Claim Missing Document
Check
Articles

Rancang Bangun Dashboard Appointment Pada Layanan Kesehatan Mental X Dengan Metode Prototyping Angela, Octarifa; Nurkholiza, Rahmiyana; Lawrence, Valerie; Trisnawarman, Dedi; Beng, Jap Tji
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i6.12873

Abstract

Data berkontribusi secara signifikan dalam kesinambungan suatu perusahaan. Data berpengaruh besar melaluiinformasi yang disediakannya. Untuk itu penting bagi suatu perusahaan dapat mengelola serta memanfaatkandata yang tersedia. Demikian pula pada layanan kesehatan mental X yang mengoptimalkan layanannya melaluipemanfaatan data secara efektif. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah dashboardsehingga dapat digunakan dalam memahami, monitoring, menganalisis data, dan mendukung pengambilankeputusan. Perancangan dashboard dilaksanakan dengan menggunakan metode prototyping yang terdiri dariempat tahapan yaitu communication, quick plan and modeling quick design, construction of prototype, dandeployment delivery and feedback. Data divisualisasikan sehingga menghasilkan sebuah dashboard denganmenggunakan tools Microsoft Power BI. Dengan dashboard yang dirancang, data dapat lebih mudah dipahamisehingga mendukung dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan kinerja layanan. Pengambilankeputusan dilakukan berdasarkan Key Performance Indicator (KPI). Adanya dashboard juga menghasilkansuatu informasi yang berguna bagi proses bisnis melalui data yang ada.Kata Kunci: Dashboard, Data, Key Performance Indicator (KPI), Metode Prototyping, Microsoft Power BI
Perancangan Data Mart Untuk Manajemen Data Penjualan Pada Kedai Kopi X Di Jakarta Salsabila, Tasya Mulia; Caroline, Angeline; Marcydiaz, Andrew Haikal; Trisnawarman, Dedi; Beng, Jap Tji
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i6.12875

Abstract

Data yang kompleks dengan volume besar dan format bervariasi memiliki peran penting bagi suatu perusahaan. Semakin kompleksnya data transaksi penjualan, kebutuhan sistem manajemen data yang efisien untuk memberikan wawasan yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan merancang data mart untuk menganalisis data penjualan, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Data dari Online Transaction Processing diubah menjadi Online Analytical Processing untuk memudahkan pengolahan, penyimpanan, dan analisis secara efisien. Penelitian ini, menggunakan metode Nine-step Kimball untuk perancangan data mart dan mengimplementasikan dalam star schema dengan melakukan proses Extract, Transform, Load. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan data penjualan dari tahun 2023 hingga 2024, disimpan dalam Database Management System menggunakan Microsoft SQL Server Management Studio 18. Hasil dari penelitian ini, terbentuknya data mart dengan star schema, yang terdiri dari tabel fakta dan tabel dimensi. Perancangan data mart untuk management dapat mengoptimalkan pemrosesan data penjualan pada kedai kopi x dalam pengambilan keputusan. Kata Kunci: Data Mart, Extract Transform Load (ETL), Penjualan, Nine-step Kimball
Pengembangan Early Warning System Dengan Smtpclient Untuk Meningkatkan Kinerja Manajemen Data Akreditasi Di PTS Y Putri, Tifani Anasya; Angela, Octarifa; Qadriah, Sekar Aurannisa Ramdhani; Trisnawarman, Dedi; Beng, Jap Tji
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i6.12876

Abstract

Early Warning System (EWS) adalah mekanisme untuk memberikan pemberitahuan dini tentang masalah yang dapat memengaruhi suatu sistem. Penelitian ini menerapkan EWS untuk memberikan notifikasi terkait masalah akreditasi program studi di perguruan tinggi swasta Y, yang saat ini belum memiliki sistem serupa. EWS penting dalam manajemen data akreditasi, memastikan pendidikan sesuai standar. Dengan adanya EWS, tindakan proaktif dapat diambil untuk mencegah penurunan kuantitas data yang tidak memenuhi key performance indicators (KPI). Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data melalui wawancara dan penerapan Scrum yang diselaraskan dengan PMBOK. Implementasi dilakukan menggunakan SmtpClient dalam VB.NET dan ASP.NET, serta akses database melalui SQL Server Management Studio (SSMS) 18. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil memberikan notifikasi terkait penurunan data. Kesimpulannya, penggunaan SmtpClient mempermudah pengembangan aplikasi berbasis web dan pengiriman pesan notifikasi EWS melalui email, mendukung pengelolaan akreditasi di perguruan tinggi. Kata Kunci: early warning system, SmtpClient, PMBOK, akreditasi, perguruan tinggi
Perancangan Datamart Nilai Akademik Siswa Pada SMA Z Bekasi Marcydiaz, Andrew Haikal; Fitriya, Febby Nurul; Hutagaol, Alice Shizuka; Trisnawarman, Dedi; Beng, Jap Tji
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i6.12916

