Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science

Sistem Presensi Mahasiswa Magang Menggunakan QR Code Pada PT. Poca Berbasis Android Farriz Akbar Syuhada; Dwi Budi Santoso
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 1 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v6i1.5495

Abstract

ABSTRAK Dalam proses pencatatan kehadiran saat ini kebanyakan masih dilakukan secara manual dengan membutuhkan tanda tangan pada kertas, yang dapat menyebabkan terjadinya kecurangan yang mungkin dilakukan. Dengan melakukan presensi secara manual membutuhkan waktu untuk menulis dan juga mengantri. Aplikasi presensi online merupakan suatu solusi untuk mengatasi hal tersebut, dengan membuat aplikasi presensi dapat membantu pihak perusahaan untuk mendata kehadiran mahasiswa magang. Dengan sistem ini maka presensi mahasiswa dapat dilakukan dengan menggunakan qr code scanner, sehingga tidak lagi dilakukan secara manual menggunakan kertas. Metode yang digunakan dalam membuat aplikasi ini adalah metode waterfall yang meliputi requirements analysis, design, development, testing, maintenance. Dari penelitian ini menghasilkan aplikasi yang akan membantu mahasiswa magang untuk melakukan presensi dan bagi pihak perusahaan dalam mengelola rekap kehadiran mahasiswa magang serta dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pihak perusahaan dalam mengevaluasi dan mengambil tindakan untuk memberi nilai terhadap mahasiswa magang yang bersangkutan. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan menambahan fitur agar lebih lengkap lagi untuk memudahkan bagi pihak perusahaan untuk mendata kehadiran. Kata Kunci: Presensi, Qr Code, dan Aplikasi. ABSTRACT In the current attendance recording process, most of it is still done manually by requiring signatures on paper, which can lead to possible fraud. Doing attendance manually takes time to write and also queue. The online presence application is a solution to overcome this, by creating an attendance application it can help the company to record the attendance of apprentice students. With this system, student attendance can be done using a qr code scanner, so it is no longer done manually using paper. The method used in making this application is the waterfall method which includes requirements analysis, design, development, testing, maintenance. From this research, it produces an application that will help apprentice students to take attendance and for the company in managing the attendance recap of apprentice students and can be used as material for consideration for the company in evaluating and taking action to give value to the intern student concerned. For further research, it is hoped that additional features will be more complete to make it easier for the company to record attendance. Keywords: Presence, Qr Code, and Applications.
Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Ulasan Aplikasi E-Commerce Tokopedia Luluk Rahmawati; Dwi Budi Santoso
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 1 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v6i1.5515

Abstract

Ulasan biasanya ditemukan setelah konsumen menggunakan suatu aplikasi. Ulasan dapat berupa kelebihan maupun kekurangan. Salah satu aplikasi yang memiliki banyak ulasan penggunanya adalah Tokopedia. Tokopedia merupakan aplikasi e-commerce yang dapat diunduh melalui Google Playstore. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan teks dengan dataset 5000 ulasan aplikasi e-commerce Tokopedia di Google Playstore ke dalam kelompok yang memiliki nilai positif, negatif atau netral. Penelitian ini menerapkan metode TF-IDF dan Naïve Bayes Classifier untuk pembobotan dan pengklasifikasian data. Hasil pengujian terhadap data test dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier menghasilkan nilai akurasi sebesar 83,9 % ,presisi 85,1%, recall 83,9% dan f1-score 83,8%.
Rancang Bangun Sistem Pelayanan Perawatan Komputer Pada Perusahaan Harrisma Global Technologies Semarang Adioro Abdul Kahfi; Dwi Budi Santoso
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 2 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v6i2.6949

Abstract

memajukan bisnisnya dengan memanfaatkan teknologi informasi untuk meningkatkan kualitas pelayanan yang disediakan. Salah satu perkembangan tersebut adalah android , dalam penggunaan sistem operasi yang menggunakan android adalah smartphone. Perkembangan sistem operasi android pada smartphone menghasilkan banyak manfaat yang membuat orang mudah untuk mengakses informasi , efisien , dan efektif. Dalam pengiriman laporan tersebut masih menggunakan e-mail dan telepon yang mengakibatkan laporan yang diterima tidak sesuai dengan format yang dibutuhkan. Metode dalam perancangan sistem aplikasi ini adalah dengan melakukan studi lapangan , mewawancarai pihak Helpdesk , dan pengumpulan informasi dari berbagai refrensi. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi pengiriman laporan yang menggunakan firebase dan android studio dalam pembuatannya.
Prediksi Genre Film Dengan Klasifikasi Multi Kelas Sinopsis Menggunakan Jaringan LSTM Riska Amelia; Dwi Budi Santoso
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 6 No 2 (2023): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v6i2.6961

Abstract

Sinopsis film menyajikan informasi penting mengenai alur cerita dan tema yang dapat digunakan untuk memprediksi genre film. Namun, memprediksi genre film secara manual dengan melihat sinopsis terlebih dahulu dapat menjadikannya kurang efektif karena sinopsis yang panjang dan sangat bervariasi. Oleh karena itu, diperlukannya pendekatan otomatis dengan menggunakan teknik klasifikasi multi kelas dengan jaringan LSTM (Long Short-Term Memory) untuk memprediksi genre film berdasarkan sinopsisnya guna memberikan kontribusi yang bermanfaat dalam industri perfilman. Penelitian ini menggunakan jaringan LSTM untuk klasifikasi multi kelas untuk memprediksi genre film dengan dataset yang diambil dari situs Kaggle yang terdiri dari berbagai sinopsis film dengan genre yang berbeda-beda. Setelah itu, sinopsis film tersebut diolah melalui proses tokenisasi, vektorisasi, embedding kata menggunakan NLP (Natural Language Processing). Hasil pengujian terhadap dataset dengan menggunakan metode klasifikasi multi kelas dengan jaringan LSTM mampu mencapai tingkat akurasi 98% dan loss 5% dalam memprediksi genre film berdasarkan sinopsis