cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Imam Fahrur Rozi
Contact Email
imam.rozi@polinema.ac.id
Phone
+6285233139738
Journal Mail Official
jip@polinema.ac.id
Editorial Address
Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65141 Phone: (0341) 404424-404425 Fax: (0341) 404420
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Published by Politeknik Negeri Malang
ISSN : 26146371     EISSN : 2407070X     DOI : https://doi.org/10.33795/jip
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science
The focus and scope of articles published in JIP (Journal of Informatics Polinema) encompasses the game technology, information system, computer network, computing, which covers the following scope: Game Technology Artificial Intelligence Intelligent System Machine Learning Image Processing Computer Vision Information Retrieval Machine Learning Information System Internet of Things Computer Security Technology Enhanced Learning Education Technologies Digital Forensic Wireless Sensor UI/UX research JIP (Jurnal Informatika Polinema) publishes comprehensive research articles and invited reviews by leading expert in the field. Papers will be selected that high scientific merit, impart important new knowledge, and are of high interest to computer and information technology.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 21 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)" : 21 Documents clear
Studi Perkembangan dan Implementasi Sistem Basis Data Terdistribusi dalam Studi Literatur Review Hari Murti; Edy Supriyanto; Rara Redjeki; Endang Lestariningsih; eka ardhianto
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4549

Abstract

Basis data dianggap sebagai pangkalan data yang paling mendasar dalam sebuah sistem informasi. Seiring perkembangan jaman, jumlah data yang diolah oleh sebuah sistem informasi akan menjaadi sangat besar. Basis data saat ini tidak hanya tersimpan pada satu lokasi media penyimpanan, namun dapat tersimpan pada berbagai lokasi dan tempat penyimmpanan. Hal ini juga di dukung oleh perkembangan teknologi jaringan baik perangkat keras dan perangkat lunak yang mendukung. Model sistem basisdata terdistribusi sangat mendukung untuk pengolahan data yang tersimpan pada lokasi yang berbeda. Banyak implementasi sistem informasi yang mengunakan kopsep sistem basisdata terdistribusi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat perkembangan dari implementasi sistem basisdata yang menggunakan teknologi sistem basisdata terdistribusi. Penelitian ini menggunakan metode sistematic literature review. Hasil yang diperoleh adalah bahwa konsep sistem basisdata terdistribusi saat ini masih digunakan untuk mendukung tata kelola sistem informasi yang mengashilkan informasi yang sesuai dengan tujuan pengguna. Sistem yang dibangun menggunakan metode-metode pengambangan pada konsep basisdata terdistribusi memiliki keunggulan dalam beberapa aspek pengembangnnya
Analisis Kinerja Sistem Pakar Diagnosis Coronavirus Disease Menggunakan Metode Certainty Factor Moch Deny Pratama; Luqman Affandi; Bagas Satya Dian Nugraha
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4702

Abstract

Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2), atau Covid-19, merupakan penyakit virus yang sangat menular melalui kontak fisik atau sentuhan dengan benda yang telah tersentuh oleh individu terjangkit. Pandemi ini memberikan dampak besar, termasuk perubahan signifikan dalam gaya hidup sehari-hari dan pembatasan kontak sosial dengan banyak orang. Kesulitan dalam mendeteksi keberadaan penyakit ini disebabkan oleh kurangnya pemahaman masyarakat, memungkinkan penyebarannya menjadi sangat cepat. Terdapat kendala dengan adanya keterbatasan konsultasi dan fasilitas Rapid Test dan Swab Test yang belum merata dan harganya relatif mahal sehingga tidak semua orang mau melakukan pemeriksaan. Tujuan penelitian ini adalah membangun Sistem Pakar untuk melakukan diagnosis awal terhadap penyakit virus corona menggunakan Metode Certainty Factor yang mempermudah dalam memberikan hasil diagnosis, pengetahuan, serta solusi. Certainty Factor dapat bekerja dengan ketidakpastian melalui pemrosesan data untuk mengambil kesimpulan hasil diagnosis penyakit dengan persentase perhitungan nilai kepastian. Penelitian ini berfokus pada gejala klinis Covid-19, sistem ini diharapkan dapat membantu dalam mengantisipasi penyebaran virus dengan memberikan solusi yang tepat waktu. Metode Certainty Factor dipilih karena kemampuannya mengolah data yang memiliki ketidakpastian, menjaga keakuratan hasil, dan dianggap cocok untuk implementasi sistem pakar dengan input data yang tidak pasti. Penelitian ini mengusulkan solusi yang relevan dengan data kondisi beberapa gejala komorbid, agnosmia, dan ageusia untuk melakukan identifikasi penyakit menjadi dua rule kelas yaitu Suspect dan Probable Covid-19. Berdasarkan pengujian fungsionalitas secara black box, didapatkan tingkat akurasi sebesar 100%, sementara berdasarkan pengujian validitas pakar, tingkat akurasi sebesar 100%, dan pengujian validitas perhitungan memiliki tingkat akurasi uji validitas sebesar 87.5%.
Pemetaan Lokasi Destinasi Wisata Kota Kediri Berbasis Sistem Informasi Geografis Yudo Bismo Utomo; Dian Efytra Yuliana; danang erwanto
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4736

