Akakom Repository
Not a member yet
9766 research outputs found
Sort by
SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN KEUANGAN BERBASIS WEB PADA GKI ELIM MALANU
No full textGKI Elim Malanu yang berada di Kota Sorong, Papua Barat Daya merupakan salah satu organisasi keagamaan yang memiliki banyak sumber dana, seperti derma ibadah, sumbangan jemaat, dana proyek, dan kegiatan amal. Sehingga dapat menghasilkan data-data keuangan yang kompleks namun masih dikelola dengan cara konvensional yaitu menggunakan Buku KAS sebagai tempat untuk mencatat semua transaksi sehingga memungkinkan terjadinya hal-hal yang tidak dinginkan seperti salah dalam perhitungan, kerusakan ataupun kehilangan buku KAS tersebut.
Guna memenuhi prosedur kerja yang optimal pada penelitian ini maka perlu adanya proses pengumpulan data dengan cara melakukan wawancara bersama bendahara GKI Elim Malanu yang bertujuan untuk mengumpulkan informasi- informasi terkait pengelolaan keuangan pada GKI Elim Malanu. Dari hasil wawancara maka didapatkan informasi secara detail tentang proses pengelolaan keuangan pada GKI Elim Malanu.
Prosedur pembuatan sistem dalam penelitian ini menggunakan model pengembangan waterfall. hasil dari penelitian adalah sebuah sistem informasi pengelolaan keuangan berbasis web. Sistem yang dirancang dan dibangun dengan menggunakan model pengembangan waterfall dan bahasa pemrograman PHP serta menggunakan MySQL sebagai databasenya. Dengan dibuatnya sistem informasi pengelolaan keuangan ini dapat membantu bendahara gereja dalam pengelolaan data dan laporan keuangan
Kata Kunci : Pengelolaan Keuangan, PHP, MySQL, Waterfal
KLASIFIKASI WARGA YANG LAYAK MENDAPAT BANTUAN SOSIAL DENGAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS : MAGERSARI MAGELANG)
No full textPenelitian ini dilatar belakangi oleh pemilihan warga penerima bantuan sosial di
Magersari Kota Magelang yang belum tepat sasaran. Tujuan penelitian yaitu untuk
membantu menyeleksi bantuan sosial PKH agar tidak terjadi kesalahan dan nilai
yang dihasilkan lebih akurat serta penyuluhan bantuan lebih tepat sasaran.
Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes. Naïve bayes adalah metode yang
dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dokumen secara statistik. Metode ini
dapat memprediksi peluang keanggotaan suatu kelas dari suatu data. Teorema bayes
memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.
Klasfikasi warga yang layak maupun tidak layak mendapatkan bantuan dengan
menggunakan metode Naïve Bayes berbasis web. Aplikasi berbasis web ini
bermanfaat untuk Dinas Sosial Kota Magelang yang berguna membantu
mengklasifikasi masyarakat yang mendapat dan tidak mendapatkan bantuan sosial.
Hasil perhitungan menggunakan 160 data training dan 40 data testing
menghasilkan akurasi sebesar 100%.
Kata kunci : Klasifikasi Warga, Bantuan Sosial PKH,WEB, Naïve Bayes, Akuras
OPTIMALISASI PAYROLL MANAJEMEN DENGAN METODE WATERFALL PADA PT. ANUGRAH CIPTA DISTRIBUSI
No full textProses penggajian karyawan (payroll Management) pada PT. Anugrah Cipta Distribusi, masih
terjadi ineffisiensi, proses penggajian masih dilakukan secara manual menggunakan Ms.
Excel, yang menyebabkan berbagai masalah, diantaranya kesalahan dalam perhitungan.
