ICIT Journal

Pengembangan Aplikasi Reservasi Berbasis Website Dengan ASP.NET Pada PT. Kalbe Farma Tbk (International Division)

Wed, 31 Jul 2024 07:33:33 +0000

Teknologi merupakan salah satu faktor penting yang dapat meningkatkan kinerja perusahaan. PT Kalbe Farma Tbk (International Division) adalah salah satu perusahaan yang telah memanfaatkan teknologi untuk kegiatan reservasi di perusahaan. Namun, aplikasi reservasi yang digunakan saat ini masih memiliki beberapa keterbatasan dan kekurangan, seperti fitur yang terbatas, akses yang terbatas, dan proses yang manual. Oleh karena itu, penulis ingin mengembangkan sebuah aplikasi reservasi berbasis website dengan ASP.NET yang dapat memberikan fitur-fitur baru dan memudahkan pengguna dalam melakukan reservasi ruangan, mobil, dan pengajuan surat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem reservasi yang lebih efektif, efisien, dan produktif bagi PT Kalbe Farma Tbk (International Division).

Diagnosa Tingkat Depresi Mahasiswa Tingkat Akhir STMIK IKMI Cirebon Menggunakan Algoritma K-NN

Gustiani Regina Pratama Putri, Tati Suprapti, Riri Narasati — Wed, 31 Jul 2024 07:39:37 +0000

Depresi dapat menjangkit siapa saja tanpa kecuali, mulai dari remaja sampai orang dewasa. Bahkan saat ini, tidak sedikit ditemukan kasus yang berkaitan dengan pelajar termasuk pelajar yang melakukan aksi bunuh diri . Maka dari dilakukannya diagnosa dini tingkat depresi yang dialami oleh mahasiswa tingkat akhir di STMIK IKMI Cirebon agar dapat dilakukan pencegaan terhadap hal-hal yang tidak diinginkan. Penelitian ini menggunakan metode pendekatan CRISP-DM dan algoritma K-NN. Sebelum masuk ke tahap pengklasifikasian, terlebih dahulu dilakukan pembentukan kelas menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan K = 3. Hasil pengklasteran menunjukkan bahwa Cluster_0 adalah tingkat non-depresi, Cluster_1 tingkat depresi berat, dan Cluster_2 sebagai tingkat gejala depresi. Setelah dataset memiliki kelas, kemudian pengklasifikasian dilakukan menggunakan algoritma K-NN dengan K = 10. Hasil evaluasi Confusion Matrix menunjukkan nilai akurasi yang cukup besar, yaitu 91,75%. Cluster_0 memiliki nilai akurasi 93,55% dan nilai presisi 92,06%. Nilai akurasi dan presisi pada Cluster_2 sama besar yaitu 91,3%, sedangkan untuk Cluster_1 nilai akurasinya 90% dan nilai presisinya 91,84%. Dari visualisasi data hasil klasifikasi ditemukan bahwa mahasiswa tingkat akhir STMIK IKMI Cirebon berada pada tingkat non-depresi.

Implementasi K-Medoids Untuk Clustering Penduduk Dengan Pendidikan SMA Menurut Jenis Kelamin

Muhammad Faisal, Wiranti Sri Utami, Nila Pratiwi — Wed, 31 Jul 2024 07:44:03 +0000

Pendidikan merupakan proses kegiatan belajar mengajar yang dilakukan di sekolah. Salah satu program pemerintah dalam mendukung Pendidikan adalah Wajib belajar 12 tahun, yang dimaksud adalah generasi bangsa memiliki pendidikan minimal tamatan Sekolah Menengah Atas (SMA) Sederajat. Proses pengelompokkan tamatan SMA sangat berguna untuk melihat siswa atau siswi yang lulus SMA disetiap Provinsi. Implementasi Data Mining menggunakan metode K-Medoids ini diharapkan dapat membantu pihak kepala daerah setempat dalam memantau kelompok usia dan jenis kelamin yang lulus SMA disetiap Provinsi masing-masing. Data yang didapat merupakan dataset yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) kemudian data tersebut dianalisa menggunakan metode K-Medoids. Hasil dari analisa menggunakan metode K-Medoids menampilkan 2 cluster pada tahun 2021 Rata-rata penduduk laki-laki usia 25 tahun lulus SMA 58,2 sampai dengan 32,8. Pada tahun 2022 58,5 sampai 33,9. Sedangkan pada tahun 2021 rata-rata penduduk perempuan usia 25 tahun lulus SMA 52,5 sampai 26,9. Pada tahun 2022 54,0 sampai 29,3

