Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Organisasi XYZ adalah suatu organisasi Internasional yang mempunyai misi diplomatik sebagai perwakilan negara XYZ di Indonesia. Walaupun organisasi ini bukan organisasi yang menguntungkan (non profit), pada level manajemen operasionalnya, tiaptiap bagian (office) saling menyediakan dan menggunakan layanan (services) yang lebih mengutamakan pada kepuasan pelanggan (internal customers) sehingga peranan Teknologi Informasi sangat diperlukan untuk mengimplementasikan sistem pelayanan ini menjadi lebih bertanggung jawab, cepat, terukur, transparan dan makin memuaskan. Pengembangan Aplikasi Pelayanan Elektronis berbasis Web (E-Services) ini merupakan usulan sebagai perbaikan dari pengembangan aplikasi pelayanan elektronis yang saat ini masih berjalan dengan MS Outlook Form dan ide ini pertama kali dipicu oleh permasalahan yang muncul setelah adanya migrasi ke Active Directory dan Microsoft Exchange Server 2000 dengan desain tempat penyimpanan form-form elektronis di Organizational Forms Library folder diubah menjadi terpusat beberapa bulan yang lalu sehingga muncul permasalahan utama yakni pelanggan sering tidak dapat menggunakan aplikasi layanan elektronis ini dengan baik seperti form kadang-kadang tidak dapat dibuka ditambah adanya kebutuhan baru yang muncul seperti tersedianya form survey kepuasan pelanggan secara otomatis dan adanya integrasi dengan aplikasi database terkait. Proyek Akhir ini mencakup analisis dan perancangan Aplikasi E-Services yang berbasis pada metodologi object oriented dengan pendekatan phased-development termasuk pembuatan sistem tentang modul permohonan layanan komputer dari mulai pengiriman permohonan layanan, track status, dan mengisi form kepuasan pelanggan. Kesimpulan dengan adanya E-Services ini maka hasil yang diharapkan adalah untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, mengurangi data entry & phone calls serta paperless.

---

Organization XYZ is an international organization that has a diplomatic mission as XYZ Embassy in Indonesia. Even though this organization is non profit organizational, it applies a concept to make each office/division in the organization provides and uses many services each others that focus in the customer satisfaction, so that the Information Technology is required to implement the services system more accountability, fast, measurable, transparency, and satisfied. The Development of Web-based Electronic Services Application (E-Services) at Organization XYZ is proposed to improve the current XYZ?s services system application that is running on Microsoft Outlook Form, and the idea first time came when the active directory and MS Exchange Server 2000 was upgraded as new centralized system for organizational forms library folder a few months ago, so that it affects for many users cannot open the service forms properly. Futhermore there are some additional needs such as to provide a customer satisfaction form and to integrate the service request data into the related application database. The final project covers analysis and designing in this E-Services application based on object oriented methodology with phased-development approach included creating a system about Computer Work Oder Request module starting from submitting a request, tracking the status and to complete a customer satisfaction survey. In conclusion the expected results with this E-Services are to increase customer satisfaction, reduce data entry & phone calls and paperless."

"Pada tahun 2005-2006, untuk meningkatkan kualitas dan penyebaran layanan informasi yang telah ada dan memberikan bahan pendidikan yang simple dan menarik bagi siswa dan guru, sehubungan dengan pendidikan kesehatan reproduksi dan seksual remaja, YPI mengembangkan proyek baru berupa pengembangan module/kurikulum kesehatan reproduksi remaja berbasis web. YPI melakukan proses adaptasi terhadap modul WSWM (The World Start With Me) ke dalam versi Indonesia (disebut modul DAKU!), melakukan uji coba di 3 sekolah, melakukan revisi, dan mengimplementasikanya di 3 sekolah baru. Belajar dari proyek WPF (World Population Foundation) di East Afrika, modul ini akan memberikan keuntungan bagi siswa dan guru.Tujuan dari proyek akhir ini adalah untuk menganalisa prospek dari pemanfaatan TIK (Tehnologi Informasi dan Komunikasi) dalam kegiatan belajar mengajar di sekolah menengah atas dari sisi pengembangan dan implementasinya, menganalisa keunggulan dan kelemahan dari pemenfaatan TIK di sekolah, dan menganalisa hambatan serta solusi pemecahannya. Berdasarkan pengalaman dalam pengembangan dan implemantasi modul DAKU! YPI. Dari proyek akhir ini didapatkan bahwa secara umum proses pengembangan modul DAKU! hampir sesuai dengan pendekatan phased development; pemanfaatan TIK dalam KBM ini mampu laksana, 5 (83%) dari 6 sekolah yang terlibat berupaya melanjutkan program ini; pemanfaatan TIK mampu memotivasi siswa untuk terlibat, mendukung tehnik fasilitasi guru dan menciptakan suasana belajar yang menyenangkan.Hasil analisa proyek akhir ini diharapkan akan menjadi referensi bagi sekolah dan pemerintah untuk memanfaatkan TIK dalam kegiatan belajar mengajar di sekolah, dan memfasilitasi suasana belajar yang interaktif dengan menggunakan tehnologi komputer. Ke depan diharapkan akan lebih banyak institusi sekolah yang berperan serta dalam insiatif pemanfaatan TIK, untuk meningkatkan akses yang lebih luas.

