Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Informatika Jurnal Pengabdian West Science
Dwi Mei Rita Sari
Politeknik Negeri Sriwijaya
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Public Health Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Digitalisasi UMKM Kantin Polsri Sei Sahang Dengan Pembuatan Aplikasi Pemesanan Makanan/Minuman Berbasis Website Desti Destiansari Istinabiyah; Iga Apria; Dwi Mei Rita Sari; Andry Meylani; Ayu Soraya; Wanda Septian
Jurnal Pengabdian West Science Vol 4 No 01 (2025): Jurnal Pengabdian West Science
Publisher : Westscience Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/jpws.v4i01.1909

Abstract

Seiring dengan banyaknya UMKM yang telah ada di Indonesia dan juga perkembangan zaman dengan teknologi yang lebih canggih, maka teknologi menjadi alat untuk membantu kemajuan UMKM negara. Salah satu UMKM yang berada di lingkungan Politeknik Negeri Sriwijaya bernama “Kantin Enca”. Berdasarkan wawancara yang telah dilakukan, bahwa UMKM tersebut mengalami kendala dalam pencatatan transaksi manual dan sering terjadi pesanan terlewat sehingga berpotensi pada kerugian dan bangkrut. Berdasarkan latar belakang masalah tersebut, dirancang aplikasi pemesanan berbasis website yang bertujuan untuk mempermudah pelanggan untuk mengakses informasi, meningkatkan daya tarik UMKM, dan efisien terhadap waktu serta hemat biaya
Optimalisasi Penghitungan Laba Melalui Perancangan Website dan Aplikasi Excel Dalam Sistem Informasi Akuntansi Pada UMKM Mie Agam Bangladesh Muhammad Lutfi Kurniawan; Della Aprilia; Siti Kamila; Nabiel Arinaullah; Justin Andrea Napitupulu; Kamilia Syaputra; Rizky Novrianti; Ummy Gusti Salamah; Dwi Mei Rita Sari
Jurnal Pengabdian West Science Vol 4 No 01 (2025): Jurnal Pengabdian West Science
Publisher : Westscience Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/jpws.v4i01.1928

Abstract

UMKM Mie Agam Bangladesh menghadapi tantangan dalam manajemen keuangan, terutama terkait dengan pencatatan transaksi manual yang menyebabkan ketidakakuratan dalam laporan keuangan dan proses perhitungan keuntungan yang memakan waktu. Sebagai solusi, sistem informasi akuntansi berbasis web dan aplikasi Excel diterapkan untuk meningkatkan efisiensi pencatatan dan perhitungan keuangan. Website digunakan untuk mencatat transaksi secara real-time, sementara aplikasi Excel mendukung perhitungan otomatis laba dan rugi. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam efisiensi waktu dan akurasi laporan keuangan. Sebelum sistem baru diterapkan, waktu perhitungan keuntungan mencapai 1 hingga 2 jam per hari, tetapi setelah sistem diterapkan, waktu yang diperlukan berkurang menjadi sekitar 35 menit per hari. Laporan laba rugi yang dihasilkan lebih akurat dan transparan, memudahkan pengambilan keputusan oleh manajemen. Pelaksanaan program ini dapat berkontribusi pada pengembangan sistem informasi akuntansi di sektor UMKM, khususnya di Mie Agam Bangladesh, dan dapat diadaptasi oleh UMKM lain yang menghadapi tantangan serupa.
Pengujian Metode Inception V3 dalam Klasifikasi Penyakit Kulit Dermatitis Atopik dan Psoriasis Dwi Mei Rita Sari; Desti Destiansari Istinabiyah; Iga Apria
Jurnal Media Informatika Vol. 7 No. 2 (2026): Edisi Maret-April
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v7i2.7874

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji performa arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan metode Inception V3 dalam mengklasifikasikan dua jenis penyakit kulit, yaitu dermatitis atopik dan psoriasis. Metode Inception V3 digunakan sebagai feature extractor melalui pendekatan transfer learning untuk meningkatkan akurasi klasifikasi citra penyakit kulit. Dataset yang digunakan terdiri dari citra dermatitis atopik dan psoriasis yang telah melalui tahap pra-pemrosesan, meliputi resizing, augmentasi data, digitalisasi, dan feature scaling. Hasil pengujian terbaik menunjukkan bahwa metode Inception V3 mencapai akurasi sebesar 84%, dengan nilai presisi 82% dan recall 80%. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur Inception V3 mampu memberikan performa klasifikasi yang baik pada kasus penyakit kulit dengan tingkat kemiripan visual yang tinggi.
Co-Authors Andry Meylani Ayu Soraya Della Aprilia Desti Destiansari Istinabiyah Iga Apria Justin Andrea Napitupulu Kamilia Syaputra Muhammad Lutfi Kurniawan Nabiel Arinaullah Rizky Novrianti Siti Kamila Ummy Gusti Salamah Wanda Septian