Abstract

Kota Kediri identik dengan kota tahu. Meskipun dijuluki kota tahu, Kota Kediri memiliki lokasi destinasi wisata yang menarik untuk dikunjungi bagi wisatawan domestik maupun wisatawan mancanegara. Akan tetapi, para wisatawan belum sepenuhnya mengetahui kalau di Kota Kediri memiliki destinasi wisata yang menarik untuk dikunjungi pada saat liburan. Hal ini dikarenakan, stakeholder atau salah satu pemangku kebijakan yang ada di Kota Kediri belum memanfaatkan teknologi informasi yang berfungsi untuk menampilkan informasi tentang pemetaan objek lokasi wisata Kota Kediri kepada para wisatawan. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibuatlah sistem informasi pemetaan lokasi destinasi wisata Kota Kediri berbasis sistem informasi geografis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memetaan lokasi destinasi wisata yang ada di Kota Kediri sebagai upaya penguatan pembangunan pemasaran di sektor industri pariwisata. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif eksperimen, yang dimulai dari pengumpulan data terlebih dahulu dengan cara observasi lapangan dan membaca studi literatur guna mendapatkan data dan informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Kemudian dilanjutkan dengan merancang desain sistem, setelah itu mengimplementasikan kedalam teknologi informasi berbasis sistem informasi geografis. Kontribusi yang diberikan dari penelitian ini, hasil dari pengujian menggunakan metode user acceptance testing, diperoleh nilai prosentase sebesar 98,12% aplikasi ini dapat menarik minat wisatawan untuk mengunjungi lokasi wisata saat berada di Kota Kediri dan membantu pihak pemangku kebijakan Kota Kediri dalam memperkuat sektor industri pariwisata dalam mengenalkan Kota Kediri.
Seleksi Fitur Hybrid Grey Wolf Optimization dan Particle Swarm Optimization pada Distance Biased Naive Bayes untuk Klasifikasi Kanker Payudara Ratna Septia Devi; Triando Hamonangan Saragih; Mohammad Reza Faisal
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4737

