cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agung Setia Budi
Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id
Phone
+62341-577911
Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id
Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 23557699     EISSN : 25286579     DOI : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya (UB), Malang sejak tahun 2014. JTIIK memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. JTIIK berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti. JTIIK di akreditasi oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia Nomor: 36/E/KPT/2019 yang berlaku sampai dengan Volume 11 Nomor 2 Tahun 2024.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,288 Documents
 78   79   80   81   82 
Perancangan Sistem Informasi Basis Data IKM Binaan Pada Dinas Perindustrian dan Perdagangan Provinsi Jawa Barat Sudirman, Iman; Aisha, Atya Nur; Monang, Joe; Iskandar, Taufan Fadhilah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022963058

Abstract

Industri kecil dan menengah (IKM) berperan penting bagi perekonomian Jawa Barat. Untuk mendorong perkembangan IKM, Dinas Perindustrian dan Perdagangan Provinsi Jawa Barat (Disperindag Jabar) melakukan berbagai program pembinaan secara terus menerus, seperti fasilitasi perlindungan dan pengurusan hak kekayaan intelektual serta dukungan promosi dan pemasaran produk. Namun demikian, implementasi program pembinaan masih dihadapkan pada permasalahan teknis berupa pengelolaan informasi basis data unit usaha IKM binaan yang masih dilakukan secara manual. Hal ini menyulitkan Dinas untuk mengidentifikasi berbagai dukungan pembinaan yang telah diberikan kepada IKM dan untuk merancang strategi program dan kegiatan pembinaan yang paling sesuai dengan karakteristik dan perkembangan masing-masing unit usaha IKM binaan. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem informasi basis data unit usaha IKM binaan berbasis website pada Disperindag Jabar. Metode Waterfall digunakan untuk mengembangkan sistem yang mencakup lima tahapan: pengumpulan informasi, identifikasi kebutuhan, pemodelan dan perancangan sistem, konstruksi sistem, dan pengujian sistem. Secara umum, sistem informasi yang dirancang dapat dimanfaat oleh IKM untuk melaporkan profil usaha dan mengajukan kebutuhan pembinaan secara online dan dapat dimanfaatkan oleh Dinas untuk melihat profil usaha IKM, mendapatkan data kegiatan pembinaan kepada IKM yang pernah dilakukan, menganalisis perkembangan pembinaan yang telah dilakukan kepada IKM dan mengevaluasi pembinaan yang telah diberikan kepada IKM berdasarkan basis data yang dihasilkan sistem. Pengujian sistem menggunakan prosedur black box dan dilakukan untuk setiap pengguna dengan sampel yang digunakan adalah IKM yang bergerak di sektor usaha minuman kopi dan perwakilan masing-masing bidang di Disperindag Jabar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh aktivitas yang diusulkan untuk setiap tipe pengguna telah berhasil dijalankan sesuai dengan kebutuhan. AbstractSmall and medium enterprises (SME) have a significant role in the West Java economy. To encourage the development of SMEs, the Agency of Industry and Trade of West Java Province (Disperindag Jabar) constantly carries out such development programs as the facilitation of protection and arrangement of intellectual property rights and product promotion and marketing support. However, the implementation of these programs was confronted with a technical problems, that was the database information management of SMEs was conducted manually. This makes it difficult for the Agency to identify development programs that have been provided to SMEs and to design program and activity strategies that are most appropriate with the characteristics and development of each SME. This study aims to design a web-based database information system based on SMEs in the Disperindag Jabar. The method used for system development was the Waterfall method which included five stages, namely information gathering, identification of needs, system modeling and design, system construction, and system testing. In general, the information system can be used by SMEs to report business profiles and propose facilitation needs by online and can be utilized by the Agency to view SME business profiles, obtain data about facilitation activities, analyze the progress of facilitation, and evaluate the facilitation that has been provided to SMEs based on the database in generated by the system. The system was tested using black box procedure and carried out for each user by using sample from SMEs in the coffee beverage business sector and from Disperindag Jabar employees. The results showed that all activities proposed for each type of user have been successfully performed by the system as required.
Perancangan User Experience Aplikasi Info COVID-19 Menggunakan Metode Human Centered Design Mutiarahma, Pradya; Az-Zahra, Hanifah Muslimah; Mursityo, Yusi Tyroni
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021864985

