cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota denpasar,
Bali
INDONESIA
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI)
Published by Universitas Pendidikan Ganesha
ISSN : 20898673     EISSN : 25484265     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Education Engineering
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) is a collection of scientific articles in the field of Informatics / ICT Education widely and the field of Information Technology, published and managed by Jurusan Pendidikan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Kejuruan, Universitas Pendidikan Ganesha. JANAPATI first published in 2012 and will be published three times a year in March, July, and December. This journal is expected to bridge the gap between understanding the latest research Informatika. In addition, this journal can be a place to communicate and enhance cooperation among researchers and practitioners.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 10 No. 1 (2021)" : 5 Documents clear
Impementasi Aplikasi Pemetaan Pelanggan dan Pengelolaan Keuangan Berbasis Sistem Informasi Geografis I Putu Gede Eka Suryana; Desak Putu Diah Kumala Dewi; Komang Kurniawan Widiartha
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 10 No. 1 (2021)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v10i1.29600

Abstract

Badan Usaha Milik Desa (BUMDesa) Catu Kwero Sedana merupakan BUMDesa yang terdapat di desa Pecatu, Kecamatan Kuta Selatan, Kabupaten Badung-Bali. Mekanisme penanganan sampah yang dilakukan unit jasa pengelolaan sampah pada BUMDesa Catu Kwero Sedana ini adalah pengambilan sampah ke rumah-rumah penduduk atau tempat usaha yang ada di desa Pecatu. BUMDesa ini menitikberatkan pada kualitas layanan yang diberikan kepada pelanggannya. Sampai saat ini masih ada keluhan para pelanggan, terutama pelanggan baru dan calon pelanggan terkait dengan awal mulainya pelayanan dan/atau pendaftaran sebagai pelanggan baru. Permasalahan yang sering terjadi adalah kesulitan mencari lokasi pengambilan sampah di tempat pelanggan. Jika pelanggan mendaftarkan diri melalui kolektor iuran yang sedang memungut tagihan pelanggan, karyawan yang bertugas mengangkut sampah yang kadang terkendala menemukan lokasi pelanggan. Selain itu, terkait besarnya tarif yang akan dikenakan kepada pelanggan. Karyawan pengangkut sampah yang tidak mengetahui besarnya tarif iuran pelanggan akan kesulitan memberikan kisaran tarif yang akan dikenakan kepada pelanggan sesuai dengan aturan yang tercantum pada peraturan desa Pecatu. Diawali dari pengumpulan data berupa observasi, wawancara dan studi literatur, selanjutnya data yang diperoleh dilakukan analisa untuk membuat model akuntansi untuk permasalahan pengelolaan keuangan serta analisa data untuk pembangunan database sebagai media penyimpanan. Dibangun sebuah sistem yang dapat memberikan informasi kepada karyawan pengangkut sampah mengenai posisi/lokasi pengambilan sampah masing-masing pelanggan, besarnya tarif sesuai dengan peraturan yang berlaku, dan rekapitulasi pembayaran iuran pelanggan. Sistem informasi ini dapat dikembangkan berbasis website dengan model sistem informasi geografis (SIG) dengan memanfaatkan fitur Application Programming Interface (API) maps yang dimiliki oleh Google. Hasilnya, aplikasi berhasil diimplementasikan serta dapat melakukan pengelolaan keuangan dan penyampaian informasi lokasi pelanggan secara cepat, mudah, dan luas.
Implementasi Kombinasi Metode Mean Denoising dan Convolutional Neural Network pada Facial Landmark Detection I Putu Agus Eka Darma Udayana; I Kadek Dwi Gandika Supartha
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 10 No. 1 (2021)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v10i1.29779

