Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

Mastering ICOFR: Building Effective Internal Control Systems For Compliance And Financial Reporting Accuracy Yuliastuty Asmara, Rina; Iqbal , Muhammad; Kamil, Islamiah
ABDIMAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 8 No. 2 (2025): ABDIMAS UMTAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35568/abdimas.v8i2.6487

Abstract

The GNV Learning Center, acting as the community engagement partner, had difficulties enhancing the participants' competences within the context of implementing Internal Control Over Financial Reporting (ICOFR). Additionally, a significant number of trainees came from businesses that did not have sufficient documentation of their internal controls and had minimal experience recognizing risks or evaluating their effectiveness. In order to address these deficiencies, a community service program with the name "Mastering ICOFR: Building Effective Internal Control Systems for Compliance and Financial Reporting Accuracy" was developed. The program's objective is to enhance both the theoretical grasp of the COSO framework and the practical skills associated with it. The program was presented in a variety of formats, including interactive seminars, group exercises, discussions based on real-world scenarios, and simulations of internal audits. Additionally, participants were provided with access to digital modules and online mentoring support for a period of three months, in addition to the in-person training that lasted for two days. The evaluation, which consisted of pre- and post-tests, revealed that the participants' abilities had improved by an average of 33 percent. A number of significant learning outcomes were the enhancement of risk mapping, the recording of internal controls, and the capability to identify gaps in the system. This program was successful in contributing to the development of a culture that prioritizes compliance, accountability, and transparency within the organizations that made up the participants. We recommend replicating the program model in other industries facing comparable governance difficulties due to its adaptability.
DEEP Q-NETWORK ANALYSIS IN OPTIMIZING DATA PROCESSING FOR DECISION MAKING ON FUEL EXPENDITURE FINANCE Siregar, Andree Rizky Yuliansyah; Iqbal , Muhammad; Sitorus , Zulham; Novelan, Muhammad Syahputra; Darmeli Nasution
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 02 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i02.1381

Abstract

As we know, Diesel fuel or also called Solar is a fuel used for diesel-engined motor vehicles, which are generally used in public transportation vehicles or commercial vehicles. In addition, it is also used in diesel for industry. Solar energy is obtained from petroleum refining. In addition to being a fuel, diesel also functions as a lubricant in diesel engine components. In managing the fuel budget for companies or agencies that have high operational needs, decisions regarding the allocation of funds and fuel purchases are very important. Inefficient or unplanned fuel purchases can result in waste and reduce profitability. Therefore, an optimal decision-making system is needed at PT. Deztonindo, which can accurately predict fuel needs and adjust the budget according to the company with the right price and market demand. This study uses a literature review method with the Deep Q-Network (DQN) method. The number of samples in this study is 2559 data with 10 test data. With a reduction in idle time of up to 50%, idle fuel consumption is reduced by 18 liters, increasing efficiency from 0.88 km / liter to 1.28 km / liter, or an increase of 45.5%. After optimization, there was a decrease in average fuel consumption of 20%, which had a direct impact on saving operational costs in a year for the diesel fuel purchase budget. The existence of this decision system can overcome the obstacles to obtaining accurate results for the diesel fuel purchase budget, to minimize the level of conditions that occur
Analisis Faktor Demografi Dan Sosial Ekonomi Untuk Mendeteksi Dini Risiko Putus Kuliah Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Decision Tree (Studi Kasus : STMIK Triguna Dharma) Sari, Ayu Ofta; Iqbal , Muhammad; Nasution, Darmeli
Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima) Vol. 7 No. 02 (2025): Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jatilima.v7i02.1439

