of information systems and information technology.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 106 Documents
 7   8   9   10   11 
JEJARING SOSIAL DAN DAMPAK BAGI PENGGUNANYA Mukhlason, Ahmad; Aljawiy, Abdillah Yafi
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 1, No 1 (2011): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v1i1.46

Abstract

ABSTRAKAkhir-akhir ini istilah situs jejaring sosial sangat akrab di telinga kita. Bahkan mungkin hampir setiap orang menggunakan situs jejaring sosial ini termasuk mahasiswa. Di dalam jejaring sosial ini para mahasiswa dapat bersosialisasi dengan berbagai orang di dunia maya. Bahkan dapat pula dijadikan media bisnis. Namun jejaring sosial juga memiliki dampak positif dan buruk bagai penggunanya. Mengapa bisa terjadi hal seperti ini memang menjadi pertanyaan yang cukup besar. Oleh karena itu saya akan membahasnya di dalam paper ini. Kata kunci: jejaring sosial, kehidupan sosial, teknologi  ABSTRACTLately, the term social networking sites are very familiar to our ears. In fact, almost every person may use these social networking sites including students. Within these social networks students can socialize with different people in cyberspace. Even the media can also be used as a business. But social networks also have positive effects and the badly as users. Why did it happen like this is a big enough question. Therefore, I will discuss in this paper. Key words: social networking, social, technological
Perbandingan metode Double Exponential Smoothing dan Simple Moving Average pada kasus peramalan penjualan Hariri, Fajar Rohman; Sari, Waskita; Mashuri, Chamdan
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 11, No 2 (2021): July
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v11i2.2348

Abstract

Toko Bangunan Barokah (TB. Barokah) yang berada di Singosari, Malang, Jawa Timur adalah salah satu toko yang menjual bahan bangunan. Beberapa barang yang dijual adalah semen putih dan semen hitam. Jumlah penjualan semen setiap bulan sangat beragam dan fluktuatif. Semen hitam menempati angka sangat tinggi dibandingkan semen hitam pada grafik penjualan setiap bulannya. Begitu juga dengan semen hitam merek Bosowa, semen putih merek Gresik dan merek Tiga Roda meskipun permintaan kecil, tetapi masih terjadi pergerakan jumlah penjualannya. Jumlah permintaan yang sangat fluktuatif menjadikan jumlah persediaan produk yang disiapkan tidak pasti, yang dipengaruhi oleh jumlah jenis dan merek, sehingga manajemen persediaan produk kesulitan dalam penyediaannya. Penelitian ini bertujuan untuk meramal jumlah semen yang terjual di bulan berikutnya, serta untuk mengetahui kinerja antara kedua metode Double Exponential Smoothing (DES) dan Simple Moving Average (SMA) untuk melakukan forecasting hasil penjualan semen pada TB. Barokah. Metode SMA mampu melakukan peramalan dengan data permintaan atau penjualan yang stabil/konstan. Sedangkan metode DES mampu dan dapat memberikan nilai pada bobot secara bertingkat dengan data up to date. DES mampu melakukan peramalan penjualan semen tiap bulan dengan nilai rata-rata percentange error (PE) 0,14%, sedangkan SMA dengan nilai rata-rata PE 1,35%.  Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data dari TB. Barokah didapatkan bahwa metode yang paling efektif adalah DES karena memiliki nilai PE lebih kecil dibandingkan dengan SMA.
PERHITUNGAN UKURAN KOMPLEKSITAS FUNGSIONAL PERANGKAT LUNAK DENGAN METRIK FUNCTION POINT Widyaningtyas, Yuni; Arwan, Achmad; Rusdianto, Denny S.
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 6, No 1 (2016): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v6i1.559

