Jurnal Repositor

Analisis Desain Aplikasi Lagu Nasional Untuk Anak Menggunakan Metode UX Journey

Dhyka Mahendra Putra, Wahyu Andhyka Kusuma, Ilyas Nuryasin — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi yang pesat di era saat ini membuat banyak anak-anak diera sekarang ini yang tidak hafal atau lupa dengan lagu nasional Indonesia. Dengan ada nya perkembangan teknologi dapat menjadi salah satu opsi untuk menjadikan teknologi sebagai media pembelajaran bagi anak-anak guna menghafalkan lagu-lagu nasional melalui aplikasi. Penelitian ini menggunakan metode UX Journey untuk menganalisa kebutuhan dari pengguna dan mengatasi permasalahan dalam memenuhi kebutuhan pengguna serta memberikan sebuah solusi desain yang lebih efektif. Hasil dari penelitian ini berupa desain aplikasi lagu nasional Indonesia untuk anak-anak dengan rancangan fitur sesuai kebutuhan pengguna. Dengan adanya penelitian ini dapat membantu memberikan solusi desain dari aplikasi lagu nasional berdasarkan kebutuhan dari pengguna, serta dengan menggunakan metode UX Journey dapat membantu mempermudah peneliti dalam menyelesaikan suatu solusi desain.

Sistem Informasi Pengiriman Barang Pada PT Citra Abadi Cargo Menggunakan Metode Personal Extreme Programming (PXP)

Bayu Agung Setiawan, Gita Indah Marthasari, Christian Sri Kusuma Aditya — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Jasa pengiriman barang merupakan layanan yang diperuntukkan pada pengguna jasa untuk melakukan pengiriman baik itu dokumen maupun barang untuk dikirim ke alamat yang dituju. Pendistribusian barang biasa dilakukan oleh perusahaan yang bergerak dibidang transportasi khususnya pada jasa pengiriman barang, salah satunya yaitu PT. Citra Abadi Cargo. Saat ini, PT Citra Abadi Cargo dalam pencatatan data pengiriman masih dilakukan secara manual, hal ini mengakibatkan sering terjadi duplikasi data. pencatatan data pengiriman barang serta pembuatan laporan pengiriman barang menjadi salah satunya. Adapun hal yang membuat rentannya terjadi kesalahan pencatatan dengan menggunakan bukti pembayaran dan laporan pengiriman berupa kertas nota. Pencatatan yang kurang lengkap mengakibatkan keterlambatan pada proses pengiriman barang. Selain itu rawan terjadinya kehilangan data akibat keterlambatan pencatatan data barang yang akan dikirim sehingga memperlambat proses pembuatan laporan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Personal Extreme Programming (PXP). Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi pengiriman barang yang mampu memenuhi kebutuhan user khususnya pada PT Citra Abadi Cargo. Hasil dari penelitian ini dapat disimpulkan berdasarkan pengujian UAT (User Acceptance Test) sistem yang dibangun sesuai kebutuhan user dengan nilai rata – rata 77% yang termasuk dalam kategori baik. Estimasi waktu pengembangan sistem selama 17 hari berdasarkan perencanaan atau tahapan planning sebelumnya mendapat penambahan waktu pada iterasi 2 sebesar 7 hari. Sehingga total estimasi dalam pengerjaan sistem ini selama 22 hari.

Perancangan Desain Pada Aplikasi Pembelajaran Matematika Untuk Anak Usia Dini Menggunakan Metode UX Journey

