Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Penerapan Framework Laravel Pada Desain Sistem Informasi Akademik SMK Fajar Sentosa Popong Setiawati; Pas Mahyu Akhirianto; Made Aka Suardana
ICIT Journal Vol 9 No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (696.094 KB) | DOI: 10.33050/icit.v9i1.2638

Abstract

Inovasi teknologi telah merambah ke seluruh dunia mempengaruhi kemajuan di bidang akademik. Karena inovasi berkembang pesat, peran teknologi sangat penting untuk pembelajaranyang merata di Indonesia, dengan kapasitasnya untuk melakukan pembelajaran tanpa terisolir oleh ruang, jarak, dan waktu. Sekolah Menengah Kejuruan Fajar Sentosa merupakan salah satu sekolah yang ada di wilayah Kab. Bogor, memiliki jumlah 13 tenaga pendidik dan 307 siswa. Dalam proses kegiatan akademis, sekolah ini melakukan kegiatan seperti belajar dan mendidik serta meringkas nilai ke dalam rapot. Dalam prosesnya, SMK Fajar Sentosa belum memiliki sistem yang dapat memberikan informasi akademik, misalnya jadwal mengajar, jadwal belajar, mengisi nilai ulangan, mengisi raport, melihat hasil ulangan, dan melihat hasil raport. Selain itu, sekolah belum memiliki situs halaman sekolah yang dapat memberikan data sekolah kepada masyarakat luas. Maka di perlukan sebuah sistem yang dapat mengelola informasi akademik dan halaman website profil sekolah menggunakan bahasa PHP dengan framework Laravel dan manajemen database menggunakan MySQL.Teknik pengembangan sistem menggunakan Waterfall. Hasil yang diharapkan dapat membantu pihak sekolah mengelola informasi akademik dan mengelola halaman profil website kepada masyarakat. Kata Kunci—Sistem Informasi Akademik, Website Sekolah, Laravel, Waterfall, Mysql
Rancang Bangun Aplikasi Pengiriman Barang Berbasis Website Pada PT Dunia Parcel Express Irvan Trinanda; Popong Setiawati
OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Vol 1 No 11 (2022): OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer Dan Sains
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Dunia Parcel Express is a local Indonesian company founded in 2001. Originally started as a courier company, over the years the company with its enriched team talent and initiative, has diversifiedand added to its laurels a variety of other value-added logistics services. The inclusion of such services has enabled us to become a one-stopsolution and service provider. In the application for shipping goods. PT Dunia Parcel Express still uses a simple method (not yet fully computerized) and has experienced delays in processing data. So that in making strategic decisions it will be too late. The purpose of his Final Project is to create a website application that can make it easier for customers to send their goods and also later customers can track goods to see where the goods have been sent by entering the customer’s receipt number. This application can later appear on a pc or laptop and is made using the php programming language with a MySql database in the form of implementing Web- based applications. Later, after the shipping website is complete, it will then be hosted. Hopefully by making this application it is hoped that it can integrate data from each work function, as well a provide all kinds of information that can be accessed and processed in one system quickly and improve good service
Menggunakan Xception, Transfer Learning, dan Permutasi untuk Meningkatkan Klasifikasi Ketidaksempurnaan Permukaan Baja: Using Xception, Transfer Learning, and Permutation to Improve the Classification of Steel Surface Imperfections Popong Setiawati; Adhitio Satyo Bayangkari Karno; Widi Hastomo; Iwan Setiawan
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 1 (2024): MALCOM January 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i1.1258

Abstract

Kualitas permukaan baja yang diproduksi sangat penting untuk meningkatkan daya saing dalam industri baja. Tingginya tingkat cacat pada permukaan baja merupakan masalah serius yang berdampak pada kualitas keluaran. Pengendalian yang masih dilakukan secara manual dan visual saat ini hanya dapat dilakukan oleh orang-orang dengan bakat dan keahlian tertentu. Pengamatan dengan metode konvensional ini memerlukan waktu yang lama, lamban, dan presisi yang rendah. Saat ini, perkembangan teknik pembelajaran mendalam memungkinkan deteksi cacat permukaan baja secara otomatis dengan tingkat akurasi yang tinggi. Arsitektur Xception digunakan dalam pekerjaan ini untuk menerapkan strategi pembelajaran mendalam. Teknik permutasi dan augmentasi digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Model yang dikembangkan dapat membedakan empat jenis cacat pada permukaan baja. Koleksi 7.095 foto permukaan baja digunakan dalam prosedur pelatihan. Jika dibandingkan dengan tidak menggunakan transfer learning, hasil pengukuran kinerja proses pelatihan dengan menggunakan transfer learning (Imagenet) menunjukkan hasil yang lebih baik. Pelatihan pembelajaran transfer menghasilkan skor akurasi masing-masing sebesar 94,9% dan 97,7% untuk data pelatihan dan validasi. Sedangkan hasil penilaian nilai kerugian untuk data latih dan validasi masing-masing sebesar 19,4% dan 14,4%.