Infotech Journal
Infotech Journal is a Scientific Paper published by the Informatics Study Program of the Faculty of Engineering, Majalengka University. The areas of competence covered by Infotech are Information Systems, Programming, Networks, Robotics, Artificial Intelligence and Multimedia
Articles
61 Documents
Search results for
, issue
"Vol. 9 No. 1 (2023)"
:
61 Documents
clear
<![CDATA[ANALISIS POTENSI OBJEK WISATA UNGGULAN DI WILAYAH GEOPARK PONGKOR BERBASIS WEBGIS ]]>
<![CDATA[Hafidz]]>;
<![CDATA[Hermawan , Erwin]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5241
<![CDATA[Geosite Pongkor memiliki potensi wisata alam yang menarik untuk dikunjungi karena banyak keindahan alam seperti Air terjun, Panorama, dan Camping ground, Cagar budaya namun sampai saat ini kurangnya informasi wisata alam secara detail. Berdasarkan permasalahan di atas peneliti membuat dan menganalisa destinasi objek wisata yang belum diketahui oleh banyak orang, untuk menganalisis dan mempunyai daya tarik wisatawan dan dapat meningkatkan taraf hidup masyarakat. Penelitian ini menggunakan Geographic Information System (GIS) sebagai tools untuk menyajikan sebaran spasial objek wisata di Geopark Pongkor Kabupaten Bogor. Metode Composite Performance Index (CPI) digunakan untuk menentukan penilaian atau peringkat dari berbagai alternatif empat kriteria. Penelitian menghasilkan sebuah perankingan tingkat keramaian pada objek wisata pada tahun 2019 yaitu objek wisata Air Panas Ciparay, Wisata Alam Ranggon Hills, dan Museum Tambang Antam. Pada tahun 2020 dengan objek wisata Curug Pangeran, Wisata Alam Ranggon Hills, dan Air Panas Ciparay, dan tahun 2021 Air Panas Ciparay, Museum Tambang Antam dan Curug Pangeran di kawasan Geopark Pongkor berbasis WEBGIS.]]>
<![CDATA[SISTEM MONITORING NIRKABEL VOLUME CAIRAN INFUS PASIEN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ATMEGA328 ]]>
<![CDATA[Ramadhan, Febriyansyah]]>;
<![CDATA[Wahyudi, Ricky]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5255
<![CDATA[The hospital is a health facility that provides diagnostic and therapeutic services to patients for various diseases and mental health problems, both surgical and non-surgical. It is a place to get healing for an illness that is suffered. At present medical devices need attention to get the right results when treating patients, of course, increasing technological sophistication. One of the common medical procedures performed on patients is to administer drugs via intravenous injection. Intravenous injection or infusion is done by inserting fluids into a vein through a needle to replace fluids or nutrients that are lost from the body. However, because the number of patients is large and each patient may require a different infusion, the nurse must check each infusion individually in each room. To overcome this problem, a tool was created that can automatically monitor the volume of infusion fluids in each patient room, so that nurses can monitor patient infusions from one place and reduce the need to check manually. The research method used is to manufacture the tool and then conduct an experiment, namely testing the tool and analyzing the results of the tool test.]]>
<![CDATA[NAIVE BAYES DAN WORDCLOUD UNTUK ANALISIS SENTIMEN WISATA HALAL PULAU LOMBOK ]]>
<![CDATA[Irvandi]]>;
<![CDATA[Irawan, Bambang]]>;
<![CDATA[Nurdiawan, Odi]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5322
