Perancangan Sistem Informasi Monitoring Dosen Pembimbing Mahasiswa Kerja Praktek (KP)

Ilmu Pengetahuan dan Teknologi saat ini begitu pesat dalam perkembangannya, tidak terkecuali dalam bidang dunia digital, dalam hal ini ketua jurusan dan Koordinator program studi bahkan wakil dekan bidang akademik sangat kesulitan untuk memonitoring mahasiswa yang melakukan bimbingan akademik dan konsultasi kerja praktek. Bahkan sangat banyak kasus tidak mengetahui perkembangan dan keaktifan mahasiswa terhadap dosen pembimbing dan juga kurangnya informasi berapa sering mahasiswa tersebut melakukan mimbingan terhadap dosen pembimbing akademik sampai mahasiswa tersebut melakukan kerja praktek, sehingga dibutuhkan sebuah sistem informasi untuk memonitoring antara dosen pembimbing akademik terhadap mahasiswa dengan menggunakan metode agile, sehingga informasi tersebut dapat menjadi acuan oleh para pimpinan. Hasil penelitian akan menjadi acuan untuk membangun sistem informasi yang diharapkan dapat membantu proses monitoring antara dosen pembimbing dan mahasiswa

Perancangan Webiste EXP.CAN dalam Pencarian Resto di Palembang

Dalam era digital yang semakin berkembang, kebutuhan akan akses informasi yang cepat dan tepat menjadi semakin penting, terutama dalam menjelajahi ranah kuliner. Palembang, sebagai salah satu kota dengan kekayaan kuliner yang melimpah, membutuhkan platform yang tidak hanya memudahkan para penggunanya dalam menemukan tempat makan berkualitas, tetapi juga memperkaya pengalaman kuliner mereka. Itulah mengapa Explore CAN (EXP.CAN) hadir sebagai solusi yang memadukan kepraktisan dan keberagaman dalam satu platform. Dengan menggabungkan teknologi dan kecanggihan pencarian, EXP.CAN memungkinkan pengguna untuk menemukan tempat makan terbaik di Palembang dengan mudah dan cepat. Fitur-fitur seperti filter untuk mencari tempat makan berdasarkan berdasarkan abjad dan lokasi memungkinkan pengguna untuk menyaring pilihan mereka sesuai dengan preferensi dan keinginan. Tak hanya itu, kemampuan untuk membaca ulasan dari pengguna lain juga memberikan wawasan yang berharga dalam memilih tempat makan yang tepat sesuai dengan selera dan kebutuhan

Implementasi Metode Waterfall Pada Sistem Informasi Persediaan Rempah Untuk Produksi Jamu Madura

    Abstract— Rempah merupakan salah satu kekayaan di Indonesia yang banyak dimanfaatkan masyarakat sebagai obat tradisional dalam menangani masalah kesehatan. Obat tradisional tersebut disebut jamu. Salah satu jamu yang tersohor di tanah air bahkan hingga ke mancanegara adalah jamu Madura. Permintaan jamu Madura yang cukup tinggi, membuat pelaku industri jamu Madura berupaya memproduksi jamu dengan kuantitas tinggi. Produksi jamu dalam jumlah banyak berdampak pada kebutuhan rempah sebagai bahan baku produksi jamu. Persediaan rempah harus mampu mencukupi kebutuhan produksi jamu agar memenuhi permintaan pasar. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem informasi yang dapat mengelola persediaan rempah sebagai bahan baku produksi jamu Madura. Dalam penelitian ini dibangun  sistem informasi  persediaan rempah untuk produksi jamu Madura. Untuk menunjang pembangunan sistem informasi tersebut, maka metode waterfall dalam SDLC (Software Development Life Cycle) digunakan dalam penelitian ini. Dari hasil penelitian, diperoleh bahwa sistem informasi persediaan rempah terdiri dari beberapa fitur. Seperti fitur mengelola data rempah yang memungkinkan pengguna sistem untuk menambah dan meng-update data rempah untuk setiap produksi jamu Madura serta beberapa fitur lain terkait kebutuhan rempah. Setelah melakukan pengujian terhadap sistem didapatkan 21 dari 24 skenario uji coba berjalan sesuai hasil yang diharapkan. Kata Kunci—Jamu Madura, Persediaan, Rempah, Sistem Informasi, Waterfal

