Test-Driven Development pada Pengembangan Aplikasi Android untuk Memantau COVID-19

Dalam pengembangan perangkat lunak, terdapat banyak teknik dan pendekatan yang digunakan untuk menghasilkan perangkat lunak yang handal. Kualitas perangkat lunak sangat bergantung pada pengujian perangkat lunak. Namun tidak semua pengembang peduli dengan tahapan pengujian pada sebuah perangkat lunak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari menerapkan proses pengujian dalam mengembangkan perangkat lunak dengan menggunakan metode TDD. Pada Metode TDD, pengembangan perangkat lunak dimulai dengan menulis test case terlebih dahulu lalu kemudian menulis kode. Pada artikel ini, dikembangkan aplikasi mobile dengan menerapkan metode TDD. Perangkat lunak yang dikembangkan adalah berupa sistem informasi mengenai data laporan kasus COVID-19. Data diambil dari Johns Hopkins University The Center of Systems Science and Engineering (JHU CSSE). Hasil penerapan metode TDD menunjukkan bahwa fungsi dan fitur dari perangkat lunak yang dibangun dapat bekerja dan terintegrasi dengan baik antar satu sama lain. Kode yang dihasilkan dari penerapan TDD juga menjadi rapih karena dilakukannya proses refactoring. In Software Engineering, there are many techniques and approaches that can be used to build a reliable software. The quality of a software relies mostly on the software testing process. However, not many developers are bothered with the testing step of a software. The purpose of this article is to learn the results from implementing a testing process on software developmenty. In TDD, the development is started by writing test case first and then writing code. This article developed a mobile application by applying TDD in the process. The android application that had been developed is an information system about report cases on COVID-19. The cases are coming from Johns Hopkins University The Center of Systems Science and Engineering (JHU CSSE). The result of using TDD in development proves that all functions and features of the developed application are working and integrated well.

Perancangan Dan Implementasi Smart Library Untuk Meningkatkan Operasional Perpustakaan (Studi Kasus SMP Negeri 2 Cisaat)

Perpustakaan sebagai salah satu media pembelajaran bagi para siswa dalam mencari sumber referensi belajar dan berperan penting dalam menunjang proses pendidikan. Pada SMP Negeri 2 Cisaat Sukabumi perpustakan adalah salah satu sarana bagi siswa untuk mencari referensi pelajaran. Namun pada sistem yang sedang berjalan saat ini, perpustakaan masih menggunakan sistem manual yaitu dengan pencatatan pembukuan, kelola anggota, dan notifikasi peminjaman. Proses manual tersebut dinilai kurang efisien dan memakan banyak waktu, serta dokumen yang dapat rusak atau hilang disebabkan kejadian tertentu. Oleh karena itu dibutuhkan sistem informasi yang dapat mengelola manajemen perpustakaan dengan lebih efektif dan efisien dengan menggunakan smart library berbasis web. Model prototipe adalah salah satu Model System Development Life Cycle (SDLC) yang dapat membantu proses pembangunan Smart Library berbasis web. Sehingga dapat membantu manajemen perpustakaan lebih terstruktur dan dengan proses yang cepat, efektif, dan efisien. Hasil dari kuisioner pengujian beta rata-rata menunjukan 80% menjawab setuju pada aplikasi smart library yang dibuat. Library as one of the learning media for students in finding sources of learning references and plays an important role in supporting the educational process. At SMP Negeri 2 Cisaat Sukabumi library is one of the means for students to find reference lessons. But in the current system, the library still uses a manual system, namely by recording books, managing members, and borrowing notifications. The manual process is considered inefficient and time-consuming, as well as documents that can be damaged or lost due to certain events. Therefore we need an information system that can manage library management more effectively and efficiently by using web-based Smart Library. Prototype Model is one of the System Development Live Cycle Model (SDLC) that can help the process of building a web-based Smart Library. So that it can help library management be more structured and with a fast, effective, and efficient process. The results of the beta test questionnaire on average showed 80% answered agreed on the smart library application made.