Dengan banyaknya variable dalam perhitungan komponen gaji seperti absensi, pinjaman
karyawan, tunjangan, bonus, dan pajak yang harus dipertimbangkan, Proses manual memakan
waktu dan tenaga yang cukup besar, terutama bagi bagian HRD.. Untuk masalah
ketidakakuratan data atau validasi data yang dihasilkan dalam proses manual rentan juga
kurang akurat, hal ini dapat menyebabkan kurangnya kualitas data yang disajikan kepada
manajemen maupun pemerintah (pajak). Karena tingginya risiko kesalahan dalam perhitungan
komponen gaji dapat menyebabkan perselisihan antara karyawan dan manajemen, yang dapat
mengganggu hubungan kerja dan produktivitas, maka diperlukan solusi yang efisien dan
efektif dalam pengelolaan penggajian karyawan. Untuk mengatasi masalah tersebut maka
dibutuhkan suatu aplikasi penggajian berbasis Web, untuk mempermudah dan mempercepat
proses perhitungan gaji secara cepat dan akurat. Penelitian ini menggunakan perancangan
Waterfall dengan menggunakan teknik pengujian Black-box Testing Berdasar hasil
penelitian, dan analisis dari penulis dan telah dilakukan pengujian dapat disimpulkan bahwa
tujuan penelitian ini tercapai yaitu terwujud sebuah aplikasi penggajian yang dapat
mempermudah dan mempercepat proses penghitungan gaji karyawan secara transparan,
akurat, efektif dan efisien.
Kata Kunci :Payroll. Efisien dan Efektif, Websit
APLIKASI PEMESANAN LAPANGAN FUTSAL MENGGUNAKAN PAYMENT GATEWAY (STUDI KASUS : RISKUNA FUTSAL)
No full textDi zaman yang serba digital ini kita perlu meninggalkan metode
konvensional dalam semua aspek kehidupan dan bisnis. Riskuna futsal memiliki
permasalahan dalam reservasi lapangan futsal, dimana pihak penyewa harus datang
ke tempat sawa untuk melakukan reservasi dan admin harus mendatanya pelanggan
secara konvensional. Metode SDLC yang digunakan dalam pengembangan adalah
dengan metode waterfall. Teknik pengumpulan data menggunakan kuisioner dan
wawancara. Metode system usability scale untuk mengetahui tingkat efektifitas,
efisiensi dan kepuasan pengguna.
Hasil dari pengujian yang dilakukan menunjukan bahwa sistem reservasi
online menggunakan payment gateway dan teknologi laravel, bertujuan untuk
membantu kinerja dari penyedia lapangan. Sehingga dalam proses resevasi dapat
lebih cepat efektif dan efisien. Aplikasi ini juga memiliki fitur memberships untuk
pelanggan yang sudah mempunyai jadwal untuk berolahraga dan mendapatkan
harga istimewa dari penyedia lapangan.
Kata Kunci : Aplikasi, Futsal, Laragon, Laravel, Midtrans, MySQL,Payment
Gatewa
MAGANG BERSERTIFIKAT KAMPUS MERDEKA IMPLEMENTASI PEGA SYSTEM PADA APLIKASI RESERVASI SERVICE SMARTPHONE
No full textPenelitian ini membahas implementasi Pega System untuk aplikasi reservasi
service smartphone. Latar belakang penelitian ini adalah dikarenakan meningkatnya
jumlah pengguna smartphone di Indonesia sehingga kebutuhan akan layanan service
smartphone juga meningkat. Proses reservasi service smartphone secara offline atau
luring memiliki keterbatasan, seperti kurang efisien dalam hal pendaftaran reservasi
yang harus mendatangi tempat jasa service terlebih dahulu. Aplikasi reservasi service
smartphone merupakan solusi untuk mempermudah pelanggan dalam melakukan
reservasi. Dengan menggunakan Pega system sebagai implementasinya, Pega system
merupakan salah satu platform enterprise software dengan berbasis Low-code.
Implementasi Pega System pada aplikasi reservasi service smartphone
memberikan beberapa manfaat, seperti proses melakukan reservasi yang lebih cepat
dan mudah, informasi ketersediaan jenis service yang akurat, dan proses pembayaran
yang lebih mudah.
