Semenjak penetapan status sebagai Pandemi global oleh badan kesehatan dunia (WHO), wabah Corona Virus Disease (Covid-19) sudah menjadi momok di seluruh penjuru dunia. Berbagai standar prosedur penaggulangan penularan telah ditetapkan oleh WHO untuk memutus mata rantai penularan. Pemerintah kabupaten Bone melalui surat edaran Sekretaris Daerah No. 800/1919/VI/BKPSDM/2020 tanggal 4 Juni 2020 perihal sistem kerja Pegawai Aparatur Sipil Negara (ASN) dalam tatanan normal baru, mengatur kehadiran pegawai menggunakan absensi secara manual dan tidak menggunakan mesin absensi sidik jari. Hal ini tentunya akan berpengaruh pada pencatatan kinerja tiap ASN, dimana data absensi sudah terhubung dengan aplikasi e-kinerja yang sudah diterapkan pada lingkup kabupaten Bone. Tujuan dari penelitian ini adalah pembuatan aplikasi absensi online berbasis mobile Android untuk menjadi alternatif cara absen dengan memanfaatkan web service menggunakan metode komunikasi data Representational State Transfer (Rest) serta memanfaatkan protocol HTTP menggunakan format JavaScript Object Notation (JSon) dan bahasa pemrograman Java sebagai bahasa pemrograman aplikasi berbasis mobile. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi absensi berbasis mobile yang telah dilakukan pengujian performa web service menggunakan Aplikasi Apache JMETER untuk memastikan aplikasi ini sudah siap digunakan secara bersamaan oleh banyak ASN.
自从世界卫生组织(世卫组织)宣布成为全球大流行以来，日冕病毒疾病(Covid-19)的流行在世界各地一直是一种祸害。世卫组织为打破传染环节设定了一系列标准程序。波恩县政府根据《地区秘书宪法》第800/1919/VI/BKPSDM/2020年6月4日关于国家公务员制度在新环境下的工作，用手控制员工出席，而不是用指纹缺席机。这肯定会影响每个ASN的绩效记录，因为缺席数据已经与骨区的e性能应用相连接。这项研究的目的是制造替代点名基于Android手机的网上申请成为打卡上班的方式利用web服务使用数据通信方法转移Representational State university(休息),以及利用HTTP协议使用JavaScript对象Notation格式(JSon)和Java编程语言作为编程语言基于移动应用。本研究的结果是一种基于移动的批评应用程序，web服务性能测试使用Apache JMETER应用程序，以确保多个ASN同时使用该应用程序。
{"title":"Pengembangan Absensi berbasis Mobile Aplikasi pada Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kabupaten Bone","authors":"Syahrul Usman, Jeffry Jeffry, Firman Aziz","doi":"10.54914/jtt.v7i2.437","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.437","url":null,"abstract":"Semenjak penetapan status sebagai Pandemi global oleh badan kesehatan dunia (WHO), wabah Corona Virus Disease (Covid-19) sudah menjadi momok di seluruh penjuru dunia. Berbagai standar prosedur penaggulangan penularan telah ditetapkan oleh WHO untuk memutus mata rantai penularan. Pemerintah kabupaten Bone melalui surat edaran Sekretaris Daerah No. 800/1919/VI/BKPSDM/2020 tanggal 4 Juni 2020 perihal sistem kerja Pegawai Aparatur Sipil Negara (ASN) dalam tatanan normal baru, mengatur kehadiran pegawai menggunakan absensi secara manual dan tidak menggunakan mesin absensi sidik jari. Hal ini tentunya akan berpengaruh pada pencatatan kinerja tiap ASN, dimana data absensi sudah terhubung dengan aplikasi e-kinerja yang sudah diterapkan pada lingkup kabupaten Bone. Tujuan dari penelitian ini adalah pembuatan aplikasi absensi online berbasis mobile Android untuk menjadi alternatif cara absen dengan memanfaatkan web service menggunakan metode komunikasi data Representational State Transfer (Rest) serta memanfaatkan protocol HTTP menggunakan format JavaScript Object Notation (JSon) dan bahasa pemrograman Java sebagai bahasa pemrograman aplikasi berbasis mobile. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi absensi berbasis mobile yang telah dilakukan pengujian performa web service menggunakan Aplikasi Apache JMETER untuk memastikan aplikasi ini sudah siap digunakan secara bersamaan oleh banyak ASN.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"18 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133769117","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Ika Rahmawati Suci, Novian Adi Prasetyo, Gita Fadila Fitriana
