Widyatama Repository

Widyatama Repository is a digital service that collects, preserves, and distributes digital material.

Kampus Merdeka
 

Communities in DSpace

Select a community to browse its collections.

Now showing 1 - 5 of 7

Recent Submissions

Thumbnail Image
Item
IMPLEMENTASI SISTEM E-RECRUITMENT BERBASIS SYSTEM APPLICATION AND PRODUCT (SAP) STUDI KASUS BIRO SUMBER DAYA MANUSIA UNIVERSITAS WIDYATAMA
(Program Studi S1 Informatika, 2025) Alridho, Rosyid; Benny Yustim (Pembimbing)
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan merancang Sistem E-Recruitment Pegawai yang berbasis System Application and Product (SAP) pada Biro Sumber Daya Manusia Universitas Widyatama dari mulai tahap perekrutan pegawai hingga tahap seleksi. Studi kasus yang ditemukan pada Biro Sumber Daya Manusia Universitas Widyatama yaitu sistem perekrutan pegawai yang dilakukan belum menggunakan sistem digital atau bisa disebut manual. Pada penelitian ini menggunakan metode kualitatif dan pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, dokumentasi dan studi literatur. Metode pengembangan sistem yang digunakan yaitu Metode Waterfall dan Unified Modelling Language (UML) sebagai model untuk menggambarkan perancangan sistem serta Black Box untuk tahap pengujian sistem yang dibuat. Dan dari penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem perekrutan yang sistematis agar perusahaan dapat menghasilkan pegawai yang berkualitas dan memenuhi syarat serta agar konsisten dengan strategi, budaya dan tujuan perusahaan.
Thumbnail Image
Item
DETEKSI DAN KLASIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR LALU LINTAS MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLO v8
(Program Studi S1 Informatika, 2024) Rosmawati; Sriyani Violina (Pembimbing)
Transportasi memiliki peran krusial dalam mendukung keberlangsungan kehidupan sehari-hari manusia. Di Kota Bandung, mobilitas penduduk sangat tinggi, dipicu oleh migrasi dari desa ke kota serta popularitas kota ini sebagai destinasi wisata. Kondisi ini berujung pada kepadatan lalu lintas yang signifikan, sehingga volume kendaraan meningkat. Untuk mengatasi masalah ini dibutuhkannya sebuah model yang mampu mendeteksi dan memonitor jumlah serta jenis kendaraan bermotor di lalu lintas kota Bandung. Saat ini, ada berbagai algoritma yang dapat digunakan untuk mendeteksi objek. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah penerapan algoritma deep learning menggunakan YOLO. YOLO dipilih karena akurasinya yang tinggi dan tingkat kesalahan latar belakang yang rendah dibandingkan dengan algoritma lainnya. Metode YOLO v8 memanfaatkan kemampuannya dalam mendeteksi objek dengan akurasi yang tinggi. Dalam proses deteksi objek pada video, YOLO v8 membagi video kedalam frame-frame individual, dan selanjutnya membagi setiap frame menjadi grid-grid kecil. Untuk setiap grid, algoritma ini memprediksi bounding box yang menunjukkan lokasi objek dan menyertakan confidence score yang menunjukkan tingkat kepercayaan deteksi tersebut. Dari hasil pengujian terhadap 309 frame dan berbagai epoch, didapatkan hasil precision sebesar 93,81%. Data tersebut diambil secara langsung dari kamera CCTV. Hasil Pengujian ini menunjukkan bahwa algoritma YOLO v8 memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam deteksi dan klasifikasi kendaraan bermotor, sehingga dapat membantu proses pemantauan arus lalu lintas di Kota Bandung.
Thumbnail Image
Item
SISTEM ARTIFICIAL INTELLIGENCE DETEKSI PENYAKIT JANTUNG BERDASARKAN ALGORITMA FORWARD CHAINING DAN IMAGE PROCESSING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
(Program Studi S1 Informatika, 2024) Pratama, Rizky Fajar; Ari Purno Wahyu Wibowo (Pembimbing)
