Pub Date : 2023-03-10DOI: 10.34148/teknika.v12i1.601
Taghfirul Azhima Yoga Siswa, Renaldi Panji Wibowo
Penelitian data mining pada keterlambatan pembayaran SPP telah banyak dilakukan namun mayoritas penelitian memiliki dataset yang berdimensi rendah. Hal ini dapat menjadi bahan kajian bagi para peneliti selanjutnya dikarenakan penelitian terkait dataset keterlambatan biaya SPP yang berdimensi tinggi hanya mendapatkan akurasi dibawah 60%. Ditambah lagi penelitian klasifikasi data mining yang menguji hubungan antar atribut-atribut yang digunakan pada pemodelan terhadap label data relatif masih minim. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peningkatan akurasi algoritma klasifikasi yakni K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, C4.5, Random forest, dan Logistic Regression dalam memprediksi keterlambatan biaya kuliah yang dioptimasi dengan beberapa perbandingan algoritma seleksi fitur diantaranya Mutual Information, Forward Selection, Backward, dan Recursive Elimination. Data yang digunakan adalah data pembayaran SPP mahasiswa dari tahun 2019 - 2021 dengan teknik pembagian data menggunakan metode 5-fold cross validation. Hasil dari penelitian ini ditemukan bahwa algoritma Backward Elimination memberikan peningkatan akurasi tertinggi dengan nilai rata-rata 0,52%, sedangkan algoritma klasifikasi yang memiliki akurasi tertinggi terdapat pada random forest dan C4.5 dengan nilai akurasi sebesar 62,6%, precision 65%, recall 63% dan f1-score 61%.
{"title":"Komparasi Metode Seleksi Fitur Dalam Prediksi Keterlambatan Pembayaran Biaya Kuliah","authors":"Taghfirul Azhima Yoga Siswa, Renaldi Panji Wibowo","doi":"10.34148/teknika.v12i1.601","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.601","url":null,"abstract":"Penelitian data mining pada keterlambatan pembayaran SPP telah banyak dilakukan namun mayoritas penelitian memiliki dataset yang berdimensi rendah. Hal ini dapat menjadi bahan kajian bagi para peneliti selanjutnya dikarenakan penelitian terkait dataset keterlambatan biaya SPP yang berdimensi tinggi hanya mendapatkan akurasi dibawah 60%. Ditambah lagi penelitian klasifikasi data mining yang menguji hubungan antar atribut-atribut yang digunakan pada pemodelan terhadap label data relatif masih minim. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peningkatan akurasi algoritma klasifikasi yakni K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, C4.5, Random forest, dan Logistic Regression dalam memprediksi keterlambatan biaya kuliah yang dioptimasi dengan beberapa perbandingan algoritma seleksi fitur diantaranya Mutual Information, Forward Selection, Backward, dan Recursive Elimination. Data yang digunakan adalah data pembayaran SPP mahasiswa dari tahun 2019 - 2021 dengan teknik pembagian data menggunakan metode 5-fold cross validation. Hasil dari penelitian ini ditemukan bahwa algoritma Backward Elimination memberikan peningkatan akurasi tertinggi dengan nilai rata-rata 0,52%, sedangkan algoritma klasifikasi yang memiliki akurasi tertinggi terdapat pada random forest dan C4.5 dengan nilai akurasi sebesar 62,6%, precision 65%, recall 63% dan f1-score 61%.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"45 6 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"89569883","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}
Meningkatnya permintaan jual beli tanah kavling menjadi tantangan bagi pelanggan untuk membuat keputusan yang sesuai dengan preferensi dan kendala keuangan mereka. Selain itu, konsumen seringkali tidak memiliki cukup waktu untuk menyelidiki plot yang mereka minati sebelum mengambil keputusan pembelian. Penelitian ini akan memberikan sistem rekomendasi berdasarkan permasalahan tersebut. Penerapan metode AHP yang dipadukan dengan metode fuzzy atau yang lebih dikenal dengan Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) digunakan untuk memberikan pilihan alternatif pada tanah kavling yang berbeda. Metode FAHP dipilih untuk menutupi