Garuda - Garba Rujukan Digital

Sistem Informasi Penyaluran Donasi Berbasis Web Fabriyan Fandi Dwi Imaniawan
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 1 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i1.8123

Abstract: The implementation of information system is absolutely important for an institution or social organization in the millennial era. Media is needed to fulfill perceived social needs for information and services, such as a website. For an institution or social organization, the website currently has an important role. In terms of online donations distribution, website is required for conveying information and creating donation services to the donor through internet access or by online. The manual acceptance and distribution donations are the existing problems in transaction management. Therefore transparency on the donation report is still limited and requires a long time process. This causes a slow process of making reports because of the many unconfirmed donations. In this research, a web-based donation distribution system is created using the waterfall method, starting from software analysis, design, program code creation, testing to maintenance. The system is expected to manage processss from receiving transactions to distributing donations effectively and efficiently, resulting to a transparent financial report for donors.Keywords: Donation, Social Organization, WebsiteAbstrak: Penerapan sistem informasi pada era millenial saat ini sangat penting dilakukan bagi sebuah lembaga ataupun organisasi sosial. Diperlukan adanya media untuk memenuhi kebutuhan akan informasi dan layanan, seperti website. Bagi sebuah lembaga maupun organisasi sosial, website saat ini memiliki peran yang penting. Misalnya, dalam hal penyaluran donasi perlu adanya media website untuk membantu dalam menyebarkan informasi dan membuka layanan donasi untuk para donatur melalui internet atau secara online. Permasalahan yang muncul selama ini terdapat di dalam pengelolaan transaksi donasi yang masih manual sehingga membutuhkan waktu yang lama. Hal ini menyebabkan lambatnya proses pembuatan laporan karena banyaknya donasi yang belum terkonfirmasi. Dalam penelitian ini, dibuatlah sistem penyaluran donasi berbasis web menggunakan metode waterfall, mulai dari analisa perangkat lunak, desain, pembuatan kode program, pengujian dan pemeliharaan. Diharapkan dengan adanya sistem ini, pengelolaan dari transaksi penerimaan hingga penyaluran donasi dapat lebih efektif dan efisien sehingga berpengaruh kepada pembuatan laporan keuangan yang dapat dipertanggungjawabkan secara transparan kepada donatur.Kata kunci: Donasi, Organisasi Sosial, Website

Otomatisasi Pemilah Sampah Berbasis Arduino Uno Andrian Eko Widodo; Suleman Suleman
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 1 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i1.7781

Abstract: The development of globalization and technology in the field of microcontrollers and sensors has an impact on human life. As in the field of cleanliness, the automation of waste segregation needs to be done based on the lack of concern for modern society towards waste. Waste sorting aims to separate waste based on the type of material (metal and non-metal) so that it is easier to take further action on existing waste such as recycling. In fact in various landfills various types of garbage are mixed into both metal and non-metal waste. This can reduce the quality of environmental health. For that reason, the writer tries to make an intelligent intelligent waste sorting design. With this tool the garbage can be sorted based on its type automatically using a proximity sensor. This tool works when garbage approaches the sensor then the sensor will read the type of object that is approaching. The detection results will be processed by Arduino UNO as a control system and the results of the process will be forwarded to the output in the form of an indicator of the type of garbage on the LCD 16x2 and servo as a drive of garbage to the place according to the type of waste..Keywords: Trash, Automatic Trash Clustering Tool, Arduino, Proximity SensorAbstrak: Perkembangan globalisasi dan teknologi dibidang mikrokontroller dan sensor berdampak kepada kehidupan manusia. Seperti pada bidang kebersihan, otomatisasi pemilahan sampah perlu dilakukan didasari pada kurangnya kepedulian masyarakat modern terhadap sampah. Pemilahan sampah bertujuan untuk memisahkan sampah berdasarkan jenis bahan (logam dan non-logam) sehingga lebih mudah untuk melakukan tindakan lanjutan terhadap sampah yang ada seperti daur ulang. Pada kenyataanya di tempat pembuangan sampah berbagai jenis sampah bercampur menjadi satu baik sampah logam maupun non-logam. Hal ini dapat menurunkan kualitas kesehatan lingkungan. Untuk itu penulis mencoba membuat rancang bangun alat pemilah sampah cerdas otomatis ini. Dengan alat ini sampah dapat dipilah berdasarkan jenisnya secara otomatis dengan menggunakan sensor proximity. Alat ini bekerja ketika sampah mendekati sensor kemudian sensor akan membaca jenis benda yang mendekat. Hasil deteksi akan diproses oleh Arduino UNO sebagai sistem control dan hasil proses akan diteruskan pada output yang berupa indicator jenis sampah pada LCD 16x2 dan servo sebagai penggerak sampah menuju tempat sesuai jenis sampahnya.Kata kunci: Sampah, Pemilah Sampah Otomatis, Arduino, Sensor Proximity

