Rancang Bangun Aplikasi Manajemen Bagian Teknik Pemeliharaan pada Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Jakarta

Proses managemen bagian teknik pemeliharaan di kementerian lingkungan hidup dan kehutanan jakarta meliputi manajemen komplain, pengajuan lembur, dan pencatatan kWh meter saat ini masih dilakukan secara manual, berdampak kendala dalam pengelolaan data, termasuk kesulitan dalam pemantauan data, keterlambatan dalam menyelesaikan komplain dari penghuni gedung, penggunaan kertas yang berlebihan, serta kesalahan dalam perhitungan atau pencatatan kWh meter. Untuk mengatasi masalah ini, penulis mengadopsi metode kualitatif dan menggunakan model waterfall dalam perancangan aplikasi berbasis website. Aplikasi tersebut diharapkan dapat mengoptimalkan proses manajemen komplain, mempermudah pengajuan lembur, serta meningkatkan akurasi pencatatan kWh meter. Pembuatan aplikasi berbasis website ini  penulis menggunakan framework Codeigniter 3.0 yang merupakan framework berbasis Bahasa html dan PHP. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memperbaiki proses-proses tersebut dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas kerja di Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Jakarta. Hasil dari pengujian blackbox yang dilakukan terhadap kinerja aplikasi yang telah dibuat memiliki 12 poin pengujian pada sistem valid

Analisis Komprehensif Normalisasi dalam Weighted Product Model: Implikasinya terhadap Pengambilan Keputusan

Penelitian ini melakukan analisis komprehensif terhadap teknik normalisasi dan non-normalisasi matriks dalam Weighted Product Model (WPM) dan implikasinya terhadap pengambilan keputusan. Metodologi penelitian mencakup studi literatur, pengumpulan data dari kasus pemilihan supplier di sebuah hotel bintang empat di Bali, dan studi perbandingan dilakukan dalam lima simulasi berbeda. Hasil menunjukkan kesesuaian 100% antara peringkat yang dihasilkan oleh pendekatan dengan normalisasi dan pendekatan tanpa normalisasi, menunjukkan bahwa kedua pendekatan ini mempertahankan integritas data asli

Rancang Bangun Sistem Pencarian Cetakan Cincin Perak Berbasis Mobile

Perak merupakan salah satu jenis logam yang dapat dijadikan perhiasan karena sifatnya yang mengkilap dan mudah di tempa. Kerajinan perak merupakan 17 jenis usaha yang berkembang pesat dan terdapat 300 pengerajin perak aktif di desa Celuk. Dalam membuat kerajinan perak dibutuhkan campuran bahan yang tepat agar hasil kerajinan menjadi lebih berkilau. Dibutuhkan cetakan karet pada saat proses mencetak yang disesuaikan dengan kebutuhan pembelinya. Model atau hasil kerajinan ditentukan oleh model dari cetakan tersebut dimana setiap jenis kerajinan perak memiliki puluhan bahkan ratusan model di setiap jenisnya. Pada penelitian ini kami hanya berfokus pada cetakan cincin. Permasalahan yang timbul dari proses produksi tersebut adalah, dibutuhkan waktu yang tidak sebentar untuk mencari cetakan cincin dari setiap model tersebut sehingga hal itu menghambat dalam proses produksi. Setiap model membutuhkan waktu hampir 20 menit dalam mencari cetakan karet pada rak. Hal ini lah yang menjadi alasan dibuatnya aplikasi untuk membantu mencari cetakan karet cincin pada rak, harapannya agar pencarian cetakan karet menjadi lebih cepat dan waktu proses produksi menjadi lebih efektif dan efisien. Aplikasi yang dibangun menggunakan aplikasi yang berbasis mobile tujuannya adalah agar akses rak dapat dilakukan dengan mudah tanpa harus membuka komputer. Dari hasil pengujian didapatkan hasil bahwa hanya perlu waktu 14 detik untuk dapat menemukan cetakan karet

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Sosial Perikanan untuk Nelayan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Nelayan merupakan penduduk yang tinggal di pesisir pantai dan sumber kehidupan ekonominya bergantung secara langsung pada kegiatan mengolah sumber daya laut, komunitas nelayan atau kelompok dan orang  yang mata pencarian hasil laut dan tinggal di desa, Pantai atau pesisir Aset nelayan bagi Indonesia juga salah satu factor yang penting serta menjadi ujung tombak dalam pengembangan di bidang kelautan dan perikanan Aktivitas  nelayan yang berada di dalam laut, untuk menangkap ikan  memilik resiko tinggi yang bahkan mengancam keselamatan jiwa. Proses pemberian bantuan sosial kepada nelayan di Kabupaten Belu masih dilakukan secara manual, menyebabkan penumpukan dokumen, keterlambatan, dan kesalahan dalam pengajuan bantuan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) yang dapat mengotomatisasi proses seleksi calon penerima bantuan. Metode SAW dipilih karena kemudahannya dalam implementasi, efisiensi perhitungan, serta transparansi dan fleksibilitas dalam menyesuaikan kriteria dan bobot. Hasil penelitian menunjukkan menunjukkan ranking 13 alternatif penerima bantuan sosial kepada nelayan berdasarkan dari 5 kriteria penilaian yang telah ditentukan oleh pengambil keputusan, sehingga dapat menghasilkan keputusan obyektif dengan mempertimbangkan setiap nilai alternatif pada setiap kriteria sehingga dapat menunjangkan penerima bantuan yang paling sesuai

