29 research outputs found
IMPLEMENTATION OF SYSTEM USABILITY SCALE IN THE DOCTOR APPOINTMENT APPLICATION DEVELOPMENT USING THE SCRUM METHOD
Healthcare facilities often face long queues and extended waiting times, disrupting the service process and increasing the risk of spreading infectious diseases. To address these challenges, this study utilized Scrum methodology to develop a Doctor Appointment application based on the Progressive Web Application (PWA). System usability testing uses the System Usability Scale (SUS) to ensure user-friendliness. The application includes doctor schedules, appointment booking, service status checking, and a visit history review. It is integrated with the Emesys system from PT Bigs Integrasi Teknologi, which serves as the case study location. The implementation of Scrum involved various stakeholders, including end-users, leading to improved team coordination and accountability through five planned sprints. The SUS testing results showed an average score of 78.58 from 30 respondents, indicating a high level of usability approaching the excellent category. This suggests that users are satisfied with the ease of use and overall application experience. However, further evaluation revealed that users may require some time to adapt to the application
Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia menjadi Suara berbasis Android menggunakan Tensorflow
Indonesian Sign Language or BISINDO is a two-handed sign language that is used as a liaison in communication. BISINDO is used by people who have limited speech or hearing, but not for other communities. This causes BISINDO users have difficulties in conveying information because only a few people understand BISINDO. Therefore, an application was developed to help communication between BISINDO users and Indonesian in realtime. BISINDO classification is carried out using the Convolutional Neural Network method and the MobilenetV2 architecture using tensorflow. The classification results are used as a model for android which is then used as a sound. Based on model testing, the resulting accuracy rate resulted in 54.8% in the classification of 30 specified languages. Thus, the performance of the model can be said to be not optimal in classifying. Based on the application testers to 30% of respondents, it was found that respondents strongly agreed with this application with an average value of 83.95%.Bahasa Isyarat Indonesia atau BISINDO adalah bahasa isyarat dua tangan yang digunakan sebagai penghubung dalam berkomunikasi. BISINDO digunakan oleh masyarakat yang memiliki keterbatasan berbicara atau mendengar namun tidak bagi masyarakat lainnya. Hal ini menyebabkan pengguna BISINDO kesulitan menyampaikan informasi karena hanya beberapa masyarakat yang mengerti BISINDO. Oleh karena itu, dikembangkan sebuah aplikasi untuk membantu komunikasi antara pengguna BISINDO dan Bahasa Indonesia secara realtime. Klasifikasi BISINDO dilakukan dengan metode Convolutional Neural Network dan arsiktektur MobilenetV2 menggunakan tensorflow. Hasil klasifikasi digunakan sebagai model pada android untuk selanjutnya dikonversi menjadi suara. Berdasarkan pengujian model, tingkat akurasi yang dihasilkan mecapai 54,8% dalam mengklasifikasi 30 bahasa isyarat. Sehingga, performa dari model dapat dikatakan belum optimal dalam mengklasifikasikan. Berdasarkan pengujian aplikasi kepada 30% responden diperoleh hasil responden sangat setuju dengan adanya aplikasi ini dengan nilai rata-rata sebesar 83,95%
Implementasi Metodologi Prototype dalam Pengembangan Sistem Manajemen Kehadiran Pegawai Perusahaan Berbasis Web
Employee Attendance data has an important function in evaluating productivity and work discipline. The current management of employee attendance data at the CV Baja Diva Manufaktur company requires the administrator to check attendance data from the Excel file generated by the fingerprint machine. This management is done by checking the attendance data of each employee individually. In addition, administrative processes related to permits, warning letters, and overtime are also carried out manually, which requires employees to report directly to the office. This process is time-consuming and prone to data input errors. Therefore, this research aims to develop a system that is more efficient and flexible in managing employee attendance data. The research also revealed that most employees have little to no experience in information technology-based management systems. The methodology applied in this