Abstract

Pandemi COVID-19 mulai menyerang seluruh masyarakat dunia pada akhir tahun 2019. Penyebaran COVID-19 dapat terjadi secara cepat melalui percikan dari hidung atau mulut yang keluar saat orang yang telah terinfeksi batuk, bersin, atau berbicara. Masyarakat harus selalu waspada agar terhindar dari infeksi COVID-19. Banyak hal yang telah dilakukan sebagai bentuk pencegahan, seperti membuat aplikasi yang memberikan informasi terkait kesehatan khususnya COVID-19. Namun keberadaannya masih belum mampu memenuhi kebutuhan pengguna. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis memberikan sebuah solusi dengan merancang user experience aplikasi info COVID-19 berbasis mobile. Tujuan dari perancangan ini adalah untuk memberikan rancangan user experience yang dapat memenuhi kebutuhan, mudah digunakan, dan memberikan pengalaman yang berkesan bagi pengguna. Perancangan dilakukan dengan menggunakan metode Human Centered Design (HCD). Hasil akhir dari rancangan sistem adalah berupa high-fidelity prototype yang kemudian dievaluasi menggunakan teknik usability testing. Usability testing dilakukan untuk menguji 3 aspek pada usability, yaitu aspek efektifitas, efisiensi, dan kepuasan. Hasil dari evaluasi menghasilkan permasalahan yang kemudian dilakukan perbaikan dengan menghasilkan 4 rekomendasi perbaikan. AbstractThe COVID-19 pandemic began to strike all communities around the world at the end of 2019. The spread of COVID-19 can occur quickly through splashes from the nose or mouth that come out when an infected person coughs, sneezes, or speaks. People should always be vigilant to avoid COVID-19 infection. Many things have been done as a form of prevention, such as creating an application that provides health-related information, especially about COVID-19. But its existence has not been able to meet the needs of users. Based on that problem, the author provides a solution by designing the user experience of a mobile-based application for COVID-19 information. The purpose of this design is to provide a design of user experience that can meet the needs, easy to use, and provide a memorable experience for users. The design is processed using Human Centered Design (HCD) method. The final result for the system design is a high fidelity prototype which is then evaluated using usability testing techniques. Usability testing is done to test 3 aspects of usability, that is aspect of effectiveness, efficiency, and satisfaction. The results of the evaluation resulted some problems that were then improved by producing 4 improvement recommendations.   
Analisis Pengalaman Pengguna Learning Management System (LMS) "ELING" Menggunakan Metode Ux Curve (Studi Kasus Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmiu Komputer Universitas Brawijaya) Setiawan, Muhammad Haris; Az-Zahra, Hanifah Muslimah; Rokhmawati, Retno Indah
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022976755