Pengaruh Ukuran Jendela Ketetanggaan (Window) Terhadap Hasil Redukasi Noise pada Metode Median Filter dan Gaussian Filter

Pada era sekarang, pengolahan citra merupakan bidang yang berkembangpesat dan banyak diterapkan pada berbagai ilmu pengetahuan. Pengolahan citra didefinisikan sebagai suatu proses pengolahan citra atau gambaran. untuk menghasilkan citra yang lebih tinggi kualitasnya, dalam arti lebih jelas menampilkan informasi yang diharapkan. Gambar  yang  kita miliki terkadang mempunyai kualitas yang kurang baik atau memiliki gangguan, sepertigangguan berupa  distorsi cahaya, noise atau derau, maupun gangguan lainnya yang menyebabkan objek dalam citra menjadi kurang jelas atau pun kabur. Gangguan yang sering terjadi atau mucul berupa noise atau derau, jenis Noise yang paling sering merusak citra adalah salt and pepper (noise impluse). Untuk  mengatasi hal seperti ini, maka dilakukan proses filtering dengan menggunakan metode median filter 3x3, 5x5, 7x7 dan metode gaussian filter dengan standar deviasi 1, 1,0, dan 0,5. Secara teoritis mengenai metode yang digunakan yakni menginput citra atau gambar setelah mengkonversi RGB ke Grayscale, menambahkan noise ke citra grayscale, menyimpan citra dengan noise dilanjutkan dengan proses noise filtering dengan menggunakan median dan gaussian filter. Hasil dari pengujian median filter dan gaussian filter dengan menggunakan parameter MSE dan PSNR bahwa rata-rata nilai MSE dan PSNR yang memiliki nilai tertinggi maka citra hasil dapat dikatakan bagus dan mirip dengan citra aslinya. Dari 5 gambar uji yang digunakan dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa dalam kasus ini metode median filter lebih baik dari pada gaussian filter dalam perbaikan kualitas gambar atau citra dengan jenis noise salt and pepper

Deteksi Bahasa Isyarat Menggunakan Tensorflow Lite dan American Sign Language (ASL)

Bahasa isyarat merupakan suatu bahasa yang menggunakan gerak tubuh seperti gerakan tangan dan wajah. Setiap negara memiliki Bahasa Isyarat yang berbeda di Indonesia sendiri ada 2 jenis bahasa isyarat yaitu Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) serta Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI), sedangkan di Amerika memiliki bahasa isyarat yaitu American Sign Language (ASL). Saat ini masih banyak orang yang tidak mengerti dengan bahasa isyarat dari lawan bicaranya. Hal ini disebabkan karena bahasa isyarat tidak digunakan oleh masyarakat non-disabilitas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem penerjemah bahasa isyarat berbasis Computer Vision dengan menggunakan Tensorflow lite serta dataset bahasa isyarat ASL untuk mendeteksi gerakan dari kata dan huruf alfabet ASL dengan menggunakan kamera dari laptop atau komputer yang berguna untuk mempermudah masyarakat dalam mempelajari bahasa isyarat. Hasil pengujian pertama dengan 11 data uji memperoleh nilai akurasi sistem dalam pengujian ini adalah 81%. Hasil Pengujian kedua menggunakan 26 data uji memperoleh nilai akurasi sistem dalam pengujian ini adalah 73%. Dari hasil pengujian sistem ini dapat disimpulkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi yang cukup baik dalam mendeteksi kata dan huruf abjad

Rancang Bangun Mesin Roasted Biji Kopi Timor Portabel Berbasis Internet Of Things (IoT) dengan Mikrokontroler ESP32

Sejak tahun 1980, ide pengembangan tanaman kopi di Timor khususnya di Eban, muncul karena kondisi suhu yang mendukung pertumbuhan tanaman kopi di daerah ini, terutama di desa Suanae. Perkembangan meningkat sehingga  popularitas kopi di Timor semakin tinggi.  Namun, untuk dapat di nikmati, kopi harus melewati suatu prosees penting yaitu proses penyangraian. Proses penyangraian kopi yang masih di gunakan saat ini masih menggunakan alat serta cara manual. bahan baku dan penikmat kopi di Timor sangat banyak namun ketersediaan mesin sangrai portable yang dilengkapi dengan teknologi berbasis Internet of Things (IoT) masih belum ada. Sehingga untuk mengkatkan efisiensi dan kontrol dalam proses penyangraian, teknologi berbasis IoT dapat di manfaatkan sebagai solusi. Dimana  sistem yang di bangun berjalan semiotomatis dan telah terkoneksi dengan internet menggunakan mikrokontoler ESP32 sehingga suhu dan waktu pada proses penyangraian dapat  di monitoring dan di seting memalui Smartphone menggunakan aplikasi Blynk. Dalam mesin Roastet Portable ini menggukanan sensor Thermocouple Max6675 sebagai pengukur suhu pada tabung sangrai dan Push Button untuk memngatur waktu penyangraian  serta mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali utama dan pemroses data. Hasil dari sistem yang di buat ini adalah sistem mampu mengirim dan menampilkan data, serta mengontrol peroses penyangraian biji kopi dengan baik

