Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penerapan rapid application development dalam rancang bangun sistem peminjaman aset PT Ukirama Solusi Indonesia Yohana Christela Oktaviani; Yulia Wahyuningsih; Fernandi Mahendrasusila
INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi Vol 4 No 2 (2023): INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi
Publisher : LPPMPK - Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37373/infotech.v4i2.911

Abstract

Aset merupakan suatu fasilitas yang digunakan untuk meningkatkan produktivitas perusahaan. Penggunaan aset pada perusahaan perlu dilakukan pencatatan untuk menghindari kemungkinan terjadinya kerusakan maupun kehilangan aset pada perusahaan. Proses pencatatan ini tentunya akan sangat memberatkan jika dilakukan secara konvensional. Oleh sebab itu, perusahaan membutuhkan suatu sistem yang dapat mencatat peminjaman serta pengembalian aset. Untuk membangun sistem yang bersifat customized lazimnya membutuhkan waktu yang cukup lama, yakni sekitar 180 hari. Dalam hal ini, untuk membangun sistem peminjaman aset, diperlukan suatu model rancang bangun sistem yang yang lebih cepat dan applicable. Sistem peminjaman aset ini dirancang dan dibangun dengan menerapkan model Rapid Application Development (RAD). Penerapan model RAD pada sistem peminjaman aset ini diuji coba menggunakan metode Blackbox Testing. Penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa model RAD mampu mempercepat tahap pembangunan sistem dimana proses pembangunan berlangsung selama ± 60 hari kerja dengan pengerjaan 5 jam/hari. Selain mempercepat tahap pembangunan sistem, model RAD juga menghasilkan sistem dengan fungsionalitas yang baik dan sesuai dengan requirement yang telah disusun bersama user. Hal tersebut ditunjukkan dari hasil pengujian sistem dengan feedback 100% berhasil
FACE EXPRESSION RECOGNIZER DENGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMBANTU PENDERITA AUTISME MENGENALI EKSPRESI WAJAH SESEORANG yohana christela oktaviani; Yulia Wahyuningsih
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 11, No 3 (2023)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v11i3.3108

Abstract

Autism is a type of mental health disorder that is 80% caused by heredity, and environmental influences cause the rest. People with autism tend to be unable to concentrate and look at the other person when interacting. Since the age of toddlers, people with autism have a shallow response to the surrounding environment. In addition, people with autism also find it very difficult to recognize someone's expression, even though facial expressions or facial expressions are one way that can be used to recognize someone's emotions. In addition, facial expressions indirectly reveal the contents of a person's thoughts. To overcome this, the author wants to build a face expression recognition model to help people with autism recognize someone's facial expressions. The primary purpose of this research is to help people with autism socialize and recognize the facial expressions of the people around them. This face expression recognition model was built by applying Convolutional Neural Network (CNN) intelligence and using the Tensorflow library and the Keras API. The dataset used in this study is a collection of faces from all over the world. In this research and model development process, the output display of the detection of facial expressions is in the form of diagrams and descriptions of the expressions that a person is experiencing.