Perancangan sistem dashbord buku tamu perpustakan pada BPS adalah membantu dalam pengolahan data pengunjung pada staf pengolahan, dengan menyediakan suatu sistem informasi berupa website yang ada pada bagian pengolahan. Pengunjung cukup mengisi biodata diri sesuai dengan panduan dengan memanfaatkan website yang ada pada perangkat, website ini dibuat dengan bahasa pemograman Hypertext Preprocessor (PHP). PHP adalah bahasa pemograman yang menggunakan database sebagai media pengolahan data. PHP yang digunakan berbasis MYSQL sebagai database. Metode yang digunakan untuk membuat wesbite adalah metode agile. Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan wawancara kepada narasumber BPS Kabupaten Brebes dan dalam penelitian ini peneliti menemukan masalah dalam pencatatan data tamu perpustakaan BPS Kabupaten Brebes masih menggunakan alat tulis. Metode agile dapat dilakukan dalam pembuatan website ini dengan hasil sesuai dengan permintaan dari staf BPS Kabupaten Brebes untuk itu pembuatan website buku tamu perpustakaan BPS Kabupaten Brebes telah dilakukan pengujian menggunakan metode black box testing melalui media google meet dan pengujian langsung dengan partisipan sejumlah 7 orang staf pengolahan. Dari hasil pengujian black box testing, 100% responden menjawab bahwa seluruh aspek fungsional pada sistem website buku tamu perpustakaan BPS yang dikembangkan dapat berfungsi sesuai dengan perancangan dan kebutuhan sistem.
{"title":"Buku Tamu Perpustakan Berbasis Website Dengan Metode Agile (Perpustakaan Badan Pusat Statistik Kabupaten Brebes)","authors":"Ika Rahmawati Suci, Novian Adi Prasetyo, Gita Fadila Fitriana","doi":"10.54914/jtt.v7i2.390","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.390","url":null,"abstract":"Perancangan sistem dashbord buku tamu perpustakan pada BPS adalah membantu dalam pengolahan data pengunjung pada staf pengolahan, dengan menyediakan suatu sistem informasi berupa website yang ada pada bagian pengolahan. Pengunjung cukup mengisi biodata diri sesuai dengan panduan dengan memanfaatkan website yang ada pada perangkat, website ini dibuat dengan bahasa pemograman Hypertext Preprocessor (PHP). PHP adalah bahasa pemograman yang menggunakan database sebagai media pengolahan data. PHP yang digunakan berbasis MYSQL sebagai database. Metode yang digunakan untuk membuat wesbite adalah metode agile. Dalam penelitian ini pengumpulan data dilakukan dengan wawancara kepada narasumber BPS Kabupaten Brebes dan dalam penelitian ini peneliti menemukan masalah dalam pencatatan data tamu perpustakaan BPS Kabupaten Brebes masih menggunakan alat tulis. Metode agile dapat dilakukan dalam pembuatan website ini dengan hasil sesuai dengan permintaan dari staf BPS Kabupaten Brebes untuk itu pembuatan website buku tamu perpustakaan BPS Kabupaten Brebes telah dilakukan pengujian menggunakan metode black box testing melalui media google meet dan pengujian langsung dengan partisipan sejumlah 7 orang staf pengolahan. Dari hasil pengujian black box testing, 100% responden menjawab bahwa seluruh aspek fungsional pada sistem website buku tamu perpustakaan BPS yang dikembangkan dapat berfungsi sesuai dengan perancangan dan kebutuhan sistem.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132717454","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Usaha ekomomi kreatif berupa warung kuliner dalam beberapa tahun ini marak bermunculan di berbagai daerah di Indonesia. Adanya aplikasi platform digital untuk rekomendasi pemilihan tempat kuliner unggulan daerah diharapkan akan menjadi sangat membantu wisatawan dalam memilih tempat kuliner yang diinginkan sesuai dengan preferensi yang dimiliki. Terdapat tiga aspek sebagai standar dari usaha kuliner yaitu aspek produk, aspek pelayanan dan aspek pengelolaan, aspek ini dapat menjadi acuan dalam preferensi seseorang dalam memilih atau menentukan rating dari sebuah usaha kuliner. Penelitian ini menggunakan metode skyline query untuk implementasi rekomendasi pemilihan tempat makan berdasarkan preferensi wisatawan pada empat aspek kriteria: makanan, suasana, layanan dan kesehatan. Hasil survey melalui kuesioner dari 169 responden yang berasal dari kota Depok, Bogor dan Tanggerang didapat 85,63% responden memilih tempat makan berdasarkan aspek layanan, 77,42% aspek kesehatan, 73,99% aspek suasana, dan 67,82% aspek makanan. Hasil implementasi algoritma skyline query pada sistem database relasional MySQL dan prototype aplikasi berbasis web didapat 100% fungsional aplikasi berjalan dengan baik.
