Garuda - Garba Rujukan Digital

Rancang Bangun Website Store Management System Laravel dengan Metode Agile: Studi Kasus UMKM Toko Jali Setiawan, Moch Rezeki; Indayanti Sugata, Tri Luhur; Efrat Najaf , Abdul Rezha
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 11 (2024): JPTI - November 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.448

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi berbasis website menggunakan Framework Laravel dengan pendekatan Agile, sebagai solusi atas permasalahan operasional di Toko Kelontong Jali, sebuah UMKM yang bergerak di sektor ritel. Proses bisnis manual yang diterapkan selama ini menimbulkan berbagai kendala, seperti inefisiensi operasional dan potensi kesalahan dalam pengelolaan stok serta transaksi. Sistem informasi yang dirancang diharapkan mampu mengotomatisasi dan mengintegrasikan manajemen stok, pencatatan transaksi, serta penyajian analisis data penjualan secara real-time.Metode Agile diterapkan dalam pengembangan sistem untuk memastikan fleksibilitas dan kemampuan adaptasi terhadap perubahan kebutuhan pengguna. Proses pengujian dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing guna mengevaluasi kesesuaian fungsionalitas sistem terhadap spesifikasi yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berfungsi secara optimal, dengan peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional dan kemudahan pengelolaan transaksi serta stok barang. Implementasi sistem ini berkontribusi pada peningkatan produktivitas, efisiensi, dan kepuasan pelanggan di Toko Kelontong Jali. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam penerapan teknologi informasi pada UMKM, khususnya dalam menghadapi tantangan digitalisasi dan persaingan bisnis yang semakin kompetitif. Dengan hasil ini, sistem yang dikembangkan dapat dijadikan referensi bagi pengembangan sistem serupa di sektor UMKM lainnya.

RANCANGAN BASIS DATA ABSENSI PEGAWAI MENGGUNAKAN MYSQL DENGAN CONCEPTUAL DATA MODEL (CDM), PHYSICAL DATA MODEL (PDM), DAN ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM (ERD) Mukhlis, Iqbal Ramadhani; Satibi, Iswanda Fauzan; Sembilu, Nambi; Rahmawati, Rafika; Rahma Aulia, Virdha; Rinjeni, Tri Puspa; Sugata, Tri Luhur Indayanti; Ananto, Prasasti Karunia Farista
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 6 No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v6i2.24337

Kemajuan teknologi tidak hanya memberikan kemudahan untuk sarana informasi maupun komunikasi. Akan tetapi, kemajuan teknologi juga memberikan manfaat untuk menyimpan data dalam satu tempat agar mudah diolah. Seperti halnya pada sistem MySQL yang memberikan kemudahan pengguna untuk menyimpan banyak database. Dalam sistem absensi pegawai pada umumnya memerlukan rangkaian tabel yang meliputi aktivitas pegawai, seperti absensi keseharian, penggajian, cuti, lembur, peminjaman, dan lainnya. Pengolahan absensi pada perusahaan tentu harus di kontrol dengan baik agar tidak mempengaruhi kualitas pegawai maupun industri yang terlibat, sehingga kesejahteraan pegawai akan terjamin karena sistem pengelolaan industri baik. Untuk meminimalisir kesalahan atau kejadian tak terduga ketika mengolah data absensi pegawai yang biasanya berjumlah banyak, perlu dihubungkan sistem absensi pegawai dengan menggunakan MySQL dan model konseptual data seperti CDM, PDM, dan ERD. Dengan ini, diharapkan bisa mengetahui tabel/relasi yang dibutuhkan dalam sistem informasi absensi pegawai. Hasil studi kasus membuktikan bahwa dengan adanya model konseptual dari CDM, PDM, dan ERD memberikan kemudahan untuk pengontrolan tabel dalam database dengan tujuan menghindari duplikasi ataupun data yang tidak utuh. Berdasarkan analisis dan perancangan basis data absensi pegawai menggunakan model Conceptual Data Model (CDM), Physical Data Model (PDM), dan Entity Relationship Diagram (ERD), disertai dengan Normalisasi Data dapat disimpulkan bahwa ketiga konsep model tersebut dapat membantu penyusunan tabel relasi atau database yang baik untuk diarahkan ke dalam MySQL, sehingga ketika pegawai melakukan absensi maka akan otomatis masuk ke dalam database.

