Pembangunan Aplikasi Permintaan Cuti Berbasis Web Menggunakan Framework Hibernate dan Spring MVC

PT XYZ is a subsidiary of one of the largest IT companies in Indonesia which is engaged in Information and Communication Technology (ICT). The company's business unit consists of many aspects, for example in the IT distribution business, providing retail for ICT products, outsourcing IT personnel, designing, installing and maintaining all things related to information technology. In order to run all of its businesses, this XYZ company requires a lot of high quality and high quality human resources, but with the outbreak of the Covid19 pandemic, the work process for PT. XYZ is disturbed because it is done in their respective homes. This results in difficulties for employees in processing administrative matters with the office. One of them is in the matter of taking care of leave permits because the previous leave licensing process was still done manually. The management decided to build an application that can be used by all employees in all subsidiaries. Therefore, the aim of this research is to make an application that can support the administrative needs of employees in the field of leave licensing called "LeaveRequest". This application is designed using the Java programming language with the Spring Boot framework and using the Waterfall software development method. This study found the results that the majority of respondents strongly agree with the design and usability of this application, so it can be concluded that the LeaveRequest application has succeeded in fulfilling the needs in serving the utility of PT. XYZ in work from home condition

Parallel Counting Sort: A Modified of Counting Sort Algorithm

Sorting is one of a classic problem in computer engineer. One well-known sorting algorithm is a Counting Sort algorithm. Counting Sort had one problem, it can’t sort a positive and negative number in the same input list. Then, Modified Counting Sort created to solve that’s problem. The algorithm will split the numbers before the sorting process begin. This paper will tell another modification of this algorithm. The algorithm called Parallel Counting Sort. Parallel Counting Sort able to increase the execution time about 70% from Modified Counting Sort, especially in a big dataset (around 1000 and 10.000 numbers)

PENGEMBANGAN APLIKASI EDUKASI PENGELOLAAN SAMPAH UNTUK ANAK SEKOLAH DASAR BERBASIS MOBILE DENGAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING

Pengelolaan sampah yang buruk telah menjadi permasalahan yang masih dialami  di seluruh dunia, tak terkecuali Indonesia. Pengedukasian mengenai pengelolaan sampah perlu ditingkatkan terutama pada anak-anak dengan memanfaatkan perkembangan teknologi yang ada seperti teknologi smartphone. Berdasarkan masalah tersebut, dikembangkanlah aplikasi edukasi mengenai pengelolaan sampah yang ditujukan untuk anak sekolah dasar dengan memanfaatkan teknologi Android dan machine learning. Dengan tingkat akurasi sebesar 90% pada training dan testing dataset, pemanfaatan teknologi machine learning ini akan efektif untuk membantu anak-anak dalam mendeteksi sampah yang ditemukan ketika bereksplorasi. penelitian ini menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari 5 tahapan yaitu requirement,  design, implementation, testing dan maintenance. Dengan menggunakan metode pengujian Black Box dan Beta Test, hasil pengujian yang didapatkan pada pengujian Black Box telah memenuhi semua skenario yang ada, dan melalui Beta Test mendapatkan respons positif serta beberapa saran dari calon pengguna untuk pengembangan aplikasi kedepannya. Dengan hasil yang didapatkan, aplikasi edukasi mengenai pengelolaan sampah dapat menjadi sarana untuk membantu anak-anak dalam memahami betapa pentingnya pengelolaan sampah melalui media pembelajaran interaktif

IMPLEMENTASI PYTHON FRAMEWORK FLASK PADA MODUL TRANSFER OUT TOKO DI PT XYZ

Pengembangan teknologi informasi memberikan kemudahan dalam pekerjaan manusia, namun mengakibatkan teknologi lama semakin tidak relevan. Perusahaan-perusahaan berlomba untuk mengadopsi teknologi terbaru untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing mereka. PT. XYZ, perusahaan retail di Indonesia yang memiliki lebih dari 16.492 gerai menghadapi masalah dengan teknologi lama yang mereka gunakan, yaitu Oracle Form. Oracle Form memiliki kekurangan pada biaya pemeliharaan aplikasi yang tinggi dan hanya dapat beroperasi pada satu platform saja. Karena alasan tersebut, PT. XYZ memutuskan untuk membangun modul Transfer Out Toko menggunakan Python dan framework Flask. Flask adalah micro web framework yang dirancang untuk mempercepat pengembangan aplikasi web menggunakan bahasa Python. Pengembangan modul Transfer Out Toko dilakukan menggunakan metode Waterfall. Tahapan penelitian mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian oleh Quality Assurance (QA) untuk memastikan aplikasi sesuai dengan desain yang ditentukan. Setelah melalui proses pengembangan, dilakukan pengujian pada Modul Transfer Out Toko menggunakan metode unit testing untuk memastikan setiap unit program berfungsi dengan baik. Pengujian dilanjutkan dengan menyerahkan modul kepada tim Quality Assurance (QA) PT.XYZ untuk pengujian lebih lanjut. Hasil dari pengembangan aplikasi ini menunjukkan bahwa menggunakan teknologi terbaru seperti Flask dan Python dapat menghasilkan aplikasi yang lebih efisien dan dapat dioperasikan di berbagai platform