<![CDATA[Lombok merupakan salah satu destinasi wisata halal di Indonesia dan sudah diakui dunia. Untuk membuktikan asumsi tersebut berdasarkan sumber dari opini wisatawan, maka perlu dilakukan analisis sentimen apakah keberadaannya sesuai dengan yang diharapkan. Google Maps merupakan salah satu platform yang dapat menunjukkan lokasi pulau Lombok beserta ulasan tertulis dari wisatawan yang pernah berkunjung. Pengumpulan data ulasan dilakukan melalui teknik Web Scraping pada Google Maps Review, kemudian data diolah menggunakan RapidMiner dengan algoritma Naive Bayes. Visualisasi Wordcloud juga ditampilkan untuk memunculkan kata-kata yang sering diutarakan wisatawan. Text preprocessing yang dilakukan meliputi tokenize, filter token by length, transform case, stopword, dan stemming. Dari hasil pengujian model algoritma Naive Bayes didapatkan tingkat akurasi sebesar 74,75%. Visualisasi Wordcloud juga menemukan kata terbanyak teratas antara lain "indah", "wisata". “pantai”, “alam”, “gunung”, dan “masjid”.]]>
<![CDATA[PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN PENILAIAN AKHIR SEMESTER DI SDN KADOKAN 01 SUKOHARJO ]]>
<![CDATA[Ningrum, Karlina Kusuma]]>;
<![CDATA[Maulindar, Joni]]>;
<![CDATA[Farida, Anisatul]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5343
<![CDATA[Penilaian Akhir Semester (PAS) merupakan penilaian tahunan terhadap standar pendidikan. Penilaian Akhir Semester merupakan kinerja kompetensi semua mata pelajaran di Sekolah. Berdasarkan data hasil survei Penilaian Akhir Semester (PAS) yang dilakukan peneliti di SDN Kadokan 01 Sukoharjo, dimanainformasi yang diberikan tidak mencantumkan kelas tertentu, sehingga informasi yang diberikan kepada orang tua siswa kurang jelas. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dilakukan sebuah penelitian dengan menggunakan nilai Penilaian Akhir Semester (PAS) di SDN Kadokan 01 Sukoharjo dengan menggunakan teknik data mining yaitu algoritma k-means clustering, mengelompokkan data menjadi beberapa cluster berdasarkan kesamaan data. Berdasarkan hasil penelitian teridendifikasi 3 cluster yaitu cluster 0 yang memiliki tingkat cluster rendah pada nilai penilaian akhir semester sebanyak 43 siswa, cluster 1 dengan tingkat cluster sedang sebanyak 62 siswa, dan cluster 2 dengan tingkat cluster tinggi sebanyak 63 siswa.]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SMART HOME JEMURAN OTOMATIS BERBASIS INTERNET OF THINGS ]]>
<![CDATA[Wijayanti, Indriyas Kukuh]]>;
<![CDATA[Nurchim]]>;
<![CDATA[Maulindar, Joni]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5344
<![CDATA[Perubahan iklim yang terjadi akhir-akhir ini menyebabkan sulitnya memprediksi cuaca, sehingga pengeringan pakaian di luar ruangan menjadi kurang efektif ketika hujan tiba-tiba datang. Untuk mengatasi masalah tersebut, penggunaan teknologi Internet of things (IoT) dapat memberikan kemudahan dalam mengelola jemuran pakaian. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan system yang dapat melakukan control dan monitoring terhadap jemuran pakaian berbasis IoT dengan memanfaatkan sensor yang akan mengirimkan sinyal ke perangkat yang terhubung dengan jaringan internet untuk memberikan informasi tentang kondisi cuaca secara tepat, akurat serta dapat melkukan informasi secara realtime. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan model Waterfall untuk merancang sistem jemuran pakaian otomatis berbasis IoT dengan kontrol dan monitoring yang terhubung ke perangkat seluler. Sistem ini dilengkapi dengan, sensor cahaya, dan sensor air hujan yang akan memberikan informasi secara real-time pada aplikasi seluler. Dengan sistem ini, pengguna dapat mengatur jemuran pakaian dari jarak jauh dan menghindari pakaian yang terkena hujan, sehingga menghemat waktu dan tenaga. Hasil perancangan yang dilakukan menunjukan sistem dapat dirancang dengan baik]]>
<![CDATA[PERANCANGAN SISTEM PEMILAH SAMPAH ORGANIK DAN ANORGANIK BERBASIS MIKROKONTROLER MENGGUNAKAN SENSOR PROXIMITY ]]>
<![CDATA[Widayanti, immaculata yolia dewi]]>;
<![CDATA[Maulindar, Joni]]>;
<![CDATA[Nurchim]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5345
