Publication Search

This study compares the effectiveness of MAUT (Multi-Attribute Utility Theory), SMART (Simple Multi-Attribute Rating Technique), and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) methods in a decision support system for determining the best employees at Sisilia Boutique. The quality of human resources is crucial in the retail business, but performance evaluation is often influenced by subjectivity. To address this, a multi-criteria-based decision support system is needed. MAUT translates preferences into a numerical scale, SMART calculates the average value of attributes based on weights, while WASPAS combines weighted summation (WSM) and weighted multiplication (WPM) for more balanced results. Employee performance data from Sisilia Boutique in June 2025, including attendance, store layout, customer service, and discipline, were used as the research object. The comparison results show consistency in the highest (K3) and lowest (K7) ratings across the three methods, with differences in the middle ratings. WASPAS offers a more balanced distribution of final scores, making it a comprehensive alternative for performance evaluation.

Communication is a fundamental aspect of human life. However, individuals with hearing and speech impairments often face barriers in communicating with the general public. The Indonesian Sign System (SIBI) serves as a communication solution for the deaf and speech-impaired community in Indonesia, yet public understanding of SIBI remains limited. To address this issue, this study aims to develop an automatic translation model from SIBI sign language into Indonesian text by utilizing Deep Learning technology, specifically the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. CNN was chosen for its ability to effectively recognize visual patterns, making it suitable for processing hand gesture images in sign language. This research involved collecting and classifying a dataset of hand images based on the alphabet or words in SIBI, which were then used to train the CNN model. The designed CNN model was built to accurately classify hand signs and translate them into Indonesian text. The results of this study have the potential to serve as a supportive solution for inclusive communication between the deaf community and the wider public, and can be further developed for contextual sentence translation. Keywords: Indonesian Sign System (SIBI), CNN, Deep Learning, Automatic Translation, Inclusive Communication

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan User Interface (UI) dan User Experience (UX) pada aplikasi Gramedia Digital, yang merupakan platform untuk mengakses konten digital seperti buku, majalah, dan e-book. Metode Human Centered Design digunakan dalam penelitian ini, dengan fokus pada pemahaman mendalam tentang pengguna, kebutuhan mereka, dan lingkungan penggunaan aplikasi. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan survei untuk mengidentifikasi kebutuhan dan preferensi pengguna. Berdasarkan analisis sistem berjalan, perancangan ulang sistem, dan evaluasi ulang sistem pada aplikasi Gramedia Digital, ditemukan bahwa rekomendasi tampilan antarmuka aplikasi baru sesuai dengan kebutuhan pengguna, sehingga meningkatkan nilai usability aplikasi sesuai dengan harapan dan kebutuhan pengguna. Hasil penilaian menggunakan metode System Usability Scale (SUS) pada aplikasi Gramedia Digital awal menunjukkan skor rata-rata 41, yang berada di bawah rata-rata. Namun, setelah melakukan analisis terhadap sistem redesign menggunakan metode Human Centered Design, ditemukan skor rata-rata 80, yang menunjukkan bahwa aplikasi Gramedia Digital telah memenuhi nilai kegunaan yang diharapkan. Dengan peningkatan nilai usability sebesar 39, perancangan ulang sistem aplikasi Gramedia Digital telah mencapai tingkat yang dapat diterima oleh pengguna. Ini menunjukkan bahwa rancangan antarmuka pengguna (User Interface) aplikasi Gramedia Digital yang dibuat berdasarkan metode Human Centered Design lebih baik daripada sistem sebelumnya.

