Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science)
Gilbran, Pedroni
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PEMESANAN TIKET SPEEDBOAT BERBASIS WEBSITE Gilbran, Pedroni; Christian, Efrans; Geges, Septian
JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science) Vol. 4 No. 3 (2024): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v4i3.19181

Abstract

Semua kegiatan transaksional di Pelabuhan pasar lama masih dilakukan secara manual, seperti pemesanan tiket dan pencatatan penumpang yang akan berangkat. Dimana saat ini pada pelabuhan belum memiliki sistem untuk pemesanan tiket berbasis online. Pelanggan yang datang selalu banyak bahkan terkadang sampai melebihi batas maksimum calon penumpang speed boat. Hal ini sering menjadi permasalahan karena penumpang tidak dapat melihat apakah kuota penumpang speed boat tersebut sudah terpenuhi atau tidak. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Waterfall menurut (Pressman, 2015), yang memiliki tahapan yaitu Analisis Kebutuhan, Desain Sistem, Penulisan Kode Program, Pengujian Program, serta Penerapan dan Pemeliharaan. Desain menggunakan Use Case, Activity Diagram, dan Class Diagram. Aplikasi ini dibangun menggunakan beberapa software seperti web server xampp, database mysql, visual studio code, framework menggunakan laravel dan bahasa pemrograman php. Pengujian menggunakan Usability Testing Satisfaction (Kepuasan) dan Metode blackbox Testing. Berdasarkan hasil uji usability testing dengan responden sebanyak lima orang, hasil dari Nilai usability berdasarkan kuesioner SUS ditemukan nilai sebesar 79,1% dengan klasifikasi penilaiannya adalah Acceptability ranges pada kategori acceptable, grade scale pada kategori nilai C dan Adjective Ratings pada kategori “Good”.
Co-Authors Efrans Christian Septian Geges