Budi Yanto, Budi
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pasir Pangaraian Jl. Tuanku Tambusai, Kumu Kec. Rambah Hilir Kabupaten Rokan Hulu Telp, 081365929997

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 30 Documents
Search

Sistem Informasi Manajemen Penitipan Hewan Pada Faisal PetShop Berbasis Web Dengan Pengujian User Acceptant Testing (UAT) Ramadani, Hendrizal; Yanto, Budi; Supriyanto, Asep
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 8 No. 2 (2022): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v8i2.1460

Abstract

Faisal PetShop Merupakan Toko Perlengkapan Hewan Peliharaan dan Sekaligus Tempat Penitipan Hewan Peliharaan Yang terletak di Jl. Tuanku Tambusai Pasir Putih, Desa Pematang Berangan, Kecamatan Rambah, Kabupaten Rokan Hulu, Riau. Berdiri sejak 22 Agustus 2020. Di Faisal PetShop saat ini pengelolaan data barang yang tersedia tidak terdata dengan baik, dibuktikan dengan tidak adanya pembukuan yang berisi data stok barang, hal tersebut tentunya menjadi masalah apabila owner ingin mengetahui jumlah stok barang yang ada pada tokonya. Selain itu, data penjualan yang ada di toko tersebut hanya di catat di dalam sebuah buku. Sementara pada layanan perawatan dan salon dan penitipan hewan juga belum ada data yang mengelola tentang pelayanan tersebut, hal tersebut tentunya tidak signifikan dikarenakan owner tidak dapat mengetahui berapa jumlah konsumen yang telah melakukan pelayanan pada tokonya. Dalam mengatasi masalah yang ada pada Faisal PetShop maka di perlukan sebuah sistem informasi yang dapat membantu dalam mempermudah pelayanan jual beli barang-barang kebutuhan hewan peliharaan, pengelolaan data layanan dan jasa yang diberikan kepada konsumen serta data penitipan hewan peliharaan. Sistem Informasi ini telah berhasil membangun sebuah sistem informasi klinik dan penitipan hewan peliharaan pada Faisal PetShop berbasis web yang dapat membantu dalam mempermudah pelayanan jual beli barang-barang kebutuhan hewan peliharaan, pengelolaan data layanan dan jasa yang diberikan kepada konsumen serta data penitipan hewan peliharaan
MEDIA PEMBELAJARAN MENGEJA UNTUK SD KELAS 1 BERBASIS WEB Zahara Zalzabila, Dea; Yanto, Budi
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 9 No. 1 (2023): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v9i1.1734

Abstract

Pemanfatan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) pada masa perkembangannya lebih dikenal dengan sebutan “media komputer” yang digunakan sebagai media pembelajaran, baik itu bersifat offline maupun online. Komputer sebagai media pembelajaran secara begantian disebut disebut pula dengan mutimedia, Ini disebabkan kemampuan teknologi yang dimiliki perangkat komputer mampu mengintegrasikan berbagai fungsi media (mulai dari audio, visual, animasi, sistem transisi, kemampuan interaktif, sampai kepada layanan sistem hypertexs) di dalam satu medium, yang disebut komputer. Realitas membaca siswa kelas 1 SD Negeri 013 Rambah Samo, sebaliknya, menunjukkan bahwa banyak siswa yang belum bisa membaca. Banyak anak yang masih kesulitan membaca, menurut wawancara dengan guru kelas 1 SD Negeri 013 Rambah Samo. Siswa mengalami kesulitan dalam memahami huruf, memisahkannya, dan menentukan layak tidaknya huruf ketika dibaca. Selanjutnya, ketika guru mengajar membaca, beberapa siswa tampak kurang bergairah, lesu, dan aktif. Apalagi saat mengajar anak membaca, guru hanya memanfaatkan buku pelajaran dari sekolah. Akibatnya, siswa menjadi bosan dengan kelas dengan cepat, dan siswa tidak termotivasi untuk mengidentifikasi dan memahami materi yang ditawarkan. Permasalahan lainnya adalah akses internet di rambah samo tepatnya di sei salak sangat susah, sehingga siswa-siswa merasa kesulitan belajar secara daring. Aplikasi yang dibangun ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database
APLIKASI JURNAL MENGAJAR GURU BERBASIS WEB Anjeli, Riri; Yanto, Budi
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 9 No. 1 (2023): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v9i1.1735

