Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Jurnal Elektrosista
Maukar
Unknown Affiliation
Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
PEMBUATAN WEBSITE ARTIKEL OTOMOTIF MENGGUNAKAN FRAMEWORK LARAVEL DAN DATABASE MYSQL Rizky Bagus Syahputra; Maukar
JURNAL ELEKTROSISTA Vol. 12 No. 1 (2024): DESEMBER 2024
Publisher : PPM Sdirjianbang Akademi Militer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63824/jtep.v12i1.249

Abstract

MotoOto dibuat dengan metode SDLC dan berhasil menjadi wadah bagi para jurnalis otomotif untuk membagikan artikel yang telah dibuat kepada masyarakat luas dengan memenuhi aspek sistem, pengguna, dan interaksi.Website tersebut diberi nama MotoOto yang dibuat menggunakan framework Laravel dan database MySQL. MotoOto memiliki fitur posting, kategori, gambar, dan tag yang dapat mempermudah pengguna dalam melihat artikel. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi tentang Pembuatan Website Artikel Otomotif Menggunakan Framework Laravel dan Database MySQL.Penelitian ini membahas tentang membuat sebuah website yang digunakan untuk memberikan kemudahan bagi para jurnalis otomotif yang masih menggunakan sistem manual atau belum memiliki domain sendiri
Implementasi Algoritma Ratcliff/Obershelp pada Pendeteksian Similaritas Dokumen Maukar; Sutanty, Ety; Rini Arianty; Esti Setiyaningsih
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3: NOVEMBER 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i3.643

Abstract

Plagiarism merupakan tindakan menjiplak karya orang lain dan mengakui sebagai hasil karya pribadinya. Pada penelitian ini melakukan pendeteksian similaritas dari dokumen dengan menghitung similaritas dokumen menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp. Tipe dokumen yang diuji adalah .pdf. Dokumen yang digunakan untuk perbandingan teks ini adalah dokumen yang berbahasa Indonesia. Tahapan preprocessing pada penelitian ini dilakukan dengan menghitung nilai similaritas yang terdiri dari case folding, tokenisasi, filtering, dan stemming. Setelah proses preprocessing maka tahap selanjutnya adalah dilakukan perhitungan menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp. Pada pengujian menggunakan 150 data dokumen yang akan dihitung nilai similaritasnya menggunakan algoritma Ratcliff/Obershelp menghasilkan nilai similaritas dokumen dengan tingkat kemiripan berdasarkan tiga kategori (tinggi, sedang dan rendah). Hasil deteksi similaritas pada penelitian ini diharapkan dapat membantu proses pengerjaan pendeteksian perbandingan dua buah dokumen dalam jumlah yang sangat banyak.
Pengembangan Dashboard Analitik Real-Time Berbasis BPMN Camunda untuk Optimalisasi Proses Produksi dan Distribusi di Industri Maklon Kridono, Pradnya Krisnasari; Maukar
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2: JULI 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i2.1126

Abstract

Kebutuhan akan sistem pengawasan dan pengambilan keputusan berbasis data menjadi krusial, khususnya pada perusahaan maklon seperti PT. Elanazma Prima Int. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dashboard analitik real-time untuk memantau dan mengelola proses bisnis secara terintegrasi, mulai dari pengajuan produk, produksi, hingga distribusi. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, dilengkapi dengan fitur visualisasi interaktif, pembaruan status otomatis, dan hak akses terstruktur. Proses bisnis dimodelkan dengan pendekatan Business Process Model and Notation (BPMN) menggunakan Camunda BPM Engine. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dashboard mampu meningkatkan efisiensi pengawasan, mempercepat respons terhadap dinamika permintaan pasar, serta meminimalisasi keterlambatan dan inefisiensi proses. Studi ini menunjukkan bahwa integrasi visual analytics berbasis situational awareness mampu memberikan dukungan keputusan yang adaptif dan akurat. Kontribusi penelitian ini terletak pada penerapan teknologi digital terintegrasi dalam konteks industri maklon untuk meningkatkan daya saing dan ketahanan operasional berbasis data.
Optimalisasi SEO Situs Web Percetakan Menggunakan Teknik White Hat: Studi Perbandingan Citramandiri.id dan Printhink.id Wirayuda, Wisnu Trenggono; Maukar
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1: MARET 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i1.1045

