Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

RANCANG ULANG APLIKASI PENGARSIPAN SIDOL (SISTEM INFORMASI DOKUMEN LEGAL) PADA PT BUKAKA TEKNIK UTAMA Wibawa, Condro; Anggraeni, Dessy Tri
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 23, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2018.v23i1.2068

Abstract

PT Bukaka Teknik Utama adalah perusahaan yang bergerak di bidang engineering, konstruksi, dan manufaktur. Dalam operasional usaha, diperlukan berbagai izin seperti izin usaha dan izin proyek yang merupakan bagian dari Dokumen Legal. Saat ini informasi Dokumen Legal di PT Bukaka Teknik Utama dikelola dalam aplikasi desktop yang bernama SIDOL (Sistem Informasi Dokumen Legal). Aplikasi juga digunakan untuk memonitoring masa berlaku dokumen. Namun begitu, aplikasi ini memiliki beberapa kekurangan, diantaranya adalah hanya dapat diakses oleh komputer yang terpasang aplikasi tersebut, hanya dapat diakses dari jaringan lokal (LAN), dan sistem notifikasi yang hanya dapat dilihat saat pengguna membuka aplikasi. Untuk mengatasi kekurangan tersebut, akan dilakukan perancangan ulang aplikasi sehingga mampu menjawab kekurangan yang ada. Pembuatan aplikasi menggunakan metode prototipe. Metode ini memiliki lima tahapan pengembangan yaitu communication, quick plan, modeling quick design, construction of prototype, and deployment delivery and feedback. Aplikasi dibangun menggunakan bahasa pemrograman HTML untuk tampilan, PHP untuk pengolahan data di sisi server, CSS untuk page styling, Code Igniter sebagai framework, dan Micsosoft SQL Server sebagai Database Management System. Hasil akhir aplikasi adalah menyediakan aplikasi yang dapat diakses semua karyawan yang membutuhlkan informasi Dokumen Legal serta memberikan notifikasi melalui e-mail ketika terdapat dokumen yang masa berlakunya akan segera berakhir.
PERANCANGAN DATA MART PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR ALAT PERKANTORAN BAJA Anggraeni, Dessy Tri; Mustikasari, Metty; Wibawa, Condro
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 21, No 1 (2016)
Publisher : Universitas Gunadarma

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

Abstract

Persaingan yang ketat di dunia usaha dan perkembangan teknologi di sektor bisnis, membuat manajemen perusahaan berusaha memperbaiki sistem yang dimilikinya agar proses pengambilan keputusan lebih cepat dan tepat. Divisi personal administrasi dan penggajian memiliki kebutuhan akan data dan informarsi yang cukup besar. Sehingga kebutuhan infrastruktur penyimpanan data dengan skema terintegrasi pada suatu data mart menjadi sangat penting. Tujuan yang ingin dicapai dalam penulisan ini adalah merancang data mart kepegawaian pada perusahaan manufaktur. Pendekatan yang digunakan dalam membuat user requirement data mart ini adalah pendekatan terpusat, dimana kebutuhan untuk setiap pengguna digabung menjadi satu set kebutuhan pada sistem database. Sedangkan pada tahap perancangan data mart metode yang digunakan yaitu metode kimball. Hasil dari evaluasi perancangan data mart kepegawaian pada perusahaan manufaktur alat perkantoran baja bahwa struktur database maupun laporan yang diberikan sesuai kebutuhan, dan database yang dirancang sudah sederhana, dapat diandalkan, memuaskan pengguna, akurat, efisien, efektif, aman, dan mempermudah proses administrasi karyawan dan penggajian. Kata Kunci : Data Mart, Kepegawaian, Perusahaan Manufaktur
Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Autoregressive Dan Web Scrapping Pada Indeks Saham Lq45 Dengan Python Dessy Tri Anggraeni
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 5 No 2 (2020): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (815.29 KB) | DOI: 10.36341/rabit.v5i2.1401

Abstract

The Stock Exchange gives investors or traders the possibility to gain a profit (capital gains) or losses (capital loss) due to stock prices fluctuation. This uncertainty can be circumvented by applying forecasting methods to predict future stock prices. One of the method is Autoregressive. This method uses stock data in the past to get a formula to predict future stock prices. The stock price data history can be seen at several stock data provider pages and can be retrieved automatically using the Web Scrapper technique. This tehcnique make the result can be obtained quickly, easily, and accurately. The forecasting accuracy is measured using the MAPE (Mean Absolute Percent Error) method. This method was chosen because it is easier for commoner to understand. As a result, forecasting program are succed to give stock price predictions and their accuracy. The data tested in this study are all stocks incorporated in the LQ45 index. The average accuracy level obtained was 94,62%. The highest accuracy level is BKSL stock of 99,92% and the smallest one is ASRI stock of 90.13%.
Perbaikan Citra Dokumen Hasil Pindai Menggunakan Metode Simple, Adaptive-Gaussian, dan Otsu Binarization Thresholding Dessy Tri Anggraeni
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 11, No 2 (2021): December
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v11i2.2170