Abstract

Sejak 2021, pelaksanaan perkuliahan di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya (Filkom UB) didukung oleh sebuah Learning Management System (LMS) berbasis Moodle yang diberi nama Eling (eling.ub.ac.id). Seiring berjalannya waktu, respon atau persepsi pengguna telah terbentuk sehingga mendorong perlunya analisis pengalaman pengguna sebagai dasar pertimbangan dalam perbaikan dan pengembangan lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan pengalaman pengguna yang terjadi selama menggunakan LMS Eling menggunakan metode UX Curve pada periode 12 bulan awal masa penggunaan. Dimensi yang digunakan pada penelitian ini disesuaikan dengan karakteristik LMS Eling sebagai platform pendidikan, sehingga 5 dimensi yang digunakan yakni general ux, ease of use, interactivity, engagement, dan assignment & assessment. Partisipan pada penelitian ini berjumlah 20 yang dapat menghasilkan 100 kurva. Dari 100 kurva yang dihasilkan terdapat 56 kurva kategori improving, 24 kurva kategori deteriorating dan 20 kurva stable. Analisis alasan perubahan partisipan dikelompokkan berdasarkan kurva dan berdasarkan kuartal dengan periode 12 bulan. Alasan perubahan partisipan yang didapatkan yaitu sebanyak 581 alasan yang terdiri dari 335 alasan positif dan 246 alasan negatif. Kurva general ux memiliki jumlah alasan perubahan terbanyak yakni 125 alasan yang terdiri dari 69 alasan positif dan 56 alasan negatif. Pada 1-3 bulan awal penggunaan dilaporkan jumlah alasan perubahan terbanyak yakni sebanyak 174 alasan dengan 89 alasan positif dan 85 alasan negatif. Penelitian ini menemukan bahwa bulan pertama hingga ketiga pada awal penggunaan LMS Eling merupakan momen yang paling berkontribusi terhadap perubahan pengalaman pengguna.AbstractSince 2021, the lectures at the Faculty of Computer Science Universitas Brawijaya (Filkom UB) has been supported by a Moodle-based Learning Management System (LMS) named Eling (eling.ub.ac.id). Over time, user responses or perceptions have been formed, thus prompting the need for user experience analysis as a basis for consideration in further improvement and development. In the absence of long-term experience perspective information on the LMS, this study aims to determine changes in user experience that occur while using the LMS by using the UX Curve method in the initial 12-month period of use. The dimensions used in this study are adjusted to the characteristics of the LMS as an educational platform, so that the 5 dimensions used are general ux, ease of use, interactivity, engagement, and assignment & assessment. There were 20 participants in this study which could produce 100 curves. Of the 100 curves produced, there are 56 improving category curves, 24 deterioration curves and 20 stable curves. Analysis of the reasons for the change in participants was grouped by curve and by quarter with a 12-month period. The reasons for the change in participants were 581 reasons consisting of 335 positive reasons and 246 negative reasons. The general ux curve has the highest number of reasons for change, 125 reasons consisting of 69 positive reasons and 56 negative reasons. The first 1-3 months had the highest number of reasons for change, namely 174 reasons with 89 positive reasons and 85 negative reasons. Thus, the first to third months of use is the most influential on the changes of the user experience of the LMS.
Implementasi Algoritma Mickey 2.0 untuk Mengamankan Komunikasi Data pada Perangkat Bluetooth Low Energy Rochani, Amelia Dwi; Kusyanti, Ari; Bakhtiar, Fariz Andri
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022976767

Abstract

Kondisi Internet of Things saat ini yang cenderung tanpa menggunakan fitur keamanan dapat menjadi tantangan untuk realisasi Internet of things terutama di bidang privasi dan kerahasiaan data, khususnya pada modul sensorik berdaya rendah yaitu Bluetooth Low Energy. Adanya celah keamanan pada Bluetooth Low Energy menjadi perhatian besar di jaringan Internet of Things saat ini, terutama yang terhubung dengan jaringan public. Data dari perangkat dapat diretas dan dimodifikasi oleh peretas. Dengan menerapkan algoritma enkripsi pada perangkat Bluetooth Low Energy dapat menjamin aspek confidentiality data serta dapat mencegah peretas menyadap dan mencuri data. Pada penelitian ini digunakan algoritma Mickey 2.0 untuk melakukan enkripsi. Algoritma ini berhasil melewati proyek eStream dan menjadi kandidat ideal untuk perangkat berkonsumsi daya rendah. Data yang diamankan berasal dari sensor DHT11 yang dikirim menggunakan protokol Bluetooth Low Energy. Sebelum dikirim dilakukan enkripsi pada sisi server menggunakan algoritma Mickey 2.0 dan proses dekripsi akan dilakukan pada sisi client. Hasil keystream akan divalidasi terlebih dahulu pada pengujian test vector. Untuk mengetahui tingkat keamanan dilakukan pengujian serangan pasif sniffing dan serangan aktif Known Plaintext Attack (KPA). Serangan pasif dan serangan aktif yang dilakukan tidak berhasil mendapatkan plaintext. Abstract The current condition of the Internet of Things tends to be without the use of security features, especially in the field of privacy and data confidentiality, especially in the low power sensor module i.e. Bluetooth Low Energy. The existence of security holes in Bluetooth Low Energy is a big concern for Internet of Things networks, especially those connected to public networks. Data from the device can be hacked and modified by hackers. By implementing encryption algorithms on Bluetooth Low Energy devices it can guarantee data confidentiality aspects and can prevent hackers from eavesdropping and stealing data. In this research, Mickey 2.0 algorithm is used for encryption. This algorithm successfully passed the eStream project and became an ideal candidate for low power consumption devices. The secured data comes from the DHT11 sensor which is sent using the Bluetooth Low Energy protocol. Before sending data, encryption is performed on the server side using the Mickey 2.0 algorithm and the decryption process will be carried out on the Client side. The keystream results will be validated first in the test vector test. To determine the level of security, a passive sniffing attack and an active Known Plaintext Attack (KPA) were tested. Passive attacks and active attacks do not get the plaintext.  
Perbandingan Metode Supervised Machine Learning untuk Prediksi Prevalensi Stunting di Provinsi Jawa Timur Haris, M Syauqi; Khudori, Ahsanun Naseh; Kusuma, Wahyu Teja
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022976744

