JTT (Jurnal Teknologi Terpadu)
Not a member yet
157 research outputs found
Sort by
Penerapan Limit Akses Browsing Internet pada saat Jam Kerja di PT XYZ
Get PDFOne of the engineering companies located in the Cikarang area has a rule that every employee is not allowed to access the internet through a browser during working hours, i.e., from 08.00 AM to 12.00 AM and 1.00 to 5.00 PM, only during break time which is between 12.00 AM until 1.00 PM, employees are allowed to access the internet through a browser. The company can apply this rule by implementing its policies on router firewalls to be followed by all employees thoroughly. This research will analyze and implement the process of configuring the router firewalls for the applied case. The first stage of this research starts from analyzing the software and hardware requirements, analyzing the network topology designs, implement the company's policies on firewall configuration, and the last stage is by doing the testing. From this implementation, we get the results that all users cannot access the internet through a browser except for authorized users. These results are applied based on the company's rules and policies proposed above that employees only able to access the internet through a browser during break time and before and after working hours.Salah satu perusahaan engineering yang terletak di kawasan Cikarang, mempunyai aturan bahwa setiap karyawan tidak boleh akses internet melalui browser pada jam kerja, yaitu jam 08.00 pagi sampai jam 12.00 dan jam 13.00 sampai jam 17.00 pada saat jam istirahat yaitu jam 12.00 – 13.00 karyawan dapat mengakses internet melalui browser, dengan menerapkan kebijakan perusahaan untuk diimplementasikan pada firewall router, sehingga kebijakan perusahaan tersebut dapat diikuti oleh semua karyawan dengan baik. Tahapan penelitian dimulai dari Analisa untuk menganalisa kebutuhan software dan hardware, kedua desain topologi jaringan, ketiga implementasi kebijakan melalui konfigurasi yang diterapkan pada firewall, keempat melakukan testing. Hasil testing yaitu semua pengguna tidak dapat melakukan akses internet melalui browser pada jam kerja pagi yaitu jam 08.00 sampai jam12.00 dan jam kerja siang jam 13.00 sampai jam 17.00, kecuali bagi user yang dibolehkan, dan semua pengguna dapat mengakses internet, sebelum jam kerja pagi, istirahat makan siang yaitu jam 12.00 sampai jam 13.00 dan setelah jam 17.00 yaitu setelah jam kerja pulang
Pengembangan Aplikasi Permainan Pembelajaran Matematika menggunakan Model-Driven Game Development
Get PDFComputer games empirically prove to complement metacognitive abilities that cannot obtain through ordinary mathematics education. Game-based learning also shows to increases engagement, motivation, critical thinking, and learning skills. However, the process of developing learning games requires collaboration with various parties who have different backgrounds. The model-driven development approach simplifies communication and collaboration between parties with different backgrounds because it uses a modeling language easily understood by various parties. The Usability Testing that the authors get by using a questionnaire states that this game's usability rate is 87.22%. The test also shows that educational games with the platformer genre can encourage players to learn.Permainan komputer secara empiris terbukti mampu melengkapi kemampuan metacognitive yang tidak didapatkan melalui pendidikan matematika biasa. Pembelajaran berbasis permainan juga terbukti meningkatkan keterikatan, motivasi, berfikir kritis, dan keterampilan belajar. Namun demikian proses pengembangan permainan untuk pembelajaran membutuhkan kolaborasi dengan berbagai pihak yang memiliki latar belakang yang berbeda. Pendekatan model-driven game development mempermudah proses komunikasi dan kolaborasi antar pihak dengan latar belakang yang berbeda karena menggunakan bahasa pemodelan yang mudah difahami berbagai pihak. Hasil dari Usability Testing yang didapatkan melaui kuesioner menunjukkan bahwa aplikasi permainan yang dihasilkan memiliki nilai usability 87,22%. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa permainan edukasi dengan jenis platformer mampu mendorong minat pemain untuk belajar
Sistem Pengenalan Benih Padi menggunakan Metode Light Convolutional Neural Network pada Raspberry PI 4 B
Get PDFRecently, Deep learning methods with Convolutional Neural Networks (CNNs) have been widely used for image classification tasks. CNN has an unrivaled advantage in extracting discriminatory image features. However, many existing CNN-based methods are designed to go deeper and more significant with more complex layers that make them challenging to implement on mobile devices or real-time devices that use microcontrollers like raspberry pi, Arduino, and immediately. This is overcome by using a Light Convolutional Neural Network (LCNN), so it needs to experiment to test the difference in LCNN performance on a personal computer and a raspberry pi four microcontrollers with a Raspbian operating system. Experiments will be carried out using several performance measures: accuracy, F-1 score, recall, precision, and time to get performance results from deep learning. As such, the results and model architecture will confirm performance differences across individual devices and show how the model performs on resource-constrained or real-time devices. Tests show that the performance of the raspberry pi, which is a tool with limited resources, does not affect the quality of image recognition but affects the recognition processing time because the raspberry pi requires a longer processing time to perform one data or photo recognition process. This will accumulate the time required for processing many data, so it can conclude that the raspberry pi and tools with limited resources are not very practical for conducting recognition training and carrying out a recognition process that contains a lot of data or photos in one process.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
