Garuda - Garba Rujukan Digital

Pelatihan Microsoft Excel Advanced dalam Meningkatkan Keterampilan Administrasi Perkantoran bagi Siswa Di SMKS Kharisma Mengwi Nengah Widya Utami; I Nyoman Purnama
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 3 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v4i3.5600

Pada era Revolusi Industri 4.0, peran mata pelajaran TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi) bagi siswa sangat diperlukan untuk menghadapi perubahan dan tuntutan zaman. Sejak diberlakukannya kurikulum 2013 (K-13), TIK hanya diajarkan di sekolah menengah kejuruan untuk memperkaya atau memperdalam bidang teknologi informasi dan komunikasi. SMK berfungsi sebagai sekolah kejuruan yang menyelenggarakan program keterampilan seperti teknik, perkantoran, seni rupa, restoran, administrasi, dan lain-lain, yang dapat memberikan pendidikan, termasuk hard skill yang mendukung keterampilan profesional. Saat ini, siswa harus memiliki kemampuan untuk menjalankan program di Windows dan program yang paling umum digunakan seperti Microsoft Office. SMKS Kharisma merupakan salah satu sekolah yang berada di daerah Mengwi, kabupaten Badung. Permasalahan yang terjadi saat ini dalam pembelajaran TIK di SMKS Kharisma adalah penggunaan lab komputer yang kurang optimal, dan karena pembelajaran daring selama pandemi, penggunaan program komputer belum maksimal, sehingga siswa masih belum menguasai keterampilan khususnya Microsoft Excel Advanced. Pada pelatihan Microsoft Excel Advanced yang diselenggarakan di SMK Kharisma, siswa diharapkan memiliki keterampilan menggunakan aplikasi Microsoft Excel Advanced sebagai pengelolaan data dan penyusunan laporan keuangan yang meliputi Formula Basic, Vlookup dan Hlookup, Conditional Formatting, Pivot, Graphic, dan Mail Merge. Metode pelaksanaan meliputi identifikasi masalah, perumusan solusi, penyusunan materi dan instrument, pelatihan dan pendampingan, evaluasi, dan penyusunan laporan. Peserta yang terlibat dalam pelatihan ini terdiri dari 36 siswa jurusan otomasi dan manajemen perkantoran, serta akuntansi dan keuangan. Pelatihan ini dilakukan dengan berdiskusi dan praktikum penggunaan Microsoft Excel baik secara berkolompok maupun mandiri.

Pelatihan Microsoft Excel Advanced dalam Meningkatkan Keterampilan Administrasi Perkantoran bagi Siswa Di SMKS Kharisma Mengwi Nengah Widya Utami; I Nyoman Purnama
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 3 (2023)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v4i3.5600

Pada era Revolusi Industri 4.0, peran mata pelajaran TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi) bagi siswa sangat diperlukan untuk menghadapi perubahan dan tuntutan zaman. Sejak diberlakukannya kurikulum 2013 (K-13), TIK hanya diajarkan di sekolah menengah kejuruan untuk memperkaya atau memperdalam bidang teknologi informasi dan komunikasi. SMK berfungsi sebagai sekolah kejuruan yang menyelenggarakan program keterampilan seperti teknik, perkantoran, seni rupa, restoran, administrasi, dan lain-lain, yang dapat memberikan pendidikan, termasuk hard skill yang mendukung keterampilan profesional. Saat ini, siswa harus memiliki kemampuan untuk menjalankan program di Windows dan program yang paling umum digunakan seperti Microsoft Office. SMKS Kharisma merupakan salah satu sekolah yang berada di daerah Mengwi, kabupaten Badung. Permasalahan yang terjadi saat ini dalam pembelajaran TIK di SMKS Kharisma adalah penggunaan lab komputer yang kurang optimal, dan karena pembelajaran daring selama pandemi, penggunaan program komputer belum maksimal, sehingga siswa masih belum menguasai keterampilan khususnya Microsoft Excel Advanced. Pada pelatihan Microsoft Excel Advanced yang diselenggarakan di SMK Kharisma, siswa diharapkan memiliki keterampilan menggunakan aplikasi Microsoft Excel Advanced sebagai pengelolaan data dan penyusunan laporan keuangan yang meliputi Formula Basic, Vlookup dan Hlookup, Conditional Formatting, Pivot, Graphic, dan Mail Merge. Metode pelaksanaan meliputi identifikasi masalah, perumusan solusi, penyusunan materi dan instrument, pelatihan dan pendampingan, evaluasi, dan penyusunan laporan. Peserta yang terlibat dalam pelatihan ini terdiri dari 36 siswa jurusan otomasi dan manajemen perkantoran, serta akuntansi dan keuangan. Pelatihan ini dilakukan dengan berdiskusi dan praktikum penggunaan Microsoft Excel baik secara berkolompok maupun mandiri.