Abstract

Stunting atau kasus balita kerdil/pendek adalah salah satu masalah di bidang kesehatan yang saat ini sedang dihadapi oleh masyarakat Indonesia. Provinsi Jawa Timur memiliki nilai prevalensi stunting sebesar 26,8% berdasarkan integrasi data Kementerian Kesehatan dan Badan Pusat Statistik. Nilai tersebut masih tergolong tinggi karena standar minimal yang ditetapkan oleh World Health Organization (WHO) adalah sebesar 20%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi dalam penyelesaian permasalahan stunting di Provinsi Jawa Timur dengan cara menganalisis faktor-faktor yang diprediksi bisa memengaruhi tingkat prevalensi stunting berdasarkan data sekunder hasil survei dari beberapa lembaga resmi dan terpercaya di bidang kesehatan yang telah dipublikasikan. Supervised machine learning merupakan pendekatan dalam pembuatan kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang menggunakan data-data berlabel sebagai data latihnya. Pendekatan ini dirasa sangat sesuai digunakan dalam prediksi nilai prevalensi stunting pada suatu wilayah berdasarkan data-data lain yang relevan.  Penelitian-penelitian sebelumnya tentang prediksi prevalensi stunting rata-rata hanya menggunakan salah satu metode supervised machine learning saja dan data sekunder yang digunakan hanya bersumber dari salah satu sumber survei saja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor penyebab yang memiliki korelasi tinggi terhadap nilai prevalensi stunting bukan hanya Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) saja, namun juga Indeks Pembangunan Manusia, sanitasi, dan Indeks Penduduk Miskin. Selain itu, beberapa metode dalam supervised machine learning juga dibandingkan yaitu, linier regression, support vector regression, dan random forest regression.Metode support vector regression dalam penelitian ini memiliki nilai galat yang lebih rendah yaitu 0,91 untuk MAE dan 1,30 untuk MSE.AbstractStunting or the case of stunted/short toddlers is one of the problems in the health sector that is currently being faced by the people of Indonesia. East Java Province has a stunting prevalence value of 26.8% based on data integration from the Ministry of Health and the Central Statistics Agency. This value is still relatively high because the minimum standard set by the World Health Organization (WHO) is 20%. Therefore, this study aims to contribute to solving the stunting problem in East Java Province by analyzing the factors that are predicted to affect the stunting prevalence rate based on published secondary data from surveys from several official and trusted institutions in the health sector. Supervised machine learning is an approach in making artificial intelligence that uses labeled data as training data. This approach is considered very suitable to be used in predicting the value of stunting prevalence in an area based on other relevant data. Previous studies on predicting the prevalence of stunting on average only used one supervised machine learning method and the secondary data used was only sourced from one survey source. The results showed that the causative factors that have a high correlation to the prevalence of stunting are not only low birth weight (BBLR), but also the Human Development Index, sanitation, and the Poor Population Index. In addition, several methods in supervised machine learning are also compared, namely, linear regression, support vector regression, and random forest regression. The support vector regression method in this study has a lower error value, namely 0.91 for MAE and 1.30 for MSE.
Perancangan Aplikasi Text To Speech Dalam Bahasa Indonesia Menggunakan Firebase Machine Learning Kit Berbasis Android Kurniadi, Dede; Nuraeni, Fitri; Raharja, Indra Trisna; Mulyani, Asri
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022965985

