Pengembangan Enterprise Resource Planning (Erp) untuk Perusahaan Ritel

Ritel memiliki peranan penting dalam proses pendistribusian produk dan jasa dari produsen ke konsumen. Ritel membutuhkan pengaturan informasi bagi konsumen dan produsen mengenai produk dan jasa yang tersedia dan yang diperlukan. Perubahan yang cepat pada lingkungan ritel saat ini, menuntut pengusaha untuk lebih cerdas dan tanggap terhadap Perubahan tersebut. Enterprise Resource Planning (ERP) merupakan sebuah sistem yang dapat mengatasi permasalahan tersebut. ERP merupakan sebuah sistem yang mengintegrasikan proses bisnis Perusahaan sehingga dapat merampingkan aktivitas Perusahaan, memfasilitasi interaksi antar unit bisnis, dan memberikan kemudahan untuk mengakses informasi. Dipicu oleh perkembangan e-commerce saat ini, fungsi pada ERP juga mengalami penambahan yaitu adanya interaksi bisnis secara elektronik. Pada Penelitian ini dikembangkan sebuah sistem Enterprise Resource Planning untuk Perusahaan ritel dimana fungsi-fungsi dalam sistem ini disesuaikan dengan kebutuhan e-commerce. ERP ini akan dibangun dengan pendekatan berorientasi objek dan memanfaatkan design pattern Model View Controller (MVC) pattern

Penerapan Object Relational Mapping pada Enterprise Resource Planning

ERP (Enterprise Resource Planning) merupakan suatu aplikasi integrasi yang difokuskan untuk mengotomasi seluruh aktivitas infrastruktur dalam suatu Perusahaan. Sistem ERP menggabungkan proses bisnis antara Perusahaan dan pelanggan, Perusahaan dengan supplier, dan proses perhitungan finansial Perusahaan. Semua proses bisnis yang tergabung mengakses pada sebuah basis data yang terpusat.Sistem manajemen basis data yang banyak digunakan pada aplikasi ERP (Enterprise Resource Planning) adalah basis data relasional, sedangkan pengembangan aplikasi skala enterprise sebagian besar menerapkan konsep berorientasi objek. Dengan demikian terdapat ketidaksesuaian antara basisdata relasional dengan aplikasi yang menggunakan konsep berorientasi objek. Ketidaksesuaian tersebut antara lain terkait dengan aspek granularity, subtypes, identity, association, dan navigasi data.Pada penelitian ini dilakukan analisis terhadap rancangan aplikasi Retail ERP. Ditemukan ketidak sesusian yang meliputi tiga aspek, yaitu aspek identitas, asosiasi, dan navigasi data. Untuk mengatasi ketidaksesuaian tersebut, diimplementasikan konsep Object Relational Mapping (ORM). Setiap objek yang akan dipetakan menjadi tabel-tabel pada basis data relasional dibungkus oleh suatu interface dengan menerapkan konsep design pattern. Hal tersebut bertujuan untuk memudahkan integrasi dengan lapisan aplikasi.Implementasi ORM ini dibagi menjadi beberapa tahapan, yaitu: pemetaan Data Transfer Object dengan menghilangkan paradigma ketidaksesuaian antara basis data relasional dengan pemrograman berorientasi objek, membuat fungsi-fungsi akses data dengan mengimplementasikan DAO pattern, menyederhanakan fungsi akses data dengan memanfaatken konsep design pattern, membuat skema basis data, dan menyatukan lapisan persistensi dan lapisan aplikasi.Implementasi konsep ORM terbukti dapat menghilangkan ketidaksesuian tersebut. Selain itu penerapan ORM yang dilengkapi dengan design pattern membuat sistem ERP menjadi lebih mudah untuk dikembangkan