Klasifikasi Buah Segar dan Busuk Menggunakan Ekstraksi Fitur Hu-Moment , Haralick dan Histogram

Seiring dengan perkembangan zaman, teknologi berkembang dengan pesat saat ini. Dengan perkembangan teknologi sekarang ini memudahkan semua orang mengakses apa saja. Banyak teknologi yang sudah ditemukan salah satunya adalah pengolahan citra digital, Identifikasi pada sebuah citra sudah lama dikembangkan salah satunya dengan membedakan tekstur pada citra tersebut. Tekstur citra dapat dibedakan oleh kerapatan, keseragaman, kekasaran dan keteraturan dari citra yang diteliti. Agriculture saat ini sedang ramai di bahas khususnya di indonesia, banyak sekali penelitian yang di lakukan dalam sektor pertanian guna memajukan sektor pertanian itu sendiri. Dalam penelitian kali ini yaitu ekstraksi fitur menggunakan Hu-moment, Haralick dan Histogram dan klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest. Peneliti mencoba mengklasifikasi buah-buahan segar atau busuk, dengan algoritma yang digunakan yaitu algoritma Random Forest, penelitian ini mendapatkan akurasi yang sangat tinggi yakni 99.6% sangat baik sekali. Namun guna memperbaharui penelitian bisa mencoba beberapa fitur dan algorithma yang berbeda agar mendapatkan perbandingan atau hasil yang lebih maksimal.Kata kunci: ekstraksi fitur, Hu-moment Haralick dan Histogram, Random Forest.

Pendeteksi Lokasi Kejadian Covid-19 Menggunakan Social Media dengan Kombinasi Algoritma Stemming Bahasa Indonesia

Dalam wabah Corona Virus Disease-19 atau COVID-19 ini dari kuartal pertama tahun 2020 di Indonesia, telah banyak yang mungkin terjangkit dengan penyakit ini. Dari kasus-kasus terakhir ini juga kita tidak mendapatkan informasi secara lengkap di mana lokasi yang terjangkit. Dari website pemerintah juga harus buka dahulu tiap-tiap halaman website, dan tidak secara langsung lokasi yang ada. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam mencari lokasi dengan cara mendapat informasi terkini dari posting sosial media salah satunya yaitu Twitter, dari sini kita bisa tahu titik lokasi post maupun dari kalimat yang ada dalam posting-an tersebut. Selain data dari Twitter, akan dikombinasikan dengan algoritma stemming Bahasa Indonesia. Kemudian akan dilihat persentase akurasi yang didapat dalam menggabungkan algoritma stemming tersebut.

Penanganan Ketidakseimbangan Data pada Prediksi Customer Churn Menggunakan Kombinasi SMOTE dan Boosting

Industri telekomunikasi menghadapi persaingan yang ketat antara penyedia layanan (service provider). Persaingan ini mengakibatkan customer churn atau berpindahnya pelanggan dari satu layanan ke layanan lain. Customer churn menjadi masalah utama karena dapat mempengaruhi pendapatan perusahaan, profitabilitas, serta kelangsungan hidup perusahaan. Oleh karena itu, mengetahui pelanggan yang akan melakukan churn secara dini menjadi salah satu cara yang cukup efektif dilakukan, karena dapat membantu perusahaan dalam membuat rencana yang efektif untuk tetap mempertahankan pelanggannya. Jumlah pelanggan yang mengundurkan diri dari layanannya saat ini biasanya dimiliki perusahaan dalam jumlah yang sedikit. Kondisi kekurangan data ini menyebabkan kesulitan dalam memprediksi customer churn. Tujuan umum dari penelitian ini adalah memprediksi pelanggan yang akan berpindah ke layanan lain atau mengundurkan diri dari layanannya saat ini. Sementara tujuan khusus penelitian Penelitian ini berusaha menangani ketidakseimbangan data dalam prediksi customer churn menggunakan optimasi pada level data melalui metode sampling yaitu Synthetic Minority Over Sampling. Kemudian dikombinasikan dengan optimasi level algoritma melalui pendekatan teknik Boosting. Pada penelitian beberapa algoritma prediksi seperti random forest, naïve bayes, decision tree, k-nearest neighbor dan deep learning yang akan diimplementasikan untuk mengetahui algoritma yang paling baik setelah dilakukan optimasi menggunakan SMOTE dan Boosting. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah CRISP-DM, yang merupakan kerangka penelitian data mining untuk penelitian lintas industri. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritma random forest merupakan algoritma yang menghasilkan akurasi paling optimal setelah dioptimasi menggunakan SMOTE dan Boosting dengan hasil akurasi 89,19%. The telecommunications industry faces stiff competition between service providers. This competition results in customer churn. Customer churn is a major problem because it can affect company revenue, profitability, survival, and service quality of the company. Therefore, knowing which customers will churn in the future early is one of the most effective ways to do it, because it can help companies make an effective plan to keep their customers. The number of customers who withdrew from its current services is usually owned by a small number. This lack of data causes difficulties in predicting customer churn. This problem then becomes a challenging issue in machine learning. The general purpose of this research is to predict customers who will churn. While the specific purpose of this research is to try to deal with data imbalances in predicting customer churn using optimization at the data level through the sampling method, namely Synthetic Minority Over Sampling (SMOTE). Then combined with algorithm level optimization through the Boosting technique approach. In this study, several prediction algorithms like the random forest, naïve Bayes, decision tree, k-nearest neighbor, and deep learning will be implemented to find out the best algorithm after optimization using SMOTE and Boosting. The method used in this study is CRISP-DM, which is a data mining research framework for cross-industry research. The results of this study indicate that the random forest algorithm is an algorithm that produces the most optimal accuracy after being optimized using SMOTE and Boosting with an accuracy of 89.19%.

