Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas mengenai perancangan dan pengembangan sistem backend dari aplikasi Android bernama AyoTest yang dapat digunakan oleh pengawas ujian untuk mencegah terjadinya kecurangan selama pelaksanaan ujian dengan melakukan face authentication dan audio calibration. Sistem backend dari AyoTest dikembangkan dengan menggunakan framework Spring Boot yang akan menghubungkan aplikasi AyoTest dengan Firebase yang bertindak sebagai database untuk menampung informasi yang dibutuhkan untuk melaksanakan ujian. Hasil akhir dari penelitian berupa sistem backend yang telah diimplementasikan, penilaian dari partisipan dari pengujian aplikasi dengan skala 1 hingga 5, dan nilai rata-rata response time untuk kelima API utama. Penilaian terbagi menjadi tiga buah kategori, yakni waktu jeda antar-halaman ujian mendapat nilai rata-rata sebesar 3.90, waktu jeda pergantian layar mendapat nilai rata-rata sebesar 3.95, dan waktu jeda antara halaman registrasi ke halaman utama mendapat nilai rata-rata sebesar 3.70. Selain itu, didapatkan juga bahwa waktu jeda pergantian halaman dari soal terakhir ke halaman review membutuhkan waktu sekitar 2.7 detik, sedangkan waktu jeda pergantian antar-halaman soal ujian membutuhkan waktu dalam kisaran 1 hingga 1.5 detik. Selama partisipan melaksanakan pengujian, tidak terjadi masalah down pada sistem backend. Response time dari API untuk memanggil soal sebesar 0.520 detik, response time dari API untuk mengirim logging report sebesar 0.511 detik, response time dari API untuk mengirim jawaban sebesar 0.506 detik, response time dari API untuk mengirim status ujian sebesar 0.512 detik, dan response time dari API untuk membandingkan jawaban sebesar 0.800 detik

---

This bachelor thesis discusses the planning of the backend system and its development of an Android application named AyoTest which can be used by exam supervisors to prevent cheating during exam by performing face authentication and audio calibration. The backend system of AyoTest is developed by using the Spring Boot framework which will act as a bridge to allow communication between the AyoTest application with Firebase which acts as a database that holds all of the information needed to carry out exams. The result of this research is a backend system that has been implemented, assessment of participants from the application testing with the scale of 1 to 5, and the average value of response time for the five main APIs. The assessment is divided into three categories, namely the time lag between test pages getting an average score of 3.90, the screen switching time lag getting an average score of 3.90, and the time lag between the registration page and the main page gets an average value of 3.70. In addition, it was also found that the lag time between page turns from the last question to the review page was around 2.7 seconds, while the time lag between test question pages ranged from 1 to 1.5 seconds. While the participants are carrying out the test, there were no downtime problems on the backend system. The response time from the API to call questions is 0.520 seconds, the response time from the API to send a logging report is 0.511 seconds, the response time from the API to send answers is 0.506 seconds, the response time from the API to send the exam status is 0.512 seconds, and the response time from the API for comparing answers is 0.800 seconds."

"Pada penelitian ini, dilakukan pengembangan aplikasi konsultasi psikologis secara daring yang berfokus pada layanan backend berbasis NodeJS menggunakan metode pengembangan Open Unified Process (OpenUP). Peran aplikasi tersebut cukup penting terutama pada keadaan pandemi yang tidak memungkinkan adanya konsultasi secara tatap muka. Pengembangan dilakukan dengan mengikuti proses yang terdapat dalam metode pengembangan Open Unified Process (OpenUP) dan evaluasi dilakukan terhadap pengembangan tersebut. Aplikasi berhasil dikembangkan dengan cukup efektif menggunakan metode pengembangan OpenUP dan sudah diuji coba oleh 30 mahasiswa psikologi. Aplikasi dapat dikembangkan lebih lanjut dan ditambahkan fitur-fitur lain seperti konsultasi menggunakan obrolan video

---

In this study, an online psychological consultation application was developed which focused on backend services based on NodeJS using the Open Unified Process (OpenUP) development method. The role of the application is quite important especially in pandemic situations which do not allow for face-to-face consultation. Development is carried out by following the process in the Open Unified Process (OpenUP) development method and an evaluation is carried out on the development. The application was successfully developed quite effectively using the OpenUP development method and has been tested by 30 psychology students. The application can be developed further and added other features such as consultation using video chat."

