Perancangan dan Pembuatan Sistem Informasi Keuangan Berbasis Desktop Pada PT XYZ

Perkembangan dunia usaha di era digital telah mengubah cara berbisnis para pengusaha dalam menjalankan kegiatan usahanya. Pemanfaatan teknologi informasi kian pesat, sehingga hal tersebut menjadi penanda bahwa banyak pengusaha yang bersaing untuk meningkatkan kemajuan usahanya. Peran teknologi informasi khususnya penggunaan sistem informasi di setiap perusahaan saat ini menjadi sangat penting untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi kerja dalam suatu perusahaan. Salah satu perusahaan yang bergerak di bidang pengolahan kayu yaitu PT. XYZ dapat dikatakan belum memiliki manajemen dan sistem informasi sehingga proses kerja dan kegiatan usaha yang dijalankan masih ditemukan banyak kendala dan kesulitan. PT. XYZ masih menggunakan Microsoft Excel sebagai alat untuk mencatat transaksi keuangan yang terjadi sehari-hari. Pencatatan dengan menggunakan cara manual tersebut sering mengakibatkan terjadinya kesalahan dan ketidakseimbangan posisi neraca. Dari permasalahan tersebut, maka akan dirancang sistem sistem informasi keuangan berbasis dekstop untuk dapat membantu dalam proses pencatatan keuangan yang sebelumnya masih dilakukan secara manual. Penelitian ini dibangun dengan menggunakan metode evolutionary prototyping dengan bahasa pemrograman Visual Basic .NET serta basis data yaitu SQL Server. Dari hasil pengujian dengan metode blackbox testing, fitur-fitur yang terdapat pada sistem dapat berjalan dengan baik. Sistem yang dibuat dapat membantu perusahaan untuk dapat melakukan pencatatan keuangan dengan lebih terorganisir dan dapat menghasilkan laporan keuangan yang akurat

Credit Risk Analysis With Extreme Gradient Boosting and Adaptive Boosting Algorithm

Credit Risk Analysis digunakan untuk mengenali resiko terhadap pinjaman untuk mencegah penunggakan pembayaran utang. Pemberian uji kelayakan pinjaman dapat di analisis menggunakan model klasifikasi. Untuk menghasilkan model credit risk analysis yang sesuai, penulis mengajukan Algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan Adaptive Boosting (AdaBoost). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pinjaman platform Peer to Peer (P2P) Lending. Penelitian ini menerapkan data preprocessing yang bertujuan untuk menghasilkan data yang lebih baik dan melakukan analisis terhadap data. Analisis dilakukan berdasarkan fitur yang dimiliki oleh peminjam menggunakan algoritma klasifikasi berdasarkan historical data pinjaman peminjam. Fitur yang digunakan seperti jumlah pinjaman yang diajukan, total pinjaman yang ditawarkan, jumlah pembayaran pinjaman, jangka waktu pembayaran, suku bungan pinjaman, jumlah angsuran dan lain lain. Jumlah fitur sebelum dilakukan data reduksi 136 dan setelah direduksi 34 fitur.  Fitur tersebut digunakan pada penerapan algoritma XGBoost dan AdaBoost untuk menghasilkan klasifikasi good borrower dan bad borrower. Penulis menggunakan metode evaluasi kurva ROC dan nilai AUC untuk menilai performa dari kedua algoritma. Pada kurva ROC, nilai AUC dari algoritma XGBoost 0,92 dan nilai AUC dari algrithma AdaBoost adalah 0,89. Berdasarkan perbandingan nilai AUC tersebut dapat disimpulkan algoritma XGBoost menghasilkan klasifikasi yang lebih baik untuk model klasifikasi pemberian pinjaman

Pendekatan Data Science untuk Deteksi Dini Diabetes Menggunakan Naive Bayes Classifier

Diabetes merupakan penyakit yang memiliki gejala dimana kadar gula darah berada diatas normal yang disebabkan karena kurangnya insulin dalam darah seseorang. Umumnya diabetes disebabkan karena adanya gangguan metabolisme dalam tubuh selama periode yang cukup lama. Diabetes merupakan penyakit yang berbahaya dengan jumlah penderita yang terus meningkat setiap tahun. Hal ini disebabkan karena kurangnya kesadaran pola hidup sehat dan deteksi dini penyakit yang sering tertunda. Penelitian ini membuat sistem klasifikasi yang dapat melakukan pendeteksian dini terhadap penyakit diabetes. Metode yang digunakan adalah naïve bayes classifier dengan Laplacian smoothing. Penelitian ini menggunakan 100 data dari data random, data tersebut dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan confusion matrix diperoleh nilai ukuran testing set yang digunakan adalah 40% testing set dan sisanya 60% sebagai training set merupakan hasil yang paling ideal. Dari pembagian dataset tersebut diperoleh nilai akurasi sebesar 70%