kelemahan pada AHP terkait dengan permasalahan kriteria yang lebih bersifat subyektif. Parameter yang digunakan berdasarkan persil tanah meliputi harga, jenis, kondisi, fasilitas dan legalitas. Hasil pengujian metode FAHP dilakukan sebanyak 15 kali dengan berbagai kriteria penentuan bobot agar bekerja dengan baik dengan nilai akurasi 93%, presisi 100%, recall 93%, dan F1-score 96%. Berdasarkan hasil temuan, prosedur dan algoritma yang diterapkan mampu menghasilkan rekomendasi yang paling berguna untuk kemungkinan menghasilkan alternatif terbaik bagi konsumen dalam memilih alternatif tanah kavling terbaik
{"title":"Sistem Rekomendasi Pemilihan Tanah Kavling Menggunakan Metode Fuzzy-Analytic Hierarchy Process","authors":"Anik Vega Vitianingsih, Renaldi Dwi Kasiadi, Anastasya Lidya Maukar, Anindo Saka Fitri, Arizia Aulia Aziiza","doi":"10.34148/teknika.v12i1.590","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.590","url":null,"abstract":"Meningkatnya permintaan jual beli tanah kavling menjadi tantangan bagi pelanggan untuk membuat keputusan yang sesuai dengan preferensi dan kendala keuangan mereka. Selain itu, konsumen seringkali tidak memiliki cukup waktu untuk menyelidiki plot yang mereka minati sebelum mengambil keputusan pembelian. Penelitian ini akan memberikan sistem rekomendasi berdasarkan permasalahan tersebut. Penerapan metode AHP yang dipadukan dengan metode fuzzy atau yang lebih dikenal dengan Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) digunakan untuk memberikan pilihan alternatif pada tanah kavling yang berbeda. Metode FAHP dipilih untuk menutupi kelemahan pada AHP terkait dengan permasalahan kriteria yang lebih bersifat subyektif. Parameter yang digunakan berdasarkan persil tanah meliputi harga, jenis, kondisi, fasilitas dan legalitas. Hasil pengujian metode FAHP dilakukan sebanyak 15 kali dengan berbagai kriteria penentuan bobot agar bekerja dengan baik dengan nilai akurasi 93%, presisi 100%, recall 93%, dan F1-score 96%. Berdasarkan hasil temuan, prosedur dan algoritma yang diterapkan mampu menghasilkan rekomendasi yang paling berguna untuk kemungkinan menghasilkan alternatif terbaik bagi konsumen dalam memilih alternatif tanah kavling terbaik","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"32 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"79406597","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}
Pub Date : 2023-02-28DOI: 10.34148/teknika.v12i1.596
Ferbian Loekman, Lina
Saat ini teknologi barcode masih luas penggunaannya untuk mendata stok barang. Namun pada faktanya barcode juga memiliki kelemahan. Misal, barcode rentan mengalami kerusakan sehingga data di dalamnya sulit terbaca oleh scanner. Selain itu, barcode juga hanya bisa di-scan pada jarak tertentu, serta letaknya yang berbeda-beda di setiap produk juga membuat user harus mencari letak barcode terlebih dahulu sebelum di-scan. Teknologi RFID yang ditawarkan untuk menjadi jalan keluar dari permasalahan pada teknologi barcode juga memiliki beberapa hambatan untuk penerapannya, salah satu contohnya adalah biaya yang mahal. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem manajemen inventori berbasis website menggunakan HTML, CSS, dan PHP. Hasil black box testing fungsionalitas web menunjukkan hasil yang sangat baik, tingkat keberhasilannya mencapai 93,94%. Teknologi computer vision khususnya object recognition yang menggunakan arsitektur ResNet dalam CNN juga diterapkan untuk mengenali barang melalui input-an citra objek secara otomatis. Setelah melakukan training data terhadap sepuluh kelas yang sudah ditentukan, didapatkan sebuah model dengan validation loss sebesar 1.0834e-04 dan validation accuracy mencapai 100%. Berdasarkan testing yang dilakukan, model sudah mampu mengenali satu objek dalam satu frame foto dengan tingkat akurasi mencapai 90%. Namun akurasinya menurun untuk skenario testing dengan dua dan lima objek dalam satu foto, sehingga mendapatkan hasil tingkat akurasi 56% dan 54%.
