Aplikasi Web Manajemen Penjualan Air Galon Menggunakan Metode Just In Time

Perkembangan teknologi dijaman ini sudah sangat pesat. Banyaknya inovasi-inovasi baru yang muncul menyebabkan setiap orang harus mengikuti perkembangan jaman. Perkembangan teknologi ini banyak dimanfaatkan oleh perusahaan-perusahaan besar untuk mengembangkan bisnis yang dijalaninya. Oleh sebab itu banyak perusahaan-perusahaan dan startup-startup lokal kalah bersaing di daerah nya sendiri. Hampir sebagian besar perusahaan-perusahaan lokal belum menerapkan teknologi yang baik di dalam sistem kerjanya terkhusus di bagian perusahaan air minum. Sehingga dibutuhkan sebuah aplikasi yang optimal untuk menjadi solusi dalam menyelesaikan masalah ini. Tujuan dibangunnya aplikasi ini adalah untuk menerapkan metode Just In Time dalam sebuah perusahaan air minum untuk melihat bagaimana pengaruh metode ini terhadap perusahaan air minum. Metode Just In Time merupakan sebuah metode yang memproduksi sesuai dengan jumlah pemesanan. Dalam penelitian ini menggunakan sistem kerja Enterprise Resource Planning (ERP) dengan menerapkan empat modul yaitu Pengeluaran, Pendapatan, Penjualan dan Produksi. Metode forecasting digunakan dalam model Penjualan untuk memprediksi pesanan pelanggan kedepannya. Metode forecasting yang digunakan adalah Simple Moving Average yaitu menghitung rata-rata data dengan menambahkan harga penutupan dari data yang ada kemudian di bagi dengan jumlah periode waktu. Aplikasi ini diujicobakan pada perusahaan air minum bernama Bioneuro Water. Dalam pengujian aplikasi ini didapatkan hasil bahwa perusahaan Bioneuro Water cocok menggunakan metode Just In Time terbukti dengan menggunakan metode ini dapat mengurangi jumlah stock di gudang

KLASIFIKASI ULASAN APLIKASI PADA TOKO APLIKASI BERGERAK DENGAN MEMANFAATKAN ISSUE TRACKER GITHUB

Dengan semakin maraknya aplikasi untuk perangkat begerak, membuat para pengembang harus berkompetisi untuk membuat aplikasi sesuai dengan keinginan pengguna. Ulasan pengguna pada suatu aplikasi, adalah salah satu cara untuk mencapainya. Terdapat penelitian yang memanfaatkan ulasan tersebut, yaitu  rekomendasi fitur aplikasi untuk pengembang. Penelitian tersebut mengekstraksi fitur aplikasi dari suatu ulasan dan mengklasifikasi kedalam dua tipe, yaitu laporan kesalahan atau permintaan fitur. Pada proses klasifikasi, dataset yang dipakai berasal dari hasil penelusuran ulasan toko aplikasi bergerak Google Play dan IOS App Store. Kekurangan dari dataset tersebut adalah perlunya pelabelan manual oleh para ahli, dimana hal tersebut membutuhkan waktu yang tidak sedikit, selain itu data yang dihasilkan tidak terlalu banyak. Sehingga hal tersebut akan berpengaruh pada hasil akurasi. Penelitian ini mengusulkan penggunaan dataset berlabel dari sumber lain yang jumlahnya melimpah, yaitu judul dari issue pada repository perangkat lunak terbuka Github, yang mana dataset tersebut akan digunakan sebagai data latih. Tujuan dari penelitian yang diusulkan adalah untuk mengetahui apakah penggunaan data dari sumber lain dapat dipakai sebagai dataset latih dengan akurasi yang lebih baik atau tidak. Dari hasil penelitian diharapkan keterlibatan ahli dalam proses pelabelan dapat dihilangkan. Selain itu, diharapkan model klasifikasi tersebut dapat digunakan untuk klasifikasi dengan domain yang lebih luas, misalnya klasifikasi perangkat lunak desktop. Metode klasifikasi yang dipakai adalah naïve bayes, karena telah dibuktikan pada penelitian sebelumnya, bahwa metode naïve bayes menghasilkan akurasi yang lebih tinggi daripada decision tree dan Max Ent. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa model yang diusulkan menghasilkan precision sebesar 61-69% dan recall sebesar 30-88

Perancangan Audiometer Tutur Kata Berbasis Android dengan Penerapan Voice Recognition dalam Pelaksanaan Tes Pendengaran Pekerja