IMPLEMENTASI SISTEM BROADCAST MESSAGE MENGGUNAKAN PYTHON DAN REDIS PUB/SUB

Semakin berkembangnya perusahaan ritel maka semakin banyak juga toko-toko yang tersebar di berbagai daerah. Hal ini mengharuskan penyampaian informasi dari kantor pusat ke toko harus dapat tersampaikan dengan baik dan merata. Menyikapi hal tersebut, maka pada penelitian ini dilakukan pembangunan sistem broadcast message yang bertujuan untuk mengirimkan pesan secara realtime ke komputer toko. Sistem ini dibangun menggunakan Redis server yang diimplementasikan pada arsitektur publish-subscribe dengan metode SDLC Waterfall. Hasil dari penelitian ini yaitu sebuah sistem yang dapat mengirimkan pesan dan menampilkan secara realtime pada komputer toko berupa pop up, sehingga pesan dapat langsung tersampaikan. Sistem ini telah diuji menggunakan metode Blackbox dan User Acceptance Test (UAT) dengan total indeks rata-rata 79% yang menunjukkan bahwa sistem broadcast message dapat dikatakan layak dan menjawab permasalahan yang ada

PENGEMBANGAN APLIKASI REPORTING PENENTUAN KUANTITAS MAKSIMUM PADA SISTEM APLIKASI OPERASI PERUSAHAAN XYZ MENGGUNAKAN FLASK FRAMEWORK

Perkembangan teknologi memberikan peluang untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi bagi para pelaku bisnis. Perusahaan XYZ, salah satu perusahaan retail terbesar di Indonesia dengan 16.490+ gerai beroperasi di Indonesia, merespons perkembangan tersebut dengan melakukan migrasi aplikasi Operation Application System (OAS) yang menggunakan Oracle Form ke Python. Teknologi Oracle sudah tidak relevan lagi dikarenakan biaya lisensi yang tinggi dan hanya dapat beroperasi pada satu platform saja. Berdasarkan latar belakang tersebut, framework Flask dan Pandas digunakan dalam penelitian ini untuk membangun sistem reporting pada aplikasi OAS berbasis web pada modul Penentuan Kuantitas Maksimum (PKM). Metode penelitian yang digunakan adalah Model Lima Tahap (Mantap) yang terdiri dari Penelitian Pendahuluan, Pengembangan Model, Validasi Model, Uji Efektivitas Model, dan Diseminasi. Waterfall digunakan sebagai metode pengembangan sistem. Hasil Pengujian dengan Unit Testing menunjukkan sudah tidak ada bug dan sudah tidak ada error pada validasi textfield TAG dan textfield tanggal. Pengujian dengan Black Box menunjukkan hasil valid sesuai dengan yang diharapkan. Berdasarkan hasil penelitian ini maka dapat dinyatakan bahwa pengembangan aplikasi ini memenuhi kebutuhan pengguna. Kelebihan dari sistem yang dibangun menggunakan Python dengan framework Flask dan Pandas ini adalah pembaharuan teknologi, dapat dioperasikan di berbagai platform, dan pemangkasan biaya karena tidak perlu biaya lisensi

AUTOMATIC GIT REPOSITORY DEPLOYER IN UBUNTU USING PYTHON, JENKINS AND CLOUD FIRESTORE AT PT XYZ

PT XYZ is a retail company using Cloud Computing to support its business operations. The company requires the back-end application deployment process to be done automatically on each server computer. The problem occurs insecure in the process of the back-end application deployed manually causing human error vulnerabilities and inefficient when the version of application change occurs to operate on each server computer takes time as long as the number of server computers that need to be configured. The research aims to design a deployer system that help company to deploy back-end applications on each Ubuntu server computer automatically efficiently and securely. The research method uses Research and Development to create system. The research produces a design and build of an automated deployer system using Jenkins to create data configuration that aim the version of back-end application as target deploy and stored in the Cloud Firestore database. The stored data causing deployer system change version back-end application as stored data using GIT command and provide application to operate as service on each server computer. Operation result of application recorded as data deployment that stored in the Cloud Firestore then Jenkins detect it to store data as deployment log. Based on the results, the deployer system considered is able to operate back-end application automatically according the target version on each server computer as eficient and secure deployment process. This conclusion is supported by the results of the questionnaire, which obtained a 85% percentage and was classified as "Strongly Agree" with the created system

