Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Integrasi Barcode-QRCode pada Perpustakaan Universitas Bumigora Mataram dengan Konsep Sistem Terdistribusi Berbasis Mobile Moch. Syahrir; Muhammad Zulfikri; Muhamad Azwar
Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Vol 4 No 1 (2022)
Publisher : Prodi Ilmu Komputer Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/bite.v4i1.1902

Abstract

Perpustakaan di universitas bumigora telah menggunakan sistem untuk proses peminjaman dan pengembalian buku, akan tetapi masih terjadi pengantrian pada saat proses peminjaman dan pengembalian buku, karena harus mencari buku di rak-rak lalu diberikan ke kasir untuk di data dan lain sebagainnya. Pada umumnya mahasiswa universitas bumigora telah memiliki handphone ataupun smartphone android. Sementara di sisi lain semua buku-buku offline yang tersedia di perpustakkan universitas bumigora memiliki ISBN dengan barcode ataupun QRcode. Penggunaan barcode dan QRCode sudah sangat umum, tidak hanya pada barang-barang yang ada di toko-toko ataupun swalayan, akan tetapi penggunaan barcode dan QRCode sudah digunakan diberbagai bidang karena lebih praktis, dan tidak terkecuali ISBN buku-buku offline, oleh sebab itu sistem yang akan dibangun adalah sistem yang mampu menjawab permasalah yang ada di perpustakaan universitas bumigora dengan memanfaatkan kecanggihan teknologi dengan mengkolaborasikan sistem berbasis dekstop, mobile dan juga website sebagai back endnya untuk membangun program aplikasi perpustakaan yang mampu di olah oleh operator dengan baik dan pengguna bisa berinteraksi secara langsung. Adapun hasil dari quisioner likert yang digunakan untuk menguji sistem yang di bangun dengan 20 responden, mampu menghasilkan katergori sangat baik dengan nilai 97.70. Dengan sistem yang dibangun mampu memberikan solusi dan mempermudah bagian perpustakaan universitas bumigora dalam mengelola dan meningkatkan eksistensi perpustakaan universitas bumigora dalam melakukan pelayanan
Peran Mendeley dalam Meningkatkan Kemampuan Menulis Karya Ilmiah Guru-guru di Kabupaten Lombok Barat Pahrul Irfan; Rifqi Hammad; Kurniadin Abd Latif; Ahmad; Muhammad Zulfikri; Habib Ratu Perwira Negara
Bakti Sekawan : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 3 No 1 (2023): Juni
Publisher : Puslitbang Sekawan Institute Nusa Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35746/bakwan.v3i1.356

Abstract

Publication of scientific work is mandatory for teachers seeking promotion as a requirement to enhance their professionalism. Citing scientific works is crucial in every publication. However, many teachers often encounter difficulties in finding and managing references to be used in research publications. The objective of the Community Engagement Activity is to assist teachers in effectively and efficiently searching for references and organizing the sources to be used as references in their publications. Mendeley, as a reference management application, plays a significant role in improving the ability to write academic papers by providing features that facilitate reference searching and publication writing. The training is conducted through lectures, discussions, and practical exercises. The initial stage involves introducing the Mendeley application and installing it on participants' laptops. Participants are also taught how to collect references in Mendeley for later use in academic writing and how to apply Mendeley in the writing process. The outcome of this engagement is that teachers in West Lombok Regency can effectively master the use of the Mendeley application, thereby supporting their academic writing activities. With these skills, teachers will find it easier to search for references and streamline the process of creating automatic bibliographies
Penilaian Kinerja Dalam Rangka Meningkatkan Akuntabilitas di Kantor Inspektorat Daerah Kota Tanjungpinang Wandizar Kardiva Syahendra; Muhammad Zulfikri; Rezky pranatha; Tegar ahmad. Tegar ahmad.; Satriadi
Jurnal Adijaya Multidisplin Vol 1 No 06 (2024): Jurnal Adijaya Multidisiplin (JAM)
Publisher : PT Naureen Digital Education

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

Abstract

Perencanaan kinerja merupakan proses menyusun langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapai tujuan organisasi. Pentingnya pengukuran kinerja di sektor non publik sangat terkait dengan konsep akuntabilitas sektor non publik oleh karena itu, bab ini juga membahas pengukuran kinerja sebagai elemen pelaksanaan akuntabilitas kinerja yang sangat penting. Penilaian kinerja merupakan alat penting dalam manajemen sumber daya manusia, membantu memberikan umpan balik konstruktif kepada karyawan, serta memutuskan penghargaan, promosi, dan pengembangan lebih lanjut dalam konteks organisasi. Hal ini juga membantu menjaga transparansi dan akuntabilitas selama tinjauan kinerja. Di dalam penilaian kinerja biasanya mencakup informasi seperti Indentifikasi karyawan, periode penilaian, tujuan dan standar evaluasi, hasil evaluasi, kekuatan dan kelemahan, rekomendasi rencana dan pengembangan, tindak lanjut, dan persetujuan.
Feature Extraction in Eye Images Using Convolutional Neural Network to Determine Cataract Disease Fitra Rizki Ramdhani; Khasnur Hidjah; Muhammad Zulfikri; Hairani Hairani; Mayadi Mayadi; Ni Gusti ayu Dasriani; Juvinal Ximenes Guterres
International Journal of Engineering and Computer Science Applications (IJECSA) Vol. 4 No. 2 (2025): September 2025
Publisher : Universitas Bumigora Mataram-Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/ijecsa.v4i2.5064

Abstract

The eye is one of the vital human senses and serves as the main organ for vision. One of the visual impairments that requires special attention is blindness, and cataracts are a major cause of it. A cataract is a condition in which the eye’s lens becomes cloudy due to changes in the lens fibers or materials inside the capsule. This cloudiness blocks light from entering the eye and reaching the retina, significantly interfering with vision. Early detection of cataracts is essential to prevent blindness. An efficient image-based classification model is needed for cataract detection. This study aims to test the Convolutional Neural Network (CNN) model for early cataract detection by exploring the use of several optimization algorithms: Adaptive Moment Estimation (Adam), Root Mean Square Propagation (RMSprop), Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad), and Stochastic Gradient Descent (SGD). The research method follows an experimental approach, where eye image datasets are trained using the same CNN architecture but with different parameter configurations. The results show that the Adam optimizer, with a data split of 70% for training, 15% for validation, and 15% for testing over 50 epochs, produced the best results, achieving accuracies of 94%, 93%, and 93%, respectively. Other optimizers performed reasonably well but could not match Adam's stability and accuracy. The implication of this research is that the choice of optimizer and hyperparameter configuration plays a crucial role in improving the performance of image-based cataract detection models.