Otomatisasi Sistem Pengendalian dan Pemantauan Kadar Nutrisi Air menggunakan Teknologi NodeMCU ESP8266 pada Tanaman Hidroponik
Get PDFThe number of evictions of agricultural land to be used as buildings, offices and settlements has become narrow and agricultural land is reduced, so that farmers are now starting to grow a lot of crops using the hydroponic method, where this hydroponic method is a method of farming without soil elements. However, this hydroponic method requires intensive checking to monitor the condition of nutrient levels in the water so that plants grow well. This is a serious problem among hydroponic farmers because if the nutrient levels in the water do not match the needs of the type of plant, it will cause the death of the plant. Lettuce hydroponic plants require a water nutrient dose (PPM) of 560 – 840. If the PPM value exceeds the ideal value in the nutrient solution, it will result in reduced water absorption by lettuce plants so that the food formation process (photosynthesis) is disrupted. Meanwhile, if the PPM/EC value is smaller than the ideal value, the lettuce growth process will be hampered. Therefore, an automation control and monitoring system was made using the Deep Flow Technique method in adjusting the nutrient dose based on the concentration value by converting the PPM value on hydroponic plants according to the age of the plant. the system that is made can control the volume of nutrients well so as to achieve ideal nutritional conditions.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
Implementasi Kendali Intensitas Cahaya Lampu dengan Internet Of Things Berbasis Arduino Uno menggunakan Metode Fuzzy Logic
Get PDFThe light intensity setting of the lamp uses the on-off principle for setting the lighting of the lamp. Therefore, the on-off principle base on the dark or lightroom conditions without being affected by the environment. Such conditions result in ineffective and inflexible use of electrical energy. Therefore, changing the light intensity control system from a manual system to an automation system is necessary by implementing the fuzzy logic method as a light intensity controller. The main component of light intensity control using Arduino Uno Microcontroller with data input through AC Light Dimmer sensor and Bluetooth HC-05 is part of the hardware. In contrast, software design uses mobile programming algorithm with APP INVERTOR 2 application and Arduino IDE application. The following weaknesses of the system are made that is how to determine the method of parameter assessment, where the system becomes unstable due to the response to the change of response is very fast and has a small parameter value. This study aimed to create one of the electronic control devices of light intensity control, which the process carried out includes setting the intensity of the lamp freely through a Bluetooth connection of an Android smartphone with the Arduino UNO microcontroller as an electric current regulator on the lamp by the AC Light Dimmer module.Pengaturan intensitas cahaya lampu umumnya dilakukan dengan menggunakan prinsip menyalakan-mematikan untuk pengaturan penerangan lampu. Untuk itu pada prinsip menyalakan-mematikan tersebut didasari pada kondisi ruangan gelap maupun terang, tanpa dipengaruhi oleh lingkungan. Kondisi seperti ini mengakibatkan tidak efektif dan tidak fleksibel pada penggunaan daya listrik, sehingga dibutuhkan perubahan sistem pengendali intensitas cahaya dari sistem manual ke sistem otomatisasi dengan menerapkan metode fuzzy logic sebagai pengendali intensitas cahaya lampu. Sebagai komponen utama pengendali intensitas cahaya lampu menggunakan mikrokontroler arduino Uno dengan inputan data melalui sensor AC Light Dimmer dan Bluetooth HC-05 merupakan bagian dari perangkat keras, sedangkan perancangan perangkat lunak menggunakan algoritma pemrograman mobile dengan aplikasi APP INVERTOR 2 dan aplikasi Arduino IDE. Berikut kelemahan dari sistem yang dibuat yaitu cara menentukan metode penilaian parameter, dimana sistem tersebut menjadi tidak stabil dikarenakan respon pada perubahan respon yang sangat cepat dan mempunyai nilai parameter yang kecil. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membuat salah satu alat pengendali elektronik kendali intensitas cahaya lampu, yang mana proses yang dilakukan meliputi pengaturan intensitas lampu secara bebas melalui koneksi bluetooth dari smartphone Android dengan mikrokontroler Arduino UNO sebagai pengatur arus listrik pada lampu oleh modul AC Light Dimmer
