Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Teknika

Rancang Bangun Marketplace pada Pasar Tradisional Berbasis Android Bandar Lampung Deppi Linda; Nursiyanto Nursiyanto; TM Zaini
TEKNIKA Vol. 17 No. 2 (2023): Teknika Juli - Desember 2023
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.8213445

Abstract

Banyak orang yang sudah memanfaatkan smartphone di segala aspek. Perangkat smartphone dilengkapi berbagai fitur-fitur mempermudah aktivitas manusia pada masa sekarang. Pelayanan pasar tradisional masih dengan cara melakukan transaksi jualan berupa melayani pelanggan datang langsung dan belum ada layanan pemasaran secara online, aplikasi mobile sebagai pendukung penjualan khususnya pasar tradisional, untuk mendapatkan pendapatan lebih banyak, memudahkan user berbelanja khususnya ibu rumah tangga dan ibu-ibu yang mempunyai kesibukan dimasa sekarang, memanfaatkan semartphone sebagai alat transaksi untuk meminimalis waktu. Metodologi pengembangan system Rational Unified Process (RUP) sebuah proses pengembangan perangkat lunak dilakukan secara interatif (berulang) inkremental ( bertahap dengan progres menaik ). Interatif dilakukan di dalam setiap tahap, interaif yang inkremental bertambah menari dimana setiap interaksi akan memperbaiki interasi berikutnya, metode pengumpulan data dengan wawancara,observasi, study pustaka. Dengan Rancang Bangun Marketplace Pada Pasar Tradisional Berbasis Android Bandar Lampung, menghasilkan sistem dapat menampung penjualan Online pada pasar tradisional Bandar Lampung di Pasar Wayhalim, Pasar Koga, Pasar Kandis, Pasar Rajabasa yang dikelola oleh Admin yang mengelola semua database dan tampilan aplikasi telah dibangun. hasil aplikasi penjualan online pasar tradisional diharapkan dapat membantu penglolaan pedagang di pasar tadisional dengan baik dan menggunakan Android pada smartphone yang tersambung dengan internet.
Sistem Informasi Lowongan Mencari Kerja Berbasis Web TM Zaini; Nursiyanto Nursiyanto; Ezra Teofilus Pratama
TEKNIKA Vol. 17 No. 2 (2023): Teknika Juli - Desember 2023
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.10077786

Abstract

Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2022, jumlah pencari kerja yang belum mendapatkan pekerjaan di Indonesia mencapai sekitar 5,83 persen atau 16 juta orang ini dikarenakan informasi lowongan pekerjaan yang terbatas. Salah satu nya di IIB Darmjaya yang masih menyebarkan informasi lowongan pekerjaan dengan melalui brosur, koran, majalah atau informasi dari orang ke orang, adapun menggunakan media sosial seperti instagram, whatsapp, dan website, namun informasi yang disampaikan sering kali minim dan tidak efektif dalam membantu para pencari kerja. Terkait dengan masalah ini, penulis memberikan solusi membangun sebuah website yang dapat mengumpulkan informasi lowongan kerja serta mendaftarkan diri ke perusahaan tersebut. Pengembangan sistem menggunakan metode RAD (Rapid Aplication Development) dengan tahapan diawali planning requirement, user design, rapid construction dan cutover. Teknik pengumpulan data menggunakan observasi dan wawancara serta pengujian menggunakan blackbox. Sistem informasi lowongan mencari kerja (SILMENKER) dibangun untuk memudahkan perusahaan membuka lowongan pekerjaan sehingga pencari kerja mudah untuk mendaftarkan dirinya melalui website yang telah dibangun.
AIoT untuk Deteksi Dini Kebakaran Menggunakan Integrasi Komputasi Tepi dan Kamera IP Yuliawaati, Dona; Saleh, Sushanty; TM Zaini
TEKNIKA Vol. 18 No. 2 (2024): Teknika Juli - Desember 2024
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.12569667

Abstract

Berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan Bencana bencana kebakaran di Indonesia terjadi sebanyak 4.727 kali antara tahun 2015-2024. Oleh karena itu diperlukan teknologi untuk mendeteksi sumber api secara cepat dan akurat. Oleh karena itu pada penelitian ini kami mengembangkan sistem deteksi sumber kebakaran dengan menggunakan teknologi YOLOv8 pada platform komputer tepi Jetson untuk mendeteksi kebakaran secara real-time dan akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model kami berhasil mendeteksi api menggunakan Jetson dan aliran streaming dari Kamera IP dengan evaluasi confusion matrix menunjukkan akurasi deteksi sebesar 96%, Precision-Recall dengan presisi rata-rata 93,5% dan recall rata-rata 97%, serta mean Average Precision (mAP) sebesar 97,90%. Grafik F1-Score menunjukkan akurasi berada di 97%. Hasil ini menunjukkan bahwa model efektif untuk deteksi kebakaran real-time, dengan keseimbangan baik antara presisi dan recall, menjadikannya solusi potensial untuk diimplementasikan pada pendeteksian api secara real-time dengan AIoT.