Sering terjadinya peningkatan kasus kecelakaan kerja, memberitahukan pentingnya penerapan K3 (Keamanan, Kesehatan dan Keselamatan kerja) pada perusahaan yang bertujuan menekan angka terjadinya kecelakaan di dalam bekerja. Salah satu penerapan K3 yakni diberlakukannya tes kesehatan. Tes kesehatan dilakukan untuk menghitung faktor resiko demi keselamatan dan efektifitas dalam pekerjaan yang digunakan sebagai pengukur untuk mendapatkan pekerja yang berkualitas dan sehat. Salah satu tes kesehatan yang dilakukan adalah tes pendengaran. Tes pendengaran merupakan prosedur yang dilakukan untuk memeriksa kemampuan mendengar seseorang. Salah satu tes pendengaran adalah Tes audiometri nada tutur. Tes pendengaran audiometri nada tutur menggunakan kata-kata terpilih yang telah dibakukan dan dikaliberasi, untuk mengukur beberapa aspek kemampuan pendengaran pekerja yang dilakukan secara konvensional.Namun dalam pengadaan tes secara konvensional menggunakan hardware audiometer masih kurang efesien untuk dilakukan selama proses tahap penerimaan calon peserta, hal ini dikarenakan perhitungan hasil tes keseluruhan masih dibuat secara manual oleh penyedia tes, sehingga diperlukan pengawas dari perusahaan untuk menghindari manipulasi data yang bisa diubah oleh penyedia dan peserta tes. Keterbatasan alat yang dimiliki oleh penyedia tes juga membuat pelaksaanaan tes menjadi kurang efisien dalam waktu dikarenakan harga audiomer yang terjangkau mahal. Melalui rancangan sistem audiometer nada tutur berbasis android yang menerapkan voice recognition diharapkan dapat membantu dalam pelaksaan tes pendengaran untuk pekerja. Selain itu, diharapkan dapat meminimalisir biaya yang dilakukan perusahaan untuk membeli alat audiometer atau menggunakan jasa ketiga dari pihak yang memiliki audiometer. Sistem audiometer nada tutur ini diberi nama dengan AudioTest Pro

Software Fault Prediction Using Filtering Feature Selection in Cluster-Based Classification

The high accuracy of software fault prediction can help testing effort and improving software quality. Previous researchers had proposed the combination of Entropy-Based Discretization (EBD) and Cluster-Based Classification (CBC). However, the irrelevant and redundant features in software fault dataset tend to decrease the prediction accuracy value. This study proposes improvement of CBC outcomes by integrating filtering feature selection methods. Filtering feature selection methods that will be integrated with CBC i.e. Information Gain (IG), Gain Ratio (GR), and One-R (OR). Based on the research using 2 datasets NASA public MDP (i.e. PC2 and PC3), the result shows that the combination of CBC and IG yields the best average accuracy value compared to GR and OR. It generates 67.52% average of probability detection (pd) and 37.42% average of probability false alarm (pf). While CBC without feature selection yields 65.38% average pd and 49.95% average pf. It can be concluded that IG can improve CBC outcomes by increasing 2.14% average pd and reducing 12.53% average p

FRECOMTWEET: PRODUCT RECOMMENDATION APPLICATION USING FRIENDSHIP CLOSENESS ON TWITTER

The information and communication technology development makes someone interact with each other easier. This convenience is used to exchange ideas, like using social media Twitter for product recommendations before buying it. It brings up a trend that consumers seek product recommendations through other people on social media. Social media, especially Twitter, has several features such as tweets, ReTweet and mentions to interact with other people. Users can describe the product, attach a link, and give a positive or negative rating in a tweet. These types of tweets can be used as an alternative to product recommendations. FrecomTweet is an Android-based product recommendation application that can detect close friendships based on the user’s ReTweet and mentions. This application also detects a product recommendation that appears in a conversation between users. This detection uses the keyword filtering method, which matches the conversation content with the markers in the database. If the conversation has a positive rating, it will recommend the user’s closest friends. This research uses a crawling method with the Twitter API streaming filter built using the CodeIgniter framework. The results of the black box test show that Twitter user conversations can be used as a product recommendation with a precision and recall value of 0.94 and 0.81, respectively

Sentiment Analysis of Text Memes: A Comparison Among Supervised Machine Learning Methods

Meme is a new form of content in social media. A meme contains sentiment towards a particular issue, product, person, or entity. Memes can be in the form of text, images, or images that contain text. Memes are entertaining, critical, sarcastic, and may even be political. Traditional sentiment analysis methods deal with text. This study compares the performance of four sentiment analysis methods when used on Indonesian meme in the form of text and images that contain text. Firstly, the extraction of text memes was carried out, followed by the classification of the extracted text memes using supervised machine learning methods, namely Naïve Bayes, Support Vector Machines, Decision Tree, and Convolutional Neural Networks. Based on the experimental results, sentiment analysis on meme text using the Naïve Bayes method produced the best results, with an accuracy of 65.4%

Rancang Bangun Kakas Bantu Deteksi Ketidaksesuaian Kode Sumber terhadap Diagram Urutan