Penerapan Algoritma Genetika Untuk Mencari Optimasi Kombinasi Jalur Terpendek Dalam Kasus Travelling Salesman Problem
Get PDFIn delivering packages, goods, and in doing a business, location is a critical variable to control. The number of cases is often found in the arrival of late packages because the courier cannot find the fastest or most efficient route. Determining the most effective distance in a shipment of goods or packages determines customer satisfaction. In this case, the authors make an alternative to search for the shortest path optimization in the Travelling Salesman Problem (TSP) using genetic algorithm methods. With this method, the author wants to analyze and calculate the optimal or shortest route with the data set used. With the principle of a genetic algorithm that resembles the selection of living things with the population as part of each individual, each individual will represent by a fitness value. The application used to make this application is Matlab 2020a. The research results show that the optimal value of generation is 200 generations with the optimal crossover probability of 0.8, and the optimal mutation probability is 0.005. By finding the optimal value of each required variable, the graph of the shortest route will see. This value can be said to be best because the fitness obtained from these results is 0.036 indicating the most optimal value.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
Penerapan Computer Vision Menggunakan Metode Deep Learning pada Perspektif Generasi Ulul Albab
Get PDFMachine learning is one of the applications of artificial intelligence. The use of machine learning in computer vision is closely related to deep learning where computer scientists get inspiration about deep learning technology from the environment. The purpose of the research in this manuscript is to know and understand deep learning technology along with simple examples in processing image objects and to know and understand artificial intelligence technology from the perspective of the ulul albab generation so that it can provide comprehensive benefits for the world. The research conducted in this paper is a type of qualitative research with library research using various books and other reading literature such as journals and special websites so as to produce information on the topic under study. Artificial intelligence technology will always develop and lead to increasingly sophisticated directions, but technology also has a negative impact. The Ulul Albab generation must be able to struggle to have a positive impact on society because the Ulul Albab generation is the hope for the progress of Islamic civilization in various sectors of science and technology.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
Rancang Bangun Sistem Repositori Berbasis Web Semantik Menggunakan Ontologi
Get PDFA repository is a system used to store data in the form of information such as archival documents, journals, or papers in an institutional institution. In this research, a repository system design will be made for the Department of Informatics and Computers at the Jakarta State Polytechnic based on the semantic web. Semantic technology allows the system to understand the meaning of information. This repository uses apache jena fuseki as data storage with SPARQL, which is made with the Resource Description Framework scheme. The final result of this research becomes a repository system that has been successfully applied to the final project collection in 2020 with regular and specific search features to facilitate the search for a documentRepositori adalah sebuah sistem yang digunakan untuk melakukan penyimpanan data berupa informasi seperti dokumen kearsipan, jurnal, atau karya tulis dalam sebuah lembaga institusi. Dalam penelitian kali ini akan dibuat perancangan sistem repositori untuk jurusan Teknik Informatika dan Komputer pada institusi Politeknik Negeri Jakarta dengan berbasiskan web semantik. Teknologi semantik memungkinkan sistem dapat mengerti suatu makna pada suatu informasi. Pembuatan repositori ini menggunakan apache jena fuseki sebagai penyimpanan data dengan SPARQL yang dibuat dengan skema Resource Description Framework. Hasil akhir dari penelitian ini menjadi sebuah sistem repositori dimana telah berhasil diterapkan pada pengumpulan tugas akhir pada tahun 2020 ini dengan terdapat fitur pencarian regular dan juga spesifik dalam mempermudah pencarian suatu dokumen
Penggunaan Social Network Analysis Untuk Mencari Calon Pemimpin (Studi Kasus pada STIKOM Uyelindo Kupang)
Get PDFMany factors determine the success of an organization; one of the main factors is leadership. Leaders play a critical role in the success of an organization. This study aims to find potential leaders in STIKOM Uyelindo Kupang. In this study, the sample used was 53 people. Data were collected by distributing questionnaires to all staff at STIKOM Uyelindo Kupang. The method used to analyze data is Social Network Analysis (SNA); SNA can be used to study social relationships or interactions between members of an individual group. The software used to analyze social networks is NodeXL. The study results show that the nodes V15, V7, and V25 have the highest in-degree calculations, so it can be concluded that the three actors are potential future leaders.