{"title":"Implementasi Skyline Query pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Tempat Kuliner di Kota Depok, Bogor, dan Tangerang","authors":"Sirojul Munir, Misna Asqia","doi":"10.54914/jtt.v7i2.440","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.440","url":null,"abstract":"Usaha ekomomi kreatif berupa warung kuliner dalam beberapa tahun ini marak bermunculan di berbagai daerah di Indonesia. Adanya aplikasi platform digital untuk rekomendasi pemilihan tempat kuliner unggulan daerah diharapkan akan menjadi sangat membantu wisatawan dalam memilih tempat kuliner yang diinginkan sesuai dengan preferensi yang dimiliki. Terdapat tiga aspek sebagai standar dari usaha kuliner yaitu aspek produk, aspek pelayanan dan aspek pengelolaan, aspek ini dapat menjadi acuan dalam preferensi seseorang dalam memilih atau menentukan rating dari sebuah usaha kuliner. Penelitian ini menggunakan metode skyline query untuk implementasi rekomendasi pemilihan tempat makan berdasarkan preferensi wisatawan pada empat aspek kriteria: makanan, suasana, layanan dan kesehatan. Hasil survey melalui kuesioner dari 169 responden yang berasal dari kota Depok, Bogor dan Tanggerang didapat 85,63% responden memilih tempat makan berdasarkan aspek layanan, 77,42% aspek kesehatan, 73,99% aspek suasana, dan 67,82% aspek makanan. Hasil implementasi algoritma skyline query pada sistem database relasional MySQL dan prototype aplikasi berbasis web didapat 100% fungsional aplikasi berjalan dengan baik.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"64 6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134639509","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Banyaknya penggusuran lahan pertanian untuk dijadikan gedung, perkantoran dan pemukiman menjadi sempitnya dan berkurangnya lahan pertanian, sehingga para petani saat ini mulai banyak bercocok tanaman menggunakan metode hidroponik, dimana metode hidroponik ini adalah metode bercocok tanam tanpa unsur tanah. Akan tetapi metode hidroponik ini memerlukan pengecekan secara intensif untuk memantau kondisi kadar nutrisi dalam air agar tanaman tumbuh dengan baik. Hal ini menjadi permasalahan yang serius di kalangan petani hidroponik karena jika kadar nutrisi dalam air tidak sesuai dengan kebutuhan jenis tanaman mengakibatkan kematian pada tanaman tersebut. Adapun tanaman hidroponik selada membutuhkan takaran nutrisi air (PPM) sebesar 560 – 840. Jika nilai PPM melebihi nilai ideal pada larutan nutrisi maka mengakibatkan penyerapan air oleh tanaman selada akan berkurang sehingga terganggunya proses pembentukan makanan (fotosintesis). Sedangkan jika nilai PPM/EC lebih kecil dari nilai ideal akan mengakibatkan proses pertumbuhan tanaman selada menjadi terhambat. Oleh sebab itu dibuatkan otomatisasi sistem pengendalian dan pemantauan dengan menggunakan metode Deep Flow Technique dalam mengatur takaran nutrisi berdasarkan nilai kepekatan dengan cara melakukan konversi nilai PPM pada tanaman hidroponik sesuai dengan umur tanaman. sistem yang dibuat dapat mengendalikan volume nutrisi dengan baik sehingga mencapai kondisi nutrisi yang ideal.
