Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Techno Xplore adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang. Jurnal ini menyediakan wadah bagi peneliti dan akademisi untuk mempublikasikan hasil penelitian di bidang Ilmu Komputer dan Informatika. Techno Xplore terbit dua kali dalam satu tahun, yaitu pada bulan April dan Oktober, dengan nomor ISSN Cetak 2503-054X dan ISSN Daring 2580-9288. Semua naskah yang diterbitkan tersedia secara terbuka dan dapat diakses tanpa biaya. Jurnal ini menerima artikel penelitian dengan cakupan topik seperti sistem informasi, rekayasa perangkat lunak, jaringan komputer, kecerdasan buatan, data mining, serta bidang lain yang terkait dengan pengembangan ilmu komputer. Techno Xplore menerapkan proses penelaahan oleh mitra bestari (peer review) untuk memastikan kualitas dan kelayakan ilmiah setiap naskah. Jurnal ini juga menerapkan kebijakan etika publikasi sesuai pedoman nasional dan mewajibkan keaslian karya serta antiplagiarisme. ISSN Cetak: 2503-054X || ISSN Daring: 2580-9288
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang
Implementasi Algoritma LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) untuk Sistem Deteksi Stunting pada Balita
Balita adalah anak usia dibawah 5 tahun atau 0-60 bulan. Usia tersebut termasuk ke dalam kelompok yang beresiko tinggi terhadap penyakit. Kekurangan asupan zat gizi pada balita dapat berdampak pada status gizi dan kesehatannya. Salah satu masalah pada balita yang harus dipantau secara serius adalah adalah stunting. Stunting adalah gangguan tumbuh pada balita yang disebabkan karena kekurangan gizi dalam jangka panjang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan algoritma LightGBM dalam sistem deteksi stunting pada balita. Tahapannya mengikuti KDD (Knowledge Discovery in Database) dan algortma yang digunakan aalah LightGBM. Sedangkan evaluasinya dilakukan dengan Confusion Matrix. Hasil Confusion Matrix menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan data pada keempat kategori status gizi anak (normal, severely stunted, stunted, tinggi) dengan tingkat kesalahan yang sangat rendah. Classification report memperkuat temuan tersebut, di mana nilai presisi, recall, dan f1-score rata-rata mencapai 0,99, serta akurasi keseluruhan sebesar 99%. Analisis feature importance mengungkapkan bahwa variabel tinggi badan (cm) dan umur (bulan) merupakan faktor dominan dalam prediksi model, sedangkan jenis kelamin memiliki kontribusi yang jauh lebih kecil. Hal ini konsisten dengan konsep medis bahwa perbandingan tinggi badan terhadap umur merupakan indikator utama dalam penentuan status gizi anak.
Rancang Bangun Sistem Informasi Pemesanan Ruang Meeting Berbasis Website pada PT PGAS Telekomunikasi Nusantara
Dalam perkembangan teknologi saat ini banyak hal hal yang berkembang salah satunya sistem pemesanan melalui website maupun aplikasi yang memberikan kemudahan kepada pengguna untuk melakukan proses pemesanan. Dengan ini penilitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem pemesanan ruang meeting berbasis website untuk memepermudah pengguna dalam melakukan pemesanan ruang meeting melalui website. Nantinya fitur fitur didalam sistem berfungsi untuk mengelola data informasi ruang meeting dan pemesanan ruang meeting. Dalam proses melakukan pemesanan ruang meeting user menginput email, nomor handphone yang nantinya akan di hubungi oleh admin untuk keperluan verifikasi dalam proses registrasi dan pemesanan. Penulis menggunakan figma untuk membuat design interface website. Penulis menggunakan metode pendekatan Waterfall untuk merancang sistem. Dan penulis menggunakan bahasa pemograman PHP untuk merancang sistem berbasis website dengan didukung laravel versi 9 sebagai framework untuk memudahkan perancangan dengan dibantu HTML dan CSS dalam merancang front end website. Untuk database sendiri penulis menggunakan database MySQL untuk pengolahan data sistem. Dengan penilitian yang dilakukan ini menghasilkan sebuah sistem pemesanan ruang meeting berbasis website yang dapat mempermudah dalam pemesanan dan pengolahan data ruang meeting
Manajemen Kualitas Perangkat Lunak dengan Metode Profile Matching pada Sistem Informasi Berbasis Website Kampus 4 Politeknik Negeri Jember Berdasarkan Rawashdesh
Kemajuan teknologi informasi telah mendorong institusi pendidikan untuk memanfaatkan sistem digital guna meningkatkan pengelolaan informasi dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Politeknik Negeri Jember (Polije) Kampus 4 menanggapi kebutuhan tersebut dengan mengembangkan Website Kampus 4 sebagai sarana penyedia informasi akademik, fasilitas, program studi, serta data civitas akademika, yang dapat diakses oleh pengguna umum maupun internal. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kualitas dan kesesuaian sistem informasi tersebut dengan menggunakan dua pendekatan, yaitu metode Profile Matching dan model evaluasi perangkat lunak Rawashdeh. Profile Matching berfungsi mencocokkan kebutuhan pengguna dengan informasi berdasarkan profil ideal, sedangkan model Rawashdeh mengevaluasi kualitas sistem melalui enam indikator utama: fungsionalitas, keandalan, kemudahan penggunaan, efisiensi, kemudahan pemeliharaan, dan keterkelolaan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa penerapan kedua pendekatan ini mampu meningkatkan efektivitas sistem, ketepatan informasi, serta pengalaman pengguna secara keseluruhan. Dengan demikian, Website Kampus 4 Polije diharapkan menjadi solusi informasi yang responsif, efisien, dan berorientasi pada kebutuhan pengguna.