research is the prototype methodology, which was chosen because it can provide a better understanding of user needs and perspectives through continuous feedback during the development process. The implementation of the prototype methodology involved four iterations, where each iteration included the stages of listening to user feedback and complaints, building and refining the prototype, and testing and evaluating the prototype with users. The results of the prototype were then implemented using the CodeIgniter framework. Feedback from users showed that the prototype effectively met users\u27 needs and significantly improved the efficiency of attendance management. The usability testing results using questionnaires from 20 users showed an average satisfaction rate of 95.85%, indicating that this system can be applied in various organizations
Sistem Manajemen Kepegawaian dan Pencatatan Pekerja Migran Indonesia di BP3MI Riau dengan Metode Prototipe
Balai Pelayanan Pelindungan Pekerja Migran Indonesia (BP3MI) Riau, a government agency dedicated to protecting Indonesian migrant workers. The agency faces challenges with its unstructured and inefficient data management system. The use of Microsoft Excel for documenting the data of Indonesian Migrant Workers (PMI) and employees at BP3MI Riau is prone to data entry errors, time inefficiencies, unstructured data, potential damage, limited access, restricted analysis, difficulties in tracking changes, and a high risk of data loss. To address these issues, research was conducted to develop a more effective employee management and PMI data recording system using the prototype method. This method emphasizes user collaboration in understanding system requirements, resulting in practical solutions. The prototype method stages include user requirements gathering, designing input, process, and output needs, followed by rapid UML model design, program code implementation, and finally, testing. The system development results show that users have a very positive impression from the usability testing, achieving a score of 97.76%. This indicates the effectiveness of the prototype. The system significantly improves manual methods, enhancing the efficiency, accuracy, and accessibility of data at BP3MI Riau, and lays the foundation for future advancements with greater integration and automation prospects in BP3MI Riau\u27s operations
DEKOMPOSISI CITRA GERAKAN DALAM REKAMAN CCTV MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT
Pada makalah ini dipresentasikan hasil dekomposisi data citra gerakan dalam rekaman CCTV menggunakan transformasi wavelet diskrit. Citra gerakan pada rekaman CCTV diambil dengan menggunakan background substraction. Dekomposisi data citra ditujukan untuk mendapatkan jumlah data citra yang lebih sedikit tetapi tidak menghilangkan cirri atau karakter citra aslinya. Nilai data pada setiap pixel citra yang sebelumnya tersusun dua dimensi diubah menjadi deret nilai pixel satu dimensi. Penerapan transformasi wavelet diskrit dilakukan dengan teknik pemfilteran menggunakan impuls daubechies orde 4 (Db4) wavelet. Pemfilteran ini menghasilkan dekomposisi sebuah sinyal dengan pengurangan setengah data di setiap level dekomposisi. Dari pengujian yang dilakukan, pada dekomposisi level 1 pengurangan data sebesar 49,99% dengan perubahan parameter rata-rata nilai pixel 1,19% dan perubahan pola pixel 1,93%. Pada level 2, pengurangan jumlah data 24,99% rata-rata nilai pixel 1,62% dan perubahan pola pixel 2,46%. Pada level 3 perubahan jumlah data 12,48% dengan perubahan rata-rata pixel 2,32% dan pola pixel 3,82%. Pada level 4 perubahan jumlah data mencapai 6,22% dengan perubahan rata-rata nilai pixel 2,31% dengan perubahan pola 4,57% dari citra aslinya. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa transformasi wavelet dapat digunakan untuk memperkecil jumlah data citra tanpa kehilangan cirri atau karakteristik aslinya
PENGGUNAAN E-COMMERCE DALAM PENGEMBANGAN SEKTOR UMKM
UMKM are one of the pillars of the Indonesian economy, but the dilemma is the minimal use of technology by UMKM amid ongoing global competition. This study aims to provide awareness to both UMKM and stakeholders about the importance of using technology in advancing the economy. The method used is literature study with reference sources from several articles available online. The results showed that there was still a lack of interest in the use of technology coupled with inadequate facilities. So it can be concluded that there are still many UMKM in areas that still use traditional methods. The author suggests to increase the supporting facilities by stakeholders for the sustainability of the welfare of the small community
