Garuda - Garba Rujukan Digital

Perancangan Aplikasi Monitoring Rental Scooter Dan Mobil Elektrik Berbasis Android Pada Ababil Panakukang Makassar Ardimansyah, Ardimansyah; Santi, Santi
Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) 2015
Publisher : Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (462.696 KB)

Ababil Panakkukang menyewakan beberapa scooter dan mobil mainan elektrik yang berada pada pelataran Carrefour Panakukang. Dalam proses transaksi sewa menyewa yang terjadi masih dicatat pada sebuah buku seperti waktu mulai dan berakhirnya penyewaan. Selain itu, petugas juga harus selalu memperhatikan waktu selesainya masa sewa setiap scooter atau mobil elektrik yang disewakan. Namun, apabila penyewa sudah banyak dengan waktu sewa yang bervariasi, maka akan menyebabkan kesulitan bagi petugas rental untuk melakukan monitoring. Oleh karena itu, dengan melihat perkembangan teknologi mobile yang sudah menyeluruh di semua kalangan termasuk bisnis dan usaha, maka dirancanglah sebuah aplikasi monitoring rental scooter dan mobil elektrik yang berbasis Android dengan menggunakan software Eclipse Indigo, bahasa pemrograman Java dan database MySQL serta metode pengujian sistem black box. Kesimpulannya, aplikasi ini dapat membantu petugas dalam melakukan monitoring waktu sewa setiap scooter atau mobil elektrik yang disewakan serta memberi kemudahan dalam membuat laporan harian kepada pemilik Ababil Panakkukang Makassar.

Peningkatan Kemampuan Tenaga Pengajar Dalam Tata Kelola Nilai Siswa dan Pembuatan Bahan Ajar Cerdas Di SMA Negeri 6 Barru Suryani, Suryani; Santi, Santi
Lumbung Inovasi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 8 No. 4 (2023): Desember
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pemberdayaan Masyarakat (LITPAM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/linov.v8i4.1543

Tujuan dari pengabdian kepada masyarakat yang dilaksanakan yaitu memberikan edukasi, pelatihan dan pendampingan kepada guru di SMA Negeri 6 Barru mengenai tata kelola nilai siswa menggunakan Ms. Office Excel dan membuat bahan ajar cerdas menggunakan aplikasi Pictory AI dan ChatGPT. Metode pelaksanaan kegiatan tersebut menggunakan metode demonstrasi yaitu pemateri memperkenalkan dan memberi pemahaman dan pendampingan secara langsung kepada peserta tentang kecerdasan buatan, aplikasi kecerdasan buatan yang mendukung pembuatan bahan ajar, Ms. Office Excel dan implementasi langsung di laptop masing-masing peserta dalam membuat bahan ajar dan mengelola niai siswa. Pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan di SMA Negeri 6 Barru pada tanggal 4 November 2023 yang dihadiri oleh tim pengabdian kepada masyarakat internal, Ketua P3M Uiversitas DIPA Makassar, 2 orang mahasiswa jurusan Teknik Informatika serta Guru dan Wakil Kepala Sekolah SMA Negeri 6 Barru. Aplikasi kecerdasan buatan yang digunakan yaitu Pictory AI dan ChatGPT membantu guru dalam berkreasi menciptakan bahan ajar cerdas dalam bentuk visual video, kreatif dan inovatif yang sangat menghemat waktu, tentunya dengan dukungan internet. Selain itu Ms. Office Excel juga membantu guru dalam mengelola nilai siswa dengan mudah. Pemberian materi, pelatihan dan pendampingan yang dilakukan sangat membantu peserta dalam memahami dan mengimplementasikan secara langsung. Antusias peserta dalam menyelesaikan pembuatan bahan ajar sesuai dengan mata pelajaran yang diampuh terbukti melalui link video pembelajaran yang dikirim melalui google form dan juga berhasil mengelola nilai siswa menjadi nilai akhir dan nilai huruf. Berbagai respon dan harapan positif dari para peserta disampaikan juga melalui pesan dan kesan dalam hasil pengisian google form peserta. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa 100% guru sudah mampu mengimplementasikan dan membuat bahan ajar cerdas menggunakan Pictory AI dan ChatGPT, 91,7 % peserta yang mampu mengelola nilai siswa dengan baik dan benar menggunakan Ms. Office Excel, dan 8,3% masih perlu latihan dan memahami penggunaan fungsi formula. Improving teachers' abilities in managing student grades and creating intelligent learning materials at SMA Negeri 6 Barru The aim of the community service carried out is to provide education, training and assistance to teachers at SMA Negeri 6 Barru regarding managing student grades using Ms. Office Excel and create smart teaching materials using the Pictory AI and ChatGPT applications. The method of implementing this activity uses a demonstration method, namely the presenter introduces and provides direct understanding and assistance to participants about artificial intelligence, artificial intelligence applications that support the creation of teaching materials, Ms. Office Excel and direct implementation on each participant's laptop in creating teaching materials and managing student grades. This community service was carried out at SMA Negeri 6 Barru on November 4 2023 which was attended by the internal community service team, the Chair of P3M DIPA Makassar University, 2 students majoring in Informatics Engineering as well as the Teacher and Deputy Principal of SMA Negeri 6 Barru. The artificial intelligence applications used are Pictory AI and ChatGPT, help teachers create intelligent teaching materials in the form of learning, creative and innovative videos that really save time, of course with the support of the internet. Apart from that, Ms. Office Excel also helps teachers manage student grades easily. The provision of materials, training and mentoring really helped participants understand and implement them directly. The participants' enthusiasm in completing the creation of teaching materials according to the subjects taught was proven through the learning video link sent via Google Form and also succeeded in managing students' grades into final grades and letter grades. Various positive responses and hopes from the participants were also conveyed through messages and impressions in the results of filling out the participants' Google form. The evaluation results showed that 100% of teachers were able to implement and create smart teaching materials using Pictory AI and ChatGPT, 91.7% of participants were able to manage student grades well and correctly using Ms. Office Excel, and 8.3% still need a lot of practice and understanding the use of formula functions.

Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dalam Pengklasifikasian Tingkat Kematangan Buah Nangka Berdasarkan Citra Warna Kulit Santi, Santi; Susanto, Cucut; Muhardi, Muhardi; Patasik, Madyana; Nurlina, Nurlina
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4550

Nangka (Artocarpus heterophyllus Lamk) adalah buah tanaman tropis yang berasal dari India yang memiliki aroma khas dan tajam serta daging buah berwarna kuning segar dengan rasa yang manis. Buah ini bisa dikonsumsi langsung sama seperti buah pada umumnya, bisa juga diolah menjadi masakan seperti sayur, cemilan atau menjadi bahan campuran dessert. Namun faktanya, masih banyak orang yang belum bisa membedakan antara buah nangka yang masih mengkal, matang dan yang sudah sangat matang dari warna kulit buah dengan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi seperti karena usia, buta warna, dan lain-lain. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang aplikasi pengklasifikasian tingkat kematangan buah nangka yang berbasis android. Untuk mencapai tujuan ini, metode Hue, Saturation, Value (HSV) diterapkan dalam pengekstraksian warna kulit buah dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nangka tersebut. Penelitian ini dimulai dengan studi literatur, desain sistem/aplikasi, pengumpulan data, menganalisis dan mengolah data. Aplikasi dirancang menggunakan bahasa pemrograman flutter dan Python. Sebanyak 99 citra buah nangka (33 citra per kategori) sebagai data training dan sebanyak 30 citra buah nangka sebagai data testing dan hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 78%. Kesimpulannya adalah bahwa perpaduan antara algoritma KNN dengan metode HSV dapat diandalkan dalam pengklasfikasian tingkat kematangan buah.