Sentimen Analisis Terkait Lockdown pada Sosial Media Twitter Muhammad Dwison Alizah; Arifin Nugroho; Ummu Radiyah; Windu Gata
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.8991

Abstract: Covid-19 has been set as a Pandemic by the World Health Organization (WHO). The very large impact and the infection that is fast enough are the reasons for making Covid-19 as a pandemic and efforts to overcome. One anticipation that can be done is to do lockdown. Making the decision to carry out a lockdown is intended to reduce the spread that occurs. Lockdown is certainly not a 100% good solution for all of individual. There are individual who agree that the lockdown will be implemented, also there are those who think that the lockdown is better not to be carried out considering the negative impacts that can occur. Therefore in this study will be presented the predictive modeling for sentiment analysis related to "lockdown" specially on social media Twitter. The method used to labeled was using Vader then the tweets are extracted using TF-IDF, and modeling is made for the prediction of sentiment using Naïve Bayes and Support Vector Machine. The results obtained from the two algorithms are more than 80%. Keywords: Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine Abstrak: Covid-19 telah ditetapkan sebagia Pandemi oleh World Health Organization (WHO). Dampak yang sangat besar dan penyebaran yang cukup cepat menjadi alsan untuk menjadikan Covid-19 sebagai Pandemi dan perlu dilakukan upaya penanggulangan. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan lockdown. Pengambilan keputusan untuk melakukan lockdown diperuntukan guna mengurangi penyebaran yang terjadi. Lockdown tentunya bukanlah solusi yang 100% baik bagi segala pihak. Terdapat pihak - pihak yang menyetujui akan dilaksanakannya lockdown, ada pula yang beranggapan bahwa lockdown lebih baik tidak dilaksanakan dengan pertimbangan dampak negatif yang bisa terjadi. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan disampaikan mengenai pembuatan pemodelan prediksi terkait analisa sentimen terkait “Lockdown” yang dikhususkan pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan labeling menggunakan Vader dan selanjutnya tweet tersebut dilakukan ekstraksi menggunakan TF-IDF, dan dibuatkan pemodelan untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasil evaluasi yang didapat dari kedua algoritma tersebut ialah mencapai lebih dari 80%. Kata kunci: Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine Abstract: Covid-19 has been set as a Pandemic by the World Health Organization (WHO). The very large impact and the infection that is fast enough are the reasons for making Covid-19 as a pandemic and efforts to overcome. One anticipation that can be done is to do lockdown. Making the decision to carry out a lockdown is intended to reduce the spread that occurs. Lockdown is certainly not a 100% good solution for all of individual. There are individual who agree that the lockdown will be implemented, also there are those who think that the lockdown is better not to be carried out considering the negative impacts that can occur. Therefore in this study will be presented the predictive modeling for sentiment analysis related to "lockdown" specially on social media Twitter. The method used to labeled was using Vader then the tweets are extracted using TF-IDF, and modeling is made for the prediction of sentiment using Naïve Bayes and Support Vector Machine. The results obtained from the two algorithms are more than 80%. Keywords:Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine Abstrak: Covid-19 telah ditetapkan sebagia Pandemi oleh World Health Organization (WHO). Dampak yang sangat besar dan penyebaran yang cukup cepat menjadi alsan untuk menjadikan Covid-19 sebagai Pandemi dan perlu dilakukan upaya penanggulangan. Salah satu upaya yang bisa dilakukan adalah dengan melakukan lockdown. Pengambilan keputusan untuk melakukan lockdown diperuntukan guna mengurangi penyebaran yang terjadi. Lockdown tentunya bukanlah solusi yang 100% baik bagi segala pihak. Terdapat pihak - pihak yang menyetujui akan dilaksanakannya lockdown, ada pula yang beranggapan bahwa lockdown lebih baik tidak dilaksanakan dengan pertimbangan dampak negatif yang bisa terjadi. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan disampaikan mengenai pembuatan pemodelan prediksi terkait analisa sentimen terkait “Lockdown” yang dikhususkan pada media sosial Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan labeling menggunakan Vader dan selanjutnya tweet tersebut dilakukan ekstraksi menggunakan TF-IDF, dan dibuatkan pemodelan untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Hasil evaluasi yang didapat dari kedua algoritma tersebut ialah mencapai lebih dari 80%. Kata kunci: Covid-19, lockdown, TF-IDF, Naïve Bayes, Support Vector Machine

SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN BANK SAMPAH SAMPURNA BERKAH BERBASIS WEBSITE Suleman Suleman; Nuzul Imam Fadlilah; Angga Ardiansyah; Sandra Jamu Kuryanti
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 7, No 1 (2021): IJSE 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v7i1.10408

Sampah merupakan salah satu permasalahan yang cukup serius untuk berbagai wilayah di Indonesia, baik perkotaan maupun di perdesa, salah satunya yaitu sampah atau limbah rumah tangga, salah satu cara untuk mengurangi permasalahan tersebut yaitu dengan melibatkan masyarakat unutk menyelesaikan permasalahan tersebut melalui bank sampah. Bank sampah sampurna berkah yang berada di desa sidapurna merupakan salah satu bank sampah yang ada di kabupaten tegal. Dalam proses pengolahan dan penyimpanan data nasabah bank sampurna berkah masih menggunakan cara manual yaitu dengan mencatat setiap transakasi kedalam buku, sehingga sering kali timbul permasalahan seperti data rusak atau hilang, duplikasi data, serta buku laopran yang semakin lama semakin banyak dan menumpuk. Sehingga membutuhkan cara untuk memecahkan permasalahan tersebut yaitu dengan dibangunnya sistem infromasi yang bebasis website agar memudahkan petugas bank sampah dalam mencatat setiap transaksi serta pencatatan data yang lebih cepat dan akurat. Pembuatan Sistem informasi bank sampah ini mengguakan framework codeigniter dan menggunakan metode waterfall.Kata Kunci: Sistem informasi bank sampah; codeigniter; website

Metode FAST & Framework PIECES : Analisis & Desain Sistem Informasi Penjualan Berbasis Website Warjiyono Warjiyono; Fandhilah Fandhilah; Amin Nur Rais; Ahmad Ishaq
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.8988

Abstract: The development of information and digital technology has accelerated the process of disruption in the business sector. Small business players are even able to beat big businesses because of innovation with digital technology. Internet users in Indonesia in 2018 totaled 171.17 million people, 93.9% used smartphones, 2.9% bought bags through online shops. Tas Murah Tegal is a physical shop that sells various types of bags and wallets. Currently, the way to market it is still through brochures, banners and social media. The problems that occur are difficulty controlling the amount of stock, sales data is often wrong, making sales reports that are often late and the difficulty in making reports for management purposes. The bag sales information system will be developed using the FAST method and the PIECES framework. Collecting data through interviews, observation and literature study. This information system is website-based using the programming language PHP, HTML, database using MySql. The purpose of this research is that Tas Murah Tegal can manage sales transactions more quickly, efficiently and effectively, data and information can be easily obtained and the availability of sales reports quickly. In addition, it can also expand market share, increase the number of sales, be able to compete globally, which is expected to grow and develop its business and improve good governance.Keywords: FAST Method, Sales, PIECES, Information SystemAbstrak: Perkembangan teknologi informasi dan digital mempercepat proses terjadinya disrupsi pada sektor bisnis. Pelaku bisnis kecil bahkan mampu mengalahkan bisnis besar karena inovasi dengan teknologi digital. Pengguna internet di Indonesia tahun 2018 berjumlah 171,17 juta jiwa, 93,9% menggunakan smartphone, , 2,9% nya membeli tas lewat toko online. Tas Murah Tegal merupakan toko fisik yang menjual beraneka macam jenis tas dan dompet. Saat ini cara memasarkannya masih melalui brosur, banner dan media sosial. Permasalahan yang terjadi kesulitan mengontrol jumlah stok, data-data penjualan sering salah, pembuatan laporan penjualan yang sering telat serta sulitnya membuat laporan-laporan untuk kepentingan manajemen. Sistem informasi penjualan tas akan dikembangakan dengan metode FAST dan framework PIECES. Pengumpulan data melalui wawancara, observasi dan studi pustaka. Sistem informasi ini berbasis website dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, database menggunakan MySql. Tujuan penelitian ini adalah agar Tas Murah Tegal dapat mengelola transaksi penjualan lebih cepat, efesien dan efektif, data dan informasi mudah didapatkan serta tersedianya laporan penjualan dengan cepat. Selain itu juga dapat memperluas pangsa pasar, meningkatkan jumlah penjualan, dapat bersaing secara global yang diharapkan dapat tumbuh dan berkembang bisnisnya dan meningkatkan tata kelola yang baik.Kata kunci: Metode FAST, Penjualan, PIECES, Sistem Informasi