Pengklasteran Data Pelanggan Dari Aplikasi Mobile Untuk Penentuan Strategi Pemasaran Produk PLN

Perkembangan teknologi dan internet memungkinkan pengguna bertransaksi melalui aplikasi seluler, termasuk pembayaran tagihan dan pembelian token listrik. Aplikasi PLN Mobile telah diunduh lebih dari 35 juta pengguna sejak 2016. Pertumbuhan pengguna juga meningkatkan riwayat transaksi listrik. Data tersebut belum dimanfaatkan oleh PLN UID Sulselrabar. Menariknya kinerja penjualan selama empat bulan terakhir menunjukkan adanya masalah di akhir tahun 2023. Penelitian ini menggunakan model Recency-Frequency-Monetary (RFM) dengan mengamati riwayat transaksi listrik selama satu tahun terakhir pada aplikasi PLN Mobile, untuk membantu perusahaan dalam menentukan strategi pemasaran efektif. Data dari Virtual Command Center PLN tanggal 11 Januari 2023 digunakan untuk memodelkan RFM dengan mengkategorikan dan mengevaluasi perilaku pelanggan berdasarkan tiga faktor: recency (jarak transaksi), frequency (jumlah transaksi), dan monetary (total nilai transaksi). Setelah itu, klaster-klaster akan diberi label berdasarkan karakteristik anggotanya dan strategi pemasaran akan ditentukan untuk setiap target pasar yang dipilih. Hasil analisis menunjukkan bahwa model RFM berguna untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memberikan segmentasi yang bernilai bagi perusahaan. Terdapat 3 klaster yang dihasilkan, yaitu Dormant Customers, Typical Customers, dan ‘Everyday’ Shoppers. Berdasarkan model RFM, dipilih pendekatan Full Market Coverage dan Multiple Segment Specialization dalam menentukan target pasar. Hal ini memudahkan dalam merumuskan strategi pemasaran dalam upaya untuk meningkatkan kinerja penjualan perusahaan

Pengembangan Aplikasi Human Resource Management pada PT. HJMB Menggunakan JS, React Native, dan GraphQL

Sumber daya manusia sudah menjadi salah satu elemen terpenting dalam suatu perusahaan. Akan tetapi untuk mengelola sumber daya manusia yang sudah terbilang banyak dalam suatu perusahaan, Tentu saja hal itu sudah menjadi suatu masalah bagi perusahaan. Untuk mengatasi masalah tersebut perusahaan membuat sebuah divisi HRD (Human Resource Division) untuk membantu dalam melakukan pengelolaan sumber daya manusia yang terdapat di perusahaan. Untuk itu dikembangkan aplikasi yang membantu perusahaan dalam melakukan pengelolaan sumber daya manusia. Pada aplikasi ini, akan terdapat fitur pencatatan kinerja karyawan yang dulunya masih menggunakan cara konvensional menggunakan kertas dalam pelaporan sehingga dapat menimbulkan beberapa resiko seperti hilang atau rusaknya pencatatan pelaporan yang dilakukan oleh karyawan. Uji coba yang dilakukan yaitu compability, usability dan functional testing, dengan hasil 52,8% pengguna menjawab mudah dan 30,6% oengguna menjawab sangat mudah dalam menggunakan aplikasi ini. Hasil pengujian compatibility juga menunjukkan aplikasi dapat berjalan dengan baik di berbagai jenis perangkat Android

Evaluasi Penerimaan Teknologi Metaverse Pendekatan Teori Utaut (Studi Kasus : Pojok Statistik Virtual)

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan aplikasi Pojok Statistik Virtual. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif S1 Universitas Jambi yang pernah menggunakan aplikasi Pojok Statistik Virtual (POSITIV). Pojok Statistik Virtual adalah pelayanan yang dikembangkan oleh BPS Provinsi Jambi menjadi online atau virtual melalui metamesta atau metaverse. Dengan metaverse, Pojok Statistik Virtual dapat digunakan secara bersamaan dan dapat diakses secara luas melalui internet. Adanya pelayanan online Pojok Statistik Virtual yang dikembangkan oleh BPS Provinsi Jambi membuat pengunjung tidak perlu lagi membuang waktu dan tenaganya untuk datang ke Pojok Statistik di Universitas Jambi. Namun, adanya penerapan teknologi pada pelayanan pojok statistik virtual menggunakan teknologi informasi tentu berhubungan dengan penerimaan pengguna (user acceptance). Penerimaan pengguna atau lebih dikenal User Acceptance akan sangat berpengaruh terhadap kesuksesan implementasi Teknologi Informasi. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah nonprobability sampling dengan metode purposive sampling, dengan jumlah sampel sebanyak 102 responden. Analisis data dilakukan menggunakan PLS-SEM melalui perangkat lunak SmartPLS 4. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis, dapat disimpulkan bahwa Performance Expectancy, Social Influence, dan Facilitating Conditions memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, adapun Behavioral Intention memiliki pengaruh signifikan terhadap Use Behavior