Profile Matching, Model Rawashdeh, Sistem Informasi, Evaluasi Perangkat Lunak, Website Akademik
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Media Sosial sebagai Sarana Promosi UMKM Menggunakan Metode AHP
Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) often face challenges in selecting appropriate social media platforms for product promotion due to limited technological understanding, market access, and uncertainty in aligning media features with business needs. This study aims to develop a Decision Support System (DSS) using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to assist MSMEs, particularly Bazki Coffee, in determining the optimal social media platform for promotional activities. The AHP method is applied to analyze relevant criteria such as user reach, engagement, cost-effectiveness, and ease of use and assign precise weights to each criterion. Users can input their preferred social media platforms and criteria into the system, which then calculates the ranking of alternatives based on the weighted criteria. The results demonstrate that this system provides actionable recommendations, enabling MSMEs to make strategic, data-driven decisions efficiently. Additionally, the system reduces time and human resource costs by automating complex decision-making processes. This research highlights the effectiveness of AHP in addressing multi-criteria decision problems and underscores its potential to enhance digital marketing strategies for small businesses. The proposed DSS is expected to empower MSMEs to leverage technology for competitive advantage while optimizing promotional outcomes.
Analisis Perbandingan Akurasi antara ChatGPT dan Blackbox AI dalam Mendeteksi Gambar Mockup
Perkembangan kecerdasan buatan (AI) dalam pengenalan gambar telah membuka peluang baru dalam memahami dan menganalisis elemen visual, termasuk gambar mockup yang sering digunakan dalam desain UI/UX dan branding. Penelitian ini membandingkan akurasi dua sistem AI—ChatGPT dengan kemampuan multimodal dan Blackbox AI proprietary—dalam mendeteksi serta mendeskripsikan gambar mockup. Dengan menggunakan 150 gambar mockup dari berbagai kategori, seperti aplikasi mobile, situs web, dan materi promosi, kami mengevaluasi kemampuan kedua AI berdasarkan akurasi deteksi objek, pemahaman konteks, kualitas deskripsi, dan konsistensi hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ChatGPT secara signifikan lebih unggul dalam memahami konteks visual dan menghasilkan deskripsi yang relevan dibandingkan Blackbox AI. Temuan ini memperkuat pentingnya kemampuan reasoning semantik dalam tugas-tugas analisis visual dan memberikan kontribusi terhadap pengembangan AI yang lebih adaptif dan kontekstual dalam bidang desain digital.
Implementasi Firewall MAC Address Filtering Pada Keamanan Jaringan WLAN
Penggunaan jaringan nirkabel berbasis 802.11 telah menjadi salah satu layanan jaringan yang paling banyak digunakan, tetapi hal ini juga meningkatkan kerentanan keamanan. Meningkatnya akses tidak sah ke jaringan nirkabel sering kali dikaitkan dengan ketersediaan perangkat lunak dan alat yang dapat diunduh secara daring untuk mendekripsi enkripsi keamanan nirkabel. Untuk mengurangi akses tidak sah, sistem keamanan berlapis dapat diterapkan dengan menggabungkan fitur-fitur seperti Hotspot Login dan MAC address filtering. Sistem berlapis ini dapat memblokir pengguna yang mencoba mengakses jaringan tanpa otorisasi dengan memverifikasi hak akses dua kali: dengan mencocokkan nama pengguna dan kata sandi yang dimasukkan selama Hotspot Login dengan alamat MAC perangkat klien. Temuan penelitian menunjukkan bahwa klien yang menggunakan perangkat yang berbeda, bahkan dengan nama pengguna dan kata sandi yang sama, tidak dapat mengakses jaringan. Oleh karena itu, setiap klien yang ingin terhubung ke internet harus menggunakan perangkat dengan alamat MAC terdaftar dan hak akses pengguna dan kata sandi yang sesuai seperti yang ditentukan dalam Hotspot Login.
Copyright (c) 2025 Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Perancangan Pengelolaan Keuangan Bank Sampah Menggunakan Framework COSO
Pengelolaan keuangan yang efektif merupakan faktor kunci dalam keberlanjutan operasional bank sampah. Namun, banyak bank sampah masih rata-rata menggunakan transaksi pencatatan manual yang rentan terhadap kesalahan, ketidakefisienan, dan kurangnya transparansi. Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang suatu sistem pengelolaan keuangan bank sampah berbasis digital dengan menerapkan Framework COSO sebagai pendekatan pengendalian internal. Lima komponen utama COSO—lingkungan pengendalian, penilaian risiko, sistem informasi dan komunikasi, aktivitas pengendalian, serta pemantauan—digunakan sebagai pedoman dalam membangun sistem keuangan yang lebih akuntabel dan terstruktur. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan model keuangan digital, serta implementasi dan evaluasi berdasarkan prinsip COSO. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem keuangan berbasis COSO dapat meningkatkan efisiensi pencatatan, meminimalisir kesalahan transaksi, serta meningkatkan transparansi dan akuntabilitas pengelolaan keuangan bank sampah. Selain itu, sistem ini mampu mendukung pengelola dalam melakukan pemantauan dan audit keuangan secara lebih efektif. Dengan adanya sistem digital berbasis COSO, bank sampah dapat lebih mudah mengelola dana, mengoptimalkan pencatatan transaksi, serta meningkatkan kepercayaan anggota terhadap sistem keuangan yang diterapkan serta sistem pemantauan berbasis digital memungkinkan evaluasi dan audit yang lebih efektif, sehingga dapat meningkatkan kualitas pengelolaan keuangan bank sampah secara keseluruhan.