---

On the year 2005-2006, to increase the quality and spread of the existing information services and provide a simple and attractive resource for teachers and students, regarding adolescent reproductive and sexual health education, YPI launch a new project involving the development of a web based youth reproductive health module.YPI have been conducted the adapted process of WSWM (The World Start With Me) modul to Indonesian setting (called modul DAKU!), piloting in 3 schools, revision, and implementing in 3 new schools. Learning from the WPF`s (World Population Foundation) program in East Africa. This module will have benefits for both young people and educators.The objective of these final project are to analyze the opportunity of using Information and Communication Technology (ICT) in learning activities in Senior High School from the development and implementation aspect, to analyze the strength and weakness of using ICT in schools, and to analyze the Challenge also solution for anticipate the barrier. Based on the development and implementation of module DAKU!These final project found that are, the development of DAKU! module is almost suited to phased development; The use of ICT on learning proses in the school is achievable, about 83% (5 from 6 schools) that has been implemented the module is eager to make it sustainable; The ICT using could motivated student to be involved in learning activities, support facilitating tehnik of teacher, and provide secure atmosphere. From these final project, it hope that will be a reference for the school and government in order to implementing the ICT in education proses at schools, and to facilitate an interactive lessons circumstance by using computer technology. It is expected that further, more schools institution will take part in this ICT using initiative, to open up more access to quality education in Indonesia."

"Penolakan kandidat ketika mendaftar pekerjaan merupakan hal yang lumrah terjadi. Penolakan yang seringkali tidak disertai dengan alasan, menyebabkan pelamar tidak mengetahui letak kesalahan pada CV mereka. Aplikasi Reviewin dibangun dengan fitur utama yaitu memberikan jasa reviu CV dari alumni dan mahasiswa Universitas Indonesia (UI) yang berpengalaman untuk alumni dan mahasiswa UI yang membutuhkan. Tugas akhir ini disusun berdasarkan aktivitas requirement gathering, pengembangan aplikasi web, dan evaluasi terhadap aplikasi Reviewin. Fitur-fitur utama seperti mereviu CV, mengirim permintaan reviu CV, mencari reviewer, dan mengedit profil, sudah tersedia di reviewin.me. Berdasarkan hasil evaluasi, fitur-fitur yang diuji sudah memenuhi ekspektasi pemilik produk, mendapat 93% tingkat ketergunaan, dan dapat melayani setidaknya 1000 pengunjung dalam waktu yang bersamaan.

---

Rejection of candidates when applying for jobs is a common thing. Rejection, which often is not accompanied by reasons from the company, does not allow candidates to spot mistakes on their CV. Reviewin is built with the main feature of providing CV review services from experienced alumni and students of the University of Indonesia (UI) for alumni and students of UI who need it. This final project consists of several key activities which are requirements gathering, web application development, and evaluation. Core features such as reviewing CV, sending CV review requests, finding reviewers, and editing profiles, are successfully deployed on reviewin.me. Based on the evaluation results, the tested features have met the product owner's expectations, obtained 93% usability rate, and can handle at least 1000 visitors simultaneously."