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Mekanik dengan Metode SAW (Studi kasus pada Bengkel Mulia Motor Purbalingga)

Bengkel Mulia Motor adalah sebuah tempat untuk memperbaiki sepeda motor, baik yang beroda dua atau yang beroda tiga yang berlokasi di Purbalingga Jawa Tengah. Agar bengkel sepeda motor dapat berkembang harus memiliki mekanik yang handal. Akan tetapi Bengkel Mulia Motor memiliki kendala dalam menentukan calon mekanik yang akan diterima untuk bekerja. Pada penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang dialami. Dengan melakukan observasi dan wawancara, data yang diperoleh digunakan sebagai pedoman dalam melakukan penelitian. Pada penelitian ini dilakukan penyeleksian calon mekanik dengan memberikan 6 kandidat sebagai sampel data. Dari hasil perhitungan, 4 dari 6 kandidat yang diuji dinyatakan lolos dan dapat melanjutkan ketahap wawancara dengan perolehan nilai sebesar 7,75 , 8,5 , 8,42 , dan 7,75. Bengkel Mulia Motor is a place to repair a motorcycle, as three wheels or two wheels motorcycle in Purbalingga Central Java. For a motorcycle repair shop to be able to grow, it must have a reliable mechanic. But Bengkel Mulia Motor has problems for choosing a mechanics to be able accepted to work. In this study using Simple Additive Weighting (SAW) method as a method used to solve the problems. By doing observations and interviews, the data obtained is used as a guide in conducting research. In this study, a mechanical candidate selection was carried out by giving 6 candidates as data samples. From the calculation results, 4 of the 6 candidates passed and were able to continue to interview stage with scores of 7.75, 8.5, 8.42, and 7.75.

