Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Improving the MSMEs data quality assurance comprehensive framework with deep learning technique Sadikin, Mujiono; Katidjan, Purwanto S.; Dwiyanto, Arif Rifai; Nurfiyah, Nurfiyah; Pratama Yusuf, Ajif Yunizar; Trisnojuwono, Adi
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 37, No 1: January 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v37.i1.pp613-626

Abstract

In the year of 2022 the ministry of cooperatives and small and medium enterprises (SMEs) executed a complete data collection program for the cooperatives and micro small and medium enterprises (MSMEs) profile. As the complexity of the process and the uniqueness of the data characteristics, plenty of risks must be mitigated. The most challenging risk is the possibility of reduced data quality. This study is performed to validate the proposed comprehensive framework to ensure the quality data of cooperatives and MSME. The proposed framework aims to prevent, detect, repair, and recover dirty data to achieve the required data quality minimum standard. We investigated many techniques namely rule-based, selection-based, and deep learning-based. By applying the framework, 6,850,000 missing values are found and corrected, whereas the number of instant data containing attribute values that do not follow the domain constraints or integrity rule is 4,082,630. The first deep learning task applied in the framework is MSME activity image description (image captioning) generated by the convolutional neural network-recurrent neural network (CNN-RNN) model. By using 1000 MSME images as data training, the model’s performance is quite good, achieving the average BLEU score of Culinary 0,3149, Fashion 0,4868, and creative products 0,5086. So far, the proposed framework can contribute to supporting MSME one data as the Indonesian government program.
IMPLEMENTASI PENJADWALAN MATAPELAJARAN PADA SEKOLAH SMA XY MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA Noeman, Achmad; Handayani, Dwipa; Lubis, Hendarman; Hiswara, Abrar; Yasir, Muhammad; Dwiyanto, Arif Rifai
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 6 No 2 (2026): JMI Jayakarta (April 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v6i2.2382

Abstract

Penelitian ini membahas perancangan sistem informasi penjadwalan siswa berbasis web di SMA XY dengan memanfaatkan algoritma genetika sebagai pendekatan optimasi. Permasalahan utama yang dihadapi sekolah adalah penyusunan jadwal yang masih dilakukan secara semi-manual, sehingga memerlukan waktu lama, rawan kesalahan input, dan berpotensi menimbulkan bentrok jadwal guru, kelas, dan mata pelajaran. Penelitian bertujuan merancang sistem yang mampu mengintegrasikan data guru, mata pelajaran, kelas, ruang, dan waktu ke dalam satu aplikasi berbasis web yang lebih terstruktur. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, studi pustaka, analisis sistem berjalan, analisis sistem usulan, serta perancangan sistem dengan pendekatan prototype. Dalam model algoritma genetika, kromosom dibentuk dari kombinasi ruang dan slot waktu, fungsi fitness dirancang berdasarkan penalti bentrok jadwal guru, sedangkan mekanisme seleksi menggunakan roulette wheel yang dilanjutkan dengan crossover dan mutasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan sistem yang diusulkan telah menghasilkan alur proses penjadwalan yang lebih sistematis, mendukung validasi ketersediaan guru, dan menyediakan proses generate jadwal secara terkomputerisasi. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada penyesuaian representasi kromosom dan alur operasional sistem dengan kebutuhan penjadwalan di lingkungan SMA XY sehingga dapat menjadi dasar implementasi sistem yang lebih efisien, konsisten, dan mudah dikembangkan pada penelitian lanjutan.