Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Informasi Pembuatan Kartu Tanda Anggota Nahdatul Ulama Online Menggunakan Metode System Development Life Cycle (SDLC) Farid Ali Ma'ruf; Rusbandi Rusbandi; Irfan Ali; Saeful Anwar; Nining R
INFORMATION MANAGEMENT FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information Management Vol 5 No 2 (2021): Vol 5 No 2 (2021): INFORMATION MANAGEMENT FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (JUNI 2
Publisher : Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/imbi.v5i2.1529

Abstrak: Pengurus Cabang Nahdlatul Ulama (PCNU) Kabupaten Cirebon adalah lembaga yang berada pada naungan organisasi Islam terbesar di Indonesia yaitu Nahdlatul Ulama. PCNU Kabupaten Cirebon merupakan lembaga yang mengurusi semua hal tentang Nahdlatul Ulama di Kabupaten Cirebon, seperti tentang keilmuan, pendidikan, serta tentang keanggotaan. Dalam hal keanggotan, Nahdlatul Ulama mengharuskan semua anggota mempunyai Kartu Tanda Anggota Nahdlatul Ulama (Kartanu). Seiring dengan perkembangan teknologi Kartnu pada saat ini bukan hanya digunakan untuk tanda identitas saja selain itu juga dapat digunakan untuk pembayaran digital seperti layaknya ATM. Pelayanan pembuatan Kartanu PCNU Kabupaten Cirebon masih menggunakan formulir kertas yang ditulis tangan, Sehingga permasalahan yang sering terjadi pada pembuatan kartanu yaitu sering terjadi kerusakan formulir, penumpukan data, kehilangan data, dan membutuhkan waktu yang lama. Terkait hal itu penulis merancang sistem pelayanan administrasi yang mampu menjadi solusi dari permasalahan diatas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode SDLC (System Development Life Cycle) dengan model pendekatan Waterfall. Tujuan dari penelitian ini untuk meningkatkan kualitas dan mengoptimalkan pelayanan pembuatan Kartanu untuk kemudahan anggota dalam membuat Kartanu yang bisa diakses dimanapun dan kapanpun. Kata kunci : Anggota, Kartu, Nahdatul Ulama, Online, Website Abstract : The Branch Management of Nahdlatul Ulama (PCNU) Cirebon Regency is an institution that is under the auspices of the largest Islamic organization in Indonesia, namely Nahdlatul Ulama. PCNU Cirebon Regency is an institution that handles all matters concerning Nahdlatul Ulama in Cirebon Regency, such as science, education, and membership. In terms of membership, Nahdlatul Ulama requires all members to have a Nahdlatul Ulama Member Card (Kartanu). Along with the development of current Kartnu technology, it is not only used for identification, but can also be used for digital payments such as ATMs. PCNU Kartanu Cirebon Regency manufacturing services still use handwritten forms, so the problems that often occur in card making are frequent form breakdowns, data accumulation, data loss, and time consuming. In connection with this, the authors designed an administrative service system that can be a solution to the problems above. The method used in this research is the SDLC (System Development Life Cycle) method with the Waterfall approach model. The purpose of this research is to improve the quality and optimize the service of making cards for the convenience of members making cards that can be accessed anywhere and anytime. Keywords: Card, Nahdatul Ulama, Online, Website, Member

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM INFORMASI PENDATAAN PELAUT BERBASIS WEB Arif Rinaldi Dikananda; Saefullah Fasa; Irfan Ali; Gifthera Dwilestari
JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) Vol 10 No 3 (2022): Jursima Vol.10 No.3 Desember 2022
Publisher : INSTITUT TEKNOLOGI DAN BISNIS INDOBARU NASIONAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47024/js.v10i3.473