Penerapan Metode Weighted Product dalam Sistem Pendukung Keputusan Program Penerimaan Bantuan Beras Iqbal Ramadhani Mukhlis; Thomas Aquino Berno Doduk; Tri Puspa Rinjeni; Virdha Rahma Aulia; Rafika Rahmawati; Tri Luhur Indayanti Sugata; Prasasti Karunia Farista Ananto; Nambi Sembilu
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 9 No 2 (2024): Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55732/jikdiskomvis.v9i2.1120

This study aims to develop an effective Decision Support System (DSS) in the process of the rice aid program. The Weighted Product (WP) method is used as the basis for decision-making to determine the receipt of rice aid. This DSS is designed to assist program organizers in selecting rice aid recipients more efficiently and objectively. The Weighted Product method is used to calculate the weight value of each criterion given by the rice aid recipient. This study's results can positively contribute to increasing efficiency and transparency in decision-making for the rice aid program. With this Weighted Product-based DSS, it is hoped that the selection process for rice aid recipients can be carried out more objectively and measurably so that the program's benefits can be more evenly distributed and targeted.

IMPLEMENTATION OF FIREBASE IN THE DEVELOPMENT OF ANDROID-BASED QUEUE RESERVATION AND TREATMENT RECORD APPLICATIONS Audy Fitri Ariani; Agung Brastama Putra; Tri Luhur Indayanti Sugata
Jurnal Sistem Informasi Vol. 12 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/jsii.v12i1.9880

The development of an Android-based reservation and medical record management app is key to improving customer experience and operational efficiency in the beauty salon industry. This study explores the use of Firebase, offering features like Authentication, Firestore, Cloud Messaging, and Cloud Functions, to create a reliable mobile solution. Firebase enables real-time data management, secure authentication, and efficient notifications, enhancing both salon operations and customer experience. Developed with the Waterfall model and MVVM architecture, the app showed positive results in reservation and medical record management. Users can easily book appointments and access treatment history, with fast data transfer powered by Firebase. With response times of 120 ms for reads and 140 ms for writes, Firebase ensures seamless performance. The app reduced booking time by 79.91% compared to manual methods. Further development is recommended to include staff management and real-time analytics for optimized service and better customer insights.

Enhancing Aspect-Based Sentiment Analysis in Imbalanced Multilabel Datasets using Resampling and Classifiers for Digital Signature Applications Narendra, Efriza Cahya; Arifiyanti, Amalia Anjani; Sugata, Tri Luhur Indayanti
Aviation Electronics, Information Technology, Telecommunications, Electricals, and Controls (AVITEC) Vol 7, No 2 (2025): August
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/avitec.v7i2.3023

Amid the growing demand for digital identity solutions, applications like Privy, VIDA, and Xignature offer integrated digital signature and e-stamp services, generating extensive user feedback on platforms like Google Play Store and App Store. Extracting meaningful insights from thousands of reviews is challenging, necessitating effective sentiment analysis. Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) enables detailed sentiment evaluation by linking user feedback to specific aspects and sentiments. However, ABSA faces challenges with imbalanced datasets where label distributions are uneven. This study explores the application of three resampling techniques, including MLROS, MLSMOTE, and REMEDIAL, to address this issue in multilabel classification. Using multilabel classifiers, including Binary Relevance, Label Powerset, and Classifier Chains, the study systematically evaluates their performance. Results reveal that resampling significantly enhances outcomes, with MLROS and Classifier Chains under a 70:30 split achieving the best performance, reducing Hamming Loss to 0.0401 or 95% accuracy. This marks a 34.2% improvement over baseline models without resampling or classifiers. The model generalizes well to unseen data with minimal overfitting, as indicated by validation results. These results underscore the importance of imbalanced data resampling and multilabel classification techniques in advancing ABSA, offering valuable insights for improving sentiment analysis in real-world applications.

