PEMODELAN IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK STUDENT RELATIONSHIP MANAGEMENT PADA PERGURUAN TINGGI

Keunggulan kompetitif sebuah perguruan tinggi tidak luput dari keberadaan dan pemanfaatan teknologi informasi. Dengan mengadopsi pendekatan CRM, dalam proses bisnisnya perguruan tinggi dapat menerapkan konsep Student Relationship Management (SRM) untuk meningkatkan kualitas layanan terhadap mahasiswa sebagai orientasi utama. Dengan dukungan model Business Intelligence (BI) sebagai pengolah datanya SRM diharapkan akan dapat menawarkan alternatif solusi yang lebih personal sesuai dengan karakter tiap-tiap mahasiswa. Kajian ini mencoba untuk mengusulkan model implementasi BI dalam SRM dengan mengikuti tahapan pengembangan sistem yang diharapkan dapat menjadi alternatif guidelines penerapan SRM di dunia pendidikan khususnya perguruan tinggi. Pengembangan prototype dari integrasi dua konsep ini akan menjadi kajian lanjutan untuk memvalidasi model yang diusulkan.Kata kunci :Customer Relationship Management, Student Relationship Management, Business Intelligenc

COVID-19 Suspects Monitoring System Based on Symptom recognition using Deep Neural Network

The outbreak of the Corona virus or COVID-19 was still a global concern even though it has been declared an endemic in several countries in the world, including Indonesia. However, with the emergence of new variants of this virus, preventive efforts continue to be made to prevent its spread. To prevent the spread of this virus, early detection was important, especially in knowing prospective clients who are positive and reactive to this virus, thus enabling early isolation measures for prospective patients who are taking action. This identification can be carried out in public areas that are the center of community activities. In this study, an intelligent system will be developed that can detect people suspected of COVID-19 through fever and breathing problem symptoms that can provide solutions to prevent the spread of this virus. Identify these symptoms through thermography-based image processing sourced from thermal camera sensors and then look for the possibility of suspected and reactive COVID19. Furthermore, the AI model was used by the early detection system of people suspected of being positive and reactive for COVID-19 using the Deep Neural Network method. This study aims to identify symptoms of fever and respiratory infection through image processing sourced from thermal camera sensors and further diagnose prospective patients who are suspected of being positive and reactive for COVID19 using the CNN method as an intelligent system for early detection of suspected positive and reactive COVID19 patientsIn the process of testing the classification training model, the performance results in the CNN classification process have an accuracy value of more than 88%. Furthermore, a comparison was made between the CNN classification and other classifications, such as SVM, Naive Bayes and Multi-Layer Perceptron (MLP). The results obtained from this comparison have an average percentage of accuracy above 80%. MLP has the lowest accuracy among its classification methods of 83.56%. CNN has the highest accuracy value compared to other methods of 88.68%. Therefore, CNN can be chosen to be the right one for use in the COVID-19 suspect detection system through the recognition of symptoms and respiratory disorders. Based on these performance measurements, the process of detecting COVID19 suspects indicated by health symptoms can be applied to real data

Analisa Minat Penggunaan Aplikasi TB eScoring dengan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM)

TB eScoring is an application for medical aids in diagnosis of child tuberculosis to perform patient symptom scoring parameters. Application aimed to minimize underdiagnose and overdiagnose cases in pediatric patients suspected tuberculosis. To achieve successful implementation of tuberculosis diagnosis of children with TB eScoring application require users understanding about adoption rate of TB eScoring application. This research aims to analyze interest in the use of information technology in this case TB eScoring application. The approach of technology acceptance model (TAM) by modifying the adopted constructs is Perceive usefulness, perceive ease of use and intention to use. Linear regression modeling is used to test the existing hypothesis. The results obtained are all hypotheses accepted based on tests conducted to the relationship of each variable. From the results of the research obtained that usability variables significantly have a positive relationship to the interest in use. In addition, the ease variable also has a positive relationship to the interest in the use of TB eScoring application. Both significance value of is 0.002, smaller than 0.05

DESAIN FRAMEWORK MULTIMEDIA QUEUEING SYSTEM BERBASIS ANDROID ANTRIAN PASIEN PUSKESMAS

Saat ini antrian di puskesmas masih dilakukan dengan metode konvensional, yaitu dengan menumpuk kartu registrasi. Metode seperti ini memungkinkan kartu menjadi terselip. Selain itu, penumpukan kartu yang tidak benar dapat mengakibatkan urutan menjadi tidak sesuai dengan urutan yang seharusnya. Pasien yang datang lebih ahir dimungkinkan untuk dapat dilayani lebih awal dari pasien yang sudah lama menunggu. Penelitian ini mengusulkan multimedia queueing system berbasis android untuk layanan antrian pasien puskesmas. Sistem ini mencatat antrian di dalam database server, sehingga tidak ada kartu yang terselip ataupun salah tumpuk. Lebih lanjut lagi, penelitian ini akan mengangkat kecanggihan mesin android sebagai input device. Sedangkan untuk output devicenya, menggunakan portable bluetooth printer dan layar LCD. Setiap pasien yang datang dapat mencetak tiket antrian dengan menyentuh tombol pada layar mesin android. Mesin android tersebut kemudian akan mencetak tiket melaui printer portable yang disediakan dan mengirim nomor antrian ke database server. Selain itu, mesin android ini juga memotret wajah pasien yang masuk, dan file foto akan dikirim beserta nomor antrian ke server. Pada saat giliran pasien tiba, layar LCD akan menampilkan nomor antrian pasien beserta fotonya. Metode ini diharapkan mampu menyelesaikan problem kartu registrasi terselip, dan juga membantu pasien yang buta huruf/angka. Kata Kunci: puskesmas, sistem antrian, androi