Abstract

ABSTRAKFunction Point (FP) adalah metrik yang digunakan untuk mengukur kompleksitas perangkat lunak berdasarkan fungsi perangkat lunak tersebut. Perhitungan metrik FP dengan menggunakan desain DFD (Data Flow Diagram) dan ERD (Entity Relationship Diagram) masih dilakukan secara manual. Dengan perhitungan manual tersebut terdapat kesalahan sebesar 90% yang dilakukan oleh siswa yang belum lulus dalam mengidentifikasi logic file. Berdasarkan kekurangan tersebut, maka dibuatlah program yang otomatis menghitung FP dengan harapan mengurangi kesalahan perhitungan FP. Sistem perhitungan FP berdasarkan desain DFD dan ERD dibuat berbasis web dengan menggunakan framework Codeigniter. Sistem yang telah dibuat diuji dengan menggunakan white-box dan black-box testing. Teknik yang digunakan dalam pengujian yaitu, basis path testing, pengujian dataset, dan pengujian validasi. Dari pengujian tersebut didapatkan bahwa kebutuhan fungsional dan non-fungsional telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan pada tahap analisis kebutuhan, dan aplikasi ini telah sesuai dengan perhitungan manual yang telah dibuat untuk menghitung nilai FP.Kata Kunci: DFD, ERD, framework Codeigniter, Function Point. ABSTRACTFunction Point is a metric that used for measure software complexity based on software functional. FP metric computation using DFD and ERD design have done manually. There are 90% error when identify logic file in FP metric computation manually by an undergraduate student. Based on that fact, so this research is about developing a system that can be use to count the FP metric, indeed to decreasing error in FP computation. Function Points counting system is count the FP from DFD and ERD design. This system is developed in web base using CodeIgniter Framework. The system that has been developed is tested using white-box and black-box testing. Technique that is used in testing are basis path testing, dataset testing, and validation testing. From that tests, we know that the functional and non functional process has been meet with the functional and non functional requirement and the result of FP count using this system has the same with the FP count manually.Keywords: Codeigniter framework, DFD, ERD, Function Point.
MODEL ARSITEKTUR ENTERPRISE INSTITUSI PENGUJIAN DAN KALIBRASI ALAT KESEHATAN Santoso, Jatmoko B.; Affandi, Achmad
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 6, No 1 (2016): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v6i1.554

Abstract

ABSTRAKArsitektur Enterprise dapat digunakan sebagai alat perencanaan pengembangan Teknologi Informasi (TI) yang selaras dengan strategi bisnis organisasi. Model yang dikembangkan dalam makalah ini menggunakan TOGAF ADM dan ArchiMate. TOGAF adalah sebuah standar yang menjelaskan proses penyusunan arsitektur enterprise secara detail. ArchiMate adalah standar bahasa pemodelan Arsitektur Enterprise. Model arsitektur yang dikembangkan dapat menjadi kerangka dasar bagi Laboratorium Pengujian dan kalibrasi dalam pengembangan arsitektur enterprise yang mendukung pemenuhan standar SNI ISO/IEC 17025.       Kata Kunci: ArchiMate, Enterprise Architecture, TOGAF. ABSTRACTEnterprise architecture can be used as a planning tool the development of IT that aligned with business strategy organization. The model developed in this paper using TOGAF ADM and ArchiMate. TOGAF is a standard that describes the process of preparing the enterprise architecture in detail. ArchiMate is an Enterprise Architecture modeling language standards. The Enterprise architectural model developed can be the reference model for testing and calibration laboratory of medical device that supports fulfill standard SNI ISO/IEC 17025.            Keywords: ArchiMate, Enterprise Architecture, TOGAF.
Pengukuran usability pada learning management system perguruan tinggi menggunakan pedoman system usability scale Setiawan, Dimas; Rafianto, Naufal
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 10, No 1 (2020): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v10i1.2010

