Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.8
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Healthy Journal Agro Tatanen Computing Jurnal Informatika Competitive
Mohammad Bayu Anggara
Teknik Informatika FTI UNIBBA
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Transportation

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
OPTIMASI PENGELOLAAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE PERPETUAL PADA APLIKASI INVENTORY DI PT. VISI KARYA PRAKARSA Mohammad Bayu Anggara; Iyus A Muslimin
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 10 No. 02 (2023): JURNAL COMPUTING VOLUME 10 Nomor 02 Bulan Desember Tahun 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

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

Abstract

This research focuses on the design and implementation of an inventory application by applying the perpetual method. The inventory application is a tool created with the aim of producing digital reports on the flow of incoming and outgoing goods. This study was conducted at PT Visi Karya Prakarsa that the inventory recording system is still manual with problems such as data input errors, overstocking and understocking, late deliveries from suppliers, and problems with damaged goods. Therefore, the purpose of this research is to design an inventory entry and exit system at PT. Visi Karya Prakarsa that is able to generate inventory reports, while overcoming the problem of inaccuracies in the organization of the procurement cycle. A quantitative approach is used in this research, with the application of the SDLC waterfall development model to design the application. The results of this study are expected to provide benefits in the form of inventory applications using the perpetual method.
DESAIN ARSITEKTUR SERVER GOOGLE CLOUD UNTUK MENGOPTIMALKAN KINERJA APLIKASI DAILY CLOUD DALAM PEMANTAUAN KESEHATAN MENTAL INFORMATIKA, COMPUTING; Mohammad Bayu Anggara; Fahrul Zaman
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 11 No. 01 (2024): Computing Jurnal Informatika | Volume 11 Nomor 01 Bulan Juni Tahun 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55222/computing.v11i01.1480

Abstract

Menurut World Health Organization (WHO), kesehatan mental merupakan kondisi di mana individu memiliki kesejahteraan yang tampak dari dirinya yang mampu menyadari potensinya sendiri. Meskipun demikian, Indonesia masih menghadapi tantangan serius terkait masalah kesehatan mental. Berdasarkan data dari Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2013, sebanyak 1,7% warga Indonesia menderita gangguan mental berat. Pada 2018, lebih dari 19 juta penduduk dewasa mengalami gangguan mental emosional. Penelitian ini dilaksanakan mulai tanggal 16 Februari 2023 sampai dengan 28 Juli 2023 di Google Indonesia melalui program Bangkit Academy. Bangkit Academy merupakan sebuah program penyiapan karir di bawah naungan Google Indonesia. Pada akhir program, setiap peserta penelitian membentuk tim dengan anggota sebanyak 6 orang untuk mengikuti proyek akhir. Dalam upaya mengatasi permasalahan kesehatan mental, penulis dan tim memilih tema “Human Healthcare and Living Well-beings” dan mengembangkan sebuah aplikasi bernama Daily Cloud. Aplikasi ini bertujuan mengurangi masalah kesehatan mental dengan fitur utama mendeteksi kesehatan mental berdasarkan catatan harian dan ekspresi wajah, serta edukasi melalui artikel-artikel dari sumber terpercaya. Penulis, sebagai tim Cloud Computing pada penelitian ini, bertujuan membangun sebuah arsitektur server Google Cloud untuk aplikasi pemantauan kesehatan mental. Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan Google Cloud Run sebagai server Back-End, penggunaan Firestore sebagai layanan database yang scalable dan terintegrasi dengan fitur autentikasi dari Firebase Authentication, pembangunan Back-End REST API sebagai inti, serta deployment model machine learning menjadi sebuah REST API. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa arsitektur cloud yang dirancang membawa pengaruh terhadap kinerja aplikasi menjadi optimal dalam pemantauan kesehatan mental.
RANCANG BANGUN APLIKASI SIMPAN PINJAM KOPERASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL (STUDI KASUS : KOPERASI MEKAR MANDIRI SEJAHTERA) Mohammad Bayu Anggara; Aulia Hanifa Ardita; Rudi Hermawan; INFORMATIKA, COMPUTING
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 11 No. 02 (2024): Computing Jurnal Informatika | Volume 11 Nomor 02 Bulan Desember Tahun 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55222/computing.v11i02.1565