Human daily life depends on air, so air quality needs to be protected especially against pollution. Decreasing air quality due to dust pollution can result in ARI. Makes it easier to measure ambient air and air temperature using internet-based technology. Designing internet-based dust and temperature measuring devices using the gp2y1010au0f type dust sensor, and DHS11 sensor as a temperature sensor, amplifier circuit, NodemCU microcontroller, and LCD (Liquid Crystal Display). The measurement application is carried out at the location of the PT. Djabus Tunas Utama Ngoro Mojokerto East Java at 10 sampling points around the mixing tube. The measurement results show the concentration carried by ambient air quality standards when the engine stops, so it is safe for employees. When the machine is mixing and the machine is not mixing (ordinary conditions) the concentration of particulates and the temperature exceeds the ambient air quality standard, for that all employees are required to use PPE.

Iridology provided special perspective to the concept of health and medical practices. Only by observation from outside the body, namely check for signs of an iris iridology idiomatic condition would be revealed by the organ and tissue in the body system, long before clinical symptoms of an illness experienced by a person may feel or diagnosed by conventional methods Required analytical methods for measuring and determining cholesterol in the human body, by testing the Sobel edge detection, Prewitt and Robert Canny edge detection realized in a software help to define or classify normal cholesterol levels, moderate to high cholesterol levels in the human body. Introduction of the iris database features Matching method by distance classifier based on the results of segmentation, edge detection, semi-polarization and the quantization able to detect the level of cholesterol in the human body ranges up to 80% of the 90 samples. Keywords: Iridology, edge detection, distance classifier, semi-polarization, quantization

Apa yang dimaksud dengan Expert System atau dalam bahasa Indonesianya disebut dengan sistem pakar, adalah suatu aplikasi komputer yang memiliki knowledge, experience dan judgmen of skilled proffesionals. Expert system (selanjutnya disebut ES) akan memberi saran- saran keputusan dan kadang-kadang dapat juga memberikan alasan-alasan terhadap rekomendasi yuag diberikannya. Aplikasi ES yang ada saat ini, meliputi mulai aplikasi yang kompleks sampai aplikasi yang relatif sederhana. Di dalam ES, akan digunakan specialized symbolic reasonic untuk menyelesaikan rnasalah yang sulit secara baik. Dengan kata lain ES akan : 1. Menggunakan spesialized knowledge tentang permasalahan secara partikular (seperti geologikal analisis, konfigurasi komputer) daripada pengetahuan calculation. 2. Menggunakan symbolic reasonic daripada numerical calculation 3. Melakukan tindakan dalam tingkatan yang lebih baik daripada non-expert humans. Aplikasi-aplikasi tersebut digunakan oleh pengguna (user) yang tidak expert (non-expert) untuk mendapatkan rekomendasi atau saran-saran tentang permasalahan yang dihadapi. ES juga digunakan oleh para ahli sebagai knowledge assistant. Dan diharapkan, suatu aplikasi ES dapat memberikan fungsi yang lebih baik dari seseorang human expert dalam pemberian keputusan (udgments making) dalam suatu permasalahan yang spesifik.

Proses pencarian dan keakuratan data secara cepat dan mudah akan menjadi masalah dalammenentukan suatu keputusan. Sistem pencarian data secara manual sering menjadi penyebab utama darikelambatan proses pencarian maupun ketidakakuratan data yang didapat. Hal ini disebabkan adanya“human error..” dalam melakukan pencatatan dan pencarian data, terutama ketika data yang tersediaberjumlah sangat besar. Masalahnya, pengguna sistem seringkali melakukan kesalahan dalam menuliskankeyword, terutama pada proses pencarian literatur berbahasa asing karena penulisan dan pengucapansebuah kata seringkali berbeda.  Kesalahan yang sering terjadi adalah pengguna sistem menuliskan katayang dicari sesuai dengan  bagaimana kata itu diucapkan dalam bahasa Indonesia. Metaphone Algorithmadalah algoritma yang dapat mengatasi perbedaan pengucapan dan penulisan sebuah kata.  Algoritma inidiungkapkan pertama kali oleh Lawrence Philips pada bulan Desember, 1990.  Algoritma ini dapatdigunakan sebagai salah satu alternatif dalam menyelesaikan masalah kesalahan ketik pada prosespencarian literatur di perpustakaan.