Abstract

Kebijakan pemerintah di masa pandemi berdampak pada perubahan kegiatan pembelajaran di Universitas PGRI Madiun, di mana keseluruhan proses dilaksakan secara daring, salah satunya dengan memanfaatkan ELMA (e-learning Universitas PGRI Madiun). Dalam praktiknya, pengguna mengeluh ketika menggunakan platform tersebut, salah satunya terdapat beberapa tombol yang malfungsi, beberapa menu dashboard membuat bingung pengguna, dan masih banyak permasalahan lainnya. Namun, keluhan tersebut belum bisa terakomodasi dengan baik, sehingga membuat pengguna merasa kurang nyaman dalam menggunakan platform tersebut, sehingga diperlukan evaluasi untuk mengungkap kondisi usability ELMA. Hal ini perlu dilakukan mengingat salah satu misi dari ELMA adalah mendukung pembelajaran online melalui fitur yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Adapaun evaluasi usablity yang bisa dilakukan salah satunya dengan menggunakan SUS (System Usability Scale). SUS merupakan salah satu instrumen evaluasi yang digunakan untuk melihat usability dari sebuah produk perangkat lunak. Berdasarkan hasil evaluasi usability terhadap 30 responden mahaiswa di berbagai lintas angkatan program studi sistem informasi, platform ELMA memiliki skor rata-rata sebesar 44 dengan rating rendah dan nilai huruf F. Hal ini menunjukkan bahwa ELMA masih memiliki tingkat kegunaan/usability yang masih rendah. Sehingga perlu adanya perbaikan, diantaranya menghilangkan menu yang dirasa tidak diperlukan, memperbaiki tampilan dari forum diskusi, perbaikan plug-in fitur live conference, perbaikan terhadap tombol yang sering terjadi malfungsi, serta percepatan loading page pada paltform tersebut.  Government policy during the pandemic has an impact on changes in learning activities at the University of PGRI Madiun, where the whole process is carried out online, one of them by utilizing ELMA (E-learning of Madiun PGRI University). In practice, users complain when using the platform, one of which is a number of useless buttons, some dashboard menus that confuse users, and many other problems. However, these complaints have not been well accommodated, so it makes users feel uncomfortable using the platform, so an evaluation is needed to understand the usability condition of ELMA. It is necessary to remember one of the ELMA's mission is to support online learning through the features according to user needs. The usablity evaluation can be done either by using SUS (System Usability Scale). SUS is one of the evaluation instrument used to look at the usability of a software product. Based on the results of usability evaluation of the 30 respondents from various forces student information system study program, ELMA platform has an average score of 44 with a "Awful" and letter grade F. This shows that ELMA still has a low level of usability. So there needs improvement, including removing the menu that was deemed unnecessary, improve the appearance of the discussion forum, repair plug-in features of a live conference, improvements to frequent malfunctions button and speed up page loading on the platform.
Perbaikan klasifikasi sampah menggunakan pretrained Convolutional Neural Network
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 12, No 1 (2022): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v0i0.2403

Abstract

Recycling waste is necessary for the sustainability of a good social life. The recycling process for waste is generally carried out manually and with many types of waste categories. For the waste sorting process to run more effectively and efficiently, automatic waste sorting is required. One example is by using an image-based waste type classification system using deep learning or machine learning algorithms. In previous research, AlexNet and SVM were used as classification algorithms for waste types in 6 different waste categories. The results of this study show that SVM performance is better with an accuracy of 63% compared to AlexNet's performance with an accuracy of 20%. Whereas in general, the CNN algorithm's performance should produce better accuracy than SVM. Based on this, we propose to re-examine the classification of waste types in the same dataset as previous research using the latest CNN algorithm architecture, namely ResNet. More completely, the architectures used are AlexNet, ResNet-18, and ResNet-50, respectively with and without pretrained, so that a total of 6 types of CNN algorithm architecture are used in the training. In this study, the AlexNet architecture is used with a different configuration from previous studies. The test parameter is the number of epochs of 50 epochs with attention to how many epochs the training results have shown convergent. From the training results, the highest accuracy obtained by the ResNet-50 architecture with pretrained is 91.16% and shows convergent results since the 14th epoch. Then for the lowest accuracy obtained by the AlexNet architecture without pretrained, which is 58% and shows convergent results since the 21st epoch.
Perancangan User Interface Aplikasi TypeofLife Menggunakan Figma dengan Metode Prototype Muhammad Miftakhul Syaikhuddin; Erlangga Dwi Wardhana; Nufan Balafif; Teguh Priyo Utomo
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 12 No 2 (2022): July
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v12i2.3347

