Simulasi Pemanfaatan Sistem Informasi Akuntansi Aksyaa.Com Berbasis Web dan Mobile Bagi UMKM

Financial management has an important role in the success of micro, small and medium enterprises (MSMEs). MSME owners face challenges when improving their business performance due to difficulties in managing their financial resources effectively. One of the factors contributing to this challenge is the mix of their business and personal operating funds. Because of this, a free licensed financial management system start-up called aksyaa.com was developed. Aksyaa.com has features for recording general journals, reporting sales and purchases, and ledgers. Output documents include sales reports, purchases, cash flow statements, balance sheets, and income statements. Aksyaa.com on a web and android basis has been selectively implemented and simulated for several MSMEs as part of community service activities from the Faculty of Engineering, University of Mataram. One of the user partners, MSMEs engaged in selling furniture products in the city of Mataram, managed to use the system by inputting transaction data, so that there were 798 transactions recorded within one month. Output documents are consistently aligned with the list of accounts provided in the system, categorized by transaction type, and when testing the system no bugs were detected

Fast pornographic image recognition using compact holistic features and multi-layer neural network

The paper presents an alternative fast pornographic image recognition using compact holistic features and multi-layer neural network (MNN). The compact holistic features of pornographic images, which are invariant features against pose and scale, is extracted by shape and frequency analysis on pornographic images under skin region of interests (ROIs). The main objective of this work is to design pornographic recognition scheme which not only can improve performances of existing methods (i.e., methods based on skin probability, scale invariant feature transform, eigenporn, and Multilayer-Perceptron and Neuro-Fuzzy (MP-NF)) but also can works fast for recognition. The experimental outcome display that our proposed system can improve 0.3% of accuracy and reduce 6.60% the false negative rate (FNR) of the best existing method (skin probability and eigenporn on YCbCr, SEP), respectively. Additionally, our proposed method also provides almost similar robust performances to the MP-NF on large size dataset. However, our proposed method needs short recognition time by about 0.021 seconds per image for both tested datasets

Pemanfaatan Sistem Informasi Evaluasi Pembelajaran Sebagai Sistem Pendukung Untuk Kriteria Pendidikan IAPS 4.0 LAM-Teknik

Evaluasi merupakan tahapan penting untuk mengukur suatu ketercapaian kualitas pelaksanaan. Pada mitra kami, program studi Teknik Elektro Universitas Mataram, terdapat pelaksanaan Tridharma perguruan tinggi salah satunya pelaksanaan pada aspek Pendidikan. Aspek Pendidikan ini mencakup proses pembelajaran untuk mahasiswa dan pengajaran oleh dosen. Dalam implementasinya, mitra telah melakukan pengukuran untuk evaluasi terkait pelaksanaan pembelajaran dan pengajaran dengan menyebar formulir kuisioner menggunakan survei elektronik, dengan memanfaatkan aplikasi layanan terbuka dari google cloud berupa google formulir kami singkat gform. Layanan gform ini mudah untuk digunakan. Dalam menggunakannya, evaluator akan membuat formulir berisikan daftar pertanyaan untuk diisi oleh mahasiswa. Setelah pengisian itu akan dilakukan rekapitulasi dan selanjutnya data akan terhimpun dalam format .xlsx atau .csv. Penggunaan gform sebagai alat bantu cukup efektik, hanya masih terdapat beberapa kebutuhan lainnya yang belum tersedia seperti fitur analisa data berdasarkan data periode waktu tertentu, terdapat potensi terjadi redundansi data karena tidak tersimpan pada sistem manajemen basisdata, dan belum tersedia pilihan analisa data secara statistik untuk kepentingan analisa data lebih lanjut. Karena itu dibutuhkan perangkat lunak lain sebagai alat bantu yang juga bersifat online menyerupai gform tadi, tetapi memiliki use-ability dan fungsionalitas terintegrasi lebih efektif sesuai ekspektasi pengguna. Aplikasi ini yang kami kembangkan berupa sistem informasi berbasis website yang dibangun menggunakan framework Flask-python sebagai kerangka sistem dan relasi manajemen basis data menggunakan MySql. Diperlukan perancangan secara sistematis hingga sistem direalisasikan dengan pendekatan Unified Modelling Language (UML). Aplikasi dengan versi standar ini telah disiapkan untuk digunakan oleh mitra sebagai keluaran dari kegiatan pengabdian kepada masyarakat. Sistem aplikasi ini telah digunakan oleh mitra dalam dua kali ujicoba pada evaluasi pembelajaran semester genap 2021/2022 dan semester ganjil 2022/2023. Aplikasi ini mendukung kriteria Pendidikan pada instrument akreditasi 4.0 Lembaga Akreditasi Mandiri kluster Teknik Perguruan Tinggi atau LAM-Teknik serta juga dapat dimanfaatkan oleh instansi Pendidikan lain sebagai alat bantu dalam mengukur ketercapaian evaluasi proses pembelajaran. &nbsp