Abstract

Kanker payudara adalah penyebab utama kematian akibat kanker tertinggi kedua di dunia. Pasien Kanker payudara terus mengalami peningkatan dan menjadi masalah kesehatan yang cukup serius di seluruh dunia, termasuk juga di Indonesia. Diagnosis dini adalah salah satu pendekatan terbaik untuk mencegah penyakit ini semakin meningkat dan berkembang. Machine learning dapat melakukan penambangan data menggunakan serangkaian fitur pada sebuah data. Penelitian ini menggunakan dataset public dari UCI machine learning repository yaitu Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic). Pada dataset ini memiliki atribut sebanyak 32 fitur, namun banyaknya fitur pada sebuah data juga akan memperlambat waktu komputasi dari metode klasifikasi yang digunakan. Pada penelian ini, akan dilakukan seleksi fitur menggunakan metode Hybrid Grey Wolf Optimization dan Particle Swarm Optimization (HGWOPSO) untuk memilih fitur yang paling informatif dan signifikan untuk digunakan pada klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Distance Biased Naive Bayes (DBNB) yang terdiri dari dua modul yaitu Weighted Naïve Bayes Module (WNBM) dan Distance Reinforcement Module (DRM). Dari penelitian ini, didapatkan performa akurasi tertinggi pada model DBNB tanpa seleksi fitur sebesar 94,90%, DBNB dengan GWO sebesar 95,08%, DBNB dengan PSO sebesar 95,25%, dan DBNB dengan HGWOPSO sebesar 96,13%. Dapat disimpulkan bahwa model DBNB dengan seleksi fitur HGWOPSO mengalami peningkatan dibandingkan dengan DBNB tanpa seleksi fitur maupun dengan seleksi fitur individualnya.
Rancang Bangun Aplikasi EMINAT untuk Menunjang Penjualan Produk UMKM Muhammad Aji Pangestu; Karyo Budi Utomo; Wahyuni Eka Sari; Ahmad Rofiq Hakim; Irwansyah; Yusni Nyura
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4738

Abstract

Pada penelitian ini mengangkat sebuah permasalahan pada UMKM yakni dalam menunjang produk UMKM salah satunya adalah sistem pemasaran dan laporan penjualannya. Pada studi kasus terdapat 2 UMKM sebagai sampel yakni UMKM Mami Donat dan Donny Bakery. Proses yang mengandalkan pendekatan tradisional, sewa lapak yang begitu mahal dan kurangnya strategis, kurangnya secara langsung melakukan pelaporan berapa produk yang terjual sehingga hasil pendapatan yang didapat pada UMKM sangat minim Sehingga dibutuhkan sistem untuk menjawab permasalahan tersebut disanding tersebut juga tantangan para pelaku UMKM adalah teknologi digital pada setiap transaksional produknya dan EMINAT tercipta. Elektronik Minat (EMINAT) merupakan aplikasi yang menarik minat dengan menawarkan kemudahan dalam transaksional khususnya dalam produk UMKM dengan berbasis elektronik dengan memanfaatkan Teknologi Informasi sebagai aksesnya. Dalam perancangannya mulai merancang sistem dengan Context Diagram, Data Flow Diagram, Entity Relationship Diagram hingga melakukan membangun sistem dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP (Hypertext Preprosessor) dengan menggunakan pola struktur algoritma dengan memanfaatkan metode MVC (Model-View-Comtroller) atau yang sering disebut dengan Framerwork. Dalam perancangan sistem ini memanfaatkan Framework CodeIgnither 3 (CI3) dan menggunakan MySql sebagai basis datanya. Dilakukan Ujicoba dengan metode blackbox dengan melihat fungsionalnya dengan 3 role user yakni admin aplikasi, toko dan pembeli hingga terpublikasi dengan hosting dan domain dengan laman https://eminat.store. Dalam pelaksanaanya diberikan sebuah kuisioner pembeli sebanyak 35 orang secara acak dan wawancara dengan pihak mitra pelaku UMKM dan telah dihimpun yang terdiri dari antarmuka 67,88%, Kemudahan Akses 59,28%, dan Proses 67,60%. Dengan aplikasi ini dapat membantu menunjang produk UMKM tersebut dan menjawab permasalahan yang dialaminya.
Evaluasi Kinerja Enkripsi Algoritma LEA Mode CTR pada NodeMCU8266 Vian Navalino; Achmad Farid Wadjdi; Yudistira Asnar
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4831