ANALISA MINAT SISWA MI MUHAMMADIYAH SUMILIR TERHADAP GAME ONLINE MENGGUNAKAN TAM Fanny Fatma Wati; Ratna Kurnia Sari; Recha Abriana Anggraini
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 7, No 1 (2021): IJSE 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v7i1.10008

Teknologi informasi dan komunikasi ini banyak sekali memiliki peranan dan dampaknnya dalam berbagai bidang, terutama gadget. Meningkatnya penggunaan gadget atau alat-alat yang dapat dengan mudah terkoneksi internet ini, mengalami peningkatan dari waktu ke waktu. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui minat siswa terhadap game online menggunakan Technology Acceptance Model. Metode penelitian yang digunakan yaitu Technology Acceptance Model dengan 3 variabel = Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use dan Attitude Toward Using. Populasi pada penelitian ini adalah siswa MI Muhammadiyah Sumilir, dengan sampel seluruh siswa kelas 5 dan 6. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian hipotesis menggunakan SPSS 25, analisis data dengan menggunakan Independent Sample T-Test untuk uji pihak kanan pada angket dengan α= 0,05. Pada pengujian Uji F diperoleh fhitung sebesar 12.599, kemudian pada uji Independent Sample T-Test diperoleh nilai Sig. sebesar 0,000 karena 0,000 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa Ho ditolak. Dari hasil dua pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan Technology Acceptaned Model dapat mempengaruhi Minat Siswa MI Muhammadiyah Sumilir Terhadap Game Online.

Penggunaan Model UTAUT2 Untuk Memahami Persepsi Pengguna Aplikasi G-Meet Eka Herdit Juningsih; Faruq Aziz; Dinar Ismunandar; Fajar Sarasati; Irmawati Irmawati; Yanto Yanto
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.10075

Abstrak: Di era pandemi saat ini proses belajar mengajar dilakukan secara online dengan memanfaatkan aplikasi virtual, salah satunya yaitu G-Meet. Untuk memahami presepsi pengguna aplikasi G-Meet dalam penelitian ini menggunakan model UTAUT2. UTAUT2 merupakan pengembangan dari model UTAUT yang dilakukan oleh Venkates. Variabel yang ada pada UTAUT2 ini ialah ekspektasi kinerja, ekspektasi usaha, pengaruh sosial, kondisi fasilitas, motivasi hedonis, nilai harga, dan kebiasaan. Dari data yang dihasilkan terdapat 125 responden yang telah mengisi kuesioner dengan pertanyaan yang diajukan sebanyak 27 pertanyaan. Populasi dari penelitian ini adalah mahasiswa STIMIK Nusa Mandiri Jakarta. Dan untuk sampel yang ditentukan yaitu sebanyak 125 responden dari jumlah responden yang telah mengisi kuesioner. Dalam mengolah data penelitian pada penelitian ini menggunakan smartPLS 3, untuk mengetahui tingkat kevalidan dan kereabilitasan akan suatu data yang diperoleh. Hasil dari penelitian ini menujukkan bahwa dari delapan hipotesis yang diusulkan tiga hipotesis dinyatakan tidak signifikan karena pada nilai t-statistic kurang dari 1,96 dan untuk lima hipotesis lain dapat diterima. Kata kunci: UTAUT2, G-Meet, Pembelajaran Daring Abstract: In the current pandemic era, the teaching and learning process is carried out online by utilizing virtual applications, one of which is G-Meet. To understand the perceptions of users of the G-Meet application in this study using the UTAUT2 model. UTAUT2 is a development of the UTAUT model carried out by Venkates. The variables in UTAUT2 are performance expectations, business expectations, social influences, facility conditions, hedonic motivation, price values, and habits. From the resulting data, there are 125 respondents who have filled out a questionnaire with 27 questions. The population of this study were students of STIMIK Nusa Mandiri Jakarta. And for the specified sample, as many as 125 respondents from the number of respondents who have filled out the questionnaire. In processing research data in this study using SmartPLS 3, to determine the level of validity and reliability of the data obtained. The results of this study indicate that of the eight proposed hypotheses, three hypotheses are declared insignificant because the t-statistic value is less than 1.96 and the other five hypotheses can be accepted. Keywords: UTAUT2, G-Meet, Online Learning

