InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
type: channel
description: Journal title InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Initials InComTech Online ISSN 2579-6089 Print ISSN 2085-4811 Accreditation Status Sinta 3 Accredited Journal, Decree No: 148/M/KPT/2020 Frequency 3 issues per year (April, August, and December) DOI Journal 10.22441/incomtech by Editor-in-chief Prof. Dr.-Ing. Mudrik Alaydrus Managing Editor Dr. Umaisaroh Publisher Magister Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana Cite Analysis Google Scholar; Sinta Indexing Google Scholar; Garuda; Sinta InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer is a peer-reviewed journal for academics, practitioners and other activists in the field of information, telecommunications and computers (ICT) to publish their works. Areas covered by this journal include technology, business, and regulation in the field of ICT, such as IP technology, Wireless technology, Internet of Things, Microwaves, digital broadcasting, optical fiber, ICT business strategy, human resources ICT, business planning, NGN regulation, security in ICT, cyberlaw.
publisher: Department of Electrical Engineering
language: en-US
publication name: InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
issn: 2085-4811
copyright: The copyright to this article is transferred to Universitas Mercu Buana (UMB) if and when the article is accepted for publication. The undersigned hereby transfers any and all rights in and to the paper including without limitation all copyrights to UMB. The undersigned hereby represents and warrants that the paper is original and that he/she is the author of the paper, except for material that is clearly identified as to its original source, with permission notices from the copyright owners where required. The undersigned represents that he/she has the power and authority to make and execute this assignment. We declare that: 1. This paper has not been published in the same form elsewhere. 2. It will not be submitted anywhere else for publication prior to acceptance/rejection by this Journal. 3. A copyright permission is obtained for materials published elsewhere and which require this permission for reproduction. Furthermore, I/We hereby transfer the unlimited rights of publication of the above mentioned paper in whole to UMB. The copyright transfer covers the exclusive right to reproduce and distribute the article, including reprints, translations, photographic reproductions, microform, electronic form (offline, online) or any other reproductions of similar nature. The corresponding author signs for and accepts responsibility for releasing this material on behalf of any and all co-authors. This agreement is to be signed by at least one of the authors who have obtained the assent of the co-author(s) where applicable. After submission of this agreement signed by the corresponding author, changes of authorship or in the order of the authors listed will not be accepted. Retained Rights/Terms and Conditions 1. Authors retain all proprietary rights in any process, procedure, or article of manufacture described in the Work. 2. Authors may reproduce or authorize others to reproduce the Work or derivative works for the authors personal use or for company use, provided that…
items: Front Matter Agustus 2025
items: Studi Metode Klasifikasi Machine Learning dengan Gray Level Co-occurrence Matrix Pada Sistem Pengenalan Bunga
items: Analisis Performansi OSPFv3 Pada Jaringan IPv6 Menggunakan Free Range Routing
items: Evaluation of the Implementation of Augmented Reality on Vegetable Objects Using Marker-Based Tracking and SUS
items: Machine Learning Untuk Klasifikasi Gizi Balita Menggunakan Algoritma Random Forest
items: Analisis Performa Model Deep Learning dalam Deteksi Penyakit Mata: Studi CNN, RNN, dan FNN
items: Pengembangan Sistem Monitoring Polusi Udara Berbasis IoT dengan Integrasi Aplikasi Website Real-Time
items: Perbandingan Klasifikasi Single-Label dan Multi-Label Ulasan Pengguna Lapangan Futsal di Semarang Menggunakan SVM
items: Back Matter

Front Matter Agustus 2025
type: item
description: Front Matter Agustus 2025
creator: Umaisaroh Umaisaroh
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.36089

