Articles
PENGUJIAN BLACK BOX PADA SISTEM INFORMASI STOK DAN PENJUALAN BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE EQUIVALENCE PARTITIONING: STUDI KASUS: CV. ALGANI KARYA MANDIRI
Samdono, Arif;
Puspita Sari, Anggraini;
Prima Aditiawan, Firza
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i1.8893
Seiring dengan berkembang pesatnya teknologi dan informasi saat ini, teknologi memberikan kemudahan dan peranan yang sangat penting dalam berbagai bidang. Sistem termasuk salah satu teknologi dan informasi yang dapat memudahkan dalam memanajemen data, memanfaatkan data penjualan, atau meningkatkan produktifitas perusahaan. Sistem Informasi Stok dan Penjualan berbasis web pada CV. Algani Karya Mandiri merupakan bentuk teknologi yang memberikan kemudahan dan peranan penting dalam melakukan pengolahan data secara terkomputerisasi. Namun, aplikasi sistem informasi ini belum pernah dilakukan pengujian sehingga resiko terjadinya kesalahan sistem masih ada. Sehingga, sangatlah diperlukan melakukan pengujian untuk memastikan aplikasi sistem informasi stok dan penjualan yang sudah dikembangkan dapat berjalan sesuai fungsionalitas dan kebutuhan perusahaan. Penelitian ini akan melakukan pengujian menggunakan metode Black Box Equivalence Partition pada Sistem Informasi Stok dan Penjualan CV. Algani Karya Mandiri yang bertujuan menguji kualitas dan akurasi dari sistem tersebut dengan mencari kesalahan yang ada. Evaluasi hasil pengujian menunjukkan tingkat efektivitas sebesar 91,87%, tetapi menemukan beberapa kekurangan pada fitur-fitur tertentu, terutama pada aspek input data barang dan akses edit yang terkunci. Meskipun nilai efektivitas sebesar 91,87% menunjukkan aplikasi sangat efektif, penelitian ini memberikan rekomendasi perbaikan yang terfokus untuk meningkatkan kualitas dan akurasi sistem informasi stok dan penjualan CV. Algani Karya Mandiri.
PENGGUNAAN METODE BOYER MOORE PADA APLIKASI PENCARIAN DAN REPOSITORI SKRIPSI BERBASIS WEB
Noor Imansyah Basoeki, Dandy;
Puspita Sari, Anggraini;
Ali Akbar, Fawwaz
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i3.9847
Aplikasi Repositori Skripsi adalah suatu sistem yang sangat bermanfaat dalam hal pengelolaan repositori skripsi yang diajukan oleh mahasiswa serta mempermudah unit tata usaha yang ada pada Fakultas Ilmu Komputer di Lingkungan UPN “veteran” Jawa Timur. Pada setiap fakultas serta jurusan yang ada pada lingkungan UPN “Veteran” Jawa Timur pasti terdapat mata kuliah dan Skripsi. Di setiap Skripsi juga pastinya terdapat banyak sekali macam penelitian yang dilakukan, sehingga dengan adanya aplikasi repositori Skripsi ini dapat mempermudah unit tata usaha serta mahasiswa yang nantinya mencari referensi dalam melakukan Skripsi dapat melihat repositori yang telah menampung data-data Skripsi terdahulu. Penerapan Algoritma Boyer-Moore dalam Aplikasi Repositori Skripsi ini disertai dengan penggunaan framework Laravel. Algoritma Boyer-Moore adalah suatu metode pencocokan string yang dimana dalam aplikasi ini bermanfaat untuk membantu user untuk mempermudah pencarian repositori yang dicari dengan menggunakan kata kunci tertentu dengan bantuan algoritma Boyer-Moore yang dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan hasil yang di inginkan. Uji coba system aplikasi ini telah dilakukan oleh beberapa rekan mahasiswa di lingkungan Fakultas Ilmu Komputer menggunakan.black box system testing, dan hasil uji coba menunjukkan aplikasi siap digunakan.
