yudi herdiana
UNIBBA

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Computing Jurnal Informatika

PENGEMBANGAN APLIKASI PENGELOLAAN DATA ASET DENGAN MENERAPKAN QR CODE GENERATOR DI LABORATORIUM KOMPUTER FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI COMPUTING INFORMATIKA; yudi herdiana; Khilda Nistrina; Andika Dwi Putra
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 9 No. 02 (2022): JURNAL COMPUTING VOLUME 9 Nomor 02 Tahun 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (522.966 KB)

Abstract

The management of computer laboratory asset data at the Faculty of Information Technology, Bale University Bandung (FTI UNIBBA) still uses common applications such as Microsoft Excel, Microsoft Word, and so on. So that the development of an application is carried out to manage asset data, where the application also applies a QR Code generator to make it easier to identify assets. The method used in collecting data uses the method of interviews, observations, and literature studies. As for the application development method using the System Development Life Circle (SDLC) waterfall model method which has several stages including system analysis, system design, coding, and program trials. This application was created using the codeigniter 3 and Bootstrap 3 frameworks as its application framework and uses MySQL as its database. The programming language that is focused uses the PHP programming language, so the application is web-based. For the design of the application, it uses Unified Modelling Language (UML) as a modeling language which is an object-oriented modeling method. The algorithm that is focused on the application is an engineering algorithm or process to generate a QR Code based on existing asset data. With this computer laboratory asset data management application, it will make it easier to classify assets and make it easier to manage computer laboratory asset data.
APLIKASI CV MATCHER UNTUK MELIHAT KECOCOKAN DAFTAR RIWAYAT HIDUP DENGAN LOWONGAN PEKERJAAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DAN METODE COSINE SIMILARITY BERBASIS WEB COMPUTING INFORMATIKA; Yudi Herdiana; Denny Rusdianto; Wildan Anya Geraldine
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 10 No. 01 (2023): JURNAL COMPUTING VOLUME 10 Nomor 01 Tahun 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

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

Abstract

Tugas akhir skripsi merupakan salah satu syarat dalam menyelesaikan program strata I (satu). Sebelum memulai pengerjaan skripsi ini, dilakukan terlebih dahulu pengajuan proposal skripsi, yang mana akan menjadi sebuah dasar dalam pengerjaan tugas akhir skripsi. Berdasarkan laporan Badan Pusat Statistik (BPS), jumlah pengangguran di Indonesia pada Agustus 2021 adalah sebesar 9,10 juta penduduk. Jumlah itu menurun dibanding jumlah pengangguran setahun sebelumnya yang mencapai 9,77 juta orang. Permasalahan yang saat ini banyak dijumpai adalah ketatnya persaingan dalam memperoleh pekerjaan sehingga para pelamar kerja harus mempersiapkan lamaran kerja dengan matang, salah satunya yaitu berkas CV yang dapat menunjukkan keunggulan pelamar kerja. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi CV Matcher yang dapat membantu pelamar kerja dalam mengecek kesesuaian Curriculum Vitae yang mereka buat dengan kriteria kandidat yang sudah ditentukan oleh perusahaan yang dituju. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif yaitu dengan melakukan studi literatur. Selanjutnya dilanjutkan dengan tahapan perancangan sebagai gambaran umum dari aplikasi yang dibangun. Pada penelitian ini, model pengembangan pada perancangan sistem yang digunakan oleh penulis adalah model AI Project Cycle. Ada 6 tahapan pada model AI Project Cycle diantaranya adalah Problem Scoping, Data Acquisition, Data Exploration, Modelling, Evaluation, Deployment. Kemudian secara detail mengenai rancangan aplikasi pada tahap Deployment AI Project Cycle yaitu dengan menggunakan UML (Unified Modelling Language) yang meliputi use case diagram, dan activity diagram. Kemudian untuk beberapa Software yang digunakan dalam melakukan penelitian ini adalah Balsamiq Mockup untuk merancang desain tampilan aplikasi. Google Colaboratory digunakan untuk merancang model Machine Learning yang akan digunakan. Selanjutnya untuk bahasa pemprograman yang digunakan adalah python 2.7. Untuk perancangan aplikasi menggunakan Unified Model Language (UML) dan HTML serta CSS Bootstrap untuk implementasi tampilannya. Hasil dari penelitian ini adalah dengan adanya aplikasi CV Matcher yang dapat mencocokan CV pelamar kerja dengan deskripsi lowongan pekerjaan yang akan dilamar.