Technologia: Jurnal Ilmiah
Technologia: Jurnal Ilmiah adalah wadah informasi, hasil penelitian, dan tulisan terkait bidang Teknik Informatika dan Sistem Informasi yang dikelola oleh Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari. Frekuensi terbitan pada jurnal ini 4 kali dalam setahun yaitu pada bulan Januari, April, Juli, dan Oktober.
Articles
10 Documents
Search results for
, issue
"Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA"
:
10 Documents
clear
<![CDATA[PREDIKSI PENJUALAN OBAT HERBAL HP PRO MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK ]]>
<![CDATA[Dwi Agung Wibowo]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (617.598 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1100
<![CDATA[Sistem prediksi adalah sebuah perangkat untuk mendukung aktifitas manusia.Setiap tempat dapat dilihat bahwa untuk memutuskan sesuatu manusia memerlukan hasil prediksi. Terdapat beberapa perangkat prediksi yang dikembangkan dan diteliti. Dari waktu kewaktu kerumitan dan kemampuannya semakinmeningkat.Prediksi tidak hanya dimiliki oleh ahli matematika yang memiliki kemampuan matematis. Saat ini prediksi digunakan oleh manusia di berbagai latar belakang pengetahuan dan pekerjaan Pada area ekonomi, terdapat beberapa alat untuk melakukan prediksi sesuatu yang berkaitan dengan parameter maupun variable ekonomi, seperti bursa efek, inflasi, pertumbuhan ekonomi, pertukaran nilai kurs dll.Seringkali prediksi dilakukan untuk mendukung penyusunan Anggaran Belanja NegaraPada level perusahaan, prediksi memegang peran yang penting untuk perencanaan dan evaluasi. Salah satu prediksi yang penting adalah prediksi penjualan. Dari hasil prediksi ini, perusahaan dapat merencanakan produksi, strategi pemasaran dan anggaran. Tetapi dengan meningkatnya kompleksitas perusahaan(persaingan, perubahan budaya, perubahan lingkungan dll) akan mempengaruhi hasil prediksi dan dapat mengurangi akurasi dan menambah kesalahan prediksi.Untuk itu, saat ini diperlukan system prediksi yang baru, yang memiliki kemampuan untuk beradaptasiterhadap perubahan. Berbicara tentang adaptasi, terdapat perangkat adaptasi yang sangat menarik yang dikembangkan oleh ahli sistem kendali. Perangkat adaptasi ini adalah algoritma neural network yangdapat digunakan sebagai prediksi penjualan. Kata kunci: penjualan, jaringan saraf tiruan prediksi rentet waktu,Mean Squard Error (RMSE)]]>
<![CDATA[ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PENENTUAN JURUSAN PADA SISWA MADRASAH ALIYAH ]]>
<![CDATA[Fakhriani Ekawati]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (391.922 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1101
<![CDATA[Memilih jurusan saat memasuki semester ganjil di tahun kedua membuat para siswa kebingungan dalam memilih jurusan yang akan mereka pilih, namun disini kasus yang dijumpai adalah sistem kurikulum tidak sama dengan yang dulu, yang awalnya KTSP jurusan ditentukan saat memasuki semester ganjil di tahun kedua dan berubah menjadi K-13 dimana jurusan ditentukan saat awal pendaftaran masuk sekolah. Banyak juga kasus dijumpai bahwa pemilihan jurusan yang tidak sesuai dengan bakat, kemampuan, minat dan kepribadian dapat mempengaruhi para siswa pada kegiatan belajar mengajar. Algoritma Naïve Bayes merupakan sebuah metode yang pengklasifikasiannya dengan menggunakan metode probabilitas dan statistic dan telah dibuktikan oleh Xhemali Hinde Stone dalam jurnalnya bahwa Naïve Bayes Classifier bekerja sangat baik dibanding dengan model classifier lainnya. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji hasil keakurasian yang lebih tinggi dan kemudian mengaplikasikan Algoritma Naïve Bayes pada Data Nilai UN, hasil tes umum tertulis, hasil tes baca tulis Al-Quran dan wawancara. Data yang digunakan adalah Data Nilai UN, hasil tes umum tertulis, hasil tes baca tulis Al-Quran, dan wawancara berpengaruh kepada penentuan jurusan para siswa yang dinyatakan telah lulus di Madrasah Aliyah Negeri (MAN) 2 Model Banjarmasin. Kata Kunci : Algoritma Naïve Bayes, Penentuan Jurusan MAN]]>