Prediksi Harga Penjualan Dan Restorasi Motor Klasik Tahun 1990-2003 Menggunakan Algoritma K- Nearst Neighbors (KNN)

Fadlan Ilyas Lesmana, Bambang Irawan, Agus Bahtiar — Wed, 31 Jul 2024 07:50:39 +0000

Pada era modern, minat terhadap motor klasik kembali meningkat. Hal ini dibuktikan dengan meningkatnya penjualan motor klasik dan permintaan layanan restorasi. Sebuah penelitian yang berjudul Analisis Data Penjualan dan Tren Restorasi Motor Klasik menggunakan metode/algoritma k-nearst neigh bors (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari bengkel restorasi grage. Dalam melakukan analisis mendalam terhadap data penjualan dan tren restorasi motor klasik untuk membantu dalam tren restorasi dan motor yang diminati pasar. Penelitian ini menggunakan metode analisis data KNN untuk memahami perubahan dan preferensi pasar terkait motor klasik.Temuan penelitian menunjukkan bahwa konsumen motor klasik di Indonesia lebih menyukai merek dan model klasik yang ikonik, seperti Vespa, Honda Astrea, dan Yamaha RX-King. Harga jual motor klasik juga dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti kondisi, merek, model, dan tahun produksi. Selain itu, permintaan layanan restorasi motor klasik juga meningkat, terutama untuk restorasi dengan kualitas dan karakteristik tertentu.Temuan penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi industri otomotif dalam memahami dinamika pasar motor klasik dan peluang bisnis di era modern. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan gambaran terhadap harga yang sesuai dengan restorasi dan harga beli agar bengkel restorasi grage dapat bersaing terhadap harga jual dan dapat memberikan harga yang sesuai bagi konsumen.

Analisis Sentimen Aplikasi ChatGPT Mobile Menggunakan Agoritma Naïve Bayes

Fahmi Ahmad Tohir, Agus Bahtiar, Bambang Irawan — Wed, 31 Jul 2024 07:53:46 +0000

Aplikasi kecerdasan buatan semakin banyak digunakan, termasuk aplikasi ChatGPT. Aplikasi ini merupakan sebuah model bahasa generatif yang dikembangkan oleh OpenAI. Tujuan utama penelitian adalah untuk memahami bagaimana pengguna merespon aplikasi ini melalui ulasan di Google Play Store. Secara khusus, penelitian ini mencermati kata-kata yang sering muncul dalam ulasan positif dan negatif serta memberikan penilaian terhadap kenyamanan penggunaan, responsivitas antarmuka, dan manfaat yang diperoleh dari interaksi dengan model Bahasa tersebut. Digunakan metode pendekatan KDD dan algoritma Naïve Bayes untuk melangsungkan proses penelitian.berdasarkan 2.238 ulasan di Google Play Store, ditemukan mayoritas ulasan (87%) adalah positif. Pengguna menyoroti kenyamanan penggunaan, responsivitas antarmuka, dan manfaat yang diperoleh dari interaksi dengan model Bahasa. Namun, ada juga ulasan netral (5%) yang memberikan tanggapan baik dan buruk terhadap aplikasi. Selain itu, terdapat ulasan negatif (8%) yang menyoroti ketidaktepatan jawaban model. Evaluasi algoritma klasifikasi Naïve Bayes menunjukkan performa yang sangat baik. Pada skenario 80:20, diperoleh akurasi sebesar 94%, presisi 94%, recall 99%, dan F1-Score 97%. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa ChatGPT memiliki potensi yang besar untuk menjadi aplikasi kecerdasan buatan yang bermanfaat. Namun, pengembang aplikasi perlu memfokuskan peningkatan akurasi jawaban model untuk mengatasi kritik dari pengguna.

