Warta Dharmawansa : Journal of Dharmawangsa University
Not a member yet
3034 research outputs found
Sort by
EVALUASI AUDIT SISTEM INFORMASI MENGENAI LAYANAN KESEHATAN
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk memecahkan sistem informasi yang digunakan dalam layanan kesehatan dengan fokus pada tiga aspek utama: keamanan data, kepatuhan terhadap regulasi, dan efektivitas operasional. Melalui audit sistem informasi yang dilakukan pada lima fasilitas kesehatan acak, ditemukan bahwa 60% dari sistem yang diaudit memiliki perlindungan data yang memadai, namun 40% lainnya masih menggunakan metode pengamanan yang kurang efektif. Kepatuhan terhadap regulasi menunjukkan bahwa 80% rumah sakit tidak sepenuhnya mematuhi peraturan perlindungan data pribadi, dan 70% petugas kesehatan melaporkan adanya gangguan dalam operasional akibat sistem downtime. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa meskipun terdapat beberapa sistem yang berfungsi dengan baik, banyak rumah sakit yang perlu melakukan perbaikan pada infrastruktur TI, kebijakan pengelolaan data, dan pelatihan staf. Rekomendasi penelitian ini adalah untuk memperkuat perlindungan data pasien, meningkatkan keterjagaan terhadap regulasi, dan meningkatkan efektivitas operasional melalui perbaikan sistem dan pelatihan lebih lanjut.
TRANSFORMASI FINTECH PINJAMAN ONLINE PERSPEKTIF MAQASHID SYARIAH DALAM MENJAWAB TANTANGAN KEUANGAN MODERN
Get PDFPenelitian ini mengkaji perkembangan financial technology (fintech) di Indonesia dan dampaknya terhadap sistem keuangan serta inklusi masyarakat. Dengan fokus pada isu utama, seperti transformasi digital, regulasi pemerintah, serta tantangan dalam literasi dan keamanan keuangan, penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana fintech dapat mendorong pertumbuhan ekonomi yang inklusif. Pendekatan yang digunakan adalah deskriptif kualitatif, dengan analisis terhadap regulasi, inovasi teknologi, dan studi kasus layanan fintech seperti e-wallet, P2P lending, dan fintech syariah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fintech memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan inklusi keuangan, efisiensi transaksi, serta pemberdayaan UMKM. Namun, regulasi yang kuat dan literasi keuangan yang lebih baik diperlukan untuk mengatasi tantangan seperti pinjaman online ilegal dan kesenjangan akses di daerah terpencil
ANALISIS RETURN SAHAM PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA (Studi Kasus Perusahaan Manufaktur Tahun 2020 - 2022)
Get PDFTujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis Return saham perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Dalam penelitian ini, faktor-faktor likuiditas (CR), Profitabilitas (ROA), dan leverage (DAR) dibandingkan dengan Return saham perusahaan manufaktur. Perusahaan manufkatur yang terdaftar di BEI pada tahun 2019 sebagai populasi penelitian. Hasil pengujian regresi yang dilakukan pada 145 perusahaan manufaktur menunjukkan bahwa rasio keuangan CR dan DAR tidak berpengaruh terhadap Return, sedangkan rasio keuangan ROA berpengaruh terhadap Return. Studi ini menunjukkan bahwa rasio-rasio mempengaruhi Return saham perusahaan manufaktur secara simultan
Pengembangan Media Pengenalan Lingkungan Kampus Dengan Virtual Reality Tour Di Universitas Pembangunan Panca Budi
Get PDFPerkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) pada era Revolusi Industri 4.0 telah membawa dampak signifikan terhadap berbagai sektor, termasuk pendidikan tinggi. Universitas Pembangunan Panca Budi (UNPAB) sebagai salah satu institusi pendidikan terkemuka di Sumatera Utara berupaya untuk meningkatkan daya saing dan efektivitas dalam menjangkau calon mahasiswa. Pengenalan lingkungan kampus menjadi aspek penting dalam proses pengambilan keputusan bagi calon mahasiswa dan orang tua. Namun, metode konvensional yang digunakan saat ini, seperti brosur cetak dan situs web statis, memiliki keterbatasan dalam menyajikan informasi yang imersif dan interaktif. Keterbatasan ini menjadi tantangan bagi calon mahasiswa yang tidak dapat mengunjungi kampus secara langsung.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pengenalan lingkungan kampus berbasis Virtual Reality Tour yang dapat memberikan pengalaman interaktif dan mendalam mengenai fasilitas dan atmosfer akademik di UNPAB. Metodologi yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang mencakup enam tahap: konsep, perancangan, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah aplikasi VR Tour yang fungsional dan menarik, serta uji kelayakan yang menunjukkan tingkat penerimaan pengguna. Dengan demikian, pengembangan media ini diharapkan dapat menjadi alat promosi yang efektif dan inovatif bagi UNPAB di masa depan