Abstract

Pemantauan prestasi akademik siswa merupakan aspek penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan di sekolah. SMA Z Bekasi membangun dashboard analitik untuk membantu pemantauan prestasi akademik siswa. Dalam pembangunan dashboard tersebut, diperlukannya datamart yang memiliki peran penting dalam pengelolaan nilai akademik secara efisien dan terstruktur, serta menyatukan data dalam satu sumber dan format. Penelitian ini bertujuan untuk merancang datamart yang mengakomodasi kebutuhan pengelolaan data nilai akademik siswa secara terpusat. Datamart dirancang menggunakan pendekatan dimensional modeling dengan metode star schema, yang mencakup tabel fakta nilai akademik dan tabel dimensi seperti siswa, mata pelajaran, dan periode waktu. Proses pengembangan meliputi tahapan extract, transform, and load ETL, sehingga data dari berbagai sumber dapat diintegrasikan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa datamart yang dirancang berhasil meningkatkan efisiensi pengelolaan dan analisis data akademik, serta mendukung proses pengambilan keputusan terkait evaluasi prestasi akademik di SMA Z Bekasi. Implementasi ini juga memudahkan pelaporan dan pemantauan nilai siswa secara lebih cepat dan akurat.
Proses Desain Pada Perancangan Dashboard Pemantauan Penjualan Produk PT. XYZ Samantha, Velline; Salsabila, Tasya Mulia; Wijaya, Angeline Carolina; Trisnawarman, Dedi; Beng, Jap Tji
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i6.12917

Abstract

Perancangan desain dashboard penjualan menjadi komponen krusial dalam mendukung efisiensi analisis data dan pengambilan keputusan di perusahaan. Proses ini melibatkan integrasi berbagai elemen visual yang mencakup penggunaan Data Analytics, Decision Support System (DSS), serta desain Human Machine Interface (HMI). Desain dashboard yang efektif tidak hanya mengutamakan penyajian data secara komprehensif, tetapi juga memfokuskan pada aspek visual, seperti pemilihan warna, tata letak, dan format tampilan yang intuitif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dashboard pemantauan penjualan produk di PT. XYZ yang berorientasi pada Key Performance Indicator (KPI) perusahaan, dengan penekanan pada desain user-friendly. Desain yang baik akan memudahkan pengguna dalam memahami data dan meningkatkan efektivitas pemantauan performa penjualan.
Implementasi Algoritma Arima Dalam Prediksi Permintaan Penjualan PT X Untuk Optimasi Reorder Point Dan Economic Order Quantity Christabel, Meili; Trisnawarman, Dedi
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i6.12938

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan manajemen persediaan di PT X melalui implementasi algoritma ARIMA dalam peramalan permintaan penjualan. Metode ini digunakan untuk menghitung Reorder Point (ROP) dan Economic Order Quantity (EOQ) yang optimal, guna menghindari masalah kelebihan maupun kekurangan stok. Data yang digunakan adalah data penjualan harian dari tiga produk terlaris selama periode dua tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA efektif dalam memberikan prediksi permintaan dengan akurasi tinggi, sehingga mampu meminimalkan biaya persediaan sekaligus meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Model ARIMA terbaik yang dipilih untuk setiap produk adalah ARIMA(1,0,1), dengan hasil perhitungan yaitu ICFRA (ROP = 5026.22, EOQ = 190.88), IMNPB (ROP = 4647.21, EOQ = 73.20), dan VPELA (ROP = 2741.07, EOQ = 191.48).
Perancangan Data Mart Penjualan Pada PT. XYZ Mok, Jerrico Alan; Trisnawarman, Dedi
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i6.12960