{"title":"Sistem Manajemen Inventori Dengan Pengenalan Barang Secara Otomatis Menggunakan Metode Convolutional Neural Network","authors":"Ferbian Loekman, Lina","doi":"10.34148/teknika.v12i1.596","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.596","url":null,"abstract":"Saat ini teknologi barcode masih luas penggunaannya untuk mendata stok barang. Namun pada faktanya barcode juga memiliki kelemahan. Misal, barcode rentan mengalami kerusakan sehingga data di dalamnya sulit terbaca oleh scanner. Selain itu, barcode juga hanya bisa di-scan pada jarak tertentu, serta letaknya yang berbeda-beda di setiap produk juga membuat user harus mencari letak barcode terlebih dahulu sebelum di-scan. Teknologi RFID yang ditawarkan untuk menjadi jalan keluar dari permasalahan pada teknologi barcode juga memiliki beberapa hambatan untuk penerapannya, salah satu contohnya adalah biaya yang mahal. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem manajemen inventori berbasis website menggunakan HTML, CSS, dan PHP. Hasil black box testing fungsionalitas web menunjukkan hasil yang sangat baik, tingkat keberhasilannya mencapai 93,94%. Teknologi computer vision khususnya object recognition yang menggunakan arsitektur ResNet dalam CNN juga diterapkan untuk mengenali barang melalui input-an citra objek secara otomatis. Setelah melakukan training data terhadap sepuluh kelas yang sudah ditentukan, didapatkan sebuah model dengan validation loss sebesar 1.0834e-04 dan validation accuracy mencapai 100%. Berdasarkan testing yang dilakukan, model sudah mampu mengenali satu objek dalam satu frame foto dengan tingkat akurasi mencapai 90%. Namun akurasinya menurun untuk skenario testing dengan dua dan lima objek dalam satu foto, sehingga mendapatkan hasil tingkat akurasi 56% dan 54%.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"33 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"80311269","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}
Pub Date : 2023-02-27DOI: 10.34148/teknika.v12i1.571
Dimas Febriyan Priambodo, Asep Dadan Rifansyah, Muhammad Hasbi
Website ”XYZ” merupakan aplikasi yang mempunyai fungsi dalam layanan pembuatan dokumen kependudukan, layanan pendaftaran akses masuk, dan fitur login. Penilaian kerawanan secara berkala diperlukan untuk menjamin kehandalan dari aplikasi. Penilaian kerawanan dengan menggunakan tool uji saja sekarang tidak dirasa cukup sehingga memerlukan validasi. Salah satu validasi tersebut adalah menggunakan penetration testing. Uji penetrasi pada Website XYZ Kabupaten XYZ dilaksanakan dengan mengacu kepada Open Web Application Security Project (OWASP) Top 10-2021. Penetration testing dilaksanakan dengan metode black box untuk mendapatkan hasil pengukuran tingkat kerentanan pada aplikasi. Keseluruhan penilaian kerentanan dilakukan dalam empat tahap yaitu planning, information gathering, vulnerability scanning menggunakan 2 tools otomatis yaitu Vega dan OWASP ZAP sebagai upaya untuk mendapatkan cakupan yang lebih luas terkait kerentanan yang ditemukan dikuti dengan validasi dilanjutkan tahap analysis and reporting. Hasil tahap vulnerability scanning menghasilkan 9 jenis kerentanan dengan sebaran 2 high, 1 medium, dan 6 low. Pengujian penetrasi untuk validasi mengacu pada dokumen panduan Web Security Testing Guide (WSTG) versi 4.2. Hasil proses akhir berupa rekomendasi dapat digunakan sebagai referensi pengembang aplikasi web untuk menangani kerentanan khususnya hilangnya ketersediaan layanan dan kebocoran data.
{"title":"Penetration Testing Web XYZ Berdasarkan OWASP Risk Rating","authors":"Dimas Febriyan Priambodo, Asep Dadan Rifansyah, Muhammad Hasbi","doi":"10.34148/teknika.v12i1.571","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.571","url":null,"abstract":"Website ”XYZ” merupakan aplikasi yang mempunyai fungsi dalam layanan pembuatan dokumen kependudukan, layanan pendaftaran akses masuk, dan fitur login. Penilaian kerawanan secara berkala diperlukan untuk menjamin kehandalan dari aplikasi. Penilaian kerawanan dengan menggunakan tool uji saja sekarang tidak dirasa cukup sehingga memerlukan validasi. Salah satu validasi tersebut adalah menggunakan penetration testing. Uji penetrasi pada Website XYZ Kabupaten XYZ dilaksanakan dengan mengacu kepada Open Web Application Security Project (OWASP) Top 10-2021. Penetration testing dilaksanakan dengan metode black box untuk mendapatkan hasil pengukuran tingkat kerentanan pada aplikasi. Keseluruhan penilaian kerentanan dilakukan dalam empat tahap yaitu planning, information gathering, vulnerability scanning menggunakan 2 tools otomatis yaitu Vega dan OWASP ZAP sebagai upaya untuk mendapatkan cakupan yang lebih luas terkait kerentanan yang ditemukan dikuti dengan validasi dilanjutkan tahap analysis and reporting. Hasil tahap vulnerability scanning menghasilkan 9 jenis kerentanan dengan sebaran 2 high, 1 medium, dan 6 low. Pengujian penetrasi untuk validasi mengacu pada dokumen panduan Web Security Testing Guide (WSTG) versi 4.2. Hasil proses akhir berupa rekomendasi dapat digunakan sebagai referensi pengembang aplikasi web untuk menangani kerentanan khususnya hilangnya ketersediaan layanan dan kebocoran data.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"99 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"74143569","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}
Makanan memainkan peran penting dalam kelangsungan hidup manusia. Salah satu makanan tradisional yang populer di Indonesia adalah bakso. Penggunaan Bahan Tambahan Makanan (BTM) dalam makanan, terutama makanan olahan, tidak dapat dihindari. Salah satu BTM yang sering digunakan adalah boraks. Penggunaan boraks dalam pembuatan bakso dapat menyebabkan efek samping kesehatan bagi konsumen. Oleh karena itu, penting untuk menentukan apakah suatu produk bakso mengandung borax atau tidak. Artikel ini bertujuan untuk mengusulkan pendekatan kombinasi model yang terdiri dari pretrained model sebagai fitur extractor dan Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan gambar bakso serta melakukan evaluasi terhadap model yang dibangun. Kombinasi parameter yang digunakan pada Random Forest menggunakan parameter terbaik dari tuning hyperparameter GridsearchCV. Hasil pengujian menunjukkan kombinasi pretrained model Xception dan Random Forest menghasilkan kinerja dengan akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 87%, recall sebesar 83% dan F1-score sebesar 85%.