Pemanfaatan Perangkat Lunak Sistem Informasi Akreditasi Program Studi dengan 9-Standar dalam Penyusunan Dokumen Akreditasi Berdasarkan Instrumen Akreditasi Program Studi 4.0 (IAPS 4.0)

Saat ini, penyusunan borang akreditasi sudah diharuskan menggunakan instrumen yang terbaru yang telah disediakan oleh Badan Akreditasi Nasional yang disebut juga Instrumen Akreditasi Program Studi 4.0 (IAPS4.0). Instrumen ini menggunakan 9-standar atau kriteria dan sangat berbeda dengan instrument akreditasi sebelumnya yang masih menggunakan 7-standar. Pengisian Instrumen ini sangat memerlukan data dukung dari setiap indicator kinerja yang dilaksanakan dan dilaporkan terkait pelaksanaan kegiatan dalam lingkup organisasi Unit Pengelola Program Studi dan Program Studi. Untuk membantu penyusunan proses akreditasi tersebut telah kami siapkan suatu Sistem perangkat lunak berupa Perangkat lunak berbasis online, sehingga data dukung baik itu data LKPSmaupun data LED dapat diunggah kapanpun dan dimanapun tim penyusun IAPS 4.0 bekerja. . Telah tersedia pula pada system perangkat lunak ini simulasi untuk mengukur ketercapaian indicator kinerja prodi. Manfaat lain yang dicapai ialah bagaimana agar proses Akreditasi dapat dipersiapkan secara terukur dan efektif. Sistem perangkat lunak ini telah dikembangkan dan diujicobakan di Prodi Teknik Elektro-Universitas Mataram. Hasilnya, selama uji coba, tim penyusun akreditasi yang terdiri dari para dosen dapat dan masih bekerja secara partisipatif dalam menginput dokumen akreditasi. Hingga saat ini sistem Perangkat lunak ini telah dikembangkan mancapai 100% dan telah di install atau diimlementasikan untuk mendukung IAPS4.0 serta juga dapat melakukan simulasi evaluasi capaian kinerja prodi yang telah berjalan. Sistem atau perangkat lunak ini telah memiliki nilai ekonomis yang menghasilkan revenue generating bagi unit bisnis laboratorium.

Performance of IEEE 802.15.4 beaconless-enabled protocol for low data rate ad hoc wireless sensor networks