Penyakit jantung adalah sebuah penyakit yang serius yang bisa mengancam kesehatan bahkan nyawa manusia, serangan kedua penyakit ini bisa secara tibatiba datang tanpa kita sadari yang gejalanya mirip dengan penyakit biasa, tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah aplikasi berbasis AI (Artificial Intelligence) yang mampu memberikan sebuah respon cepat saat panyakit yang menyerang kita dengan melihat tanda perubahan fisik atau gejala awal yang ada pada tubuh, contoh gejala tersebut misalkan perubahan warna kulit atau jari kuku yang bisa mengindikasikan adanya sebuah penyakit serius, metode yang digunakan adalah mengkombinasikan dua metode deteksi yaitu pada detekti penyakit jantung menggunakan forward chaining dan metode image processing, teknik image processing menggunakan konsep AI dimana aplikasi yang dibuat mampu mendeteksi gejala penyakit serta mengukur tingkat akurasi hasil deteksi sehingga pasien atau dokter mampu mengukur tingkat keparahan penyakit tersebut, dari hasil percobaan dapat disimpulkan bahwa sistem ini bisa mengenali penyakit jantung yang berbasis image processing dengan akurasi diatas 80%, aplikasi ini tidak menggantikan dokter sebagai ahli medis tetapi dipergunakan sebagai media referensi untuk mengenali sebuah gejala awal dan melakukan proses pencegahan yang tepat sebelum penyakit tersebut menjadi lebih parah.
Thumbnail Image
Item
PENGEMBANGAN APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN E-COMMERCE DENGAN REGRESI LINIER (STUDI KASUS : HSR WHEELS)
(Program Studi S1 Informatika, 2024) Pangestu, Rizky Bagus; Esa Fauzi (Pembimbing)
Dalam era digital yang terus berkembang, penelitian ini berfokus pada sektor e-commerce dengan tujuan memanfaatkan teknologi, khususnya teknik analisis data, untuk meningkatkan pengalaman berbelanja. Melalui integrasi Regresi Linier, penelitian ini bertujuan memprediksi penjualan pada platform e-commerce, terutama di lingkungan HSR Wheels. Pendekatan ini tidak hanya mengevaluasi performa Regresi Linier tetapi juga memberikan wawasan terhadap prediksi penjualan. Sistem aplikasi yang dikembangkan memfasilitasi pengambilan keputusan terkait manajemen persediaan. Dengan memanfaatkan teknik analisis data ini, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan strategi penjualan yang lebih efektif, memanfaatkan potensi teknik analisis data untuk mencapai efisiensi penjualan dalam konteks e-commerce yang berkelanjutan.
Thumbnail Image
Item
PEMBUATAN MINI GAME MATEMATIKA MULTIPLAYER 2D MENGGUNAKAN UNITY
(Program Studi S1 Informatika, 2023) Putra, Rizki Edyana; Yosi Malatta Madsu (Pembimbing)
Menggunakan game sebagai cara untuk menarik minat belajar matematika sudah banyak dilakukan dan menunjukkan hasil yang positif. Tetapi umumnya game edukasi bersifat single player sehingga tidak ada interaksi antar pemain, hal ini akan membuat pemain akan lebih cepat bosan. Oleh karena itu, perlu menerapkan konsep baru yaitu membuat game edukasi yang dapat dimainkan secara multiplayer. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat mini game matematika yang dapat dimainkan secara local multiplayer yang menarik, sehingga bermain game tidak hanya untuk mendapatkan kesenangan saja tetapi terdapat edukasi khususnya matematika. Pengukuran tingkat kemenarikan berfokus pada gameplay yang menerapkan sistem local multiplayer. Supaya dapat mencapai tujuan tersebut perlu dilakukan pengambilan data yang menunjukkan bahwa penerapan sistem multiplayer pada mini game matematika membuat permainan lebih menarik dan menyenangkan. Pengambilan data tersebut dilakukan dengan cara membagikan kuesioner setalah responden memainkan mini game yang sudah dibuat. Hasil dari pengujian mini game yang dibuat menunjukkan bahwa mini game berjalan dengan baik secara fungsional. Berdasarkan hasil dari responden kuesioner menunjukkan 86% setuju bahwa penerapan fitur local multiplayer menambah keseruan dalam bermain. Selain itu juga 89% responden setuju bahwa mini game ini membuat pembelajaran matematika lebih menarik.