{"title":"Kombinasi Pretrained Model dan Random Forest Pada Klasifikasi Bakso Mengandung Boraks dan Non-Boraks Berbasis Citra","authors":"Aryo Michael, Srivan Palelleng, Irene Devi Damayanti, Juprianus Rusman","doi":"10.34148/teknika.v12i1.591","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.591","url":null,"abstract":"Makanan memainkan peran penting dalam kelangsungan hidup manusia. Salah satu makanan tradisional yang populer di Indonesia adalah bakso. Penggunaan Bahan Tambahan Makanan (BTM) dalam makanan, terutama makanan olahan, tidak dapat dihindari. Salah satu BTM yang sering digunakan adalah boraks. Penggunaan boraks dalam pembuatan bakso dapat menyebabkan efek samping kesehatan bagi konsumen. Oleh karena itu, penting untuk menentukan apakah suatu produk bakso mengandung borax atau tidak. Artikel ini bertujuan untuk mengusulkan pendekatan kombinasi model yang terdiri dari pretrained model sebagai fitur extractor dan Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan gambar bakso serta melakukan evaluasi terhadap model yang dibangun. Kombinasi parameter yang digunakan pada Random Forest menggunakan parameter terbaik dari tuning hyperparameter GridsearchCV. Hasil pengujian menunjukkan kombinasi pretrained model Xception dan Random Forest menghasilkan kinerja dengan akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 87%, recall sebesar 83% dan F1-score sebesar 85%.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"6 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"88925524","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}
Pub Date : 2023-02-16DOI: 10.34148/teknika.v12i1.549
Nursanti Novi Arisa, Muhammad Fahri, M. Putera, M. L. Putra
Berkembangnya teknologi di era digital saat ini sangat mempengaruhi berbagai sektor industri. Industri yang berdampak atas perkembangan teknologi informasi adalah sektor industri di bidang keuangan atau fintech (Financial Techology). CROWDE merupakan perusahaan yang bergerak di bidang usaha financial technology menghubungkan petani dan pengusaha tani dengan pemodal. Permasalahan yang sedang dihadapi oleh perusahaan CROWDE yakni target pasar yang dijangkau saat ini oleh website CROWDE hanya menjangkau 1 target saja yakni petani. Hal tersebut yang membuat CROWDE ingin merancang ulang tampilan antarmuka dan pengalaman pengguna terhadap website CROWDE. Adapun tujuan penelitian dilakukan untuk menjawab permasalahan yang sedang dihadapi oleh website CROWDE, menghasilkan rekomendasi berupa hasil solusi desain dan menghasilkan hasil analisis evaluasi terhadap solusi desain atau redesign website yang telah dibuat dari segi aspek kemudahan. Fokus penelitian ini yaitu melakukan perancangan ulang Platform Website CROWDE dari segi tampilan antar muka (User Interface) dan pengalaman pengguna (User Experience) dengan menggunakan metode desaign thinking. Tahapan penelitian yang dilakukan menggunakan pendekatan design thinking yang terdapat 5 tahapan seperti empathize, define, ideate, prototype, dan test. Hasil penelitian yang didapatkan yaitu kategori permasalahan website saat ini mulai dari segi copywriting, customer service, dan alur sistem. Kemudian untuk hasil solusi desain atau mockup yang dihasilkan sebanyak 12 menu. Tahapan pengujian terhadap 8 task dinyatakan berhasil dari segi aspek kemudahan terhadap solusi desain yang telah dibuat dengan nilai rata-rata lebih dari 5,5 untuk setiap task yang dikerjakan telah dikerjakan responden.