"Indonesia merupakan negara rawan gempa karena secara geografis indonesia terletak pada pertemuan empat lempeng tektonik. Karena ini, pengembangan sebuah sistem prediksi real-time gempa bumi yang mencakup wilayah yang luas dengan gempa bumi besar sangat dibutuhkan untuk mengurangi korban jiwa. Penelitian ini mengusulkan pembuatan sistem pendeteksi cepat kedatangan gelombang-p dan penentuan hiposenter dan magnitudo gempa menggunakan deep-learning. Pengembangan sistem berbasis web ini bertujuan untuk memperingati masyarakat agar dapat lebih dini untuk melindungi diri sebelum gempa terjadi. Menggunakan data dari BMKG, data yang kami gunakan mencakupi 1892 set data gempa pada tahun 2009–2017 dan 26 set data gempa dari Katalog BMKG Januari 2019, penelitian ini menggunakan algoritma STA/LTA dalam menemukan P-Arrival dan membandingkan tiga model pembelajaran mesin untuk memprediksi hiposenter gempa dimana model Conv1d digabung dengan LSTM dengan interval waktu 20 detik merupakan skenario model terbaik dengan memiliki mean absolute error sebesar 0.470. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat menampilkan visualisasi data dengan menggunakan websocket berdasarkan data seismik yang dikumpulkan oleh BMKG. Visualisasi data seismik ini ditampilkan menggunakan dynamic line chart dan peta web interaktif.

---

Indonesia is an earthquake-prone country because geographically Indonesia is located at the confluence of four tectonic plates. Therefore, the development of a real-time earthquake prediction system that covers large areas with large earthquakes is urgently needed to reduce fatalities. This study proposes the creation of a rapid detection system for the arrival of p-waves, hypocenters and earthquake magnitudes using deep-learning. The development of this web-based system is aimed at warning people so that they can protect themselves before an earthquake occurs. Using data from BMKG, we used 1892 earthquake data sets in 2009–2017 and 26 earthquake data sets from January 2019 BMKG Catalog, this research uses the STA/LTA algorithm to find P-Arrival and compares three machine learning models to predict the earthquake hypocenter where Conv1d model is combined with LSTM with a time interval of 20 seconds is the best model scenario with a mean absolute error of 0.470. In addition, this research succeeded in implementing a web-based system that can display data visualization using websocket based on seismic data collected by BMKG. This seismic data visualization is displayed using dynamic line charts and an interactive web map"

"Tindak kecurangan mahasiswa menjadi suatu masalah dalam penggunaan aplikasi e-Assessment untuk melaksanakan ujian online dalam masa pandemi COVID-19. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi e-Assessment yang dapat mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi e-Assessment bernama Lexam sebagai salah satu rekomendasi solusi dari masalah tersebut. Selain untuk mengatasi masalah tindak kecurangan, aplikasi Lexam juga dirancang untuk dapat dioperasikan dengan mudah sehingga perlu diperhatikan aspek usability dalam sistemnya. User-Centered Design (UCD) digunakan sebagai metodologi untuk memaksimalkan aspek usability aplikasi Lexam. Setelah dievaluasi dengan menggunakan Usability Testing (UT) dan pengukuran usability secara keseluruhan dengan metrik System Usability Scale (SUS), diperoleh hasil rata-rata skor SUS 73.33 untuk modul dosen, serta 93.33 untuk modul alat ujian. Berdasarkan penemuan kebutuhan aplikasi Lexam modul dosen, diperoleh 23 kebutuhan aplikasi untuk melakukan manajemen pengguna, bank soal, dan ujian oleh dosen. Sedangkan pada modul alat ujian, diperoleh 4 kebutuhan aplikasi untuk dapat melakukan pengerjaan ujian oleh mahasiswa. Untuk dapat mengimplementasi 27 kebutuhan aplikasi tersebut, diperlukan sistem backend untuk melayani dan memproses kebutuhan yang ada, serta sistem frontend yang digunakan sebagai tampilan untuk interaksi antara pengguna dan sistem. Pengembangan backend dimulai dengan tahapan desain pengembangan aplikasi. Pengembangan backend dimulai dengan desain pengembangan aplikasi, didapatkan 53 activity diagram untuk memenuhi kebutuhan modul dosen dan 64 sequence diagram untuk memenuhi kebutuhan modul alat ujian. Selain itu, dilakukan perancangan database schema diagram dan class diagram aplikasi. Kemudian implementasi backend aplikasi dilakukan berdasarkan desain perancangan yang telah dibuat. Setelah implementasi backend aplikasi, dilakukan implementasi frontend aplikasi berdasarkan solusi desain yang dibuat. Implementasi frontend aplikasi menghasilkan 5 halaman utama yang memenuhi kebutuhan modul dosen dan 2 halaman utama yang memenuhi kebutuhan modul alat ujian. Berdasarkan penelitian ini diperoleh sebuah aplikasi e-Assessment bernama Lexam untuk sebagai rekomendasi solusi untuk mengatasi tindak kecurangan yang dilakukan oleh mahasiswa dalam melaksanakan ujian online.