"Penolakan kandidat ketika mendaftar pekerjaan merupakan hal yang lumrah terjadi. Penolakan yang seringkali tidak disertai dengan alasan, menyebabkan pelamar tidak mengetahui letak kesalahan pada CV mereka. Aplikasi Reviewin dibangun dengan fitur utama yaitu memberikan jasa reviu CV dari alumni dan mahasiswa Universitas Indonesia (UI) yang berpengalaman untuk alumni dan mahasiswa UI yang membutuhkan. Tugas akhir ini disusun berdasarkan aktivitas requirement gathering, pengembangan aplikasi web, dan evaluasi terhadap aplikasi Reviewin. Fitur-fitur utama seperti mereviu CV, mengirim permintaan reviu CV, mencari reviewer, dan mengedit profil, sudah tersedia di reviewin.me. Berdasarkan hasil evaluasi, fitur-fitur yang diuji sudah memenuhi ekspektasi pemilik produk, mendapat 93% tingkat ketergunaan, dan dapat melayani setidaknya 1000 pengunjung dalam waktu yang bersamaan.

---

Rejection of candidates when applying for jobs is a common thing. Rejection, which often is not accompanied by reasons from the company, does not allow candidates to spot mistakes on their CV. Reviewin is built with the main feature of providing CV review services from experienced alumni and students of the University of Indonesia (UI) for alumni and students of UI who need it. This final project consists of several key activities which are requirements gathering, web application development, and evaluation. Core features such as reviewing CV, sending CV review requests, finding reviewers, and editing profiles, are successfully deployed on reviewin.me. Based on the evaluation results, the tested features have met the product owner's expectations, obtained 93% usability rate, and can handle at least 1000 visitors simultaneously."

"Software product line (SPL) adalah kumpulan perangkat lunak dengan yang memiliki kemiripan dan dibuat dari suatu base artefact yang sama. Variability Module(VM) merupakan salah satu konsep baru dalam implementasi SPL menggunakan Delta Oriented Programming(DOP) yang juga mendukung penggunaan beberapa SPL yang saling bergantung yang dinamakan Multi Product Line (MPL). VM memiliki potensi besar dalam implementasi SPL karena disusun dari konsep modul yang banyak digunakan pada bahasa pemrograman. Variability Module for Java (VMJ) memperlihatkan implementasi konsep VM yang dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan design pattern untuk mengimplementasikan DOP. Penelitian ini lalu mencoba untuk mengadopsi konsep VM yang didefinisikan VMJ untuk melakukan implementasi konsep VM pada suatu web framework berbasis Java bernama Javalin. Pada saat ini, implementasi SPL masih kekurangan tools untuk dapat diadopsi secara luas. Hal tersebut mendorong adanya keinginan untuk melihat bagaimana integrasi penelitian SPL dengan web framework yang digunakan pada industri. VM for Javalin mengkombinasikan konsep VMJ dan penggunaan Javalin dan juga build tools untuk membuat suatu web framework yang mendukung Software Product Line Engineering(SPLE). VM for Javalin menjadi langkah awal dari integrasi konsep SPLE yang dikembangkan pada penelitian dengan penggunaan frameworkyang digunakan industri. VM for Javalin dievaluasi dengan menggunakan studi kasus dan penggunaannya dibandingkan dengan penggunaan Javalin orisinil. Selanjutnya VM for Javalin juga dievaluasi menggunakan enam quality criteria teknik implementasi SPL. Penelitian ini mampu menghasilkan suatu web framework VM for Javalin yang mendukung pengembangan SPLE menggunakan konsep VM dan DOP

---

Software Product Line (SPL) is a family of similar systems built from a common artefact base. Variability Module (VM) is a new concept to implement SPL using Delta-Oriented Programming (DOP) that also supports the use of interdependent SPL, called Multi-Product Line (MPL). VM has potential in SPL implementation since the concept is made from the module system used and supported by programming languages.Variability Modules for Java (VMJ) has shown the VM implementation using Java and design patterns to implement DOP. This research adopts the VM concept that VMJ defined to implement VM in a java-based web framework called Javalin. The broad adoption of SPL implementation lacks the supporting tools. This fact drives a need to see how to integrate the concept from SPL research to web frameworks used by the industry. VM For Javalin combines the concept of VMJ and the use of Javalin to realise a Software Product Line Engineering SPLE) enabled web framework. VM For Javalin is an initial step to integrating the SPLE concept from academic research with an industry used web framework. VM For Javalin is evaluated using a case study and comparing the usage to the original base Javalin. The six quality criteria of SPL implementation are also used to evaluate the implementation technique used in VM for Javalin. This research was able to create an SPLE-enabled web framework using the VM concept and DOP."