Sistem Pakar Menentukan Menu Makanan Sehat Berdasarkan Penyakit Menggunakan Metode Certainty Factor Dan Forward Chaining Berbasis Website
Menentukan menu makanan yang tepat seringkali sulit, sehingga sistem ini hadir sebagai solusi. Sistem ini menggunakan metode Certainty Factor dan Forward Chaining. Certainty Factor mengukur tingkat keyakinan terhadap gejala yang diinput pengguna, mengatasi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan. Forward Chaining, sebagai mekanisme inferensi, menarik kesimpulan berdasarkan aturan yang telah ditetapkan. Pengguna cukup memasukkan gejala yang dialami, dan sistem akan memproses informasi tersebut. Proses ini bertujuan mengidentifikasi penyakit yang mungkin diderita dan memberikan rekomendasi menu makanan yang sesuai. Sistem diimplementasikan dalam platform website yang mudah diakses dan user-friendly, sehingga pengguna dapat dengan mudah memperoleh informasi nutrisi yang dibutuhkan. Fokus utama sistem adalah memberikan informasi nutrisi yang relevan dengan kondisi kesehatan pengguna. Uji coba sistem menunjukkan hasil yang positif, dengan rekomendasi yang akurat dan relevan, serta tingkat kepuasan pengguna yang tinggi. Dengan demikian, sistem pakar ini diharapkan menjadi alat bantu efektif untuk mendukung pola makan sehat dan pada akhirnya meningkatkan kualitas hidup pengguna. Sistem ini menawarkan solusi praktis dan mudah diakses bagi individu yang ingin menyesuaikan pola makan dengan kondisi kesehatan mereka.
Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Nilai Siswa Pada SMP Muhammadiyah 2 Tangerang Berbasis Website Dengan Metode Waterfall
Pendidikan memiliki kemampuan untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia, yang menjadikannya penting untuk kemajuan bangsa dan negara. Untuk membuat raport nilai, wali kelas terlebih dahulu mengumpulkan informasi nilai dari setiap guru mata pelajaran untuk dimasukkan ke catatan di buku besar penilaian, yang kemudian ditulis di buku raport. Dari proses tersebut memakan waktu lama dan menimbulkan keterlambatan dalam mengelola nilai siswa. Maka, untuk membuat pengolahan data nilai lebih terstruktur dan mengurangi kesalahan, dibuat sistem informasi untuk mengolah nilai siswa di SMP Muhammadiyah 2 Tangerang yang dikomputerisasi, Dalam pembuatan sistem informasi pengolahan nilai ini, metode waterfall digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak. Sistem pengolahan nilai ini dapat mempermudah pihak sekolah tertutama mempermudah guru dan wali kelas dalam mengelola nilai siswa. Sistem informasi pengolahan nilai ini juga mempermudah siswa dalam membutuhkan informasi evaluasi nilai hasil belajar dalam bentuk raport secara online. Administrator memiliki kontrol penuh atas sistem, termasuk pengelolaan data kelas dan siswa, hal ini memungkinkan pengelolaan data yang terstruktur dan terpusat. harapannya bahwa sistem informasi pengolahan nilai ini dapat membantu meningkatkan kualitas pengelolaan data nilai di lingkungan Pendidikan SMP Muhammadiyah 2 Tangerang.
Perancangan Database Inventaris Laboratorium Menggunakan Semantic Modeling Dengan Pendekatan Top Down
Perancangan database yang tepat merupakan salah satu fondasi penting dalam membangun sistem informasi yang handal dan efisien, terutama dalam pengelolaan data inventaris laboratorium yang memiliki banyak entitas dan relasi yang kompleks. Proses pencatatan inventaris laboratorium di Universitas Amikom Yogyakarta masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap human error, duplikasi data, dan aksesibilitas data yang terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang database inventaris laboratorium menggunakan semantic modeling dengan pendekatan top down. Pendekatan ini dimulai dengan menganalisis kebutuhan sistem secara menyeluruh dan mengidentifikasi entitas serta hubungan antar entitasnya berdasarkan pemahaman terhadap struktur dan aktivitas nyata pengelolaan inventaris di laboratorium. Model konseptual yang dihasilkan kemudian ditransformasi ke dalam model logis dan fisik untuk membentuk struktur database yang terintegrasi. Hasil dari penelitian ini adalah rancangan database yang terstruktur, konsisten, dan dapat digunakan sebagai dasar pengembangan sistem informasi inventaris laboratorium yang adaptif, scalable, dan mudah dalam pengelolaan data inventaris di kemudian hari. Diharapkan database ini mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data, mempercepat proses pencatatan dan pelacakan aset, serta menunjang pengambilan keputusan manajerial berdasarkan data yang lebih akurat.
database, inventaris, laboratorium, semantic modeling, top down
Perbandingan Algoritma Naive Bayes di dalam Scikit-Learn Python Library dengan Murni Algoritma Naive Bayes: Studi Kasus Klasifikasi Email Berbahaya
Saat ini, penggunaan email yang masif telah meluas dan memiliki dampak baik dan buruk. Salah satu dampak negatif adalah munculnya email spam, yang berisi promosi produk, konten pornografi, virus, dan konten tidak penting yang dikirim ke banyak orang tanpa permintaan. Hal tersebut bisa terjadi dikarenakan kebocoran data, penjualan data ilegal, dan pendaftaran kita sendiri ke berbagai grup dan milis-milis tertentu yang disalahgunakan. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan metodologi klasifikasi email yang dapat secara otomatis mendeteksi apakah sebuah email merupakan spam email berbahaya atau bukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model klasifikasi email spam dan non-spam menggunakan Algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan dua pendekatan, yaitu penggunaan library scikit-learn dan juga matematika murni Algoritma Naïve Bayes. Penggunaan matematika murni suatu algoritma sangat jarang digunakan di dalam perbandingan antar algoritma. Biasanya memperbandingkan beberapa algoritma. Oleh karena itu, peneliti mencoba melakukan perbandingan tersebut di dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Algoritma Naïve Bayes dengan library scikit-learn mampu melakukan klasifikasi dengan sangat baik, mencapai tingkat akurasi sebesar 97%, sedangkan penerapan metode matematika Naïve Bayes yang menghasilkan tingkat akurasi yang lebih besar yaitu 98%.
