Julian Efendi, Ilham
Unknown Affiliation

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

Found 2 Documents
Search

IMPLEMENTASI METODE SCRUM PADA SISTEM INFORMASI EVALUASI KEPUASAN PENGGUNA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA BERBASIS WEBSITE Chisara, Sarman; Makmur, Nurfauziah; Al Ashar, Fauzan; Julian Efendi, Ilham
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.7994

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi membawa dampak yang signifikan terhadap berbagai aktivitas manusia. Pemanfaatan data dan informasi dalam bidang pendidikan khususnya pendidikan tinggi menjadi semakin penting. Perguruan tinggi mempunyai tanggung jawab untuk menghasilkan lulusan yang berkualitas, sehingga meningkatkan tuntutan terhadap pelayanan yang lebih baik. Perguruan tinggi sebagai lembaga pendidikan harus memberikan pelayanan terbaik yang relevan dengan kebutuhan masyarakat, termasuk penyediaan informasi yang berkualitas. Universitas Halu Oleo, Fakultas Teknik, tepatnya di Jurusan Teknik Informatika melakukan evaluasi kepuasan pengguna melalui Google Form. Namun, hal ini tidak efisien karena memerlukan beberapa formulir terpisah berdasarkan kategori pengguna, sehingga menyebabkan pemisahan data dan penggunaan sumber daya secara signifikan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu dikembangkan sistem penilaian kepuasan pengguna berbasis web. Sistem ini akan memudahkan pengisian kuesioner penilaian kepuasan berdasarkan kategori pengguna, efektif dalam mengumpulkan dan mengolah data, serta memberikan informasi tingkat kepuasan fakultas dan fakultas. Berdasarkan hal tersebut maka dirancanglah sistem evaluasi kepuasan pengguna berbasis web dengan metode SCRUM, dengan studi kasus pada Universitas Halu Oleo, Fakultas Teknik, tepatnya di Jurusan Teknik Informatika. Sistem ini akan menjadi solusi untuk mengatasi permasalahan yang ada dalam menilai kepuasan pengguna.
DETEKSI ACNE VULGARIS DAN JENIS KULIT PADA CITRA WAJAH BERBASIS YOLOV7 DAN RESNET50 Mursyid, Fadil; Sakti Santriantara, Kalingga; Octavia Ramadhani Rahman, Dwi; Ramadhani, Selin; Nur Aisya, Sitti; Oktavian, Anugra; Irnawati; Julian Efendi, Ilham
Jurnal Teknologi informasi dan Ilmu Komputer Vol. 1 No. 3 (2025): Juli 2025
Publisher : Nolsatu Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65258/jutekom.v1.i3.17

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem otomatis yang mampu mendeteksi jerawat (acne vulgaris) dan mengklasifikasikan jenis kulit wajah berdasarkan citra menggunakan dua pendekatan deep learning, yaitu YOLOv7 untuk deteksi objek dan ResNet-50 untuk klasifikasi citra. Dataset citra wajah diperoleh dari platform Kaggle dan dibagi menjadi dua bagian: citra berjerawat untuk pelatihan model deteksi, serta citra berlabel jenis kulit (normal, kering, berminyak) untuk klasifikasi. Proses preprocessing mencakup resize, normalisasi, dan augmentasi data. Model YOLOv8 menunjukkan performa stabil dengan mAP, precision, dan recall pada kisaran 0.55–0.60. Sementara itu, model ResNet-50 berhasil mencapai akurasi validasi 80,32% dan akurasi uji 77,22%, dengan kinerja terbaik pada kelas kulit berminyak. Seluruh model diimplementasikan dalam sistem berbasis web untuk analisis kulit secara real-time. Hasil akhir menunjukkan bahwa pendekatan gabungan ini efektif untuk analisis kulit otomatis dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk aplikasi konsultasi dermatologi daring dan personalisasi perawatan kulit.