<![CDATA[PREDIKSI TINGGI MUKA AIR BENDUNGAN RIAM KANAN MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM ]]>
<![CDATA[Yusri Ikhwani]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (491.706 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1097
<![CDATA[Bendungan riam kanan yang berada kabupaten banjar ialah salah satu waduk terbesar di kalimantan selatan yang ada di aranio, kabupaten banjar. Waduk buatan yang dalam pembangunannya memakan waktu selama 10 tahun ini dibangun membendung 8 sungai yang bersumber dari Pegunungan Meratus. Tujuan utama dibangunnya waduk riam kanan adalah untuk membangun pembangkit listrik tenaga air untuk daerah kalimantan selatan dan sekitarnya.Tujuan penelitian ini ialah untuk memprediksi tinggi muka air bendungan riam kanan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) agar dapat bermanfaat dalam kebijakan strategis ketahanan energi khususnya ketahanan pangan dan energi listrik, khususnya ketersediaan air untuk saluran irigasi.Perkiraan prediksi ini menggunakan data tinggi muka air bendungan riam kanan dari tahun 2009 sampai dengan 2015 yang didapatkan dari PLTU riam kanan provinsi kalimantan selatan. Prosedur memprediksi diawali dengan melakukan proses pembagian data, yaitu menjadi data pelatihan dan data pengujian. Setelah itu dilakukan penentuan variabel-variabel pendukung input yang memberikan korelasi cukup signifikan terhadap variabel output. Serelah itu melakukan proses pengujian dengan membandingkan 2 membership function untuk menentukan yang mana memiliki tingkat akurasi yang baik dan nilai error yang rendah dalam memprediksi tinggi muka air bendungan riam kanan.Hasilnya ialah prediksi tinggi muka air bendungan riam kanan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan membandingkan 2 membership function dengan tingkat keakuratan menghasilkan nilai RMSE 0,010065 pada membership function Bell Kata kunci: bendungan riam kanan, anfis, prediksi, tinggi muka air, membership fungtion]]>
<![CDATA[APLIKASI M-LEARNING MATA PELAJARAN BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN ANDROID STUDIO ]]>
<![CDATA[Rahmat Azwar]]>;
<![CDATA[Siska Dewi Lestari]]>;
<![CDATA[Haris Fadillah]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (476.229 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1102
<![CDATA[Perkembangan teknologi khususnya pada ponsel pintar (smartphone) sangat pesat, apalagi dengan munculnya ponsel pintar (smartphone) yang menggunakan sistem operasi android yang mengakibatkan menurunnya ketertarikan manusia terhadap buku sebagai media untuk belajar. M-Learning merupakan aplikasi yang diterapkan sebagai media belajar, baik untuk memahami materi belajar ataupun sebagai sarana untuk mengasah pengetahuan terhadap materi belajar yang telah di dapat.Aplikasi ini merupakan aplikasi berbasis android yang dibangun menggunakan android studio. Aplikasi ini dapat menampilkan materi belajar Bahasa Indonesia untuk SMPN 4 Muara Teweh kelas VI,VII, dan IX. Aplikasi ini mampu menampilkan halaman latihan soal pilihan ganda dimana soal-soal yang diberikan menggunakan sistem acak atau random yang dapat dikerjakan langsung oleh pengguna dan setelah selesai mengerjakan soal latihan, pengguna bisa langsung mengetahui berapa skor yang di dapat, dan skor tertinggi baru yang dicapai. Kata Kunci : android studio, bahasa indonesia, m-learning]]>
<![CDATA[PENGARUH TASK TECNOLOGY FIT TERHADAP PENGGUNAAN DAN KEPUASAN PENGGUNA SISTEM INFORMASI RESERVASI HOTEL (Studi Pada Karyawan Hotel Berbintang Provinsi Kalimantan Selatan) ]]>
<![CDATA[Silvia Ratna]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (497.084 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1754