{"title":"Otomatisasi Sistem Pengendalian dan Pemantauan Kadar Nutrisi Air menggunakan Teknologi NodeMCU ESP8266 pada Tanaman Hidroponik","authors":"M. Marisa, C. Carudin, Ramdani Ramdani","doi":"10.54914/jtt.v7i2.430","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.430","url":null,"abstract":"Banyaknya penggusuran lahan pertanian untuk dijadikan gedung, perkantoran dan pemukiman menjadi sempitnya dan berkurangnya lahan pertanian, sehingga para petani saat ini mulai banyak bercocok tanaman menggunakan metode hidroponik, dimana metode hidroponik ini adalah metode bercocok tanam tanpa unsur tanah. Akan tetapi metode hidroponik ini memerlukan pengecekan secara intensif untuk memantau kondisi kadar nutrisi dalam air agar tanaman tumbuh dengan baik. Hal ini menjadi permasalahan yang serius di kalangan petani hidroponik karena jika kadar nutrisi dalam air tidak sesuai dengan kebutuhan jenis tanaman mengakibatkan kematian pada tanaman tersebut. Adapun tanaman hidroponik selada membutuhkan takaran nutrisi air (PPM) sebesar 560 – 840. Jika nilai PPM melebihi nilai ideal pada larutan nutrisi maka mengakibatkan penyerapan air oleh tanaman selada akan berkurang sehingga terganggunya proses pembentukan makanan (fotosintesis). Sedangkan jika nilai PPM/EC lebih kecil dari nilai ideal akan mengakibatkan proses pertumbuhan tanaman selada menjadi terhambat. Oleh sebab itu dibuatkan otomatisasi sistem pengendalian dan pemantauan dengan menggunakan metode Deep Flow Technique dalam mengatur takaran nutrisi berdasarkan nilai kepekatan dengan cara melakukan konversi nilai PPM pada tanaman hidroponik sesuai dengan umur tanaman. sistem yang dibuat dapat mengendalikan volume nutrisi dengan baik sehingga mencapai kondisi nutrisi yang ideal.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125570273","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Imam Arifin, Reydiko Fakhran Haidi, Muhammad Dzalhaqi
Machine learning merupakan salah satu penerapan kecerdasan buatan. Penggunaan machine learning pada computer vision erat berkaitan dengan deep learning yang mana para ilmuwan komputer mendapatkan inspirasi mengenai teknologi deep learning dari alam sekitar. Tujuan penelitian pada naskah ini adalah Mengetahui dan memahami teknologi deep learning beserta contoh sederhana dalam pemrosesan objek gambar dan Mengetahui dan memahami teknologi kecerdasan buatan dalam perspektif generasi ulul albab sehingga bisa memberikan manfaat secara menyeluruh bagi dunia. Penelitian yang dilakukan pada karya tulis ini merupakan jenis penelitian kualitatif dengan metode studi pustaka (library research) menggunakan berbagai buku dan literatur bacaan lainnya seperti jurnal dan website khusus sehingga menghasilkan informasi dari topik yang diteliti. Teknologi kecerdasan buatan akan selalu berkembang dan menuju arah yang semakin canggih, tetapi teknologi juga mempunyai dampak negatif. Generasi Ulul Albab harus bisa berjuang untuk memberikan dampak positif bagi masyarakat karena sejatinya generasi ulul albab adalah harapan kemajuan peradaban islam di berbagai sektor ilmu pengetahuan dan teknologi.
{"title":"Penerapan Computer Vision Menggunakan Metode Deep Learning pada Perspektif Generasi Ulul Albab","authors":"Imam Arifin, Reydiko Fakhran Haidi, Muhammad Dzalhaqi","doi":"10.54914/jtt.v7i2.436","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.436","url":null,"abstract":"Machine learning merupakan salah satu penerapan kecerdasan buatan. Penggunaan machine learning pada computer vision erat berkaitan dengan deep learning yang mana para ilmuwan komputer mendapatkan inspirasi mengenai teknologi deep learning dari alam sekitar. Tujuan penelitian pada naskah ini adalah Mengetahui dan memahami teknologi deep learning beserta contoh sederhana dalam pemrosesan objek gambar dan Mengetahui dan memahami teknologi kecerdasan buatan dalam perspektif generasi ulul albab sehingga bisa memberikan manfaat secara menyeluruh bagi dunia. Penelitian yang dilakukan pada karya tulis ini merupakan jenis penelitian kualitatif dengan metode studi pustaka (library research) menggunakan berbagai buku dan literatur bacaan lainnya seperti jurnal dan website khusus sehingga menghasilkan informasi dari topik yang diteliti. Teknologi kecerdasan buatan akan selalu berkembang dan menuju arah yang semakin canggih, tetapi teknologi juga mempunyai dampak negatif. Generasi Ulul Albab harus bisa berjuang untuk memberikan dampak positif bagi masyarakat karena sejatinya generasi ulul albab adalah harapan kemajuan peradaban islam di berbagai sektor ilmu pengetahuan dan teknologi.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"54 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114983786","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Bambang Warsuta, Asep Taufik Muharram, Iga Yusdisti, Syahda Afallia Jasmine
