PENGUKURAN ASPEK USABILITAS DENGAN ISO 9126 UNTUK PERANGKAT LUNAK BERBASIS KOMPONEN

Perangkat lunak berbasis komponen banyak digunakan pada pengembangan sistem berskala besar dengan cara mengintegrasikan komponen – komponen perangkat lunak  yang ada. Pada proses pengintegrasian komponen sering ditemukan beberapa komponen yang tidak kompatibel dengan sistem baru. Dalam rangka mewujudkan penggunaan kembali komponen secara efektif dan efisien maka perlu dibuat aturan pengukuran (metric) untuk mengetahui  apakah komponen fungsional dan non fungsional telah memenuhi standar untuk digunakan pada sistem  baru. Aturan pengukuran (metric) yang dihasilkan akan diterapkan untuk mengukur  komponen  sehingga komponen yang sudah terstandarisasi  dapat digunakan pada sistem  yang berbeda.  Makalah ini menitikberatkan pada aturan pengukuran (metric) untuk  aspek  usabilitas.  Kunci - Komponen, Kegunaan-ulang, usabilitas dan metri

Ekstrasi Fitur Citra MRI Otak Menggunakan Data Wavelet Transform (DWT) untuk Klasifikasi Penyakit Tumor Otak

ABSTRACTThe brain is formed from two types of cells: glia and neurons. Glia functions to support and protect neurons, while neurons carry information in the form of electrical pulses known as potential action. The brain regulates and coordinates most of the body's movements, behavior, and homeostasis functions such as heart rate, blood pressure, body fluid balance and body temperature. A brain tumor is a mass of abnormally growing brain cells. Most brain tumors can spread through brain tissue, but rarely spread to other areas of the body. But in the case of benign brain tumors, as they grow they can destroy and suppress other normal brain tissue, which can result in paralysis. Several methods are used to detect disorders of the brain nerve tissue, including: Magnetic Resonance Imaging (MRI). This research is intended to build a classification system for brain image data using Magnetic Resonance Imaging (MRI) with the category, normal, Glioma, metastatic bronchogenic carcinoma or Alzheimer's using Magnetic Resonance Imaging (MRI) so that it can assist in decision making for medical experts. While the method used in this research is Discrete Wavelet Transformation (DWT) for the feature extraction process so that the unique characteristics of an object can be recognized, as well as the classification process using the adaptive neighborhood neural network method. This research is able to integrate the two methods with the acquisition of significant accuracy.Keywords : feature extraction, classification, MRI, BrainABSTRAKOtak terbentuk dari dua jenis sel: glia dan neuron. Glia berfungsi untuk menunjang dan melindungi neuron, sedangkan neuron membawa informasi dalam bentuk pulsa listrik yang di kenal sebagai potensi aksi. Otak mengatur dan mengkordinir sebagian besar,gerakan, perilaku dan fungsi tubuh homeostasis seperti detak jantung, tekanan darah, keseimbangan cairan tubuh dan suhu tubuh. Tumor otak adalah sekumpulan massa sel-sel otak yang tumbuh abnormal. Sebagian besar tumor otak dapat menyebar melalui jaringan otak, tetapi jarang sekali menyebar ke area lain dari tubuh. Namun pada kasus tumor otak yang jinak, saat mereka tumbuh dapat menghancurkan dan menekan jaringan otak normal lainnya, yang dapat berakibat pada kelumpuhan. Beberapa metode dipergunakan untuk mendeteksi gangguan pada jaringan syaraf otak, diantaranya: Magnetic Resonance Imaging (MRI). Penelitian ini dimaksudkan untuk membangun sistem klasifikasi untuk data citra otak menggunakan Magnetic Resonance Imaging (MRI) dengan kategori, normal, Glioma, metastatic bronchogenic carcinoma atau Alzheimer menggunakan Magnetic Resonance Imaging (MRI) sehingga dapat membantu  dalam pengambilan keputusan bagi tenaga ahli dibidang kedokteran. Sedangkan metode yang digunakan dalam penelitian adalah Discrete Wavelet Transformation (DWT) untuk proses ekstrasi fitur (feature extraction) agar karakteristik unik dari suatu objek dapat dikenali, serta proses klasifikasi menggunakan metode adaptive neighborhood neural network. Penelitian ini mampu mengintegrasikan kedua metoda dengan perolehan hasil akurasi yang signifikan.Kata kunci : ekstrasi fitur, klasifikasi, MRI, Ota

