Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SIGMA: Information Technology Journal
Karsito
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : SIGMA: Information Technology Journal

 1 
Sistem It Helpdesk Quality Assurance Berbasis Web Dengan Pendekatan Total Quality Management (Tqm) Studi Kasus Di Pt Sinergi Informatika Semen Indonesia (Sisi) Aning Risky Montana; Asep Muhidin; Maulana, Donny; Karsito; Lisa Kustina
Jurnal SIGMA Vol 15 No 2 (2024): September 2024
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/sigma.v15i2.6038

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi sistem Quality Assurance (QA) IT Helpdesk berbasis web di PT Sinergi Informatika Semen Indonesia (SISI) dengan pendekatan Total Quality Management (TQM). Penelitian ini mengidentifikasi berbagai tantangan dalam proses QA manual, seperti inefisiensi, kurangnya transparansi, dan ketidakkonsistenan kualitas layanan. Untuk mengatasi masalah tersebut, dikembangkan aplikasi berbasis web menggunakan Python dan framework Django, serta mendukung desain sistem dengan diagram UML seperti use case, activity, sequence, class, dan deployment. Sistem ini dirancang untuk merampingkan proses QA, meningkatkan efisiensi pemberian layanan, serta memastikan kepatuhan terhadap prinsip TQM. Hasil implementasi menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam kualitas layanan, transparansi operasional, dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi untuk pengembangan berkelanjutan guna memperkuat dukungan terhadap tujuan strategis perusahaan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Penerapan Algoritma Regresi Linier Untuk Memprediksi Jumlah Kasus Gizi Buruk Pada Anak Di Jawa Barat Sa’ad Khairudin Hanif; Muhammad Fatchan; Wahyu Hadikristanto; Putri Nabila Adinda Adriansyah; Karsito
Jurnal SIGMA Vol 16 No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/sigma.v16i1.6054

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membuat dan mengevaluasi model prediksi jumlah anak dengan gizi buruk di berbagai daerah di Jawa Barat menggunakan algoritma regresi linier. Data diambil dari Open Data Jabar yang mencakup berbagai faktor risiko. Fokus utama adalah mengukur akurasi dan efektivitas model dalam mendeteksi kasus gizi buruk serta menyelidiki peran teknologi pembelajaran mesin dalam membantu perencanaan dan penerapan intervensi kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier yang dibuat memiliki tingkat akurasi yang memadai dengan R² sebesar 0.64, yang berarti model dapat menjelaskan 73% variasi dalam jumlah anak. Prediksi menunjukkan hasil yang sebanding dengan data asli, terutama di daerah dengan banyak anak. Penggunaan machine learning terbukti membantu pemerintah daerah dan lembaga kesehatan dalam menemukan wilayah yang membutuhkan perhatian khusus dan memungkinkan penempatan sumber daya yang lebih tepat sasaran dan efektif. Prediksi menunjukkan bahwa beberapa daerah, seperti Kabupaten Garut, Kabupaten Cirebon, dan Kabupaten Bogor, mungkin memiliki tingkat kasus gizi buruk yang lebih tinggi, yang memerlukan perhatian lebih dalam program kesehatan.
Co-Authors Aning Risky Montana Asep Muhidin Lisa Kustina Maulana, Donny Muhammad Fatchan Putri Nabila Adinda Adriansyah Sa’ad Khairudin Hanif Wahyu Hadikristanto