Implementasi Base64, Beaufort Cipher, Vigenere Cipher, Untuk Pengamanan File Source Code Dalam Bahasa Pemrograman
Get PDFKriptografi adalah teknik digunakan untuk menjaga kerahasiaan suatu data. Suatu data yang dianggap penting dan dirasa sensitif, sebaiknya diberikan suatu pengamanan untuk melindungi kerahasiaannya. Pada penelitian ini mengimplementasikan algoritma Base64, Beaufort Cipher dan Vigenere Cipher guna meningkatkan keamanan pada file source code dalam berbagai ekstensi bahasa pemrograman. Tahapan enkripsi yang dilakukan pada penelitian ini dengan cara merubah teks didalam file source code terlebih dahulu kedalam format Base64, kemudian mengenkripsi menggunakan algoritma Beaufort Cipher dan dilanjutkan menggunakan algoritma Vigenere Cipher untuk menghasilkan file source yang telah terenkripsi. Penelitian ini menghasilkan aplikasi berbasis web. Pengujian avalanche effect, bit error rate, character error rate, entropy dan blackbox pada aplikasi, telah dilakukan agar memastikan bahwa aplikasi bekerja sesuai dengan spesifikasinya dan sudah layak untuk digunakan
Integrasi Artificial Intelligence dalam Sistem Informasi: Meningkatkan Efisiensi dan Otomatisasi
Get PDFArtificial Intelligence (AI) telah menjadi komponen penting dalam pengembangan sistem informasi modern. AI memungkinkan otomatisasi proses bisnis, pemrosesan data yang lebih cepat, serta pengambilan keputusan berbasis analisis prediktif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana integrasi AI dalam sistem informasi dapat meningkatkan efisiensi operasional serta mengoptimalkan otomatisasi di berbagai sektor.Metode penelitian yang digunakan dalam studi ini adalah pendekatan kualitatif dan kuantitatif melalui analisis literatur dan studi kasus dari implementasi AI di bidang bisnis dan teknologi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI mampu meningkatkan produktivitas dengan mengurangi pekerjaan manual, mengoptimalkan analisis data, serta meningkatkan keamanan informasi melalui teknologi seperti machine learning dan blockchain.Meskipun manfaat AI dalam sistem informasi sangat signifikan, terdapat beberapa tantangan yang perlu diatasi, seperti keamanan data, transparansi algoritma, serta biaya implementasi yang tinggi. Studi kasus yang dilakukan menunjukkan bahwa perusahaan yang berhasil mengadopsi AI dalam sistem informasi mereka mengalami peningkatan efisiensi hingga 30%.Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, integrasi AI dalam sistem informasi diprediksi akan menjadi tren utama dalam transformasi digital. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk memastikan pemanfaatan AI yang lebih efektif dan etis dalam sistem informasi di masa depa
Analisis User Experience Sistem Tracer Alumni USTI dengan Metode SUS sebagai Upaya Peningkatan Kualitas Penggunaan
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengalaman pengguna (User Experience/UX) pada Sistem Tracer Alumni Universitas Sains dan Teknologi Indonesia (USTI) menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Sistem Tracer Alumni merupakan platform penting dalam memantau perkembangan karier lulusan dan evaluasi mutu pendidikan. Evaluasi UX menjadi aspek krusial untuk memastikan sistem mudah digunakan dan memuaskan pengguna. Data dikumpulkan melalui survei SUS dari 40 responden yang merupakan pengguna aktif sistem. Hasil analisis menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 69,30, yang mengindikasikan tingkat kegunaan sistem tergolong baik. Meskipun demikian, terdapat kebutuhan peningkatan pada aspek kemudahan penggunaan dan pembelajaran untuk meningkatkan kenyamanan pengguna. Variasi skor mengindikasikan perlunya perbaikan desain antarmuka dan fitur panduan agar sesuai dengan kebutuhan beragam pengguna. Temuan ini memberikan gambaran empiris mengenai UX sistem dan menjadi dasar rekomendasi pengembangan agar Sistem Tracer Alumni USTI lebih user-friendly dan efektif. Implementasi rekomendasi diharapkan dapat meningkatkan partisipasi pengguna dan mendukung pengelolaan data alumni secara optimal