PT. Abdi Marine is one of the companies that has not used a web-based information system in the marine data collection section, where the data processing system is still manual. It often happens that seafarers' registration and flight date research takes up a lot of paper and seafarer data storage space, the calculation of the date is less accurate and making reports of incoming and outgoing seafarers' data takes a lot of time. To emphasize and learn in understanding the problems as described, the problem formulation that researchers can explain is to design a computerized marine crew data collection information system, create a database of data services for managers to carry out their work. The purpose of this research is to find out, develop and create an ongoing data collection application system into the PHP and HTML programming language using the MySQL database. So that researchers can draw conclusions in processing sailor crew data collection by implementing applications that have been designed and built in a systematic and structured manner, so that the level of damage in the process of implementing sailor crew data collection can be resolved.

Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Menentukan Pola Penjualan Toko Ellia Umami Lintang Mugi Lestari; Irfan Ali
Journal of Student Research Vol 1 No 3 (2023): Mei: Journal of Student Research
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Trianandra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jsr.v1i3.1267

Toko ellia umami berupaya meningkatkan produksi produknya agar lebih banyak orang mengetahuinya, mirip dengan berapa banyak orang yang membeli dan menjual produk yang sama secara bersamaan. Toko Ellia Umami menjual berbagai macam barang, yang menimbulkan kemungkinan data tidak konsisten dan tidak dapat disamakan. Beberapa produk mungkin lebih populer dari yang lain, oleh karena itu toko ellia umami harus mengetahui aturan yang mengatur penjualan dan transaksi serta produk itu sendiri. Algoritma FP-Growth adalah satu-satunya algoritma penambangan data yang digunakan untuk memeriksa persyaratan transaksi data. Di toko ellia umami, FP-Growth dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi pembelian produk dan mengidentifikasi transaksi yang tertunda.Tujuan dari tugas akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma FP-Growth untuk menginformasikan kepada toko ellia umami tentang rekomendasi produk dan layanan berdasarkan data dari transaksi yang melibatkan penjualan toko ellia umami. Berdasarkan hasil akhir, pola hubungan data dari toko ellia umami dengan tingkat minimum (support 0,1) dan (confiden 0,1) menunjukkan bahwa jika pelanggan membeli Libby M, pelanggan juga akan membeli Celpen dan anak.

IMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP DATA PENJUALAN PADA INDUSTRI KULINER MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH INAYATUL AFRIYANI; Irfan Ali
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 18 No 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v18i1.5340

PT Aneka Selera Nusantara merupakan restoran yang bergerak di bidang kuliner, khususnya seafood dengan menu spesial berbahan dasar seafood segar. Masalah yang dihadapi oleh perusahaan adalah banyaknya pesanan dari konsumen yang berbeda, seringkali data transaksi hanya digunakan untuk pengarsipan. Untuk mengatasi masalah ini, teknik data mining digunakan untuk mengekstraksi informasi dari pola data transaksi penjualan dengan tujuan mengelola data yang besar. Salah satu teknik data mining yang digunakan adalah aturan asosiasi. Aturan asosiasi digunakan untuk menemukan aturan hubungan antara kombinasi itemset. Algoritma FP-Growth digunakan dalam pembangunan frequent itemset, dimana algoritma ini menggunakan struktur data tree atau FP-Tree, sehingga hasil dari frequent itemset dapat langsung diketahui. Hasil pengujian, aturan asosiasi menemukan produk yang dibeli secara bersamaan pada saat yang sama dengan nilai Support dan Confidence tertinggi, yaitu: jika konsumen membeli barakuda bakar acar dan sweet hot tea, maka dipastikan 100% konsumen juga akan membeli nasi putih dengan nilai Support 44%. Jika konsumen membeli original hot tea, kangkung balacan, dan udang pasir mas, maka dipastikan 100% konsumen juga akan membeli nasi putih dengan nilai Support 38%.