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PEMILIHAN TEMPAT WISATA DI JOMBANG BERBASIS WEB
Romadhoni, Firman;
Puspita Sari, Anggraini;
Ali Akbar, Fawwaz
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36040/jati.v8i4.9918
Sistem informasi pemilihan destinasi tempat wisata memberikan bebrapa informasi untuk calon wisatawan yang akan menentukan tujuan saat akan berkunjung ke suatu kota. Memilih destinasi tempat wisata masih menjadi salah satu permasalahan bagi calon wisatawan yang akan berkunjung ke sebuah kota, begitu juga yang dialami oleh beberapa calon wisatawan yang sedang bekunjung ke kota Jombang. Yang mana di kota Jombang sendiri memiliki beraneka ragam jenis tempat wisata . Maka dari itu layanan penyedia informasi untuk memilih tempat wisata menjadi sangat penting bagi mereka yang masih belum memiliki opsi untuk mengunjungi tempat wisata yang ada. Penelitian ini memadukan dua metode yang pertama adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Weighted Product (WP), yang mana metode ini berfungsi untuk memberikan alternatif pada sebuah pemilihan tempat wisata di kabupaten Jombang. Mengacu pada penelitian yang sudah dilakukan, diperoleh hasil daftar peringkat tempat wisata Jombang, dimana alternatif Kampong Djawi menduduki urutan pertama dengan perolehan nilai vektor V tertinggi sebesar 0,2092. Menunjukkan SPK berbasis web yang dibangun dengan pendekatan AHP dan WP ini berhasil dilakukan dan dapat memberikan rekomendasi wisata yang solutif kepada calon wisatawan di wilayah Jombang. Dengan dibuatnya sistem informasi yang menyajikan alternaitf dari beberapa tempat wisata di jombang ini selain mempermudah calon wisatawan juga dapat membantu menunjang beberapa tempat wisata untuk menjangkau calon wisatawan dengan kriteria dari masing-masing tempat. Dengan begitu akan memperkecil peluang wisatawan yang kecewa karena tidak sesuainya kriteria yang diharapkan.
Implementasi Sistem Pengenalan Wajah dengan Integrasi Firebase untuk Manajemen Kehadiran Real-Time
Syamjovanka, Revelin Putri;
Citra Firdausi, Putri Aulia;
Ana, Vika Rafi;
Sari, Anggraini Puspita
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 1 No. 4 (2024): AGUSTUS-OKTOBER 2024
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32672/mister.v1i4.2111
In the era of digitalization of education, administrative efficiency is the main focus of educational institutions to improve services. This research examines the application of a facial recognition system as a solution for updating the student attendance system at the University Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur. The manual methods currently used were identified as the main cause of inefficiencies and inaccuracies. Through Firebase integration, this system is implemented to enable real-time attendance management. Tests carried out on the University Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur (UPN Jatim) campus showed significant improvements in managing student attendance. The results show that this system provides an effective and efficient solution to administrative problems, with high accuracy and significant time reduction in the student attendance process.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Disney+ Hotstar Menggunakan Naive Bayes Classifier
Siharta, Niken Febrinikmah;
Bhaswara, Maulana Muzakki;
Firmantara, Wahyu;
Sari, Anggraini Puspita
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 1 No. 4 (2024): AGUSTUS-OKTOBER 2024
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32672/mister.v1i4.2120
This research suggests an approach using Naive Bayes classification to analyze the sentiment from the user reviews of the Disney+ Hotstar application on the Google Play Store. Review data is processed using the Naive Bayes classification method. This aims to create a text representation then Naive Bayes will group it into positive, negative or neutral categories. The expression results show that this model is able to overcome problems in terms of sentiment analysis with good accuracy. Evaluation uses several standards, namely accuracy, precision, recall, and F1-Score.With accuracy results of 81,6 %, precision of 58 %, recall of 83%, and f1-score of 68%. The results of this research shows useful information for application developers in improving the quality of their products. Apart from that, they can also see public sentiment towards the Disney+ Hotstar application. The research results can also be adapted to analyze sentiment on other applications available on digital platforms and have a positive impact on technological progress.
Analisis Perbandingan Klasifikasi Obesitas Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Ensemble Learning
Septyana, Dwitamara;
Maharani, Dian;
Elizabeth, Caritta;
Agustiardani, Salsa Pramudhita;
Sari, Anggraini Puspita
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 1 No. 4 (2024): AGUSTUS-OKTOBER 2024
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32672/mister.v1i4.2161
Penyakit obesitas adalah suatu permasalahan yang tidak mudah dihindari oleh manusia karena berkaitan dengan kesehatan serta gaya hidup sehari hari. Oleh karena itu, penting untuk memberikan kontribusi dalam pengembangan alat diagnostik yang lebih cerdas dan berbasis data yang dapat dimanfaatkan oleh tenaga kesehatan profesional dalam mengidentifikasi seorang individu yang berisiko mempunyai permasalahan obesitas dan merancang intervensi yang lebih personal dan efektif. Tujuan dari penelitian ini untuk mengembangkan model prediksi obesitas dengan mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Ensemble Learning dari Naive Bayes dan Random Forest. Pada penelitian ini mengindikasikan bahwa algoritma KNN menghasilkan nilai akurasi sebesar 89,60%, sedangkan metode Ensemble Learning dari Naive Bayes dan Random Forest menghasilkan nilai akurasi sebesar 89,36%. Dari kedua metode yang digunakan, KNN lebih efektif dalam mendeteksi jenis obesitas berdasarkan dataset yang digunakan, dibandingkan dengan metode Ensemble Learning dari Naive Bayes dan Random Forest. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma yang tepat sangat penting dalam pengembangan sistem klasifikasi obesitas yang lebih akurat dan efisien
Sistem Rekomendasi Film Berbasis Konten Menggunakan Teknik Cosine Similarity dan TF-IDF
AZMI, ANDRA HUSNUL;
MAHARDIKA, NAUFAL INDRA;
ANUGRAH PRASETYA, RAJAWALI SHAKTIKA;
PUSPITA SARI, ANGGRAINI
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 1 No. 4 (2024): AGUSTUS-OKTOBER 2024
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32672/mister.v1i4.2206
The goal of the research is to develop a content-based movie recommendation system that utilizes cosine similarity techniques to get better accuracy and relevance of recommendations to users.The methods used include text analysis of movie synopsis for feature extraction, representation vector generation, and cosine similarity calculation to determine the similarity between movies. Natural language processing is used to understand user preferences and compose recommendations accordingly.The results show that the developed recommendation system is able to enhance the accuracy of movie recommendations based on content, as well as provide a more personalized and relevant experience for users.