<![CDATA[Penelitian ini membahas tentang alat pemilah sampah secara otomatis berdasarkan jenisnya, yaitu organik dan anorganik, dengan menggunakan sensor proximity induktif dan kapasitif yang berbasis Internet of Things (IoT). Latar belakang penelitian menjelaskan bahwa sampah merupakan bahan sisa dari kegiatan industri atau rumah tangga yang berbentuk padat atau semi padat, baik itu organik maupun anorganik, yang memiliki kemampuan terurai atau tidak terurai dan sering dibuang ke lingkungan karena sudah tidak berguna lagi. Untuk mencegah terjadinya pencemaran lingkungan dan memudahkan proses daur ulang sampah, perlu dilakukan pemilahan sampah sesuai jenisnya. Oleh karena itu, dibuatlah alat pemilah sampah secara otomatis dengan menggunakan sensor proximity induktif dan kapasitif. Metode pengembangan sistem waterfall digunakan dalam penelitian ini, yaitu dengan melakukan tahap analisis, perancangan, implementasi, dan uji coba. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa alat pemilah sampah secara otomatis dengan menggunakan sensor proximity induktif dan kapasitif dapat berfungsi dengan baik dan memilah sampah berdasarkan jenisnya dengan akurasi yang tinggi. Penelitian lain yang dibahas dalam pustaka juga memberikan kontribusi pada pengembangan alat pemilah sampah secara otomatis, seperti penggunaan logika program otomatis dan sensor ultrasonik.]]>
<![CDATA[PENGARUH ONLINE REVIEWS, PRICE DISCOUNT DAN RISK TERHADAP PURCHASE INTENTION PEMESANAN KAMAR HOTEL PADA ONLINE TRAVEL AGENT DENGAN BRAND TRUST SEBAGAI VARIABLE INTERVENING ]]>
<![CDATA[Vional]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5356
<![CDATA[Melihat dari perkembangan teknologi saat ini, trend dalam melakukan pemesanaan kamar hotel hampir 80% dilakukan dengan menggunakan teknologi Internet. Dengan melalui website ataupun aplikasi online travel agent (OTA), para calon pelanggan dapat mencari, memilih, memesan bahkan melakukan request khusus terkait kamar hotel yang sesuai dengan keinginannya. Pemesanan kamar hotel secara online memungkinkan juga untuk calon pelanggan membandingkan harga dan menemukan penawaran terbaik berupa diskon khusus, serta menghindari resiko kesulitan dalam transaksi yang berhubungan dengan pemesanan melalui telepon atau secara offline.Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui apakah “Pengaruh Online Reviews, Price Discount & Risk terhadap Purchase Intention Pemesanan Kamar Hotel Pada Online Travel Agent dengan Brand Trust sebagai variable Intervening Di Tahun 2020-2022”. Dalam penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif dan menggunakan metode PLS SEM untuk melakukan analisa. Implikasi penelitian ini secara teoritis menunjukan bahwa online reviews, price discount & risk berpengaruh terharap pembentukan brand trust dalam purchase intention pemesanaan kamar hotel dan dari hasil implikasi praktis Online Travel Agent harus membuat strategi bisnis dalam meningkatkan online review, price discount dan risk dalam menciptakan brand trust dimasyarakat.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN KELEBIHAN INTERNET OF THINGS UNTUK MENDETEKSI KEBOCORAN GAS ]]>
<![CDATA[Akbar, Akbar Galih Saputra]]>;
<![CDATA[Maulindar, Joni]]>;
<![CDATA[Susanto, Rudi]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5409
