Perancangan Aplikasi Monitoring Magang Untuk Mendukung Peningkatan Kualitas Pengalaman Bekerja Bagi Mahasiswa

Kegiatan kerja praktik atau magang (internship) adalah kesempatan untuk memperoleh pengalaman terkait pekerjaan dan menerapkan pengetahuan mereka di lingkungan kerja professional bagi mahasiswa. Penelitian bertujuan untuk mengembangkan model aplikasi monitoring magang. Penelitian ini menggunakan atau mengadaptasi metode User-centered design dengan lokasi penelitian dilakukan di mahasiswa di Universitas Mercu Buana dan Stikhafi Academy. Dalam konteks pengembangan aplikasi monitoring magang, UCD mewakili proses sistematis yang merupakan kunci untuk memastikan aplikasi tetap berfokus pada pengguna yaitu dosen, mahasiswa dan administrator. Sebagai hasil aplikasi monitoring magang mahasiswa di perguruan tinggi mencakup manajemen pengguna, mana-jemen bimbingan, manajemen laporan magang, manajemen kegiatan, ma-najemen penilaian dan manajemen evaluasi kegiatan dengan pengguna antara lain mahasiswa, dosen dan administrator. Kata Kunci: magang, aplikasi, user-centered design, UML   &nbsp

Implementasi Algoritma Nazief-adriani Pada Fitur Tebak Kata Di Web Edukasi Bahasa Indonesia

Salah satu aturan atau tata bahasa Bahasa Indonesia yang harus diketahui adalah mengenai pengenalan kata dasar dan kata berimbuhan. Dalam bidang komputasi, salah satu algoritma yang dikembangkan dan berhubungan dengan aspek kata dasar dan kata berimbuhan Bahasa Indonesia adalah algoritma Nazief-Adriani. Metodologi penelitian terdiri dari 5 tahap yaitu pengumpulan data, analisis, desain, implementasi dan penulisan laporan. Implementasi algoritma Nazief-Adriani dilakukan pada fitur permainan tebak kata yang digunakan untuk menebak kata dasar dari imbuhan yang ada. Sebagai hasil penelitian, algoritma Nazief-Adriani berhasil diimplementasikan dan diuji coba untuk beberapa kata imbuhan (pelatihan, pendidikan dan menghasilkan) pada permainan tebak kata dasar di Web Edukasi Bahasa Indonesia dengan baik namun kekurangan dari algoritma Nazief-Adriani adalah belum mampunya untuk mendeteksi dan menghapus afiks-infiks atau imbuhan tengah/sisipan

Aplikasi Manajemen Pemeliharan Produk Perangkat Lunak

Perusahaan yang bergerak di bidang pengembangan perangkat lunak, terdapat divisi khusus yang bernama Divisi IT Development yang yang menangani seputar produk pengembangan perangkat lunak yang akan/telah diimplementasikan pada pihak pelanggan. Namun seiring dengan perkembangan teknologi, jumlah produk perangkat lunak yang perlu dikelola sebuah Perusahaan meningkat cukup tinggi dan terjadinya double request dan cross request dari pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi manajemen pemeliharaan produk perangkat lunak. Metodologi penelitian ini terdiri dari tahap perencanaan, pengumpulan data analisa, perancangan dan implementasi. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi harus mampu untuk menyediakan layanan untuk mengelola data aplikasi (perangkat lunak), mengelola data solver, mengelola daftar request, mengelola data lembaga mitra, menginput request, menyetujui hasil request dan melihat daftar request

Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Pemberian Obat Bagi Pasien

Dalam melakukan pengontrolan obat secara langsung pada tiap pasien, perawat akan menghabiskan banyak waktu. Selain itu, kemungkinan terjadi kesalahan umumnya sering terjadi. Untuk menghindari terjadinya kesalahan tersebut telah dirancang dan dibuat perangkat yang digunakan untuk mengatur dan melakukan monitoring pemberian obat pada pasien. Adapun metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan 3 (tiga) cara yaitu observasi, wawancara, dan studi pustaka. Metode pengembangan sistem yang penulis gunakan adalah metode Rapid Application Development (RAD). Sebagai hasil, aplikasi ini terdiri dari beberapa class dalam sistem antara lain, perawat, pasien, obat, resep dokter dan history. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu perawat dalam mengontrol pemberian obat pasien