Perbandingan Performa SQL dan NoSQL Dengan PHP Pada 5 Juta Data

Dunia digital sekarang sudah merambah pada seluruh aspek kehidupan. Salah satu yang berperan penting dalam digitalisasi adalah database. Seluruh perusahaan digital pasti akan mempunyai database untuk kepentingan usaha. Semakin lama database yang dikelola akan semakin banyak, oleh karena itu kita membutuhkan aplikasi database yang ideal untuk digunakan. Pada penelitian ini, kami akan melakukan perbandingan kecepatan proses data antara SQL (MySQL) dengan NoSQL (MongoDB) dengan menggunakan VPS webserver Apache dan bahasa program PHP yang umum digunakan oleh banyak perusahaan. Metodologi yang kami gunakan adalah menguji coba kecepatan SELECT, INSERT, DELETE dan UPDATE pada jumlah data mulai 1.000, 10.000, 100.000, 1.000.000, 2.000.000 dan 5.000.000. Khusus untuk SELECT dan INSERT, kami melakukan proses looping data seperti yang umum dilakukan pada program PHP (do while). Hasil dari penelitian ini kami dapatkan bahwa proses ujicoba dengan jutaan data akan terasa lebih cepat saat menggunakan MongoDB dibanding MySQL untuk proses SELECT INSERT dan UPDATE. Namun berbeda ketika menggunakan proses DELETE, MySQL memiliki waktu respon yang lebih baik dibandingkan dengan MongoDB. Hal ini disebabkan karena MongoDB menggunakan program PHP sebagai aplikasi yang menjalankan proses query. Digital world has been impact almost every aspect of life. Database is the most important thing at digitization. All digital company will have databases. After several period of usage, the database size will improve, therefore we need to use the ideal database system. At this paper, we will compare the speed of processing data between SQL (MySQL) vs NoSQL (MongoDB) which run on VPS Apache webserver using famous PHP script. The methodology that we use for speed measurement will use SELECT, INSERT, DELETE and UPDATE at big data start from 1.000, 10.000, 100.000, 1.000.000, 2.000.000 and 5.000.000. Especially for SELECT and INSERT, we do the looping procedure that usually use at PHP script (do while). The result from this paper declare that processing million of data will be faster on MongoDB if compare with MySQL when we use SELECT, INSERT and UPDATE. However, it is different when using the DELETE process, MySQL has a better response time compared to MongoDB. This is because MongoDB uses a PHP program as an application that runs the query process.

Perencanaan Strategis Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi Pada PT. Matahari Department Store TBK.

PT. Matahari Department Store Tbk. adalah sebuah perusahaan ritel di Indonesia yang menawarkan berbagai produk fashion dan kosmetik untuk berbagai kalangan. Sampai saat ini, PT. Matahari Department Store Tbk membutuhkan maintenance perencanaan strategis sistem informasi untuk mengikuti tren pasar. Sehingga hal tersebut menjadi kesenjangan penulisan penelitian ini. penelitian ini bertujuan untuk merancang dan merencanakan teknologi strategis yang dapat digunakan PT. Matahari Department Store untuk meningkatkan efensiensi dan efektifitas operasional dan proses bisnisnya dalam meningkatkan laba. Metode yang digunakan dalam penelitian perencanaan strategis sistem informasi pada PT. Matahari Department Store Tbk. adalah menggunakan metode Ward & Peppard. Hasil dari penelitian ini adalah rekomendasi sistem informasi yang memungkinkan meningkatkan efisiensi dan efektifitas proses bisnis PT. Matahari Department Store Tbk. seperti Digital Marketing, Aplikasi Digital Signature dan Kuitansi Pegawai, Sistem Pendukung Keputusan Ukuran Baju, Sistem Informasi Integrasi Market Place, Sistem Informasi Integrasi Rantai Pasok, Sistem Pendukung Keputusan Tren Fashion, Aplikasi Quality Control dan Sistem Informasi Kepatuhan dengan rencana implementasi selama 5 tahun. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan efektifitas proses bisnis PT. Matahari Department Store Tbk. PT. Matahari Department Store Tbk. is a retail company in Indonesia that offers a variety of fashion and cosmetic products for various groups. Until now, PT. Matahari Department Store Tbk requires maintenance of information system strategic planning to keep up with market trends. So that this is a gap in the writing of this study. This study aims to design and plan strategic technology that can be used by PT. Matahari Department Store to improve the efficiency and effectiveness of its operations and business processes in increasing profits. The method used in the strategic planning research of information systems at PT. Matahari Department Store Tbk. is to use the Ward & Peppard method. The results of this study are recommendations for information systems that allow increasing the efficiency and effectiveness of PT. Matahari Department Store Tbk. such as Digital Marketing, Digital Signature and Employee Receipt Applications, Dress Size Decision Support Systems, Market Place Integration Information Systems, Supply Chain Integration Information Systems, Fashion Trend Decision Support Systems, Quality Control Applications and Compliance Information Systems with a 5-year implementation plan. With this research, it is hoped that the efficiency and effectiveness of the business processes of PT. Matahari Department Store Tbk.