Analisis Metode Analogy Based Estimation untuk Perkiraan Biaya Perangkat Lunak

Dalam proses pengembangan perangkat lunak, perkiraan biaya merupakan hal yang sangat penting. Beberapa metode perkiraan biaya perangkat lunak telah dikembangkan selama beberapa tahun terakhir. Pada penelitian ini, metode yang digunakan untuk memperkirakan biaya perangkat lunak adalah analogy based estimation. Penelitian ini bertujuan menganalisis kinerja metode analogy based estimation dan mengupayakan perbaikan yang dapat meningkatkan kinerjanya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah kelompok data COCOMO 81. Acuan ukuran kinerja yang digunakan adalah Magnitude of Relative Error (MRE), mean MRE (MMRE), median MRE (MdMRE), nilai MRE maksimal (max MRE), nilai MRE minimal (min MRE), dan standar deviasi MRE (SDMRE). Pengujian dilakukan dengan menggunakan atribut ukuran perangkat lunak/lines of code (LOC), menggunakan atribut cost driver, dan menggunakan atribut LOC dan cost driver sekaligus. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kinerja terbaik dihasilkan oleh pengujian yang menggunakan LOC. Pada kelompok data COCOMO 81, pengujian dengan LOC menghasilkan nilai MMRE sebesar 198,121% MdMRE sebesar 79,283%, max MRE sebesar 1.286,170%, min MRE sebesar 1,563%, dan SDMRE sebesar 261,318. Modifikasi pada metode analogy based estimation dilakukan dengan penerapan peringkat pada perhitungan jarak antar proyek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kinerja metode analogy based estimation menjadi lebih baik dengan penerapan peringkat. Pengujian pada kelompok data COCOMO 81 menghasilkan nilai MMRE sebesar 81,678%, MdMRE sebesar 55,696%, max MRE sebesar 445,745%, min MRE sebesar 1,923%, dan SDMRE sebesar 91,327%

Klasifikasi Metagenom dengan Metode Naïve Bayes Classifier

Studi metagenom merupakan langkah penting pada pengelompokan taksonomi. Pengelompokan pada metagenom dapat dilakukan dengan menggunakan metode binning. Binning diperlukan untuk mengelompokkan contigs yang dimiliki oleh masing-masing kelompok spesies filogenetik. Pada penelitian ini, binning dilakukan dengan menggunakan pendekatan komposisi berdasarkan supervised learning (pembelajaran dengan contoh). Metode supervised learning yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier. Adapun metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri adalah dengan melakukan perhitungan frekuensi k-mer. Klasifikasi pada metagenom dilakukan berdasarkan tingkat takson genus. Dari proses klasifikasi yang dilakukan, akurasi yang diperoleh dengan menggunakan fragmen pendek (400 bp) adalah 49.34 % untuk ekstraksi ciri 3-mer dan 53.95 % untuk ekstrasi ciri 4-mer. Sementara itu, untuk fragmen panjang (10 kbp), akurasi mengalami peningkatan yaitu 82.23 % untuk ekstraksi ciri 3-mer dan 85.89 % untuk esktraski ciri 4-mer. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa akurasi semakin tinggi seiring dengan semakin panjangnya ukuran fragmen. Selain itu, penelitian ini juga menyimpulkan bahwa metode ekstrasi ciri yang memberikan hasil paling maksimal adalah dengan menggunakan ekstraksi ciri 4-mer

STUDIES ON BEGONIA(BEGONIACEAE) OF THE MOLUCCA ISLANDS I: TWO NEW SPECIES FROM HALMAHERA, INDONESIA AND AN UPDATED DESCRIPTION OF BEGONIA HOLOSERICEA

Two new species of Begonia, Begonia holosericeoides Ardi &amp; D. C. Thomas and B. aketajawensis Ardi &amp; D. C. Thomas, are described from Aketajawe   Lolobata National Park, Halmahera, Indonesia. The two species  belong  to  Begonia  section  Petermannia.   Begonia  holosericea, previously only tentatively assigned to a section, is here assigned to section Petermannia  based on the examination of newly available material. Additionally, a revised description and an illustration are provided. A key to the Moluccan species of Begonia is presented.</p

STUDIES ON BEGONIA(BEGONIACEAE) OF THE MOLUCCA ISLANDS I: TWO NEW SPECIES FROM HALMAHERA, INDONESIA AND AN UPDATED DESCRIPTION OF BEGONIA HOLOSERICEA

Two new species of Begonia, Begonia holosericeoides Ardi & D. C. Thomas and B. aketajawensis Ardi & D. C. Thomas, are described from Aketajawe Lolobata National Park, Halmahera, Indonesia. The two species belong to Begonia section Petermannia. Begonia  holosericea, previously only tentatively assigned to a section, is here assigned to section Petermannia based on the examination of newly available material. Additionally, a revised description and an illustration are provided. A key to the Moluccan species of Begonia is presented