Abstract

Penelitian ini menyajikan pengujian mendalam terhadap Lightweight Encryption Algorithm (LEA) pada mikrokontroler NodeMCU ESP8266. Pertama, penelitian ini mengontekstualisasikan pentingnya IoT di berbagai sektor, menggarisbawahi kebutuhan kritis akan kerahasiaan data yang kuat di tengah meningkatnya tantangan keamanan. Penelitian ini mempelajari ranah lightweight cryptography, yang menekankan perlunya solusi kriptografi yang efisien serta aman pada perangkat dengan sumber daya komputasi yang terbatas. Berfokus pada cipher LEA, penelitian ini mengevaluasi kinerjanya di berbagai ukuran kunci (128, 196, dan 256 bit) dan membandingkan kecepatan enkripsi dan dekripsinya dengan literatur yang ada. Temuan menunjukkan bahwa LEA tidak hanya memberikan pendekatan yang seimbang terhadap keamanan dan efisiensi tetapi juga beradaptasi dengan baik terhadap batasan lingkungan IoT, terutama jika dibandingkan dengan algoritme lain seperti AES-128. Penelitian ini memberikan kontribusi pada bidang keamanan IoT, menawarkan gambaran yang penting dalam implementasi solusi kriptografi di lingkungan yang memiliki keterbatasan sumber daya.
Pengelompokan Responsivitas Hasil Kuesioner terhadap Penggunaan Perpustakaan Digital Menggunakan Algoritma K-Means Fujianti Kusuma; Rudi Kurniawan
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4850

Abstract

Perpustakaan Digital telah menjadi bagian integral dalam pelayanan informasi di lembaga pendidikan tinggi, belum diketahuinya tingkat responsivitas Perpustakaan Digital menjadi masalah terkait karena sulit untuk menentukan dan mengidentifikasi evaluasi dan strategi perbaikan kedepan untuk memahami persepsi pengguna terhadap layanan yang disediakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan tingkat responsif pengguna terhadap layanan perpustakaan digital di STMIK IKMI Cirebon. Metode pengelompokan yang digunakan adalah algoritma K-Means untuk menganalisis hasil kuesioner yang mengevaluasi persepsi dan kepuasan pengguna terhadap berbagai aspek perpustakaan digital. Kuesioner dirancang tiga (3) parameter utama yang terdiri dari efektivitas, efisiensi, dan tingkat kepuasan pengguna (user experience). Hasil Clustering menunjukan Tiga kelompok utama, yaitu Cluster P1, P2, dan P3, diidentifikasi berdasarkan atribut yang berbeda. Cluster P1, dengan atribut X1, X2, dan X3, menunjukkan nilai jarak rata-rata antar centroid yang rendah (1.101) dan Davies Bouldin Index (DBI) yang rendah (0.841), menandakan tingkat kohesi dan pemisahan yang baik di antara anggota kelompok ini. Sementara Cluster P2 (dengan atribut Y1, Y2, Y3, dan Y4) menunjukkan nilai jarak antar centroid yang lebih tinggi (2.670) dan DBI yang lebih tinggi (1.285). mengindikasikan adanya sejumlah overlapping antar cluster atau pemisahan yang kurang optimal, terutama bila dibandingkan dengan Cluster P1.
Implementasi Algoritma CNN dalam Sistem Absensi Berbasis Pengenalan Wajah Dea Aldiani; Gifthera Dwilestari; Heliyanti Susana; Ryan Hamonangan; Denni Pratama
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4852

Abstract

Pengembangan teknologi pengenalan wajah telah menjadi peluang untuk meningkatkan efisiensi sistem absensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dalam sistem absensi berbasis pengenalan wajah. Keunggulan CNN dalam mengekstraksi fitur kompleks dari gambar menjadikannya pilihan yang potensial untuk meningkatkan akurasi pengenalan wajah dalam pengelolaan absensi. Penelitian ini menggunakan kumpulan dataset wajah yang beragam, mencakup variasi sudut pandang, ekspresi, dan kondisi pencahayaan. Data yang digunakan terdiri dari 20 kelas yang masing-masing memiliki 500 data wajah. Penerapan model CNN dimulai dengan perancangan arsitektur CNN sederhana dengan menambahkan lapisan konvolusi, pooling dan fully connected. Model CNN kemudian dilatih menggunakan data latih sebesar 85% dari keseluruhan data. Setelah model dilatih, selanjutnya dilakukan evaluasi model CNN melalui beberapa metrik evaluasi. Dari hasil evaluasi diperoleh tingkat akurasi yang baik sebesar 91%. Setelah memperoleh model CNN untuk pengenalan wajah, model CNN diimplementasikan dalam sistem absensi. Berdasarkan hasil implementasi algoritma CNN terhadap sistem absensi diperoleh proses absensi yang akurat dan efisien sehingga dapat mengatasi kecurangan dan manipulasi data serta meningkatkan efisiensi dalam manajemen kehadiran di berbagai lingkungan.
Kombinasi Matriks Perbandingan Berpasangan dan Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk Pemilihan Mie Instan Agus Wantoro; Arry Verdian
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4881

