Indonesian Journal Computer Science

Analisa Penerapan Sistem Absensi Pegawai Berbasis Website Pada DPRD Provinsi DKI Jakarta

Muhammad Ervanza Devo Valerian, Dahlia Dahlia — Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0700

Sistem kehadiran/absensi penting bagi lembaga dan perusahaan. Teknologi informasi memainkan peran krusial dalam kemajuan perusahaan. Perusahaan menggantikan sistem manual dengan sistem terintegrasi dan berbasis komputer. Kehadiran pegawai dianggap kewajiban, dan disiplin kerja diperlukan untuk meningkatkan kinerja. Website absensi membantu mengatur kehadiran pegawai, tetapi masalah teknis dan implementasi yang tidak tepat dapat menghambat produktivitas. Kinerja dinilai berdasarkan kualitas, kuantitas, tanggung jawab, pendidikan, inisiatif, inspirasi, dan motivasi kerja. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif. Metode ini digunakan untuk menyelidiki objek alamiah dengan mengumpulkan data deskriptif seperti bahasa terulis. Pendekatan yang digunakan adalah wawancara narasumber dan observasi. Hasil Penelitian sistem absensi berbasis pegawai website menunjukkan kemajuan signifikan dalam mengelola kehadiran dan mencatat data. Sistem ini memungkinkan absensi yang mudah dan efisien melalui perangkat elektronik. Selain itu, sistem ini memudahkan pengelolaan absensi pegawai, termasuk penyimpanan, analisis, dan pelaporan. Diharapkan sistem ini meningkatkan efektivitas dan keakuratan dalam memantau kehadiran karyawan.Website absensi pegawai DPRD Provinsi DKI Jakarta mempermudah pengelolaan absensi, pemantauan real-time, dan pencatatan yang akurat. Penggunaan data absensi juga membantu pemantauan kinerja pegawai. Aksesibilitas dan kenyamanan ditingkatkan. Disarankan penggunaan jaringan LAN dan koneksi Internet DPRD untuk menghindari kecurangan dan memastikan keakuratan absensi. Ini akan meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan transparansi administrasi pegawai

Analisa Kepuasan Pengguna Aplikasi Tiktok Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS)

Nur Varahim — Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0700

Di era digital yang kita rasakan dewasa ini, sudah banyak sekali perkembangan yang terjadi disetiap tahunnya teruma di bidang teknoligi digital. Dengan perkembangan teknologi informasi yang pesat melahirkan temuan baru yang berdampak bagi masyakat saat ini. Kemudahan yang diberikan internet berhasil mengubah gaya hidup masyarakat saat ini. Bahkan dewasa ini penggunaan intenet tidak lagi sebatas media komunikasi melainkan sudah menjadi media promosi, media informasi, media hiburan dan masih banyak lagi. Salah satu aplikasi media hiburan yang diminati masyarakat saat ini adalah aplikasi tiktok. Suatu sistem informasi dikatakan berhasil jika informasi diproses hingga menghasilkan informasi yang baik, akan tetapi penerimaan kepuasan dan penerimaan pengguna terhadap sistem atau aplikasi juga menjadi salah satu tolak ukur kesuksesan dari sistem informasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna aplikasi Tiktok dan factor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna. Penelitian in menggunakan metode kuantitati dan variable Content, accuracy, ease of use, dan timeliness. Teknik pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling. Proses analisis menggunakan pendekatan PLS-SEM dan aplikasi SmartPLS versi 4.0. hasil penelitian ini ada 1 hipotesis yang diterima yaitu content.