ANALISIS SISTEM PENGENDALIAN INTERNAL DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PEMBELIAN PADA UD ADI PUTRA MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE Ni Made Esa Purnama Sari; Nengah Widya Utami; Ni Putu Noviyanti Kusuma
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 7 No 1 (2024)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v7i1.1442

This study aims to analyze and design an accounting information system for sales and purchases at UD Adi Putra, a trading business specializing in building materials that currently relies on manual recording. The method used is the prototype method, which includes system requirements identification, system design, prototype development, evaluation and improvement, and finalization of the prototype. The results show that the current manual system leads to calculation errors, lost receipts, and inaccurate reports. The proposed system includes the design of flowcharts, Data Flow Diagrams (DFD), Entity Relationship Diagrams (ERD), and a more effective database design. Evaluation through beta testing indicates that the new system prototype is user-friendly and meets user needs, significantly enhancing the company's operational efficiency and accuracy.

Implementasi Metode Extreme Programming pada Pengembangan Sistem Informasi Koperasi Simpan Pinjam Ni Kadek Mutiara Setiawati; Nengah Widya Utami; A.A. Gede Adi Mega Putra
REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Vol. 9 No. 4 (2025): Volume 9 Nomor 4 Oktober 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/remik.v9i4.15324

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi koperasi simpan pinjam berbasis website guna mengatasi permasalahan pencatatan keuangan manual yang masih umum terjadi di lingkungan Badan Usaha Milik Desa (BUMDesa). Pencatatan piutang dan tabungan secara manual sering menimbulkan kesulitan dalam menjaga keakuratan data serta menghambat efisiensi operasional. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pengurus BUMDesa yang terlibat dalam proses administrasi keuangan. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling, dengan lima orang pengurus inti sebagai sampel. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Extreme Programming (XP), karena bersifat fleksibel dan mampu menyesuaikan kebutuhan pengguna secara iteratif. Sistem informasi yang dibangun memiliki fitur utama seperti pendaftaran dan pengelolaan data nasabah, pengajuan simpanan dan pinjaman, pencatatan transaksi, serta pembuatan laporan keuangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan keuangan, serta mempermudah proses administrasi dibandingkan dengan metode manual. Kesimpulannya, penerapan sistem informasi berbasis website dengan metode XP terbukti efektif dalam mendukung digitalisasi pengelolaan koperasi simpan pinjam di tingkat desa secara berkelanjutan. Kata kunci: BUMDesa, digitalisasi keuangan, koperasi simpan pinjam, sistem informasi, Extreme Programming

RANCANG BANGUN SISTEM PEMESANAN VILLA BERBASIS WEB DENGAN METODE RAD PADA BONA VILLA INN GIANYAR Ni Made Susilawati; I Nyoman Yudi Anggara Wijaya; Nengah Widya Utami
INFOTECH journal Vol. 11 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/infotech.v11i2.14857