<![CDATA[Liquified Petroleum Gas (LPG) merupakan sumber daya alam yang dimanfaakan oleh manusia khususnya dari kilang minyak dan gas yang memiliki komponen gas propane, butane dan dikemas dalam tabung. Faktor penyebab terjadinya kebakaran yaitu kebocoran gas pada tabung LPG atau pipa LPG yang terkena api dan menyebar luas menyebabkan kebakaran. Sebuah sistem yang digunakan untuk memonitoring adanya kebocoran dengan menggunakan sensor MQ-2. Dengan adanya sistem pendeteksi kebocoran gas semoga dapat bermanfaat bagi banyak orang yang digunakan untuk memonitoring kebocoran gas dari jarak jauh ataupun saat dilokasi. Pada penelitian ini menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) yang terdiri dari beberapa tahapan yaitu Rencana (Planning), Analisis (Analysis), Desain (Design), Implementasi (Implementation), Uji coba (Testing) dan Pengelolaan (Maintanance). Berdasarkan hasil penelitian, sistem yang telah dibuat berhasil mendeteksi adanya kebocoran gas LPG, menghidupkan alarm buzzer, memberikan notifikasi di telegram dan otomatisasi terbukanya legulator gas.]]>
<![CDATA[PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG ]]>
<![CDATA[Tino, Muhammad Dion Febrian]]>;
<![CDATA[Herliyani Hasanah]]>;
<![CDATA[Tri Djoko Santosa]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5432
<![CDATA[Jantung merupakan salah satu organ terpenting yang ada pada tubuh manusia. Dengan ada nya jantung, darah dapat tersalurkan keseluruh tubuh dengan baik. diperlukannya sebuah pola klasifikasi penyakit jantung. Klasifikasi yang digunakan yaitu dengan metode Support Vector Machines (SVM) dan Neural Net kinerja yang sangat baik. Pada dataset ini memiliki total 416 instance. Confusion Matrix algoritma SVM terdapat 36 + 34 prediksi yang benar dan 7 + 7 prediksi yang salah. Confusion Matrix algoritma Neural Network terdapat 164 + 180 prediksi yang benar dan 41 + 33 prediksi yang salah. Algoritma SVM memiliki tingakat accuracy lebih tinggi dibandingkan algoritma Neural Net. Yang berisi nilai pada AUC 0.833, CA 0.83, F1 0.835, Precision 0.835 dan Recall 0.835.Berdasarkan hasil penelitian pada kedua algoritma, bahwa algoritma SVM dapat menyelesaikan masalah klasifikasi penyakit jantung lebih baik dengan nilai akurasi 83% sedangkan pada algoritma Neural Net memiliki nilai akurasi 82% dalam menyelesaikan penyakit jantung.]]>
<![CDATA[IDENTIFIKASI KUALITAS BENIH JAHE MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) ]]>
<![CDATA[Hidayat, Hendi]]>;
<![CDATA[Riana, Freza]]>;
<![CDATA[Laxmi, Ghibtha Fitri]]>;
<![CDATA[Retno, Setyowati]]>
<![CDATA[ INFOTECH journal Vol. 9 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Majalengka ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31949/infotech.v9i1.5458
<![CDATA[Jahe adalah salah satu komoditas ekspor rempah-rempah Indonesia. Peningkatan permintaan jahe belum seimbang dengan produksi jahe. Rendahnya produktivitas jahe ini disebabkan antara lain oleh rendahnya ketersediaan benih jahe yang unggul dan sehat, kurangnya informasi terkait teknik budidaya jahe dan gangguan organisme pengganggu tumbuhan (OPT). Benih pada jahe adalah pembawa sifat genetik pada sebuah tanaman untuk menentukan potensi hasil yang terbaik. Untuk mendapatkan benih yang layak rimpang perlu dilakukan proses pemilahan. Proses pemilahan benih jahe yang berkembang di Indonesia biasanya masih dilakukansecara manual seperti melihat satu per satu benih, hal tersebut merlukan waktu cukup lama. Dari masalah tersebut, maka dibuatlah model algoritma untuk mengidentifikasi kualitas benih jahe melalui sebuah pengolahan citra digital. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan metode pengenal pola yang secara langsung mempelajari karakteristik dari benih jahe. CNN dapat membuat model klasifikasi citra benih jahe untuk diukur tingkat akurasi dan peforma model klasifkasi citra digital benih jahe. Pada penelitian ini menggunakan metode CNN yang memiliki tingkat akurasi 88% dalam mengenali citra digital benih jahe dari total dataset sebanyak 1187 citra dengan proporsi data latih 70% (825 citra), data validasi 20% (240 citra), dan data uji 10% (122 citra). Sehingga dapat disimpulkan bahwa model CNN yang dirancang dapat mengidentifikasikan citra dengan baik.]]>
