Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Perancangan User Interface Website Cloud Storage untuk Meningkatkan Efisiensi Operasional UMKM Annisa, Lolanda Hamim; Gandhi, Firman Muhammad; Nasokha, Sandy Nikma; Muhammad, Satria Fadhil
Journal of Digital Business and Management Vol. 3 No. 1 (2024): Journal of Digital Business and Management (On Process)
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/jdbm.v3i1.776

Abstract

Salah satu bentuk kemajuan teknologi dalam pengembangan sistem informasi adalah menentukan tempat penyimpanan data yang optimal sesuai dengan kebutuhan pengguna dengan memperhatikan tingkat efesiensi website tersebut. UMKM sering menghadapi kendala dalam manajemen data dan penyimpanan file, yang dapat menghambat produktivitas mereka. Tujuan utama penulisan perancangan sebuah website cloud storage berbasis web adalah untuk meningkatkan efisiensi operasional Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Website ini dirancang dengan fokus pada penyimpanan data, mudah diakses, dan hemat biaya. Melalui teknologi cloud ini, UMKM dapat menyimpan, dan mengelola file secara efisien, sehingga dapat meningkatkan produktivitas pelaku usaha. Melalui implementasi website ini, diharapkan memberikan dampak positif dengan menyediakan berbagai fitur yang konkret, seperti kemampuan untuk mengunggah file, membuat akun, mengelola akun anggota, dan membuat akun petugas. Selain itu, website ini juga memungkinkan pengguna untuk mengelola dokumen atau file PDF, serta melihat tanggal dokumen dan fungsi lainnya. Semua ini diharapkan dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas dan operasional UMKM secara menyeluruh.
Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Mendiagnosis Kerentanan Warga terhadap Penyakit Stroke Nasokha, Sandy Nikma; Firmansyah, Rendi Akbar
Technology and Informatics Insight Journal Vol. 3 No. 2 (2024): TIIJ
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/9hr05d41

Abstract

Penyakit stroke merupakan tantangan kesehatan yang signifikan, dan diagnosis yang cepat serta akurat sangat penting untuk pencegahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes dalam mendiagnosis kerentanan warga terhadap penyakit menggunakan 100 data kesehatan dari website. Metodologi yang digunakan mencakup perhitungan probabilitas prior  dan  posterior, serta penerapan distribusi Gaussian untuk data numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan semua data uji dengan akurasi 100% dan error rate 0%. Temuan ini menegaskan efektivitas algoritma Naïve Bayes sebagai alat yang dapat mendukung pengembangan kebijakan kesehatan masyarakat yang lebih baik.