Metadata Schema for Traditional Knowledge

Approximately four hundred indigenous communities in Indonesia originally utilize their traditional knowledge for supporting their daily life. Because of many benefits of that knowledge, many stakeholders have started to collect and write it into a digital report. However, the digital report was still documented in the different format of metadata because there is no specific metadata schema for describing digital data of traditional knowledge. Moreover, the differences of metadata schema will make the difficult process of documenting, managing and disseminating this traditional knowledge. To overcome this problem, this work attempted to design specific metadata schema for a domain of traditional knowledge by utilizing metadata development methods, i.e., domain analysis, derivation analysis, system-centric analysis, user-centric analysis and resource-centric analysis. The selection of those methods based on literature review result toward research articles that presented about metadata development. As a result, this paper proposed metadata schema of traditional knowledge that consists of 37 metadata elements which are categorized into 6 metadata sections, i.e., supporting data, material, supporting tool, success story, knowledge source, and knowledge engineer

MODEL MOBILE POSITIONING SYSTEM BERBASIS ANDROID

Seiring perkembangan teknologi mobile, aplikasi berbasis positioning system yang memanfaatkan Global Positioning System (GPS) untuk penentuan posisi semakin populer terutama pada platform android. Beberapa penelitian mengenai pengembangan aplikasi telah menerapkan mobile positioning system, namun belum ada yang membahas model mobile position system secara spesifik. Penelitian fokus fitur yang ada mobile position system yang dilakukan dengan memodelkan sistem dalam bentuk Unified Modelling Language (UML). Metodologi yang digunakan untuk membangun model sistem adalah metodologi prototyping yang diakhiri dengan evaluasi model sistem dengan menggunakan teknik blackbox testing. Penelitian ini telah berhasil memodelkan mobile positioning system yang terdiri 21 class yang mempresentasikan aktifitas dari 6 use-cases yang telah didefinisikan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat dijadikan acuan dalam pengembangan aplikasi mobile berbasis positioning system lainnya

Implementation of deep neural networks (DNN) with batch normalization for batik pattern recognition

One of the most famous cultural heritages in Indonesia is batik. Batik is a specially made drawing cloth by writing Malam (wax) on the cloth, then processed in a certain way. The diversity of motifs both in Indonesia and the allied countries raises new research topics in the field of information technology, both for conservation, storage, publication and the creation of new batik motifs. In computer science research area, studies about Batik pattern have been done by researchers and some algorithms have been successfully applied in Batik pattern recognition. This study was focused on Batik motif recognition using texture fusion feature which is Gabor, Log-Gabor, and GLCM; and using PCA feature reduction to improve the classification accuracy and reduce the computational time. To improve the accuracy, we proposed a Deep Neural Network model to recognise batik pattern and used batch normalisation as a regularises to generalise the model and to reduce time complexity. From the experiments, the feature extraction, selection, and reduction gave better accuracy than the raw dataset. The feature selection and reduction also reduce time complexity. The DNN+BN significantly improve the accuracy of the classification model from 65.36% to 83.15%. BN as a regularization has successfully made the model more general, hence improve the accuracy of the model. The parameters tuning also improved accuracy from 83.15% to 85.57%

Implementation of deep learning predictor (LSTM) algorithm for human mobility prediction

The studies of human mobility prediction in mobile computing area gained due to the availability of large-scale dataset contained history of location trajectory. Previous work has been proposed many solutions for increasing of human mobility prediction the accuracy result, however, only few researchers have addressed the issue of human mobility for implementation of LSTM networks. This study attempted to use classical methodologies by combining LSTM and DBSCAN because those algorithms can tackle problem in human mobility, including large-scale sequential data modeling and number of clusters of arbitrary trajectory identification. The method of research consists of DBSCAN for clustering, long short-term memory (LSTM) algorithm for modelling and prediction, and Root Mean Square Error (RMSE) for evaluation. As the result, the prediction error or RMSE value reached score 3.551 by setting LSTM with parameter of epoch and batch_size is 100 and 20 respectively