Algoritma Naïve Bayes, Dampak email spam, Deteksi spam, Keamanan email, Kebocoran data
Copyright (c) 2024 Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tiroid Menggunakan Metode Dempster-Shafer
Tiroid adalah kelenjar kecil dengan diameter sekitar lima sentimeter yang terletak di leher tepat di bawah jakun. Penyakit tiroid terjadi ketika kondisi kelenjar tiroid mengalami perubahan fungsi maupun bentuk sehingga hormon tiroid yang dihasilkan menjadi terlalu sedikit atau terlalu banyak. Masalah gangguan tiroid dapat ditangani oleh dokter penyakit dalam atau dokter bedah. Jarangnya dokter spesialis penyakit dalam dan dokter spesialis bedah di desa menjadikan masyarakat harus menempuh jarak berkilo-kilo meter dan mengeluarkan biaya yang tidak sedikit untuk pergi ke kota. Melihat permasalahan tersebut maka dibutuhkan sistem pakar yang dapat membantu memudahkan masyarakat dalam mendiagnosa penyakit tiroid lebih awal. Penelitian ini menggunakan metode Dempster-Shafer yang dapat membantu mendiagnosa penyakit tiroid dengan memperhatikan nilai belief dan rule dari pakar. Dari dua puluh sampel data kasus, sistem menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90%.
Analisis Uji Kualitas Aplikasi Arjuna Laundry Menggunakan Model SQO – OSS
Kemajuan teknologi mempengaruhi sektor jasa laundry, yang kini membutuhkan solusi efisien. Aplikasi Arjuna Laundry hadir sebagai solusi inovatif guna mempermudah konsumen dalam memesanan layanan laundry secara online dan dapat memantau status cucian secara real-time. Untuk memastikan kualitas perangkat lunak, aplikasi ini menjalani pengujian kualitas perangkat lunak menggunakan model SQO-OSS dengan metode profile matching sebagai acuan perhitungan secara konkrit. Aplikasi Arjuna Laundry menunjukkan hasil sangat baik dengan rata – rata 7.6 dengan kriteria “Sangat Baik”. Dengan melakukan uji kualitas menggunakan model ini, Aplikasi Arjuna Laundry dapat memastikan bahwa penggunaannya tidak hanya nyaman, tetapi juga aman dan dapat diandalkan. Dengan demikian, penerapan model SQO-OSS dalam pengujian kualitas menjadi langkah krusial dalam meningkatkan performa serta kepercayaan pengguna terhadap Aplikasi Arjuna Laundry.
Aplikasi Arjuna Laundry, Kualitas, Perangkat Lunak, Profile Matching, SQO – OSS, Teknologi
Optimalisasi Manajement Kualitas Perangkat Lunak Sistem Informasi Kost D’City Menggunakan Model Rawashdesh
Perkembangan teknologi digital telah mengubah lingkup dunia pemasaran dalam beberapa terakhir ini. salah satunya sistem informasi Kost D’City sebagai solusi inovatif guna mencari informasi terkait kamar kosong dan strategis tempat sekitar. Untuk memastikan kualitas perangkat lunak, aplikasi ini menjalani pengujian kualitas perangkat lunak menggunakan model rawashdesh dengan metode profile matching sebagai acuan perhitungan secara rinci. Dengan melakukan pengujian kualitas perangkat lunak menggunakan model rawashdesh, sistem informasi Kost D’City dapat memastikan bahwa penggunaannya tidak hanya nyaman, tapi aman dan dapat diandalkan. Dengan demikian, penerapan model rawashdesh dalam pengujian kualitas menjadi langkah krusial dalam meningkatkan performa serta kepercayaan pengguna terhadap sistem informasi Kost D’City.