Studi Metode Klasifikasi Machine Learning dengan Gray Level Co-occurrence Matrix Pada Sistem Pengenalan Bunga
type: item
description: Bunga adalah produsen terpenting di bumi yang dapat tumbuh di berbagai iklim dan habitat. Tidak seperti klasifikasi objek sederhana pengenalan bunga dan klasifikasi bunga adalah tugas yang menantang karena beberapa kelas bunga dapat memiliki fitur yang serupa: beberapa bunga dari jenis yang berbeda memiliki warna, bentuk dan penampilan yang serupa. Studi penelitian ini membandingkan dan melakukan optimasi parameter pada beberapa metode klasifikasi pada machine learning dan kombinasinya dengan metode ekstraksi fitur gray level co-occurrence matrix berbasis pengolahan citra digital. Sistem pengenalan klasifikasi bunga dibagi menjadi dua bagian besar, yaitu metode ekstraksi ciri dan metode klasifikasi. Kemudian proses pengenalan menghasilkan akurasi sistem. Database bunga yang digunakan menggunakan 10 kelas bunga dan setiap kelas bunga berisi 80 citra bunga digital. Total citra dalam database yang digunakan dalam penelitian ini adalah 800 citra.
creator: Regina Lionnie
creator: Mudrik Alaydrus
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
starting page: 90
ending page: 98
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.16007

Analisis Performansi OSPFv3 Pada Jaringan IPv6 Menggunakan Free Range Routing
type: item
description: Pengalamatan Internet Protocol atau IP merupakan salah satu faktor daam kemajuan internet saati ini. IPv6 merupakan standar pengalamatan IP yang digunakan untuk mrnggantikan IPv4 yang jumlahnya sudah sangat terbatas dan mulai habis. IPv6 sendiri masih cukup jarang digunakan oleh pengguna di dunia, di mana untuk sekarang masih sekitar 35% - 40% pengguna di seluruh dunia. Namun dengan banyaknya pengguna sekarang tidak menutup kemungkinan IPv6 ini kedepannya akan benar-benar menggantikan IPv4. Dengan hadirnya IPv6 ini tentu perlu adanya routing protokol yang nantinya dapat mengatur pemilihan jalur pengiriman data untuk berbagi informasi tentang jaringan dan koneksi antar router. Adapun protokol roting yang dapat digunakan pada jaringan IPv6 adalah OSPFv3 merupakan pengembangan dari OSPF dan OSPFv2 yang digunakan pada jaringan IPv4. OSPFv3 pada dasarnya merupakan protokol routing yang berfokus di jaringan IPv6. Mampu menerapkan protokol routing OSPFv3 pada jaringan IPv6. Membuat sebuah jaringan yang menerapkan aturan routing OSPFv3 pada free range routing OSPFv3 merupakan jenis protokol routing yang digunakan untuk menghubungkan segmen jaringan yang berbeda untuk mengirimkan paket data khususnya pada jaringan IPv6. Kualitas performa dalam melakukan pengiriman paket data dapat dipengaruhi oleh banyaknya transfer data yang terjadi secara bersamaan dan jelek atau bagusnya performa protokol routing diukur berdasarkan standar klasifikasi setelah melakukan analisis QoS.<!--[if gte mso 9]><xml> <o:OfficeDocumentSettings> <o:RelyOnVML/> <o:AllowPNG/> </o:OfficeDocumentSettings> </xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml> <w:WordDocument> <w:View>Normal</w:View> <w:Zoom>0</w:Zoom> <w:TrackMoves/> <w:TrackFormatting/> <w:PunctuationKerning/> <w:ValidateAgainstSchemas/> <w:SaveIfXMLInvalid>false</w:SaveIfXMLInvalid> <w:IgnoreMixedContent>false</w:IgnoreMixedContent> <w:AlwaysShowPlaceholderText>false</w:AlwaysShowPlaceholderText> <w:DoNotPromoteQF/> <w:LidThemeOther>EN-GB</w:LidThe…
creator: Shodik Setiawan
creator: Iqsyahiro Kresna A
creator: Mega Pranata
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
starting page: 99
ending page: 109
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.21442