Jurnal Teknik Elektro & Komputer Politeknik Caltex Riau:Vol. I, No. 1, April 2013
1. Kontrol kesetimbangan pada robot beroda dua menggunakan pengendali PID dan complementary filter / Ade Putra Gunawan, Heri Subagiyo, Retno Tri Wahyuni
2. Permanen energi RF 900 MHz menggunakan antena mikrostrip circular / Chyntya Rahma Ningsih, Siska Novita Posma, Wahyuni Khabzli
3. Penghematan daya pada sensor node menggunakan metode pengaturan waktu kirim data / Deny Syafril, Yusmar Palapa Wijaya, Putri Madona
4. Aplikasi pengingat jadwal kontrol rutin ke dokter berbasis mobile / Juni Nurma Sari
5. Arsitektur sistem pemantau rumah berabasis WEB dengan menggunakan IP Camera / Muhammad Ihsan Zul, Widyawan, Lukito Edi Nugroho
6. Perancangan dan implementasi metode brute force untuk pencarian string pada website PCR / Nisa Hidayani, Juni Nurma Sari, Rahmat Suhatman
7. Sistem inspeksi kecacatan gelas plastik secara visual menggunakan neural network / Nurkhamdi
8. Miniatur smart lift / Putri Mayang Sari, Jupri Yanda Zaira, Syahriza
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke Hemoragik dan Iskemik Menggunakan Metode Dempster Shafer
Stroke merupakan penyakit yang berhubungan dengan aliran darah ke otak. Biasanya, stroke disebabkan oleh adanya pembuluh darah yang pecah atau terhambat oleh gumpalan darah. Menurut data riset kesehatan dasar oleh Badan Litbangkes Kementerian Kesehatan RI (2013), stroke telah menjadi salah satu penyakit mematikan di Indonesia. Salah satu upaya yang dilakukan untuk mencegah stroke ialah dengan membuat sistem yang dapat mendiagnosa penyakit stroke. Berdasarkan penelitian Indraswari (2015), diperoleh hasil bahwa stroke dapat didiagnosis melalui kriteria faktor resiko. Namun, untuk mendapatkan data tersebut, tentunya pasien harus melakukan pengecekan ke rumah sakit atau laboratorium dahulu. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka penulis membuat sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit stroke tanpa harus berkonsultasi langsung kepada dokter. Sistem pakar ini mengadopsi kepakaran dari dokter spesialis saraf.. Hasil diagnosis sistem ini berupa jenis penyakit dan persentase nilai probabilitas terhadap penyakit stroke. Setelah dilakukan pengujian black box, didapatkan hasil bahwa seluruh fungsionalitas sistem telah terpenuhi. Lalu, berdasarkan hasil pengujian white box, nilai cyclomatic complexity yang didapatkan setelah dilakukan optimasi kode program adalah 8, hal tersebut menunjukkan kode program metode Dempster Shafer termasuk kode program sederhana tanpa banyak resiko. Tingkat keakurasian sistem pakar adalah 97% sehingga sistem dapat dijadikan alternatif bagi pasien untuk melakukan diagnosis penyakit stroke
Eyeglass Frame Identification Using Pixel Measurement Method and k-NN Algorithm
Kacamata yang tersedia saat ini memiliki beragam jenis dan bentuk. Bentuk frame kacamata terdiri dari rectangle, square, oval, aviator, round, geometric, dan wrap. Penelitian ini ditujukan untuk pendekatan optisien mengenal bentuk kacamata. Pemanfaatan citra digital menjadi bagian yang penting dalam penelitian ini. Citra kacamata diambil dari IP Camera dan internet. Gambar diproses ke dalam Grayscale, lalu diproses ke citra Biner untuk mendapatkan pola tinggi dan lebar kacamata. Lebar dan tinggi digunakan dalam melakukan ekstraksi ciri. Proses tersebut menghasilkan 6 atribut, 3 rasio tinggi kacamata dan 3 rasio lebar kacamata. Ke-6 atribut tersebut diklasifikasikan dengan menggunakan algortima k-NN. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, akurasi identifikasi mencapai 58%-71%Eyeglasses have a variety of types and shapes recently. The shape of the eyeglasses frames are rectangular, square, oval, pilot, round, geometric, and wrap. This study proposed an approach them to recognize the shape of eyeglasses. The digital image becomes an important part of this research. Eyeglasses image is taken from IP Camera and other sources (internet). The image should be processed into grayscale, then convert it to the binary image to get the height and width of the eyeglasses. The height and width were used to perform feature extraction. It generates 6 attributes, 3 ratios of glasses height and 3 ratios of eyeglasses width. That six attributes are classified by the k-NN algorithm. Based on the tests performed the accuracy reaches around 58% - 71
