Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Perbandingan Strategi Reuse Service dalam Implementasi Service-Oriented Architecture (SOA) untuk Efisiensi Proyek Teknologi Informasi Ismawan, Andika Noor; Hamdani, Bagus Rosyid; Ramadan, Sahri; Egnel, Unique Scovi; Komul, Theodora Maria Putri
Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) Vol. 8 No. 3 (2025): July
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jutin.v8i3.46348

Abstract

The rapid advancement of digital technology necessitates the adoption of efficient and sustainable system development strategies. This study aims to conduct a comparative analysis of four reuse service approaches within the framework of Service-Oriented Architecture (SOA), namely API & Service Standardization, Microservices Architecture, API-First Development, and Enterprise Service Bus (ESB). The research method employed is a literature review of recent scholarly sources, along with an evaluation of the effectiveness of each approach in terms of time efficiency, cost, and resource utilization. The findings indicate that each strategy possesses distinct characteristics and contextual advantages, with the API-First approach deemed the most flexible in supporting service integration and modular system development. Based on these findings, it is recommended that the selection of reuse strategies be aligned with organizational needs and the complexity of the systems being developed. 
OBJECT DETECTION MENGGUNAKAN MODEL COMMON OBJECTS IN CONTEXT - SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR DI WEB BROWSER Hermansyah, Hermansyah; Noor Ismawan, Andika; Ramadan, Sahri
Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 3 No. 3 (2026): Februari
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jrsit.v3i3.3517

Abstract

Deteksi objek merupakan salah satu tugas penting dalam computer vision yang digunakan untuk mengidentifikasi dan melokalisasi objek dalam gambar atau video. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan sebuah sistem deteksi objek menggunakan model Common Objects in Context (COCO) Single Shot Multibox Detector (SSD) yang dapat dijalankan di web browser. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem deteksi objek yang dapat berjalan dengan cepat dan akurat di web browser tanpa perlu instalasi tambahan. Metodologi penelitian ini meliputi pengumpulan dataset COCO, pelatihan model SSD COCO menggunakan framework TensorFlow, dan implementasi model di web browser menggunakan teknologi JavaScript dan WebGL. Sistem ini diuji menggunakan dataset pengujian COCO dan hasilnya dibandingkan dengan model deteksi objek lainnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi objek dengan akurasi yang baik (mAP 0,75) dan kecepatan yang tinggi (30 FPS) di web browser. Sistem ini juga dapat berjalan dengan lancar di berbagai perangkat, termasuk desktop, laptop, dan smartphone. Kesimpulannya, sistem deteksi objek menggunakan model COCO SSD dapat menjadi solusi yang efektif untuk aplikasi deteksi objek di web browser.