Evaluation of the Implementation of Augmented Reality on Vegetable Objects Using Marker-Based Tracking and SUS
type: item
description: With the rapid development of technology in the field of information media, which initially received information from mass media, schools, electronic media and the development of Augmented Reality technology that can be applied to the field of information. Augmented Reality is the incorporation of two-dimensional virtual objects into a real environment. AR has many benefits in the field of entertainment and others. The purpose of this study is to implement information media in the form of augmented reality with a Marker-based tracking approach on leaf vegetable objects using markers in the form of paper and can display information in virtual objects, namely the content and benefits, processing of vegetables that appear as objects, producing markers that can be detected with several tests of distance, light, and marker resistance. At a distance of 10 cm – 50 cm the marker can be detected using both smartphones (Vivo and Samsung), but at a distance of 100 cm samsung smartphones are no longer able to detect due to camera differences. Marker light testing can be detected at 5 – 200 Lux light but in >1 lux marker cannot be detected and displays objects. The usability test uses the System Usability Scale (SUS) method which results in a final score of 71,583 which means that the system that has been developed is already feasible to give to users.
creator: Gusti Made Adrian Putradinata
creator: Ilham Firman Ashari
creator: Eko Dwi Nugroho
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
starting page: 110
ending page: 124
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.24770

Machine Learning Untuk Klasifikasi Gizi Balita Menggunakan Algoritma Random Forest
type: item
description: Kesehatan balita merupakan isu kritis dalam pembangunan suatu negara. Penilaian status gizi balita adalah langkah awal untuk mengidentifikasi risiko malnutrisi dan memberikan intervensi yang tepat. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan sebuah pendekatan inovatif menggunakan teknik Machine Learning, khususnya algoritma Random Forest, untuk klasifikasi status gizi balita berdasarkan karakteristik demografis dan pola makan. Dataset yang digunakan terdiri dari informasi demografis seperti usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, dan data gizi pada setiap balita. Algoritma Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam mengatasi overfitting, mengelola data yang tidak seimbang, dan memberikan hasil klasifikasi yang akurat. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan Tingkat akurasi yang dihasilkan dari algoritma random forest sebesar 83% dari 168 sampel menunjukkan bahwa model klasifikasi yang digunakan memberikan prediksi yang sempurna atau benar untuk seluruh data uji yang digunakan.
creator: Taufik Hidayat
creator: Hanif Fajar Kurniawan
creator: Asep Hardiyanto Nugrogo
creator: Sukisno Sukisno
creator: Robby Rizky
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
starting page: 125
ending page: 136
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.30517

Analisis Performa Model Deep Learning dalam Deteksi Penyakit Mata: Studi CNN, RNN, dan FNN
type: item
description: Penyakit mata menjadi salah satu penyebab utama gangguan penglihatan yang dapat mengarah pada kebutaan permanen jika tidak ditangani dengan baik. Beberapa penyakit mata yang sering terjadi antara lain katarak, glaukoma, dan retinopati diabetik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi penyakit mata berbasis citra menggunakan tiga metode deep learning, yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), dan Feedforward Neural Network (FNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 4.217 citra, yang diproses melalui tahapan preprocessing yang mencakup pembagian data menjadi tiga kelompok: pelatihan (training), validasi, dan pengujian (testing). Selanjutnya, citra tersebut melalui tahap resizing dan normalisasi untuk meningkatkan kualitas data yang digunakan dalam pelatihan model. Model-model yang dikembangkan kemudian dilatih menggunakan teknik Early Stopping untuk mencegah overfitting dan mengoptimalkan performa. Berdasarkan hasil evaluasi, model CNN menunjukkan performa terbaik dengan akurasi uji sebesar 85% dan nilai loss 0, 3841, mengungguli RNN yang memiliki akurasi 83% dan FNN dengan akurasi 78%. Selain itu, analisis menggunakan Confusion Matrix menunjukkan bahwa CNN lebih unggul dalam menangkap fitur spasial pada citra dibandingkan model lainnya. Implementasi model dilakukan dalam aplikasi web berbasis Flask untuk memprediksi penyakit mata berdasarkan citra yang diunggah pengguna. Penelitian lanjutan dapat meningkatkan akurasi model dengan menerapkan transfer learning menggunakan model pretrained yang lebih kompleks.
creator: Hanif Rizaqi
creator: Imam Tahyudin
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
starting page: 137
ending page: 149
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.31261