Kualitas perangkat lunak,Kost D’City, Profile Matching, Rawashdesh, Sistem Informasi
Sistem Informasi Pengiriman Barang Kepada Customer Berbasis Website Pada PT. Lisaboy Dengan Model Waterfall
Dalam menghadapi persaingan bisnis yang semakin ketat dan dinamika pasar yang terus berubah, pengoptimalan operasional menjadi kunci utama bagi perusahaanperusahaan yang ingin tetap bersaing. Fokus utama dalam upaya tersebut adalah efisiensi dalam pengelolaan pengiriman barang, terutama dengan perkembangan teknologi yang mengarah ke globalisasi, seperti penggunaan web dalam operasional perusahaan. PT. Lisaboy Gaya Cantika, sebagai perusahaan dagang importir dan distributor kemasan kosmetik dengan pelanggan dari berbagai kota di Indonesia, menghadapi permasalahan dalam pengelolaan pengiriman barang. Metode konvensional yang melibatkan pencatatan manual, penjadwalan kompleks, dan kurangnya transparansi dalam pelacakan pengiriman menjadi hambatan utama. Maka dari itu, metode yang digunakan adalah Waterfall dengan melewati fase-fase perencanaan, pemodelan, implementasi dan pengujian. Keberlanjutan penggunaan metode konvensional menimbulkan risiko kesalahan administratif, terutama dalam pengelolaan dokumen pengiriman. Laporan pengiriman yang ditulis pada kertas nota dan disimpan secara manual menyebabkan kesulitan dalam pencarian data dan memerlukan waktu yang lama. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan solusi inovatif yang dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi risiko kesalahan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan mengusulkan implementasi sistem informasi, diharapkan teknologi informasi dan platform web dapat mengotomatisasi serta mengintegrasikan proses manajemen pengiriman dan pelacakan barang. Hal ini diharapkan akan meningkatkan kepuasan pelanggan terkait barang yang diterima
Pengiriman Barang, Sistem Informasi, Waterfall
Algoritma Naïve Bayes, Random Forest dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Sapi
Berdasarkan dari data World Health Organization (WHO) menyebutkan bahwa Indonesia menjadi salah satu negara yang memiliki penduduk terbanyak di dunia dengan urutan keempat. Karena jumlah penduduk yang banyak, sehingga kebutuhan protein hewani meningkat dengan kesadaran pentingnya akan gizi. Salah satu sumber protein hewani yang bisa diperoleh dari daging sapi. Hal itu menyebabkan kesehatan sapi menjadi suatu hal yang berpengaruh untuk memenuhi kebutuhan gizi. Dalam menjaga kesehatan sapi, perlu adanya suatu pengamatan terhadap gejala-gejala penyakit pada sapi. Demikian hal itu, teknik data mining dapat berfungsi untuk mengatasi solusi terkait mengklasifikasikan penyakit pada bidang teknik informatika. Penelitian ini menggunakan metode Teknik Data Mining dengan 3 percobaan. Adapun percobaan pertama menggunakan algoritma Naive bayes dengan akurasi 0.8, presisi 0.8 dan recall 0.8. Sedangkan percobaan ke 2 menggunakan algoritma Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 0.8, presisi 0.8 dan recall 0.8. Kemudian, untuk percobaan ke 3 menggunakan algoritma Support Vector Machine menghasilkan akurasi 0.8, presisi 0.6 dan recall 0.8
Penyakit sapi, Naive Bayes, R andom forest, Support Vector Machine
Manajemen Kualitas Sistem Informasi Hidroponik AE Menggunakan Model SQO-OSS
Penelitian ini fokus pada penyelesaian tantangan penyebaran informasi UMKM hidroponik AEE melalui solusi digital yang inovatif. Teknologi yang berkembang pesat berdampak pada banyak aspek kehidupan, termasuk perekonomian perkotaan dan pertanian, dan sistem informasi hidroponik meningkatkan perekonomian lokal dengan mendorong produksi perkebunan. Namun keterbatasan akses dan pengetahuan teknis menghalangi UMKM Hidroponik AEE untuk memberdayakan petani kecil. Pada penelitian ini kami mengusulkan model SQO-OSS (Software Quality Objectives – Open Source Software) dan metode Euclidean distance untuk menguji kualitas sistem informasi budidaya hidroponik. Model ini mengevaluasi perangkat lunak berdasarkan enam metrik: pemeliharaan, keandalan, keamanan, kualitas milis, kualitas dokumentasi, dan kualitas berbasis pengembang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem hidroponik AE memenuhi standar kualitas dengan skor rata-rata 90%, namun beberapa aspek memerlukan perbaikan. Solusi ini meningkatkan akses petani kecil terhadap informasi dan pengetahuan teknis, memungkinkan mereka menggunakan sistem hidroponik secara lebih efektif dan optimal, membantu mereka tetap relevan dan kompetitif dalam pasar yang dinamis.
Identifikasi Ciri Link Phishing Menggunakan Algoritma Random Forest Untuk Meningkatkan Keamanan Cyber
Abstract— Keamanan data digital diera teknologi yang semakin berkembang menjadi salah satu fokus utama yang harus diantisipasi agar tidak terjadi pencurian data atau privasi. Data privasi berupa pesan elektronik (email), nama, nomer handphone, password sampai pada nomer rekening bank tidak boleh sampai diketahui oleh orang yang tidak bertanggung jawab, karena akan menyebabkan dampak yang serius seperti pembobolan rekening bank dan tindak cybercrime yang lain. Salah satu tindak kejahatan cyber yang marak terjadi adalah link phishing, yang membuat korban dapat terkecoh apabila tidak melihat link dengan lebih teliti. Dengan memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) dapat dibuat suatu system yang mampu mendeteksi apakah link tersebut terkategori sebagai link phishing atau legitimate link. Suatu link dapat dikatakan sebagai phishing atau legitimate itu dapat dilihat dari karakteristik link tersebut (features). Setiap link memiliki domain yang unik, keunikan dari domain ini yang digunakan sebagai nilai masukan pada system AI dan diproses menggunakan algoritma Random forests classification. Berdasarkan dengan hasil yang diperoleh system AI yang dirancang menggunakan random forest classification dapat memprediksi atau membedakan link phishing atau legitimate sebesar 0.77% sebagai nilai akurasi model, dengan menggunakan 6 features untuk digunakan sebagai data training. Penggunaan data link dan penambahan features yang akan digunakan sebagai data latih juga dapat dilakukan untuk meningkatkan akurasi dan presisi dari model yang telah diperoleh.