---

Cheating is a problem among students in using e-Assessment applications to conduct online exams during the COVID-19 pandemic. Therefore, an e-Assessment application is needed that can overcome this problem. This research aims to develop an e-Assessment application called Lexam as one of the recommended solutions to the problem. In addition to overcoming the problem of cheating, the Lexam application is also designed to be operated easily, so that usability aspects need to be considered in the system. User-Centered Design (UCD) is used as a methodology to maximize the usability aspects of the Lexam application. After being evaluated using Usability Testing (UT) and measuring overall usability with the System Usability Scale (SUS) metric, the results obtained an average SUS score of 73.33 for the lecturer module, and 93.33 for the exam tool module. Based on the discovery of the requirements for the lecturer module, 23 application requirements were obtained to perform user management, question banks, and exams by lecturers. While in the exam tool module, 4 application needs are obtained to be able to do exam work by students. To be able to implement the 27 application needs, a backend system is needed to serve and process existing needs, as well as a frontend system that is used as a display for interaction between users and the system. Backend development begins with the application development design stage. Backend development begins with application development design, 53 activity diagrams are obtained to meet the needs of the lecturer module and 64 sequence diagrams to meet the needs of the exam tool module. In addition, the database schema diagram and class diagram of the application were designed. Then the backend application implementation is carried out based on the design design that has been made. After the backend implementation of the application, the frontend implementation of the application is carried out based on the design solution made. The implementation of the application frontend produces 5 main pages that meet the needs of the lecturer module and 2 main pages that meet the needs of the exam tool module. Based on this research, an e-Assessment application named Lexam is obtained as a recommended solution to overcome cheating committed by students in carrying out online examinations."

"Tindak kecurangan mahasiswa menjadi suatu masalah dalam penggunaan aplikasi e-Assessment untuk melaksanakan ujian online dalam masa pandemi COVID-19. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi e-Assessment yang dapat mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi e-Assessment bernama Lexam sebagai salah satu rekomendasi solusi dari masalah tersebut. Selain untuk mengatasi masalah tindak kecurangan, aplikasi Lexam juga dirancang untuk dapat dioperasikan dengan mudah sehingga perlu diperhatikan aspek usability dalam sistemnya. User-Centered Design (UCD) digunakan sebagai metodologi untuk memaksimalkan aspek usability aplikasi Lexam. Setelah dievaluasi dengan menggunakan Usability Testing (UT) dan pengukuran usability secara keseluruhan dengan metrik System Usability Scale (SUS), diperoleh hasil rata-rata skor SUS 73.33 untuk modul dosen, serta 93.33 untuk modul alat ujian. Berdasarkan penemuan kebutuhan aplikasi Lexam modul dosen, diperoleh 23 kebutuhan aplikasi untuk melakukan manajemen pengguna, bank soal, dan ujian oleh dosen. Sedangkan pada modul alat ujian, diperoleh 4 kebutuhan aplikasi untuk dapat melakukan pengerjaan ujian oleh mahasiswa. Untuk dapat mengimplementasi 27 kebutuhan aplikasi tersebut, diperlukan sistem backend untuk melayani dan memproses kebutuhan yang ada, serta sistem frontend yang digunakan sebagai tampilan untuk interaksi antara pengguna dan sistem. Pengembangan backend dimulai dengan tahapan desain pengembangan aplikasi. Pengembangan backend dimulai dengan desain pengembangan aplikasi, didapatkan 53 activity diagram untuk memenuhi kebutuhan modul dosen dan 64 sequence diagram untuk memenuhi kebutuhan modul alat ujian. Selain itu, dilakukan perancangan database schema diagram dan class diagram aplikasi. Kemudian implementasi backend aplikasi dilakukan berdasarkan desain perancangan yang telah dibuat. Setelah implementasi backend aplikasi, dilakukan implementasi frontend aplikasi berdasarkan solusi desain yang dibuat. Implementasi frontend aplikasi menghasilkan 5 halaman utama yang memenuhi kebutuhan modul dosen dan 2 halaman utama yang memenuhi kebutuhan modul alat ujian. Berdasarkan penelitian ini diperoleh sebuah aplikasi e-Assessment bernama Lexam untuk sebagai rekomendasi solusi untuk mengatasi tindak kecurangan yang dilakukan oleh mahasiswa dalam melaksanakan ujian online.

