Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu
Moh. Syahrul Iskandar
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Public Health Social Sciences Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi Aplikasi Manajemen Arsip Surat Berbasis Optical Character Recognition Pada Badan Pusat Statistik Banyuwangi Moh. Syahrul Iskandar; Akhlis Munazilin; Adi Susanto
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (in press)
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i3.793

Abstract

Badan Pusat Statistik (BPS) membutuhkan sistem pengelolaan arsip surat yang lebih efektif dan efisien untuk mengatasi berbagai kendala, seperti proses konversi dokumen yang masih dilakukan secara manual, pencarian arsip yang memakan waktu, serta potensi kesalahan input data. Penelitian ini mengembangkan sistem manajemen arsip surat berbasis teknologi Optical Character Recognition (OCR) di BPS Banyuwangi dengan pendekatan model Waterfall dan pengujian menggunakan metode black-box. Berdasarkan studi sebelumnya, penggunaan OCR mampu meningkatkan akurasi input hingga 82% dan mempercepat proses entri data menjadi rata-rata 2,65 detik per dokumen. Sistem yang diimplementasikan memungkinkan proses unggah dokumen, ekstraksi teks secara otomatis, dan pencarian arsip dilakukan secara digital, sehingga meningkatkan efisiensi dan mengurangi ketergantungan pada proses manual. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mempermudah pengelolaan surat masuk dan keluar secara terkomputerisasi. Meskipun demikian, akurasi OCR masih dipengaruhi oleh kualitas visual dokumen, terutama kejernihan dan keterbacaan gambar. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan penambahan modul pra-pemrosesan citra serta fitur klasifikasi otomatis guna meningkatkan performa sistem. Aplikasi ini memiliki potensi untuk dijadikan model awal dalam integrasi sistem arsip digital berbasis OCR di berbagai instansi pemerintah, guna mendukung transformasi digital dalam pengelolaan dokumen secara lebih cerdas dan sistematis.
Implementasi Aplikasi Manajemen Arsip Surat Berbasis Optical Character Recognition Pada Badan Pusat Statistik Banyuwangi Moh. Syahrul Iskandar; Akhlis Munazilin; Adi Susanto
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i3.793

Abstract

Badan Pusat Statistik (BPS) membutuhkan sistem pengelolaan arsip surat yang lebih efektif dan efisien untuk mengatasi berbagai kendala, seperti proses konversi dokumen yang masih dilakukan secara manual, pencarian arsip yang memakan waktu, serta potensi kesalahan input data. Penelitian ini mengembangkan sistem manajemen arsip surat berbasis teknologi Optical Character Recognition (OCR) di BPS Banyuwangi dengan pendekatan model Waterfall dan pengujian menggunakan metode black-box. Berdasarkan studi sebelumnya, penggunaan OCR mampu meningkatkan akurasi input hingga 82% dan mempercepat proses entri data menjadi rata-rata 2,65 detik per dokumen. Sistem yang diimplementasikan memungkinkan proses unggah dokumen, ekstraksi teks secara otomatis, dan pencarian arsip dilakukan secara digital, sehingga meningkatkan efisiensi dan mengurangi ketergantungan pada proses manual. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mempermudah pengelolaan surat masuk dan keluar secara terkomputerisasi. Meskipun demikian, akurasi OCR masih dipengaruhi oleh kualitas visual dokumen, terutama kejernihan dan keterbacaan gambar. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan penambahan modul pra-pemrosesan citra serta fitur klasifikasi otomatis guna meningkatkan performa sistem. Aplikasi ini memiliki potensi untuk dijadikan model awal dalam integrasi sistem arsip digital berbasis OCR di berbagai instansi pemerintah, guna mendukung transformasi digital dalam pengelolaan dokumen secara lebih cerdas dan sistematis.
Implementasi Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Penerima Program Indonesia Pintar (PIP) Moh. Syahrul Iskandar; Zaehol Fatah
Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Vol. 2 No. 11 (2024): GJMI - NOVEMBER
Publisher : PT. Gudang Pustaka Cendekia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59435/gjmi.v2i11.1027

Abstract

Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk meningkatkan akses pendidikan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. Mekanisme seleksi yang efektif dan akurat diperlukan untuk memastikan bantuan tepat sasaran. Algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan siswa berdasarkan indikator tertentu, seperti jumlah siswa di sekolah yang berada pada kabupaten atau kota di tingkat (SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi). Tujuan dari metode ini untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam menentukan penerima PIP dengan mengidentifikasi kelompok siswa yang paling membutuhkan dukungan. K-means clustering bekerja dengan membagi data menjadi beberapa cluster tergantung pada kesamaan pola fitur yang digunakan. Proses ini memungkinkan untuk mengidentifikasi kelompok siswa dengan prioritas dukungan berbeda, misalnya siswa dengan kebutuhan tinggi dan rendah. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadikan hasil seleksi penerima PIP lebih obyektif dan efisien, serta membantu agar dapat diberikan dengan lebih akurat dan merata. Algoritma K-means dapat mengungkap pola tersembunyi pada data pendidikan dan lebih mendukung proses distribusi PIP. Hasil ini membantu pengambil kebijakan meningkatkan kualitas program dan memastikan bahwa dukungan menjangkau siswa yang benar – benar membutuhkannya.
Co-Authors Adi Susanto Akhlis Munazilin Zaehol Fatah