 Keberhasilan.suatu.organisasi.ditentukan.oleh.banyak faktor,.salah.satu.faktor.yang.utama adalah.kepemimpinan. Pemimpin memegang peranan yang sangat penting dalam keberhasilan dari suatu organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan calon pemimpin di STIKOM Uyelindo Kupang. Dalam penelitian ini, sampel yang digunakan berjumlah 53 orang. Data dikumpulkan dengan menyebarkan kuesioner kepada semua staf yang ada di STIKOM Uyelindo Kupang. Metode yang digunakan untuk menganalisis data adalah Social Network Analysis (SNA), SNA dapat digunakan untuk mempelajari hubungan atau interaksi sosial antar anggota dari sebuah kelompok individu. Software yang digunakan untuk menganalisis jaringan sosial adalah NodeXL. Hasil penelitian menyatakan bahwa node V15, V7 dan V25 memiliki perhitungan in-degree tertinggi sehingga dapat disimpulkan bahwa ketiga aktor tersebut merupakan calon pemimpin yang potensial di masa yang akan datang
Melihat Peta Penyebaran Pasien Covid-19 Dengan Kombinasi QGIS Dan Framework Laravel
Get PDFThe local government of Ketapang Regency has difficulty tracking the distribution of covid-19 patients. This difficulty is attributed to the data used in the form of tables and coordinate points. In this study, the authors transformed data tables that are difficult to understand into mapping visualization data so that they can easily see which areas have the most ODP, PDP and Positive. With the increasing epidemic of Covid-19 in Indonesia, local governments must be able to make decisions quickly. One way to be able to support the local government in making decisions on Covid-19 by making a distribution of Covid-19 patients based on coordinate maps that can be accessed by parties who have interests in real time via the website. The method used in this research is digitalisis mapping using 2 applications, QGIS and framework laravel. The results of making the mapping application of Covid-19 patients are very accurate in providing a visual picture of the distribution of Covid-19 patients in an area..Pemerintah daerah Kabupaten Ketapang kesulitan dalam melacak sebaran pasien Covid-19. Kesulitan ini dikarenakan data yang digunakan masih dalam bentuk tabel dan titik koordinat. Pada Penelitian ini penulis melakukan transformasi dari data tabel yang sulit dipahami menjadi data visualisasi mapping sehingga dapat dengan mudah melihat daerah mana saja yang paling banyak terdapat kasus ODP, PDP, dan Positif. Dengan meningkatnya wabah Covid-19 di Indonesia membuat pemerintah daerah harus bisa mengambil keputusan dengan cepat. Salah satu cara agar dapat mendukung pemerintah daerah dalam mengambil keputusan terhadap Covid-19 dengan membuat sebaran pasien Covid-19 berdasarkan peta koordinat yang dapat diakses oleh pihak yang memiliki kepentingan secara real time melalui website. Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pemetaan digitalisasi dengan menggunakan dua aplikasi yaitu QGIS dan framework Laravel. Hasil pembuatan aplikasi pemetaan pasien Covid-19 ini sangat akurat dalam memberikan gambaran visual sebaran pasien Covid-19 pada suatu daerah