---

Cheating is a problem among students in using e-Assessment applications to conduct online exams during the COVID-19 pandemic. Therefore, an e-Assessment application is needed that can overcome this problem. This research aims to develop an e-Assessment application called Lexam as one of the recommended solutions to the problem. In addition to overcoming the problem of cheating, the Lexam application is also designed to be operated easily, so that usability aspects need to be considered in the system. User-Centered Design (UCD) is used as a methodology to maximize the usability aspects of the Lexam application. After being evaluated using Usability Testing (UT) and measuring overall usability with the System Usability Scale (SUS) metric, the results obtained an average SUS score of 73.33 for the lecturer module, and 93.33 for the exam tool module. Based on the discovery of the requirements for the lecturer module, 23 application requirements were obtained to perform user management, question banks, and exams by lecturers. While in the exam tool module, 4 application needs are obtained to be able to do exam work by students. To be able to implement the 27 application needs, a backend system is needed to serve and process existing needs, as well as a frontend system that is used as a display for interaction between users and the system. Backend development begins with the application development design stage. Backend development begins with application development design, 53 activity diagrams are obtained to meet the needs of the lecturer module and 64 sequence diagrams to meet the needs of the exam tool module. In addition, the database schema diagram and class diagram of the application were designed. Then the backend application implementation is carried out based on the design design that has been made. After the backend implementation of the application, the frontend implementation of the application is carried out based on the design solution made. The implementation of the application frontend produces 5 main pages that meet the needs of the lecturer module and 2 main pages that meet the needs of the exam tool module. Based on this research, an e-Assessment application named Lexam is obtained as a recommended solution to overcome cheating committed by students in carrying out online examinations."

"Tindak kecurangan mahasiswa menjadi suatu masalah dalam penggunaan aplikasi e-Assessment untuk melaksanakan ujian online dalam masa pandemi COVID-19. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi e-Assessment yang dapat mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi e-Assessment bernama Lexam sebagai salah satu rekomendasi solusi dari masalah tersebut. Selain untuk mengatasi masalah tindak kecurangan, aplikasi Lexam juga dirancang untuk dapat dioperasikan dengan mudah sehingga perlu diperhatikan aspek usability dalam sistemnya. User-Centered Design (UCD) digunakan sebagai metodologi untuk memaksimalkan aspek usability aplikasi Lexam. Setelah dievaluasi dengan menggunakan Usability Testing (UT) dan pengukuran usability secara keseluruhan dengan metrik System Usability Scale (SUS), diperoleh hasil rata-rata skor SUS 73.33 untuk modul dosen, serta 93.33 untuk modul alat ujian. Berdasarkan penemuan kebutuhan aplikasi Lexam modul dosen, diperoleh 23 kebutuhan aplikasi untuk melakukan manajemen pengguna, bank soal, dan ujian oleh dosen. Sedangkan pada modul alat ujian, diperoleh 4 kebutuhan aplikasi untuk dapat melakukan pengerjaan ujian oleh mahasiswa. Untuk dapat mengimplementasi 27 kebutuhan aplikasi tersebut, diperlukan sistem backend untuk melayani dan memproses kebutuhan yang ada, serta sistem frontend yang digunakan sebagai tampilan untuk interaksi antara pengguna dan sistem. Pengembangan backend dimulai dengan tahapan desain pengembangan aplikasi. Pengembangan backend dimulai dengan desain pengembangan aplikasi, didapatkan 53 activity diagram untuk memenuhi kebutuhan modul dosen dan 64 sequence diagram untuk memenuhi kebutuhan modul alat ujian. Selain itu, dilakukan perancangan database schema diagram dan class diagram aplikasi. Kemudian implementasi backend aplikasi dilakukan berdasarkan desain perancangan yang telah dibuat. Setelah implementasi backend aplikasi, dilakukan implementasi frontend aplikasi berdasarkan solusi desain yang dibuat. Implementasi frontend aplikasi menghasilkan 5 halaman utama yang memenuhi kebutuhan modul dosen dan 2 halaman utama yang memenuhi kebutuhan modul alat ujian. Berdasarkan penelitian ini diperoleh sebuah aplikasi e-Assessment bernama Lexam untuk sebagai rekomendasi solusi untuk mengatasi tindak kecurangan yang dilakukan oleh mahasiswa dalam melaksanakan ujian online.