Abstract

Aplikasi text to speech dapat merubah teks menjadi keluaran suara menggunakan engine text to speech, namun teks tersebut harus berupa teks digital agar bisa di render. Sehingga, jika teks berada pada suatu objek maka harus diekstrak terlebih dahulu. Firebase Machine Learning Kit menyediakan API text recognition untuk membantu proses ekstrak teks. Firebase Machine Learning Kit (ML-Kit) juga menyediakan API language identifier untuk mendeteksi bahasa pada teks yang dibaca sehingga suara yang dikeluarkan dari teks yang dibaca dapat optimal dengan menggunakan dialek bahasa tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi text to speech dalam Bahasa Indonesia dengan penerapan Firebase Machine Learning Kit berbasis android. Dalam membangun aplikasi ini menggunakan metode extreme programming yang tahapannya terdiri dari planning, design, coding, dan testing. Hasil dari penelitian ini, berupa aplikasi yang dapat digunakan sebagai alat bantu pembelajaran bahasa asing dan alat digitaisasi teks serta terjemah ke dalam Bahasa Indonesia dan 34 dialek bahasa untuk keluaran suara text to speech. Selain itu, pada penelitian ini didapatkan nilai akurasi pengenalan teks dari tulisan tangan dan tulisan mesin, dengan rata-rata persentase akurasi untuk tulisan tangan sebesar 85,25%, sedangkan rata-rata persentase akurasi untuk tulisan mesin sebesar 87,35%. Dengan akurasi yang baik tersebut, maka aplikasi siap untuk dipergunakan sebagai alat bantu dalam proses pembelajaran bahasa asing oleh masyarakat Indonesia. AbstractText to speech applications can convert text into voice output using a text to speech engine, but the text must be digital text in order to render. So, if the text is in an object, it must be extracted first. The Firebase Machine Learning Kit provides a text recognition API to help extract text. The Firebase Machine Learning Kit (ML-Kit) also provides a language identifier API to detect the language in the text being read so that the sound emitted from the text read can be optimized by using a specific language dialect. The purpose of this research is to build a text to speech application in Indonesian with the application of an Android-based Firebase Machine Learning Kit. In building this application using the extreme programming method whose stages consist of planning, design, coding, and testing. The results of this study are in the form of applications that can be used as foreign language learning aids and text digitization tools and translations into Indonesian and 34 language dialects for text to speech voice output. In addition, in this study, the accuracy of text recognition from handwriting and machine writing was obtained, with an average percentage of accuracy for handwriting of 85.25%, while the average percentage of accuracy for machine writing was 87,35%. With good accuracy, the application is ready to be used as a tool in the process of learning foreign languages by the Indonesian people.
Pengamanan Pesan E-Complaint Fasilitas dan Kinerja Civitas Akademika Menggunakan Algoritma RSA Sylfania, Dwi Yuny; Juniawan, Fransiskus Panca; Laurentinus, Laurentinus; Hengki, Hengki
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022965388

Abstract

Keluhan merupakan suatu bentuk pengaduan yang muncul karena ketidakpuasan produk atau layanan perusahaan.  ISB Atma Luhur tidak terlepas dari adanya keluhan mengenai fasilitas kampus, serta kinerja dosen dan karyawan.  Meskipun keluhan identik dengan hal negatif dan sulit ditangani, namun harus diselesaikan karena menyangkut kredibilitas perusahaan.  Kebanyakan mahasiswa memilih untuk tidak melaporkan keluhan, khususnya mengenai kinerja dosen dan karyawan, karena takut terjadi kebocoran pada keluhan yang disampaikan.  Hal tersebut bisa mengakibatkan pengurangan nilai akademik dan pelayanan yang buruk ketika mengurus administrasi perkuliahan.  Penggunaan teknik kriptografi dengan algoritma RSA dijadikan sebagai solusi untuk mencegah kebocoran pesan.  Kriptografi digunakan untuk menerjemahkan pesan ke dalam bentuk kode sehingga isi pesan sebenarnya tidak dapat diketahui secara langsung.  Pemilihan RSA sebagai algoritma kriptografi karena sulitnya pemfaktoran bilangan prima dalam pembuatan kunci.  Pemfaktoran tersebut akan menghasilkan kunci publik untuk proses enkripsi pesan, dan kunci privat untuk proses dekripsi pesan.  Proses enkripsi menghasilkan ciphertext dan proses dekripsi menghasilkan plaintext.  Pengujian brute force menghasilkan bahwa dengan panjang kunci sebesar 24 bit, maka waktu yang dibutuhkan untuk menemukan kunci privat sebanyak 16.777.216 adalah selama 16,77 detik/106 percobaan. Berdasarkan pengujian tersebut, peluang untuk menemukan kunci privat yang tepat membutuhkan waktu yang lama, sehingga kebocoran pesan pada aplikasi e – complaint dapat dicegah dengan baik. AbstractA grievance is a complaint that arises because of the emergence of the company's products or services. ISB Atma Luhur is inseparable from complaints about campus facilities and the performance of lecturers and employees. Because complaints can be company problems, so must be correct. Most students choose not to report their grievances, especially regarding lecturers and employees, for fear of leaks in the complaints submitted. However, it can decrease academic grades and poor service when taking care of lecture administration. This study proposes the application of cryptography, which converts messages into code, so the actual message is not known. The use of cryptographic techniques with the RSA algorithm is used as a solution to prevent message leakage. The choice of RSA as a cryptographic algorithm is due to the difficulty of factoring prime numbers in key generation. This factoring will generate a public key for the message encryption process and a private key for the message decryption process. The encryption process produces ciphertext, and the decryption process produces plaintext. Brute force testing results that with a key length of 24 bits, the time required to find the private key of 16,777,216 is 16.77 seconds/106 attempts. Based on these tests, the opportunity to find the right private key in a long time so that there is no message on the e-complaint application can result in good. 
Metode Deteksi Pokok Pohon Secara Automatis pada Citra Perkebunan Sawit Menggunakan Model Convolutional Neural Network (CNN) pada Perangkat Lunak Sistem Informasi Geografis Samuel, Samuel; Prilianti, Kestrilia Rega; Setiawan, Hendry; Mimboro, Prasetyo
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022976772