Abstract

Facial landmark detectionmerupakan bagian dari facial recognition,bertujuan untuk mengidentifikasi titik fokus pada wajah berdasarkan ciri penampakan bagian wajah yang cenderung menonjol, seperti area mata, hidung, bibir, serta tulang pipi. Facial landmark detection sering diimplementasikan pada bidang pengenalan wajah, prediksi pose wajah, rekonstruksi wajah 3 dimensi, serta pengembangan sistem deteksi kelelahan karyawan berdasarkan ekspresi wajah. Seiring bertambahnya ketersediaan citra wajah dan kebutuhan proses komputasi yang cepat, metode Convolutional Neural Network (CNN) diimplementasikan pada facial landmark detection. Namun beragamnya kualitas citra menyebabkan CNN kurang optimal dalam melakukan deteksi. Oleh karena itu guna mengatasi permasalahan terkait kualitas citra ini, diimplementasikan metode mean denoising sebagai upaya peningkatan nilai akurasi CNN dalam melakukan pendeteksian landmark wajah. Dataset citra wajah diperoleh dari platform Kaggle, LFW-People, AFLW200 dan Female Facial Image Dataset, dengan total sebanyak 2.050 citra wajah, dan terbagi menjadi 2.000 data latih dan 50 data uji. Berdasarkan hasil pengujian, kombinasi metode CNN dengan mean denoising menghasilkan peningkatan akurasi yang lebih baik dalam pengenalan objek pada wajah pada kualitas citra yang heterogen dengan rata-rata akurasi pengujian sebesar 81,33%.Akurasi yang cukup baik ini didapatkan karena citra wajah masukan dilakukan penghilangan noise terlebih dahulu sehingga fitur dari citra yang seringkali menyebabkan sistem CNN salah dalam mengidentifikasi objek pada wajah dapat diminimalisir.
Kombinasi Metode Logical Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor untuk Identifikasi Lubang pada Jalan Aspal Putra Prima Arhandi; Mustika Mentari; Fathur Romadhon
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 10 No. 1 (2021)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v10i1.30999

Abstract

Kondisi jalan yang baik akan memudahkan segala aktivitas masyarakat. Terjadinya kerusakan pada jalan akan berakibat bukan hanya terhalangnya kegiatan ekonomi dan sosial namun akan berpengaruh pada keamanan dan kenyamanan pemakai jalan. Salah satu kendala utama yang menyebabkan lamanya perbaikan kerusakan jalan yaitu proses pendeteksian dan pencatatan kerusakan. Proses tersebut saat ini dilakukan secara manual dengan bantuan tenaga manusia. Karena proses pendeteksian dan pendataan masih dilakukan secara manual dengan tenaga manusia, waktu yang dibutuhkan relatif lama dan tingkat keakuratannya rendah. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan sebuah sistem yang dapat menjadi alternatif Dinas Pembangunan Umum untuk mengidentifikasi lubang pada aspal sehingga dapat mempercepat proses perbaikan jalan. Sistem yang dikembangkan berhasil mengidentifikasi lubang pada jalan aspal menggunakan kombinasi metode Local Binary Pattern (LBP) dan K-Nearest Neighbor (KNN).Local Binary Pattern (LBP) untuk transformasi sebagai tahap awal ekstraksi ciri. Metode K- Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk klasifikasi citra jalan aspal berlubang atau tidak.Proses pengujian pada penelitian ini terdiri dari dua pengujian utama, yaitu pengujian unit dan pengujian akurasi. Pengujian unit dilakukan dengan black box testing. Pada pengujian akurasi diperoleh akurasi sebesar 96% dengan FAR sebesar 0% dan FRR sebesar 4,16%. Pada proses perhitungan lubang pada aspal diperoleh akurasi yang sangat baik yaitu sebesar 97,74%.
Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan pada Usaha Mikra, Kecil, dan Menengah Fitria Habibatul Hamdanah; Devi Fitrianah
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 10 No. 1 (2021)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v10i1.31035

Abstract

Penjualan merupakan syarat mutlak kelangsungan suatu usaha, karena dengan penjualan maka akan didapatkan keuntungan. Metode Linear Regression dan Generalized Linear Model merupakan metode pendekatan yang didukung dengan perhitungan RSME. RMSE (Root Mean Square Error) berfungsi untuk mendapatkan besaran tingkat kesalahan dari hasil prediksi, dimana semakin kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka semakin akurat nilai prediksinya. Pada setiap Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) aktivitas transaksi dan pelayanan terhadap konsumen setiap harinya semakin lama semakin meningkat, sehingga tanpa disadari hal ini dapat menimbulkan tumpukan data yang semakin membesar. UMKM biasanya mengeluarkan beberapa item berbeda untuk ditawarkan ke pasar dengan harga yang berbeda, namun tidak semua barang banyak peminatnya. Keberhasilan penjualannya menentukan keberlanjutan untuk umkm itu sendiri. Pada penelitian ini akan dibandingkan penggunaan algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model yang diimplementasikan pada data penjualan yang sudah diinputkan sebelumnya guna menghasilkan prediksi penjualan barang untuk tahun berikutnya. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa algoritma Linear Regression dengan nilai RSME, MSE,MAPE sebesar 1,983; 3,933; dan 1,518 sedangkan hasil dari algoritma Generalized Linear Model dengan nilai RSME, MSE, MAPE sebesar 4,827; 23,295; dan 3,882. Berdasarkan perhitungan prediksi oleh algoritma Linear Regression dan Generalized Linear Model dapat disimpulkan bahwa nilai RSME pada algoritma Linear Regression menunjukkan perhitungan paling baik dikarenakan nilai RSME paling kecil.
Pengukuran Tingkat Manajemen Mutu Berdasarkan ISO 9001:2008 pada Perusahaan Teknologi, Informasi, dan Komunikasi Ni Wayan Sri Ariyani; Made Sudarma; IGAM Yoga Mahaputra
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 10 No. 1 (2021)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v10i1.31281