Aplikasi Text Mining untuk Klasterisasi Aduan Masyarakat Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-means

Social media is a service that is very supportive for government activities, especially in providing openness and community-based government. One form of its implementation is the Semarang City government through the Center for Community Complaints Management (P3M), whose task is to manage community complaints that enter one of the communication channels namely social media twitter. The number of public complaints that enter every day is very varied. This is certainly quite difficult for managers in categorizing complaints reports according to the relevant Local Government Organizations (OPD). This paper focuses on the problem of how to conduct clustering of community complaints. The data source comes from Twitter using the keyword "Laporhendi". Text document data from community complaint tweets was analyzed by text mining methods. A number of pre-processing of text data processing begins with the process of case folding, tokenizing, stemming, stopword removal and word robbering with tf-idf. In conducting cluster mapping, clustering algorithm will be used in dividing the complaint cluster, namely the k-means algorithm. Evaluation of cluster results is done by using purity to determine the accuracy of the results of grouping or clustering

HYBRID WATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK DWT-DCT DAN SVD

Sebagai salah satu teknik perlindungan data multimedia, watermarking telah banyak dikembangkan. Teknik watermarking dapat dilakukan pada domain transformasi, dengan menggabungkan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Discrete Cosine Transform (DCT).Watermarking pada citra digital harus memperhatikan tiga kriteria: security, robustness, dan imperceptibility. Dua kriteria terakhir merupakan hal yang paling sering bertentangan pada watermarking domain transformasi. Singular Value Decomposition (SVD) sebagai salah satu metode yang paling populer dari aplikasi aljabar linear telah banyak dimanfaatkan dalam pengolahan sinyal termasuk watermarking. Penggabungan DWT-DCT dan SVD ditujukan untuk mengatasi konflik di antara robustness dan imperceptibility. Nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dan Normalized Cross Correlation (NC) yang diperoleh dari percobaan menyatakan bahwa skema hybrid watermarking ini menghasilkan watermark yang tahanterhadap berbagai serangan, serta kualitas yang tinggi dari citra yang disisipi watermark. Hal ini menunjukkan bahwa konflik antara robustness dan imperceptibility yang muncul pada watermarking domain transformasi dapat diatasi.Kata kunci : Watermarking, DWT, DCT, SV

IMPLEMENTASI FIREBASE CLOUD MESSAGING PADA EMERGENCY CALL BERBASIS ANDROID

Tindak asusila atau kriminalitas merupakan satu dari banyak faktor serius yang dapat mengancam keselematan atau bahkan nyawa seseorang. Tindak kejahatan atau kriminalitas yang dilakukan baik oleh individu maupun kelompok (komplotan) dapat terjadi dimana saja dan kapan saja. Kebutuhan akan rasa aman menjadi suatu kebutuhan yang sangat penting. Kesadaran masyarakat akan kewaspadaan terhadap tindak kejahatan yang bisa terjadi pun meningkat. Perkembangan perangkat teknologi informasi dan komunikasi meningkat dengan pesat. Penelitian ini mengusulkan solusi berbasis teknologi yang dapat diimplementasikan untuk mengatasi situasi darurat korban kejahatan dengan aplikasi Emergency Call berbasis Android. Penerapan Firebasse Cloud Messaging digunakan untuk menjalankan Push Notification pada Android. Dengan pengembangan aplikasi Emergency Call ini diharapkan dapat mengurangi resiko akibat kejahatan yang lebih serius

Crawling Data Customer Pada Aplikasi Smarsofi Untuk Layanan Digital Marketing

Current communication can be carried out without having to come face to face, without limitation of space and time, namely through the internet. the availability of internet connectivity is a necessity for all people in almost all activities. The growth of internet users influences changes in the pattern of society in communicating and socializing also has an impact on business trends, one of which is the aspect of promotion and marketing. Conventional promotion through printed media has shifted to online media. Printed media turned to digital form which was then disseminated very easily through the internet to many people in general. This paper will examine the smarsofi application or smart social wifi application that utilizes connectivity accounts from wifi users to collect data. in this case is the visitor's data from a café. The main objective is to facilitate the process of collecting visitors to the café connected to wifi, which will then be forwarded to the distribution (broadcast) of digital promotional content

PEMODELAN IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK STUDENT RELATIONSHIP MANAGEMENT PADA PERGURUAN TINGGI

Keunggulan kompetitif sebuah perguruan tinggi tidak luput dari keberadaan dan pemanfaatan teknologi informasi. Dengan mengadopsi pendekatan CRM, dalam proses bisnisnya perguruan tinggi dapat menerapkan konsep Student Relationship Management (SRM) untuk meningkatkan kualitas layanan terhadap mahasiswa sebagai orientasi utama. Dengan dukungan model Business Intelligence (BI) sebagai pengolah datanya SRM diharapkan akan dapat menawarkan alternatif solusi yang lebih personal sesuai dengan karakter tiap-tiap mahasiswa. Kajian ini mencoba untuk mengusulkan model implementasi BI dalam SRM dengan mengikuti tahapan pengembangan sistem yang diharapkan dapat menjadi alternatif guidelines penerapan SRM di dunia pendidikan khususnya perguruan tinggi. Pengembangan prototype dari integrasi dua konsep ini akan menjadi kajian lanjutan untuk memvalidasi model yang diusulkan. Kata kunci :Customer Relationship Management, Student Relationship Management, Business Intelligenc