Abstract

SD Negeri 013 Rambah Samo terletak di Sei Salak Hulu, Sungai Salak, Kec. Rambah Samo, Kab. Rokan Hulu Prov. Riau yang saat ini di pimpin oleh kepala sekolah yang bernama Nursaniah Siregar S.Pd, sebagai sekolah yang baru berdiri, SD Negeri 013 Rambah Samo terus berupaya semaksimal mungkin untuk berbenah baik dari sisi akses jalan menuju ke sekolah, gedung maupun sarana dan prasarana serta fasilitas pendukung lainnya. Adanya Guru merupakan sosok yang begitu dihormati karena memiliki sumbangan yang cukup besar terhadap keberhasilan pembelajaran di sekolah, guru sangat berperan dalam membantu perkembangan peserta didik untuk mencapai kemampuan optimalnya, keberadaan adanya jurnal guru sangat penting di sekolah karena selain tugas pokok yang dibrikan, jurnal juga berfungsi untuk memberikan kelancaran dalam proses belajar mengajar, dan mengawasi proses pendidikan di lingkungan sekolah setiap hari. Maka dari itu sebuah agenda jurnal guru sangat penting untuk menunjang tugas-tugas guru agar lebih mudah melakukan tugas dalam mencatat agenda guru di SD Negeri 013 Rambah Samo. Dibutuhkan sebuah Aplikasi Jurnal Mengajar Guru Berbasis Web. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL sebagai database
MEDIA PEMBELAJARAN PENDIDIKAN AGAMA ISLAM PADA MATERI TATA CARA WUDHU DAN ILMU TAJWID BERBASIS ANDROID Iskandar Zulkarnain, Wisnu; Yanto, Budi
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 8 No. 2 (2022): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v8i2.1768

Abstract

Proses pembelajaran di SDN 038 Tambusai Utara masih satu arah, pembelajaran masih berpusat pada guru (teacher center). Penggunaan media pembelajaran berbasis teknologi sangat jarang dilakukan oleh guru. Oleh karena itu bahan ajar yang tepat yang mendukung pembelajaran siswa sesuai perkembangan zaman adalah mobile learning berbasis android. Metode yang digunakan dalam menganalisa pengembangan perangkat lunak adalah metode luther, yaitu metode pengembangan multimedia yang dilakukan berdasarkan enam tahap, yaitu tahapan concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. hasil implementasi dari magang ini adalah untuk membangun aplikasi media pembelajaran pendidikan agama islam pada materi tata cara wudhu dan ilmu tajwid pada SDN 038 Tambusai Utara berbasis android. kesimpulan dari Laporan Magang ini yaitu Merancang dan Membangun Aplikasi Pembelajaran tata cara wudhu dan ilmu tajwid dengan menggunakan kodular. Aplikasi ini dapat membantu siswa kelas 4 SD Negeri 038 Tambusai Utara yang sedang belajar wudhu dan ilmu tajwid dengan adanya salah satu menu yang ada didalam aplikasi tersebut.
Analisa Visualisasi Data Penjualan dan Tingkat Kepuasan Penjualan Menggunakan Platform Lookerstudio Arfandi, Zirhan; Yanto, Budi; Sabri, Khairul; Aini, Yulfita; Lubis, Adyanata
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 10 No. 1 (2024): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v10i1.2402

Abstract

Data management in projects is an important activity in a company because over time the company develops more and more versatile data it has. Growing and highly complex business and supply of goods on a large scale makes data processing difficult. In the current situation, data processing starting from exporting, filtering data, analyzing and visualizing data is still done using Excel files which takes quite a long time, so that management decision making is still not optimal. . The purpose of this research is to provide users with important information and data in real time to speed up the decision-making process. Therefore, the data must be analyzed using the exploratory data analysis (EDA) method. EDA is carried out starting from understanding business objects, with revenue/sales as one of the metrics used to see the company's performance profile and the correlation of other variables. target knife The results of this study indicate that monthly sales comparisons, sales comparisons for each product and composition have the lowest sales generation and customer satisfaction, so that they can be used as material for management evaluation and EDA results can be seen in data visualization applications
Implementasi Google Data Studio untuk Visualisasi Data Perceraian di Jambi tahun 2020 dalam Bentuk Dashboard Dede Fadhillah; Yanto, Budi; Muhammad Arif; Hendri; Zulkifli, Akhmad
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 10 No. 1 (2024): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v10i1.2410

