Rancang Bangun Sistem Informasi Administrasi Santri Di Ponpes Roudlotus Syifa Azzakia Berbasis Web

Perkembangan teknologi informasi pesat, khususnya internet dan website yang memberikan kemudahan dalam pengelolaan data administrasi lembaga pendidikan. Sistem informasi sangat penting untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas. Namun, administrasi di Pondok Pesantren Roudlotus Syifa masih dilakukan secara manual dengan kelemahan seperti kurangnya akurasi data, kesulitan pencarian informasi, keterbatasan pengelolaan data santri, dan proses yang lambat. Untuk mengatasi masalah ini, sistem informasi administrasi santri menjadi salah satu solusi, dengan membuat sistem informasi administrasi santri dapat memberikan kemudahan pengurus dalam mengelola data administrasi santri. sistem dikembangkan dengan menggunakan metode waterfall yang melibatkan tahapan analisis kebutuhan, desain, pengkodean, pengujian, dan pemeliharaan. Dari penelitian ini mengahsilkan sistem informasi administrasi santri di ponpes Roudlotus Syifa Azzakia berbasis web. Sistem ini memberikan kemudahan dalam pengelolaan data administrasi santri di ponpes Roudlotus Syifa, dapat menghemat waktu, tenaga, dan biaya. Selain itu, sistem ini memudahkan santri dan wali santri dalam mengakses data administrasi seperti pembayaran bulanan, daftar ulang, dan sisa uang saku. Sistem yang dikembangkan telah disesuaikan dengan kebutuhan Pondok Pesantren Roudlotus Syifa Azzakia

Rekayasa Sistem Informasi Demografi sebagai Dasar Penghitungan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Daerah

Permasalahan kependudukan sangatlah kompleks, padahal data kependudukan sangat penting untuk kebutuhan informasi yang berkenaan Demografi dan Kesejahteraan Penduduk. Penelitian ini bermaksud melakukan identifikasi, analisis, desain data kependudukan untuk implementasi sistem informasi demografi yang dapat digunakan dasar penghitungan dan pemberian informasi Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Hal ini didasarkan pada banyaknya desa/kelurahan yang masing melakukan pencatatan dan pelaporan kependudukan secara konvensional dan belum memiliki formula yang memudahkan pendataan penduduk untuk menghitung IPM. Untuk menghasilkan sistem yang baik dan memenuhi kebutuhan pengguna (user) maka penelitian ini menggunakan model pengembangan sistem siklus hidup (SDLC). Model analisis sistem menggunakan DFD, desain database menggunakan E-R Diagram. Model ini mempermudah dalam pengembangan dan memudahkan bagi user untuk memahami sistem yang akan dikembangkan. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat memberikan kemudahan, kecepatan, dan ketepatan dalam melakukan pendataan penduduk, pembentukan informasi demografi dan penghitungan IPM. Sehingga setiap desa atau kelurahan dan kecamatan dapat dengan segera mengetahui informasi perkembangan penduduk (demografi) dan tingkat kesejahteraan penduduk (IPM)

Anti-Cheating Presence System Based on 3WPCA- Dual Vision Face Recognition

To prevent counterfeit face image on face presence system, we can use dual vision camera in face recognition system. Dual vision camera is used to produce detectable face images from two positions of the left lens and the right lens. Image retrieval at the two corners of the left lens and the right lens can produce a merged face image database of left lens face image and right lens face image. The use of two sides of the face angle taking is used to avoid falsification of facial data such as the use of a face photo of a person or an image similar to a person's face. This research uses a dual-vision face recognition method on its preprocessing and uses 3WPCA (Three Level Wavelet Decomposition - Principal Component Analysis) as its feature extraction model. In dual-vision face recognition, we use half-join method to combine a half of the left image and a half of the right image into an image that is ready to be extracted using 3WPCA. This research can produce a presence system based on good face recognition and can be used to anticipate falsification of face data with recognition accuracy up to 98%