Analisa Tingkat Kematangan Manajemen Strategis TI (Studi Kasus : Perguruan Tinggi ABC)
Penelitian ini mengkaji mengenai analisa tingkat kematangan Management Strategic teknologi informasi (TI) dalam mendukung pendidikan dan proses bisnis di perguruan tinggi. Penelitian ini berfokus pada tata kelola TI di sebuah perguruan tinggi ABC. Meski memiliki departemen IT Service, perguruan tinggi ini masih menghadapi masalah dalam tata kelola TI, seperti pemanfaatan teknologi jaringan yang belum sesuai standar dan perlunya perbaikan dalan mengelola setiap permasalahan TI. Penelitian ini menggunakan kerangka kerja COBIT 2019 untuk menilai dan meningkatkan tingkat kematangan tata kelola TI. Data dikumpulkan melalui wawancara dan kuesioner, kemudian dianalisis untuk mengukur kesenjangan antara kondisi saat ini dan target yang diharapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tata kelola TI di perguruan tinggi ini belum optimal dan perlu perbaikan pada beberapa domain seperti manajemen risiko dan kontrol proses bisnis. Penelitian ini menyarankan sejumlah rekomendasi untuk meningkatkan kematangan dan efektivitas tata kelola TI, guna mendukung kualitas Pendidikan dan proses bisnis yang lebih baik. Kata kunci — COBIT 2019, Tata Kelola TI, Teknologi Informasi
Rancang Bangun Aplikasi Digital Library Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel Pada Desa Tugu Utara
This study develops a web-based digital library application in Desa Tugu Utara using the Laravel framework. The main problem is the inability of the Desa Tugu utara library system to efficiently and modernly manage and provide information. This application provides features such as digital books, online book borrowing and returning, book searching and filtering, interactive education in the form of quizzes, and library management that facilitates admin tasks. The development follows the waterfall method, including Requirements Definition, System and Software Design, Implementation, and Integration and System Testing. Requirements Definition analysis identified 22 main functional requirements. System design uses UML diagrams, such as Use Case Diagrams, Activity Diagrams, Class Diagrams, and Entity-Relationship Diagrams (ERD). The UI/UX design was created with Figma for easy layout and navigation. System testing with blackbox, integration testing, and validation testing ensures all components function well and meet user needs. System Usability Scale (SUS) testing shows excellent usability with an average score of 85.20. Overall, this application achieves the research objectives and shows significant potential in digital library management in Desa Tugu Utara.
ANALISIS WEBSITE BRAVO PUPR MENGGUNAKAN WEBQUAL 4.0
Website telah menjadi kebutuhan penting di berbagai sektor, termasuk pemerintahan. Salah satu contoh penerapannya adalah Bravo PUPR, sebuah website internal yang digunakan oleh Kementerian PUPR. Website ini memudahkan pegawai untuk melakukan peresensi, monitoring, memperoleh informasi, dan keperluan lain terkait kepegawaian. Namun, berdasarkan observasi awal, website Bravo PUPR masih memiliki beberapa kekurangan, seperti tampilan yang kurang responsif di layar smartphone, tata letak konten yang kurang rapi, informasi yang disajikan belum optimal, serta desain yang kurang menarik. Penelitian ini mengukur kualitas website Bravo PUPR menggunakan metode webqual 4.0, dan analisis data dilakukan dengan regresi linear berganda untuk menguji hipotesis. Relevansi model regresi keseluruhan dievaluasi dengan menggunakan uji F, sedangkan uji t untuk menguji signifikansi variabel independen. Data penelitian berasal dari angket yang disebarkan kepada 100 pegawai di Kementerian PUPR. Kegunaan, kualitas informasi, dan kualitas interaksi layanan mempengaruhi kepuasan penggun, menurut temuan analisis. Kesimpulan dari penelitian ini adalah ketiga dimensi Webqual 4.0 secara bersamaan mempengaruhi kepuasan pengguna sebesar 53,8%. Secara individual, variabel kegunaan memiliki pengaruh positif terhadap kepuasan pengguna, variabel kualitas informasi tidak berpengaruh, dan variabel kualitas interaksi layanan memiliki pengaruh sangat posisit terhadap kepuasan pengguna
IMPLEMENTASI METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MERAMALKAN PERSEDIAAN BERAS
Kilang Padi Mandiri merupakan salah satu kilang padi yang ada di Asahan. Kilang Padi Mandiri bergerak di bidang penggilingan padi dan distributor beras. Penelitian ini bertujuan untuk membantu Kilang Padi Mandiri untuk meramalkan persediaan beras dalam menyediakan beras setiap bulannya agar tidak terjadi kekurangan dan kelebihan persediaan beras. Untuk itu dilakukan peramalan persediaan beras dengan metode Single Exponential Smoothing terhadap data persediaan beras dari bulan Januari 2021 sampai Februari 2022. Adapun Alpha yang dipakai dalam meramalkan persediaan beras adalah Alpha 0,1 sampai 0,9. Single Exponential Smoothing melakukan perbandingan dalam memilih nilai Alpha hingga menemukan Alpha yang mempunyai error minimum. Uji akurasi dilakukan dengan membandingkan tingkat error peramalan MAD (Mean Absolute Deviation), MSE (Mean Squared Error) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Metode peramalan yang menghasilkan nilai terkecil merupakan metode peramalan terbaik.
