Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Analisis Pengembangan Aplikasi Darurat Berbasis Mobile Web dengan Pendekatan Next.js Technology : Analysis of Mobile Web-based Emergency Application Development with Next.js Technology Approach Pratama, Satria Yoga; Zaky, Umar
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.v5i1.1697

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi darurat berbasis web dan mobile yang mendukung permintaan bantuan darurat kepada kepolisian, pemadam kebakaran, dan rumah sakit secara online. Dengan menggunakan teknologi Next.js sebagai framework pengembangan web dan Kotlin untuk pengembangan aplikasi mobile, serta layanan berbasis lokasi untuk melacak dan mengirimkan posisi pengguna, aplikasi ini dirancang untuk memfasilitasi pengiriman permintaan bantuan darurat secara cepat dan efisien. Sistem ini dirancang dengan mempertimbangkan kebutuhan fungsional dan non-fungsional untuk memastikan keamanan data, kinerja tinggi, kemudahan penggunaan, ketersediaan, dan skalabilitas. Diharapkan aplikasi ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam meningkatkan respons dan efisiensi operasional instansi terkait, serta memberikan rasa aman bagi masyarakat. Penelitian ini mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan evaluasi kinerja aplikasi. Hasil user acceptance test tersebut adalah rata-rata pengguna yang memilih setuju adalah (51/128; 40%) sedangkan yang memilih sangat setuju adalah (77/128; 60%).
Implementasi Algoritma Haversine pada Mapbox API Guna Pencarian Bengkel Terdekat Berbasis Perangkat Mobile: Implementation of Haversine Algorithm on Mapbox API for Searching Nearest Workshop Based on Mobile Devices Prasetyo, Sushilo; Zaky, Umar
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 4 (2024): MALCOM October 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i4.1677

Abstract

Industri otomotif di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat seiring dengan meningkatnya pendapatan per kapita dan kebutuhan masyarakat akan transportasi. Salah satu sektor penting dalam industri ini adalah layanan bengkel kendaraan bermotor, yang memiliki peran krusial dalam perawatan dan perbaikan kendaraan. Meskipun sudah ada beberapa aplikasi pencarian bengkel, sebagian besar masih berbasis web dan tidak menyediakan fitur komunikasi langsung antara pelanggan dan bengkel. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi layanan bengkel berbasis mobile Android yang mengimplementasikan algoritma Haversine. Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan pengguna dalam menemukan bengkel terdekat, menghitung jarak, dan berkomunikasi langsung dengan bengkel melalui fitur chat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu menghitung jarak dengan akurasi tinggi, di mana bengkel terdekat ditemukan berjarak 3,229 kilometer dari lokasi pengguna. Penggunaan algoritma Haversine dalam aplikasi ini memberikan hasil perhitungan jarak yang akurat dengan tingkat akurasi mencapai 99%. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam meningkatkan kualitas layanan bengkel di Indonesia, terutama dalam memanfaatkan teknologi berbasis lokasi untuk kemudahan dan kenyamanan pengguna.