Sistem Informasi Penjualan Ikan pada Kefamenanu Berbasis Android Menggunakan Metode Waterfall

Sistem informasi penjualan ikan di Kefamenanu berbasis android menggunakan metode Waterfall, membantu pedagang ikan dalam proses penjualan dan promosi. Hal ini dapat memudahkan penjual dan konsumen dapat menyelesaikan permasalahan transaksi jual beli dengan mudah. Penjualan ikan menggunakan aplikasi berbasis android ini dapat menguntungkan penjual serta konsumen sebab konsumen tidak perlu ke pasar tradisional karena dapat melakukan pembelian ikan serta melihat ketersediaan ikan yang akan dibeli menggunakan smartphonenya. Pengembangan aplikasi penjualan ikan di Kefamenanu berbasis android menggunakan menggunakan tipe terapan (applied research). Penelitian ini berfokus pada analisis dan memecahkan masalah sosial dan kehidupan nyata dengan menerapkan metode Waterfall. Pengetahuan baru yang diperoleh dari penelitian terapan memiliki tujuan komersial yang spesifik dalam bentuk produk, prosedur dan layanan. Studi dan penelitian ini biasanya digunakan oleh perusahaan, agen atau individu yang bertujuan mencari solusi terhadap suatu permasalah yang sedang dihadapi masyarakat atau organisasi dalam memecahkan masalah ilmiah atau mengembangkan teknologi. Teknik pengumpulan data observasi dan wawancara serta penelitian ini bersifat kuantitatif. Simpulan dari penelitian ini adalah Aplikasi sistem informasi penjualan ikan di Kefamenanu berbasis android ini dapat memudahkan penggunaannya dalam melakukan transaksi penjualan ikan, karena transaksinya dapat dilakukan secara online. Hasil pengujian blackbox testing terhadap fungsionalitas sistem menunjukkan sistem sudah berhasil sesuai kebutuhan pengguna.

Perbandingan Kinerja Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Ulasan Mobile Banking Jenius

Salah satu dampak revolusi industri 4.0 adalah terjadinya persaingan antara bank dengan fintech, supaya tidak tertinggal bank melakukan inovasi dengan menciptakan mobile banking, hingga di Indonesia jumlah pengguna mobile banking setiap tahun semakin meningkat dan nasabah semakin banyak sehingga bank perlu untuk memperhatikan kepuasan pelanggan.Analisis sentimen adalah salah satu solusi yang dapat digunakan untuk melihat kepuasan pelanggan dari opini pengguna aplikasi mobile banking.Pada penelitian ini penulis memiliki tujuan untuk membandingkan kinerja metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor terhadap ulasan mobile banking. Adapun pengujian dari 2000 data yang dibagi menjadi 1600 data latih dan 400 data uji.Hasil analisa menunjukan bahwa metode K-Nearest Neighbor lebih unggul dalam menganalisis sentimen dan hasil performance confusion matrix menunjukan hasil akurasi K-Nearest Neighbor unggul dengan akurasi sebesar 84,06% dan 83,06% sedangkan Naïve Bayes Classifier memperoleh hasil akurasi sebesar 83,06% dan 82,56%

Teknik Penilaian Kinerja Karyawan dengan Metode Behaviorally Anchor Rating Scale (BARS) pada PT Indomarco Prismatama

Sangat penting bagi setiap perusahaan atau organisasi untuk melakukan penilaian kinerja. Hal ini sangat berkaitan dengan keputusan yang akan dibuat oleh perusahaan. Setiap perusahaan biasanya menggunakan metode yang berbeda-beda untuk menilai kinerja setiap karyawan. Dengan menggunakan metode Behaviour Anchor Rating Scale (BARS), artikel ini ditulis untuk merancang sistem penilaian kinerja untuk setiap karyawan tetap di perusahaan ini. Tujuan dari artikel ini adalah untuk mengetahui penilaian kinerja karyawan retail yang akan digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Perancangan sistem penilaian kinerjanya dimulai dengan menentukan standar untuk menilai kinerja karyawan, membuat skala yang harus digunakan, dan akhirnya menentukan skor akhir karyawan. Hasil penelitian menghasilkan pilihan A3 sebagai karyawan terbaik dengan nilai 4,05