String Matching dengan Knuth-Morris Pratt pada Aplikasi Pengecekan Kemiripan Judul Project PAK Santi, Santi; Aryasa, Komang
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 6, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v6i1.2737

Pembuatan Aplikasi Konsentrasi (PAK) merupakan salah satu mata kuliah wajib pada Universitas Dipa Makassar. Pada mata kuliah ini, setiap mahasiswa diwajibkan membuat satu project/aplikasi yang tidak boleh sama dengan mahasiswa lainnya. Penilaian judul project dilakukan secara langsung oleh dosen pengampu mata kuliah. Hal ini rentan terhadap terjadinya kesalahan atau pun kekeliruan dan bahkan bisa menghabiskan banyak waktu karena dosen masih berpikir dan berusaha mengingat judul-judul apa saja yang sudah pernah dipamerkan pada semester-semester sebelumnya. Selain dosen, mahasiswa juga terkadang kebingungan mengenai judul yang akan mereka ajukan, sehingga banyak diantara mereka yang mengajukan judul lebih dari satu untuk menghindari penolakan, terutama penolakan karena judul tersebut telah banyak diaplikasikan oleh mahasiswa-mahasiswa sebelumnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi berbasis web yang dapat mengecek kesamaan/kemiripan judul project mahasiswa dengan menerapkan algoritma Knuth- Morris Pratt (KMP). Algoritma ini melakukan pencocokan karakter (string matching) yang ada pada judul yang diajukan dengan judul-judul yang sudah ada di dalam database sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan algoritma KMP dapat dengan cepat dan akurat mendeteksi tingkat kemiripan judul Project sehingga, baik dosen maupun mahasiswa, dapat mengevaluasi sebuah judul Project yang akan dikerjakan.

SISTEM PEMANTAU PENGGUNAAN ALAT PELINDUNG DIRI (APD)PEKERJA SECARA REAL TIME Santi, Santi; T, Husain; Badaruddin, Muliati; Kamase, Hamka Witri
Jurnal Informatika Vol 9, No 3 (2025): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v9i3.14400

Penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) merupakan salah satu aspek penting untuk menjaga keselamatan pekerja di lingkungan kerja. Namun, masih banyak pekerja yang mungkin lupa atau sengaja tidak menggunakan kelengkapan APD ini dengan beberapa faktor, seperti, kepala terasa berat dan ketat dengan penggunaan helm, atau merasa panas ketika menggunakan rompi pelindung. Hal ini tentunya dapat menimbulkan risiko bahaya ketika sedang bekerja. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang dapat memantau penggunaan APD pada pekerja. Sistem ini menerapkan algoritma YOLOv5 dalam proses pendeteksian kelengkapan APD pekerja tersebut. Dengan menggunakan bobot model yang dihasilkan pada proses training dengan Image Size 640, Epoch 300, Batch size 8, maka pengujian pendeteksian APD pada tangkapan kamera pengintai CCTV perusahaan, menghasilkan nilai akurasi tertinggi 81% (person/pekerja), 87% (helm), 78% (rompi pelindung), 71% (tanpa rompi) dan 77% (tanpa helm). Berdasarkan nilai akurasi yang dihasilkan, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma YOLOv5 ini mampu mendeteksi objek apapun dengan baik. Sistem yang dihasilkan dapat membantu supervisor dalam memantau penggunaan APD oleh pekerja sehingga risiko bahaya dapat dihindari sedini mungkin.

ANALISIS PERILAKU PEMBELIAN AUDIENS TIKTOK MELALUI KLASTERISASI PREFERENSI KONTEN DENGAN ALGORITMA K-MEANS Irmawati, Irmawati; T, Husain; Santi, Santi; nurdiansah, nurdiansah; herlinda, herlinda; kasmawaru, kasmawaru
TRANSFORMASI Vol 21, No 1 (2025): TRANSFORMASI
Publisher : STMIK BINA PATRIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56357/jt.v21i1.432

The rapid growth of TikTok as a digital marketing platform has created a need to understand how content variation influences user purchasing behavior. This study is motivated by the lack of information regarding audience responses to live streaming content, particularly in the context of purchase decision-making. The objective of this research is to identify audience segmentation patterns on TikTok based on content preferences and how these relate to purchasing decisions, using the account @takiboutique as a case study. A quantitative research approach was employed, utilizing an online survey distributed to 99 randomly selected respondents. Data were analyzed using the K-Means clustering algorithm to group respondents based on dominant factors influencing their buying decisions. The clustering results revealed three main audience segments. The first cluster (53%) prioritizes creative and interactive marketing strategies. The second cluster (34%) considers price as the most influential factor in purchasing decisions. The third cluster (12%) highlights product quality as the primary consideration. These findings indicate that audience preferences for promotional content are diverse, requiring marketing communication strategies to be tailored to the characteristics of each segment. The application of the K-Means algorithm has proven effective in profiling consumers to support more adaptive and targeted digital marketing strategies.