Pengembangan Sistem Monitoring Polusi Udara Berbasis IoT dengan Integrasi Aplikasi Website Real-Time
type: item
description: Dalam menghadapi masalah polusi udara, penelitian ini dibuat untuk merancang sistem pemantauan polusi udara berbasis Internet of Things (IoT) yang bertujuan untuk memberikan informasi real-time tentang kualitas udara kepada masyarakat. Dengan memanfaatkan teknologi berbasis Internet of Things (IoT) dan aplikasi website , sistem ini dirancang untuk mendeteksi gas berbahaya seperti karbon dioksida (CO₂), karbon monoksida (CO), dan LPG secara real-time , serta memberikan peringatan dini agar masyarakat dapat lebih waspada terhadap risiko polusi udara. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode prototipe yang mencakup desain perangkat keras , perangkat lunak , dan integrasi keduanya. Sistem ini memanfaatkan sensor MH-Z19B, MQ-7, dan MQ-2 untuk mendeteksi gas karbon dioksida (CO₂), karbon monoksida (CO), serta gas minyak bumi cair (LPG). Data yang dikumpulkan akan diproses oleh mikrokontroler NodeMCU ESP8266, kemudian disimpan di server database dan disajikan melalui aplikasi antarmuka website secara real-time dalam bentuk grafik serta laporan. Selain itu, hasil konversi juga akan ditampilkan pada sebuah layar OLED dan memberikan peringatan dini melalui buzzer jika kadar gas melebihi batas normal. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi perubahan kadar gas CO₂, CO, dan LPG di udara dengan selisih kadar sensor CO₂ pada alat dan CO₂ meter sebesar 10,7% pada ruangan terbuka, 2,1% terhadap asap rokok sebesar, 1% terhadap asap pembakaran kertas, 0,93% terhadap asap membukukan kardus dan rata-rata selisih total sebesar 4,03% serta dapat menampilkan data melalu aplikasi website secara real-time dengan waktu tunda sekitar 1-3 detik pada pengiriman data ke data berbasis server.
creator: Muhammad Zaki
creator: Dian Rusdiyanto
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
starting page: 150
ending page: 167
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.33361

Perbandingan Klasifikasi Single-Label dan Multi-Label Ulasan Pengguna Lapangan Futsal di Semarang Menggunakan SVM
type: item
description: Futsal merupakan cabang olahraga yang semakin populer di seluruh Indonesia, termasuk di Semarang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen ulasan pengguna mengenai lapangan futsal di Kota Semarang menggunakan metode Support Vector Machine. Data penelitian diperoleh melalui scraping ulasan Google Maps dengan ekstensi Chrome “Instant Data Scraper” dan terdiri dari 1.189 ulasan. Proses penelitian mencakup pengumpulan data, Cleaning dan pre-processing (normalisasi teks, modifikasi data, tokenisasi, stop word filtering, stemming), pelabelan (single label dan multi label), pembagian data (80% pelatihan dan 20% pengujian), pemodelan menggunakan SVM (single label dengan GridSearchCV dan multi label dengan One-vs-Rest Classifier), serta evaluasi model dengan metrik presisi, recall, dan F1-Score. Hasil menunjukkan pemodelan Support Vector Machine single-label mencapai presisi 0,84, recall 0,73, dan F1-Score 0,78. Sementara pemodelan Support Vector Machine multi-label mencapai presisi 0,96, recall 0,88, dan F1-Score 0.92. Dari ulasan yang dinalisis, sebaran data pada single-label maupun multi-label menunjukan dominasi ulasan kategori Fasilitas, menegaskan bahwa Fasilitas merupakan kategori yang paling sering dikomentari oleh pengguna. Temuan ini tidak hanya memberikan wawasan praktis bagi pengelola lapangan futsal, tetapi juga berkontribusi pada pengembangan metode klasifikasi ulasan berbasis machine learning dalam domain analisis opini, khususnya dalam membandingkan performa pendekatan single-label dan multi-label pada data multi-kategori di bidang teknologi informasi.
creator: Achrijal Shohib Arya Syifa
creator: Khotibul Umam
creator: Maya Rini Handayani
creator: Siti Nur Aini
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
starting page: 168
ending page: 185
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.33905

Back Matter
type: item
description: Back Matter
creator: Umaisaroh Umaisaroh
rights: Copyright (c) 2025 InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
date: 2025-09-09
publication date: 2025-09-09
volume: 15
number: 2
doi: 10.22441/incomtech.v15i2.36090