KLASIFIKASI MRI OTAK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN DATA WAVELET YANG DIREDUKSI DENGAN NCMF

Magnetic Resonance Imaging (MRI) merupakan salah satu cara pemeriksaan diagnostik dalam ilmu kedokteran, khususnya radiologi yang menghasilkan gambaran potongan tubuh manusia secara transversal, koronal, sagital dan paraaksial. Keuntungan yang paling penting dari pencitraan magnetic resonance adalah menerapkan teknik non invasif, yang digunakan untuk memvisualisasikan struktur internal dan fungsi terbatas tubuh secara rinci. Namun pada kenyataannya hasil citra yang dihasilkan oleh MRI memiliki dimensi tinggi, sehingga menyebabkan kesulitan pada proses pengklasifikasian gangguan atau kerusakan jaringan otak. Pendekatan yang mungkin dilakukan adalah dengan mengurangi dimensi data sebelum proses klasifikasi tanpa mengurangi arti dari data. Oleh karena itu, dalam makalah ini diajukan penerapan metode gabungan yaitu: Wavelet yang akan digunakan pada proses ekstrasi fitur dan untuk proses reduksi dimensi akan digunakan metode Normalized Compression Non-Negative Matrix Factorization (NCMF). Matrik kompresi yang dihasilkan dari proses reduksi selanjutnya akan menjadi input bagi proses klasifikasi menggunakan metode Adaptive Neighborhood Modified Backpropagation (ANMBP). Penelitian ini mampu mengintegrasikan antara teknik ekstrasi fitur, reduksi dimensi serta teknik klasifikasi yang diusulkan, pengujian dengan menggunakan dataset MRI otak yang telah ditetapkan menghasilkan nilai rata – rata 91,25% untuk tingkat keakurasiannya

IMPLEMENTASI E-CUTE UNTUK INVENTARISASI BENDA BUDAYA DI KOTA PALEMBANG

Aplikasi untuk inventarisasi Seni dan Budaya Kota Pelambang lewat dokumentasi citra digital dengan Aplikasi berbasis Web sudah dibangun dengan alamat situs http://www.PalembangCulture.com dan diberi nama e-cute yang dapat diakses secara daring oleh pengguna. eCUTE telah berhasil mendokumentasi sebagian koleksi benda budaya seta cagar budaya di kota Palembang. Pengelolaan aplikasi tersebut selanjutnya akan dilakukan oleh Dinas Kebudayaan Kota Palembang. Sosialisasi dan pelatihan menggunaan aplikasi tersebut diberikan bagi pegawai UPTD terkait di Dinas Kebudayaan dan Pariwisata kota Palembang sebagai bagian dari upaya implementasi eCUTE. Kegiatan tersebut diharapkan dapat meningkatkan kemampuan peserta dalam memanfaatkan aplikasi. Dengan implementasi eCUTE untuk inventarisasi bendabudaya diharapkan dapat meningkatkan ketahanan budaya serta turut melestarikan benda budayadi Kota Palembang.Kata kunci : Inventarisasi, Website, Benda Budaya, Palembang

SISTEM INFORMASI PENJUALAN ELECTRONIC COMMERCIAL STUDI KASUS CV. ZOOM COMPUTER

CV. Zoom Computer is a private enterprise engaged in the sale of electronic goods. To resolve this issue Zoom Computer requires a good system and programmed the system to be more effective and efficient so as to optimize profitability. The problem of this study is limited to the design of electronic commercial sales information system with reference to the theories of commercial electronic design. The methodology in the design of electronic commercial sales information system is to implement the framework Waterfall. Using the programming language PHP and MySQL as a database manager application. CV. Zoom Computer using the Sales Information System Electronic Commercial is expected to facilitate the control and processing, the data inventory, purchasing, and sales and better payments so as to reduce the likelihood of potential errors in checking the information obtained will be faster and more accurate as well as a broad range

