Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

Management Accounting Information’s Effect on E-Clinic Usage through Performance as an Intervening Variable Suheny, Eny; Holilah, Holilah; Maelani, Puspita
Interdisciplinary Social Studies Vol. 1 No. 11 (2022): Special Issue
Publisher : International Journal Labs

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55324/iss.v1i11.278

Abstract

This research is motivated by the rapid development of IT-based information and technology and is increasingly widely known by the wider community, starting from information media which was initially only used on paper media, now switching to computerized media. Almost all companies, organizations, institutions, hospitals and government agencies require fast, precise and accurate data and information management in improving their performance, one of which is a clinic in which there is also information management. The purpose of this study is to analyze and examine whether there is an influence between management accounting information on the use of e-clinics and performance measurement as an intervening variable. The research method uses quantitative methods, using SPPS as a data processing tool and Sobel test to test the intervening variables. The results of this study are there is an influence between management accounting information on the use of e-clinics, there is no effect between management accounting information on performance measurement, there is an influence between performance measurements on the use of e-clinics, there is no effect between management accounting information systems on the use of e-clinics -clinic with performance measurement as an intervening variable.
Sistem Absensi Berbasis Face Recognition dengan Model Inception-Resnet Adliansyah, Fadel Najmi; Holilah, Holilah; Krisdianto, Nanang
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3545

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem absensi otomatis berbasis pengenalan wajah yang andal, akurat, dan aman untuk digunakan dalam lingkungan pendidikan maupun organisasi. Proses pengembangan dilakukan menggunakan metode Waterfall, dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga tahap pengujian. Sistem dirancang dengan memanfaatkan arsitektur jaringan Inception-ResNet yang dikenal memiliki performa tinggi dalam ekstraksi fitur wajah. Model dilatih menggunakan dataset VGGFace2, yang memiliki keragaman tinggi sehingga mampu meningkatkan kemampuan generalisasi sistem. Pelatihan dilakukan selama 8 epoch dan menunjukkan peningkatan akurasi signifikan, yakni dari 56% pada awal pelatihan menjadi 98% pada akhir pelatihan, disertai penurunan nilai loss dari 1,9599 menjadi 0,0730. Evaluasi lebih lanjut menggunakan dataset Labeled Faces in the Wild (LFW) menghasilkan akurasi 96,13%, sementara akurasi validasi mencapai 93,51%. Hal ini menunjukkan bahwa model memiliki ketahanan yang baik terhadap variasi pencahayaan, ekspresi wajah, serta sudut pengambilan gambar. Demi meningkatkan keamanan, sistem ditambahkan modul anti-spoofing berbasis Silent Face Anti-Spoofing untuk mendeteksi upaya manipulasi seperti penggunaan foto atau rekaman video. Implementasi antarmuka dilakukan menggunakan Streamlit sehingga memungkinkan proses absensi secara real-time melalui perangkat berkamera. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa sistem absensi yang dikembangkan tidak hanya efektif dan akurat, tetapi juga aman digunakan, serta memiliki potensi untuk dikembangkan menjadi layanan cloud yang skalabel di masa mendatang.