Abstract

Di era digital, pengelolaan data penjualan menjadi vital bagi perusahaan dalam menghadapi dinamika pasar dan meningkatkan daya saing. Penelitian ini bertujuan merancang data mart penjualan di PT. XYZ untuk mengintegrasikan data penjualan sekaligus menyediakan sistem informasi yang mendukung pengambilan keputusan. Data mart berfungsi sebagai repositori terpusat yang memungkinkan penyajian informasi secara real-time, mempercepat pengumpulan data, serta meningkatkan aksesibilitas dan kecepatan analisis. Metode yang digunakan adalah Kimball Nine-Step Methodology, yang meliputi identifikasi proses bisnis, perancangan skema bintang, serta proses ETL (Extract, Transform, Load) menggunakan Pentaho Data Integration dan Microsoft SQL Server Management Studio. Pengumpulan data dilakukan dengan menganalisis data penjualan tahun 2022-2023. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pengelolaan data penjualan, yang mendukung PT. XYZ dalam mencapai efisiensi operasional dan memperkuat proses pengambilan keputusan. Kata Kunci: Data Mart, Nine-Step Kimball, Extract Transform Load (ETL), Penjualan
Analisis Sentimen Publik terhadap Program Tabungan Perumahan Rakyat Menggunakan Model IndoBERT Lite pada Komentar YouTube: Public Sentiment Analysis of the Public Housing Savings Program Using the IndoBERT Lite Model on YouTube Comments Firdaus, Mutiara Puspita; Trisnawarman, Dedi
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 1 (2025): MALCOM January 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i1.1744

Abstract

Di era digital, media sosial menjadi platform utama bagi masyarakat menyampaikan opini terhadap kebijakan publik, termasuk Public Housing Savings (TAPERA), program pemerintah untuk menyediakan akses perumahan bagi masyarakat berpenghasilan rendah. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap TAPERA menggunakan model IndoBERT Lite Large, yang dioptimalkan untuk data besar dengan efisiensi sumber daya. Dari 14.618 komentar YouTube yang dikumpulkan, 13.766 komentar diproses setelah tahap preprocessing. Hasil pelabelan sentimen menunjukkan dominasi sentimen negatif dengan 9.571 komentar, mencerminkan keresahan terhadap transparansi, implementasi, dan komunikasi program. Sentimen positif mencapai 2.485 komentar, menunjukkan apresiasi terbatas terhadap program, sementara sentimen netral sebanyak 1.710 komentar mengindikasikan kebutuhan informasi yang lebih jelas. Visualisasi menggunakan grafik batang dan word cloud menyoroti pola sentimen dan kata kunci yang sering muncul. Berdasarkan evaluasi menggunakan confusion matrix, model ini mencapai akurasi sebesar 78%. Meskipun efektif menangani data besar, penelitian ini memiliki keterbatasan dalam evaluasi performa model lebih mendalam. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memperluas analisis dengan data dari berbagai platform media sosial agar meningkatkan analisis sentimen secara keseluruhan.
Design Of Food Price Analysis Dashboard In Jakarta Salim Susanto; Dedi Trisnawarman
Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Vol. 14 No. 04 (2024): Informatika dan Sains , 2024
Publisher : SEAN Institute

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

Abstract

This research discusses the fluctuation of food prices in Jakarta is a complex problem and requires accurate and real-time monitoring to support decision making by the government, traders, and consumers. This research aims to design an interactive dashboard that can effectively visualize food price data and present relevant Key Performance Indicators (KPIs). The dashboard is designed by integrating various data sources such as food prices in traditional markets, inflation rates, and price comparisons between regions in Jakarta using the Time Series Analysis method. The Time Series Analysis method is used to analyze data over time, which is a set of observation values obtained at different times with the same interval. Determining key KPIs, such as daily average price, percentage price change, and monthly fluctuation trend, is the main focus in this development. The dashboard was also designed with user experience and multi-platform accessibility in mind. The result of this research is a design that can demonstrate that the dashboard can assist stakeholders in monitoring food prices more efficiently and provide critical information needed for strategic decision-making related to price stability and food policy. With intuitive visualization and real-time data, the system is expected to be an important tool in supporting food security in Jakarta.
IDENTIFIKASI KEY PERFORMANCE INDICATORS DAN PERANCANGAN DASHBOARD UNTUK MONITORING PENJUALAN DI RYU-DON CAFE & RESTO Nelly, Nelly; Trisnawarman, Dedi
Journal of Economic, Bussines and Accounting (COSTING) Vol 7 No 5 (2024): Journal of Economic, Bussines and Accounting (COSTING)
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/costing.v7i6.13072