Kata kunci: Pega System, reservasi, service smartphon
MAGANG BERSERTIFIKAT KAMPUS MERDEKA IMPLEMENTASI PEGA SYSTEM PADA APLIKASI RESERVASI PENGAJUAN KREDIT
No full textPenelitian ini membahas Implementasi Pega System untuk aplikasi
Pengajuan Kredit. Latar belakang penelitian ini membahas perkembangan
teknologi informasi dan komunikasi yang telah mempengaruhi sektor keuangan,
khususnya dalam pengajuan kredit. Banyak lembaga keuangan telah beralih ke
model bisnis online dan menggunakan teknologi untuk memproses layanan
keuangan, termasuk pengajuan kredit. Namun, proses manual dalam pengajuan
kredit masih umum terjadi, yang memerlukan banyak tenaga kerja manusia dan
menyebabkan inefisiensi. Proses manual ini melibatkan pencetakan dan
penyimpanan dokumen fisik, yang memperlambat proses.
Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sistem reservasi layanan kredit
berbasis online yang memungkinkan pemohon menilai layak atau tidaknya mereka
mendapatkan pinjaman sebelum pergi ke bank. Penerapan teknologi dalam
pengajuan kredit tidak hanya memberikan kenyamanan kepada pemohon kredit,
tetapi juga meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan dalam pengolahan
aplikasi kredit. Salah satu platform yang digunakan untuk mengimplementasikan
solusi ini adalah Pega Platform.
Penerapan teknologi Pega System dalam pengajuan kredit merupakan solusi
yang efektif untuk mengatasi keterbatasan proses pengajuan kredit secara manual.
Pega System adalah salah satu platform yang dapat digunakan untuk
mengimplementasikan solusi ini, dan hasilnya sesuai dengan rancangan yang
dibuat.
Kata Kunci : Pega System, Pengajuan Kredit, Reservas
PENERAPAN TEKNOLOGI QR CODE UNTUK PRESENSI GURU DAN PEGAWAI BERBASIS WEB MOBILE (STUDI KASUS : SDN 001 HARAPAN MAKMUR SELATAN RIAU)
No full textSDN 001 Harapan Makmur Selatan merupakan sekolah dasar negeri yang terletak di Kecamatan Bagan Sinembah Raya, Rokan Hilir, Riau, Indonesia. Sekolah ini termasuk salah satu sekolah yang diminati di Kecamatan Bagan Sinembah Raya. Sekolah yang bagus dan banyak diminati harus mempunyai sistem penunjang yang bagus juga salah satunya sistem presensi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah presensi manual di SDN 001 Harapan Makmur Selatan dengan mengembangkan sistem presensi menggunakan teknologi QR Code.
Presensi manual rentan terhadap manipulasi data dan kurang akurat dalam merekam kehadiran guru dan pegawai. Penelitian ini mengusulkan penggunaan QR Code yang dapat diakses melalui perangkat seluler untuk memindai kehadiran. QR Code diproyeksikan oleh Pegawai TU dan dipindai oleh guru dan pegawai menggunakan aplikasi seluler. Informasi presensi termasuk data guru dan pegawai, QR Code, dan Deviceid dikirim langsung ke server database setelah berhasil dipindai. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi proses presensi di SDN 001 Harapan Makmur Selatan.
Kata Kunci : QR Code, Device ID, Presensi, Kehadira
IMPLEMENTASI PROGRESIVE WEB APPS (PWA) DALAM MEMBANGUN APLIKASI PEMESANAN TIKET WISATA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SERVICE WORKER
No full textPenelitian ini secara komprehensif membahas implementasi Progressive Web Apps (PWA) dalam mengembangkan sistem pemesanan tiket wisata dengan memanfaatkan teknologi Service Worker. Latar belakang penelitian diuraikan secara terperinci, menyoroti relevansi PWA dalam konteks pemesanan tiket wisata, sambil mengidentifikasi masalah-masalah kunci dan tujuan penelitian. Konsep dasar PWA dan teknologi Service Worker dianalisis melalui kajian literatur, membentuk kerangka konseptual berdasarkan teori-teori relevan.
Metodologi penelitian mencakup jenis penelitian, populasi dan sampel, variabel penelitian, serta teknik pengumpulan dan analisis data. Rincian metodologi memberikan panduan komprehensif, membentuk dasar untuk implementasi PWA. Langkah-langkah implementasi PWA, termasuk pemilihan teknologi, struktur aplikasi, dan integrasi Service Worker, dijelaskan dengan cermat.
Hasil implementasi dievaluasi dalam konteks pencapaian tujuan penelitian. Implikasi hasil terhadap pengembangan aplikasi pemesanan tiket wisata disajikan, bersama dengan potensi pengembangan lebih lanjut. Saran untuk penelitian mendatang atau pengembangan lebih lanjut disampaikan, memberikan arahan bagi penelitian selanjutnya di domain ini. Keseluruhan, skripsi ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pemahaman implementasi PWA dalam konteks aplikasi pemesanan tiket wisata, menyajikan metodologi yang kokoh, hasil implementasi yang diperinci, serta kesimpulan dan saran yang memandu pengembangan lebih lanjut di bidang ini.
Kata Kunci: Pemesanan, Progressive Web Apps (PWA), Service Worker, We
KLASIFIKASI PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR STUDI KASUS: ( RUMAH SAKIT UMUM DAERAH NAIBONAT KAB.KUPANG )
No full textKlasifikasi adalah proses penemuan model yang menggambarkan dan
membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk
memprediksi kelas dari objek yang label kelasnya tidak diketahui. Untuk
melakukan klasifikasi terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan, salah
satunya algoritma K-Nearest Neighbor, karena algoritma tersebut mudah dipahami
dan diterapkan, dapat digunakan pada data yang memiliki banyak kelas, serta
efektif digunakan untuk data berukuran besar.
Anemia adalah suatu kondisi dimana jumlah sel darah merah tidak dapat
memenuhi kebutuhan normal yang berbeda-beda tergantung pada umur, jenis
kelamin, ketinggian (diatas permukaan laut), kebiasaan merokok, dan
kehamilan.Gejala anemia sangat bervariasi sehingga seringkali tidak disadari oleh
pasien seperti lemas dan cepat lelah, sakit kepala dan pusing, sering mengantuk,
kulit terlihat pucat atau kekuningan, detak jantung tidak teratur, nyeri dada, dingin
di tangan dan kaki.
Penelitian ini melakukan klasifikasi terhadap penyakit anemia menggunakan
metode K-Nearest Neighbors. Jumlah data yang digunakan sebanyak 349 dengan
pelatihan data sebanyak 80%dan data pengujian sebanyak 20%. Hasil akurasi yang
diperoleh dari penelitian ini nilai menggunakan k =4 adalah 86%.
Kata kunci: Anemia, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Phyton
PENERAPAN METODE KNN UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI X DI PLAYSTORE
No full textAplikasi media sosial X atau yang dahulunya disebut dengan Twitter merupakan sosial media yang sangat banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia. Google Playstore merupakan salah satu tempat utama bagi pengguna untuk mengunduh dan mengulas sebuah aplikasi. Melakukan analisis sentimen dengan menggunakan metode KNN dapat memungkinkan pengembang aplikasi untuk dapat melihat perasaan pengguna dan mengidentifikasi permasalahan yang ada pada aplikasi tersebut.
Penelitian ini berfokus pada ulasan pengguna aplikasi X di Playstore untuk mengetahui presentase tingkat akurasi, presentase negatif, positif dan netral terhadap media sosial X. Ulasan yang dikumpulkan mulai tanggal 04 November 2023 sampai 15 Januari 2024. Ulasan yang telah diambil kemudian akan melalu beberapa tahap yaitu preprocessing, labeling, pembobotan dan klasifikasi KNN.
Penelitian ini menggunakan sebanyak 3000 ulasan, setelah dilakukan tahap preprocessing data menjadi 2.241. Pembagian data untuk klasifikasi menggunakan 2 perbandingan pembagian data 90:10 dan 80:10. Pembagian data 90:10 mendapatkan nilai akurasi sebesar 80,00%, pembagian data 80:20 mendapatkan nilai akurasi sebesar 80.40%. Dari hasil akurasi perbandingan 2 pembagian data, hasil akurasi terbaik didapatkan saat menggunakan data latih 80% sebanyak 1792 data dan data uji 20% sebanyak 449 data dengan nilai K=7 yaitu 80,40%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, KNN, Python