Dilatasi Inkremental Menggunakan Metode CNN Untuk Klasifikasi Tumor Otak Dengan Arsitektur VCG16 dan Resnet50

Klasifikasi tumor otak adalah tugas yang menantang di bidang pemrosesan citra medis. Teknologi kini telah memungkinkan dokter medis untuk memiliki bantuan tambahan untuk diagnosis. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tumor otak menggunakan gambar MRI, yang dikumpulkan dari pasien anonim dan simulator otak buatan. Baru-baru ini, teknik berbantuan komputer seperti menggunakan deep learning sebagai ekstraksi fitur, dan teknik klasifikasi digunakan secara intensif untuk mendiagnosis otak pasien untuk memeriksa apakah ada tumor. Dalam penelitian ini diusulkan model klasifikasi tumor otak menggunakan Convolutional Neural Network yang dapat menklasifikasikan tumor otak secara akurat. Data yang digunakan berupa data MRI tumor otak sebanyak 253 data tumor otak. Dataset yang dugankan dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian. Penelitian menghasilkan model klasifikasi tumor otak dengan menggunakan arsitektur VCG16 dan Resnet50. Model menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 80%, Recall 85% dan Presisi 70%. Penelitian menunjukkan kinerja Resnet50 menunjukkan kemampuan model untuk mengklasifikasikan tumor otak secara akurat. &nbsp

Perancangan Sistem Identifikasi Sidik Jari Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet Dan Jarak Manhattan

Pada penelitian ini akan dirancang suatu sistem identifikasi menggunakan salah satu sistem biometrik yaitu sidik jari, sistem yang akan dikembangkan menggunakan metode ekstrasi ciri Transformasi Gabor Wavelet dan metode pengukuran jarak Manhattan. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat mengatasi permasalahan yaitu adanya kesulitan dalam mengidentifikasi sidik jari seseorang. Hasil penelitian akan menjadi acuan untuk membangun aplikasi atau sistem yang dapat membantu permasalahan tersebut dengan tingkat akurasi yang lebih baik

Optimasi Biaya Transportasi Pengiriman Garam Menggunakan Vogel’s Approximation Method (Studi Kasus: Pulau Madura PT. Unichem Candi Indonesia)

Transportation modeling is one of the methods in operations research used to solve transportation problems by considering various variables and constraints. PT. Unichem Candi Indonesia, which has three factories in different locations, faces a transportation problem in the process of delivering salt from its salt-producing regions. This type of research is applied research that employs a quantitative approach. The objective of this research is to determine the minimal transportation cost while taking into account the demand for salt at each factory. The method used to solve this transportation problem is Vogel’s Approximation Method (VAM) to find the optimal solution. The manual data processing using VAM resulted in a cost of Rp. 45,654,851,000. The researchers also used software such as POM-QM, RStudio, and Google Colab (Python) to validate the accuracy of the manual calculations, and it produced the same result of the minimal cost incurred by PT. Unichem Candi Indonesia for transporting salt from the salt source regions to the destination factories, which is Rp. 45,654,851,000

Lung X-Ray Segmentation using Quadrant-Based Tracing Method

Chest X-Ray is one of the most popular imaging modalities. Chest X-ray has been a subject of various imaging-related research for years. Among the various research, Lung segmentation is one of the most prominent ones.  Nowadays the trend of research in segmentation is moving toward deep learning however traditional segmentation has advantage of requiring less calculation resources thus still has potential to be explored. In this paper an alternative non-deep learning segmentation method using graph-based method to trace border of the Chest X-Ray lung region is proposed. Chest X-Ray image was treated as a graph with coordinate of the pixels as vertex and value of the pixels as edges. First the image was divided into 4 quadrants, then the border of lung region on each quadrant was traced by finding the minimum spanning tree of the graphs on each quadrant, then the pixels recorded as the tree was smoothed and optimized using Savitzky-Golay filter. The results were analyzed using the confusion matrix by comparing the proposed method results with manual segmentation by a radiologist. The proposed method is successfully segment lung area on lateral view of chest X-Ray with an average accuracy of 0.936. Two sample T-test also employed in order to show that there is no significant difference between the proposed method results and manual segmentation by radiologist