Abstract

Penggunaan teknologi telah menjadi bagian penting dalam dunia usaha, namun banyak pelaku usaha masih menggunakan metode manual dalam pengelolaan data, yang jadinya tidak efesiensi dan sering terjadinya potensi kesalahan. Data merupakan aset berharga yang dapat memberikan nilai lebih ketika diolah dengan baik. Ryu-Don Cafe & Resto, restoran bertema Jepang yang berdiri pada tahun 2022, telah menerapkan sistem database menggunakan SQLite untuk mengelola data penjualan. Namun, sistem ini masih memiliki keterbatasan, seperti pembaruan data yang tidak real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dashboard monitoring penjualan di Ryu-Don Cafe & Resto menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) menggunakan turunan waterfall. Dashboard ini dapat memberikan gambaran yang lebih efektif mengenai data penjualan serta membantu dalam pengambilan keputusan strategis di masa depan. Dengan penerapan dashboard, Ryu-Don Cafe & Resto dapat memantau data penjualan bisnisnya menjadi lebih efektif. Dengan pendekatan ini, perancangan dilakukan secara bertahap mulai dari mengidentifikasi Key Performance Indicator (KPI), yang berfungsi sebagai alat ukur kinerja perusahaan dalam mencapai tujuan strategisnya. Dalam menentukan KPI untuk Ryu-Don Cafe & Resto dilakukan wawancara dan dalam penyusunannya menggunakan metode SMART Goals (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound). Hasil penelitian ini menghasilkan KPI antara lain pendapatan total, total transaksi, penjualan per kategori menu, produk terlaris, penjualan per tipe order, distribusi tipe pembayaran, penggunaan diskon, dan total orderan, yang memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan bisnis restoran, serta menawarkan solusi yang relevan bagi usaha lain dalam memanfaatkan teknologi informasi untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
Co-Authors Aditya Tanuwijaya Afina Putri Dayanti Agus Budi Dharmawan Agus Budi Dharmawan Alexander Assisi Amalia Nurain Angela, Octarifa Anthony Honggo Arfianto Panitra Arleine Arleine Armanta Tarigan Asep Darmawan Bagus Mulyawan bagus Mulyawan Bryan Riyanto Budiyantara, Agus Caesha Rachma Dhani Caroline, Angeline Chairisni Lubis Christabel, Meili Cosmas Damianus Wijaya Cynthia Marcelina Cynthia Marcelina, Cynthia Cyrillus Damar Setyo Wardhana Dali Santun Naga Daniela Aedo Dany Setiawan David Hariadi Desi Arisandi Diana Christian Eddy Sutedjo Eddy Sutedjo, Eddy Edward Edward Elvandio Frinandy Ery Dewayani Ferdinand Hartanto Ferdinand Hartanto Ferryanto Ferryanto Ferryanto Ferryanto Feryan Hadipurwanto Firdaus, Mutiara Puspita Fitriya, Febby Nurul Godeliva Vania Ekawardhani Goh, Bryan Jordan Grace Apriliani Puteri Santoso Gulielmus Jason Halim, Thirza Juan Helga Eva Julia Helga Eva Julia, Helga Eva Hendryli, Janson Herison Halim Hizkia Aristyo Christianto Hutagaol, Alice Shizuka Imam, Muhammad Choirul Ivan Filbert Jaceline Chan Janson Hendryli Jap Tji Beng Joseline Joseline Josua Marojahan Joycelin Joycelin Kelvin Julian Tannius Kenny Yan Khania Luiza Cahya Tuluswati Lawrence, Valerie Lely Hiryanto Marcydiaz, Andrew Haikal Margaret Livereja Martin Johnsons Mok, Jerrico Alan Muhammad Choirul Imam Nathanael Gumarus Nelly Nelly Ni Putu Diah Ayu Vita Widia Murti Ni Putu Diah Ayu Vita Widia Murti, Ni Putu Diah Ayu Vita Widia Nicolas Phi Nizham Kamil Hia Novario Jaya Perdana Nurkholiza, Rahmiyana Okengwu, Ugochi A Oktovianus Irvan Onggo Julius Siddharta Panca, Azarya Prischila, Verrent Putri, Tifani Anasya Qadriah, Sekar Aurannisa Ramdhani Radot Regen, Radot Rafael Christoper Suhandi Reza Mahendra Ricki Gozal Ricky Giovanni Putra Tanjaya Rio Rio Rio Sucitra, Rio Riva Audrey Runtukahu, Winona Charisda Salim Susanto Salsabila, Tasya Mulia Samantha, Velline Simon Simon Stefanus Simon, Stefanus Stephen Prihandana, Stephen Stevan Stevan Steven Federico Giovano Supriyanton, Adolf Asih Tony Tony Tony Tony Tri Sutrisno TRI SUTRISNO TRI SUTRISNO Utari Apriani Veronika Verrent Prischila Victor Femona Laoli Victor Victor Victor Victor Viny Christanti Viny Christanti M Wasino Wasino Wijaya, Angeline Carolina Zyad Rusdi Zyad Rusdi