Abstract

Perkebunan sawit merupakan salah satu bisnis yang diminati oleh industri baik di dalam maupun luar negeri. Perkebunan sawit di Indonesia dengan lahan yang sangat luas merupakan sumber pendapatan negara yang potensial. Namun, proses monitoring menjadi tantangan tersendiri jika dilakukan secara manual. Oleh karena itu diperlukan terobosan inovasi agar proses monitoring dapat dilakukan secara efisien namun tetap akurat. Teknologi penginderaan jauh dapat diterapkan sebagai solusi. Dengan menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) citra perkebunan dapat direkam. Selanjutnya dengan implementasi pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan, citra dapat dimanfaatkan untuk melakukan monitoring berdasarkan warna dari pohon sawit. Tahap pertama yang diperlukan dalam akuisisi data untuk berbagai keperluan monitoring adalah deteksi pokok pohon sawit secara automatis. Pada penelitian ini didemonstrasikan penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-34 dan ResNet-50 untuk membangun model deteksi pokok pohon sawit dari citra UAV perkebunan sawit PTPN IV. Tujuan deteksi pokok pohon adalah untuk melakukan analisis lanjutan terkait kondisi pohon sawit seperti status nutrisi, kesiapan panen dan indikasi adanya serangan penyakit. Model ResNet yang telah dilatih berhasil melakukan proses deteksi pokok pohon sawit secara automatis dengan akurasi training sebesar 84% dan akurasi testing rata-rata sebesar 71%. Metode deteksi diterapkan dengan menggunakan perangkat lunak sistem informasi geografis. AbstractOil palm plantations are one of the businesses that are in demand by both local and international industries. Oil palm plantations in Indonesia with very large lands are a very potential source of income for the country. However, the monitoring process related to disease attack and nutritional status becomes a challenge if it is done manually. Therefore, innovation breakthroughs are needed so that the monitoring process can be carried out efficiently but still accurately. Remote sensing technology can be applied as a solution. By using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) plantation images can be recorded. Furthermore, with the implementation of digital image processing and artificial intelligence, the image can be used to monitor based on the color of the palm tree. The first step needed in image processing for various monitoring purposes is the automatic detection of oil palm trees. This study demonstrates the use of the Convolutional Neural Network (CNN) method with the ResNet-34 and ResNet-50 architectures to build a palm tree principal detection model from UAV images of PTPN IV oil palm plantations. The purpose of tree detection is to carry out further analysis related to the condition of oil palm trees such as nutritional status, harvest readiness and indications of disease attacks.. The ResNet model that has been trained has successfully carried out the process of detecting oil palm trees automatically with training accuracy of 84%, testing accuracy of 73% and 69%. The detection method is applied using geographic information system software.
Implementasi Robotic Process Automation untuk Proses Rekrutmen Mahasiswa Magang Susanto, Tri; Ramdhani, Heru; Gunawan, Yosef; Putra, Muhammad Hatta Eka
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 6: Desember 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022955508