Abstract

The use of digital images from scanned documents is commonly used both for data backup and for further processing. However, often the digital image obtained is not optimum due to various factors like noise. The method to improve the quality of digital images is to filter images using the Thresholding method. This study compares three Thresholding methods, which are Simple Thresholding, Adaptive-Gaussian Thresholding, and Otsu Binarization. All three methods have advantages and disadvantages. However, using the MSE and PSNR assessment parameters, the Simple Thresholding method shows better quality with an MSE value of 5,196.76, followed by Otsu Binarization with a value of 5,934.10, and Adaptive-Gaussian Thresholding with a value of 9,025.29. Meanwhile, by using PSNR, the value for Simple Thresholding is 13.37, followed by Otsu Binarization with a value of 12.47, and Adaptive-Gaussian Thresholding with a value of 10.31.
PENYEBARAN DAN BUDIDAYA IKAN AIR TAWAR DI PULAU JAWA BERBASIS WEB Dessy Tri Anggraeni; Qomariyah Qomariyah; Khalidah Khalidah
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2015): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 6 2015
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

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

Abstract

Ikan air tawar merupakan komoditas yang selama ini menjadi andalan di bidang pangan. Budidaya ikan air tawar semakin hari semakin menggiurkan. Menurut laporan Badan Pangan PBB, pada tahun 2021 konsumsi ikan perkapita penduduk dunia akan mencapai 19,6 kg per tahun. Dari sisi produksi, pada tahun 2011 produksi perikanan nasional mencapai 12,39 juta ton. Dari jumlah itu, produksi perikanan tangkap sebanyak 5,41 juta ton dan produksi perikanan budidaya 6,98 juta ton. Dari total produksi perikanan budidaya, jumlah budidaya ikan dalam kolam air tawar menyumbangkan angka hingga 1,1 juta ton. Kecilnya jumlah yang disumbangkan oleh budidaya ikan air tawar adalah karena kurangnya pengetahuan masyarakat mengenai budidaya ikan air tawar tersebut, dari mulai jenis ikan air tawar yang ada, cara budidaya dan pangsa pasar yang akan dituju. Tujuan dari penulisan ini adalah pembuatan website untuk memberikan informasi mengenai jenis ikan air tawar yang ada di pulau jawa, cara budidaya yang mudah dengan menggunakan video dan cara budidaya dengan memanfaatkan lahan yang sempit sesuai dengan ketersediaan lahan yang ada. Aplikasi berbasis Web informasi penyebaran dan budidaya ikan air tawar yang akan dibuat menggunakan dreamweaver, appserv dan phpmyadmin. Metode penelitian yang digunakan adalah dengan studi pustaka dan observasi ke tempat budidaya mengenai budidaya ikan air tawar. Kata Kunci : Aplikasi berbasis Web,budidaya, ikan air tawar, informasi, pulau jawa
Analisis Sentimen Vaksinasi Booster Covid-19 pada Platform Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dessy Tri Anggraeni
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 12, No 2 (2022): December
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v12i2.2812

Abstract

Since the end of 2019, the Covid-19 virus hit the whole world, including in Indonesia. One of the efforts to deal with the Covid-19 virus is vaccination. In Indonesia, the government requires people to vaccinate 3 times, that are  First Vaccination, Second Vaccination, and Booster Vaccination. The public's response to the booster vaccine are varies. This study aims to reveal public sentiment towards booster vaccine activities. The research was conducted by collecting tweet data from the Twitter platform. The research was conducted by collecting data tweets from Twitter. The method used is the Naïve Bayes Classifier because the method is simple, the process is fast, and it has a fairly high level of confidence. In this method, public sentiment is divided into three, that are positive, neutral, and negative. The results showed that most people responded positively to this booster vaccine activity with a value of 56.8%, neutral as much as 39.9%, and negative as much as 3.3% with an accuracy rate of 86%.
STEEL BOX GIRDER BRIDGE COMPONENT TRACEABILITY SYSTEM USING TREE STRUCTURE DIAGRAM AT PT BUKAKA TEKNIK UTAMA Condro Wibawa; Metty Mustikasari; Dessy Tri Anggraeni
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 4 No. 1 (2023): JUTIF Volume 4, Number 1, February 2023
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2023.4.1.662