Pada daur hidup perangkat lunak sendiri terdapat beberapa tahapan-tahapan yang harus dilalui yaitu pengumpulan kebutuhan, desain, implementasi, testing, perawatan. Dalam fokus tugas akhir ini, tugas akhir dititik beratkan pada tahap terakhir daur hidup perangkat lunak, yaitu tahap perawatan perangkat lunak. Dalam daur hidup tahap perawatan sangat rentan untuk mengubah kode sumber sesuai dengan kebutuhan atau keperluan fitur pada sebuah perangkat lunak yang mengakibatkan tidak sesuainya kode sumber terhadap desain awal. Tujuan tugas akhir ini yaitu untuk membuat sebuah kakas bantu untuk membantu analis sistem dalam mendeteksi ketidaksesuaian kode sumber tersebut terhadap desain, dalam hal ini desain yang menjadi pembanding adalah diagram urutan, hal ini dikarenakan diagram urutan menggambarkan alur sebuah fitur atau sistem. Dalam tugas akhir ini kakas bantu akan dibentuk menggunakan bahasa pemrograman java. Diagram urutan dengan format xmi dan kode sumber dengan format xml merupakan input yang diperlukan untuk kakas bantu. Dalam tugas akhir ini pendeteksian ketidaksesuaian dilakukan menggunakan string matching dan word similarity. Kakas bantu ini nanti menghasilkan berupa sebuah alur dari diagram urutan yang ditunjukkan pada tanda benar dan salah. Setiap alur digambarkan menjadi sebuah triplet. Triplet meliputi subyek,predikat,dan obyek. Dalam program ini nanti akan diuji dengan data uji sebanyak 10 buah dataset yang berasal dari 5 buah kasus diagram urutan.Hasil program menunjukkan 95% kesepakatan terhadap analisis ahli rekayassa perangkat luna

Sistem Promosi Pariwisata Menggunakan Ontologi

Pariwisata merupakan sektor yang penting di Indonesia. World Tourism Organization (WTO) meramalkan pada tahun  2019,  bahwa  industri pariwisata Asia Pasifik akan mengalami perkembangan yang menjanjikan terutama dari segi pendapatan. Sistem  promosi pariwisata berbasis konteks yang ada hanya mengakomodasi pelancong yang sudah memiliki rencana dengan jelas (pelancong terencana), sedangkan pelancong yang sekedar ingin menjelajahi kota, berjalan-jalan  atau menghabiskan waktu luang (pelancong dadakan) belum ada yang mengakomodasi. Salah satu solusi tersebut adalah dengan menggunakan teknologi piranti bergerak dan ontologi.  Piranti bergerak memudahkan pelancong untuk mendapatkan informasi kapanpun dan dimanapun. Sedangkan penggunaan ontologi akan mempermudah penyajian informasi yang lebih relevan kepada pelancong. Ontologi dalam konteks studi ini adalah ontologi probabilitas dengan pendekatan bayesian network. Pengujian sistem dibagi menjadi dua bagian yaitu uji validitas kebutuhan sistem dengan menggunakan perkaka Requirements Traceability Matrixs (RTM) dan pengujian sistem purwarupa dengan pengujian kotak hitam. Secara umum, fungsionalitas sistem berjalan baik dan sesuai dengan rancangan sistem

Kakas Bantu Analisis Kerancuan Kebutuhan Perangkat Lunak Berbasis Aturan

Analisis kebutuhan adalah fase yang penting dalam pengembangan sebuah perangkat lunak. Otomatisasi evaluasi terhadap bahasa alamiah yang digunakan dalam dokumen kebutuhan telah ditetapkan untuk meningkatkan kualitas dari sebuah sistem sebelum memulai fase pembangunan sistem. Kakas Bantu Analisis Kerancuan Kebutuhan Perangkat Lunak Berbasis Aturan ini adalah suatu kakas bantu yang dapat membantu otomatisasi dalam evaluasi dokumen kebutuhan perangkat lunak. Kakas bantu ini mengekstraksi dokumen kebutuhan perangkat lunak menjadi kebutuhan spesifik. Kakas bantu melakukan analisis kerancuan pada kebutuhan spesifik dan memberikan rekomendasi atas kerancuan yang terjadi didalamny

Rancang Bangun Aplikasi Perepresentasian Data Perilaku Pengemudi Mobil Berbasis Android Menggunakan Sensor Accelerometer dan Orientation

Semakin meningkatnya popularitas smartphone dari tahun ke tahun, semakin meningkat pula jumlah aplikasi perangkat bergerak yang berkaitan dengan keamanan dalam berkemudi. Oleh karena itu, diperlukan aplikasi perangkat bergerak lain yang dapat mendeteksi pergerakan mobil yang normal dan berbahaya menggunakan sensor accelerometer dan orientation yang berasal dari smartphone serta tanpa memerlukan sensor hardware tambahan. Arsitektur aplikasi perangkat bergerak ini berbasis client-server, dimana web service melayani permintaan dari aplikasi client berbasis Android. Aplikasi ini juga menggabungkan beberapa teknologi lain seperti Geolocation API, Geocoding API, dan Android Sensor API. Teknologi-teknologi tersebut digunakan untuk mengetahui kecepatan mobil, lokasi terkini dari pengemudi, dan merekam pola gerakan mobil melalui representasi nilai-nilai sensor accelerometer dan orientation.Tujuan dari dikembangkannya aplikasi perangkat bergerak untuk tugas akhir ini adalah untuk membantu pihak kepolisian lalu lintas dalam mendapatkan data pergerakan mobil berupa raw data 2-axis yang direkam oleh sensor accelerometer dan orientation pada smartphone Android ketika pengemudi mengendarai mobil. Data-data tersebut nantinya digunakan untuk membantu mendeteksi riwayat pola berkendara seorang pengemudi