Penentuan Tingkat Kerentanan Banjir secara Geospasial

Daerah rentan banjir adalah daerah yang mudah atau mempunyai kecenderungan untuk terlanda banjir. Maka kawasan rentan banjir merupakan kawasan yang sering atau berpotensi tinggi mengalami bencana banjir. Daerah atau kawasan tersebut dapat diidentifikasi dengan menggunakan pendekatan geomorfologi khususnya aspek morfogenesa, karena kenampakan seperti teras sungai, tanggul alam, dataran banjir, rawa belakang, kipas aluvial, dan delta yang merupakan bentukan banjir yang berulang-ulang yang merupakan bentuk lahan detil yang mempunyai topografi datar, sesuai karakteristik penyebab banjir.Sedangkan tingkat kerentanan banjir dapat ditentukan berdasarkan paramater-parameter yang berpengaruh terhadap terjadinya banjir. Dari beberapa penelitian mengenai banjir, telah diketahui bahwa kondisi lahan seperti penutup lahan, topografi, dan geomorfologi juga curah hujan, sebagai salah satu unsur iklim yang utama adalah merupakan faktor-faktor berpengaruh dalam menentukan terjadinya banjir di Indonesia.Terungkap juga bahwa Sistem Informasi Geografis (SIG) terbukti mampu menyediakan informasi data geospasial untuk setiap objek di permukaan bumi secara cepat. Sekaligus juga mampu menyediakan sistem analisa keruangan yang akurat. Selain itu, siapapun dapat menggunakan informasi tersebut untuk mengantisipasi dampak bencana baik untuk respon darurat, pemulihan pasca bencana, penetapan strategi mitigasi bencana, ataupun perencanaan pembangunan berkelanjutan.Maka dalam penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan ulasan contoh-contoh parameter, metoda dan tahapan langkah dalam penentuan tingkat kerentanan banjir secara geospasial. Dalam hal ini, parameter rentan banjir yang ditentukan berdasarkan aspek lingkungan, dapat diterapkan untuk data geospasial indikator banjir dan yang nantinya akan dibentuk berupa data yang komprehensif antara data spasial dan atributnya data non spasial. Kemudian penentuan tingkat kerentanan banjir menggunakan metoda Analisis Weighted Scorring dalam perhitungan penentuan tingkatan parameter-parameter rentan banjir dan Analisis Penentuan Tingkat Rentan Banjir, sehingga menghasilkan model klasifikasi tingkat rentan Banjir.Hasil akhir dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu model klasifikasi tingkat rentan banjir yang terlihat implementasinya dalam model data tabel untuk data geospasial tingkat rentan banjir

PENGARUH CAR, FDR, NPF, DAN BOPO TERHADAP PROFITABILITAS (RETURN ON ASSETS) PADA BANK NET INDONESIA SYARIAH PERIODE 2016-2019

Profitabilitas digunakan sebagai salah satu referensi dalam menghitung besarnya laba yang diperoleh juga untuk mengetahui apakah bank sudah melakukan kinerjanya secara efisien. Salah satu indikator yang digunakan dalam mengukur tingkat profitabilitas ialah ROA (Return On Assets). Rasio-rasio keuangan yang mempengaruhi nilai profitabilitas Return On Assets (ROA) ialah Capital Adequacy Ratio (CAR), Financing to Deposit Ratio (FDR), Non Performing Financing (NPF), dan Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh CAR, FDR, NPF, dan BOPO terhadap profitabilitas (Return On Assets) pada Bank Net Indonesia Syariah periode 2016-2019. Populasi dalam penelitian ini adalah Laporan Keuangan Bank Net Indonesia Syariah dari tahun 2016-2019. Pengambilan sampel menggunakan teknik cluster sampling, terdapat 16 data yang diperoleh dari dari laporan triwulan Bank Net Indonesia Syariah. Teknik analisis data berupa statistik deskriptif, uji asumsi klasik, uji regresi linear berganda dan uji hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial variabel CAR, FDR, dan NPF tidak terdapat pengaruh yang signifikan terhadap ROA. Sedangkan variabel BOPO mempunyai pengaruh yang signifikan secara parsial terhadap ROA. Hasil uji hipotesis secara simultan menunjukkan bahwa CAR, FDR, NPF, BOPO berpengaruh signifikan pada ROA pada Bank Net Indonesia Syariah periode 2016-2019. Dari hasil uji koefisien determinasi menunjukkan bahwa nilai Adjusted sebesar 0,895 atau setara 89,5%. Hal ini bermakna CAR, FDR, NPF, dan BOPO mempengaruhi tingkat profitabilitas Return On Assets (ROA) sebesar 89,5% dan sisanya 10,5% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini