cover
Contact Name
Aria Indah Susanti
Contact Email
-
Phone
+6285648538318
Journal Mail Official
jurnal.tecnoscienza@kahuripan.ac.id
Editorial Address
Jl. Soekarno Hatta No.1 Pelem Pare Kediri
Location
Kab. kediri,
Jawa timur
INDONESIA
JURNAL TECNOSCIENZA
ISSN : 25413295     EISSN : 26153319     DOI : -
TECNOSCIENZA is an academic journal on the issued related to engineering, earth science, and technology. Published actually in April and October. It is open to all scientist, researchers, education practitioners, and other scholar. Therefore this journal welcomes to various topics that have recieved by Proffesors and Doctors specifying on related studies, and they come from reputable universities all over Indonesia and universities abroad.
Articles 11 Documents
Search results for , issue "Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA" : 11 Documents clear
Eksperimentasi Model Pembelajaran TPS dan TAI terhadap Hasil Belajar Matematika pada Materi Lingkaran Kusuma, Arie Purwa; Safa?udin, Muhamad; Rahayu, Ruri
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (274.908 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah model pembelajaran TPS lebih baik dari model pembelajaran TAI terhadap hasil belajar matematika siswa kelas VIII pada materi Lingkaran di SMP Islam Plus Mardhotillah Jakarta Timur. Jenis penelitian ini adalah kuantitatif, dengan pendekatan eksperimen semu (Quasy Experimental) yang dilakukan dengan memberikan dua perlakuan yang berbeda, satu menggunakan model pembelajaran TPS dan satu lainnya menggunakan model pembelajaran TAI.Hasil belajar siswa dengan model pembelajaran TPS mempunyai  rata-rata 76.80, sedangkan dengan model pembelajaran TAI mempunyai rata-rata 67.90. Adapun hasil analisisnya diperoleh thitung sebesar 3.32 dan ttabel sebesar 1.6795, maka thitung lebih besar dari ttabel dengan taraf signifikan 0,05 dan derajat kebebasan = 41. Dengan demikian diperoleh hasil bahwa Ho ditolak, sehingga model pembelajaran TPS lebih baik dari model pembelajaran TAI terhadap hasil belajar matematika siswa kelas VIII pada materi Lingkaran di SMP Islam Plus Mardhotillah Jakarta Timur. Kata kunci: Hasil Belajar; TAI; TPS
Eksperimentasi Metode Team Teaching dan Ceramah terhadap Hasil Belajar pada Materi Bangun Datar Rahmawati, Nurina Kurniasari; Safa?udin, Muhamad; Setiawati, Yunita
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (280.932 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui manakah metode pembelajaran yang memberikan hasil belajar yang lebih baik antara metode pembelajaran Team Teaching dan metode Ceramah pada siswa kelas VII materi bangun datar. Jenis penelitian ini termasuk dalam penelitian kuantitatif dengan pendekatan eksperimen semu (Quasy experiment) dan menggunakan dua metode pembelajaran yang berbeda pada masing-masing sampel. Sampel penelitian diperoleh dengan teknik cluster random sampling. Pada uji normalitas diperoleh hasil bahwa sampel berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Kemudian pada uji homogenitas diperoleh hasil bahwa variansi kedua sampel homogen. Berdasarkan uji hipotesis diperoleh nila thitung = 3,11 > ttabel=2,0021 maka H0 ditolak dan H1 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode pembelajaran Team Teching memberikan hasil belajar matematika siswa yang lebih baik dari metode ceramah pada materi bangun datar di kelas VII SMPN 2 Serang BaruBekasi.   Kata kunci: Hasil Belajar, Team Teaching, Ceramah
Peninjauan Kembali Lokasi Tower Crane pada Proyek Green Sedayu Apartemen Puspita, Chika; Mirnayani, Mirnayani; Aulady, Mohamad F.N.
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (314.674 KB)

Abstract

Latar belakang: Penggunaan Tower Crane (TC) sebagai alat berat pada proyek yang bersifat kompleks harus dipertimbangkan dengan baik. Ini dikarenakan penempatan TC dapat mempengaruhi kinerja proyek.   Tujuan: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meninjau kembali posisi TC pada proyek Green Sedayu apartemen agar kinerja TC dapat maksimal. Metode: Penelitian ini menggunakan analisa terhadap supply point dan demand point. Kedua variabel tersebut dianalisis kedekatannya sehingga membentuk suatu kelompok pekerjaan.  Hasil: Hasil penelitian menunjukkan dengan pergeseran posisi TC total waktu perjalanan pengait menjadi 7390,19 menit yang sebelumnya hanyalah 7435,31 menit. Simpulan: dengan pemindahan lokasi TC dapat mempercepat kinerja TC sehingga pembangunan apartemen akan berjalan dengan baik. Kata kunci: Kinerja, Tower Crane, Lebih baik
Studi Komparasi Metode SVM dan Naive Bayes pada Data Bencana Banjir di Indonesia Abdullah, Riska K; Utami, Ema
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (427.927 KB)

Abstract

Studi Komparasi Metode SVM dan Naive Bayes Pada Data Bencana Banjir di Indonesia bertujuan untuk mendapatkan dataset clean yang berisi bencana banjir lengkap dengan atribut cuaca. Pada dataset tersebut kemudian diimplementasikan model klasifikasi SVM dan Naive Bayes. Proses ini dilakukan agar performa antara SVM dan Naive Bayes dapat terlihat dan bisa dinilai mana yang lebih baik ketika diterapkan pada data bencana banjir di Indonesia. Penelitian dibagi menjadi tiga tahap utama, tahap pertama yaitu proses ekstraksi dataset. Proses tersebut bertujuan untuk mendapatkan dataset yang clean. Proses tersebut dilaksanakan dengan penerapan teknik data mining untuk menyatukan data cuaca dan data bencana alam berdasarkan tanggal dan lokasi kejadian. Tahap kedua yaitu proses implementasi klasifikasi, dan tahap terakhir yaitu proses capturing performa dari kedua model. Pada tahap terakhir pengukuran performa dari kedua model (SVM dan Naive Bayes) didapatkan dari Perhitungan akurasi dengan memanfaatkan confusion matrix, analisa ROC, kemudian parameter perbandingan selanjutnya yaitu waktu eksekusi. Hasil dari penelitian menunjukkan persentase Nilai akurasi rata-rata dari model SVM sebesar  48,90% sedangkan nilai akurasi dari Naive Bayes sebesar 64,70%. Sementara itu untuk masing-masing runtime SVM kurang lebih sebesar 720 mili detik dan naive bayes kurang lebih 280 mili detik. Dapat disimpulkan bahwa metode Naive Bayes lebih baik performanya dibandingkan dengan metode SVM ketika kedua metode tersebut diterapkan pada dataset yang sama yaitu dataset bencana banjir di Indonesia. Begitu pun dengan runtime, Naive Bayes masih lebih unggul karena memiliki waktu yang lebih singkat dalam proses trainning dan testing dibandingkan dengan SVM. Kata kunci: svm, na├»ve bayes, comparative, classification
Prediksi Jumlah Produksi Coconut Oil Menggunakan k-Nearest Neighbor dan Backward Elimination Drajana, Ivo Colanus Rally
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (374.099 KB)

Abstract

Hampir keseluruhan tanaman pohon kelapa memiliki banyak bagiannya yang dimanfaatkan oleh manusia, sehingga tumbuhan ini dianggap tumbuhan serbaguna. Minyak kelapa (coconut oil) dihasilkan oleh buah pohon kelapa. Produksi jumlah coconut oil menjadi bagian penting disetiap perusahaan yang bergerak di bidang produksi coconut oil dengan tujuan mencapai target hasil produksi. Produksi minyak setiap hari mengalami perubahan fluktuatif. Untuk memenuhi permintaan sales order dari customer perusahaan, pengembangan system perusahaan sangat diperlukan untuk prediksi jumlah produksi coconut oil. Penelitian ini k-Nearrest Neighbor dengan feature selection digunakan untuk memprediksi jumlah produksi coconut oil berdasarkan data time series Sales Order (SO). Metode yang sering digunakan dalam prediksi adalah metode time series, dimana nilai masa mendatang dilihat berdasarkan rentet waktu pengamatan. Performa metode time series sangatlah unggul dengan melihat nilai-nilai di masa lalu. Algoritma k-Nearest Neighbor merupakan metode non-parametrik yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. k-Nearest Neighbor menghitung jarak datanya pada semua sampel. Jarak Euclidean lebih sering digunakan. Algoritma k-Nearest Neighbor adalah metode penerapan algoritma supervised di mana algoritma ini terbagi menjadi dua bagian yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Feature selection yakni Backward Elimination meningkatkan performa yang lebih baik. Backward Elimination diterapkan untuk mengeliminasi atribut atau variabel yang anggap tidak relevan, variabel yang tidak berpengaruh serta tidak signifikan dalam model dihapuskan dari dalam model. Algoritma k-Nearest Neighbor dihasilkan model terbaik yang dilihat berdasarkan nilai error terkecil yaitu 0.111. Kemudian algoritma k-Nearest Neighbor menggunakan Backward Elimination dihasilkan model terbaik yang dilihat berdasarkan nilai error terkecil yaitu 0.109. Seleksi fitur yaitu Backward Elimination menghasilkan kinerja lebih baik. Kata kunci: Metode k-Nearest Neigbor; Backward Elimination; Data Mining; Produksi Coconut Oil
Sistem Manajemen Pajak Perhotelan untuk Wajib Pajak dan Dinas Pendapatan Daerah Mursityo, Yusi Tyroni; Wicaksono, Satrio Agung; Herlambang, Admaja; Zulkarnaen, Zulkarnaen
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (975.389 KB)

