Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
., Rasim
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Desain dan Implementasi Sistem Monitoring Daya Pintar untuk CCTV Berbasis IoT dengan Model Scrum Mahbub, Asep Ramdhani; Warta, Joni; Hidayat, Agus; ., Rasim; Priatna, Wowon
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 1 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i1.1325

Abstract

Penelitian ini mengembangkan aplikasi monitoring daya pintar CCTV berbasis IoT menggunakan metode Scrum untuk meningkatkan efisiensi energi dan keamanan sistem pengawasan. Tantangan utama yang dihadapi adalah pengelolaan energi yang efisien dalam jaringan CCTV yang luas. Dengan mengadopsi teknologi Internet of Things (IoT), sistem ini memungkinkan pemantauan dan analisis data konsumsi daya secara real-time, sekaligus memperlancar otomatisasi pengelolaan daya. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan arsitektur tiga tingkat dan menerapkan proses iteratif Scrum yang adaptif terhadap perubahan kebutuhan sistem. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam efisiensi energi serta keamanan operasional CCTV, sambil memastikan skalabilitas dan fleksibilitas sistem. Studi ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan aplikasi IoT yang efisien di sektor keamanan, menawarkan pendekatan yang praktis untuk monitoring daya pintar dalam jaringan CCTV.
Penerapan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Untuk Peramalan Penjualan Produk Warta, Joni; Mahbub, Asep Ramdhani; ., Rasim; Srisulistiowati, Dwi Budi
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 1 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i1.1322

Abstract

Dengan perkembangan teknologi semakin memudahkan manusia untuk melakukan aktivitas dalam berbagai bidang. Pada umumnya kegiatan yang dilakukan manusia di era perkembangan teknologi sekarang ini dilakukan dengan menggunakan komputer.Toko Herbal Dan Madu Anugerah memiliki intensitas produksi yang tinggi tentunya memiliki resiko dalam pengelolaan data persediaan di gudang. Pengelolaan data persediaan merupakan salah satu hal yang perlu diperhatikan karena akan berdampak pada besarnya biaya yang akan dikeluarkan untuk keperluan produksi. Jika tidak dikelola dengan baik, dapat terjadi kelebihan stok dan kekurangan stok akibat data informasi pengelolaan stok produk yang kurang akurat. Sehingga hal ini harus diimbangi dengan kemampuan perusahaan dalam menentukan kebijakan terkait kegiatan produksi dan penjualan yang dilakukan oleh perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah Metode Double Exponential Smoothing. Metode Pemulusan Eksponensial Ganda adalah salah satu dari algoritma yang memperkirakan hasil yang akan datang berdasarkan data data yang sudah ada sebelumnya. Hasil dari penelitian ini yaitu peramalan untuk bulan Januari 2022- Desember 2022 dari masing – masing penjualan produk menggunakan konstanta alpha 0,5 dan beta 0,3 terdiri dari Produk Madu Hitam Pahit menghasilkan tingkat kesalahan sebesar MSE sebesar 9,97127 , MAD 2,5194 dan MAPE 0,08075874% dengan prediksi untuk bulan Januari 2023 sebesar 33,05. Produk Madu Anak Syamil menghasilkan tingkat kesalahan sebesar MSE sebesar 9,27022 , MAD 2,3465 dan MAPE 0,05673299% dengan prediksi untuk bulan Januari 2023 sebesar 42,21. Produk Herba Mojo menghasilkan tingkat kesalahan sebesar MSE sebesar 8,74227 , MAD 2,4018 dan MAPE 0,03399734% dengan prediksi untuk bulan Januari 2023 sebesar 72,83.
Co-Authors Agus Hidayat Dwi Budi Srisulistiowati Joniwarta Mahbub, Asep Ramdhani Priatna , Wowon