Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurihum
Ayu Anggraini
Universitas Pamulang
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Otomatisasi Pengujian Sistem Informasi Koperasi Berbasis Web Menggunakan Teknik Equivalence Partitioning Niki Ratama; Muhammad Deva Ditgara; Ayu Anggraini; Rio Azril; Sri Mulyati
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8, No 1 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i1.26942

Abstract

Proses validasi yang dilakukan untuk mengetahui kualitas dari suatu perangkat lunak merupakan pengertian dari pengujian perangkat lunak. Pengujian ditujukan untuk mengetahui kesalahan keluaran aplikasi yang mengakibatkan sistem tidak berjalan dengan semestinya. ada 4 jenis pengujian Black Box di antaranya, yaitu teknik Pairwise Testing, Boundary Value Analysis, Equivalence Partitioning dan Error Guessing. memiliki sebuah kelebihan dan kekurangan sesuai dengan kebutuhan aplikasi yang diuji. dipilih lah teknik Equivalence Partitioning sebagai sebuah pengujian Black box karena sesuai dengan kebutuhan pada aplikasi Sistem Informasi Koperasi berbasis web, pada pengujian ini dibagi 2 jangkauan pengujian menjadi valid dan tidak valid. Diawali dengan mengidentifikasi, menguji fungsi sistem, menetapkan data dan arsip penelitian, Perancangan kasus percobaan serta pengujian, dan mendokumentasikan akibat penelitian dan konklusi penelitian. Hasil dari dilakukannya pengujian, bahwa perangkat lunak ini berjalan sesuai apa yang sudah diuji. Tetapi sampel pengujian dilakukan dengan beberapa jumlah formulir pembuktian, untuk sementara perangkat ini tidak ada kendala dan berjalan dengan baik.
Penerapan Metode Deep Learning Pada Aplikasi Pembelajaran Menggunakan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network : (Studi Kasus : SLB-BC Mahardika Depok) Ayu Anggraini; Hadi Zakaria
JURIHUM : Jurnal Inovasi dan Humaniora Vol. 1 No. 4 (2023): JURIHUM : Jurnal Riset dan Humaniora
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Sekolah luar biasa tunarungu (SLB-BC) Mahardika Depok merupakan sekolah berkebutuhan khusus untuk anak – anak tunarungu yang telah berdiri sejak tahun 1999. Sekolah ini bergerak dibidang pendidikan, membantu peserta didik penyandang disabilitas agar mampu mengembangkan sikap, pengetahuan, danketerampilan dengan baik. Namun terdapat beberapa hambatan dalam pembelajaran, yakni kurangnya tenaga pendidik yang memadai, rasa bosan peserta didik dalam menerima pembelajaran, hingga pembelajaran yang diberikan baik berbasis teori maupun praktek menjadi tidak efisien. Untuk mengatasi persoalan tersebut dan mempermudah tenaga pengajar memberikan materi pelajaran, diperlukannya cara baru dalam pembelajaran bahasa isyarat bagi peserta didik. Dalam penelitian ini penulis menggunakan bahasa pemograman yaitu Python dan Kotlin dengan tools Google Colab, Android Studiodan database PostgreSQL sebagai penyimpanan data kurikulum Bahasa Isyarat (SIBI), serta Convolutional Neural Network sebagai arsitektur jaringan saraf yang telah terbukti sangat efektif dalam memproses dan menganalisis data gambar sebagai pembelajaran bahasa isyarat berbasis Machine Learning dengan metode Deep Learning dan metode RAD sebagai perancangannya. Diharapkan pembuatan aplikasi pembelajaran berbasis mobile ini dapat mempermudah peserta didik dalam menangkap materi yang diberikan oleh guru dan memperoleh cara baru dalam bahasa isyarat.
Co-Authors Muhammad Deva Ditgara Niki Ratama Rio Azril Sri Mulyati Zakaria, Hadi