{"title":"Perancangan Prototipe UI/UX Website CROWDE Menggunakan Metode Design Thinking","authors":"Nursanti Novi Arisa, Muhammad Fahri, M. Putera, M. L. Putra","doi":"10.34148/teknika.v12i1.549","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.549","url":null,"abstract":"Berkembangnya teknologi di era digital saat ini sangat mempengaruhi berbagai sektor industri. Industri yang berdampak atas perkembangan teknologi informasi adalah sektor industri di bidang keuangan atau fintech (Financial Techology). CROWDE merupakan perusahaan yang bergerak di bidang usaha financial technology menghubungkan petani dan pengusaha tani dengan pemodal. Permasalahan yang sedang dihadapi oleh perusahaan CROWDE yakni target pasar yang dijangkau saat ini oleh website CROWDE hanya menjangkau 1 target saja yakni petani. Hal tersebut yang membuat CROWDE ingin merancang ulang tampilan antarmuka dan pengalaman pengguna terhadap website CROWDE. Adapun tujuan penelitian dilakukan untuk menjawab permasalahan yang sedang dihadapi oleh website CROWDE, menghasilkan rekomendasi berupa hasil solusi desain dan menghasilkan hasil analisis evaluasi terhadap solusi desain atau redesign website yang telah dibuat dari segi aspek kemudahan. Fokus penelitian ini yaitu melakukan perancangan ulang Platform Website CROWDE dari segi tampilan antar muka (User Interface) dan pengalaman pengguna (User Experience) dengan menggunakan metode desaign thinking. Tahapan penelitian yang dilakukan menggunakan pendekatan design thinking yang terdapat 5 tahapan seperti empathize, define, ideate, prototype, dan test. Hasil penelitian yang didapatkan yaitu kategori permasalahan website saat ini mulai dari segi copywriting, customer service, dan alur sistem. Kemudian untuk hasil solusi desain atau mockup yang dihasilkan sebanyak 12 menu. Tahapan pengujian terhadap 8 task dinyatakan berhasil dari segi aspek kemudahan terhadap solusi desain yang telah dibuat dengan nilai rata-rata lebih dari 5,5 untuk setiap task yang dikerjakan telah dikerjakan responden.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"171 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"75733168","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}
Pub Date : 2023-02-16DOI: 10.34148/teknika.v12i1.567
Dicka Y Kardono, Yuliana Melita Pranoto, Endang Setyati
SMK Antartika 1 Sidoarjo setiap tahunnya melakukan penerimaan siswa baru. Siswa SMP yang mendaftakan diri ke SMK Antartika 1 Sidoarjo rata-rata belum cukup mengetahui tentang minatnya pada jurusan yang ada di sekolah. Adapun jurusan yang ada di SMK Antartika 1 Sidoarjo adalah Teknik Pemesinan, Teknik Kendaraan Ringan, dan Rekayasa Perangkat Lunak. Dari permasalahan di atas, maka diperlukan sebuah sistem untuk memprediksi tentang pemilihan kecocokan jurusan pada siswa baru SMK Antartika 1 Sidoarjo. Dengan adanya sistem tersebut dapat membantu meningkatkan pelayanan terhadap siswa baru dalam memutuskan pemilihan jurusan yang terdiri dari 4 tingkatan, yaitu: sangat cocok, cocok, kurang cocok, dan sangat kurang cocok dengan siswa. Untuk mengetahui pola prediksi dari data siswa tersebut, menggunakan penerapan perbandingan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF). Fitur atribut yang digunakan ada 14 fitur yang terdiri dari: Jurusan, Pendidikan_Ayah, Penghasilan_Ayah, Pendidikan_Ibu, Penghasilan_Ibu, Transportasi_ke_Sekolah, NUS_MTK_SMP, NUS_BIND_SMP, NUS_BING_SMP, Disiplin, Tanggung_Jawab, Sikap, Komunikasi, dan Output_Kelas. Riset ini menggunakan dataset siswa SMK Antartika 1 Sidoarjo mulai tahun 2020 sampai 2022 dengan total 578 record data siswa. Berdasarkan hasil analisis dengan metode SVM dengan kernel sigmoid diperoleh tingkat akurasi sebesar 83%, sedangkan hasil analisa dengan dengan metode RF dengan jumlah tree 150 diperoleh tingkat akurasi sebesar 82%.