Perancangan Aplikasi Role Playing Game Mastry World Berbasis Android

Eka Fitri Rahayu, Indah Wahyuni, Octarina Budi Lestari — Wed, 31 Jul 2024 08:00:27 +0000

Siswa Sekolah Menengah Pertama semakin sedikit yang menyukai pelajaran matematika dan kimia. Tanpa disadari, nilai dan keterampilan mereka dalam menyelesaikan masalah matematika dan kimia semakin berkurang. Matematika dan kimia merupakan ilmu dari ilmu pengetahuan yang ada di kehidupan. Semakin berkembangnya teknologi, semakin pesat juga perkembangan game yang mulai mengurangi jam belajar siswa atau siswi SMP saat ini. Untuk mencegah penurunan nilai dan minat yang lebih jauh, maka dirancang sebuah inovasi game android edukasi untuk masalah pembelajaran matematika dan kimia. Melihat kondisi tersebut, pembuatan game “Mastry World” dirasa tepat untuk dijadikan solusi dalam menambah minata belajar sekaligus bermain di saat yang sama. Pembuatan game tersebut menggunakan Android Studio, Java, Xml sebagai bahasa pemrograman, RPG Maker MV sebagai tempat penyimpanan layout dan sumber informasi dari game. Hasil dari pembuatan aplikasi ini diperuntukkan bagi siswa atau siswi SMP agar mempermudah dalam memperoleh ilmu matematika dan kimia dengan harapan minat dan hasil belajar menjadi lebih baik.

Optimasi dan Perancangan Antena Menggunakan Metode Modified Efficient K-Nearest Neighbors

Wed, 31 Jul 2024 08:18:21 +0000

Untuk memastikan akurasi dan mencegah perilaku machine learning yang tidak diinginkan terjadi ketika model machine learning memberikan prediksi akurat untuk data pelatihan tetapi tidak untuk data baru yang biasa disebut Overfitting, teknik machine learning yang efektif biasanya dilatih pada kumpulan data besar. Namun, ketika pengumpulan data rumit, kumpulan data yang besar menghambat penyebaran teknik machine learning. Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) ditingkatkan dalam penelitian ini untuk mengatasi masalah dan menyajikan pendekatan machine learning yang unik sehingga dapat mengekstraksi lebih banyak fitur dari kumpulan data yang besar. Metode ini bekerja 5 hingga 30 kali lebih cepat daripada teknik machine learning konvensional seperti jaringan syaraf tiruan (ANN) dan pengoptimalan Bayesian. Parameter antena digunakan untuk mengoptimalkan kemudian dioptimalkan menggunakan metode yang disarankan, dan cabang terpisah dibuat untuk menjalankan alat simulasi (seperti HFSS) dan memperbarui dataset saat pelatihan daripada membuatnya sebelumnya. Empat contoh antena lainnya, serta machine learning tambahan dan teknik berbasis gradien, digunakan untuk mendukung validitas dan efektivitas pendekatan yang disarankan. Kesimpulannya, metode ini disarankan dapat menghasilkan desain antena ideal dan harga terjangkau.