Abstract

Mie instan merupakan makanan cepat saji yang banyak diminati masyarakat karena kemudahan dan kekepraktisan dalam pemenuhan kebutuhan pangan. Di Indonesia mie instan memiliki berbagai merk, kemasan dan varian rasa yang berbeda-beda. Salah satu varian rasa yang dimiliki semua merk yaitu rasa ayam bawang kemasan 75 gram. Meskipun mie instan banyak disukai berbagai kalangan karena rasanya yang nikmat, namun kandungan yang ada tidak direkomendasikan untuk dikonsumsi setiap hari karena dapat bedampak buruk bagi kesehatan. Kandungan yang ada pada mie instan seperti Energi (kkal), Lemak (g), Protein (g), Karbo (g), Serat (g), Gula (g), dan Natrium (mg). Berdasarkan informasi gizi pada kandungan mie instan dapat dijadikan sebagai acuan dalam memilih mie instan yang paling sehat untuk dikonsumsi. Tujuan penelitian ini melakukan perbandingan mie instan menggunakan kombinasi metode perbandingan skala prioritas berpasangan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Perbandingan skala prioritas digunakan untuk memperoleh nilai pembobotan dari masing-masing kriteria. Hasil pembobotan didapatkan kriteria (C1) Energi (kkal) 34%, (C2) Lemak 2,96%, (C3) Protein 22,15%, (C4) Karbo 7,75%, (C5) Serat 9,86%, (C6) Gula 7,99%, dan (C7) Natrium 15,29%. Metode SAW digunakan untuk perhitungan perangkingan. Berdasarkan hasil perangkingan, didapatkan alternatif (A1) Supermi mendapatkan nilai sebesar 76.70, (A2) Gaga 100 sebesar 84.64, (A3) Sarimi sebesar 73,84 (A4) Mie sedap 77.67 (A5) Indomie 73,22 (A6) Lemonilo 73,94 (A7) Mie ABC 76,27, dan (A8) Nissin Ramen 75,68. Hasil perangkingan didapatkan dengan mie instan rangking tertinggi berdasarkan nilai gizi yaitu Mie Gaga 100 dan rangking terendah yaitu Indomie. Hasil penelitian ini memberikan informasi yang bermanfaat bagi masyarakat untuk mempertimbangkan dalam memilih mie instan untuk di konsumsi agar lebih aman bagi kesehatan
Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Website untuk Monitoring RAB di Unit Pelaksana Transmisi PT. PLN Salatiga dengan Blackbox Testing Dewi Purnamasari; Siti Umi Damayanti; Jumrianto; Nisrina Qurratu Aini
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i2.4910