{"title":"Prediksi Kecocokan Jurusan Siswa SMK Dengan Support Vector Machine dan Random Forest","authors":"Dicka Y Kardono, Yuliana Melita Pranoto, Endang Setyati","doi":"10.34148/teknika.v12i1.567","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.567","url":null,"abstract":"SMK Antartika 1 Sidoarjo setiap tahunnya melakukan penerimaan siswa baru. Siswa SMP yang mendaftakan diri ke SMK Antartika 1 Sidoarjo rata-rata belum cukup mengetahui tentang minatnya pada jurusan yang ada di sekolah. Adapun jurusan yang ada di SMK Antartika 1 Sidoarjo adalah Teknik Pemesinan, Teknik Kendaraan Ringan, dan Rekayasa Perangkat Lunak. Dari permasalahan di atas, maka diperlukan sebuah sistem untuk memprediksi tentang pemilihan kecocokan jurusan pada siswa baru SMK Antartika 1 Sidoarjo. Dengan adanya sistem tersebut dapat membantu meningkatkan pelayanan terhadap siswa baru dalam memutuskan pemilihan jurusan yang terdiri dari 4 tingkatan, yaitu: sangat cocok, cocok, kurang cocok, dan sangat kurang cocok dengan siswa. Untuk mengetahui pola prediksi dari data siswa tersebut, menggunakan penerapan perbandingan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF). Fitur atribut yang digunakan ada 14 fitur yang terdiri dari: Jurusan, Pendidikan_Ayah, Penghasilan_Ayah, Pendidikan_Ibu, Penghasilan_Ibu, Transportasi_ke_Sekolah, NUS_MTK_SMP, NUS_BIND_SMP, NUS_BING_SMP, Disiplin, Tanggung_Jawab, Sikap, Komunikasi, dan Output_Kelas. Riset ini menggunakan dataset siswa SMK Antartika 1 Sidoarjo mulai tahun 2020 sampai 2022 dengan total 578 record data siswa. Berdasarkan hasil analisis dengan metode SVM dengan kernel sigmoid diperoleh tingkat akurasi sebesar 83%, sedangkan hasil analisa dengan dengan metode RF dengan jumlah tree 150 diperoleh tingkat akurasi sebesar 82%.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"7 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"90195884","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}
Pub Date : 2023-02-08DOI: 10.34148/teknika.v12i1.573
Mohamad Fahmi Yusuf, Edwin Pramana, E. Setiawan
E-marketplace saat ini telah berkembang sangat pesat. Pemerataan wilayah coverage dan kecepatan koneksi sudah jauh semakin berkembang, maka perubahan aktivitas dari tradisional menjadi digital pun semakin tinggi. UMKM di Indonesia mulai bermigrasi dari yang sebelumnya menjual produk secara konvensional di toko dan pasar, sekarang beralih secara online lewat media sosial maupun e-marketplace. Repurchase intention sangat penting dan sangat diinginkan karena untuk mendapatkan kepercayaan pelanggan baru dibutuhkan biaya yang besar. Proses mendapatkan pelanggan baru dan mengubahnya menjadi transaksi pembelian, lima kali lebih mahal daripada mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi niat repurchase intention dalam e-marketplace dan untuk mengetahui hubungan antar faktor-faktor tersebut. Tahap awal penelitian ini adalah pengembangan model teoritis dan kuesioner, kemudian prosedur sampling & analisis data, dan interpretasi hasil & kesimpulan. Langkah pemrosesan data dimulai dengan factor analysis, reliability test, dan mencari nilai cronbach alpha. Selanjutnya dilakukan penggambaran model teoritis dengan AMOS dan dilakukan analisis SEM dari model construct ECM yang diberikan sehingga output yang didapatkan adalah hasil nilai standardized effect dan nilai magnitude. Kesesuaian penelitian ini dengan model penelitian yang diajukan dalam tabel Fit Statistic Model. Hasil penelitian menunjukkan terdapat enam faktor diterima yang mempengaruhi repurchase intention yaitu trust, confirmation, satisfaction, brand awareness, ease of use, dan electronic word of mouth, dan tiga hipotesis yang ditolak yaitu security terhadap repurchase intention & trust dan brand awareness terhadap repurchase intention.
e -市场已经发展得非常快。覆盖区域和连接速度的提高使得从传统到数字的活动水平越来越高。印尼的UMKM已经开始从过去在商店和市场上传统销售产品的地方迁移，现在通过社交媒体和e-市场在网上转售。重复的意图是必不可少的，是可取的，因为获得新客户的信任需要付出巨大的代价。收购新客户并将其转化为购买交易的过程，其成本是现有客户的5倍。本研究的目的是确定影响e-市场意图意图的因素，并确定它们之间的关系。本研究的早期阶段是理论模型和问卷调查，然后是数据抽样和分析程序，以及结果和结论的解释。数据处理步骤始于因子分析、可靠性测试和研究cronbach alpha值。接下来，对阿莫斯进行理论模型的描述，对给定的ECM结构模型进行SEM分析，使获得的产出是标准效果和目标值的结果。本研究与统计数据表中提出的研究模型一致。研究结果表明，有六个公认的因素影响了所谓的再购买力，即信任、肯定、满意、品牌意识、利用和电子口碑。