Perancangan Sistem Informasi Manajement Aset Berbasis Web (Studi Kasus pada: PT Onesia Nusantara Evolusioner)

Alfiah Khoirunisa, Achmad Sidik, Lanang Darmarjati — Wed, 31 Jul 2024 08:14:01 +0000

Dalam era globalisasi teknologi bisnis saat ini, peran sistem informasi dalam perkembangan perusahaan menjadi sangat signifikan. Keberhasilan suatu perusahaan sangat tergantung pada sistem informasi yang efektif, yang mampu menyajikan informasi yang akurat, tepat waktu, dan relevan. Salah satu aspek yang krusial dalam konteks perusahaan adalah manajemen aset. Oleh karena itu, manajemen aset menjadi sebuah fungsi yang wajib dimiliki di setiap perusahaan. Tujuan utama setiap perusahaan melakukan manajemen aset adalah untuk mengetahui status dan kondisi aset yang dimiliki. Hal tersebut dibutuhkan di PT Onesia Nusantara Evolusioner yang memerlukan sebuah sistem secara online yang terkomputerisasi untuk mendukung perusahaan dalam melaksanakan manajemen asetnya. Selama ini, perusahaan tersebut tidak memiliki sistem yang terkomputerisasi sehingga banyak perubahan aset yang tidak terdata dengan baik yang menyebabkan sering terjadi kehilangan aset tanpa jejak. Dalam penelitian ini, sistem dirancang menggunakan pendekatan OOAD (Object Oriented Analysis and Design) dengan bantuan alat UML (Unified Modeling Language) serta diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil dari penelitian ini adalah dapat mempermudah bagian General Affair (GA) dalam mengelola aset yang dimiliki sehingga aset dapat lebih terkendali dalam satu sistem informasi. Pengguna dapat menggunakan sistem ini untuk mengelola data aset, jenis aset, vendor, cabang, unit kerja hingga ruangan dan dapat mengelola proses pengadaan, penempatan, mutasi, pendataan perawatan aset, perubahan status aset hingga membuat laporan dalam satu sistem informasi yang terintegrasi.

Perbandingan Efektivitas Metode PIECES dan EUCS dalam Analisis Kepuasan Pengguna MyXL

Dimas Fikri Cahyadi, Widya Khafa Nofa, Dewi Anggraini Puspa Hapsari — Wed, 31 Jul 2024 08:22:53 +0000

Kepuasan pengguna mencerminkan keselarasan antara harapan individu dan hasil yang diperoleh saat berinteraksi dengan layanan. Dua metode yang umum digunakan adalah PIECES (Performance, Information, Economics, Control, Efficiency, dan Service) dan EUCS (End-User Computing Satisfaction). Metode ini dirancang untuk menyediakan suatu kerangka kerja yang holistik dalam mengevaluasi aspek-aspek beragam yang dapat memengaruhi kepuasan pelanggan, sehingga memberikan pemahaman yang komprehensif terhadap persepsi dan pengalaman pengguna terhadap suatu layanan atau produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kepuasan pengguna terhadap layanan aplikasi MyXL menggunakan metode PIECES dan EUCS. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa variabel Information dalam metode PIECES mendapatkan rata-rata tertinggi sebesar 3.717. Ini menunjukkan bahwa pengguna memberikan penilaian yang tinggi terhadap ketersediaan informasi dalam layanan aplikasi MyXL. Di sisi lain, pada metode EUCS, variabel Ease of Use mencapai nilai tertinggi sebesar 4.522 dengan kategori SANGAT PUAS. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna merasa sangat puas dengan kemudahan penggunaan aplikasi MyXL.

Penerapan Stock Control Pada Aplikasi Inventory-Ku Menggunakan Framework Laravel Dan Restful Webservices

Wed, 31 Jul 2024 08:28:39 +0000

PT Global Trade Logistics Network (GTLN) is a shipping company that focuses on meeting the logistical needs of every customer by providing customs clearance services for imported goods. Through an online platform, the business aims to localize global trade and provide facilities for local and foreign products to flourish and thrive. Since the global trade logistics network's stockpiling system currently uses a semi-computerized system that uses Microsoft Excel, the study proposes the creation of an inventory control system for goods. Written data makes input and search for items difficult, inefficient, and ineffective. This creates an application program based on the Laravel Framework that uses the PHP programming language and Restful Web Services is used to share data between applications or systems. The program was created with the help of Visual Studio Code, a text editor that helps write the programming language to be created. A tool known as Xampp serves to provide software packages. This research will develop an inventory system that can track stocks in warehouses quickly and efficiently.