Penerapan PSO Over Sampling Dan Adaboost Random Forest Untuk Memprediksi Cacat Software Richky Faizal Amir; Irwan Agus Sobari; Rousyati Rousyati
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.9258

Abstract: The dataset of software metrics, in general, are not balanced (Imbalanced). Class imbalance in Dataset can reduce the performance of software defect prediction models, because it tends to produce majority class predictions from minority classes, the dataset used in this study uses the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Metrics Data Program (MDP), dataset From Stages Pre-processing proposed the Particle Swarm Optimization (PSO). method to overcome the problem of attributes in the training data and the Random Over Sampling (ROS) Resampling method. to deal with class imbalances. This study proposes that the Random Forest method combined with Adaboost can estimate the level of disability of software through training data. The results of this study indicate that the Resampling + Adaboost + Random Forest algorithm can be used to predict software defects with an average accuracy of 94.70% and a value of AUC 0.939. While the PSO + Random Forest algorithm only has an average accuracy of 89.60% and AUC 0.636 the difference in the accuracy of the two models is 5.10% and AUC 0.303. Statistical tests show that there is a significant influence between the proposed model and the Random Forest model with a p-value (0.036) smaller than the alpha value (0.05), which means there is a significant difference between the two models.Keywords: Imbalanced Class, Resample, Particle Swarm Optimization, Random Forest, Adaboost, Software DefectAbstrak: Dataset dari software matrik secara umum bersifat tidak seimbang (Imbalanced). Ketidak seimbangan kelas yang ada dalam dataset dapat menurunkan kinerja model prediksi cacat software, karena cenderung menghasilkan prediksi kelas mayoritas dari kelas minoritas. Dataset yang digunakan pada penelitian ini menggunakan dataset National Aeronautics and Space Administration (NASA) Metrics Data Program (MDP). Dari tahapan pra pemrosesan diusulkan metode Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mengatasi masalah attribute pada data training dan metode Resampling Random Over Sampling (ROS). untuk menangani ketidak seimbangan kelas. Penelitian ini mengusulkan metode Random Forest yang dikombinasikan dengan Adaboost dapat mengestimasi tingkat kecacatan suatu Software melalui data training, Dari Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritma Resampling+Adaboost+Random Forest dapat digunakan untuk memprediksi cacat software dengan rata-rata akurasi 94,70% dan nilai AUC 0,939. Sementara algoritma PSO+Random Forest hanya memiliki rata-rata akurasi 89,60% dan AUC 0,636 perbedaan akurasi dari kedua model tersebut 5,10% dan AUC 0,303. Uji statistik menunjukan bahwa adanya pengaruh yang signifikan antara model usulan dengan model Random Forest dengan nilai p (0,036) lebih kecil dari nilai alpha (0,05) yang artinya terdapat perbedaan yang siginifkan antara kedua model.Kata kunci: Imbalanced Class, Resample, Particle Swarm Optimization, Random Forest, Adaboost, Kecacatan Software