Perancangan Alat Penditeksi Kebakaran Menggunakan Sensor Api dan Sensor Asap Berbasis Internet of Things (IoT)

Telah dirancang sebuah sistem yang dapat menditeksi terjadinya kebakaran dengan menggunakan 2 buah sensor flame KY-026 dan 1 sensor asap MQ2. Output sistem ini adalah 2 buah LED, Buzzer, notifikasi berbasis Internet of Things menggunakan blynk app dengan pusat pengendali menggunakan mikrokontroler ESP32. Sensor flame KY-026 dapat mendeteksi berbahaya apabila nilai ADC kurang dari 130, cukup berbahaya <231, cukup aman>297, dan aman >330 dengan jarak minimal 0 cm dan maksimal 200 cm. Sensor MQ2 mendeteksi dengan nilai ADC lebih dari 650. Hasil pengujian menunjukkan sistem yang dirancang dapat bekerja sesuai dengan yang diinginkan dengan tingkat keberhasilan mencapai 100%, pada saat pengujian sebanyak 10 kali

Dampak Penerapan Teknologi BlockChain dalam menghadapi Tantangan Keamanan dan Efisiensi Operasional pada Bidang Keuangan dan Perbankan

Teknologi blockchain telah menjadi solusi inovatif untuk menghadapi tantangan keamanan dan efisiensi operasional di sektor keuangan dan perbankan. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dampak penerapan teknologi blockchain terhadap peningkatan efisiensi, keamanan data, transparansi, dan akuntabilitas dalam sistem keuangan, serta tantangan regulasi yang menyertainya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah tinjauan literatur tradisional, yang melibatkan pemilihan dan analisis jurnal-jurnal terkait dari beberapa penelitian sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi blockchain secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dengan mengurangi perantara dan mengotomatisasi proses transaksi, serta mempercepat penyelesaian transaksi. Selain itu, blockchain juga menawarkan keamanan yang lebih tinggi melalui enkripsi dan desentralisasi data, meskipun terdapat risiko terkait serangan siber. Transparansi dan akuntabilitas meningkat dengan sistem pencatatan yang terbuka dan tidak dapat diubah, sehingga memberikan kepercayaan lebih besar kepada nasabah dan regulator. Namun, adopsi teknologi ini masih menghadapi tantangan regulasi yang perlu diselesaikan untuk mendukung implementasi yang lebih luas di sektor keuangan

Sistem Deteksi Kematangan Buah Pisang Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan Metode HSV

Pengolahan citra digital merupakan teknik manipulasi citra secara digital yang khususnya menggunakan komputer menjadi citra lain yang sesuai dengan kebutuhan. Klasifikasi kematangan pisang dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan menggunakan kandungan nutrisi dan tingkat kematangan warna pisang. Penelitian ini pengusulkan pendeteksian kematangan buah pisang berdasarkan warna kulit, dengan  menggunakan metode ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value). Komponen prosesor utama menggunakan Raspberry Pi 3B sebagai pengolah data Raspberry Pi Camera V2 sebagai penangkap citra buah pisang. Hasil penelitian ini berupa sistem bisa membedakan warna dari buah pisang yang berada dalam satu frame. Hasil yang diperoleh adalah , nilai efektif HSV yang didapat dari pengujian deteksi warna kuning kulit buah pisang adalah Hmin 15, Hmax  40-60, Smin 100, Smax 255, Vmin 60, dan Vmax 255. Dengan nilai HSV tersebut didapatkan nilai rata-rata keberhasilan sebesar 55%