{"title":"Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Repurchase Intention Pada E-Marketplace Dengan Menggunakan Extended Expectation Confirmation Model (ECM)","authors":"Mohamad Fahmi Yusuf, Edwin Pramana, E. Setiawan","doi":"10.34148/teknika.v12i1.573","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v12i1.573","url":null,"abstract":"E-marketplace saat ini telah berkembang sangat pesat. Pemerataan wilayah coverage dan kecepatan koneksi sudah jauh semakin berkembang, maka perubahan aktivitas dari tradisional menjadi digital pun semakin tinggi. UMKM di Indonesia mulai bermigrasi dari yang sebelumnya menjual produk secara konvensional di toko dan pasar, sekarang beralih secara online lewat media sosial maupun e-marketplace. Repurchase intention sangat penting dan sangat diinginkan karena untuk mendapatkan kepercayaan pelanggan baru dibutuhkan biaya yang besar. Proses mendapatkan pelanggan baru dan mengubahnya menjadi transaksi pembelian, lima kali lebih mahal daripada mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi niat repurchase intention dalam e-marketplace dan untuk mengetahui hubungan antar faktor-faktor tersebut. Tahap awal penelitian ini adalah pengembangan model teoritis dan kuesioner, kemudian prosedur sampling & analisis data, dan interpretasi hasil & kesimpulan. Langkah pemrosesan data dimulai dengan factor analysis, reliability test, dan mencari nilai cronbach alpha. Selanjutnya dilakukan penggambaran model teoritis dengan AMOS dan dilakukan analisis SEM dari model construct ECM yang diberikan sehingga output yang didapatkan adalah hasil nilai standardized effect dan nilai magnitude. Kesesuaian penelitian ini dengan model penelitian yang diajukan dalam tabel Fit Statistic Model. Hasil penelitian menunjukkan terdapat enam faktor diterima yang mempengaruhi repurchase intention yaitu trust, confirmation, satisfaction, brand awareness, ease of use, dan electronic word of mouth, dan tiga hipotesis yang ditolak yaitu security terhadap repurchase intention & trust dan brand awareness terhadap repurchase intention.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"83 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"76484747","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}
Sejak kasus pertama di Indonesia diumumkan yaitu di awal tahun 2020, Covid-19 terus menyebar ke berbagai kota. Pandemi virus Covid-19 berdampak besar terhadap daya beli masyarakat dan jumlah transaksi penjualan di hampir semua komoditi, baik barang maupun jasa. Banyak pemilik usaha yang mengeluhkan turunnya target penjualan. Akan tetapi tidak semua sektor usaha mengalami penurunan, ada juga sektor usaha yang mengalami pertumbuhan cukup signifikan. Di masa pandemi ini semua orang melakukan usaha perlindungan diri agar terhindar dari penyebaran virus corona dengan rutin mengkonsumsi obat atau vitamin. Data konsumsi obat dapat dilihat pada data transaksi penjualan apotek. Data transaksi penjualan obat yang lebih dari 3 bulan pastilah tidak sedikit, sehingga dalam melakukan evaluasi terhadap data-data tersebut dibantu dengan algoritma data mining. Penelitian ini memanfaatkan algoritma Apriori untuk mengetahui pola pembelian konsumen pada Apotek Jingga di masa pandemi, proses pengolahan data dibagi dua yaitu asosiasi data sebelum pandemi, kemudian data di masa pandemi. Dari pola tersebut akan diketahui pola hubungan antar item produk, bahwa konsumen yang membeli obat X cenderung membeli obat Y. Hal ini akan mempermudah dalam proses perencanaan pengadaan obat, dan diharapkan dapat membantu manajemen untuk menganalisis setiap transaksi yang dilakukan oleh konsumen beserta kecenderungannya di masa pandemi. Hasil perbandingan berdasarkan tiga kali percobaan dengan parameter minimum support dan minimum confidence yang berbeda, jumlah aturan yang terbentuk selama pandemi lebih sedikit dibandingkan dengan aturan sebelum pandemi.