Sistem Informasi Bukti Serah Terima Kendaraan Berbasis Web Pada PT. Setiajaya Mobilindo Toyota Bogor

PT. Setiajaya Mobilindo merupakan salah satu dealer resmi Toyota yang menekankan strategi pemasaran dan layanan yang baik untuk memberikan kepuasan secara menyeluruh bagi pelanggan, mulai dari ketersediaan informasi yang memadai mengenai produk, proses penjualan, dan pasca pembelian produk. Divisi CRC (Costumer Relation Coordinator) merupakan divisi pada PT. Setiajaya Mobilindo Toyota Bogor yang bertempat di bagian front office dan berperan penting dalam mengolah data BSTK (Bukti Serah Terima Kendaraan). Permasalahan dalam pengolahan data BSTK yang masih dilakukan secara manual, divisi Administrasi dan divisi Head CRC kesulitan mendapat data tersebut untuk mengkonfirmasi kendaraan yang dikirim dan untuk laporan penjualan perminggu dengan mudah dan cepat tanpa harus menghubungi beberapa divisi diantaranya divisi CRC dan divisi Security. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja CRC dengan membangun sistem informasi berbasis web sehingga mampu membuat pekerjaan pengolahan data terasa lebih cepat dan keamanan datanya pun terjaga dengan baik. Metode yang digunakan untuk mengumpulkan data diantaranya observasi, wawancara, studi pustaka dan tools UML untuk pendokumentasian sistemnya. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi berbasis web bukti serah terima kendaraan pada PT. Setiajaya Mobilindo Toyota. PT. Setiajaya Mobilindo is one of Toyota's authorized dealers that emphasizes good marketing and service strategies to provide overall satisfaction for customers, starting from the availability of adequate information about products, sales processes, and post-purchase of products. The CRC (Customer Relations Coordinator) division is a division at PT. Setiajaya Mobilindo Toyota Bogor which is located at the front office and plays an important role in processing BSTK (Vehicle Handover Proof) data. Problems in processing BSTK data which is still done manually, the Administration division and the CRC Head division have difficulty getting the data to confirm the vehicles sent and for weekly sales reports easily and quickly without having to contact several divisions including the CRC division and the Security division. This study aims to improve the performance of CRC by building a web-based information system so that it can make data processing work feel faster and data security is well maintained. For the data collection method, the writer uses observation, interviews, literature study and UML tools for documenting the system. This research produces a web-based application of Vehicle Handover Proof at PT. Setiajaya Mobilindo Toyota.

Komparasi Metode AHP Dan Electre Dalam Menentukan Penilaian Kinerja Karyawan Di PT. Mitra Transport Laut

Penggunakan perangkat lunak yang dapat mengambil keputusan dengan objektif dibutuhkan dalam penilaian kinerja karyawan pada PT. Mitra Transpot Laut. Penelitian ini menggunakan aplikasi Expert Choice sebagai pengolah data dengan membandingkan 2 metode yaitu metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan metode Electre. Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan metode Electre ini memiliki kriteria yang dapat menentukan alternatif dalam pengambilan keputusan. Proses dalam pemilihan kinerja karyawan adalah dengan membandingkan karyawan satu dengan karyawan lainnya dan memberikan output nilai yang telah ditentukan oleh perusahaan terhadap karyawan. Hasil penelitian ini menunjukan metode Analytical Hierarachy Process (AHP) dengan menggunakan aplikasi expert choice lebih tepat untuk penilaian kinerja karyawan berprestasi. Dengan menyediakan skala pengukuran untuk menghasilkan keputusan yang lebih objektif, terkomputerisasi dan mengurangi terjadinya human eror menjadi rekomendasi untuk sistem pendukung keputusan kepada PT. Mitra Transport Laut. The use of software that can make decisions objectively is needed in evaluating employee performance at PT. Mitra Transport Laut. In this study, expert choice application used as data processing by comparing 2 methods namely AHP (Analytical Hierarchy Process) method and Electre method. This AHP (Analytical Hierarchy Process) method and electre method have criteria that can determine alternatives in decisions in the application of software. The process in the selection of employee performance is to compare one employee with another employee and give out put the value that has been determined by the company against the employee. The results of this study indicate that the Analytical Hierarchy Process (AHP) method using the expert choice application is more appropriate for assessing the performance of outstanding employees. By providing a measurement scale to produce more objective, computerized decisions and reduce the occurrence of human errors, it becomes a recommendation for a decision support system to PT. Mitra Transport Laut.