Alpha, Error, Peramalan, Persediaan, Single Exponential Smoothing
Perbandingan Metode GLCM dan DWT Dalam Mengekstraksi Ciri Penyakit pada Daun Tomat (Solanum lycopersicum syn)
Penyakit yang disebabkan oleh pathogen dapat menyebabkan terjadinya kematian pada suatu tanaman tertentu yang terjangkit oleh penyakit tersebut. Pathogen memerlukan inang untuk dapat berkembang biak agar dapat menginfeksi bagian tumbuhan yang masih sehat. Bagian daun pada tumbuhan yang menjadi tempat untuk pathogen berkembang biak, sehingga dapat mengakibatkan kematian jaringan pada daun dan membuat tumbuhan tidak dapat berkembang atau mati. Leaf spot dan leaf blight merupakan penyakit yang disebabkan oleh pathogen dan sering ditemukan pada tumbuhan seperti yang ditemukan pada tomat (Solanum lycopersicum syn). Identifikasi penyakit pada tanaman tomat dapat dilakukan dengan pendekatan image processing menggunakan gambar (image) dari daun tomat yang terkena penyakit berak (spot) dan hawar (blight). Gambar yang digunakan dilakukan proses segmentasi terlebih dahulu untuk memisahkan object penyakit dari background yang bukan area penyakit, area penyakit daun tomat berhasil tersegmentasi pada proses pengurangan antar channel warna Green–Red (GR). Sebaliknya invers channel warna tersebut mengsegmentasi area daun berwarna hijau atau area sehat. Setelah berhasil tersegmentasi selanjutnya image GR dilakukan pengenalan ciri menggunakan dua metode yang berbeda Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Discrete Wavelet Transform (DWT). Kedua metode dapat mengenali ciri penyakit daun dengan baik berdasarkan pada nilai Energy dan Entropy yang diperoleh. Tahapan selanjutnya dapat menambahkan teknik Machine Learning (ML) agar hasil pengenalan ciri penyakit daun dapat diklasifikasikan dan dijadikan model untuk melatih atau mengenali penyakit daun pada varietas tumbuhan yang lain.
Computer Vision, DWT, Ekstraksi Ciri, GLCM, Penyakit Daun.
Copyright (c) 2023 Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Sistem Informasi Pendaftaran Pendidikan Dan Pelatihan Pegawai Pada Pusdiklat LPP TVRI Jakarta Dengan Model Waterfall
Pusdiklat LPP TVRI pada awalnya bernama “TVRI Training Centre” kegiatan pendidikan dan pelatihan dimulai pada tahun 1970. Pada tahun 1970 stasiun-stasiun penyiaran tumbuh dengan pesat sehingga membutuhkan penyediaan tenaga pegawai. Dalam perkembangan secara bertahap penyelenggaraan pelatihan ditangani sendiri oleh tenaga-tenaga Indonesia. Sejalan dengan penyempurnaan struktur organisasi dan tata kerja Departemen Penerangan RI, terhitung sejak tanggal 7 Juni 1970 TVRI Training Centre diubah menjadi Balai Diklat. Dengan terbitnya PP No. 11 Tahun 2005 maka TVRI Training Centre berubah nama menjadi Pusat Pendidikan dan Pelatihan. Pusdiklat LPP TVRI setiap tahunnya mengadakan pendidikan dan pelatihan untuk para pegawai. Pusdiklat LPP TVRI dalam melakukan pendaftaran peserta diklat dengan menggunakan sistem konvensional. Untuk menghindari keperluan pencatatan dan kehilangan data maka akan dibangun sistem menggunakan metode yang terkomputerisasi. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah waterfall dengan metode analisanya berupa kualitatif yaitu metode analisis data tanpa menggunakan analisis statistik. Dengan dilakukannya analisis perancangan sistem informasi pendaftaran pada Pusdiklat LPP TVRI maka dampak yang diperoleh dalam penyimpanan data peserta, kesalahan dalam pencatatan dapat terhindari. Adanya sistem informasi pendaftaran calon peserta diklat berbasis online ini dapat mempermudah seluruh pegawai LPP TVRI dalam proses pendaftaran diklat melalui internet
Sistem Pengairan dan Penghitungan Jumlah Penggunaan Air di Ladang Pertanian Melon Berbasis Internet Of Things
Pemanfaatan teknologi Internet of Things (IoT) di bidang pertanian akan mempercepat perkembangan modernisasi pertanian, mengintegrasikan pertanian cerdas, dan menyelesaikan masalah terkait pertanian secara efisien. Hal ini memungkinkan pengumpulan data lingkungan yang dibutuhkan oleh petani, tanpa petani harus selalu berada di lokasi pertanian. Tujuan dari pemantauan ini yaitu untuk mengetahui nilai dari kelembaban tanah serta debit jumlah air yang digunakan pada proses penyiraman dan memantau tingkat kualitas air yang dialirkan. Pengujain Sensor Soil Moisture dapat diketahui jika kelmbaban tanah 30% pompa on akan menaikan nilai kelembaban tanah sampai 60% maka dibutuhkan waktu 2 menit sedangkan jika kelembaban tanah 30% akan dinaikan menjadi 90 % maka waktu yang dibutuhkan yaitu 3 menit dan dari hasil ujicoba sistem keseluruhan dapat diketahui. diketahui jika sensor kelembaban tanah =<60% maka relay pompa akan ON sehingga sensor debit air akan menghitung air yang dikeluarkan serta jika sensor =>60% maka relay pompa akan OFF.