Analisis Pengaruh Kardiovaskular Dalam Kasus Covid-19 Terhadap Obesitas Menggunakan Metode K-Medoid

Hadi Ramdan; A Gunawan, Gunawan Gunawan — Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pasien COVID-19 yang menderita obesitas, non-obesitas dan menderita obesitas sekaligus kardiovaskular melalui melihat perbandingan sekaligus pengaruh dari antar atribut yang ada dalam dataset serta mengetahui jumlah persentase dari pasien yang terjangkit COVID-19 dan tidak terjangkit COVID-19, dengan menggunakan metode K-Medoid. Hasil dari penelitian ini adalah penelitan dapat menggunakan K-medoid sebagai metode klastering untuk menemukan data, dalam dataset mentah menunjukkan persentase tidak terjangkit covid lebih banyak dibandingkan dengan pasien terjangkit COVID-19 dengan 62,62% untuk pasien yang tidak terjangkit covid-19 dan terjangkit covid-19 sebanyak 37,38%. Dari populasi dan sampel yang di uji sampel non-obesitas memiliki persentase sebesar 74,54%, obesitas memiliki persentase sebesar 25,46%, Sampel pasien yang memiliki obesitas sekaligus kardiovaskular hanya memiliki persentase 0,57%. Hasil pemodelan K-medoid mendapatkan tingkat persentase pengaruh pada setiap klaster, pada dataset obesitas memiliki perbedaan atribut pneumonia dengan tingkat pengaruh sebesar 150,15% dan hipertension sebesar 172,04%, sedangkan untuk dataset non-obesitas memiliki perbedaan atribut sex dengan tingkat pengaruh sebesar 39,50% dan hipertension sebesar 106,61%. Serta penderita obesitas sekaligus menderita kardiovaskular terdapat perbedaan atribut sex dan pneumonia dengan tingkat pengaruh sebesar 159,07% dan pneumonia sebesar 300%.

Pengembangan Fitur Pada Website Survei DPRD Provinsi DKI Jakarta Untuk Meningkatkan Kepuasan Pengguna

Muhammad Ibnu Alwan Pertama; Elah Nurlelah — Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0700

DPRD adalah mitra pemerintah dalam menentukan arah kebijakan pembangunan daerah DPRD menyampaikan aspirasi masyarakat kepada pemerintah agar dapat dilaksanakan. Aspirasi yang disampaikan kepada pemerintah dapat berupa informasi penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan fitur formulir kuesioner, fitur komentar, fitur grafik hasil kuesioner, dan profil perusahaan pada website survei DPRD Provinsi DKI Jakarta. Metode penelitian menggunakan teknik pengumpulan data yang berisikan observasi, wawancara, dan studi pustaka Tujuan dari skripsi ini adalah sebagai berikut: Mengembangkan fitur formulir kuesioner, Mengembangkan fitur pengguna, Mengembangkan fitur komentar, Mengembangkan fitur grafik, Mengembangkan fitur profil perusahaan Berdasarkan penelitian yang dilakukan Berdasarkan penelitian yang dilakukan pada skripsi dengan judul "Pengembangan Fitur pada Website Survei DPRD Provinsi DKI Jakarta untuk Meningkatkan Kepuasan Pengguna", dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:Penambahan fitur formulir kuesioner pada website survei DPRD Provinsi DKI Jakarta merupakan langkah penting untuk mempermudah pengguna dalam mengisi survei.Adanya fitur komentar pada website survei memungkinkan pengguna untuk memberikan pendapat atau saran secara lebih bebas terkait dengan topik survei.

Rancang Bangun Aplikasi Pelayanan Pemesanan Makanan Dan Minuman Berbasis Website

Luki Rizki; Yuyun Tresnawati — Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0700

Kehadiran teknologi informasi dan internet telah membawa perubahan signifikan pada dunia bisnis industri makanan dan minuman. Salah satu inovasi yang dilakukan adalah pembangunan aplikasi pemesanan makanan dan minuman berbasis website. Dalam era digital seperti saat ini, penggunaan aplikasi pemesanan makanan dan minuman berbasis website dapat meningkatkan daya saing bisnis, meningkatkan efisiensi pelayanan, dan memberikan pengalaman berbelanja yang lebih baik. Cafe Senja adalah sebuah kafe yang terletak di daerah Bandung dengan target pasar kalangan muda dan dewasa yang ingin menikmati indahnya suasana Kota Bandung sambil menikmati makanan dan minuman yang di tawarkan. Tetapi kafe tersebut masih menggunakan sistem pemesanan secara tertulis melalui nota kertas yang memakan waktu dan memerlukan banyak tenaga kerja untuk dapat dijalankan dengan baik. Berdasarkan hal tersebut, Penulis memberikan alternatif solusi untuk pembangunan aplikasi pemesanan makanan dan minuman berbasis website pada Cafe Senja. Perangkat lunak dalam aplikasi pemesanan makanan dan minuman ini dibangun dengan menggunakan JavaScript, MongoDB, React JS, dan Express JS. Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengembangan perangkat lunak (waterfall model). Dengan dibangunnya aplikasi ini memberikan hasil yang dapat digunakan pelanggan, pelayan dan admin cafe senja sebagai alat bantu bagi pelanggan agar lebih mudah dalam melakukan pemesanan dan pelayan serta admin dalam pengelolaan pesanan.