"Penolakan kandidat ketika mendaftar pekerjaan merupakan hal yang lumrah terjadi. Penolakan yang seringkali tidak disertai dengan alasan, menyebabkan pelamar tidak mengetahui letak kesalahan pada CV mereka. Aplikasi Reviewin dibangun dengan fitur utama yaitu memberikan jasa reviu CV dari alumni dan mahasiswa Universitas Indonesia (UI) yang berpengalaman untuk alumni dan mahasiswa UI yang membutuhkan. Tugas akhir ini disusun berdasarkan aktivitas requirement gathering, pengembangan aplikasi web, dan evaluasi terhadap aplikasi Reviewin. Fitur-fitur utama seperti mereviu CV, mengirim permintaan reviu CV, mencari reviewer, dan mengedit profil, sudah tersedia di reviewin.me. Berdasarkan hasil evaluasi, fitur-fitur yang diuji sudah memenuhi ekspektasi pemilik produk, mendapat 93% tingkat ketergunaan, dan dapat melayani setidaknya 1000 pengunjung dalam waktu yang bersamaan.

---

Rejection of candidates when applying for jobs is a common thing. Rejection, which often is not accompanied by reasons from the company, does not allow candidates to spot mistakes on their CV. Reviewin is built with the main feature of providing CV review services from experienced alumni and students of the University of Indonesia (UI) for alumni and students of UI who need it. This final project consists of several key activities which are requirements gathering, web application development, and evaluation. Core features such as reviewing CV, sending CV review requests, finding reviewers, and editing profiles, are successfully deployed on reviewin.me. Based on the evaluation results, the tested features have met the product owner's expectations, obtained 93% usability rate, and can handle at least 1000 visitors simultaneously."

"Di era perkembangan teknologi ini, sains data menjadi kebutuhan dalam pekerjaan manusia, sehingga peneliti mengembangkan Lumba.ai untuk memudahkan masyarakat umum mengakses teknologi data science dan computer vision, khususnya fitur semantic object segmentation, tanpa memerlukan pemahaman mendalam tentang IT. Penelitian ini berfokus pada pengembangan fitur semantic object segmentation pada Lumba.ai dengan memanfaatkan model Convolutional Neural Network seperti Fully Convolutional Networks (FCN) dan DeepLabv3. Proses implementasinya meliputi pemrosesan data, pemodelan, dan evaluasi model menggunakan metrik, serta komparasi model dengan menggunakan weighted binary cross entropy. Hasil menunjukkan komparasi metrik pada model-model machine learning yang diuji menunjukkan FCN dan DeepLabv3 merupakan dua model dengan performa terbaik dengan mendapatkan skor IoU dan Recall tertinggi yang didukung ResNet101 sebagai backbone serta diterapkan W-BCE. Dalam pengembangannya, penulis mengimplementasi task queueing dan monitoring GPU guna memproses request pengguna dengan optimal saat melakukan training. Dari penelitian ini, didapat hasil yang cukup baik dengan melakukan konfigurasi satu celery worker dan jumlah concurrency yang dinamis bergantung kepada jumlah GPU yang available dari proses monitoring GPU.

---

In this era of technological development, data science has become essential in human work, prompting researchers to develop Lumba.ai to facilitate public access to data science and computer vision technology, particularly the feature of semantic object segmentation, without requiring deep IT knowledge. This research focuses on developing the semantic object segmentation feature on Lumba.ai by utilizing Convolutional Neural Network models such as Fully Convolutional Networks (FCN) and DeepLabv3. The implementation process includes data processing, modeling, and model evaluation using metrics, as well as model comparison using weighted binary cross entropy. The results show that the comparison of metrics on the tested machine learning models indicates that FCN and DeepLabv3 are the two best-performing models, achieving the highest IoU and Recall scores, supported by ResNet101 as the backbone and applying W-BCE. During development, the author implemented task queuing and GPU monitoring to optimally process user requests during training. The research produced satisfactory results by configuring a single celery worker and dynamic concurrency depending on the number of GPUs available from the GPU monitoring process."