Aplikasi,Debit Air, Kelembaban Tanah, Pertanian
Penerapan Metode Haversine Formula Pada Aplikasi Jemput Sampah Masyarakat
Abstract— Fasilitas dalam pelayanan berbasis mobile sangat pesat perkembangannya untuk semua aktivitas dilakukan secara digitalisasi yang dilakukan instansi. Kelompok Swadaya Masyarakat, adalah organisasi yang didirikan oleh desa, bertujuan untuk membantu masyarakat lokal dalam mengelola sampah di dalam desa. Tugas mereka terutama berfokus pada pengambilan sampah dan daur ulang. Namun, metode mereka dalam pemrosesan data dan komunikasi masih mengandalkan pendekatan konvensional, yang menyebabkan kesulitan bagi anggota untuk berinteraksi, meminta layanan pengambilan sampah, atau mengajukan keluhan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi yang dapat memberikan informasi jemput sampah dan mencari titik kumpul dengan jarak terdekat menggunakan metode Haversine Formula. Haversine Formula merupakan sebuah persamaan dalam navigasi dengan cara memberikan jarak radius (lingkaran besar) antara dua titik pada permukaan bola (bumi) berdasarkan lintang dan bujur. Pembuatan aplikasi ini dibangun dengan Android Developer Tools dengan bahasa pemrograman Java menggunakan model prototipe. Dari hasil penelitian ini, tercipta aplikasi jemput sampah dan titik kumpul untuk menetukan jarak terdekat dengan lokasi pengguna atau alamat bersangkutan. Kata kunci — Android, Haversine formula, Jemput Sampah
Android, Haversine formula, Jemput Sampah
Proteksi Jaringan Menggunakan Access Control List pada Local Area Network
Asset berupa data dan informasi saat ini sangatlah penting untuk dilindungi, diperlukan suatu cara guna menjaga keamanan data yang dimilikinya. Untuk menjaga keamanan terhadap ancaman dari luar kiranya diperlukan perlindungan yang cukup mumpuni untuk melindungi seluruh data dan informasi yang terdapat didalamnya. Banyak perusahaan yang telah menjadikan teknologi informasi menjadi hal terpenting dalam menunjang seluruh aktifitasnya . Salah satu keamanan dibidang teknologi informasi adalah dengan membatasi akses pada jariangan Local Area Network (LAN). Hal tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan feature keamanan dasar yang terdapat pada router Cisco yaitu Access Control List (ACL). ACL memiliki kemampuan untuk melakukan filtering terhadap traffic seperti membatasi trafik jaringan, mengatur aliran trafik, memutuskan jenis trafik mana yang akan dilewatkan atau diblok dan mampu memberikan keamanan untuk akses kejaringan. Cara kerja dari ACL ini berdasarkan pernyataan/statement yang cocok dalam daftar akses dan kemudian memutuskan untuk menerima atau menolak sesuai dengan apa yang telah didefinisikan didalam pernyataan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan Cisco Packet Tracer 7.1 untuk membangun prototype jaringan dan mensimulasikannya.
Implementasi Monitoring Log System Untuk Keamanan dan Integritas Data Akademik
Implementasi Monitoring Log System untuk ketersediaan dan penelusuran data akademik adalah penelitian yang bertujuan untuk mengimplementasikan sistem logging dan monitoring pada sistem informasi akademik sebuah institusi pendidikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memastikan ketersediaan data akademik dan memudahkan penelusuran data dengan sistem logging dan monitoring yang diimplementasikan. Metode yang digunakan adalah pengembangan sistem menggunakan metode Agile atau Waterfall. Peneliti juga menganalisis keefektifan sistem logging dan monitoring yang diimplementasikan dalam meningkatkan ketersediaan dan penelusuran data akademik pada sistem informasi akademik. Penelitian ini memiliki urgensi penting karena ketersediaan dan keamanan data akademik sangat penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan.
Prediksi Harian Harga Penutupan Dogecoin: Analisis Faktor Pengaruh dan Algoritmanya
Abstract— Memprediksi harga mata uang kripto seperti Dogecoin semakin penting seiring dengan lebih banyak investor beralih ke aset digital sebagai sumber profit yang besar. Jurnal ini mengeksplorasi penggunaan algoritma machine learning untuk memprediksi harga Dogecoin dan juga factor yang mempengaruhinya. Hal-hal diluar Dogecoin seperti sesame mata uang kripto (bitcoin dan etherium), emas (XAUUSD), indeks harga dolar (DXY), dan perubahan harga dalam % juga turut dilibatkan dalam penelitian ini. Temuan studi ini memiliki implikasi bagi investor dan analis yang ingin memprediksi harga Dogecoin. Dengan memanfaatkan algoritma machine learning dan mempertimbangkan factor yang mempengaruhinya, investor lebih terampil dalam membuat keputusan berdasarkan informasi tentang strategi investasi mereka. Secara keseluruhan, studi ini menyoroti potensi machine learning dalam memprediksi apakah harga Dogecoin akan Up (melampaui harga pembukaan di hari sebelumnya atau tidak) dengan pendekatan data yang sangat banyak (Big Data). Hasilnya sangat memuaskan dimana dengan menggunakan pendekatan machine learning terdapat akurasi precision (prediksi benar positif) yang tertinggi yaitu 97% dengan bantuan algoritma Neural Network.
Kata kunci — crypto, doge, machine learning
Klasifikasi Penyalahgunaan Pesan singkat Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Pesan singkat atau yang biasa disebut dengan SMS (Short Message Service) adalah pesan elektronik dengan memanfaatkan teknologi mengirim dan menerima pesan pada sebuah device atau smartphone. Saat ini penyeberan penerimaan pesan singkat sulit dikendalikan, dari nomor yang tidak dikenal. Pesan singkat dapat digolongkan menjadi beberapa kelas yaitu, pesan singkat normal, pesan singkat promo, dan pesan singkat penipuan. Karena banyaknya pesan singkat yang masuk, maka penilitian ini melakukan klasifikasi Penyalahgunaan pesan singkat menggunakan algoritma naïve bayes dengan PySpark. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membedakan atau mengklasifikasikan pesan singkat normal, promo, dan penipuan. Dataset pada penelitian ini menggunakan data berbahasa indonesia dengan jumlah 1143 data. Dari hasil pengujian berdasarkan metode yang diusulkan yaitu Algoritma naïve bayes mendapatkan nilai akurasi precision 94%, recall 92%, f1-score 93% dan accuracy sebesar 94%.