Personalisasi Gamifikasi Pembelajaran Transformasi Pendidikan Pemrograman Berbasis Mobile dengan Pendekatan MBTI Rinjeni, Tri Puspa; Rahma Aulia, Virdha; Rahmawati, Rafika; Indayanti Sugata, Tri Luhur; Ramadhani Mukhlis, Iqbal; Karunia Farista Ananto, Prasasti
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 3 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i3.1076

Penelitian ini mengeksplorasi potensi gamifikasi personalisasi dalam mengatasi tantangan keterlibatan dan motivasi dalam pendidikan pemrograman. Dengan memanfaatkan kerangka Myers-Briggs Type Indicator (MBTI), elemen gamifikasi seperti leaderboard, badges, dan progress bar disesuaikan dengan preferensi individu mahasiswa untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih menarik. Penelitian ini menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD) yang mengacu pada prinsip ISO 9241-210 untuk mengembangkan prototipe antarmuka UI high-fidelity. Evaluasi heuristik dilakukan oleh pakar untuk menilai kegunaan dan efektivitas desain. Temuan utama penelitian ini menyoroti bahwa elemen gamifikasi yang disesuaikan dengan preferensi MBTI dapat memenuhi kebutuhan pembelajar yang beragam dan meningkatkan interaksi dengan platform. Penelitian ini menunjukkan potensi gamifikasi berbasis MBTI sebagai strategi inovatif untuk pendidikan personalisasi. Penelitian lanjutan akan berfokus pada implementasi platform menjadi sistem fungsional serta pengembangan fitur untuk basis pengguna yang lebih luas.

ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN APLIKASI MIDI KRIING MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Ubaidillah Fahmi, Rohmat; Anjani Arifiyanti, Amalia; Luhur Indayanti Sugata, Tri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13783

Midi Kriing merupakan aplikasi belanja online yang dikembangkan oleh PT Midi Utama Indonesia Tbk, yang menawarkan berbagai produk untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Untuk meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengguna, analisis sentimen terhadap aplikasi Midi Kriing sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen berdasarkan aspek-aspek tertentu dari ulasan pengguna aplikasi Midi Kriing dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), dengan fokus pada tiga aspek utama: produk, layanan, dan fungsionalitas aplikasi. Berbagai skenario SVM diuji, skenario tersebut meliputi pembagian data dengan rasio 80:20 dan 75:25 untuk aspek produk, layanan, dan fungsionalitas aplikasi. Algoritma SVM yang digunakan melibatkan pemilihan kernel linear, polynomial, dan radial basis function (RBF), dengan pengujian nilai parameter C pada nilai 0.1, 1, dan 10. Evaluasi dilakukan menggunakan Classification Report dan Confusion Matrix untuk mengukur kinerja model dalam mengklasifikasikan sentimen, dengan metrik utama seperti precision, recall, F1-score, dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk masing-masing aspek diperoleh dengan skenario pembagian data 80:20 untuk produk dan layanan menggunakan kernel linear, serta pembagian data 75:25 untuk fungsionalitas aplikasi dengan kernel RBF, menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 87% pada model produk dan fungsionalitas aplikasi dan 85% pada model model layanan.

RANCANGAN BASIS DATA ABSENSI PEGAWAI MENGGUNAKAN MYSQL DENGAN CONCEPTUAL DATA MODEL (CDM), PHYSICAL DATA MODEL (PDM), DAN ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM (ERD) Mukhlis, Iqbal Ramadhani; Satibi, Iswanda Fauzan; Sembilu, Nambi; Rahmawati, Rafika; Rahma Aulia, Virdha; Rinjeni, Tri Puspa; Sugata, Tri Luhur Indayanti; Ananto, Prasasti Karunia Farista
Computing Insight : Journal of Computer Science Vol 6 No 2 (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/comp_insight.v6i2.24337

