Pembangunan Sistem Informasi Gerakan Pandai Berbasis Website dengan Menggunakan Framework Laravel

Gerakan Pandai merupakan program yang diselenggarakan oleh Bebras Indonesia yang berisikan berita dan event yang diselenggarakan. Namun, seiring berjalannya waktu, Gerakan Pandai mengalami kendala dalam pengolahan data karena banyaknya jumlah peserta dan anggota yang bergabung. Dari permasalahan ini, dapat diatasi dengan membangun sebuah sistem yaitu “Pembangunan Sistem Gerakan Pandai Berbasis Website Dengan Menggunakan Framework Laravel” dengan tujuan untuk membantu NBO sebagai super admin dalam mengelola data termasuk anggota data anggota Gerakan Pandai serta dapat menampilkan event dan acara yang akan diselenggarakan. Sistem Gerakan Pandai ini akan memudahkan juga dalam mengelola data master seperti data biro, data guru, data siswa, data sekolah, data paket, data regu, dan data personil biro serta memiliki import dan eksport data, serta penyajian data dalam bentuk grafik. Sistem Informasi Gerakan Pandai ini dibangun menggunakan framework Laravel, Javascript dan CMS untuk membuat konten halaman blog, serta menggunakan basis data MySQL untuk penyimpanan data.Kata Kunci: Gerakan Pandai, Framework Laravel, CMS

Pembangunan Sistem Administrasi Surat Menyurat di Paroki Hati Santa Perawan Maria Tak Bercela Kumetiran

Sistem administrasi surat yang dijalankan oleh Gereja Katolik Hati Santa Perawan Maria Tak Bercela Kumetiran dinilai kurang efisien karena prosesnya memakan waktu dan tenaga ekstra. Selain itu, surat yang diterima Sekretariat Paroki kerap memiliki format yang berbeda. Ketidaksamaan data tersebut disebabkan oleh miskomunikasi antara Ketua Lingkungan dan Sekretariat Paroki. Masalah tersebut melatarbelakangi dibangunnya sistem informasi yang dapat mengakomodir administrasi tersebut serta melacak disposisinya. Sistem dibangun berbasis website dan terbagi menjadi back end dan front end. Aplikasi back end menggunakan kerangka kerja Node JS dan Express JS dengan arsitektur REST API. Sementara front end dibangun menggunakan kerangka kerja Vue JS untuk menangani interaksi dengan klien. Pembangunan menghasilkan sebuah website yang dapat menangani administrasi surat. Berdasarkan respon dari beberapa pengurus gereja, sistem yang dibangun mempermudah pengajuan surat oleh umat serta mempermudah proses verifikasinya. Selain itu, sistem juga dapat menjaga konsistensi format data.Kata Kunci: gereja, sistem administrasi, pembangunan siste

Pembangunan Sistem Pengelolaan Layanan Aktivitas Pariwisata di Dolano

Pada era modern ini, masyarakat mengalami banyak tekanan karena dituntut untuk memenuhi kebutuhan industri. Salah satu cara untuk meredakannya adalah dengan berwisata. Salah satu produk dari wisata adalah aktivitas pariwisata. Kebutuhan masyarakat ini memiliki beberapa kendala seperti kurangnya informasi yang tersedia, infrastruktur yang kurang memadahi, dan keamanan yang kurang terjamin. Selain untuk meredakan stress, kegiatan ini juga berpotensi untuk menambah pemasukan daerah wisata. Untuk itu, solusinya adalah dengan pembangunan sistem pengelolaan layanan aktivitas pariwisata yang saling terintegrasi dan dapat memenuhi standar fasilitas dan keamanan dalam berwisata. Sistem ini dibangun menggunakan arsitektur microservices dan ditulis menggunakan bahasa pemrograman Python pada sisi backend dan Kotlin pada sisi Android.Kata Kunci: pariwisata, aktivitas wisata, dolan

Pembangunan Aplikasi Presensi Magang Berbasis Mobile Menggunakan Face Recognition

PT XYZ merupakan salah satu perusahaan swasta yang bergerak di bidang perbankan di Indonesia yang memiliki program magang. Saat ini kantor baru divisi IT PT XYZ di Kota Yogyakarta belum memiliki sistem yang dapat mengelola data pegawai magangnya. Pada penelitian ini dibangun sebuah aplikasi presensi berbasis mobile yang menggunakan face recognition. Penggunaan face recognition bertujuan untuk melakukan verifikasi identitas terhadap pegawai magang yang akan melakukan presensi. Pada aplikasi ini diimplementasikan pustaka Android Face Recognition with Deep Learning untuk mempermudah menerapkan algoritma Viola-Jones dan Support Vector Machine yang diperlukan dalam deteksi dan pengenalan wajah. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi mobile yang digunakan untuk melakukan presensi. Sistem ini berhasil dalam melakukan pengelolaan presensi magang pada kantor baru divisi IT PT XYZ. Keberhasilan tersebut didasarkan pada wawancara yang telah dilakukan secara langsung, didapatkan hasil secara umum pengguna sistem ini puas dengan pembangunan aplikasi presensi ini.Kata Kunci: Aplikasi Mobile, Presensi, Face Recognition