Perkembangan teknologi informasi mendorong berbagai sektor, termasuk pariwisata, untuk mengadopsi sistem digital guna meningkatkan efisiensi layanan. Bona Villa Inn merupakan penginapan yang berlokasi di Gianyar, Bali, yang hingga saat ini masih menggunakan sistem pemesanan kamar secara manual melalui aplikasi WhatsApp. Kondisi ini menimbulkan permasalahan dalam pencatatan data, validasi pemesanan, serta keterlambatan proses pelayanan pada saat volume permintaan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemesanan villa berbasis web menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Tahapan yang diterapkan mencakup analisis persyaratan, tahap analisis permodelan sistem, tahap analisis permodelan desain, tahapan konstruksi. Sistem dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, serta dilengkapi fitur utama berupa pemesanan kamar daring, pengecekan ketersediaan kamar, integrasi pembayaran online, dan dashboard admin untuk pengelolaan data. Hasil pengujian menggunakan metode black box menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai spesifikasi. Implementasi sistem ini mampu menyederhanakan alur pemesanan, meningkatkan akurasi data reservasi, serta mengintegrasikan proses transaksi antara pelanggan dan pengelola secara real-time.

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN KENDARAAN SEPEDA MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Ni Kadek Juliani; Ni Made Satvika Iswari; Nengah Widya Utami
INFOTECH journal Vol. 11 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/infotech.v11i2.15338

Determining the feasibility of used motorcycles is one of the challenges for companies in selecting attributes that cover various factors, such as physical condition, maintenance history, and reasonable price. In this study, the researcher aims to analyze the existing problems and provide decision results by applying the C4.5 algorithm to determine the feasibility of used motorcycles based on relevant data. The C4.5 algorithm has the capability to build decision trees to automate and improve the accuracy of the feasibility determination process. In this research, attributes such as motorcycle model, year, engine, kilometers, fuel type, modifications, engine overhaul, oil type, transmission, engine type, and displacement are used as determining variables.Furthermore, to avoid overfitting that may occur due to overly complex decision trees, the researcher also applies pruning techniques to the C4.5 algorithm. Pruning functions to trim insignificant branches of the tree so that the model becomes simpler. With pruning, it is expected that the resulting decision tree will be not only accurate but also efficient, enabling the feasibility determination process of used motorcycles to be conducted optimally. Therefore, after applying pruning techniques, the model achieved an accuracy of 72.41%, precision of 68.42%, recall of 86.67%, and F1-score of 76.47%.

Analisis Dan Visualisasi Pola Transaksi Penjualan Pada Anka Coffee Menggunakan Metode EDA Jansen Chendana; Nengah Widya Utami; I Nyoman Purnama
Jurnal Dunia Pendidikan Vol 7 No 1 (2026): Jurnal Dunia Pendidikan
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Olahraga dan Kesehatan Bina Guna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55081/jurdip.v7i1.5620

Dalam era digital, pengelolaan data yang akurat sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing bisnis. Anka Coffee menghadapi masalah dalam pengelolaan stok dan pengambilan keputusan yang kurang didasarkan pada analisis data yang mendalam, menyebabkan ketidaktepatan dalam memprediksi pola konsumsi dan permintaan produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola transaksi penjualan menggunakan metode Exploratory Data Analysis (EDA), dengan fokus pada peningkatan strategi penjualan dan pengelolaan stok. EDA menggabungkan teknik statistik deskriptif dan visualisasi data untuk menggambarkan fluktuasi penjualan, berdasarkan kategori produk dan faktor eksternal seperti promosi. Hasil analisis menunjukkan fluktuasi penjualan yang signifikan antara hari kerja dan akhir pekan serta tren yang dipengaruhi promosi musiman. Temuan ini memberikan wawasan untuk merumuskan strategi pemasaran dan pengelolaan stok yang lebih efisien.