<![CDATA[Penelitian ini melakukan kajian tentang Kepuasan Pengguna Teknologi Informasi Terhadap Sistem Informasi Reservasi Hotel. Populasi pada penelitian ini adalah 239 karyawan yang terdapat pada bagian front office pengguna sistem informasi pada hotel-hotel yang ada di provinsi Kalimantan Selatan. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan sampling jenuh (sensus) dan diperoleh respon rate sebesar 68,62% atau 164 orang responden. Teknik analisis data menggunakan analisis statistik deskripstif dan statistik inferensial yang menggunakan Generalized Structured Componen Analysis (GSCA). Hasil penelitian ini menemukan Karakteristik Tugas berpengaruh signifikan terhadap Task Tecnology Fit dalam penerapan sistem informasi reservasi hotel. Karateristik Teknologi berpengaruh signifikan terhadap Task Tecnology Fit dalam penerapan sistem informasi reservasi hotel. Task Tecnology Fit berpengaruh signifikan terhadap Penggunaan sistem informasi reservasi hotel. Penggunaan berpengaruh signifikan terhadap Task Tecnology Fit dalam penerapan sistem informasi reservasi hotel.. Penggunaan berpengaruh tidak signifikan terhadap Kepuasan dalam penerapan sistem informasi reservasi hotel. Kata Kunci: Kepuasan pengguna , penggunaan teknologi informasi]]>
<![CDATA[PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA METODE KNN EUCLIDEAN DISTANCE BERBASIS VARIASI JARAK UNTUK PENILAIAN ]]>
<![CDATA[Herry Adi Chandra]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1084.793 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1103
<![CDATA[Penilaian kinerja terhadap Lembaga kursus merupakan salah satu pola penguatan kelembagaan yang dilakukan oleh Direktorat pembinaan kursus dan pelatihan dengan berbagai parameter.Akan tetapi system penilaian akreditasi masih memakai cara yg sangat manual, dengan melakukan penilaian ke lembaga kursus dan pelatihan .oleh karena itu tugas pokok dan fungsi Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Non Formal (BAN-PNF) adalah melaksanakan akreditasi terhadap Lembaga Kursus dan Pelatihan (LKP). Akreditasi adalah kegiatan penilaian kelayakan satuan beserta program PNF berdasarkan atas kriteria yang telah ditetapkan. Untuk menilai kelayakan tersebut disusun instrumen akreditasi yang mengacu pada Standar Nasional Pendidikan (SNP) sebagaimana ditetapkan melalui Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 32 Tahun 2013 tentang Perubahan atas Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 19 Tahun 2005, yang mencakup delapan standar. Dengan menggunakan metode KNN dan optimasi Particle Swarm Optimization untuk mningkatkan akurasi dengan jumlah data yg sangat bnyak hasil penelitian juga mendapatkan tingkat akurasi yang optimal pada rumus variasi jarak yaitu K- Nearest neighbor Euclidean distance dari 96,60 %, sampai 99,69 %. Dapat dilihat jelas adanya kenaikan yang dihasilkan, walaupun tidak terlalu besar yaitu hanya sebesar 3,09 %.jadi untuk meningkatkan hasil akurasi yang optimal maka K-NN Euclidean distance di optimasi dengan Particle Swarm Optimization, yang mampu meningkatkan nilai akurasi sehingga dapat menjadi acuan yang sangat baik untuk klasifikasi akreditasi Lembaga kursus. Kata Kunci : K-NN, Euclidean Distance, Particle Swarm Optimization]]>
<![CDATA[MODEL NEURAL NETWORK BERBASIS PSO DALAM PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP EURO ]]>
<![CDATA[Adani Dharmawati]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (210.694 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1099
<![CDATA[Bagi sebuah negara, nilai tukar mata uang merupakan indikator yang sangat penting bagi perekonomian mereka. Tujuan dalam prediksi kurs mata uang yaitu untuk mengetahui nilai tukar mata uang di masa yang akan datang. Setelah hasil prediksi didapatkan, selanjutnya data tersebut akan digunakan dalam menentukan langkah-langkah strategis.Penelitian ini menghasilkan sebuah model optimasi Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) yang memiliki kinerja yang paling akurat dalam prediksi nilai tukar Rupiah terhadap Euro dengan nilai RMSE sebesar 93.219 +/- 19.567. Kata Kunci: prediksi, kurs, Neural Network, Particle Swarm Optimization]]>
<![CDATA[ALGORITMA C4.5 BERBASIS SELEKSI ATRIBUT UNTUK MENENTUKAN KEMUNGKINAN PENGUNDURAN DIRI MAHASISWA ]]>