Pengembangan Sistem Deteksi Objek Botol Real-Time dengan YOLOv8 untuk Aplikasi Vision

Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0700

Plastik daur ulang berperan penting dalam menanggulangi masalah limbah lingkungan sekaligus mendukung praktik keberlanjutan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi botol plastik dan kaleng daur ulang secara real-time menggunakan algoritma YOLOv8 yang terkenal akan kecepatan dan akurasinya. Dengan memanfaatkan dataset yang terdiri dari 2.900 gambar dan melatih model melalui Google Colab selama 25 epoch, penelitian ini berhasil menunjukkan performa luar biasa dari YOLOv8, dengan hasil mAP sebesar 99,5%, precision 99,7%, dan recall 99,5%. Model ini terbukti sangat efektif dalam mendeteksi objek daur ulang, memberikan prediksi yang tepat tanpa kesalahan negatif pada confusion matrix. Untuk penelitian lanjutan, disarankan menambah variasi kelas objek seperti botol kaca dan karet serta memperluas dataset guna meningkatkan generalisasi model. Selain itu, pengujian dalam kondisi nyata sangat diperlukan untuk memastikan kinerja optimal dalam lingkungan yang lebih kompleks. Pendekatan serupa dalam penelitian sebelumnya juga telah membuktikan kinerja unggul dalam deteksi real-time, menjadikan metode ini salah satu yang terdepan dalam pengembangan teknologi berbasis YOLO.

Deteksi dan Prediksi Cerdas Penyakit Paru-Paru dengan Algoritma Random Fores

Deny Kurniawan, Mochamad Wahyudi, Lise Pujiastuti, Sumanto Sumanto — Tue, 30 Apr 2024 00:00:00 +0700

Penyakit paru-paru, seperti COPD, kanker paru-paru, dan asma, adalah masalah kesehatan global yang menyebabkan lebih dari tujuh juta kematian setiap tahun. Teknologi canggih, termasuk model deep learning dan algoritma Random Forest, telah digunakan secara efektif untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit paru-paru dari data pencitraan dengan akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan menunjukkan efektivitas algoritma Random Forest dalam memprediksi penyakit paru-paru. Dataset yang digunakan terdiri dari 30.000 data dengan 11 atribut, diperoleh dari Kaggle dan diproses menggunakan perangkat lunak Orange versi 3.36.2. Algoritma Random Forest diimplementasikan dengan 10 pohon keputusan dan enam atribut yang dipertimbangkan pada setiap pembagian data. Model ini diuji menggunakan validasi silang dengan 10 lipatan, dan hasil pengujian menunjukkan nilai AUC sebesar 0,993, yang mengindikasikan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Matriks kebingungan digunakan untuk mengevaluasi kinerja model, dengan mengukur akurasi, presisi, recall, F1-Score, dan AUC. Model ini menunjukkan akurasi yang tinggi, dengan nilai ROC AUC 0,453 untuk prediksi adanya penyakit paru-paru dan 0,547 untuk prediksi ketiadaan penyakit paru-paru. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dapat menjadi alat yang efektif dalam mengidentifikasi penyakit paru-paru. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknik diagnostik yang lebih akurat dan efisien, yang dapat membantu tenaga medis dalam mendiagnosis penyakit paru-paru pada pasien. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang penerapan algoritma ini dalam dunia kesehatan, diharapkan dapat meningkatkan kualitas diagnosis dan perawatan pasien secara signifikan.