Application of KNN Voting Classification and Naive Bayes for Classification of Type II Diabetes Mellitus I Gusti Agung Made Suparta Yasa Agung; Eddy Muntina Dharma; Nengah Widya Utami
Journal of Innovation and Technology Polbeng Series on Informatics (INOVTEK Polbeng - Seri Informatika) Vol. 10 No. 3 (2025): November
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/tynbfz55

Type II diabetes mellitus (Type II DM) is a public health burden that requires fast and accurate early detection, particularly in primary care settings. Single machine-learning classifiers such as K-Nearest Neighbor (KNN) and Naive Bayes (NB) are widely used but have limitations, including the computational cost of KNN and the strong feature-independence assumption of NB. This study applies an ensemble Voting Classifier (VC) that combines KNN and NB to classify Type II DM using clinical data from 2,390 patients at Mengwi 1 Health Center. Following the CRISP-DM process, we evaluate the models under 80:20 and 70:30 train–test splits using accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC/AUC. Compared with the KNN baseline, soft voting consistently improves performance: on the 80:20 split, accuracy increases from 80.33% to 81.59% (+1.26 percentage points) and F1-score from 79.52% to 80.91% (+1.39%); on the 70:30 split, accuracy increases from 80.47% to 82.01% (+1.54%) and F1-score from 79.65% to 81.24% (+1.59%). The soft-voting ensemble also yields higher AUCs, reaching 0.8138 (80:20) and 0.8213 (70:30), and outperforms both single models and hard voting. The novelty of this work lies in demonstrating that a lightweight KNN–NB soft-voting ensemble, designed for the computational constraints of a primary health center and evaluated with repeated cross-validation, can provide small but consistent gains over single classifiers on real DM data. These findings indicate that such an ensemble is a promising building block for clinical decision support in resource-limited primary care, although further calibration, external validation, and prospective testing are still required.

Analisis Perbandingan Algoritma Linear Regression dan Polynomial Regression dalam Memprediksi Durasi Rawat Inap Pasien Rumah Sakit I Putu Abdiparta; Ni Made Satvika Iswari; Nengah Widya Utami
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 3: Desember 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i3.3233

The length of stay (LoS) of hospital patients is an essential indicator for measuring the efficiency of healthcare services. Accurate LoS prediction helps hospitals optimize resource management, estimate costs, and improve service quality. This study compares the performance of Linear Regression and Polynomial Regression algorithms in predicting patient LoS. The dataset, obtained from Kaggle, consists of 835 patient records that underwent preprocessing and transformation. The independent variables include gender, age, disease type, and type of service, while LoS serves as the dependent variable. The research applies the Knowledge Discovery from Data (KDD) approach, which includes the stages of selection, cleaning, transformation, data mining, and evaluation. Experiments were conducted using three data-splitting ratios (70:30, 80:20, and 90:10) with evaluation metrics MAE, MSE, RMSE, and R². The results show that Linear Regression performed slightly better, with average R² values ranging between 0.18 and 0.20, indicating its potential to support hospital management efficiency.Keywords: Length of Stay; Linear Regression; Polynomial Regression; Data Mining; Prediction. AbstrakDurasi rawat inap pasien (Length of Stay/LoS) merupakan indikator penting dalam mengukur efisiensi pelayanan rumah sakit. Prediksi LoS yang akurat membantu rumah sakit dalam pengelolaan sumber daya, estimasi biaya, dan peningkatan mutu layanan. Penelitian ini membahas perbandingan kinerja algoritma Linear Regression dan Polynomial Regression dalam memprediksi LoS pasien. Data penelitian diperoleh dari Kaggle dengan total 835 data pasien yang melalui proses preprocessing dan transformasi. Variabel independen meliputi gender, umur, jenis penyakit, dan jenis service, sedangkan LoS menjadi variabel dependen. Metode penelitian menggunakan pendekatan Knowledge Discovery from Data (KDD) yang mencakup tahapan selection, cleaning, transformation, data mining, dan evaluation. Pengujian dilakukan pada tiga rasio pembagian data (70:30, 80:20, dan 90:10) menggunakan metrik MAE, MSE, RMSE, dan R². Hasil menunjukkan Linear Regression memiliki performa sedikit lebih unggul dengan rata-rata R² sebesar 0,18–0,20, yang dapat mendukung efisiensi manajemen rumah sakit.

Title

Found 9 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 9 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 9 Documents
Search