Abstract

Digitalisasi menjadikan visibilitas website krusial bagi keberhasilan bisnis, terutama dalam sektor percetakan. Penelitian ini menganalisis penerapan teknik optimasi mesin pencari (SEO) menggunakan metode White Hat pada situs web citramandiri.id dan printhink.id. Masalah yang diidentifikasi meliputi efektivitas SEO yang diterapkan pada kedua situs, kelebihan dan kekurangan penggunaan meta tags, serta perbandingan kinerja antara keduanya. Tahapan penelitian terdiri dari pengumpulan data, pemilihan situs dengan kriteria tertentu, serta analisis menggunakan alat seperti SimilarWeb dan Small SEO Tools. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas teknik SEO yang diterapkan, memberikan saran strategis guna meningkatkan optimasi situs agar dapat mencapai peringkat lebih baik di mesin pencari, serta mengidentifikasi masalah yang dihadapi. Penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknik SEO yang tepat, terutama dalam penggunaan meta title, meta keyword, dan meta description, dapat meningkatkan visibilitas serta daya tarik kedua situs di hasil pencarian. Hal ini berkontribusi pada peningkatan jumlah pengunjung dan konversi bisnis, yang diharapkan dapat menjadikan pemilik usaha percetakan lebih kompetitif dalam pasar digital semakin ketat.
Kombinasi Case-Based Reasoning dan Rule-Based Reasoning Pada Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19: Combination of Case-Based Reasoning and Rule-Based Reasoning in Expert Systems For Early Detection of Covid-19 Maukar; Sutanty, Ety; Astuti, Dina Kusuma
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 1: MARET 2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v3i1.138

Abstract

Deteksi terhadap Covid-19 merupakan tahapan penting dalam mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah preventif. Gejala umum yang ditimbulkan penyakit Covid-19 memiliki gejala yang hampir sama dengan beberapa penyakit lainnya. Penelitian ini membentuk Sistem Pakar untuk deteksi awal Covid-19 dengan mengkombinasikan metode Case Based Reasoning dan Rule Based Reasoning dalam bentuk Website. Website Sistem Pakar pada penelitian ini akan menghitung kemungkinan user yang mengalami Covid-19 berdasarkan nilai atau bobot dari gejala yang dipilih user dengan mencari kesamaan dari gejala yang telah dialami pasien Covid-19 sebelumnya. Gejala Covid-19 yang digunakan dalam penelitian ini didapat dari dataset Kemunculan Gejala Covid-19 bersumber dari Kaggle Dataset. Masukan berupa gejala pasien yang telah terjadi sebelumnya digunakan dalam membentuk aturan yang telah diberikan bobot melalui proses wawancara seorang pakar. Penelitian ini menggunakan 14 variabel gejala  dengan metode hybrid case based dimana kesamaan gejala akan dihitung menggunakan cosine similarity. Hasil Penelitian diharapkan dapat membantu masyarakat dalam melakukan diagnosis mandiri dan tim medis untuk melakukan diagnosis awal kepada pasien sebagai langkah awal penanganan Covid-19.
Penerapan Model Arsitektur VGG16 Untuk Klasifikasi Jenis Sampah Ety Sutanty; Maukar; Dina Kusuma Astuti; Handayani
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 2: SEPTEMBER 2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v3i2.331

Abstract

Data dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan melalui Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional menunjukkan peningkatan jumlah tumpukan sampah hampir 30 Ton pada 2021 dengan sumber sampah terbanyak berasal dari produksi sampah rumah tangga dan kegiatan industri. Cara menyelesaikan masalah pengolahan sampah adalah melalui kegiatan pengolahan sampah yang lebih efektif, salah satunya dengan melakukan klasifikasi jenis sampah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi jenis sampah berdasarkan citra sampah dengan metode CNN menggunakan arsitektur VGG-16 menggunakan dataset Garbage Classification dari situs Kaggle. Arsitektur VGG-16 pada penelitian ini menggunakan 16 lapisan layer yang terdiri atas 13 lapisan layer konvolusi dan 3 lapisan fully-connected. Pelatihan model menggunakan library tensorflow dengan rasio split data 7:1.5:1.5 untuk data latih, data test dan data validasi. Model CNN arsitektur VGG-16 sebagai metode transfer learning dimodifikasi dengan penambahan beberapa lapisan diantaranya pooling layer dengan GlobalAveragePooling2D, dense layer dengan aktivasi ReLU, dan dense layer dengan aktivasi softmax sebagai lapisan full connected layer. Hasil dari pelatihan mendapatkan nilai accuracy sebesar 82.89% dan nilai val_accuracy sebesar 84.62%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam melakukan pengolahan sampah dalam bentuk yang lebih stabil dan tidak mencemari lingkungan serta mengurangi jumlah sampah yang harus ditimbun.
Co-Authors Dina Kusuma Astuti Dina Kusuma Astuti Esti Setiyaningsih Ety Sutanty HANDAYANI Kridono, Pradnya Krisnasari Rini Arianty Rizky Bagus Syahputra Sutanty, Ety Wirayuda, Wisnu Trenggono