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM INFORMASI PENDATAAN PELAUT BERBASIS WEB Arif Rinaldi Dikananda; Saefullah Fasa; Irfan Ali; Gifthera Dwilestari
JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) Vol 10 No 3: Jursima Vol.10 No.3
Publisher : INSTITUT TEKNOLOGI DAN BISNIS INDOBARU NASIONAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47024/js.v10i3.473

PT. Abdi Marine is one of the companies that has not used a web-based information system in the marine data collection section, where the data processing system is still manual. It often happens that seafarers' registration and flight date research takes up a lot of paper and seafarer data storage space, the calculation of the date is less accurate and making reports of incoming and outgoing seafarers' data takes a lot of time. To emphasize and learn in understanding the problems as described, the problem formulation that researchers can explain is to design a computerized marine crew data collection information system, create a database of data services for managers to carry out their work. The purpose of this research is to find out, develop and create an ongoing data collection application system into the PHP and HTML programming language using the MySQL database. So that researchers can draw conclusions in processing sailor crew data collection by implementing applications that have been designed and built in a systematic and structured manner, so that the level of damage in the process of implementing sailor crew data collection can be resolved.

Pengaruh Upah Kerja Terhadap Produktivitas Pengrajin Rotan Di PT. House Of Rattan Irfan Ali; Gian Fitralisma; Nur Alia Sumanti
Jurnal Riset Manajemen, Bisnis, Akuntansi dan Ekonomi Vol 3 No 1 (2024): Jurnal Riset Manajemen, Bisnis, Akuntansi dan Ekonomi (JAMBAK)
Publisher : PT. Berkah Digital Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58468/jambak.v3i1.100

House of Rattan is a company operating in the furniture industry made from wood, rattan, aluminum and iron. This company collaborates with sub-partners for the rattan weaving department with a work contract agreement and piecework wages paid every week. This research is motivated by the low productivity of rattan craftsmen at PT. House of Rattan. Thus, the research objective that the author of this study wants to achieve is to find out whether wages influence the productivity of rattan craftsmen at PT. House of Rattan. The method in this study uses a quantitative approach, using data obtained by distributing questionnaires to respondents. In this research, data analysis uses data quality testing, classical assumption testing, and hypothesis testing. The population and sample in this study were rattan craftsmen at PT. House of Rattan numbering 55 people. Based on the research results, it can be seen that the Wage variable (X) has a significant influence on the Labor Productivity variable (Y), with the results of the t test, the results obtained for the Work Wage variable are tcount > ttable (6.022 > 2.004), so Ha is accepted and Ho is rejected. So, within a confidence range of 95%, it can be concluded that there is sufficient evidence to say that the wage variable has a significant effect on the productivity of rattan chair craftsmen at PT. House of Rattan ABSTRAK House of Rattan merupakan perusahaan yang bergerak di bidang industri furniture dengan berbahan dasar kayu, rotan, alumunium dan besi. Perusahaan ini bekerja sama dengan sub mitra keja untuk bagian anyam rotan dengan perjanjian kontrak kerja dan upah kerja borongan yang dibayarkan setiap minggu nya. Penelitian ini dilatar belakangi oleh rendahnya produktivitas pengrajin rotan pada sub mitra kerja di PT. House of Rattan. Tujuan penelitian yang ingin dicapai oleh penulis dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah Upah berpengaruh terhadap Produktivitas pengrajin rotan pada PT.House of Rattan. Metode pada penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dengan menggunakan data yang diperoleh dengan menyebarkan kuesioner kepada responden. Dalam penelitian ini menggunakan analisis data uji kualitas data, uji asumsi klasik, dan uji hipotesis. Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah pengrajin rotan pada Sub Mitra Kerja PT. House of Rattan yang berjumlah 55 orang. Berdasarkan hasil penelitian dapat diperoleh bahwa variabel Upah (X) memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel Produktivitas Tenaga Kerja (Y), dengan hasil uji t diperoleh hasil untuk variabel Upah kerja diperoleh nilai thitung > ttabel (6,022 > 2,004) maka diterima dan Ho ditolak. Sehingga pada rentang kepercayaan sebesar 95% didapatkan kesimpulan bahwa terdapat cukup bukti untuk mengatakan bahwa variabel upah kerja berpengaruh signifikan terhadap produktivitas pengrajin kursi rotan di PT. House of Rattan.

