Penambangan Proses Yang Mendukung Penilaian Perangkat Lunak Dengan Cobit4.1

Ide dasar di Balik software process improvement - SPI menjadi alasan bahwa proses perangkat lunak berkualitas baik merupakan prasyarat bagi produk perangkat lunak berkualitas baik. Oleh karenanya, proses dalam perangkat lunak perlu untuk terus dinilai dan ditingkatkan. COBIT merupakan salah satu kerangka SPI yang dapat menjadi acuan ketercapaian kualitas perangkat lunak. Untuk mendukung penilaian proses, penelitian ini mengusulkan penerapan teknik penambangan proses (process mining) dalam penilaian perangka t lunak untuk menilai ketercapaian indikator kematangan proses sesuai panduan COBIT -PAM (COBIT Process Assessment Model). Hasil evaluasi dengan validitas dan reliabilitas menunjukkan bahwa teknik penambangan proses dapat diterapkan dengan menyesuaikan tujuan dan produk kerja dari setiap atribut penilaian proses dalam COBIT

Rancang Bangun Aplikasi Mobile Rekomendasi Layanan Kesehatan Berdasarkan Lokasi Pengguna Memanfaatkan Google Place

Banyaknya layanan kesehatan yang tersebar di berbagai pelosok daerah membuat masyarakat dimudahkan untuk mendapatkan jaminan kesehatan yang layak. Akan tetapi banyak masyarakat yang terpaku kepada nama besar suatu instansi kesehatan. Karena terlalu ramai dan padat suatu instansi kesehatan yang mempunyai nama besar, maka banya masyarakat yang terlambat mendapatkan layanan kesehatan. Untuk membantu masyarakat mendapatkan dan menemukan layanan kesehatan yang sesuai dengan kebutuhan pasien, dibuatlah aplikasi yang memberikan rekomendasi layanan kesehatan yang didalamnya juga terdapat pencarian layanan kesehatan berdasarkan lokasi. Metode yang digunakan untuk memberikan rekomendasi adalah metode Cosine Similarity. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan platfrom Android sehingga pengguna dimudahkan dalam penggunaannya. Cosine Similarity digunakan untuk memberikan rekomendasi berdasarkan kemiripan dokumen kata kunci pencarian dengan database server. Semakin banyak tingkat kemiripan maka nilai rekomendasi semakin tinggi. Pada rekomendasi ditambahkan fitur Google Maps dan Google Place untuk memberikan peta digital serta untuk menentukan layanan yang ada disekitar pengguna

Pembangunan Model Prediksi Defect Menggunakan Metode Ensemble Decision Tree Dan Cost Sensitive Learning

Rencana project pengembangan perangkat lunak dapat disusun menggunakan work breakdown structure (WBS). Pelaksanaan unit terkecil dari WBS pada proses pengembangan perangkat lunak disebut action. Action dapat menimbulkan defect pada perangkat lunak. Sebuah action dikategorikan menghasilkan high defect jika banyaknya defect yang dihasilkan action tersebut melebihi threshold tertentu.Action-based defect prevention (ABDP) merupakan metode untuk membangun model prediksi yang dapat meramalkan apakah action yang akan dilakukan akan menghasilkan high defect atau tidak. Model prediksi pada ABDP menggunakan single classification tree yang dibangun berdasarkan catatan action yang telah dilakukan dan defect yang ditimbulkan action tersebut pada suatu proses pengembangan perangkat lunak. Hasil prediksi akan menjadi pertimbangan dalam proses pengembangan perangkat lunak untuk menghindari munculnya high defect.Penelitian ini mengajukan metode pembuatan model prediksi yang merupakan pengembangan dari ABDP. Metode yang diajukan berusaha meningkatkan akurasi ABDP dan meminimalkan cost (kerugian) jika terjadi kesalahan prediksi. Untuk meningkatkan akurasi, model prediksi dibangun dengan ensemble method menggunakan base classifier classification tree. Untuk memperkecil kerugian yang ditimbulkan oleh kesalahan prediksi, maka pada proses pembuatan classification tree digunakan metode cost sensitive learning. Hasil uji coba menunjukkan bahwa, metode yang diajukan memiliki accuracy dan recall yang lebih baik dari single classification tree.Kata Kunci — work breakdown structure, action, high defect, ABDP, classification tree, ensemble method, cost sensitive learning

Perancangan Dan Pembuatan Perangkat Lunak Klasifikasi Tekstur Dengan Menggunakan Analisa Paket Wavelet

