cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
ahmad gawdy prananosa
Contact Email
ahmadgawdynano@yahoo.com
Phone
-
Journal Mail Official
ipm2kpeintecoms@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Published by Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi
ISSN : 26213249     EISSN : 26141574     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 4 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science" : 4 Documents clear
RANCANG BANGUN APLIKASI PEMESANAN MENU BEBASIS ANDROID DENGAN INTEGRASI LAPORAN KEUANGAN UMKM (STUDI KASUS: WARUNG SOTO AYAM PAK NO) Rafi, Achmad; Razaq, Jeffri Alfa
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/ynfxhx16

Abstract

Seringkali, usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di bidang kuliner menghadapi sejumlah masalah karena kesulitan dalam mencatat transaksi dan menyusun laporan keuangan yang masih dilakukan secara manual. Hal ini dapat mengakibatkan berbagai isu, termasuk ketidakjelasan, keterlambatan, dan rendahnya tingkat akurasi dalam laporan keuangan perusahaan. Dengan memanfaatkan pemrograman Java di Android Studio, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi pemesanan menu berbasis Android yang terintegrasi dengan laporan keuangan dasar, bertujuan untuk membantu Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam menjalani kegiatan operasional sehari-hari. Dikembangkan dengan memanfaatkan metode agile (Scrum) serta menggunakan basis data SQLite, aplikasi ini memiliki sejumlah fitur utama, antara lain pengelolaan daftar menu, konsumsi internal dan pemesanan takeaway, pencatatan transaksi melalui QRIS, serta pengumpulan laporan penjualan. Hal ini memungkinkan pelacakan pendapatan dan pengeluaran untuk menganalisis omset dari penjualan. Sistem ini telah diujicobakan untuk memastikan fungsinya, dan penilaian penggunaannya dilaksanakan menggunakan Skala Kegunaan Sistem (SUS). Hasil pelaksanaan menunjukkan bahwa kinerja aplikasi secara keseluruhan sesuai dengan ekspektasi dan memperoleh skor SUS rata-rata 822.5, yang mengategorikannya dalam kategori "baik" sehingga aplikasi ini memberikan manfaat bagi UMKM dalam meningkatkan efisiensi proses pemesanan, menghasilkan laporan keuangan yang tepat waktu dan akurat, serta mengetahui posisi pendapatan dari usaha warung soto tersebut, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi kesalahan input yang mungkin berdampak pada hal tersebut. Kata Kunci:  Android, Java, UMKM, Pemesanan Menu, Laporan Keuangan, SUS
PERANCANGAN BANGUN SISTEM INFORMASI JASA KECANTIKAN BERBASIS WEB PADA ANNISAVY Amelia Putri, Dea; Murti, Hari; Sulastri, Sulastri
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/77h0tp19

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi jasa kecantikan berbasis web pada Annisavy guna mempermudah proses pemesanan layanan, pengelolaan data pelanggan, serta peningkatan efisiensi operasional usaha. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memfasilitasi proses pemesanan layanan secara daring, menampilkan jadwal layanan secara real-time, serta menghasilkan laporan transaksi secara otomatis. Pengujian sistem dilakukan untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan menunjukkan hasil yang sesuai harapan. Penerapan sistem ini dapat meningkatkan efektivitas pelayanan, ketepatan pengelolaan data, dan kemudahan akses bagi pelanggan maupun pihak pengelola usaha. Dengan demikian, sistem informasi jasa kecantikan berbasis web ini dapat menjadi solusi digital yang efektif untuk mendukung transformasi layanan pada usaha Annisavy. Kata Kunci: Sistem Informasi, Jasa Kecantikan, Layanan
SISTEM MONITORING DAN ESTIMASI LAMA WAKTU KUNJUNGAN PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO BERBASIS DEEP LEARNING (STUDI KASUS: JARAK COFFEE & EATERY) Anggraini, Melly; Lusiana, Veronica
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/1jt60018

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Computer Vision telah memberikan dampak signifikan terhadap sistem monitoring. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring dan estimasi lama waktu kunjungan pelanggan menggunakan algoritma YOLO berbasis deep learning di Jarak Coffee & Eatery. Permasalahan utama adalah kurangnya efektivitas metode monitoring manual dalam mengelola data kunjungan pelanggan yang menyebabkan kesulitan mendapatkan informasi akurat mengenai durasi kunjungan. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma YOLO untuk mendeteksi dan melacak pelanggan secara real-time serta mengembangkan sistem yang mampu menghitung durasi kunjungan secara otomatis. Menggunakan metode Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi menggunakan YOLOv11 dan BoT-SORT, serta pengujian. Hasil model YOLOv11 mencapai performa sangat baik dengan mAP@0.5 sebesar 96,5%, precision 93,4%, dan recall 93,4%, serta mampu menghitung durasi kunjungan dengan threshold minimal 30 detik untuk memfilter false positive. Sistem menghasilkan output visualisasi real-time dan log CSV yang dapat digunakan untuk analisis durasi kunjungan dan optimalisasi operasional. Kata Kunci: Algoritma YOLO, Deep Learning, Computer Vision, Object Detection, Durasi Kunjungan Pelanggan
SISTEM DETEKSI KETERSEDIAAN KURSI BERBASIS DEEP LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO UNTUK MONITORING KETERSEDIAAN TEMPAT DUDUK (STUDI KASUS: JARAK COFFEE & EATERY) Ibnu Yuwono, Afian; Lusiana, Veronica
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/vd3jrx22

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) khususnya dalam bidang computer vision memungkinkan pengembangan sistem untuk memantau ketersediaan tempat duduk secara otomatis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi ketersediaan kursi berbasis deep learning menggunakan algoritma YOLOv11 untuk memonitor ketersediaan tempat duduk di JARAK COFFEE & EATERY. Permasalahan yang diangkat adalah belum adanya sistem pemantauan real-time yang dapat memberikan informasi akurat mengenai kursi kosong, yang dapat berdampak pada penurunan efisiensi pelayanan dan kepuasan pelanggan. Tujuan penelitian adalah membuat model deteksi yang dapat mengenali objek "kursi" dan "orang", mengimplementasikan logika analisis hubungan spasial berbasis Intersection over Union (IoU) untuk menentukan status keterisian kursi, serta membangun prototipe sistem yang memproses dataset video rekaman cctv. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall, dimulai dari pengumpulan data video, pelabelan dataset, pelatihan model YOLOv11, hingga implementasi dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan model yang dikembangkan memiliki kinerja yang baik dengan nilai mean Average Precision (mAP@0.5) sebesar 95,7%. Sistem berhasil mendeteksi objek dan menghitung kursi tersedia secara real-time dengan memanfaatkan logika IoU, meskipun performa dapat dipengaruhi oleh faktor seperti pencahayaan dan oklusi antar objek.  Kata Kunci: algoritma YOLO, Ketersediaan Kursi, Object Detection, Intersection Over Union

Page 1 of 1 | Total Record : 4

 1 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 1 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 5 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 4 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 3 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 2 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 8 No 2 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 8 No 1 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 6 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 5 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 4 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 2 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 1 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 2 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 1 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 2 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 1 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 1 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 3 No 2 (2020): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 3 No 1 (2020): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 2 No 2 (2019): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 2 No 1 (2019): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 1 No 2 (2018): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 1 No 1 (2018): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science More Issue