Abstract

Perceraian merupakan fenomena sosial yang kompleks dan memiliki dampak yang signifikan pada individu dan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kasus perceraian yang diajukan di Pengadilan Negeri Jambi, dengan fokus pada alasan perceraian yang paling umum, pembagian harta, dan hak asuh anak. Visualisasi data adalah jawaban untuk menyederhanakan data komplek menjadi format grafis sehingga lebih mudah untuk memahami kasus perceraian. Pengelolaan data perceraian merupakan suatu proses penting yang wajib dilakukan oleh pengadilan negeri. Dengan adanya pengelolaan data yang baik, maka pengadilan negeri mendapatkan nilai lebih. Nilai lebih tersebut seperti informasi pendukung pengambilan keputusan, agar mampu meningkatkan efisiensi serta efektivitas operasional pengadilan negeri. Penelitian kali ini menggunakan data nikah dan cerai yang diperoleh dari internet yakni sebanyak 41 data. Penelitian dilakukan dengan bantuan tools Google Data Studio untuk pembuatan dashboard. Hasil yang diperoleh yakni terdapat beberapa elemen yang membantu dalam memudahkan untuk membaca informasi, yakni elemen scorecard, elemen Chart Pie, elemen diagram batang, elemen diagram geografis, dan elemen tabel. Pada elemen Score card menampilkan total nikah dan cerai. Pada Chart Pie menampilkan insight data nikah dan cerai dalam jumlah persen, diperoleh cerai 36 dan nikah 5. Pada elemen diagram batang menampilkan tingkat perceraian di provinsi jambi setiap kabupaten, perceraian tertinggi berada di kecamatan Muaro Jambi dengan 3500 kasus
Akurasi 12 Layer Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Jenis Tumor Otak Dari Hasil Citra MRI Dengan Google Colab Dan Dataset Kaggle Arif Mukti, Muhammad; Arif Kurniawan; Samsul Bahri; Cut Nayla Husin; Yanto, Budi; Asmen, Faisal
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 10 No. 2 (2024): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v10i2.2857

Abstract

Tumor otak merupakan salah satu penyakit mematikan di dunia. Menurut data Global Cancer Observatory, kasus tumor otak di Indonesia pada tahun 2021 mencapai 5.964 kasus serta tingkat kematian berada pada posisi 12 dengan 5298 kasus. Diagnosa cepat dan lebih dini tentu akan mampu menekan tingkat kematian tumor otak. sehingga dilakukan Penelitian ini mengusulkan penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dengan model 12 layer untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak berdasarkan gambar MRI. Dataset terdiri dari empat kelas: Glioma, pituitary, Meningioma, dan Notumor. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data, preprocessing, desain arsitektur CNN, pelatihan model, dan evaluasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan jenis tumor otak dengan akurasi yang memuaskan. Penerapan 12 layer meningkatkan kinerja dengan mengatasi masalah hilangnya gradien. Berdasarkan penelitian tersebut, klasifikasi tumor otak menggunakan CNN dengan arsitektur 12 layer dapat mendukung deteksi dini tumor otak untuk meningkatkan akurasi diagnostik. Pada penelitian ini akurasi terbaik diperoleh sebesar 79% pada percobaan epoch ke-5
Klasifikasi Prediksi Penyakit Paru-Paru Normal dengan Pneumonia berdasarkan Citra Image X-ray dengan Optimasi Adam Convolutional Neural Network (CNN) Alvito Dian Deva; Firmansyah Firdaus; Syarif Hasyim; Yanto, Budi; Hendri; Riski Mai Candra
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 10 No. 2 (2024): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v10i2.2858

Abstract

Pneumonia merupakan salah satu penyakit paru-paru yang disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, ataupun parasit. Kantung udara dipenuhi oleh cairan sehingga menyebabkan sesak dan batuk berdahak. Pengamatan kondisi paru-paru pasien dilakukan paramedis melalui foto rontgen (X-rays). Foto rontgen ini memiliki biaya yang murah di bandingan dengan diagnosis dengan alat medis yang lain yang mempunyai kemiripan fungsinya. Pada penelitian ini mengunakan foto rontgen untuk mendeteksi foto rontgen yang paru paru normal serta yang terkena penyakit pneumonia mengunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang di preprocessing citra digitalnya dengan standard deviasi. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengklasifikasikan hasil x-rays kedalam sebuah program untuk mengetahui apakah terdapat pneumonia atau tidak. Dalam penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 98% untuk gambar yang di preprocessing mengunakan standard deviasi serta 90% yang hanya mengunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Hasil tersebut mengunakan data foto rontgen sebanyak 624 gambar yang terdiri dari 2 kelas yaitu kelas paru paru normal dan paru terkena pneumonia. Dari total tersebut dimana total gambar yang normal sebanyak 234 dan yang terkena penyakit 390 gambar. Fungsi aktivasi Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan fungsi Rectifier Linear Unit (ReLU), fungsi optimasi Adam, dan epoch sebanyak 200. Optimasi Adam merupakan pengembangan dari optimasi yang sudah ada seperti Stochastic Gradient Descending (SGD), AdaGard, dan RMSProp. Hasil klasifikasi model yang dibangun sebesar 99,98% untuk data latih dengan 100 epoch, dan akurasi pada data uji sebesar 78% yang berarti model mampu mengkualifikasi 78% data uji ke dalam kelas normal dan pneumonia dengan tepat. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rata-rata nilai akurasi dan rata-rata nilai loss secara sekuensial sebesar 89,58% dan 47,43%. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa metode Convolutional Neural Network (CNN) cukup mampu untuk melakukan klasifikasi kasus pneumonia
Visualization of Covid-19 Data in Indonesia in 2022 through the Google Data Studio Dashboard Yanto, Budi; Eka Putra, Wahyu; Erwis, Fauzi
Journal of ICT Applications System Vol 2 No 1 (2023): Journal of ICT Aplications and System
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56313/jictas.v2i1.237