Penguatan keterampilan teknologi informasi bagi guru melalui pelatihan Microsoft Office di UPTD SDN 168 Inpres Jambua Ahyuna, Ahyuna; Akhriana, Asmah; Patasik, Madyana; Magfirah, Magfirah; Khaddafi, Muh.; Layuk, Novita Sambo; Aini, Nurul; Santi, Santi; Aisa, Sitti; Piu, Sri Wahyuningsi; Arifin, Suci Ramadhani
KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 7, No 4 (2024): November
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/kacanegara.v7i4.2240

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan profesionalisme guru di UPTD SDN 168 Inpres Jambua melalui pelatihan Microsoft Office. Pelatihan yang diikuti oleh 20 orang guru ini berfokus pada pemanfaatan aplikasi Word, Excel, dan PowerPoint untuk pembelajaran yang efektif dan inovatif. Metode yang digunakan meliputi pelatihan teori dan praktik, pendampingan, serta evaluasi pemahaman peserta. Hasilnya, keterampilan guru dalam memanfaatkan teknologi informasi untuk pembelajaran berkualitas meningkat. Evaluasi kuesioner menunjukkan respon positif dari peserta terkait materi, penyampaian, dan kebermanfaatan pelatihan. Mayoritas menyatakan pelatihan sesuai kebutuhan, memberikan keterampilan baru, dan bermanfaat bagi pembelajaran. Sebagian besar peserta menyatakan akan menerapkan keterampilan tersebut. Kegiatan ini juga menjalin sinergi antara perguruan tinggi dan sekolah dalam meningkatkan mutu pendidikan. Peserta terbaik berpotensi menjadi agen perubahan dalam penerapan teknologi informasi di sekolah. Tantangan yang dihadapi adalah durasi pelatihan yang dirasa kurang dan perlunya pendampingan lebih lanjut. Secara keseluruhan, kegiatan ini memberikan kontribusi positif dalam pengembangan profesionalisme guru melalui penguasaan Microsoft Office.

ANALISIS PERILAKU PEMBELIAN AUDIENS TIKTOK MELALUI KLASTERISASI PREFERENSI KONTEN DENGAN ALGORITMA K-MEANS Irmawati, Irmawati; T, Husain; Santi, Santi; nurdiansah, nurdiansah; herlinda, herlinda; kasmawaru, kasmawaru
TRANSFORMASI Vol 21, No 1 (2025): TRANSFORMASI
Publisher : STMIK BINA PATRIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56357/jt.v21i1.432

The rapid growth of TikTok as a digital marketing platform has created a need to understand how content variation influences user purchasing behavior. This study is motivated by the lack of information regarding audience responses to live streaming content, particularly in the context of purchase decision-making. The objective of this research is to identify audience segmentation patterns on TikTok based on content preferences and how these relate to purchasing decisions, using the account @takiboutique as a case study. A quantitative research approach was employed, utilizing an online survey distributed to 99 randomly selected respondents. Data were analyzed using the K-Means clustering algorithm to group respondents based on dominant factors influencing their buying decisions. The clustering results revealed three main audience segments. The first cluster (53%) prioritizes creative and interactive marketing strategies. The second cluster (34%) considers price as the most influential factor in purchasing decisions. The third cluster (12%) highlights product quality as the primary consideration. These findings indicate that audience preferences for promotional content are diverse, requiring marketing communication strategies to be tailored to the characteristics of each segment. The application of the K-Means algorithm has proven effective in profiling consumers to support more adaptive and targeted digital marketing strategies.