A New Model to Collect Customer’s Information from In-App-Purchases in Mobile Games

Engaging customer is one of many important keys to keep an organization running. When an organization can analyze and satisfy the customer needs, they will know what to do in the future. Collecting information about customers from customer’s phone activity is a great strategy to manage the customer engagement, especially in mobile game industry. 15 percent of smartphone users have made an in-app purchase as of March 2014. This paper will explain how to get information about customers using a simple script. The script will embed in the games directly and will send information to the game server; the data will be collected and will be analyzed later. This data will be very useful to know which country has a high transaction or have 50% or more of Daily Active Users is a Paying Active Users. The company can set a promotion or other business strategy based on obtained customers information

Sistem Informasi Geografis Potensi Sumber Daya Kelautan Berbasis Android

Indonesia is the biggest maritime country that has big marine resources too. It needed a good strategy so the marine resource usage can be managed well. Now, it can be helped by using information technology. The purpose of this research is to create a Geographic Information System for knowing potential marine resources in Daerah Istimewa Yogyakarta Coast. The result of this paper is a Geographic Information System that will runs in Android devices. The test results show 82,93% of users already satisfied with this application. It indicates that this application is in a “Very Good” category

Neuroevolution untuk optimalisasi parameter jaringan saraf tiruan

Artificial Neural Network is a supervised learning method for various classification problems. Artificial Neural Network uses training data to identify patterns in the data; therefore, training phase is crucial. During this stage, the network weight is adjusted so that they can recognize patterns in the data. In this research, a neuroevolution approach is proposed to optimize artificial neural network parameters (weight) Neuroevolution is a combination of evolutionary algorithms, including various metaheuristics algorithms, to optimize neural network parameters and configuration. In particular, this research implemented particle swarm optimization as the artificial neural network optimizer. The performance of the proposed model was compared to backpropagation, which uses gradient information to adjust the neural network parameter. There are five datasets used as the benchmark problems. The datasets are iris, wine, breast cancer, ecoli, and wheat seeds. The experiment results show that the proposed method has better accuracy than the backpropagation in three out of five problems and has the same accuracy in two problems. The proposed method is also faster than the backpropagation method in all problems. These results reveal that neuroevolution is a promising approach to improving the performance of artificial neural networks. Further studies are needed to explore more benefits of this approach.Jaringan saraf tiruan merupakan metode supervised learning yang telah diterapkan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan klasifikasi. Sebagai metode supervised learning, jaringan saraf tiruan memerlukan data training untuk mengidentifikasi pola dalam data sehingga fase learning menjadi penting. Pada fase learning, konfigurasi bobot pada jaringan saraf tiruan diatur sehingga jaringan saraf tiruan tersebut bisa mengenali pola di dalam data. Pada penelitian ini diusulkan metode untuk mengoptimalkan nilai bobot pada konfigurasi jaringan saraf tiruan menggunakan pendekatan neuroevolution. Neuroevolution adalah pengintegrasian metode evolutionary algorithm; termasuk di dalamnya adalah berbagai metode metaheuristik; dengan  jaringan saraf tiruan. Secara khusus, penelitian ini menggunakan metode particle swarm optimization untuk mengoptimalkan bobot pada jaringan saraf tiruan. Kinerja model yang diusulkan dibandingkan dengan metode backpropagation dengan stochastic gradient descent menggunakan lima dataset: iris, wine, breast cancer, ecoli, dan wheat seeds. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang diusulkan memiliki akurasi yang lebih baik di tiga dataset dari lima dataset dan memiliki kinerja yang sama di dua dataset. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa pendekatan neuroevolution memiliki potensi sebagai metode optimalisasi parameter pada jaringan saraf tiruan. Penelitian ini bisa dikembangkan dengan mengidentifikasi karakteristik konvergensi dari pendekatan neuroevolution maupun menerapkan berbagai metode evolutionary algorithm untuk mengoptimalkan nilai bobot pada jaringan saraf tiruan