Abstract

Typeoflife adalah sebuah aplikasi yang dikembangkan dengan menggunakan aplikasi perancangan user interface berbasis web yakni Figma. Dengan memperhatikan kaidah-kaidah perancangan user interface yang diantaranya kompalibitas pegguna, produk, alur kerja dari aplikasi dan konsistensi. Typeoflife akan dikembangkan dengan menampilkan fitur-fitur diantaranya pengetikan, entry data, editing naskah, dan pencetakan. Dengan menggunaka metode prototype, pengembangan system ini akan jauh lebih murah dan dapat dapat memperoleh kebutuhan user yang maksimal. Dengan metode prototype juga dapat memberikan solusi pengembangan sebuah system yang dibutuhkan oleh organisasi non-profit apalagi ogranasi yang berbasis profit. Dikembangkan  dengan metode prototype tersebut dan diterapkan pada aplikasi perancangan figma maka diharapkan aplikasi ini dapat diwujudkan sehingga sangat membantu masyarakat yang membutuhkan. Dengan perancangan user interface dengan metode prototype dan menggunakan aplikasi perancangan UI Figma, diharapkan dapat memberikan sebuah solusi bagi pengembang aplikasi yang ingin mengetahui kebutuhan pengguna dan menyempurnakan desain dan kekurangan aplikasinya. Sehingga didapatkan sebuah aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Klasifikasi Image Tumbuhan Obat Sirih Hijau dan Sirih Merah Menggunakan Metode Decision Tree Rizky Prabowo; Dewi Lestari
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 13 No 1 (2023): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v13i1.3352

Abstract

Tumbuhan obat atau lebih disingkat dengan sebutan TOGA merupakan tanaman hasil budidaya rumahan maupun tanaman yang tumbuh secara liar pada pekarangan rumah yang berguna sebagai pengganti obat-obatan kimia. Daun sirih merupakan salah satu jenis tumbuhan obat yang memiliki banyak jenis. Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, tentunya dapat digunakan untuk mengklasifikasikan daun tumbuhan obat sirih hijau dan sirih merah. Data yang digunakan yaitu 1000 data image sirih hijau dan 1000 data image sirih merah dengan total keseluruhan data sebanyak 2000 data image. Model klasifikasi Decision Tree dilakukan dengan menggunakan 6 parameter feature ekstraksi tekstur Gray Level Co-Occurance Matric (GLCM) yaitu dissimiliarity, correlation, homogeneity, contrast, ASM, dan energy. Perbandingan persentasi data latih dan data uji yang digunakan ialah 60%:40%, 65%:35%, 70%:30%, 75%:25%, dan 80%:20%. Confusion matriks digunakan untuk mengukur hasil pengujian klasifikasi. Hasil pengujian dengan metode Decision Tree diperoleh nilai rata-rata akurasi sebesar 98%, presisi 98,3%. recall 97,1% dan f1-score 97,5%. Adapun hasil dari pengujian dengan metode Naïve Bayes didapatkan hasil rata-rata accuracy sebesar 92,1%, precission 87,5%. recall 97,8% dan F1 Score 92,3%. Dari hasil perbandingan tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Decision Tree lebih unggul dibandingkan dengan metode Naïve Bayes.
Perancangan Sistem Informasi E-Voting Ketua Himpunan Mahasiswa Menggunakan Framework Zachman
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 13 No 1 (2023): January
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v13i1.3624