Pembangunan Sistem Manajemen Konten Untuk Freelancer Dengan Metode Scrum (Studi Kasus: Astra Credit Companies)

Saat ini freelancer dengan bidang teknologi informasi di Indonesia sedang kekurangan wadah untuk mendapatkan pekerjaan. Menanggapi hal tersebut, perusahaan Astra Credit Companies memberi solusi dengan merancang sebuah proyek bernama Quest Master and Training Expertise Academy (QMTEA) yang bertujuan untuk memberikan layanan pekerjaan dan pelatihan kepada freelancer di Indonesia dalam bidang teknologi informasi. QMTEA membutuhkan sebuah sistem manajemen konten untuk mengelola data-data yang diperlukan. Penelitian ini memberikan solusi berupa pembangunan sebuah sistem manajemen konten berbasis web yang bernama Quest Master Content Management System (QMCMS). QMCMS dibangun menggunakan platform Outsystems yang mampu mengintegrasikan seluruh modul front-end, back-end, database, dan plug-ins yang digunakan. Outsystems juga menggunakan pendekatan low-code yang mampu mengurangi kompleksitas dalam membangun QMCMS. Proses pembangunan QMCMS menerapkan metode Scrum yang terdiri dari tiga fase yaitu fase pregame, game, dan postgame. QMCMS berhasil dibangun untuk membantu perusahaan Astra Credit Companies dalam mengelola data-data yang dibutuhkan pada proyek QMTEA secara efektif dan efisien. Kata Kunci: Freelancer, Sistem Manajemen Konten, Outsystems, Scrum

One-Shot Learning Face Recognition untuk Presensi Akademik Menggunakan Deep Convolutional Neural Network

Untuk pandemi seperti sekarang ini, masyarakat lebih berhati-hati untuk kontak langsung dengan sebuah benda. Sehingga metode presensi dengan menggunakan fingerprint yang mayoritas diterapkan jadi tidak optimal. Agar tidak kontak langsung dengan mesin, pengenalan wajah dapat diterapkan sebagai pengganti proses presensi biometrik. Metode yang digunakan adalah multi-task cascaded convolutional network (MTCNN) untuk deteksi wajah dan Deep Convolutional Neural Network untuk identifikasi wajah. Perancangan aplikasi menggunakan python sebagai bahasa pemrograman, Sqlite3 sebagai basis data, Tkinter sebagai antarmuka, OpenCV & Tensorflow sebagai library pendukung, dan FaceNet & DLib sebagai framework tambahan. Aplikasi pengenalan wajah untuk presensi dapat meningkatkan proses presensi dengan cepat dan tepat karena model yang digunakan memiliki akurasi yang hampir sempurna (Labeled Faces in the Wild 99.63% & Youtube Faces DB 95.12%) sehingga presensi yang tercatat akurat. Kata Kunci: Presensi akademik, Deep Convolutional Neural Network, Multi-Task Convolutional Neural Network, Deteksi dan Pengenalan Wajah

Forecasting of Catfish Sales by Time Series Using the SARIMA method

Abstrak. Sistem informasi yang mengotomatiskan proses bisnis, terutama dengan persyaratan khusus masih relevan saat ini. Clarias Makmur, sebuah usaha mikro di Indonesia yang membiakkan dan menjual ikan lele menggunakan sistem informasi ini untuk menjalankan penjualan, pengeluaran, modal, dan pelaporan mereka. Penjualan ikan lele sebagai makhluk hidup memiliki ciri khas tersendiri yang menunjukkan pola musiman yang unik. Sebuah model bernama SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) kemudian diusulkan untuk memprediksi penjualan. Lebih lanjut, sistem yang disebut SITRAN dibuat online supaya perusahaan mikro ini beroperasi secara fleksibel. Ada 400 data penjualan yang digunakan dalam metode ini untuk membuat model dan prediksi, sedangkan 100 data lainnya digunakan untuk menguji akurasi metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SARIMAX (21,2,0) (1,0,0,12) adalah model terbaik yang ditemukan dalam percobaan dan yang memberikan RMSE terkecil.  Kata kunci: prediksi; penjualan ikan lele; pola musiman; SARIMA Abstract. An information system that automates a business process, especially with specific requirement is still relevant these days. Clarias Makmur, a micro cooperation in Indonesia that breeds and sells catfish uses such an information system to carry out their sales, expenses, capital and reporting. The sales of catfish as a living creature have their own characteristics showing the unique seasonal pattern. A model named SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) is then proposed to predict the sales. Furthermore the system called SITRAN is made to be online for the cooperation to operate flexibly. There are 400 sales data used for the method to model and predict, while another 100 are used to test the method accuracy. The result shows that SARIMAX(21,2,0)(1,0,0,12) is the best model found in the experiment giving the smallest RMSE.  Keywords: prediction; catfish sales; seasonal pattern; SARIMA