PREDIKSI HARGA BERAS MENGGUNAKAN METODE RECURRENT NEURAL NETWORK DAN LONG SHORT-TERM MEMORY Santoso, Aji; Irma Purnamasari, Ade; Irfan Ali
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.7921

Beras merupakan makanan pokok utama di Indonesia, beras adalah salah satu faktor penting dalam perdagangan dan perindustrian bahan pangan. Selain itu, Indonesia adalah salah satu negara penghasil beras terbesar di dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat pemodelan pengolahan data untuk prediksi yang mendekati data aktual. Metode Data Mining yang menyajikan pendekatan yang dapat digunakan oleh faktor-faktor seperti produksi, pasokan beras, dan permintaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga rata-rata beras dari penggilingan dari Badan Pusat Statistik. Data ini mencakup informasi tentang harga beras 2013 - 2023 yang disajikan setiap bulan. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah melakukan pra-pemrosesan data dengan menggunakan metode KDD dalam menyesuaikan dataset yang sudah di peroleh untuk mempermudah proses forecasting. Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menerapkan metode Data Mining yaitu Recurrent Neural Networks (RNN) dan Long Short-Term Memory, hasil penelitian ini di peroleh untuk model RNN dengan RMSE terkecil yaitu 0.73 pada kategori harga beras medium dan untuk model LSTM dengan nilai MAE terkecil yaitu 2.31 pada kategori harga beras luar kualitas. Perbedaan dengan penelitian terhaulu adalah dengan menambahkan metode RNN pada konteks peramalan harga beras sehingga dapat menambah variasi atau melengkapi dalam konteks peramalan harga beras.

ANALISIS DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA TOKO KECANTIKAN PUTRI Bagustio, Agung Prayogo; Purnamasari, Ade Irma; Irfan Ali
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 2 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 2 September 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i2.7928

Abstrak - Industri kecantikan mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa tahun terakhir, mendorong tingginya permintaan produk kecantikan. Toko Kecantikan Putri merupakan salah satu toko kecantikan yang berkembang pesat di wilayah Cirebon. Untuk meningkatkan strategi penjualan dan memahami pola pembelian pelanggan, Toko Kecantikan Putri perlu menganalisis data penjualan secara efektif. Analisis data penjualan tradisional tidak dapat memberikan insights yang mendalam mengenai pola pembelian pelanggan. Hal ini dapat menghambat Toko Kecantikan Putri dalam mengembangkan strategi penjualan yang tepat dan efektif. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means clustering untuk menganalisis data penjualan Toko Kecantikan Putri selama bulan Januari 2024. Data yang dianalisis terdiri dari 122 baris dengan 22 atribut. Data penjualan meliputi informasi produk, kategori produk, dan jumlah penjualan. Algoritma K-Means clustering digunakan untuk mengelompokkan data penjualan berdasarkan karakteristik produk. Teknik analisis menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan proses untuk menemukan pengetahuan baru dari data yang dikumpulkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa data penjualan Toko Kecantikan Putri dapat dilakukan menjadi menjadi 9 cluster, dari cluster k=2 sampai k=9. Masing-masing cluster memiliki karakteristik pola pembelian yang berbeda. Cluster terbaik terdapat pada cluster K=8 dengan Nilai DBI sebesar 0,021 yang berasal dari measure Types Mixed Measures nilai davies bouldin index 0.077, Numerical Measures nilai davies bouldin index 0.114, Bregman Divergences nilai davies bouldin index 0.114. Analisis data penjualan Toko Kecantikan Putri dengan Algoritma K-Means Clustering menghasilkan insights berharga mengenai pola pembelian pelanggan. Evaluasi menyeluruh terhadap berbagai parameter, jumlah cluster, dan nilai Davies Bouldin Index optimal, menunjukkan bahwa Algoritma K-Means Clustering menghasilkan pengelompokan data yang paling optimal dan informatif.Kata Kunci: Algoritma K-Means clustering, Analisis Data Penjualan, Toko Kecantikan Putri, Pola Pembelian Pelanggan, Strategi Penjualan