Pada penelitian ini, akan membahas suatu metoda klasifikasi tekstur dengan menggunakan representasi multiresolusi yang diperoleh dari hasil Transformasi Paket Wavelet (TPW), yang menggunakan beberapa jenis wavelet induk (filter). Untuk menentukan metoda dan filter yang paling sesuai dalam pengklasifikasian tekstur. Pengamatan dilakukan juga terhadap level dekomposisi., serta perhitungan waktu yang dibutuhkan untuk proses tersebut dari berbagai ukuran citra, dengan maksud untuk mengetahui pengaruh ukuran dan jumlah ciri dari citra tekstur terhadap waktu proses. Pengujian klasifikasi dilakukan pada beberapa jenis tekstur normal dan cacat

Perbesaran Citra Menggunakan Metode Wavelet

Perbesaran citra merupakan salah satu cabang dalam pengolahan citra digital, yang sering dibutuhkan dalam berbagai aplikasi seperti dalam bidang kedokteran, multimedia, dan dalam citra satelit. Seiring makin berkembangnya teknologi, makin banyak pula metode yang digunakan untuk perbesaran citra. Pada penelitian ini, proses perbesaran citra dilakukan menggunakan metode wavelet. Jenis filter induk wavelet yang digunakan, yaitu haar, daubechies 4, daubechies 6, daubechies 8, dan coiflet 1. Langkah-langkah proses perbesaran citra adalah sebagai berikut: transformasi wavelet diskrit, yaitu mendekomposisi citra inputan dengan menggunakan algoritma pyramida. Kemudian hasil dekomposisi (koefisien wavelet) dikalikan dengan dua dan diletakkan dalam matrik yang berukuran dua kali citra inputan pada sisi pojok kiri atas, sedangkan elemen matrik yang lain diisi nol. Setelah dilakukan proses transformasi wavelet invers (proses rekonstruksi) terhadap matrik tersebut, dihasilkan nilai untuk citra output (hasil perbesaran). Proses di atas memanfaatkan dua buah fungsi filter, yaitu low-pass filter (scaling function) dan high-pass filter (wavelet function). Dari uji coba yang dilakukan pada perangkat lunak ini terhadap lima filter induk wavelet yang digunakan, filter haar mempunyai nilai MSE (Mean Square Error) terkecil. Uji coba juga menunjukkan bahwa karakteristik citra asli, seperti standard deviasi juga mempengaruhi besarnya nilai MSE

Rancang Bangun Sistem Enterprise Resource Planning pada Modul Procurement Process (Purchasing) Berorientasikan Multi-Tenancy dengan Sistem Basis Data Terdistribusi

Enterprise Resource Planning adalah sebuah sistem aplikasi yang digunakan untuk mengelola sebuah Perusahaan besar yang dirancang untuk mengkoordinasikan semua sumber daya, informasi, dan aktifitas yang diperlukan untuk proses bisnis lengkap. ERP memiliki beberapa modul, salah satu modul yang penting dan yang telah dikerjakan pada tugas akhir ini yaitu Procurement Process atau Purchasing. Purchasing adalah suatu proses pengadaan barang pada Perusahaan, Purchasing bertanggung jawab terutama pada pengurusan permintaan barang, pembelian barang, memonitor pembelian barang, dan pemilihan supplier. Pada modul Procurement Process dibuat sistem pembelian barang mulai dari permintaan pembelian barang (purchase requisition) sampai melakukan pembelian secara resmi (purchase order), dan menggunakan metode TOPSIS untuk menentukan supplier terbaik saat ingin membeli barang atau raw material berdasarkan dari transaksi pembelian yang telah terjadi sebelumnya. Hasil implementasi menunjukkan bahwa proses pembelian barang berhasil berjalan dengan baik dan benar. Untuk pemilihan supplier atau supplier analysis berhasil me-ranking supplier terbaik agar pembelian barang bisa berjalan dengan lanca

Rancang Bangun Optimasi Kebutuhan Bahan Baku Menggunakan Algoritma Wagner-whitin

Lotting or purchasing raw materials is one step in Material Requirement Planning. Lotting technique that already known is the Wagner-Within algorithm. This algorithm is widely used because it provides optimal solutions for problem sizedeterministic dynamic reservation at a particular time period in which the needs of the entire period must be completed. It takes a application system of optimization planning raw material requirements using the Wagner-Whitin algorithm. The development of this process begins with building a power module of demand data using Arima method (1,1,1), then followed by forecasting modules of consumer demand for end product by using the multiplicative decomposition forecasting methods, and ends with the development of Materials Requirement Planning module (MRP I) using the Wagner-Whitin algorithm. The results of the test system with test data is the generation of data will form the same pattern that is likely up from week to week. Forecasting results have high accuracy registration of 99.48%, 99.64% and 99.68%. Wagner-Whitin algorithm always produces the combination of weeks. Result of the combination in the first week will produces the minimum cost for the entire week of production