{"title":"Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Era Pandemi Dengan Algoritma Apriori Berbasis Web Service","authors":"Acihmah Sidauruk, Ilyas Ferry Ceasar Widayanto, Hairul Januar, Miftakhurrokhmat","doi":"10.34148/teknika.v11i3.544","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v11i3.544","url":null,"abstract":"Sejak kasus pertama di Indonesia diumumkan yaitu di awal tahun 2020, Covid-19 terus menyebar ke berbagai kota. Pandemi virus Covid-19 berdampak besar terhadap daya beli masyarakat dan jumlah transaksi penjualan di hampir semua komoditi, baik barang maupun jasa. Banyak pemilik usaha yang mengeluhkan turunnya target penjualan. Akan tetapi tidak semua sektor usaha mengalami penurunan, ada juga sektor usaha yang mengalami pertumbuhan cukup signifikan. Di masa pandemi ini semua orang melakukan usaha perlindungan diri agar terhindar dari penyebaran virus corona dengan rutin mengkonsumsi obat atau vitamin. Data konsumsi obat dapat dilihat pada data transaksi penjualan apotek. Data transaksi penjualan obat yang lebih dari 3 bulan pastilah tidak sedikit, sehingga dalam melakukan evaluasi terhadap data-data tersebut dibantu dengan algoritma data mining. Penelitian ini memanfaatkan algoritma Apriori untuk mengetahui pola pembelian konsumen pada Apotek Jingga di masa pandemi, proses pengolahan data dibagi dua yaitu asosiasi data sebelum pandemi, kemudian data di masa pandemi. Dari pola tersebut akan diketahui pola hubungan antar item produk, bahwa konsumen yang membeli obat X cenderung membeli obat Y. Hal ini akan mempermudah dalam proses perencanaan pengadaan obat, dan diharapkan dapat membantu manajemen untuk menganalisis setiap transaksi yang dilakukan oleh konsumen beserta kecenderungannya di masa pandemi. Hasil perbandingan berdasarkan tiga kali percobaan dengan parameter minimum support dan minimum confidence yang berbeda, jumlah aturan yang terbentuk selama pandemi lebih sedikit dibandingkan dengan aturan sebelum pandemi.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"43 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"77333785","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}
Penerapan sistem ERP (Enterprise Resource Planning) pada sebuah perusahaan dapat memberikan manfaat yang besar bagi perusahaan. Namun, keberhasilan penerapan ERP selalu menjadi tantangan tersendiri bagi implementor ERP. Biaya investasi ERP yang besar tidak menjamin keberhasilan penerapan ERP. Untuk mencegah hal tersebut, perusahaan perlu melakukan beberapa pengubahan dan memanajemen critical success factor pada tiap tahap dalam implementasi ERP dengan baik dan penuh kehati-hatian. Metode ASAP menjadi salah satu metode implementasi ERP yang baik karena proses implementasi dibagi menjadi fase-fase yang berjalan berurutan namun tidak menjamin keberhasilan suatu implementasi. Pada beberapa penelitian terkait implementasi ERP menyebutkan bahwa salah satu tantangan besar yang dihadapi dalam implementasi ERP muncul dari aspek sosial dan organisasi daripada aspek teknis. Dibutuhkan suatu upaya agar perusahaan dapat memanajemen motivasi dan engagement agar performa kelajuan pekerjaan dan kolaborasi agar dapat meningkatkan keterlibatan pihak dalam perusahaan yang berkaitan dengan kelancaran operasional ERP agar penerapan ERP dapat sesuai dengan target yang diharapkan. Gamifikasi dapat menjadi solusi yang membantu untuk meningkatkan motivasi dan keterlibatan karyawan dalam setiap proses dalam implementasi ERP. Rancangan membangun sebuah proses gamifikasi pada proses pelatihan ERP diharapkan dapat meningkatkan keterlibatan dan motivasi karyawan sehingga mempermudah dan meningkatkan keberhasilan implementasi ERP dari aspek sosial dan organisasi.
{"title":"Perancangan Gamifikasi Pada Proses Implementasi ERP Menggunakan Metode Accelerate SAP","authors":"Kusuma Dewangga, Andi W.R. Emanuel, Kathryn Widhiyanti","doi":"10.34148/teknika.v11i3.552","DOIUrl":"https://doi.org/10.34148/teknika.v11i3.552","url":null,"abstract":"Penerapan sistem ERP (Enterprise Resource Planning) pada sebuah perusahaan dapat memberikan manfaat yang besar bagi perusahaan. Namun, keberhasilan penerapan ERP selalu menjadi tantangan tersendiri bagi implementor ERP. Biaya investasi ERP yang besar tidak menjamin keberhasilan penerapan ERP. Untuk mencegah hal tersebut, perusahaan perlu melakukan beberapa pengubahan dan memanajemen critical success factor pada tiap tahap dalam implementasi ERP dengan baik dan penuh kehati-hatian. Metode ASAP menjadi salah satu metode implementasi ERP yang baik karena proses implementasi dibagi menjadi fase-fase yang berjalan berurutan namun tidak menjamin keberhasilan suatu implementasi. Pada beberapa penelitian terkait implementasi ERP menyebutkan bahwa salah satu tantangan besar yang dihadapi dalam implementasi ERP muncul dari aspek sosial dan organisasi daripada aspek teknis. Dibutuhkan suatu upaya agar perusahaan dapat memanajemen motivasi dan engagement agar performa kelajuan pekerjaan dan kolaborasi agar dapat meningkatkan keterlibatan pihak dalam perusahaan yang berkaitan dengan kelancaran operasional ERP agar penerapan ERP dapat sesuai dengan target yang diharapkan. Gamifikasi dapat menjadi solusi yang membantu untuk meningkatkan motivasi dan keterlibatan karyawan dalam setiap proses dalam implementasi ERP. Rancangan membangun sebuah proses gamifikasi pada proses pelatihan ERP diharapkan dapat meningkatkan keterlibatan dan motivasi karyawan sehingga mempermudah dan meningkatkan keberhasilan implementasi ERP dari aspek sosial dan organisasi.","PeriodicalId":52620,"journal":{"name":"Teknika","volume":"3 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-11-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"83731166","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：