Abstract

Koperasi Mekar Mandiri Sejahtera menghadapi tantangan signifikan dalam pengelolaan data yang masih dilakukan secara manual, terutama pada transaksi pembayaran, penginputan data anggota, dan proses simpan pinjam. Proses manual ini meningkatkan risiko kehilangan data, kesalahan pencatatan, serta peluang manipulasi data, yang berdampak negatif pada kinerja koperasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan aplikasi berbasis web yang dapat mempermudah pengelolaan data simpan pinjam koperasi secara efisien dan transparan. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL, dengan Laravel sebagai framework backend serta Bootstrap untuk antarmuka pengguna yang responsif dan mudah digunakan. Metode waterfall diterapkan sebagai pendekatan pengembangan yang terstruktur, dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, hingga pengujian dan pemeliharaan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun mampu memenuhi kebutuhan operasional koperasi dengan antarmuka yang user-friendly, sehingga mempermudah petugas dalam merekap data anggota dan mencatat simpanan serta pinjaman anggota secara lebih efisien. Penerapan aplikasi ini berhasil meningkatkan efisiensi pengelolaan data, mengurangi risiko kesalahan dan kehilangan data, serta meningkatkan transparansi melalui pelaporan real-time. Penelitian ini menyarankan pengembangan lebih lanjut dengan penambahan fitur keamanan data dan pengintegrasian dengan aplikasi mobile untuk memberikan kemudahan akses bagi anggota koperasi.
Comparison of Naïve Bayes and SVM Methods in Sentiment Analysis of User Reviews on the RSUD AL IHSAN Mobile Application: PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN SVM DALAM ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI RSUD AL IHSAN MOBILE Bayu Anggara, Mohammad
Competitive Vol. 20 No. 1 (2025): Jurnal Competitive
Publisher : PPM Universitas Logistik dan Bisnis Internasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36618/competitive.v20i1.4213

Abstract

The advancement of digital services in the healthcare sector necessitates continuous evaluation of user experience. One such innovation is the RSUD AL IHSAN Mobile application, which provides digital access to hospital information and administrative services. This study aims to analyze user sentiment toward the application available on Google Play Store using two popular text classification algorithms: Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). As of now, the RSUD AL IHSAN Mobile application has been downloaded over 100,000 times, with a rating of 4.6 and 1,540 user reviews. A total of 1,500 reviews were collected via web scraping for analysis. The collected data underwent preprocessing, sentiment labeling into positive and negative categories, and model training using both algorithms. Evaluation was conducted using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the SVM algorithm performed better, achieving 100% accuracy, while Naïve Bayes reached 98.84%. The WordCloud visualization highlights differences in focus between positive and negative reviews, indicating which service aspects are appreciated and which require improvement. These findings are expected to serve as valuable input for application developers in enhancing the quality and user experience of RSUD AL IHSAN Mobile.
RANCANG BANGUN JARINGAN INTERNET RUANG KELAS MENGGUNAKANMIKROTIK RB951UI-2HND DI SMK ITIKURIH HIBARNA Mohammad Bayu Anggara; Septiansyah, Ridwan
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 12 No. 01 (2025): Computing Jurnal Informatika | Volume 12 Nomor 01 Bulan Juni Tahun 2025
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55222/zg510589

Abstract

Penelitian dilaksanakan di SMK Itikurih Hibarna Jurusan Teknik Jaringan Komputer dan Telekomunikasi Mulai Tanggal 01 Desember 2024 sampai dengan tanggal 01 Januari 2025. SMK Itikurih Hibarna membutuhkan sistem jaringan yang optimal untuk ruang kelas. Penelitian ini merancang bangun jaringan menggunakan Mikrotik RB951Ui-2HnD dengan fitur Wireless Access Point guna meningkatkan konektivitas yang handal dan efisien. Mikrotik RB951Ui-2HnD dipilih sebagai Router utama karena memiliki fitur unggulan seperti manajemen bandwidth, firewall, dan pengaturan Quality of Service (QoS). Konfigurasi dimulai dengan pengaturan dasar, yaitu pemberian alamat IP statis, konfigurasi gateway, dan DNS untuk memastikan konektivitas internet berjalan dengan baik. Selanjutnya, konfigurasi DHCP Server diterapkan agar setiap perangkat yang terhubung mendapatkan alamat IP secara otomatis, menghindari konflik jaringan, dan meningkatkan efisiensi distribusi koneksi. Selanjutnya fitur Wireless Access Point diaktifkan dengan menentukan SSID, mode jaringan, serta sistem keamanan WPA2/PSK guna mencegah akses tidak sah. Untuk memastikan setiap pengguna mendapatkan koneksi yang optimal, diterapkan manajemen bandwidth menggunakan fitur QoS sehingga alokasi kecepatan internet dapat dibagi secara adil. Pengujian dilakukan dengan mengukur kecepatan akses, kestabilan sinyal, serta kapasitas maksimal perangkat yang dapat terhubung tanpa mengalami gangguan koneksi. Implementasi jaringan internet di ruang kelas SMK Itikurih Hibarna menggunakan Mikrotik RB951Ui-2HnD dengan fitur Wireless Access Point telah berhasil meningkatkan konektivitas yang stabil dan terkelola dengan baik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa jaringan mampu menyediakan akses internet dengan kecepatan optimal, serta pengelolaan bandwidth yang efisien. Selain itu, sistem keamanan yang diterapkan efektif dalam mencegah akses tidak sah. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan untuk menambah bandwidth ISP agar kecepatan internet semakin optimal dan lebih leluasa dalam pemakainya.
PENGOLAHAN LIMBAH RUMAH TANGGA DALAM RANGKA PROGRAM ZERO WASTE DI SEKTOR 6 CITARUM HARUM KABUPATEN BANDUNG Wardhiani, Wini Fetia; Rimelke Rahmadea Febryane; Mohammad Bayu Anggara
AGRO TATANEN | Jurnal Ilmiah Pertanian Vol. 7 No. 2 (2025): AGRO TATANEN Edisi Juli 2025 | Jurnal Ilmiah Pertanian
Publisher : Program Studi Agroteknologi Faperta UNIBBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55222/xdyt7m12