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University London.This thesis focuses on the enhancement of the IEEE 802.15.4 beaconless-enabled MAC protocol as a solution to overcome the network bottleneck, less flexible nodes, and more energy waste at the centralised wireless sensor networks (WSN). These problems are triggered by mechanism of choosing a centralised WSN coordinator to start communication and manage the resources. Unlike IEEE 802.11 standard, the IEEE 802.15.4 MAC protocol does not include method to overcome hidden nodes problem. Moreover, understanding the behaviour and performance of a large-scale WSN is a very challenging task. A comparative study is conducted to investigate the performance of the proposed ad hoc WSN both over the low data rate IEEE 802.15.4 and the high data rate IEEE 802.11 standards. Simulation results show that, in small-scale networks, ad hoc WSN over 802.15.4 outperforms the WSN where it improves 4-key performance indicators such as throughput, PDR, packet loss, and energy consumption by up to 22.4%, 17.1%, 34.1%, and 43.2%, respectively. Nevertheless, WSN achieves less end-to-end delay; in this study, it introduces by up to 2.0 ms less delay than that of ad hoc WSN. Furthermore, the ad hoc wireless sensor networks work well both over IEEE 802.15.4 and IEEE 802.11 protocols in small-scale networks with low traffic loads. The performance of IEEE 802.15.4 declines for the higher payload size since this standard is dedicated to low rate wireless personal access networks. A deep performance investigation of the IEEE 802.15.4 beaconless-enabled wireless sensor network (BeWSN) in hidden nodes environment has been conducted and followed by an investigation of network overhead on ad hoc networks over IEEE 802.11 protocol. The result of investigation evinces that the performance of beaconless-enabled ad hoc wireless sensor networks deteriorates as indicated by the degradation of throughput and packet reception by up to 72.66 kbps and 35.2%, respectively. In relation to end-to-end delay, however, there is no significant performance deviation caused by hidden nodes appearance. On the other hand, preventing hidden node effect by implementing RTS/CTS mechanism introduces significant overhead on the network that applies low packet size. Therefore, this handshaking method is not suitable for low rate communications protocol such as IEEE 802.15.4 standard. An evaluation study of a 101-node large-scale beaconless-enabled wireless sensor networks over IEEE 802.15.4 protocol has been carried out after the nodes deployment model was arranged. From the experiment, when the number of connection densely increases, then the probability of packet delivery decreases by up to 40.5% for the low payload size and not less than of 44.5% for the upper payload size. Meanwhile, for all sizes of payload applied to the large-scale ad hoc wireless sensor network, it points out an increasing throughput whilst the network handles more connections among sensor nodes. In term of dropped packet, it confirms that a fewer data drops at smaller number of connecting nodes on the network where the protocol outperforms not less than of 34% for low payload size of 30 Bytes. The similar trend obviously happens on packet loss. In addition, the simulation results show that the smaller payload size performs better than the bigger one in term of network latency, where the payload size of 30 Bytes contributes by up to 41.7% less delay compared with the contribution of the payload size of 90 Bytes.Ministry of Research, Technology, and Higher Education a.k.a. Directorate Generale of Higher Education, the Republic of Indonesia

Kinerja jaringan saraf berbasis backpropagation dan LVQ sebagai algoritme fingerprint RSS LoRa untuk penentuan posisi pada ruang terbuka

Outdoor positioning is one of the important applications in the Internet of things (IoT). The usage of GPS is unsuitable for low-power IoT devices. Alternatively, it can use the LoRa devices. This research aims to find a better method as the fingerprint algorithm for determining the outdoor position using RSS LoRa. The methods used as the fingerprint algorithm were two artificial neural network models, i.e. backpropagation (BP) with four types of training methods and learning vector quantization (LVQ) with two types of training methods. The experiment results show the performance of LVQ1 better than those of LVQ2. Besides, the LVQ1 was also better than the BP method. However, both BP and LVQ2 have a performance that is almost similar to about 70 %. Both of the artificial neural network models, BP and LVQ, can be used as a fingerprint algorithm to determine quite accurate the outdoor object position.Penentuan posisi ruang terbuka merupakan salah satu aplikasi penting pada internet of things. Penggunaan GPS tidak cocok untuk perangkat IoT yang berdaya rendah. Sebagai alternatif digunakan perangkat LoRa. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan metode yang lebih baik sebagai algoritme fingerprint dalam menentukan posisi objek pada ruang terbuka berdasarkan RSS LoRa. Metode yang digunakan sebagai algoritme fingerprint adalah dua model jaringan saraf tiruan, yaitu backpropagation (BP) dengan empat jenis metode pelatihan dan learning vector quantization (LVQ) dengan dua metode pelatihan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kinerja LVQ1 lebih baik dibanding LVQ2. Selain itu, kinerja LVQ1 juga lebih baik dibandingkan BP, sedangkan metode BP dan LVQ2 memiliki tingkat keberhasilan hampir sama di sekitar 70 %. Kedua model jaringan saraf tiruan, baik BP maupun LVQ, dapat digunakan sebagai algoritme fingerprint untuk menentukan posisi objek pada ruang terbuka dengan akurasi yang cukup tinggi