Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Dike

Inovasi Sistem Pembayaran SPP Online untuk Efisiensi Administrasi di SMP Hangtuah 1 Surabaya Hidayat, M. Mahaputra
Dike Vol. 2 No. 1 (2024): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v2i1.66

Abstract

Inovasi Sistem Pembayaran SPP Online untuk Efisiensi Administrasi di SMP Hangtuah 1 Surabaya" merupakan sebuah penelitian yang bertujuan untuk memperkenalkan dan menganalisis sistem pembayaran SPP berbasis web yang diimplementasikan di SMP Hangtuah 1 Surabaya. Penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana inovasi teknologi informasi dalam bentuk sistem pembayaran SPP online dapat meningkatkan efisiensi administrasi di sekolah. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan analisis dokumen terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi sistem pembayaran SPP online di SMP Hangtuah 1 Surabaya telah memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi administrasi sekolah. Dengan adanya sistem ini, proses pengumpulan pembayaran SPP menjadi lebih mudah, cepat, dan terorganisir. Penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa tantangan yang dihadapi dalam implementasi sistem pembayaran SPP online, seperti tingkat adopsi teknologi yang beragam di kalangan siswa dan orang tua, serta kebutuhan akan dukungan teknis yang kontinu. Meskipun demikian, kesimpulan penelitian ini menunjukkan bahwa inovasi ini memberikan manfaat yang signifikan dalam mengelola administrasi sekolah dengan lebih efisien dan efektif. Kesimpulannya, inovasi sistem pembayaran SPP online adalah langkah positif menuju modernisasi administrasi sekolah, yang berpotensi untuk meningkatkan transparansi, akuntabilitas, dan kualitas layanan pendidikan. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi sekolah lain yang berencana untuk mengadopsi teknologi serupa dalam upaya meningkatkan efisiensi administrasi mereka.
Perbandingan Filter Metode Discrete Wavelet Transformation untuk Perbaikan Kualitas Citra Digital Hidayat, M Mahaputra
Dike Vol. 3 No. 1 (2025): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v3i1.121

Abstract

Perbaikan kualitas citra digital merupakan salah satu aspek penting dalam pemrosesan citra, terutama untuk aplikasi yang membutuhkan visualisasi yang lebih jelas dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja berbagai filter dalam metode Discrete Wavelet Transformation (DWT) untuk meningkatkan kualitas citra digital. Studi ini menguji beberapa filter wavelet populer, seperti Haar, Daubechies, Symlets, dan Coiflets, pada dataset citra dengan noise dan detail yang beragam. Parameter evaluasi meliputi Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mean Squared Error (MSE), dan Structural Similarity Index Measure (SSIM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa filter Daubechies meningkatkan nilai PSNR hingga 25% dibandingkan Haar pada citra dengan noise tinggi, sementara filter Coiflets mencapai peningkatan SSIM sebesar 15% pada citra dengan detail kompleks. Secara keseluruhan, Daubechies dan Coiflets menunjukkan performa yang lebih unggul dibandingkan filter lainnya dalam mereduksi noise sekaligus mempertahankan detail citra. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami pilihan filter DWT yang optimal untuk aplikasi peningkatan kualitas citra digital, serta memberikan wawasan untuk pengembangan algoritma pemrosesan citra yang lebih efisien di masa depan.
Penerapan Data Mining untuk Prediksi Penjualan Produk Skincare Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbors): Studi Kasus Klinik Ayume Beauty Care Amanda, Putri Yulia; Damayanti, Berlian Aisya; Choirun, Alisya Akbar; Sari, Selvi Novita; Armiyanti, Siti; Hidayat, M. Mahaputra
Dike Vol. 3 No. 1 (2025): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v3i1.122

Abstract

Abstrakāˆ’Prediksi penjualan produk skincare menjadi tantangan penting dalam industri kecantikan, terutama untuk membantu klinik seperti Ayume Beauty Care dalam menyusun strategi penjualan yang efektif dan mengoptimalkan manajemen stok. Penelitian ini bertujuan menerapkan data mining dengan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi penjualan produk skincare, dengan mengandalkan data historis penjualan, demografi pelanggan, serta informasi promosi dan musiman. Langkah awal meliputi pengumpulan data, pembersihan, dan transformasi data agar sesuai dengan persyaratan algoritma KNN. Model KNN kemudian dilatih menggunakan data historis untuk mengidentifikasi pola dan tren penjualan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, dan recall untuk mengukur performa prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN dapat memberikan prediksi yang cukup akurat, sehingga memungkinkan klinik untuk merencanakan strategi penjualan yang lebih tepat sasaran dan efisien. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi praktis bagi klinik dalam menentukan waktu dan jenis promosi serta menjaga ketersediaan stok produk sesuai permintaan yang diprediksi. Penerapan prediksi berbasis data ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas bisnis Klinik Ayume Beauty Care dan memberikan kepuasan lebih kepada pelanggan.
Analisis Ekspresi Wajah Untuk Deteksi Emosi Dan Menerapkannya Dalam Game Dan Survei Kepuasan Pengguna Hidayat, M. Mahaputra; Genio Makaloe, Egyu Darell Gallager; Astutik, Ambarwati Dwi; Efendi, Achmad Taufik
Dike Vol. 3 No. 1 (2025): Dike Edisi Februari
Publisher : CV. Ro Bema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69688/dike.v3i1.124

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis emosi pengguna melalui ekspresi wajah sebagai upaya untuk meningkatkan pengalaman pengguna (User Experience/UX). Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi berbagai emosi dasar, seperti senang, sedih, marah, dan lainnya, berdasarkan analisis ekspresi wajah. Teknologi ini memanfaatkan metode pengolahan citra dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi emosi yang ditunjukkan oleh pengguna melalui fitur wajah, seperti pergerakan otot wajah, pembukaa n mata, dan ekspresi mulut. Sistem ini kemudian diterapkan dalam konteks aplikasi, seperti game interaktif dan survei kepuasan, yang memungkinkan adaptasi respons aplikasi sesuai dengan emosi pengguna secara real-time. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan aplikasi yang lebih responsif terhadap kondisi emosional pengguna, meningkatkan interaksi yang lebih natural dan personal, serta memberikan pengalaman pengguna yang lebih memuaskan dan bermakna.