Politeknik Negeri Jakarta (PNJ) di tahun 2024 akan menjadi Politeknik kelas Asia. Isu strategis pengembangan PNJ menuju Politeknik kelas Asia adalah melaksanakan “Digital Transformation” untuk pembelajaran dan pelayanan. Salah satu bentuk transformasi digital yang diimplementasikan adalah e-learning. Keberhasilan implementasi e-learning dipengaruhi oleh kesiapan perguruan tinggi memanfaatkan teknologi informasi tersebut dalam pelaksanaan pembelajaran. Penelitian ini merupakan penelitian action research yang menggunakan instrumen kuesioner berdasarkan model yang telah ditetapkan. Penilaian kesiapan penelitian ini menggunakan model Aydin dan Tasci yang disesuaikan untuk institusi pendidikan. Skala pengukuran yang digunakan pada model tersebut adalah skala likert (1-5). Aydin dan Tasci kemudian membagi skala tersebut menjadi 4 interval penilaian, yaitu tidak siap, membutuhkan banyak peningkatan (indeks 1-2,59); tidak siap, membutuhkan sedikit peningkatan (indeks 2,6-3,39); siap, membutuhkan sedikit peningkatan (indeks 3,4-4,19); siap, penerapan e-learning dapat dilanjutkan (indeks 4,2-5). Skor hasil penilaian kesiapan implementasi e-learning di PNJ adalah sebesar 4,16 yang menunjukkan bahwa PNJ sudah siap mengimplementasikan e-learning dengan sedikit peningkatan yang harus dilakukan, yaitu terkait dengan faktor pengembangan diri (self-development) dan inovasi (innovation).
{"title":"Pengukuran Tingkat Kesiapan Implementasi E-Learning di Politeknik Negeri Jakarta","authors":"Bambang Warsuta, Asep Taufik Muharram, Iga Yusdisti, Syahda Afallia Jasmine","doi":"10.54914/jtt.v7i2.434","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.434","url":null,"abstract":"Politeknik Negeri Jakarta (PNJ) di tahun 2024 akan menjadi Politeknik kelas Asia. Isu strategis pengembangan PNJ menuju Politeknik kelas Asia adalah melaksanakan “Digital Transformation” untuk pembelajaran dan pelayanan. Salah satu bentuk transformasi digital yang diimplementasikan adalah e-learning. Keberhasilan implementasi e-learning dipengaruhi oleh kesiapan perguruan tinggi memanfaatkan teknologi informasi tersebut dalam pelaksanaan pembelajaran. Penelitian ini merupakan penelitian action research yang menggunakan instrumen kuesioner berdasarkan model yang telah ditetapkan. Penilaian kesiapan penelitian ini menggunakan model Aydin dan Tasci yang disesuaikan untuk institusi pendidikan. Skala pengukuran yang digunakan pada model tersebut adalah skala likert (1-5). Aydin dan Tasci kemudian membagi skala tersebut menjadi 4 interval penilaian, yaitu tidak siap, membutuhkan banyak peningkatan (indeks 1-2,59); tidak siap, membutuhkan sedikit peningkatan (indeks 2,6-3,39); siap, membutuhkan sedikit peningkatan (indeks 3,4-4,19); siap, penerapan e-learning dapat dilanjutkan (indeks 4,2-5). Skor hasil penilaian kesiapan implementasi e-learning di PNJ adalah sebesar 4,16 yang menunjukkan bahwa PNJ sudah siap mengimplementasikan e-learning dengan sedikit peningkatan yang harus dilakukan, yaitu terkait dengan faktor pengembangan diri (self-development) dan inovasi (innovation).","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131884275","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Dalam pengiriman suatu paket, barang, dan dalam melakukan sebuah bisnis, lokasi merupakan hal yang sangat penting untuk dikendalikan. Banyaknya kasus yang sering ditemukan adalah kedatangan paket yang terlambat dikarenakan kurir barang tidak dapat menemukan jalur yang tercepat atau yang paling efisien. Menentukan jarak yang paling efektif dalam sebuah pengiriman barang atau paket menjadi hal yang dapat menentukan kepuasan pelanggan. Dalam kasus ini penulis membuat sebuah alternatif mencari optimasi jalur terpendek dalam kasus TSP dengan menggunakan metode algoritma genetika. Dengan metode tersebut penulis ingin menganalisa dan menghitung rute optimal atau terpendek dengan data set yang telah digunakan. Dengan prinsip algoritma genetika yang menyerupai seleksi makhluk hidup dengan pupulasi sebagai bagian dari tiap individu dan tiap individu akan dilambangkan dengan sebuah nilai fitness. Aplikasi yang digunakan untuk membuat aplikasi ini adalah Matlab 2020a. Hasil dari penelitian yang ditemukan ukuran generasi pada penelitian kali ini yang menunjukkan hasil optimal adalah 200 generasi dengan nilai optimal untuk Probabilitas crossover sebesar 0,8 serta 0,005 untuk probabilitas terbaik mutasi. Nilai tersebut dapat dikatakan baik karena fitness yang didapat dari hasil tersebut adalah 0,036 menunjukkan nilai yang paling optimal.