RANCANG BANGUN APLIKASI PENJUALAN PRODUK PRODUK ELEKTRONIK PADA PT. MEGAH JAYA PLASINDO BERBASIS ANDROID
No full textPT. Megah Jaya Plasindo merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan alat elektronik. Sekarang ini, masih banyak penulisan / pencatatan data-data penjualan pada PT. Megah Jaya Plasindo yang dilakukan secara konvensional. Sistem yang masih digunakan adalah sistem konvensional yaitu melakukan pencatatan, baik itu transaksi penjualan ataupun pembelian barang ke dalam sebuah buku. Karena sistem konvensional tersebut membuat kinerja PT. Megah Jaya Plasindo menjadi kurang efektif dan efisien. Dan untuk proses kalkulasi penjualan obat yang hanya menggunakan cara konvensional yaitu dengan alat penghitung kalkulator. Penjualan secara konvensional tidak terlalu banyak membantu penjualan karena sulitnya dalam berpromosi. Melakukan promosi secara langsung mendatangi calon pembelinya yang sudah pasti akan memakan biaya yang cukup besar. Dalam pembuatan laporan penjualan produk juga mengalami kendala. Memerlukan waktu dan tenaga untuk mengolah laporan untuk data-data yang masih berbentuk kertas sehingga laporan - laporan yang diperlukan tidak dapat langsung disediakan
PERAN DEEP LEARNING DAN BIG DATA DALAM MENDEKTEKSI MASALAH KEUANGAN
Get PDFPesatnya pertumbuhan data dan informasi pada saat ini telah membuat bidang keuangan banyak menghadapi tantangan dalam melakukan analisis informasi. Dengan kemampuan teknologi big data dan deep learning telah mengubah cara-cara operasional dibidang keuangan secara signifikan. Big data telah merevolusi cara pengelolaan bidang keuangan yaitu dengan menggunakan teknologi dalam mendeteksi masalah keuangan. Metode Deep learning dan big data telah membantu akan standarisasi dan pemodelan didalam proses keuangan agar meningkatkan pengambilan keputusan sekaligus memberikan peringatan dini akan risiko keuangan serta melakukan pengawasan dibidang keuangan. Dimana kedua teknologi ini mampu memfasilitasi pemrosesan serta analisis data yang lebih mendalam sehingga dapat memberikan pandangan yang lebih luas dalam mendukung proses pengambilan keputusan dibidang keuangan. Peran big data dan deep learning dapat digunakan secara bersama untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis data serta memfasilitasi kemampuan analisis agar dapat mendeteksi masalah keuangan untuk kepentingan dunia usaha. Deep learning dengan menggunakan potensi big data berguna untuk mengenali pola-pola abnormal tanpa campur tangan manusia. Pada penelitian ini menggunakan arsitektur CNN dan RNN dimana model LSTM juga GRU efektif dalam menangani data untuk mendeteksi aktivitas resiko keuangan. Deep learning dapat mengenali anomali secara real-time dengan tingkat keandalan yang lebih tinggi serta mengoptimal keamanan data dan memaksimumkan pengelolaan risiko
ANALISIS SENTIMENT PENGGUNA APLIKASI MOBILE LEGEND DI PLAYSTORE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Get PDFPerkembangan industry game di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikasn, dengan aplikasi Mobile legends: Bang-Bang menjadi salah satu game MOBA paling popular dan banyak diulas oleh pengguna di Google Play Store. Ulasan pengguna ini mencerminkan persepsi terhadap kualitas aplikasi, yang dapat dianalisis melalui pendekatan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi teks, yaitu Naïve Bayes dan Support vector machine (SVM), dalam mengklasifikasikan sentiment ulasan pengguna ke dalam kategori positif dan negative. Data diperoleh dari hasil web scraping terhadap 6.000 ulasan berbahasa Indonesia, kemudian dilakukan text processing dan pelabelan sentiment. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 95,5%, sementara Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 76,08%. Berdasarkan hasil dari confussion matrix, SVM menunjukkan performa yang lebih konsisten dan akurat dalam mengklasifikasikan ulasan. Temuan ini mengindikasikan bahwa SVM lebih efektif dalam melakukan analisis sentiment pada ulasan pengguna aplikasi Mobile legend