Pembuatan Sistem Rekap Penjualan Daster dan Mukena YashCollection di Marketplace untuk Pendukung Market Basket Analysis

Toko YashCollection merupakan salah satu perusahaan kecil dan menengah (UKM) yang bergerak di bidang penjualan daster dan mukena. Saat ini, toko YashCollection aktif berjualan di salah satu platform E-Commerce ternama yaitu Shopee. Semua proses pembuatan laporan, mulai dari pencatatan produk, pengecekan produk dan analisa produk yang akan dijual bersamaan masih dilakukan secara manual. Proses ini menyebabkan penentuan produk dan pengemasan produk menjadi lebih lama. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dilakukan penelitian “Pembuatan Sistem Rekap Penjualan Daster dan Mukena YashCollection di Marketplace untuk Pendukung Market Basket Analysis”. Rancang bangun dibuat pada platform smartphone iOS agar proses untuk penentuan promosi dan pengemasan produk menjadi lebih cepat. Pada penelitian ini juga dibuat fitur tambahan market basket analysis yang bertujuan untuk membantu proses pendukung keputusan manajemen, khususnya untuk media promosi. Metode rancang bangun menggunakan incremental model yaitu dengan prototyping, dan pemodelannya menggunakan unified model language (UML). Algoritma yang digunakan untuk market basket analysis adalah algoritma Apriori. Tujuan lainnya dari penelitian ini adalah untuk membantu pemilik toko YashCollection melakukan pengelompokan produk yang akan dikirim pada hari itu sekaligus juga rekapilutasi perhitungan pendapatan beserta potongan pajak. Hasil dari penelitian pada pemilik toko YashCollection dapat disimpulkan bahwa dengan adanya aplikasi pengelompokan produk dan market basket analysis ini dapat mempermudah pemilik toko untuk melakukan rekapitulasi dan keputusan penjualan. Pemilik toko dengan mudah melihat rekapitulasi pendapatan dan mensortir produk-produk yang harus dikemas, selain itu market basket analysis juga dapat membantu penentuan produk yang mana saja yang dijual bersamaan sehingga meningkatkan omset penjualan

ISO/IEC 25010 : Analisis Kualitas Sistem E-learning sebagai Media Pembelajaran Online

Pandemi COVID-19 berpengaruh pada sektor pendidikan, sehingga terjadi perubahan pada sistem pembelajaran yaitu dari tatap muka menjadi daring (online). Institusi PQR merupakan perguruan tinggi yang menggunakan e-learning sejak adanya pandemi COVID-19 untuk memudahkan aktivitas pembelajaran hingga sekarang. Sistem e-learning dapat membantu tenaga pendidik untuk merencanakan, mengelola, menyampaikan, dan melacak proses pembelajaran serta pengajaran. Melihat peran e-learning yang sangat potensial di bidang pendidikan, maka e-learning sebaiknya memenuhi kriteria kualitas suatu perangkat lunak. Sebagaimana kualitas perangkat lunak yang baik dapat merepresentasikan kesuksesan dari implementasi perangkat lunak. Maka dari itu kualitas perangkat lunak harus selalu dijaga supaya memenuhi kebutuhan pengguna dan dapat meningkatkan kualitas pendidikan di Institut PQR. Untuk mengetahui kualitas sistem e-learning sebagai media pembelajaran online, peneliti melakukan analisis terhadap kualitas sistem e-learning menggunakan ISO/IEC 25010 yang berfokus pada dimensi Software Product Quality. Kemudian peneliti menggunakan metode kuantitatif yang didukung dengan teknik analisis statistik deskriptif untuk merepresentasikan kondisi kualitas sistem menurut pengguna. Hasil penelitian menyatakan bahwa kualitas sistem e-learning Institut PQR sudah memenuhi standar ISO/IEC 25010 yaitu dengan rata-rata persentase sebesar 73,85%. Kualitas sistem dengan persentase tertinggi terdapat pada karakteristik Portability dengan persentase sebesar 82,75% dan persentase paling rendah terdapat pada karakteristik Security dengan persentase 68,11%. Meskipun demikian, terdapat beberapa subkarakteristik yang memerlukan perbaikan, diantaranya pada subkarakteristik Functional Appropriateness, Time Behavior, User Interface Aesthetics, Maturity, Non-repudiation, Modularity, dan Analysability