{"title":"Penerapan Algoritma Genetika Untuk Mencari Optimasi Kombinasi Jalur Terpendek Dalam Kasus Travelling Salesman Problem","authors":"Aldhiqo Yusron Mubarok, Umi Chotijah","doi":"10.54914/jtt.v7i2.424","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.424","url":null,"abstract":"Dalam pengiriman suatu paket, barang, dan dalam melakukan sebuah bisnis, lokasi merupakan hal yang sangat penting untuk dikendalikan. Banyaknya kasus yang sering ditemukan adalah kedatangan paket yang terlambat dikarenakan kurir barang tidak dapat menemukan jalur yang tercepat atau yang paling efisien. Menentukan jarak yang paling efektif dalam sebuah pengiriman barang atau paket menjadi hal yang dapat menentukan kepuasan pelanggan. Dalam kasus ini penulis membuat sebuah alternatif mencari optimasi jalur terpendek dalam kasus TSP dengan menggunakan metode algoritma genetika. Dengan metode tersebut penulis ingin menganalisa dan menghitung rute optimal atau terpendek dengan data set yang telah digunakan. Dengan prinsip algoritma genetika yang menyerupai seleksi makhluk hidup dengan pupulasi sebagai bagian dari tiap individu dan tiap individu akan dilambangkan dengan sebuah nilai fitness. Aplikasi yang digunakan untuk membuat aplikasi ini adalah Matlab 2020a. Hasil dari penelitian yang ditemukan ukuran generasi pada penelitian kali ini yang menunjukkan hasil optimal adalah 200 generasi dengan nilai optimal untuk Probabilitas crossover sebesar 0,8 serta 0,005 untuk probabilitas terbaik mutasi. Nilai tersebut dapat dikatakan baik karena fitness yang didapat dari hasil tersebut adalah 0,036 menunjukkan nilai yang paling optimal.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"6 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127922546","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
I. Hermawan, Defiana Arnaldy, Maria Agustin, M. F. Widyono, D. Nathanael, Meutia Tri Mulyani
Baru-baru ini, metode pembelajaran mendalam dengan Convolution Neural Network (CNN) telah banyak digunakan untuk tugas klasifikasi gambar. CNN memiliki keunggulan yang tak tertandingi dalam mengekstraksi fitur gambar diskriminatif. Namun, banyak metode berbasis CNN yang ada dirancang untuk lebih dalam dan lebih besar dengan lapisan yang lebih kompleks. Sehingga membuatnya sulit untuk diterapkan pada perangkat seluler atau pada perangkat waktu nyata yang menggunakan mikrokontroler seperti raspberry pi, Arduino, dan lain sebagainya. Hal tersebut diatasi dengan menggunakan Light Convolution Neural Network (LCNN), maka perlu dilakukan percobaan untuk menguji seberapa besar perbedaan kinerja LCNN pada Personal Computer (PC) dan pada mikrokontroler raspberry pi 4 dengan sistem operasi Raspbian. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter kinerja yaitu accuracy, F-1 Score, recall, precision, dan waktu dari pengujian klasifikasi untuk mendapatkan hasil performa dari pembelajaran mendalam. Oleh karena itu, hasil dan arsitektur model akan mengkonfirmasi perbedaan kinerja di masing-masing perangkat dan menunjukkan bagaimana performa model pada perangkat yang dibatasi sumber daya atau berjalan secara waktu nyata. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja pada raspberry pi yang merupakan alat dengan sumber daya terbatas tidak mempengaruhi kualitas pengenalan gambar, tetapi mempengaruhi waktu pemrosesan pengenalan, dikarenakan raspberry pi membutuhkan waktu proses yang lebih lama untuk melakukan satu proses pengenalan data atau foto. Hal tersebut akan mengakumulasi waktu yang dibutuhkan untuk pemrosesan data yang banyak, sehingga dapat disimpulkan bahwa raspberry pi dan alat dengan sumber daya terbatas sangat tidak efektif untuk melakukan pelatihan pengenalan dan melakukan proses pengenalan yang berisi banyak data atau foto dalam sekali prosesnya.