Perancangan Blueprint dan Pembangunan Jaringan Komputer Gereja Brayat Minulya Yogyakarta

Gereja Brayat Minulya berada di Kelurahan Patangpuluhan Kecamatan Wirobrajan Kotamadya Yogyakarta merupakan salah satu gereja di lingkup Paroki Hati Kudus Tuhan Yesus Pugeran Yogyakarta. Selama pandemi COVID-19, Gereja Brayat Minulya harus melakukan adaptasi dengan keputusan pemerintah untuk melakukan pelayanan umat secara khusus misa secara online. Belum adanya media dan infrastruktur untuk mendukung kegiatan ini menjadi permasalahan yang besar bagi pengurus gereja. Keperluan membangun infrastruktur jaringan di lingkungan gereja menjadi prioritas utama. Pembangunan jaringan komputer di Gereja Brayat Minulya harus dilakukan dengan penuh perencanaan. Perencanaan yang baik akan membuat proses implementasi akan berjalan dengan baik. Oleh sebab itu, proses pembangunan jaringan komputer mengadopsi metode Network Development Life Cycle (NDLC). Implementasi dari metode NDLC menghasilkan sebuah rancangan pembangunan jaringan komputer dalam bentuk topologi jaringan. Topologi ini dibuat sesuai dengan kondisi lingkungan dari Gereja Brayat Minulya. Provider jaringan internet juga dipilih sesuai dengan kebutuhan Gereja Brayat Minulya. Spesifikasi dan jumlah peralatan yang mendukung pembangunan jaringan komputer ini sudah dipilih sesuai dengan kebutuhan. Pada akhirnya, jaringan komputer di Gereja Brayat Minulya berhasil dibangun dan dapat berguna untuk kegiatan-kegiatan yang berlangsung di gereja. Salah satu kegiatan utama yang terbantu di masa pandemi adalah misa online yang selalu dilakukan tiap minggu

Analisis dan Perancangan Sistem Pakar Fuzzy untuk Pariwisata

Sektor pariwisata telah muncul sebagai salah satu industri yang terbesar di dunia. Pada tahun 2010 industri pariwisata global menghasilkan sekitar US$ 5,7 trilliun dan memperkerjakan sekitar 235 juta orang. Bagi para wisatawan, informasi mengenai objek wisata diperlukan agar para wisatawan tidak salah memilih tujuan kemana mereka akan pergi. Apabila tidak ada informasi yang jelas mengenai objek wisata maka wisatawan pun akan ragu untuk mengunjungi negara tersebut. Sistem pakar fuzzy untuk pariwisata yang akan dirancang dapat menjadi solusi untuk masalah informasi pariwisata yang dibutuhkan oleh wisatawan. Logika fuzzy akan diterapkan dalam mesin inferensi pada sistem pakar ini. Metode logika fuzzy cocok untuk mengambil keputusan di dalam sistem pakar pariwisata dimana inputannya bersifat tidak pasti. Sistem pakar akan dirancang berbasis web-based dengan teknologi ASP .NET dan menggunakan tools pemrograman Microsoft Visual Studio. Sistem pakar pariwisata ini dapat membantu para calon wisatawan dalam menentukan tujuan wisata mereka. Sistem ini memberikan data negara tujuan serta memberikan rekomendasi jadwal perjalanan sesuai dengan lama perjalanan yang diinginkan

A Trustworthy Automated Short-Answer Scoring System Using a New Dataset and Hybrid Transfer Learning Method

To measure the quality of student learning, teachers must conduct evaluations. One of the most efficient modes of evaluation is the short answer question. However, there can be inconsistencies in teacher-performed manual evaluations due to an excessive number of students, time demands, fatigue, etc. Consequently, teachers require a trustworthy system capable of autonomously and accurately evaluating student answers. Using hybrid transfer learning and student answer dataset, we aim to create a reliable automated short answer scoring system called Hybrid Transfer Learning for Automated Short Answer Scoring (HTL-ASAS). HTL-ASAS combines multiple tokenizers from a pretrained model with the bidirectional encoder representations from transformers. Based on our evaluation of the training model, we determined that HTL-ASAS has a higher evaluation accuracy than models used in previous studies. The accuracy of HTL-ASAS for datasets containing responses to questions pertaining to introductory information technology courses reaches 99.6%. With an accuracy close to one hundred percent, the developed model can undoubtedly serve as the foundation for a trustworthy ASAS system