Full-Body Tracking Berbasis OpenCV dan MediaPipe untuk Interaksi Objek Virtual
Putricia Hendra, Ria Amelia Shinta;
Prapatoni, Velian;
Arryanto, Bahiskara Ananda;
Sari, Anggraini Puspita
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 1 No. 4 (2024): AGUSTUS-OKTOBER 2024
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32672/mister.v1i4.2212
This research introduces a system that tracks full body movements in real-time to interact with virtual objects by combining OpenCV and MediaPipe in the Unity3D game engine. The system aims to overcome the drawbacks of current tracking solutions, which typically need unique hardware and are complicated, thus restricting their usability. The suggested method uses OpenCV for capturing and preparing images, while MediaPipe Pose is chosen for its precise and efficient real-time body landmark detection. The information on the user's body position is sent to Unity3D through a named pipe system, allowing accurate management of a 3D character's actions. Tests on two devices with varying hardware specifications indicated that the system successfully monitors body positions and movements in real-time, enabling interactive interaction with virtual objects in Unity3D. An examination of performance indicated that the processing speed, accuracy of landmark detection, and frame rate are all notably affected by the hardware specifications, especially the processor and GPU. Devices with higher specifications significantly offered a more seamless and speedy user experience. The study suggests that merging OpenCV and MediaPipe provides a precise and effective method for tracking full body movements, suitable for different interactive settings like virtual and augmented reality.
Klasifikasi Uang Kertas Rupiah Baru Menggunakan Metode CNN
Syahrul Amin, Akhmad;
Riandi Zahra, Muhammad Alvin;
Jibran, Kemal Fahreza;
Puspita Sari, Anggraini
Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Vol. 1 No. 4 (2024): AGUSTUS-OKTOBER 2024
Publisher : UNIVERSITAS SERAMBI MEKKAH
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32672/mister.v1i4.2218
This study introduces an advanced system for classifying Indonesian Rupiah (IDR) banknotes using Convolutional Neural Networks (CNNs). By harnessing sophisticated image processing techniques, the system analyzes surface patterns on banknotes and categorizes them based on distinct visual features to determine their denominations. The research utilizes a comprehensive dataset containing 1190 images across various IDR denominations, captured at a standardized resolution of 224x224 pixels. Prior to model training, meticulous data preprocessing techniques such as resizing, augmentation, and normalization are employed to optimize dataset quality and enhance model robustness. The CNN architecture is specifically designed with convolutional and pooling layers to automatically extract intricate features from banknote images, culminating in a softmax output layer for precise classification. Training the model through multiple epochs ranging from 50 to 150 showcases notable enhancements in accuracy, achieving up to 100% accuracy with minimal loss, indicative of its reliable performance. This research underscores the effectiveness of CNNs in automating banknote classification tasks, promising improved accuracy and efficiency in real-world applications.
Pengelolaan Cache pada Aplikasi Pencatatan Penjualan Menggunakan Fuzzy Page Replacement Algorithm
Julastri, Bregsi Atingsari;
Sari, Anggraini Puspita;
Prami Swari, Made Hanindia
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 8, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.26798/jiko.v8i2.1319
The challenges faced in website development are becoming increasingly diverse, particularly in delivering a responsive website that aligns with user preferences. Progressive Web App (PWA) is an advanced web technology that combines the advantages of mobile applications with the ease of access provided by browsers. With features such as offline access and responsiveness across various devices through the utilization of web caching, PWA can offer a better and more interactive user experience. This study aims to develop a sales recording application based on PWA, optimized using an algorithm with a fuzzy approach, namely the Fuzzy Page Replacement Algorithm (FPRA) in cache management. FPRA is applied to enhance cache efficiency through the clustering of pages based on recency, access frequency, and page reference levels using the Fuzzy C-Means algorithm. The research was conducted with a case study on the sales recording application for a fried chicken business, employing the Rapid Application Development (RAD) method for the design and construction of the application. The results indicate that FPRA successfully reduced page load time significantly, achieving up to 37% faster performance based on the average results of five tested scenarios. The implementation of FPRA in the service worker also increased the average performance score of the application by 15 points, from 56 to 71, as evaluated using the Lighthouse testing tool. Thus, the utilization of caching and the application of FPRA in cache management have been proven to enhance application performance.