"Di era perkembangan teknologi ini, sains data menjadi kebutuhan dalam pekerjaan manusia, sehingga peneliti mengembangkan Lumba.ai untuk memudahkan masyarakat umum mengakses teknologi data science dan computer vision, khususnya fitur semantic object segmentation, tanpa memerlukan pemahaman mendalam tentang IT. Penelitian ini berfokus pada pengembangan fitur semantic object segmentation pada Lumba.ai dengan memanfaatkan model Convolutional Neural Network seperti Fully Convolutional Networks (FCN) dan DeepLabv3. Proses implementasinya meliputi pemrosesan data, pemodelan, dan evaluasi model menggunakan metrik, serta komparasi model dengan menggunakan weighted binary cross entropy. Hasil menunjukkan komparasi metrik pada model-model machine learning yang diuji menunjukkan FCN dan DeepLabv3 merupakan dua model dengan performa terbaik dengan mendapatkan skor IoU dan Recall tertinggi yang didukung ResNet101 sebagai backbone serta diterapkan W-BCE. Dalam pengembangannya, penulis mengimplementasi task queueing dan monitoring GPU guna memproses request pengguna dengan optimal saat melakukan training. Dari penelitian ini, didapat hasil yang cukup baik dengan melakukan konfigurasi satu celery worker dan jumlah concurrency yang dinamis bergantung kepada jumlah GPU yang available dari proses monitoring GPU.

---

In this era of technological development, data science has become essential in human work, prompting researchers to develop Lumba.ai to facilitate public access to data science and computer vision technology, particularly the feature of semantic object segmentation, without requiring deep IT knowledge. This research focuses on developing the semantic object segmentation feature on Lumba.ai by utilizing Convolutional Neural Network models such as Fully Convolutional Networks (FCN) and DeepLabv3. The implementation process includes data processing, modeling, and model evaluation using metrics, as well as model comparison using weighted binary cross entropy. The results show that the comparison of metrics on the tested machine learning models indicates that FCN and DeepLabv3 are the two best-performing models, achieving the highest IoU and Recall scores, supported by ResNet101 as the backbone and applying W-BCE. During development, the author implemented task queuing and GPU monitoring to optimally process user requests during training. The research produced satisfactory results by configuring a single celery worker and dynamic concurrency depending on the number of GPUs available from the GPU monitoring process."

"Di era perkembangan teknologi ini, sains data menjadi kebutuhan dalam pekerjaan manusia, sehingga peneliti mengembangkan Lumba.ai untuk memudahkan masyarakat umum mengakses teknologi data science dan computer vision, khususnya fitur semantic object segmentation, tanpa memerlukan pemahaman mendalam tentang IT. Penelitian ini berfokus pada pengembangan fitur semantic object segmentation pada Lumba.ai dengan memanfaatkan model Convolutional Neural Network seperti Fully Convolutional Networks (FCN) dan DeepLabv3. Proses implementasinya meliputi pemrosesan data, pemodelan, dan evaluasi model menggunakan metrik, serta komparasi model dengan menggunakan weighted binary cross entropy. Hasil menunjukkan komparasi metrik pada model-model machine learning yang diuji menunjukkan FCN dan DeepLabv3 merupakan dua model dengan performa terbaik dengan mendapatkan skor IoU dan Recall tertinggi yang didukung ResNet101 sebagai backbone serta diterapkan W-BCE. Dalam pengembangannya, penulis mengimplementasi task queueing dan monitoring GPU guna memproses request pengguna dengan optimal saat melakukan training. Dari penelitian ini, didapat hasil yang cukup baik dengan melakukan konfigurasi satu celery worker dan jumlah concurrency yang dinamis bergantung kepada jumlah GPU yang available dari proses monitoring GPU.

---

In this era of technological development, data science has become essential in human work, prompting researchers to develop Lumba.ai to facilitate public access to data science and computer vision technology, particularly the feature of semantic object segmentation, without requiring deep IT knowledge. This research focuses on developing the semantic object segmentation feature on Lumba.ai by utilizing Convolutional Neural Network models such as Fully Convolutional Networks (FCN) and DeepLabv3. The implementation process includes data processing, modeling, and model evaluation using metrics, as well as model comparison using weighted binary cross entropy. The results show that the comparison of metrics on the tested machine learning models indicates that FCN and DeepLabv3 are the two best-performing models, achieving the highest IoU and Recall scores, supported by ResNet101 as the backbone and applying W-BCE. During development, the author implemented task queuing and GPU monitoring to optimally process user requests during training. The research produced satisfactory results by configuring a single celery worker and dynamic concurrency depending on the number of GPUs available from the GPU monitoring process."