Abstract

Pengelolaan Rencana Anggaran Biaya (RAB) di suatu perusahaan sangat perlu dilakukan agar perusahaan dapat memberikan dampak efisien dalam serapan anggaran dan pelaksanaan program berjalan sesuai dengan yang direncanakan, selain itu juga digunakan untuk memperkirakan biaya komponen-komponen dengan mempertimbangkan waktu pekerjaan dilaksanakan. Rencana Anggaran Biaya sebagai perancangan yang digunakan untuk memperkirakan biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk melaksanakan suatu kegiatan. Permasalahan utama pada PT. PLN Unit Pelaksana Transmisi (UPT) Salatiga memiliki bidang kerja pembuatan RAB. Pada proses pembuatan sampai pekerjaan dalam RAB selesai masih dilakukan secara manual dengan menggunakan Google SpreadSheet. Sistem informasi monitoring Rencana Anggaran Biaya berbasis website dirancang untuk membantu PT. PLN UPT Salatiga. Sistem ini bertujuan untuk memonitoring berkas RAB karena sering terjadinya berkas RAB yang terhenti, tidak ditindaklanjuti, proses yang lama, serta berkas yang hilang atau tidak ditemukan. Karena permasalahan tersebut sering dirasakan PT. PLN UPT Salatiga yang menghambat pekerjaan di berbagai bidang yang ada di perusahaan tersebut, dibutuhkan sistem informasi berbasis website untuk monitoring RAB. Penelitian ini berhasil membangun dan mengembangkan sistem informasi berbasis website untuk monitoring RAB dengan menggunakan metode waterfall dan menggunakan pengujian black box testing. Pengujian menunjukkan masing-masing tombol di sistem RAB berjalan tanpa error dengan pengujian masing masing form dilakukan sebanyak lima iterasi. Sistem ini diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan yang ada di perusahaan PT. PLN UPT Salatiga terutama dalam monitoring RAB sehingga mempercepat dalam hal komputasi dan hasil penelitian ini menggunakan lima pengujian dengan black box testing yang terdiri dari pengujian form login, form dashboard, form data users, form monitoring RAB, form laporan monitoring RAB yang menunjukkan keberhasilan pengujian aplikasi website RAB sesuai yang diharapkan

Page 1 of 3 | Total Record : 21

 1   2   3 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024) Vol. 10 No. 1 (2023): Vol 10 No 1 (2023) Vol. 9 No. 4 (2023): Vol. 9 No. 4 (2023) Vol. 9 No. 3 (2023): Vol 9 No 3 (2023) Vol. 9 No. 2 (2023): Vol 9 No 2 (2023) Vol. 9 No. 1 (2022): Vol 9 No 1 (2022) Vol. 8 No. 4 (2022): Vol 8 No 4 (2022) Vol. 8 No. 3 (2022): Vol 8 No 3 (2022) Vol. 8 No. 2 (2022): Vol 8 No 2 (2022) Vol. 8 No. 1 (2021): Vol 8 No 1 (2021) Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021) Vol. 7 No. 3 (2021): Vol 7 No 3 (2021) Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021) Vol. 7 No. 1 (2020): Vol 7 No 1 (2020) Vol. 6 No. 4 (2020): Vol 6 No 4 (2020) Vol. 6 No. 3 (2020): Vol 6 No 3 (2020) Vol. 6 No. 2 (2020): Vol 6 No 2 (2020) Vol. 6 No. 1 (2019): Vol 6 No 1 (2019) Vol. 5 No. 4 (2019): Vol 5 No 4 (2019) Vol. 5 No. 3 (2019): Vol 5 No 3 (2019) Vol. 5 No. 2 (2019): Vol 5 No 2 (2019) Vol. 5 No. 1 (2018): Vol 5 No 1 (2018) Vol. 4 No. 4 (2018): Vol 4 No 4 (2018) Vol. 4 No. 3 (2018): Vol 4 No 3 (2018) Vol. 4 No. 2 (2018): Vol 4 No 2 (2018) Vol. 4 No. 1 (2017): Vol 4 No 1 (2017) Vol. 3 No. 4 (2017): Vol 3 No 4 (2017) Vol. 3 No. 3 (2017): Vol 3 No 3 (2017) Vol. 3 No. 2 (2017): Vol 3 No 2 (2017) Vol. 3 No. 1 (2016): Vol 3 No 1 (2016) Vol. 2 No. 4 (2016): Vol 2 No 4 (2016) Vol. 2 No. 3 (2016): Vol 2 No 3 (2016) Vol. 2 No. 2 (2016): Vol 2 No 2 (2016) Vol. 2 No. 1 (2015): Vol 2 No 1 (2015) Vol. 1 No. 4 (2015): Vol 1 No 4 (2015) Vol. 1 No. 3 (2015): Vol 1 No 3 (2015) Vol. 1 No. 2 (2015): Vol 1 No 2 (2015) Vol. 1 No. 1 (2014): Vol 1 No 1 (2014) More Issue