Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika
Muhammad Muammar Qadafi
Universitas Tanjungpura
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Sistem Aduan Penerangan Jalan Umum (PJU) dengan Menggunakan Mapbox dan Mobile Android Muhammad Muammar Qadafi; Yus Sholva; Haried Novriando
Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika Vol 1, No 2 (2023)
Publisher : Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jari.v2i1.53348

Abstract

Penerangan jalan umum (PJU) merupakan salah satu pelayanan yang diberikan oleh pemerintah daerah untuk mempermudah lalu lintas masyarakat di malam hari. Namun di antara PJU tersebut, pasti terdapat unit-unit yang tidak berfungsi sebagaimana mestinya atau rusak. Rusaknya PJU dapat berakibat pada ketidaknyamanan pengguna jalan di malam hari karena jalan yang dilalui menjadi gelap sehingga dapat mengakibatkan kecelakaan dan menjadi rawan akan tindakan kriminal. Namun, pelaporan PJU masih dilakukan dengan cara konvensional seperti datang langsung ke dinas terkait maupun via telepon. Untuk itu dengan memanfaatkan kemajuan teknologi pada perangkat berbasis web dan mobile Android maka dibuatlah sebuah aplikasi alternatif pelaporan yang dapat memudahkan pihak terkait untuk dapat segera melakukan pengecekan dan perbaikan pada unit PJU. Tujuan dari penelitian adalah untuk memudahkan masyarakat melakukan aduan kerusakan PJU. Perancangan dilakukan dengan menggunakan metode Unified Modelling Language (UML). Metode pengujian dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian Black Box dan pengujian UAT yang dinilai berdasarkan skala Likert. Berdasarkan hasil dari implementasi dan pengujian menggunakan metode Black Box, aplikasi dapat berjalan dengan baik tanpa ada kendala. Sedangkan untuk pengujian dengan metode UAT skala Likert didapatkan nilai hasil 87,4% dan menunjukkan bahwa aplikasi dikategorikan dengan kriteria berhasil dengan sangat baik.
Co-Authors Haried Novriando Sholva, Yus