Abstract

Robotic Process Automation (RPA) adalah teknologi yang diyakini akan terus berkembang karena banyak memberikan manfaat terutama dalam membantu mengerjakan pekerjaan yang sifatnya berulang-ulang dan jumlah besar. Tulisan ini berisi tentang penelitian penggunaan perangkat lunak RPA dalam melakukan input data pada proses rekrutmen mahasiswa magang di PT. Telkom Indonesia. Proses rekrutmen ini ada 2 langkah proses yang dilakukan yaitu proses seleksi administrasi dan proses seleksi  wawancara sehingga perlu dibuatkan sebuah bot RPA untuk mengotomatisasi masing-masing proses tersebut. Perangkat lunak RPA yang digunakan adalah perangkat lunak RPA yang dikembangkan oleh PT. Telkom Indonesia berbasis platform Open RPA.  Penelitian dilakukan di laboratorium  dan di lapangan melalui implementasi RPA secara langsung untuk proses rekrutmen mahasiswa magang. Penelitian di laboratorium untuk melihat perbandingan kecepatan proses dan akurasi antara proses menggunakan RPA dan dengan cara manual. Penelitian di lapangan untuk melihat sejauh mana keberhasilan menggunakan RPA dalam membantu proses  rekrutmen mahasiswa magang serta mengetahui pendapat  dari pegawai sebagai pengguna RPA. Penelitian di laboratorium menggunakan data simulasi sebanyak 40 sampel data, baik untuk proses seleksi administrasi maupun proses seleksi wawancara, Dari hasil percobaan dapat dilaporkan bahwa dengan menggunakan RPA dapat menghemat waktu sampai dengan 76% dan akurasi sebesar100%. Sementara itu untuk implementasi di lapangan, jumlah sampel data yang diproses sebanyak 1204 data untuk proses seleksi administrasi dan sebanyak 303 data untuk proses seleksi  wawancara. Dari hasil implementasi RPA di lapangan, pegawai merasa sangat terbantu dan senang dengan keberadaan RPA Abstract  Robotic Pocess Automation (RPA) is a technology that is believed to continue to grow because it provides many benefits, especially in helping to do repetitive and large amounts of work. This paper contains research on the use of RPA software in inputting data in the recruitment process of internship students at PT. Telkom Indonesia. This recruitment process has two processes, that are the administrative selection process and the interview selection process, so it is necessary to build an RPA bot to automate each of these processes. The RPA software used is the RPA software developed by PT. Telkom Indonesia is based on the Open RPA platform. Research is carried out in the laboratory and in the field through direct implementation of RPA for the recruitment process of internship students. Research in the laboratory to see the comparison of process speed and accuracy between processes using RPA and the manual method. Research in the field to see the extent to which the success of using RPA in helping the recruitment process of internship students and knowing the opinions of employees as users of RPA. Research in the laboratory using simulation data as much as 40 data samples, both for the administrative selection process and the interview selection process. From the experimental results it can be reported that using RPA can save time up to 76% and accuracy is 100%. Meanwhile, for implementation in the field, the number of data samples processed was 1204 data for the administrative selection process and 303 data for the interview selection process. From the results of the implementation of RPA in the field, employees feel very helpful and happy with the existence of RPA. 
Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Tiroid dengan Gejala Psikologis Beserta Pengobatan Etnobotaninya Al-Hakim, Rosyid Ridlo; Arief, Yanuar Zulardiansyah; Satria, Muhammad Haikal; Pangestu, Agung; Hidayah, Hexa Apriliana; Setyowisnu, Glagah E.; Prihantini, Prihantini; Setiawan, Antonius Darma; Putri, Esa Rinjani Cantika
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022976763