{"title":"Sistem Pengenalan Benih Padi menggunakan Metode Light Convolutional Neural Network pada Raspberry PI 4 B","authors":"I. Hermawan, Defiana Arnaldy, Maria Agustin, M. F. Widyono, D. Nathanael, Meutia Tri Mulyani","doi":"10.54914/jtt.v7i2.443","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i2.443","url":null,"abstract":"Baru-baru ini, metode pembelajaran mendalam dengan Convolution Neural Network (CNN) telah banyak digunakan untuk tugas klasifikasi gambar. CNN memiliki keunggulan yang tak tertandingi dalam mengekstraksi fitur gambar diskriminatif. Namun, banyak metode berbasis CNN yang ada dirancang untuk lebih dalam dan lebih besar dengan lapisan yang lebih kompleks. Sehingga membuatnya sulit untuk diterapkan pada perangkat seluler atau pada perangkat waktu nyata yang menggunakan mikrokontroler seperti raspberry pi, Arduino, dan lain sebagainya. Hal tersebut diatasi dengan menggunakan Light Convolution Neural Network (LCNN), maka perlu dilakukan percobaan untuk menguji seberapa besar perbedaan kinerja LCNN pada Personal Computer (PC) dan pada mikrokontroler raspberry pi 4 dengan sistem operasi Raspbian. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter kinerja yaitu accuracy, F-1 Score, recall, precision, dan waktu dari pengujian klasifikasi untuk mendapatkan hasil performa dari pembelajaran mendalam. Oleh karena itu, hasil dan arsitektur model akan mengkonfirmasi perbedaan kinerja di masing-masing perangkat dan menunjukkan bagaimana performa model pada perangkat yang dibatasi sumber daya atau berjalan secara waktu nyata. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja pada raspberry pi yang merupakan alat dengan sumber daya terbatas tidak mempengaruhi kualitas pengenalan gambar, tetapi mempengaruhi waktu pemrosesan pengenalan, dikarenakan raspberry pi membutuhkan waktu proses yang lebih lama untuk melakukan satu proses pengenalan data atau foto. Hal tersebut akan mengakumulasi waktu yang dibutuhkan untuk pemrosesan data yang banyak, sehingga dapat disimpulkan bahwa raspberry pi dan alat dengan sumber daya terbatas sangat tidak efektif untuk melakukan pelatihan pengenalan dan melakukan proses pengenalan yang berisi banyak data atau foto dalam sekali prosesnya.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"58 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125732640","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pandemi COVID-19 berdampak pada aktivitas pendidikan perguruan tinggi, termasuk proses pelayanan administrasi Mahasiswa di BAAK STT Terpadu Nurul Fikri. Masalah yang dihadapi adalah proses pengajuan kebutuhan surat masih dilakukan manual. Akibat dari pengajuan manual ini, mahasiswa yang membutuhkan surat tidak dapat datang secara tatap muka ke kampus. Tentunya hal ini akan berdampak pada kinerja BAAK dalam melayani kebutuhan administrasi mahasiswa. Karena hal itu artikel ini kemudian memberikan solusi berupa pemanfaatan Google Sheets dan Google Form untuk proses pengajuan administrasi Mahasiswa. Google Sheets dan Google Form menjadi pilihan karena sistem penyimpanan berbasis Cloud dan dapat digunakan oleh siapa pun tanpa terbatas tempat dan waktu. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah electronic Service Quality (E-SQ) dan User Acceptance Test (UAT) sebagai pengujiannya serta kuesioner sebagai alat pengumpulan data. Dimensi yang dipakai dalam E-SQ adalah efficiency, fulfilment dan system available. Hasil penelitian didapatkan 2 kategori, yaitu hasil pengolahan data mahasiswa dan data staf BAAK. Persentase hasil mahasiswa sebagai berikut, dimensi efficiency sebesar 86%, fulfilment sebesar 82,5% dan system available sebesar 82,5%. Persentase hasil staf BAAK sebagai berikut, efficiency sebesar 86,67%, fulfilment sebesar 90% dan system available 100%.