KLASIFIKASI MRI OTAK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN DATA WAVELET YANG DIREDUKSI DENGAN NCMF

Magnetic Resonance Imaging (MRI) merupakan salah satu cara pemeriksaan diagnostik dalam ilmu kedokteran, khususnya radiologi yang menghasilkan gambaran potongan tubuh manusia secara transversal, koronal, sagital dan paraaksial. Keuntungan yang paling penting dari pencitraan magnetic resonance adalah menerapkan teknik non invasif, yang digunakan untuk memvisualisasikan struktur internal dan fungsi terbatas tubuh secara rinci. Namun pada kenyataannya hasil citra yang dihasilkan oleh MRI memiliki dimensi tinggi, sehingga menyebabkan kesulitan pada proses pengklasifikasian gangguan atau kerusakan jaringan otak. Pendekatan yang mungkin dilakukan adalah dengan mengurangi dimensi data sebelum proses klasifikasi tanpa mengurangi arti dari data. Oleh karena itu, dalam makalah ini diajukan penerapan metode gabungan yaitu: Wavelet yang akan digunakan pada proses ekstrasi fitur dan untuk proses reduksi dimensi akan digunakan metode Normalized Compression Non-Negative Matrix Factorization (NCMF). Matrik kompresi yang dihasilkan dari proses reduksi selanjutnya akan menjadi input bagi proses klasifikasi menggunakan metode Adaptive Neighborhood Modified Backpropagation (ANMBP). Penelitian ini mampu mengintegrasikan antara teknik ekstrasi fitur, reduksi dimensi serta teknik klasifikasi yang diusulkan, pengujian dengan menggunakan dataset MRI otak yang telah ditetapkan menghasilkan nilai rata – rata 91,25% untuk tingkat keakurasiannya

WORKSHOP PENDAMPINGAN PENGGUNAAN APLIKASI E-VOTING UNTUK PEMILIHAN OSIS

Salah satu kegiatan non akademik di sekolah kegiatan Organisasi Siswa Intra Sekolah (OSIS). SMP Negeri 4 Banyuasin 1 Sumatera Selatan selaku mitra tim PKM menyampaikan permasalahan pada kegiatan non akademik yang dihadapi berdasarkan hasil observasi dan wawancara. Dalam proses pelaksanaan kegiatan OSIS, ditemui beberapa hambatan antara lain belum adanya pemanfataan teknologi dalam kegiatan non akademik mitra padahal mitra telah memiliki kesiapan teknologi serta sumber daya untuk menggunakannya, kegiatan non akademik yang masih menganggu proses pembelajaran serta tidak efektif dalam kegiatannya. Berdasarkan permasalahan yang dihadapi mitra, Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) Universitas Indo Global Mandiri (IGM) dan mitra menyepakati untuk mengadakan kegiatan PKM penggunaan aplikasi e-voting guna mendukung bidang non akademik. Tujuan kegiatan ini adalah untuk memberikan bimbingan teknis yang menjelaskan bagaimana sistem e-voting bekerja, termasuk bagaimana suara dihitung dan hasil diumumkan. Hal ini dapat meningkatkan transparansi dan kepercayaan para pemilih terhadap integritas pemilihan. Kegiatan ini dapat memberikan wawasan tentang bagaimana pemilihan berlangsung yang memungkinkan panitia pemilihan OSIS untuk memantau, mengevaluasi proses serta membuat perbaikan di masa akan datang serta membantu kebutuhan dalam pelaksanaan pembaruan struktur ogansisasi mitra dalam menunjang pelaksanaan kegiatan non akademik. Kegiatan dilakukan dengan menggunakan metode difusi IPTEKS dan workshop. Workshop dilaksanakan tanggal 19 April 2023 untuk melakukan evaluasi terhadap kegiatan tim memberikan kuesioner kepada peserta untuk menilai kegiatan yang telah dilakukan. Berdasarkan analisis hasil evaluasi kegiatan PKM mitra menilai pelaksanaan workshop memberikan kemudahan dalam pemilihan dibanding acara tradisional, proses perhitungan lebih cepat sehingga efektif digunakan, perhitungan, keamanan dan kerahasiaan terjamin. Hasil penilaian dari peserta dapat disimpulkan bahwa peserta menyetujui untuk menggunakan aplikasi e-voting untuk pemilihan OSIS dengan persentase indeks penilaian di atas 75%

Feature Selection Menggunakan Binary Wheal Optimizaton Algorithm (BWOA) pada Klasifikasi Penyakit Diabetes