Abstract

Fenomena putus kuliah merupakan tantangan serius di perguruan tinggi, termasuk di STMIK Triguna Dharma. Masalah ini dipengaruhi oleh berbagai faktor demografi dan sosial ekonomi, seperti keterbatasan ekonomi keluarga, kurangnya dukungan lingkungan, serta persoalan internal mahasiswa. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor tersebut dan membangun model prediktif menggunakan pendekatan data mining, khususnya algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree. Metode yang digunakan adalah kuantitatif. Data diperoleh melalui wawancara dan sistem akademik, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing untuk pembersihan dan normalisasi. Algoritma SVM digunakan untuk membangun hyperplane yang memisahkan mahasiswa berisiko dan tidak berisiko putus kuliah, sedangkan Decision Tree menghasilkan model pohon keputusan yang mudah dipahami untuk analisis faktor penyebab. Evaluasi model dilakukan dengan tiga rasio pembagian data: 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi tertinggi sebesar 58,54% dengan presisi 75% dan recall 83,33% pada rasio 90:10. Sementara itu, Decision Tree mencatat recall 100% pada rasio 80:20 dan 70:30, namun dengan presisi lebih rendah (50–57%) dan akurasi maksimum 56,10%. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM lebih baik dalam keseimbangan akurasi dan presisi, sedangkan Decision Tree unggul dalam mendeteksi kasus putus kuliah. Model ini diharapkan dapat membantu kampus melakukan intervensi dini untuk mencegah putus kuliah.
Evaluasi Efektivitas Sistem Manajemen Pelanggan (CRM) pada Perusahaan Telekomunikasi Indonesia Segmen Private Banking Service dalam Meningkatkan Pengawalan Order Fahmi, Nur; Irawan, Debi; Ramadhan, Febriyansyah; iqbal , Muhammad; Sundawa, Firdiansyah
Jurnal Sosial Teknologi Vol. 5 No. 7 (2025): Jurnal Sosial dan Teknologi
Publisher : CV. Green Publisher Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59188/jurnalsostech.v5i7.32327