Abstract

The Citarum Harum Program is a government initiative to rehabilitate and preserve the Citarum River, which is known as one of the dirtiest rivers in the world. One of the important strategies in this program is the application of the zero waste principle at the household level, especially in Sector 6 of Bandung Regency. This study examines efforts to process household waste as part of implementing the zero waste program in the area. The research method used is a qualitative-descriptive approach through field observations, interviews with residents and stakeholders, and documentation studies. The results of the study indicate that public education, provision of waste sorting facilities, and collaboration between the government, community, and residents are key factors in the success of waste processing. Processing organic waste through composting and utilizing inorganic waste into goods of economic value has been proven to reduce the volume of waste disposed of at the landfill. And for residual waste, it is used as paving blocks that have an economic selling value. Although there are still challenges such as low community participation evenly and limited facilities, the efforts made show a positive direction towards sustainable waste management. These findings are expected to be a reference for the development of community-based waste management policies in other areas.  
Meningkatkan Pendapatan Petani melalui Penerapan Teknologi Kecerdasan Buatan  dalam Analisis Perbandingan Kualitas Buah Kopi di Kabupaten Bandung Fetia Wardhiani, Wini; Bayu Anggara, Mohammad; Satria Putra, Chanra
AKURAT | Jurnal Ilmiah Akuntansi FE UNIBBA Vol. 16 No. 02 (2025): AKURAT Edisi Mei - Agustus 2025 - Jurnal Ilmiah Akuntansi FE UNIBBA
Publisher : Fakultas Ekonomi UNIBBA

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

Abstract

Kualitas biji kopi merupakan faktor utama yang menentukan nilai jual dan daya saing di pasar global. Penilaian kualitas secara manual umumnya masih menghadapi kendala berupa subjektivitas, keterbatasan akurasi, serta waktu yang relatif lama. Oleh karena itu, penerapan kecerdasan buatan (AI) menjadi alternatif yang menjanjikan untuk meningkatkan konsistensi dan efektivitas evaluasi mutu kopi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan berbagai algoritma AI yang telah diterapkan dalam klasifikasi kualitas biji kopi, meliputi jaringan saraf tiruan Backpropagation (BPNN), Naive Bayes, machine learning berbasis statistik, serta arsitektur deep learning seperti CNN, VGG, AlexNet, MobileNetV2, GoogleNet, ResNet, DenseNet, dan EfficientNet. Analisis dilakukan berdasarkan literatur yang dipublikasikan pada periode 2015–2024, dengan memperhatikan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, sensitivitas, spesifisitas, dan skor F1. Hasil kajian menunjukkan bahwa metode berbasis deep learning, khususnya CNN dan turunannya, konsisten memberikan performa lebih tinggi dibandingkan algoritma klasik, dengan akurasi mencapai lebih dari 98% pada beberapa penelitian. Sementara itu, algoritma ringan seperti Naive Bayes dan BPNN masih relevan digunakan pada kondisi dengan keterbatasan sumber daya komputasi. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan algoritma AI perlu disesuaikan dengan kebutuhan, skala produksi, dan ketersediaan infrastruktur, sehingga dapat mendukung pengendalian kualitas kopi secara lebih efektif, efisien, dan berkelanjutan
Penerapan Algoritma Random Forest untuk Prediksi Jumlah Gempa Bulanan di Indonesia Risda; Irwana, Randi; Shidiq Permana, Mohammad; Rizki Saputra, Imam; Oktaviana HErtland, Randy; Bayu Anggara, Mohammad
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.172