Optimization of Drug Inventory Management through Prediction Based on the Least Square Method Syam, Asrul; T, Husain; S, Santi
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 6, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v6i3.3034

Pengendalian persediaan obat merupakan aspek penting dalam menjamin kelancaran distribusi dan pelayanan farmasi. Namun, praktik pencatatan stok yang masih dilakukan secara manual melalui pemantauan etalase dan rekap bulanan seringkali tidak efektif. Kondisi ini berisiko menimbulkan masalah, seperti kelebihan stok yang menyebabkan obat kedaluwarsa maupun kekurangan stok yang berakibat pada ketidaktersediaan obat bagi pasien. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi prediksi persediaan obat berbasis web dengan menerapkan metode Least Square. Pendekatan ini dipilih karena mampu memanfaatkan data historis penjualan obat untuk menghasilkan proyeksi kebutuhan secara lebih akurat. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan prediksi persediaan dengan kategori sangat ukurat berdasarkan perhitungan MAPE diperoleh nilai sebesar 8,7% atau setara 91,3% sekaligus mempermudah pegawai dalam pengolahan dan manajemen data stok. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan obat, mengurangi risiko kerugian akibat kedaluwarsa, serta mendukung peningkatan kualitas layanan farmasi.Pengendalian persediaan obat merupakan aspek penting dalam menjamin kelancaran distribusi dan pelayanan farmasi. Namun, praktik pencatatan stok yang masih dilakukan secara manual melalui pemantauan etalase dan rekap bulanan seringkali tidak efektif. Kondisi ini berisiko menimbulkan masalah, seperti kelebihan stok yang menyebabkan obat kedaluwarsa maupun kekurangan stok yang berakibat pada ketidaktersediaan obat bagi pasien. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi prediksi persediaan obat berbasis web dengan menerapkan metode Least Square. Pendekatan ini dipilih karena mampu memanfaatkan data historis penjualan obat untuk menghasilkan proyeksi kebutuhan secara lebih akurat. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan prediksi persediaan dengan kategori sangat ukuratberdasarkan perhitungan MAPE diperoleh nilai sebesar 8,7% atau setara 91,3% sekaligus mempermudah pegawai dalam pengolahan dan manajemen data stok. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan obat, mengurangi risiko kerugian akibat kedaluwarsa, serta mendukung peningkatan kualitas layanan farmasi.

Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dalam Pengklasifikasian Tingkat Kematangan Buah Nangka Berdasarkan Citra Warna Kulit Santi, Santi; Susanto, Cucut; Muhardi, Muhardi; Patasik, Madyana; Nurlina, Nurlina
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 1 (2024): Periode Maret 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i1.4550

Nangka (Artocarpus heterophyllus Lamk) adalah buah tanaman tropis yang berasal dari India yang memiliki aroma khas dan tajam serta daging buah berwarna kuning segar dengan rasa yang manis. Buah ini bisa dikonsumsi langsung sama seperti buah pada umumnya, bisa juga diolah menjadi masakan seperti sayur, cemilan atau menjadi bahan campuran dessert. Namun faktanya, masih banyak orang yang belum bisa membedakan antara buah nangka yang masih mengkal, matang dan yang sudah sangat matang dari warna kulit buah dengan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi seperti karena usia, buta warna, dan lain-lain. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang aplikasi pengklasifikasian tingkat kematangan buah nangka yang berbasis android. Untuk mencapai tujuan ini, metode Hue, Saturation, Value (HSV) diterapkan dalam pengekstraksian warna kulit buah dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan buah nangka tersebut. Penelitian ini dimulai dengan studi literatur, desain sistem/aplikasi, pengumpulan data, menganalisis dan mengolah data. Aplikasi dirancang menggunakan bahasa pemrograman flutter dan Python. Sebanyak 99 citra buah nangka (33 citra per kategori) sebagai data training dan sebanyak 30 citra buah nangka sebagai data testing dan hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 78%. Kesimpulannya adalah bahwa perpaduan antara algoritma KNN dengan metode HSV dapat diandalkan dalam pengklasfikasian tingkat kematangan buah.

Title

Found 13 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 13 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 13 Documents
Search