Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Optimalisasi Administrasi Armada melalui Sistem Informasi Terintegrasi dan Notifikasi Otomatis AGUNG PRABOWO; KELVIN KELVIN; CATHY CLANCY; CLEMENTIA CLEMENTIA
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 11, No 1 (2026): INFO TEKJAR SEPTEMBER
Publisher : Universitas Islam Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30743/infotekjar.v11i1.14490

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi manajemen armada berbasis website yang terintegrasi dengan fitur notifikasi email otomatis untuk meningkatkan efisiensi administrasi PT. XYZ, sebuah perusahaan logistik kontainer. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian pengembangan (research and development) dengan model System Development Life Cycle (SDLC) yang terdiri dari lima tahapan: analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Data dikumpulkan melalui observasi proses bisnis, wawancara semi-terstruktur dengan delapan partisipan yang dipilih secara purposive sampling (manajer operasional, staf administrasi, pengemudi, dan pelanggan), serta dokumentasi data internal. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Django, basis data MySQL, dan Docker sebagai lingkungan pengembangan yang portabel, sedangkan pengujian dilakukan melalui pengujian fungsional, pengujian integrasi, dan User Acceptance Test (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengintegrasikan data pelanggan, armada, pengemudi, dan order ke dalam satu basis data terpusat. Fitur notifikasi email otomatis secara efektif mengirimkan informasi terkini kepada pelanggan pada setiap perubahan status order, meliputi konfirmasi order, penjadwalan armada, proses bongkar muat, dan penyelesaian pengiriman. Implementasi sistem ini mengurangi ketergantungan pada komunikasi manual, mempercepat penyampaian informasi, meminimalkan miskomunikasi, dan meningkatkan kualitas layanan, serta mendukung pencatatan dan pelaporan operasional yang akurat dan mudah diakses. Kesimpulannya, sistem yang dirancang telah berhasil mencapai tujuannya dan memberikan solusi konkret terhadap permasalahan administrasi dan komunikasi PT. XYZ. Integrasi data operasional dengan notifikasi email otomatis terbukti meningkatkan efisiensi proses bisnis dan kualitas pelayanan kepada pelanggan. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap literatur tentang sistem informasi manajemen armada dan menjadi acuan praktis bagi inisiatif transformasi digital serupa di sektor logistik. Penelitian mendatang disarankan untuk mengkaji implementasi online, integrasi GPS tracking, pengembangan aplikasi mobile untuk pengemudi, serta pengukuran efisiensi secara kuantitatif.
Analisis Klasifikasi Siswa Berprestasi Pada Sekolah Menengah Atas (SMA) Negeri 14 Medan Menggunakan Metode Random Wira Mindo Pangaribuan; Agung Prabowo; Delima Sitanggang
Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) Vol. 9 No. 2 (2026): JUSIKOM: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v9i2.8133

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan siswa berprestasi di SMA Negeri 14 Medan menggunakan metode Random Forest. Identifikasi siswa berprestasi yang akurat dan cepat menjadi tantangan penting di lingkungan pendidikan, terutama dengan meningkatnya volume data akademik dan non-akademik. Penelitian menggunakan data 288 siswa dengan 10 kategori penilaian meliputi nilai ujian, sikap, dan absensi. Metode Random Forest diimplementasikan dengan tahapan eksplorasi data, pembersihan dataset, penyeimbangan kelas menggunakan random oversampling, dan evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi 82,76% dengan nilai presisi 86% dan recall 90% untuk kelas siswa berprestasi. Matriks kebingungan mengonfirmasi model mampu mengidentifikasi 36 dari 40 siswa berprestasi dengan benar. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan machine learning untuk sistem identifikasi siswa berprestasi yang objektif serta mendukung pengambilan keputusan strategis di lingkungan sekolah