Abstract

Perhitungan surat suara ketika pemilihan manual akan menyita banyak waktu sehinga kurang efisien dan efektif. Pemilihan manual tersebut juga dilakukan oleh Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi Nusa Putra setiap melakukan pemilihan ketua himpunan. Dengan adanya latar belakang tersebut diperlukan sistem informasi yang dapat menjadi solusi permasalahan. Electronic Voting (E-voting) adalah teknik pemilihan atau pengumpulan suara yang dilakukan secara elektronik. Penelitian ini menggunakan Framework Zachman untuk membuat perancangan sistem informasi e-voting. Berdasarkan hasil penelitian disimpulkan bahwa sistem pemilihan ketua himpunan di Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi Universitas Nusa Putra harus sudah menggunakan sistem pemilihan elektronik (e-voting) berbasis web, dan menambahkan fitur blacklist untuk meminimalisir terjadinya kecurangan, juga bertujuan agar sistem pemilihan dapat dilakukan oleh para anggota dimanapun berada tanpa harus dating ke lokasi pemilihan, serta hasil perhitungan dan perekapan data suara dapat dilaksanakan secara cepat dan tepat sehingga hasil dari pemilihan dapat diumumkan dan diresmikan dengan segera. Dengan menerapkan Zachman framewok dalam perancangan sistem informasi dapat membantu Anggota Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi Universitas Nusa Putra untuk membuat sistem informasi e-voting yang rinci sesuai dengan yang diharapkan.
Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Menggunakan Algoritma CNN dan Random Forest: Classification Leaf Diseases
TEKNOLOGI: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol 13 No 2 (2023): July
Publisher : Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum (Unipdu) Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/teknologi.v13i2.3739

Abstract

Penyakit pada daun merupakan salah satu masalah yang sering terjadi pada tanaman, disebabkan oleh infeksi jamur atau bakteri yang dapat menyebar melalui tanah, udara, atau air. Metode pengklasifikasian penyakit daun secara tradisional telah digunakan untuk mengamati perubahan permukaan daun, namun metode ini memiliki keterbatasan dalam memberikan hasil klasifikasi yang akurat. Seiring dengan kemajuan teknologi, pendekatan menggunakan machine learning atau deep learning seperti CNN, Random Forest, XGBoost, dan metode klasifikasi lainnya telah menunjukkan potensi untuk meningkatkan pengklasifikasian penyakit daun secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu pendekatan menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan data ekstraksi fitur dari CNN. Proses penelitian ini melibatkan beberapa tahap, termasuk pengumpulan data, pemilahan data, pelabelan data, pembuatan model CNN, ekstraksi fitur CNN, pembuatan model Random Forest, dan pengujian program berdasarkan model Random Forest yang telah dikembangkan. Dalam pengujian, efektivitas metode algoritma ini dievaluasi untuk klasifikasi penyakit daun pada tanaman buah dan sayur. Dengan mengintegrasikan teknologi machine learning dan deep learning, diharapkan metode ini dapat memberikan hasil klasifikasi yang lebih akurat dan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengendalian penyakit daun pada pertanian. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam memanfaatkan teknologi canggih untuk meningkatkan pengklasifikasian penyakit daun. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam peningkatan kualitas pertanian, khususnya dalam pengendalian penyakit tanaman. Dengan penggunaan metode Random Forest berdasarkan data ekstraksi fitur CNN, diharapkan dapat memberikan solusi yang lebih efektif dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan penyakit daun pada tanaman buah dan sayur.

Page 10 of 11 | Total Record : 106

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2011 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13 No 2 (2023): July Vol 13 No 1 (2023): January Vol 12 No 2 (2022): July Vol 12, No 1 (2022): January Vol 11, No 2 (2021): July Vol 11, No 1 (2021): January Vol 10, No 2 (2020): July Vol 10, No 1 (2020): January 2020: Articles in press Vol 6, No 2 (2016): July Vol 6, No 1 (2016): January Vol 1, No 2 (2011): July Vol 1, No 1 (2011): January More Issue