Abstract

Peran sistem pakar dapat membantu seorang ahli memecahkan masalah di bidang tertentu. Salah satu manfaat dari sistem ahli adalah bahwa ia digunakan untuk mendiagnosis penyakit tertentu atau gejala suatu penyakit. Faktor kepastian (certainty factor) memiliki aturan penting untuk sistem pakar dengan spesialisasi ini. Penyakit tiroid dikorelasikan dengan gangguan psikologis. Dewasa ini, banyak masyarakat masih memanfaatkan tumbuhan sebagai obat-obatan tradisional, dalam kajian ilmu biologi disebut sebagai etnobiologi. Beberapa pengobatan tanaman tradisional untuk penyakit tiroid juga digunakan masyarakat. Namun, belum ditemukannya sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit tiroid dengan gejala-gejala psikologis beserta saran tanaman obatnya. Studi ini bertujuan menerapkan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit tiroid dengan gejala psikologis dan saran pengobatan tradisionalnya. Penelitian ini juga mengusulkan aplikasi sistem pakar berbasis Android yang dapat diimplementasikan bagi dokter. Metode penelitian menggunakan metode faktor kepastian dengan inferensi persentase tingkat kepercayaan dan saran tanaman obat tradisional yang bisa digunakan. Pengumpulan data melalui wawancara dokter dan studi literatur relevan untuk data etnobotani. Validasi sistem dilakukan oleh dokter dan ahli botani. Hasilnya adalah sistem pakar ini mampu memberikan validitas di atas 90% untuk penyakit tiroid dan dapat digunakan dokter untuk membantu mendiagnosis pasien dengan indikasi penyakit tiroid beserta gejala-gejala psikologisnya. AbstractThe role of an expert system can help an expert solve problems in a particular field. One of the benefits of the expert system is that it is used to diagnose a specific disease or symptom of a disease. The certainty factor has important rules for the system of experts with this specialty. Thyroid disease is correlated with psychological disorders. Nowadays, many people still use plants as traditional medicines, in the study of biological sciences it is referred to as ethnobiology. Some folk plant treatments for thyroid disease are also used by the public. However, there has not been a finding of an expert system for diagnosing thyroid disease with psychological symptoms along with suggestions for medicinal plants. The study aims to apply an expert system for diagnosing thyroid disease with its psychological symptoms and traditional treatment advice. This study also proposes an Android-based expert system application that can be implemented for doctors. The research method uses the method of certainty factor with inference of the percentage of the level of trust and suggestions of traditional medicinal plants that can be used. Data collection through physician interviews and literature studies is relevant for ethnobotanical data. Validation of the system is carried out by doctors and botanists. The result is that this expert system is able to provide validity above 90% for thyroid disease and can be used by doctors to help diagnose patients with indications of thyroid disease and their psychological symptoms.

Page 80 of 129 | Total Record : 1288

 78   79   80   81   82 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 6: Desember 2025 Vol 12 No 5: Oktober 2025 Vol 12 No 4: Agustus 2025 Vol 12 No 3: Juni 2025 Vol 12 No 2: April 2025 Vol 12 No 1: Februari 2025 Vol 11 No 6: Desember 2024 Vol 11 No 5: Oktober 2024 Vol 11 No 4: Agustus 2024 Vol 11 No 3: Juni 2024 Vol 11 No 2: April 2024 Vol 11 No 1: Februari 2024 Vol 10 No 6: Desember 2023 Vol 10 No 5: Oktober 2023 Vol 10 No 4: Agustus 2023 Vol 10 No 3: Juni 2023 Vol 10 No 2: April 2023 Vol 10 No 1: Februari 2023 Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022 Vol 9 No 6: Desember 2022 Vol 9 No 5: Oktober 2022 Vol 9 No 4: Agustus 2022 Vol 9 No 3: Juni 2022 Vol 9 No 2: April 2022 Vol 9 No 1: Februari 2022 Vol 8 No 6: Desember 2021 Vol 8 No 5: Oktober 2021 Vol 8 No 4: Agustus 2021 Vol 8 No 3: Juni 2021 Vol 8 No 2: April 2021 Vol 8 No 1: Februari 2021 Vol 7 No 6: Desember 2020 Vol 7 No 5: Oktober 2020 Vol 7 No 4: Agustus 2020 Vol 7 No 3: Juni 2020 Vol 7 No 2: April 2020 Vol 7 No 1: Februari 2020 Vol 6 No 6: Desember 2019 Vol 6 No 5: Oktober 2019 Vol 6 No 4: Agustus 2019 Vol 6 No 3: Juni 2019 Vol 6 No 2: April 2019 Vol 6 No 1: Februari 2019 Vol 5 No 6: Desember 2018 Vol 5 No 5: Oktober 2018 Vol 5 No 4: Agustus 2018 Vol 5 No 3: Juni 2018 Vol 5 No 2: April 2018 Vol 5 No 1: Februari 2018 Vol 4 No 4: Desember 2017 Vol 4 No 3: September 2017 Vol 4 No 2: Juni 2017 Vol 4 No 1: Maret 2017 Vol 3 No 4: Desember 2016 Vol 3 No 3: September 2016 Vol 3 No 2: Juni 2016 Vol 3 No 1: Maret 2016 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 1 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 More Issue