Kemajuan teknologi tidak hanya memberikan kemudahan untuk sarana informasi maupun komunikasi. Akan tetapi, kemajuan teknologi juga memberikan manfaat untuk menyimpan data dalam satu tempat agar mudah diolah. Seperti halnya pada sistem MySQL yang memberikan kemudahan pengguna untuk menyimpan banyak database. Dalam sistem absensi pegawai pada umumnya memerlukan rangkaian tabel yang meliputi aktivitas pegawai, seperti absensi keseharian, penggajian, cuti, lembur, peminjaman, dan lainnya. Pengolahan absensi pada perusahaan tentu harus di kontrol dengan baik agar tidak mempengaruhi kualitas pegawai maupun industri yang terlibat, sehingga kesejahteraan pegawai akan terjamin karena sistem pengelolaan industri baik. Untuk meminimalisir kesalahan atau kejadian tak terduga ketika mengolah data absensi pegawai yang biasanya berjumlah banyak, perlu dihubungkan sistem absensi pegawai dengan menggunakan MySQL dan model konseptual data seperti CDM, PDM, dan ERD. Dengan ini, diharapkan bisa mengetahui tabel/relasi yang dibutuhkan dalam sistem informasi absensi pegawai. Hasil studi kasus membuktikan bahwa dengan adanya model konseptual dari CDM, PDM, dan ERD memberikan kemudahan untuk pengontrolan tabel dalam database dengan tujuan menghindari duplikasi ataupun data yang tidak utuh. Berdasarkan analisis dan perancangan basis data absensi pegawai menggunakan model Conceptual Data Model (CDM), Physical Data Model (PDM), dan Entity Relationship Diagram (ERD), disertai dengan Normalisasi Data dapat disimpulkan bahwa ketiga konsep model tersebut dapat membantu penyusunan tabel relasi atau database yang baik untuk diarahkan ke dalam MySQL, sehingga ketika pegawai melakukan absensi maka akan otomatis masuk ke dalam database.

Penerapan Metode Weighted Product dalam Sistem Pendukung Keputusan Program Penerimaan Bantuan Beras Iqbal Ramadhani Mukhlis; Thomas Aquino Berno Doduk; Tri Puspa Rinjeni; Virdha Rahma Aulia; Rafika Rahmawati; Tri Luhur Indayanti Sugata; Prasasti Karunia Farista Ananto; Nambi Sembilu
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 9 No 2 (2024): Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55732/jikdiskomvis.v9i2.1120

This study aims to develop an effective Decision Support System (DSS) in the process of the rice aid program. The Weighted Product (WP) method is used as the basis for decision-making to determine the receipt of rice aid. This DSS is designed to assist program organizers in selecting rice aid recipients more efficiently and objectively. The Weighted Product method is used to calculate the weight value of each criterion given by the rice aid recipient. This study's results can positively contribute to increasing efficiency and transparency in decision-making for the rice aid program. With this Weighted Product-based DSS, it is hoped that the selection process for rice aid recipients can be carried out more objectively and measurably so that the program's benefits can be more evenly distributed and targeted.

Implementasi Arsitektur CNN DenseNet-121 untuk Identifikasi Autoimun Kulit dengan Augmentasi Data Annisa Lusyani Zahra; Amalia Anjani Arifiyanti; Tri Luhur Indayanti Sugata
Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Vol. 5 No. 2 (2025): Juli: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juitik.v5i2.1026

Autoimmune skin diseases are conditions in which the immune system mistakenly attacks healthy skin tissue, causing inflammation, tissue damage, and changes in skin color. The similarity of symptoms among various autoimmune skin diseases, such as psoriasis, lichen planus, vitiligo, hidradenitis suppurativa, and dermatomyositis, presents a challenge for accurate and timely diagnosis. This study was conducted to support the diagnostic process by utilizing deep learning technology, specifically the Convolutional Neural Network (CNN) method with the DenseNet121 architecture. Data augmentation techniques were also applied in this study to increase dataset variation, allowing for a performance comparison between the original dataset and the augmented dataset. The results show that the CNN model with the DenseNet121 architecture, configured with a batch size of 32 and 60 epochs on the augmented dataset, achieved a high accuracy rate of 92.43%. The model was then implemented into a web-based application and integrated using the Flask framework.

Title

Found 16 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 16 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 16 Documents
Search