Abstract

Pandemi COVID-19 telah menghadirkan tantangan yang signifikan bagi pemerintah, peneliti, dan masyarakat umum dalam memahami dan memantau penyebaran penyakit ini. Dalam upaya menganalisis penyebaran penyakit COVID-19 di Indonesia secara efektif, penelitian ini menggunakan Google Data Studio sebagai alat visualisasi data dan pemahaman yang lebih baik. Review ini didasarkan pada pengumpulan data penyebaran penyakit COVID-19 di Indonesia yang telah dikumpulkan dari berbagai sumber terpercaya. , termasuk Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) dan badan kesehatan nasional. Data ini kemudian diolah dan diproses menggunakan Google Data Studio untuk menghasilkan visualisasi yang informatif. Hasil studi menunjukkan bahwa Google Data Studio dapat digunakan secara efektif untuk menganalisis penyebaran penyakit COVID-19 di Indonesia. Melalui penggunaan fitur-fitur yang tersedia, seperti grafik, peta, dan tabel interaktif, peneliti dapat dengan mudah menggambarkan pola penyebaran penyakit, tingkat infeksi, dan tingkat pemulihan dari suatu daerah atau negara. Kualitas data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dapat bervariasi, dan hal ini dapat memengaruhi keakuratan dan keandalan visualisasi yang dihasilkan. Elemen Scorecard yang menampilkan beberapa informasi penting terkait pandemi Covid-19 periode 1 Januari 2019 sampai dengan 31 Januari 2022. Informasi terkait Covid-19 yang ditampilkan pada Scorecard adalah sebagai berikut. Total penyintas penyakit Covid-19 sebanyak 3.234.336.858 orang. Hal tersebut menandakan jumlah orang yang berhasil sembuh dan pulih dari infeksi virus Covid-19 selama periode yang bersangkutan. Total kematian akibat Covid-19 sebanyak 89.398.496 orang. Hal ini mencerminkan jumlah orang yang meninggal akibat komplikasi yang disebabkan oleh virus Covid-19 pada periode tersebut.
Data Visualization Analysis of Waste Production Volume in Every District of Tangerang Regency in 2021 Using Looker Studio and Big Query Platforms Yanto, Budi; Sudaryanto, Aris; Hasri Ainun Pratiwi
Journal of ICT Applications System Vol 2 No 1 (2023): Journal of ICT Aplications and System
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56313/jictas.v2i1.239

Abstract

The waste problem is a problem that continues to increase every year in Indonesia. Tangerang Regency as one of the regencies in Banten Province has the same problem related to the volume of waste production. Therefore, this study aims to analyze and visualize data on the volume of waste production in each sub-district in Tangerang Regency in 2021 using the Looker Studio and Big Query platforms. The method used in this research is descriptive method with a quantitative approach. The data used is secondary data obtained from the Tangerang Regency Environmental Service. The results showed that there were significant differences in the volume of waste production between one sub-district and another. Data visualization using the Looker Studio and Big Query platforms makes it easy to understand patterns and trends in the volume of waste production in each district. This research is expected to provide input for the Tangerang Regency government in making policies related to waste management in the area. This study employs data processing and analysis methods utilizing two platforms, namely Looker Studio and Big Query. The decision to adopt these platforms is backed by previous research, such as the study conducted by, which demonstrated that utilizing Looker Studio can lead to expedited and more effective business decision-making. Furthermore, the effectiveness of Big Query in processing large and intricate datasets has also been substantiated by various studies. By leveraging these platforms, the study aims to enhance the efficiency and accuracy of data processing and analysis for better-informed business decisions.