Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INFORMATIKA JURNAL AKUNTANSI DAN BISNIS Community: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Munifah
Universitas sains dan teknologi komputer
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : INFORMATIKA

 1 
Implementasi Metode Umur Piutang Dalam Sistem Informasi Akuntansi Pengendalian Piutang Munifah
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN MULTIMEDIA Vol 2 No 1 (2022): Mei : JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN MULTIMEDIA
Publisher : LPPM Politeknik Pratama Kendal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (469.107 KB) | DOI: 10.51903/informatika.v2i1.134

Abstract

Secara umum, transaksi kredit membawa risiko piutang tak tertagih. Permasalahan lainnya, kerap kali sistem informasi akuntansi tidak bekerja secara efektif. Maka dari itu, perusahaan memerlukan sistem informasi akuntansi kontro internal untuk menghindari resiko ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem informasi akuntansi dan sistem pengendalian piutang dalam menentukan data kreditur yang tidak lancar berdasarkan analisa umur piutang dan mempermudah dalam penyajian laporan keuangan secara cepat, tepat dan akurat PD. BPR BKK Batang Cabang Gringsing bergerak di bidang keuangan , yang beralamat Jl. Raya Plelen, Plelen Gringsing Kabupaten Batang Jawa Tengah 51281 Indonesia. Hasil dari peneitian ini adalah Sistem Informasi Akuntansi Pengendalian Piutang Dengan Metode Umur Piutang Pada PD. BPR BKK Batang Cabang Gringsing. Selain itu berdasarkan penelitian tersebut sistem pengendalian piutang di PD. BPR BKK Batang Cabang Gringsing masih kurang memadai dalam hal prosedur , pemantauan serta informasi dan komunikasi kerap kali sistem informasi akuntansi tidak bekerja secara efektif.
EKSPLORASI KAPASITAS PENGKODEAN AMPLITUDO UNTUK MODEL QUANTUM MACHINE LEARNING Rabiatul Adawiyah; Munifah
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN MULTIMEDIA Vol 3 No 1 (2023): Mei : JURNAL INFORMATIKA DAN MULTIMEDIA
Publisher : LPPM Politeknik Pratama Kendal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/informatika.v3i1.232

Abstract

Komputasi kuantum melakukan perhitungan dengan menggunakan fenomena fisik dan prinsip mekanika kuantum untuk memecahkan masalah. Bentuk komputasi ini secara teoritis telah terbukti memberikan percepatan pada beberapa masalah pemrosesan modern. Perkembangan baru dalam teknologi kuantum mulai bermunculan, dan penerapan model pembelajaran untuk perangkat baru ini terus berkembang. Dengan banyak antisipasi pemanfaatan fenomena kuantum di bidang Machine Learning telah menjadi jelas. Penelitian ini mengembangkan model kerangka kerja perangkat lunak TensorFlow Quantum (TFQ) untuk tujuan machine learning. Kedua model yang dikembangkan memanfaatkan teknik pengkodean informasi dari pengkodean amplitudo untuk penyusunan keadaan dalam model pembelajaran kuantum. Tujuan dari penelitian ini adalah mengeksplorasi kapasitas pengkodean amplitudo untuk menyediakan persiapan keadaan yang diperkaya dalam metode pembelajaran dan analisis mendalam tentang properti data yang memberikan wawasan tentang data pelatihan menggunakan Variational Quantum Classifier (VQC). Munculnya metode baru ini menimbulkan pertanyaan tentang cara terbaik menggunakan alat ini, tujuannya adalah untuk memberikan beberapa penjelasan ikhtisar untuk keadaan machine learning kuantum yang dapat diterapkan mengingat kendala perangkat yang sebenarnya. Hasil penelitian ini menunjukkan ada keuntungan yang jelas untuk menggunakan pengkodean amplitudo dibandingkan metode lain seperti ditunjukkan menggunakan jaringan saraf klasik kuantum hibrid di TFQ. Selain itu, ada beberapa langkah prapemrosesan yang dapat menghasilkan lebih banyak data kaya fitur saat menggunakan VQC, pada dasarnya teorema makan siang tidak gratis berlaku untuk metode pembelajaran kuantum seperti halnya dalam teknik klasik. Informasi meskipun dikodekan dalam bentuk kuantum tidak mengubah langkah-langkah penyiapan data tetapi melibatkan cara-cara baru untuk memahami dan mengapresiasi metode-metode baru ini. Pekerjaan masa depan di bidang ini akan membutuhkan perluasan ke dalam teknik klasifikasi multikelas yang cukup dikembangkan untuk dapat diterapkan dalam pekerjaan seperti ini.
Co-Authors Ahmad Ashifudin Aqham Bagus Sudirman Edy Siswanto Haris Ihsanil Huda Hendri Rasminto Rabiatul Adawiyah Yasar Wicaksono Reform