Abstract

Letak geografis Indonesia yang berada pada pertemuan tiga lempeng tektonik aktif menjadikannya salah satu negara dengan tingkat aktivitas gempa bumi yang sangat tinggi. Kondisi ini menuntut adanya sistem prediksi yang akurat guna mendukung upaya mitigasi risiko bencana secara efektif. Penelitian ini menganalisis penggunaan algoritma Random Forest dalam memprediksi frekuensi gempa bulanan bumi di wilayah Indonesia. Dataset yang digunakan diambil dari platform Kaggle dan mencakup data kejadian gempa dari tahun 2008 hingga 2022. Proses penelitian meliputi tahapan pra-pemrosesan data, pelatihan model, evaluasi kinerja menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE) , serta penyajian hasil dalam bentuk aplikasi berbasis web. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memberikan performa yang cukup optimal, dengan nilai MAE bulanan sebesar 187,3 dan RMSE 274,53, serta MAE tahunan 1637,9 dan RMSE 1966,09. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dapat menjadi solusi alternatif yang andal untuk memprediksi jumlah gempa bumi di Indonesia.
OPTIMASI PENGELOLAAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE PERPETUAL PADA APLIKASI INVENTORY DI PT. VISI KARYA PRAKARSA Mohammad Bayu Anggara; Iyus A Muslimin
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 10 No. 02 (2023): JURNAL COMPUTING VOLUME 10 Nomor 02 Bulan Desember Tahun 2023
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55222/computing.v10i02.1298

Abstract

This research focuses on the design and implementation of an inventory application by applying the perpetual method. The inventory application is a tool created with the aim of producing digital reports on the flow of incoming and outgoing goods. This study was conducted at PT Visi Karya Prakarsa that the inventory recording system is still manual with problems such as data input errors, overstocking and understocking, late deliveries from suppliers, and problems with damaged goods. Therefore, the purpose of this research is to design an inventory entry and exit system at PT. Visi Karya Prakarsa that is able to generate inventory reports, while overcoming the problem of inaccuracies in the organization of the procurement cycle. A quantitative approach is used in this research, with the application of the SDLC waterfall development model to design the application. The results of this study are expected to provide benefits in the form of inventory applications using the perpetual method.
DESAIN ARSITEKTUR SERVER GOOGLE CLOUD UNTUK MENGOPTIMALKAN KINERJA APLIKASI DAILY CLOUD DALAM PEMANTAUAN KESEHATAN MENTAL INFORMATIKA, COMPUTING; Mohammad Bayu Anggara; Fahrul Zaman
COMPUTING | Jurnal Informatika Vol. 11 No. 01 (2024): Computing Jurnal Informatika | Volume 11 Nomor 01 Bulan Juni Tahun 2024
Publisher : Program Studi Teknik Informatika FTI UNIBBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55222/computing.v11i01.1480

Abstract

Menurut World Health Organization (WHO), kesehatan mental merupakan kondisi di mana individu memiliki kesejahteraan yang tampak dari dirinya yang mampu menyadari potensinya sendiri. Meskipun demikian, Indonesia masih menghadapi tantangan serius terkait masalah kesehatan mental. Berdasarkan data dari Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) 2013, sebanyak 1,7% warga Indonesia menderita gangguan mental berat. Pada 2018, lebih dari 19 juta penduduk dewasa mengalami gangguan mental emosional. Penelitian ini dilaksanakan mulai tanggal 16 Februari 2023 sampai dengan 28 Juli 2023 di Google Indonesia melalui program Bangkit Academy. Bangkit Academy merupakan sebuah program penyiapan karir di bawah naungan Google Indonesia. Pada akhir program, setiap peserta penelitian membentuk tim dengan anggota sebanyak 6 orang untuk mengikuti proyek akhir. Dalam upaya mengatasi permasalahan kesehatan mental, penulis dan tim memilih tema “Human Healthcare and Living Well-beings” dan mengembangkan sebuah aplikasi bernama Daily Cloud. Aplikasi ini bertujuan mengurangi masalah kesehatan mental dengan fitur utama mendeteksi kesehatan mental berdasarkan catatan harian dan ekspresi wajah, serta edukasi melalui artikel-artikel dari sumber terpercaya. Penulis, sebagai tim Cloud Computing pada penelitian ini, bertujuan membangun sebuah arsitektur server Google Cloud untuk aplikasi pemantauan kesehatan mental. Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan Google Cloud Run sebagai server Back-End, penggunaan Firestore sebagai layanan database yang scalable dan terintegrasi dengan fitur autentikasi dari Firebase Authentication, pembangunan Back-End REST API sebagai inti, serta deployment model machine learning menjadi sebuah REST API. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa arsitektur cloud yang dirancang membawa pengaruh terhadap kinerja aplikasi menjadi optimal dalam pemantauan kesehatan mental.
Co-Authors Aulia Hanifa Ardita Fahrul Zaman Fetia Wardhiani, Wini INFORMATIKA, COMPUTING Irwana, Randi Iyus A Muslimin Iyus A Muslimin Oktaviana HErtland, Randy Rimelke Rahmadea Febryane Risda Rizki Saputra, Imam Rudi Hermawan Satria Putra, Chanra Septiansyah, Ridwan Shidiq Permana, Mohammad Wini Fetia Wardhiani