Abstract

Pengelolan pajak daerah perhotelan merupakan permasalahan besar karena sangat riskan dan mempengaruhi pendapatan pajak daerah. Proses bisnis yang kurang efisien karena proses rekapitulasi dan perhitungan pajak serta budaya dan perilaku pegawai yang konvensional perlu diperbaiki dengan adanya perbaikan proses bisnis dan implementasi sistem manajemen pelaporan pajak hotel. Dengan memperbaiki proses bisnis dan pengembangan sistem berbasis web dengan SDLC diharapkan dapat mengelola kegiatan pelaporan secara cepat dan kegiatan kalkulasi menjadi singkat. Hasil penelitian menunjukan bahwa pihak hotel dan DISPENDA sangat menyetujui implementasi sistem ini supaya pekerjaan mereka dalam menghitung dan melaporkan pajak dapat diproses secara cepat dan efisien. Kata kunci: pajak hotel; sistem manajemen pajak; otomasi laporan; e-government; DISPENDA
Tingkat Kapabilitas Pengelolaan Strategi dan Pengelolaan Portfolio Teknologi Informasi dan Komunikasi di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Malang berdasarkan Kerangka Kerja COBIT 5 Herlambang, Admaja Dwi; Rachmadi, Aditya; Aldiariza, Sephia
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (271.77 KB)

Abstract

Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil di Kota Malang merupakan dinas pemerintahan yang bertugas melakukan pendataan terkait kependudukan dan pencatatan sipil pada Kota Malang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kaabilitas pengelolaan strategi dan pengelolaan portfolio Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK). Proses pada kerangka kerja COBIT 5 yang digunakan sebagai kriteria evaluasi adalah Manage Strategy (APO02) dan Manage Portfolio (APO05). Hasil penelitian menunjukkan bahwa APO02 dan APO05 saat ini berada pada level 1 dan memiliki tingkat kapabilitas harapan sebesar 3. Rekomendasi yang diberikan pada APO02 adalah perlu medokumentasikan proses perencanaan dan pemantauan kinerja TIK organisasi. Pada APO05 perlu membuat dokumentasi portfolio TIK. Kata kunci: evaluasi, tingkat kapabilitas, pengelolaan strategi, pengelolaan portfolio, COBIT 5
Optimasi PID dan SMES pada Mikrohidro Berbasis Firefly Algorithm Kadaryono, Kadaryono; Rukslin, Rukslin; Ali, Machrus; Budiman, Budiman
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (424.476 KB)

Abstract

Kabupaten Jombang banyak potensi aliran air yang bisa dimanfaatkan untuk sebuah pembangkit tenaga listrik, karena debit air dan tinggi jatuhnya cukup memadai. Mikrohidro memiliki tiga bagian utama  yaitu air (sebagai sumber energi), turbin, dan generator. Naik turunnya beban bisa menyebabkan fluktuasi pada frekuensi dan tegangan sistem yang dapat menyebabkan kerusakan pada peralatan listrik. Karena itu digunakan Load Frequency Control (LFC) agar mengontrol frekuensi dapat lebih stabil. Parameter kontrol frekuensi dioptimalkan pada sistem pembangkit listrik tenaga mikro hidro menggunakan Proporsional Integral Derivatif (PID) controller dan Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES) yang detuning dengan Firefly Algorithm (FA). Penelitian ini membandingkan metode tanpa control, metode kontrol PID standar, metode PID-FA, PID-SMES, dan PID-FA-SMES, diperoleh metode kontrol yang paling baik. Hasil penelitian didapatkan bahwa overshoot terkecil (0) pada model PID-FA-SMES, undershoots terkecil -1,28x10-5 pada PID-FA-SMES dan settling time tercepat 3,96 detik pada starting juga pada PID-FA-SMES. Hasil penelitian ini nantinya akan dicoba bengan metode lain, yang hasilnya mungkin akan lebih baik Kata kunci: Firefly Algorithm, SMES, Mikrohidro, Optimasi
Implementasi Prestasi Kerja Karyawan Ditinjau dari Gaya Kepemimpinan, Kompetensi, Motivasi, dan Kompensasi Bhirawa, Sigit Wisnu Setya
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (138.079 KB)