Abstract

Perusahaan telekomunikasi di Indonesia menghadapi tantangan dalam pengelolaan layanan private banking, seperti ketidaksinkronan data, proses pelacakan manual, dan koordinasi antarunit yang tidak efisien. Kondisi ini berdampak pada keterlambatan layanan dan penurunan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, pengembangan sistem Customer Relationship Management (CRM) yang terintegrasi menjadi solusi krusial untuk meningkatkan efisiensi pengawalan order dan kolaborasi lintas unit. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas sistem CRM yang dikembangkan secara internal dalam meningkatkan pengawalan order pelanggan pada segmen private banking, serta menganalisis persepsi pengguna terhadap sistem tersebut. Metode penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan dukungan kuesioner terstruktur berdasarkan model evaluasi DeLone and McLean. Data diperoleh dari 20 responden dan dianalisis menggunakan statistik deskriptif. Hasil menunjukkan bahwa kualitas sistem, kualitas informasi, dan kemudahan penggunaan memperoleh skor tinggi, yang mencerminkan penerimaan pengguna yang baik. Namun, indikator kepuasan dan manfaat bersih menunjukkan perlunya peningkatan lanjutan. Secara umum, sistem berhasil mengintegrasikan data order, meningkatkan akses lintas unit, dan mendukung pemantauan kolaboratif. Temuan ini memperkuat potensi adopsi jangka panjang dan arah pengembangan sistem ke depan.
Pengembangan System Monitoring dan Visualisasi Data Penggunaan Sumber Daya Pada Server Menggunakan Prometheus Dan Grafana Pada Database Terintegrasi di PT. Dirgantara Fauzi , Bagus Bintang; Iqbal , Muhammad; Rusman, Hendar
eProceedings of Applied Science Vol. 11 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Applied Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam Pengembangan system infrastruktur jaringan dan server, Engineer Development membutuhkan sebuah system untuk menjaga kualitas dan kestabilan performa server secara berkelanjutan, dalam hal ini system monitoring dan alerting sangat diperlukan untuk mendeteksi dan merespon gangguan pada server dengan cepat. Proses pengembangan akan meliputi beberapa tahapan instalasi dan konfigurasi yaitu Prometheus, Node Exporter, Grafana sebagai dashboard visualisasi data penggunaan CPU, disk, memory dan network, lalu terakhir adalah mengintegrasikan Prometheus dengan system alertingnya. Tujuan dari pembuatan system monitoring and alerting adalah memudahkan tim IT di PT. Dirgantara Indonesia untuk memantau performa server sebanyak 128 Vmware dalam satu dashboard yang dijalankan secara real-time dan menganalisis beban kerja system agar dapat meningkatkan efisiensi dan mencegah potensi gangguan pada server sejak dini. Hasil akhir dari pengembangan ini adalah dapat merancang system yang mampu memberikan informasi data source pengunaan server secara akurat dan real-time, serta memberikan notifikasi pada saat terjadi masalah pada server. system ini diharapkan dapat mendukung pengelolaan infrastruktur server yang lebih efisien di lingkungan PT. Dirgantara Indonesia. Kata Kunci - Dashboard, Monitoring, Alerting, Prometheus, Node Exporter, Grafana
Perancangan Sistem Monitoring dan Forecasting Sumber Daya Server Berbasis Grafana di PT. Dirgantara Indonesia Shabana , Lucky Indriani; Iqbal , Muhammad; Rusman, Hendar
eProceedings of Applied Science Vol. 11 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Applied Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengelolaan sumber daya server secara tepat sangat dibutuhkan dalam mendukung kinerja sistem informasi yang andal dan stabil, terutama di tengah meningkatnya beban kerja yang dapat menyebabkan terjadinya overload. Penelitian ini dilakukan untuk merancang sistem pemantauan dan peramalan (forecasting) terhadap penggunaan sumber daya utama server, yaitu CPU, memori, ruang penyimpanan (disk), dan bandwidth jaringan, pada sistem operasi Linux berbasis virtualisasi. Sistem ini memanfaatkan Prometheus dan Node Exporter untuk mengumpulkan data secara berkala, kemudian menyimpannya ke dalam InfluxDB sebagai basis data time-series. Selanjutnya, visualisasi data dilakukan menggunakan Grafana agar hasil pemantauan dapat disajikan secara real-time dan mudah dipahami. Untuk memprediksi tren pertumbuhan sumber daya, digunakan algoritma Prophet dari pustaka Python yang bekerja berdasarkan pola historis selama 20 hari terakhir. Dari hasil pengolahan data, ditemukan bahwa CPU dan memori menunjukkan tren peningkatan yang cukup signifikan, sementara penggunaan disk dan bandwidth cenderung stabil. Visualisasi yang dihasilkan memberikan gambaran yang jelas terhadap kondisi sistem dan dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi potensi gangguan sejak dini. Dengan demikian, sistem ini dapat mendukung proses perencanaan kapasitas yang lebih matang dan responsif terhadap kebutuhan perusahaan di masa mendatang. Kata Kunci — monitoring server, forecasting, perencanaan kapasitas, Prometheus, Grafana
Rancang Bangun Dashboard Sistem Informasi Geografis Persebaran Optical Distribution (ODP) dan Provider Lain sebagai Upaya Profiling Calon Pelanggan Anjani , Indira Destriana; Iqbal , Muhammad; Setyawan, Lutfi Dwi
eProceedings of Applied Science Vol. 11 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Applied Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Proyek Akhir ini bertujuan membangun dashboard Sistem Informasi Geografis Aset & Profiling (SIGAP) untuk memetakan persebaran ODP dan provider lain sebagai dasar profiling calon pelanggan. SIGAP memanfaatkan data geografis yang divisualisasikan dalam peta interaktif dengan fitur seperti layer management, search bar, ruler button, home button, map base select, sidebar navigation dan legend. Sistem dilengkapi validasi logika input guna meminimalkan kesalahan dan anomali data. Metode penelitian mencakup analisis kebutuhan, perancangan, konfigurasi database, dan hosting. Uji coba dan validasi dilakukan untuk memastikan seluruh komponen dapat berfungsi dengan baik sebelum diterapkan pada platform hosting. Pengujian dilakukan melalui load testing metode GET pada endpoint penting di lingkungan lokal dan hosting menggunakan 10, 50, 100 dan 250 thread sebanyak 30x pengujian untuk setiap thread guna menilai kinerja dashboard dengan beban tekanan yang tinggi. SIGAP diharapkan dapat memberikan pemetaan data yang akurat sehingga menjadi pengambilan keputusan untuk kerja sama bisnis dan efisiensi operasional dalam pemetaan kebutuhan layanan internet PT.XYZ. Kata kunci — : Sistem Informasi Geografis Aset & Profiling (SIG), Dashboard, Optical Distribution Point (ODP), Profiling Calon Pelanggan, Load Testing