Analisis Internet Network Performance Menggunakan Parameter Quality of Service Pada Jaringan STMIK IKMI Cirebon Martanto; Dian Ade Kurnia; Fathurrohman; Irfan Ali; Yudhistira Arie Wijaya
Prosiding SISFOTEK Vol 8 No 1 (2024): SISFOTEK VIII 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

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

The use of the internet for employees is a crucial need to support the completion of their work. STMIK IKMI Cirebon also provides internet facilities for its employees. However, the internet facilities provided are not yet optimal, as evidenced by frequent connection disruptions. This study aims to measure the performance of the internet connection at STMIK IKMI Cirebon. The method used is Quality of Service (QoS), which is a method to assess how well the installed network functions and its ability to define the attributes of the network services provided. QoS is necessary to calculate the parameters that determine the quality of an internet network. The steps in this study include recording network traffic using Wireshark, followed by calculating parameters such as bandwidth, packet loss, delay, throughput, and jitter. The study results indicate that during data upload from 08:00 to 12:05 at STMIK IKMI Cirebon, the throughput percentage achieved was 31% with an index of 1 "POOR," delay was 9.444 ms with an index of 4 "VERY GOOD," jitter was 8.444 ms with an index of 3 "GOOD," and packet loss was 0% with an index of 4 "VERY GOOD." During data download from 15:00 to 19:05, the throughput percentage achieved was 132% with an index of 4 "VERY GOOD," delay was 14.052 ms with an index of 4 "VERY GOOD," jitter was 13.052 ms with an index of 3 "GOOD," and packet loss received an index of 4 "VERY GOOD." Based on these results, it can be concluded that these values have met the TIPHON standard for both upload and download, indicating that the internet connection at STMIK IKMI Cirebon is still suitable for use

PREDIKSI HARGA BERAS MENGGUNAKAN METODE RECURRENT NEURAL NETWORK DAN LONG SHORT-TERM MEMORY Aji Santoso; Ade Irma Purnamasari; Irfan Ali
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.7921

Beras merupakan makanan pokok utama di Indonesia, beras adalah salah satu faktor penting dalam perdagangan dan perindustrian bahan pangan. Selain itu, Indonesia adalah salah satu negara penghasil beras terbesar di dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat pemodelan pengolahan data untuk prediksi yang mendekati data aktual. Metode Data Mining yang menyajikan pendekatan yang dapat digunakan oleh faktor-faktor seperti produksi, pasokan beras, dan permintaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga rata-rata beras dari penggilingan dari Badan Pusat Statistik. Data ini mencakup informasi tentang harga beras 2013 - 2023 yang disajikan setiap bulan. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah melakukan pra-pemrosesan data dengan menggunakan metode KDD dalam menyesuaikan dataset yang sudah di peroleh untuk mempermudah proses forecasting. Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menerapkan metode Data Mining yaitu Recurrent Neural Networks (RNN) dan Long Short-Term Memory, hasil penelitian ini di peroleh untuk model RNN dengan RMSE terkecil yaitu 0.73 pada kategori harga beras medium dan untuk model LSTM dengan nilai MAE terkecil yaitu 2.31 pada kategori harga beras luar kualitas. Perbedaan dengan penelitian terhaulu adalah dengan menambahkan metode RNN pada konteks peramalan harga beras sehingga dapat menambah variasi atau melengkapi dalam konteks peramalan harga beras.

Title

Found 17 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 17 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 17 Documents
Search