Abstract

Penelitian ini dilatar belakangi oleh salah satu penentu kemajuan dan perkembangan suatu Negara adalah Sumber Daya Manusia (SDM), peran dari SDM menjadi faktor utama yang dapat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini memiliki tujuan Untuk mengetahui: (1) Pengaruh gaya kepemimpinan terhadap prestasi kerja karyawan pada CV Putra Semi Mandiri. (2) Pengaruh kompetensi terhadap prestasi kerja karyawan pada CV Putra Semi Mandiri. (3) Pengaruh motivasi terhadap prestasi kerja karyawan pada CV Putra Semi Mandiri. (4) Pengaruh kompensasi terhadap prestasi kerja karyawan pada CV Putra Semi Mandiri. (5) Pengaruh gaya kepemimpinan, kompetensi, motivasi, dan kompensasi secara simultan terhadap prestasi kerja karyawan pada CV Putra Semi Mandiri. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Teknik yang digunakan kausalitas. Sampel yang digunakan purposive sampling sebanyak 40 responden dan dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Kesimpulan dari penelitian ini adalah : (1) Gaya kepemimpinan secara parsial berpengaruh signifikan terhadap prestasi kerja karyawan CV Putra Semi Mandiri. (2) Kompetensi secara parsial berpengaruh signifikan terhadap prestasi kerja karyawan CV Putra Semi Mandiri. (3) Motivasi secara parsial berpengaruh signifikan terhadap prestasi kerja karyawan CV Putra Semi Mandiri. (4) Kompensasi secara parsial berpengaruh signifikan terhadap prestasi kerja karyawan CV Putra Semi Mandiri. (5) Ada pengaruh secara simultan antara gaya kepemimpinan, kompetensi, motvasi, dan kompensasi terhadap prestasi kerja karyawan CV Putra Semi Mandiri. Kata kunci: Prestasi Kerja Karyawan, Gaya Kepemimpinan, Kompetensi, Motivasi, Kompensasi
Support Vector Machine Menggunakan Forward Selection untuk Prediksi Penjualan Obat Bode, Andi
JURNAL TECNOSCIENZA Vol 3 No 1 (2018): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (408.304 KB)

Abstract

Perkembangan industri kesehatan terutama farmasi mengalami peningkatan yang pesat. Bersamaan dengan meningkatnya dunia industri farmasi maka informasi produk menjadi masukan bagi perusahaan. Informasi penjualan obat dan informasi persediaan obat. Obat merupakan produk yang dihasilkan dari bahan yang berasal dari tumbuhan, mineral, binatang serta obat syntetis. Prediksi jumlah penjualan di masa yang akan datang bertujuan untuk mengendalikan jumlah stok produk yang ada, sehingga kelebihan stok produk atau kekurangan dapat diminimalkan. Hasil prediksi penjualan akurat maka, pemenuhan permintaan konsumen dapat dipenuhi tepat waktu. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi penjualan obat. Rekapitulasi peserdiaan obat adalah permasalahan yang sering dijumpai oleh pihak apotek. Dalam mempermudah prediksi persediaan obat di periode yang akan datang menggunakan data penjualan obat pada periode sebelumnya. Metode time series sering digunakan sebagai metode peramalan, data time series untuk mengetahui bentuk pola dimasa lalu untuk mengetahui nilai dimasa mendatang. Metode Support Vector Machine tidak bekerja dengan akurat ketika memiliki fitur tidak relevan, karena tidak semua fitur diperlukan. Metode SVM memberikan kinerja yang efektif, jika fitur yang tidak relevan dihapus. Seleksi fitur bekerja secara langsung mengeliminasi fitur serta memilih fitur yang benar memberikan informasi. Pemilahan fitur akan meningkatkan efisiensi. Pada eksperimen algoritma Support Vector Machine dihasilkan model terbaik yang dilihat berdasarkan nilai error terkecil yaitu 0.135 dengan variabel periode 4, validation Shuffled Sampling 10 dan type kernel Polynomial. Kemudian pada eksperimen algoritma Support Vector Machine menggunakan fitur seleksi Forward Selection dihasilkan model terbaik yang dilihat berdasarkan nilai error terkecil yaitu 0.133 dengan variabel periode 8, validation Shuffled Sampling 10 dan type kernel Polynomial. Kata kunci: Support Vector Machine, Forward Selection, Data Mining, Penjualan Obat

Page 1 of 2 | Total Record : 11