Abstract

The International Organization for Standardization (ISO) through ISO 9001:2015requires every product to have product traceability. In response to these challenges, PT Bukaka Teknik Utama developes the Traceability System in the Steel Box Girder Bridge products. Traceability System built by adopting Tree Structure Diagram Concept to describe production system process currently runs. The production process start from identify raw material, cutting process, sub-assembly process, and assembly process. This concept is then translated into Relational Database by applying Parent-Child Concept. The result of this Traceability System is the system able to issue a list of product traceability including raw material information, sub-contractor/employee who work on them, etc, quickly and accurately. System testing was carried out using the black box method, where of the 37 items tested all functioned properly. Tests were also carried out to determine the accuracy and speed of the system compared to the manual method. Of the 10 tests carried out, the system traceability is exactly the same as the manual method with an average processing time of 3 seconds, compared to the manual method, which is 97.6 seconds.
COMPARISON OF IMAGE SEGMENTATION METHOD IN IMAGE CHARACTER EXTRACTION PREPROCESSING USING OPTICAL CHARACTER RECOGINITON Condro Wibawa; Dessy Tri Anggraeni
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 4 No. 3 (2023): JUTIF Volume 4, Number 3, June 2023
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2023.4.3.956

Abstract

Today, there are many documents in the form of digital images obtained from various sources which must be able to be processed by a computer automatically. One of the document image processing is text feature extraction using OCR (Optical Character Recognition) technology. However, in many cases OCR technology are unable to read text characters in digital images accurately. This could be due to several factor such as poor image quality or noise. In order to get accurate result, the image must be in a good quality, so that digital image need to be preprocessed. The image preprocessing method used in this study are Otsu Thressholding Binarization, Niblack, and Sauvola methods. While the OCR technology used to extract the character is Tesseract library in Python. The test results show that direct text extraction from the original image gives better results with a character match rate average of 77.27%. Meanwhile, the match rate using the Otsu Thressholding method was 70.27%, the Sauvola method was 69.67%, and the Niblack method was only 35.72%. However, in some cases in this research the Sauvola and Otsu methods give better results.
FORECASTING HARGA SAHAM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGE DAN WEB SCRAPPING Dessy Tri Anggraeni
Jurnal Ilmiah Matrik Vol 21 No 3 (2019): Jurnal Ilmiah Matrik
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Pada Masyarakat (DRPM) Universitas Bina Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (777.323 KB) | DOI: 10.33557/jurnalmatrik.v21i3.726

Abstract

Abstract: The fluctuative of stock prices in a secondary market provide the possibility for investors/traders to gain profits through the difference in stock prices (capital gain). In order to obtain these benefits, it is necessary to analyze before buying shares, through fundamental and technical analysis. One of several methods in Technical Analysis is Simple Moving Average Method. This method can be used to predict (forecast) stock prices by calculating moving average of the stock price history. Historical stock prices can be obtained in real time using the Web Scrapper technique, so the results is more quickly and accurately. Using the MAPE (Mean Absolute Percent Error) method, the level of accuracy of forecasting can be calculated. As a result, the program was able to run successfully and was able to display the value of forecasting and the level of accuracy for the entire data tested in LQ45. Besides forecasting with a value of N = 5 has the highest level of accuracy that reaches 97,6 % while the lowest one is using the value of N = 30 which is 95,0 %.
KOMPARASI KECEPATAN HADOOP MAPREDUCE DAN APACHE SPARK DALAM MENGOLAH DATA TEKS Condro Wibawa; Setia Wirawan; Metty Mustikasari; Dessy Tri Anggraeni
Jurnal Ilmiah Matrik Vol 24 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Matrik
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Pada Masyarakat (DRPM) Universitas Bina Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33557/jurnalmatrik.v24i1.1649

Abstract

Istilah Big Data saat ini bukanlah hal yang baru lagi. Salah satu komponen Big Data adalah jumlah data yang masif, yang membuat data tidak bisa diproses dengan cara-cara tradicional. Untuk menyelesaikan masalah ini, dikembangkanlah metode Map Reduce. Map Reduce adalah metode pengolahan data dengan memecah data menjadi bagian-bagian kecil (mapping) dan kemudian hasilnya dijadikan satu kembali (reducing). Framework Map Reduce yang banyak digunakan adalah Hadoop MapReduce dan Apache Spark. Konsep kedua framework ini sama akan tetapi berbeda dalam pengelolaan sumber data. Hadoop MapReduce menggunakan pendekatan HDFS (disk), sedangkan Apache Spark menggunakan RDD (in-memory). Penggunaan RDD pada Apache Spark membuat kinerja framework ini lebih cepat dibandingkan Hadoop MapReduce. Hal ini dibutktikan dalam penelitian ini, dimana untuk mengolah data teks yang sama, kecepatan rata-rata Apache Spark adalah 4,99 kali lebih cepat dibandingkan Hadoop MapReduce.