{"title":"Pemanfaatan Google Sheets dan Google Form untuk Layanan Administrasi Mahasiswa Menggunakan Konsep Electronic Service Quality","authors":"Misna Asqia, Tifanny Nabarian","doi":"10.54914/jtt.v7i1.339","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i1.339","url":null,"abstract":"Pandemi COVID-19 berdampak pada aktivitas pendidikan perguruan tinggi, termasuk proses pelayanan administrasi Mahasiswa di BAAK STT Terpadu Nurul Fikri. Masalah yang dihadapi adalah proses pengajuan kebutuhan surat masih dilakukan manual. Akibat dari pengajuan manual ini, mahasiswa yang membutuhkan surat tidak dapat datang secara tatap muka ke kampus. Tentunya hal ini akan berdampak pada kinerja BAAK dalam melayani kebutuhan administrasi mahasiswa. Karena hal itu artikel ini kemudian memberikan solusi berupa pemanfaatan Google Sheets dan Google Form untuk proses pengajuan administrasi Mahasiswa. Google Sheets dan Google Form menjadi pilihan karena sistem penyimpanan berbasis Cloud dan dapat digunakan oleh siapa pun tanpa terbatas tempat dan waktu. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah electronic Service Quality (E-SQ) dan User Acceptance Test (UAT) sebagai pengujiannya serta kuesioner sebagai alat pengumpulan data. Dimensi yang dipakai dalam E-SQ adalah efficiency, fulfilment dan system available. Hasil penelitian didapatkan 2 kategori, yaitu hasil pengolahan data mahasiswa dan data staf BAAK. Persentase hasil mahasiswa sebagai berikut, dimensi efficiency sebesar 86%, fulfilment sebesar 82,5% dan system available sebesar 82,5%. Persentase hasil staf BAAK sebagai berikut, efficiency sebesar 86,67%, fulfilment sebesar 90% dan system available 100%.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-07-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124429921","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
A. Adriansyah, Kurniawan Dwi Prasetyo, Hamdan Ainul Atmam Al Faruqi
Fonem adalah bagian yang menyusun semua bahasa lisan. Setiap kata dan kalimat yang diutarakan terdiri dari satu fonem atau lebih. Untuk meningkatkan akurasi dari model akustik, peneliti mencoba mengidentifikasi pola fonem vokal dalam bahasa Indonesia menggunakan STFT dan Fitur MFCC. Dalam penelitian ini, peneliti menganalisis data dari 398 file suara yang bersumber dari 51 orang partisipan dan mengeksplorasi perbedaan pola dari fonem vokal a,i,u,e,o. Dengan menggunakan SVM dan JST, fitur tersebut diklasifikasikan dan diuji. Hasil pengujian memberikan akurasi 93,8% menggunakan SVM dengan kernel radial.
{"title":"Pengenalan Pola Fonem Vokal menggunakan Short Time Fourier Transform (STFT) dan Fitur Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)","authors":"A. Adriansyah, Kurniawan Dwi Prasetyo, Hamdan Ainul Atmam Al Faruqi","doi":"10.54914/jtt.v7i1.298","DOIUrl":"https://doi.org/10.54914/jtt.v7i1.298","url":null,"abstract":"Fonem adalah bagian yang menyusun semua bahasa lisan. Setiap kata dan kalimat yang diutarakan terdiri dari satu fonem atau lebih. Untuk meningkatkan akurasi dari model akustik, peneliti mencoba mengidentifikasi pola fonem vokal dalam bahasa Indonesia menggunakan STFT dan Fitur MFCC. Dalam penelitian ini, peneliti menganalisis data dari 398 file suara yang bersumber dari 51 orang partisipan dan mengeksplorasi perbedaan pola dari fonem vokal a,i,u,e,o. Dengan menggunakan SVM dan JST, fitur tersebut diklasifikasikan dan diuji. Hasil pengujian memberikan akurasi 93,8% menggunakan SVM dengan kernel radial.","PeriodicalId":428429,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Terpadu","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-07-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114855794","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：