<![CDATA[Hoiriyah Hoiriyah]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (766.634 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1104
<![CDATA[Data yang akan dimanfaatkan disini adalah data nilai akademik mahasiswa (yang akan digunakan sebagai data training dan data testing) untuk menempuh studi yang akan digunakan untuk memprediksi masa studi masing-masing mahasiswa. Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis Seleksi Atribut Untuk Menentukan Kemungkinan Pengunduran Diri Mahasiswa,Algoritma C4.5 Berbasis Seleksi Atribut merupakan metode mengurangi jumlah fitur yang terlibat dalam menentukan suatu nilai kelas target, mengurangi fitur irelevan, berlebihan dan data yang menyebabkan salah pengertian terhadap kelas target yang membuat efek segera bagi aplikasi.Algoritma C45 berbasis seleksi atribut memiliki nilai akurasi sebesar 96.81%. dengan menggunakan atribut chi squared, Information Gain, Relief, dengan Criterion : Information Gain yang memiliki nilai akurasi yang tertinggi Kata Kunci : Data Mining, Algoritma C4.5, chi squared, Information Gain, Relief]]>
<![CDATA[SELEKSI KARYAWAN KEUANGAN DI PT. BUMI HUTAN SEMESTA MENGGUNAKAN METODE AHP ]]>
<![CDATA[Rezky Izzatul Yazidah Anwar]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (330.696 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1105
<![CDATA[Sumber daya manusia merupakan salah satu sumber daya yang paling penting bagi perusahaan. Salah satu aktifitas yang penting bagi perusahaan adalah proses penerimaan atau seleksi sumber daya manusia itu sendiri, yang sering disebut seleksi karyawan. Pada umumnya seleksi karyawan pada perusahaan swasta tidak terlalu memperhatikan detail syarat para calon karyawan, yang terpenting adalah kemampuannya dan syarat umum saja. Pada kenyataannya pengambilan keputusan secara efisien dan efektif pada saat melakukan seleksi terhadap sumber daya manusia bukanlah hal yang mudah, maka diperlukan suatu model pengambilan keputusan untuk membantu memecahkan masalah tersebut, sehingga tidak ada lagi penilaian subjektif terhadap calon karyawan dan dapat menempatkan karyawan sesuai dengan kemampuan dan bidang yang ditekuninya. Dalam hal ini AHP (Analytichal Hierarchy Process) digunakan sebagai metode untuk membantu menentukan kriteria-kriteria ideal yang akan digunakan pada saat proses seleksi, hingga mengurutkan berdasarkan skor tertinggi. Kriteria disusun dengan struktur hirarki, untuk memudahkan proses seleksi. Kata Kunci : AHP, Seleksi Karyawan, Sumber Daya Manusia]]>
<![CDATA[ANFIS DENGAN MEMBERSHIP FUNCTION UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN PADA DATA RENTET WAKTU MULTIVARIATE ]]>
<![CDATA[Lilis Anggraini]]>
<![CDATA[ Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 9, No 1 (2018): TECHNOLOGIA ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (446.541 KB)
|
DOI: 10.31602/tji.v9i1.1098
<![CDATA[Masyarakat di sektor pertanian dan kelautan khususnya sangat memerlukan informasi tingkat curah hujan yang akan terjadi karena sangat berpengaruh kepada proses masa tanam hingga hasil produksi yang akan didapat dan juga berpengaruh terhadap nelayan yang ingin melaut. Sementara prakiraan cuaca yang diterbitkan BMKG ke masyarakat masih berkisar pada prediksi musim tidak konsenterasi pada tingkat curah hujan, BMKG memiliki data tingkat curah hujan namun belum dioptimalkan sebagai informasi prediksi yang diharapkan.Oleh karena itu diperlukan metode yang akurat sehinga dapat memberikan nilai akurasi yang diharapkan dan dapat memberikan kontribusi dalam bidang pertanian, kelautan, cepat tanggap darurat cuaca buruk dan tranportasi udara. Karena data curah hujan termasuk data rentet waktu, sehingga dapat dianalisa dan diprediksi. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi dengan pendekatan statistik dan softcomputing menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Kata Kunci : Curah hujan, ANFIS, Membership Function.]]>