APLIKASI PENENTUAN KELAYAKAN PINJAMAN DANA PADA KSP XYZ BERBASIS ANDROID Vadlya Maarif; Ina Maryani; Ahmad Novel
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 7, No 1 (2021): IJSE 2021
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v7i1.10410

Era digitalisasi memang menuntut semua aspek kehidupan pun harus mengikuti tuntutan tersebut. Tak terkecuali dalam dunia perbankan atau dunia ekonomi. Sebagai contoh disini adalah proses penilaian uji kelayakan sebuah pinjaman di salah satu koperasi, sebut saja koperasi simpan pinjam (KSP) XYZ. Proses yang tadinya manual harus mengisi form dan lain sebagainya akan diubah menjadi proses yang terkomputerisasi atau digital sekalipun agar proses lebih cepat, efektif dan efisien. Permasalahan yang kadang rasakan manajer selaku pengambil keputusan dalam proses Penentuan Kelayakan Pinjamanan Dana. Manajer juga membutuhkan waktu yang cukup lama untuk menilai nasabah, karena penilaian dilakuan secara manual. Adapun android mobile yang menggunakan peralatan yang diciptakan untuk mempermudah pekerjaan manusia. Pada penelitian kali ini metode yang digunakan adalah wawancara pada pihak terkait seperti manajer, supervisor dan petugas KSP serta studi kepustakaan. Aplikasi yang dihasilkan dirancang menggunakan aplikasi Basic for Android (B4A). Harapannya, aplikasi yang dihasilkan dapat membantu pihak terkait diamanapun mereka berada sebagai referensi aplikasi yang digunakan atau mereka kembangkan.

Sistem Informasi Penerimaan Peserta Didik Baru Berbasis Web Mia Rosmiati
Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Vol 6, No 2 (2020): IJSE 2020
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/ijse.v6i2.9003

Abstract: In the era of digital media development, which is increasingly rapid, almost everyone of all ages is in dire need of digital media that is connected to the internet so that people can provide and receive information quickly. With the implementation of school closures since March 16, 2020 due to the global Covid-19 pandemic, schools are carrying out online learning activities. With these conditions, the school must have an appropriate marketing strategy, the school must be able to carry out the process of admitting new students. So that many prospective students will register at the school even though the school is still not open. The solution that can be done is to develop a website-based school information system where prospective new students can access the website anywhere and anytime so that they can receive information about the school quickly, precisely, and accurately and carry out the registration process as prospective students without having to come to school. The development of a new student admission information system is designed using the Waterfall Method with the stages being carried out, namely needs analysis, design, programming, testing, and support or maintenance.Keywords: Program Design, Student AcceptanceAbstrak: Di era perkembangan media digital yang semakin pesat saat ini hampir setiap kalangan dari berbagai tingkat usia sangat membutuhkan media digital yang terhubung dengan internet sehingga masyarakat dapat memberikan dan menerima informasi dengan cepat. Dengan diberlakukannya penutupan sekolah sejak 16 Maret 2020 dikarenakan pandemi global Covid-19 sekolah melaksanakan kegiatan pembelajaran secara online. Dengan kondisi seperti ini sekolah harus memiliki strategi marketing yang sesuai, sekolah harus dapat menjalankan proses penerimaan peserta didik baru. Sehingga banyak calon siswa yang akan mendaftar di sekolah tersebut walaupun sekolah masih belum dibuka. Solusi yang dapat dilakukan adalah mengembangkan sistem informasi sekolah berbasis website dimana calon peserta didik baru dapat mengakses website tersebut dimanapun dan kapanpun sehingga mereka dapat menerima informasi tentang sekolah secara cepat, tepat, dan akurat dan melakukan proses pendaftaran sebagai calon siswa tanpa harus datang ke sekolah. Pengembangan sistem informasi penerimaan peserta didik baru di rancangan menggunakan Metode Waterfall dengan tahapan yang dilakukan yaitu analisis kebutuhan, desain, pembuatan kode program, pengujian, dan pendukung atau pemeliharaan.Kata kunci: Perancangan Program, Penerimaan Peserta Didik

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta barat,

Dki jakarta

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address -

Location Kota adm. jakarta barat, Dki jakarta INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota adm. jakarta barat,

Dki jakarta

INDONESIA