Abstract

Manajemen mutu diperlukan perusahaan untuk memastikan kualitas layanan dalam rangka meningkatkan kepuasan pelanggan. Salah satu standar manajemen mutu adalah ISO 9001:2008.  Audit manajemen mutu internal dengan meninjau sejauh mana klausul ISO 9001:2008 telah diterapkan pada perusahaan diperlukan untuk dapat mencegah ketidaksesuaian pada tahapan kerja dan menginisiasi perbaikannya. Penelitian ini dilakukan pada perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan peralatan teknologi informasi dan komunikasi, PT Baliyoni Saguna. Penelitian dilakukan dengan melihat tingkat persetujuan responden terhadap pernyataan dan pertanyaan pada klausul ISO 9001:2008 yang disampaikan melalui kuesioner dengan menggunakan skala likert. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan manajemen mutu pada klausul 4 sampai dengan 8 masing-masing adalah 50,15%, 49,83%, 52,81%, 50,47%, dan 49,87%. Hasil rata-rata penerapan manajemen mutu adalah sebesar 50,62 persen. Skor tersebut menunjukkan bahwa PT. Baliyoni Saguna sudah memiliki sistem, ada bentuk, sudah diimplementasikan namun dokumentasi kurang lengkap.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 2 (2025) Vol. 14 No. 1 (2025) Vol. 13 No. 3 (2024) Vol. 13 No. 2 (2024) Vol. 13 No. 1 (2024) Vol. 12 No. 3 (2023) Vol. 12 No. 2 (2023) Vol. 12 No. 1 (2023) Vol. 11 No. 3 (2022) Vol. 11 No. 2 (2022) Vol. 11 No. 1 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol. 10 No. 3 (2021) Vol 10, No 2 (2021) Vol. 10 No. 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol. 10 No. 1 (2021) Vol 9, No 3 (2020) Vol. 9 No. 3 (2020) Vol. 9 No. 2 (2020) Vol 9, No 2 (2020) Vol. 9 No. 1 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 3 (2019) Vol. 8 No. 3 (2019) Vol. 8 No. 2 (2019) Vol 8, No 2 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol. 8 No. 1 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 3 (2018) Vol 7, No 3 (2018) Vol. 7 No. 3 (2018) Vol. 7 No. 2 (2018) Vol 7, No 2 (2018) Vol. 7 No. 1 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol. 6 No. 3 (2017) Vol 6, No 3 (2017) Vol 6, No 3 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol. 6 No. 2 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol. 6 No. 1 (2017) Vol 5, No 3 (2016) Vol. 5 No. 3 (2016) Vol 5, No 3 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol. 5 No. 2 (2016) Vol. 5 No. 1 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol. 4 No. 3 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol. 4 No. 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol. 4 No. 1 (2015) Vol 3, No 3 (2014) Vol 3, No 3 (2014) Vol. 3 No. 3 (2014) Vol. 3 No. 2 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol. 3 No. 1 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 3 (2013) Vol 2, No 3 (2013) Vol. 2 No. 3 (2013) Vol. 2 No. 2 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol. 2 No. 1 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol. 1 No. 3 (2012) Vol 1, No 3 (2012) Vol 1, No 3 (2012) Vol 1, No 2 (2012) Vol. 1 No. 2 (2012) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol. 1 No. 1 (2012) More Issue