Fadhilah Akbar, Wahyu Andhyka Kusuma, Ilyas Nuryasin — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Teknologi yang pesat saat ini telah mengubah kehidupan banyak orang. Game digital menjadi alat pembelajaran yang terkait dengan pembelajaran untuk mencapai tujuan tertentu. Pembelajaran menggunakan teknologi menjadi strategi yang disukai anak-anak, tetapi mereka sering kali kehilangan waktu belajar karena terlalu asyik bermain game dan menggunakan perangkat teknologi. Metode UX Journey digunakan untuk menganalisis kebutuhan pengguna dan mengatasi rintangan dalam memenuhi kebutuhan pengguna serta memberikan solusi desain yang efektif. Hasil: Hasil Penelitian ini adalah solusi desain dari Aplikasi Pembelajaran Matematika Untuk Anak Usia Dini dengan dirancangnya fitur sesuai dengan kebutuhan persona, diharapkan dapat meningkatkan motivasi belajar anak dan memudahkan orang tua dalam mengajar anak. Kesimpulan penelitian UX journey memberikan panduan yang berharga bagi tim dalam pengambilan keputusan desain

Otomatisasi Proses Deployment dengan Metode CI/CD Menggunakan Jenkins dan Docker Pada Web Service i-Lab

Muhammad Syauqi Amiq Amrullah, Aminudin, Gita Indah Marthasari — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Proses deployment dalam pengembangan aplikasi seringkali menghadapi berbagai kendala, terutama jika dilakukan secara manual, yang dapat menimbulkan kesalahan dan memerlukan waktu yang panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengotomatisasi proses deployment pada web service i-Lab di Laboratorium Informatika Universitas Muhammadiyah Malang dengan menggunakan metode Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) melalui alat Jenkins dan Docker. Metode CI/CD dipilih karena kemampuannya untuk mengintegrasikan dan mengimplementasikan aplikasi secara otomatis, mengurangi intervensi manual, serta meningkatkan efisiensi dan kualitas deployment. Dalam penelitian ini, Jenkins digunakan sebagai alat utama untuk CI/CD dan Docker untuk containerization, guna memastikan lingkungan yang konsisten dan efisien. Implementasi ini bertujuan untuk mengatasi masalah deployment manual yang sering menyebabkan kesalahan, dan memungkinkan pengembang lebih fokus pada kualitas kode. Pengujian dilakukan untuk mengukur durasi dan kualitas dari otomatisasi deployment yang dirancang menggunakan Time-based Metric dan Quality-based Metric. Terdapat perbedaan waktu pada proses deployment namun tidak jauh berbeda. Hasil pengujian kualitas menunjukan tingkat Test Pass Rate dengan nilai 100%. Kesimpulan: Hasil penelitian menunjukan kualitas CI/CD yang dibuat berjalan dengan baik pada penerapan di web service i-Lab milik Laboratorium Informatika Universitas Muhammadiyah Malang, terjadi perbedaan durasi waktu proses CI/CD namun tidak jauh berbeda.

Perancangan User Interface Untuk Aplikasi Mobile E-Ticket Train Booking Menggunakan Metode Ux Journey

Nurul Risma Cantika — Mon, 22 Jul 2024 00:00:00 +0700

Technology for booking train tickets salah satu jenis pelayanan yang diberikan negara untuk masyarakatnya adalah pelayanan transportasi diantaranya ialah Kereta Api. Jumlah pengguna jasatransportasi kereta api setiap tahunnya terus mengalami peningkatan. Aplikasi E- Ticket Train Booking merupakan salah satu aplikasi pemesanan tiket secara online Aplikasi E-Ticket Train Booking ini bertujuan untuk memudahkan konsumennya dalam melakukan pembelian. Tujuan Penelitian ini adalah merancang, mengetahuidan menganalisis faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen dalam keputusannya membeli tiket kereta api masih dengan cara konvensional serta mengetahui keefektifan aplikasi E-Ticket Train Booking oleh konsumen tersebut. Rancangan penelitian ini menggunakan penelitian yang digunakan yaitu UX Jouney. Populasi dalam penelitian ini yaitu konsumen dengan jumlah partisipan 5 orang. Penelitian dilakukan dengan metode wawancara, observasi dan studi pustaka. Hasil wawancara dilakukan reduksi data, disajikan dan ditarik kesimpulan. Penelitian didapatkan 3 faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen dalam keputusannya membeli tiket masih dengan cara konvensional dan hasil persepsi seluruh konsumen yang menilai dan memilih pembelian tiket secara konvensional lebih baik, dapat disimpulkan dan pengembangan: aplikasi E-Ticket Train Booking belum efektif dimanfaatkan oleh konsumen yang masih membeli tiket langsung di loket stasiun. Diharapkan pengembang bisa terus mempertahankan dan meningkatkan fitur-fitur yang telah dinilai positif oleh persona.