Diabetes Mellitus (DM) is a chronic disease characterized by blood glucose (blood sugar) levels exceeding normal, i.e. blood sugar levels being equal to or more than 200 mg/dl, and fasting blood sugar levels being above or equal to 126 mg/dl. The increase in the number of people with diabetes is due to delays in detection. Utilization of machine learning in helping to establish a fast and accurate diagnosis is one of the efforts made in the health sector. One of the important steps to produce high classification accuracy is through the selection of relevant features. The problem in feature selection is dimensionality reduction, where initially all attributes are required to obtain maximum accuracy while not all features are used in the classification process. This study uses the Binary wheal Optimization Algorithm (BWOA) as a feature selection method to increase accuracy in the classification of diabetes mellitus. The use of metaheuristic algorithms is an alternative to increase computational efficiency and avoid local minimums. The BWOA algorithm reduces the 8 attributes in the dataset to the 3 best attributes that are able to represent the original dataset. The results showed that from the six classification methods tested, namely: K-NN, Naïve Bayes, Random Forest, Logistics Regression, Decision Tree, Neural Network. then the three logistic regression methods, naive Bayes and neural network are in good classification criteria based on Area Under Curve (AUC) while the calculation of the accuracy value shows an average of above 70%.  Keywords : Feature Selection, Classification, Diabetes Mellitus, Accuracy, Area Under Curve (AUC

PELATIHAN DAN PENDAMPINGAN AUDIT INTERNAL SISTEM INFORMASI MANAJEMEN DI DINAS PENANAMAN MODAL DAN PELAYANAN TERPADU SATU PINTU KABUPATEN OGAN KOMERING ILIR

Pendampingan audit internal ini bertujuan untuk memberikan pemahaman tentang pengendalian internal terhadap risiko-risiko umum teknologi dalam hal ini Sistem Informasi Manajemen yang digunakan di DPMPTSP. Kegiatan ini juga bertujuan membantu instansi terkait dalam meningkatkan pengendalian internal terhadap penggunaan teknologi sebagai bentuk peningkatan mutu internal. Audit sistem informasi adalah proses pengumpulan dan penilaian bukti – bukti untuk menentukan apakah sistem komputer dapat mengamankan aset, memelihara integritas data, dapat mendorong pencapaian tujuan organisasi secara efektif dan menggunakan sumberdaya secara efisien. Auditing adalah sebuah proses sistematis untuk secara obyektif mendapatkan dan mengevaluasi bukti mengenai pernyataan perihal tindakan dan transaksi bernilai ekonomi, untuk memastikan tingkat kesesuaian antara pernyataan tersebut dengan kriteria yang telah ditetapkan, serta mengkomunikasikan hasilnya pada para pemakai yang berkepentingan. Pengendalian internal harus diterapkan terhadap setiap sistem dan aplikasi, hal ini dilakukan untuk mengurangi exposure yang selalu muncul pada pencatatan yang buruk, akuntansi yang tidak tepat, interupsi bisnis, pengambilan keputusan yang buruk, penipuan dan penggelapan, pelanggaran hukum terhadap peraturan, peningkatan biaya dan hilangnya aset perusahaan. Dalam kegiatan ini dilakukan evaluasi awal tentang kondisi saat ini untuk mengetahui efektivitas pelaksanaan pengendalian internal terhadap teknologi. Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan diperoleh bahwa terdapat dokumen pengendalian internal berupa SOP yang telah diterapkan dengan baik, namun beberapa hal perlu ditambahkan untuk meningkatkan keamanan sistem.Kata kunci : SIM, ISO, Pengendalian Interna

RANCANG BANGUN DAN SOSIALISASI SISTEM PENGELOLAAN ARSIP SURAT BERBASIS WEB PADA SMA NEGERI 12 PALEMBANG

Pengarsipan surat di Sekolah Menengah Atas (SMA) Negeri 12 Palembang masih menggunakan cara konvesional dalam mengelola sistem pengarsipan surat. Kendala yang sering dijumpai adalah sulitnya mencari file surat, baik surat masuk maupun surat keluar. Proses pencarian surat pada arsip memakan cukup banyak waktu terlebih lagi nama file surat  tidak selalu bisa di ingat. Penggunaan aplikasi bantu diharapkan dapat membantu dan memecahkan masalah yang dihadapi oleh pihak sekolah. Rancang bangun sistem pengelolaan surat berbentuk aplikasi pengarsipan surat berbasis website di Sekolah Menengah Atas (SMA) Negeri 12 Palembang diharapkan dapat membantu pekerjaan staf tata usaha dalam mengelolah surat-surat agar menjadi lebih terpelihara dengan teratur, baik, aman dan efisien serta surat tersebut dapat ditemukan dengan cepat dan juga akurat.Kata kunci : arsip, surat, website, aplikasi, pencaria