Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatics and Computer Engineering Journal Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Panggabean, Alwi Andika
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pemodelan Aplikasi Presensi Magang Berbasis Web dengan Validasi Lokasi dan Kamera di PTPN IV Regional 1 Panggabean, Alwi Andika; Aulia, Rafif Risdi; Akmal, Muhammad Haikal; Al Afkari Siahaan, Ahmad Taufik
Informatics and Computer Engineering Journal Vol 5 No 1 (2025): Periode Februari 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/icej.v5i1.7548

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi presensi berbasis web yang mengintegrasikan validasi lokasi dan foto selfie untuk meningkatkan akurasi dan keamanan data absensi peserta magang di PT Perkebunan Nusantara IV Regional 1. Aplikasi ini menggunakan Geolocation API untuk memastikan peserta berada dalam radius 100 meter dari lokasi kantor, serta WebRTC API untuk mengaktifkan kamera dan meminta pengguna untuk mengambil foto selfie sebagai bukti kehadiran. Sistem ini memastikan bahwa tombol presensi hanya aktif jika kedua syarat tersebut terpenuhi. Pengujian menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik, di mana tombol presensi hanya aktif setelah validasi lokasi dan pengambilan foto selfie yang berhasil. Data presensi yang valid berhasil disimpan di basis data, sementara data yang tidak memenuhi syarat tidak disimpan. Aplikasi ini memberikan solusi presensi yang lebih transparan dan efisien dibandingkan dengan sistem presensi konvensional, serta dapat diimplementasikan di organisasi lain untuk pengelolaan presensi yang lebih akurat.
Analisis Sentimen Pengguna X terhadap Kebijakan PPN 12% Menggunakan Naive Bayes Panggabean, Alwi Andika; Kartikasari, Diah Putri; Aulia, Rafif Risdi; Tambak, Tiara Ayu Triarta; Nabila, Siti Fadiyah; Furqan, Mhd
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1002

Abstract

Kebijakan kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dari 11% menjadi 12% yang direncanakan berlaku pada tahun 2025 telah menimbulkan berbagai reaksi publik, terutama di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna media sosial X (sebelumnya Twitter) terhadap kebijakan tersebut menggunakan metode Naive Bayes yang diimplementasikan dalam bahasa pemrograman R. Data diperoleh dari tweet yang relevan dengan topik PPN 12%, kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan dan pelabelan manual. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan proporsi 39%, diikuti sentimen netral 32%, dan sentimen positif 29%. Evaluasi performa model Naive Bayes menunjukkan akurasi sebesar 50%, dengan ketepatan klasifikasi tertinggi pada kategori negatif. Analisis lebih lanjut terhadap istilah kunci dan topik diskusi mengungkapkan bahwa kekhawatiran terhadap beban ekonomi dan dampak terhadap UMKM menjadi sumber utama sentimen negatif, sementara sentimen positif dikaitkan dengan harapan terhadap perbaikan layanan publik dan pembangunan. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pembuat kebijakan untuk memahami persepsi publik terhadap kebijakan fiskal secara lebih mendalam dan berbasis data.
PENINGKATAN KETERBACAAN TEKS PADA CITRA STRUK PEMBAYARAN MENGGUNAKAN SEGMENTASI OTSU Panggabean, Alwi Andika; Lubis, Fitra Hidayat; Aulia, Rafif Risdi; Akmal, Muhammad Haikal; Gibran, M. Khalil
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 6, No 1: JUNI 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v6i1.6526

Abstract

Citra struk pembayaran sering mengalami penurunan kualitas akibat pencahayaan buruk, penuaan kertas, atau noise pemindaian, yang mengganggu keterbacaan teks dan digitalisasi data. Penelitian ini menggunakan metode segmentasi Otsu untuk meningkatkan keterbacaan dengan memisahkan area teks dan latar belakang secara optimal. Prosesnya mencakup akuisisi citra, pra-pemrosesan, segmentasi, dan evaluasi menggunakan rasio akurasi OCR dan kontras citra. Hasilnya menunjukkan peningkatan signifikan dalam keterbacaan dan akurasi ekstraksi data, sehingga mendukung pengembangan sistem digitalisasi dokumen berbasis citra.
Co-Authors Akmal, Muhammad Haikal Al Afkari Siahaan, Ahmad Taufik Aulia, Rafif Risdi Gibran, M. Khalil Kartikasari, Diah Putri Lubis, Fitra Hidayat Mhd Furqan Nabila, Siti Fadiyah Tambak, Tiara Ayu Triarta