Business Process Reengineering Program Prakerin SMK Negeri 1

Event Rifki Pratiwi, Ilyas Nuryasin, Briansyah Setio Wiyono — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 1 Kinali yang berada di Sumatera Barat memiliki berbagai proses bisnis, termasuk penerimaan siswa baru, perpustakaan, kegiatan ekstrakurikuler, dan program prakerin. Namun, proses pada program prakerin dinilai belum efisien karena belum dilakukannya pembaruan. Untuk meningkatkan efisiensi pada proses tersebut, perlu dilakukan analisis melalui Rekayasa Ulang Proses Bisnis. Pada rekayasa ulang proses bisnis melibatkan beberapa tahap seperti analisis proses bisnis, uji efisiensi throughput proses bisnis awal, penyempurnaan ulang desain proses, rekomendasi proses bisnis, dan perbandingan perancangan hasil uji efisiensi throughput. Hasil dari rekayasa ulang ini menunjukkan peningkatan efisiensi throughput sebesar 45,2%, 0,1%, dan 41,4%, sehingga semua proses mencapai efisiensi 100%.

Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Generasi Z Dalam Dunia Kerja Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes

Vita Amalia Herlinda, Christian Sri Kusuma Aditya, Didih Rizki Chandranegara — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Generasi Z, yang lahir antara tahun 1996 sampai 2010, kini mulai memasuki dunia kerja dan dikenal sebagai "Digital Natives" karena kedekatan mereka dengan teknologi dan media sosial seperti Twitter. Mereka aktif berbagi pemikiran dan pengalaman melalui Twitter, yang telah menjadi platform utama untuk diskusi terbuka dan berbagi perspektif. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen tweet terkait Generasi Z dalam dunia kerja, dengan memanfaatkan pelabelan lexicon Inset. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelabelan lexicon mencapai akurasi 76%. Selanjutnya, uji coba dilakukan dengan pendekatan pelabelan manual yang menghasilkan akurasi 87%, menunjukkan perbedaan yang signifikan dibandingkan pelabelan lexicon. Uji coba juga melibatkan pengaruh stopword dalam tahapan preprocessing, di mana hasil menunjukkan pelabelan lexicon tanpa stopword mencapai akurasi 96% dan pelabelan manual tanpa stopword mencapai 90%. Hal ini menunjukan sensitivitas yang tinggi dari model berbasis lexicon terhadap penggunaan stopword dan potensi untuk meningkatkan variasi term dalam analisis sentimen Generasi Z di dunia kerja melalui Twitter.

Analisis Sentimen Ulasan Fitur Music Aplikasi Instagram Pada Google Play Store Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Arolina Rinardi, Christian Sri Kusuma Aditya, Didih Rizki Chandranegara — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Aplikasi Instagram merupakan sebuah medsos (media social) untuk berkomunikasi dari berbagai kalangan yang memiliki banyak fitur, khususnya fitur music. Pengguna berhak untuk menuangkan kritik ataupun saran dalam bentuk ulasan teks berkaitan cara kerja aplikasi Instagram pada Google Play Store. Dari masalah tersebut dapat dirumuskan masalah mengidentifikasi ulasan tentang fitur music Aplikasi Instagram yang mengandung sentiment negatif dan positif yang diambil pada Google Play Store dengan Teknik web screpping. Ulasan yang diambil untuk menjadi sebuat dataset sejumlah 2.260. Dataset dikumpulkan dan dilakukan pemberian label secara manual sejumlah 2.042 data negatif dan 218 data positif. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengukur perfoma model dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Mengukur Tingkat performa model dengan menggunakan 2 percobaan yang masing-masing memiliki 2 skenario model. Hal yang membedakan kedua percobaan terletak pada hyperparameter yang digunakan pada model. Percobaan pertama scenario pertama memiliki nilai filters 32,16,8 dan scenario kedua 256,128,32 menggunakan nilai 32 sebagai nilai random state (K-Fold), 50 epoch dan 20 batch size. Percobaan kedua scenario pertama memiliki nilai filters 64,32,16 dan 128,64,32 untuk nilai filters scenario kedua, nilai 42 random state (K-Fold), 80 epoch dan 32 batch size. Hasil percobaan pertama model pertama dan kedua yaitu 93% dan 92%, sedangkan percobaan kedua model pertama dan kedua yaitu 97% dan 95%.

Pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) Menggunakan Arsitektur Mobilenet

Alfian Rudiyanto — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Sistem Isyarat Bahasa Indonesia atau lebih dikenal dengan SIBI merupakan Bahasa resmi yang digunakan penyandang tuli dalam berkomunikasi. Namun, permasalahan muncul karena sebagian besar orang tidak memahami bahasa isyarat. Untuk itu diperlukan perantara alternatif yang dapat menjadi penerjemah antara penyandang tuli dengan masyarakat biasa. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan SIBI menggunakan metode Convolution Neural Network dengan MobileNetV2. Data memiliki total 24 kelas, dengan pengecualian huruf J dan Z. Permasalahan lain muncul ketika memiliki data yang sedikit, yaitu 220 gambar setiap kelas. Karena itu diperlukan data augmentasi sehingga dataset menjadi lebih banyak. Pada penelitian ini akan menerapkan rotasi, shear, dan flip pada setiap gambar sehingga membuat gambar baru. Hasil penelitian ini menunjukan dengan penambahan data, model menjadi lebih optimal. Untuk pengujian akan menggunakan data test, yang menghasilkan akurasi sebesar 98,54 melalui penggunaan batchsize sebesar 32 dan menjalankan proses training sebanyak 25 epoch.

Segmentasi dan Klasifikasi Gambar Citra pada Kanker Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan Arsitektur ResNet-50

Ferdy Yoga Permana, Christian Sri Kusuma Aditya, Didih Rizki Chandranegara — Thu, 21 Nov 2024 00:00:00 +0700

Kanker Kulit merupakan salah satu jenis kanker yang angka kejadiannya terus meningkat di seluruh dunia. Deteksi dini dan akurat sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan. Pada penelitian ini, mengembangkan sebuah sistem berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan arsitektur ResNet-50 untuk segmentasi dan klasifikasi gambar citra kanker kulit. Metode ini dipilih karena ResNet-50 memiliki kemampuan dalam mengatasi masalah degradasi akurasi pada jaringan yang sangat dalam melalui penggunaan residual learning. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap utama, yaitu pengumpulan dan preprocessing data, pelatihan model CNN dengan arsitektur ResNet-50, serta evaluasi performa model. Data yang digunakan diambil dari Kaggle “Melanoma Skin Cancer Dataset Of 10000 Images” memiliki data sebanyak 10615 gambar didalamnya dibagi menjadi 2 kelas yaitu citra Malignant dan Benign. Preprocessing data meliputi augmentasi gambar dan normalisasi untuk meningkatkan kualitas data dan kinerja model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mencapai akurasi tinggi dalam segmentasi dan klasifikasi gambar citra kanker kulit. Model ResNet-50 yang dilatih dalam penelitian ini berhasil mencapai akurasi sebesar 92.00%, precision 92%, recall 92%, dan F1-score 92% pada dataset pengujian. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis CNN dengan arsitektur ResNet-50 efektif untuk tugas segmentasi dan klasifikasi kanker kulit, dan memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam sistem diagnostik berbasis komputer di bidang medis.