---

Cheating is a problem among students in using e-Assessment applications to conduct online exams during the COVID-19 pandemic. Therefore, an e-Assessment application is needed that can overcome this problem. This research aims to develop an e-Assessment application called Lexam as one of the recommended solutions to the problem. In addition to overcoming the problem of cheating, the Lexam application is also designed to be operated easily, so that usability aspects need to be considered in the system. User-Centered Design (UCD) is used as a methodology to maximize the usability aspects of the Lexam application. After being evaluated using Usability Testing (UT) and measuring overall usability with the System Usability Scale (SUS) metric, the results obtained an average SUS score of 73.33 for the lecturer module, and 93.33 for the exam tool module. Based on the discovery of the requirements for the lecturer module, 23 application requirements were obtained to perform user management, question banks, and exams by lecturers. While in the exam tool module, 4 application needs are obtained to be able to do exam work by students. To be able to implement the 27 application needs, a backend system is needed to serve and process existing needs, as well as a frontend system that is used as a display for interaction between users and the system. Backend development begins with the application development design stage. Backend development begins with application development design, 53 activity diagrams are obtained to meet the needs of the lecturer module and 64 sequence diagrams to meet the needs of the exam tool module. In addition, the database schema diagram and class diagram of the application were designed. Then the backend application implementation is carried out based on the design design that has been made. After the backend implementation of the application, the frontend implementation of the application is carried out based on the design solution made. The implementation of the application frontend produces 5 main pages that meet the needs of the lecturer module and 2 main pages that meet the needs of the exam tool module. Based on this research, an e-Assessment application named Lexam is obtained as a recommended solution to overcome cheating committed by students in carrying out online examinations."

"Penelitian skripsi ini meneliti dan menguji penggunaan web-application sebagai sarana antar-muka pengguna untuk menggunakan model segmentasi citra deteksi mikrokalsifikasi Tensorflow dari Hakim, et al. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan Flask sebagai backend dari web-application dan Bootstrap untuk mengatur tampilan website yang ditunjukkan ke pengguna. Selain itu, dimanfaatkan beberapa library Python seperti CV2 dan PIL dalam pemrosesan citra di web-application. Digunakan juga layanan komputasi awan Amazon Web Services (AWS) untuk mendeploy web-application agar dapat digunakan secara masif. Hasil penelitian adalah sebuah web-application untuk memprediksi letak, jumlah, dan kecenderungan persebaran mikrokalsifikasi. Dari penggunaan dan evaluasi web-applicationdiperoleh hasil evaluasi model segmentasi citra Hakim, et al. memiliki sensitivitas (86,27%), spesifitas (14%), dan F1-Score (64,23%) untuk keseluruhan citra format TIFF. Hal ini menunjukkan model memiliki kemungkinan besar memberi hasil false positive; waktu rata-rata yang dibutuhkan web-application untuk memprediksi citra berformat TIFF adalah 3 menit 20 detik, citra format DICOM berkisar 55 detik, dan citra format JPG berkisar 16 detik.

---

This study is discussed about web-application utilization as user interface to make use Tensorflow image segmentation model for microcalcification detection from Hakim, et al. Study is done by using Flask as website backend also Bootstrap to manage website interface that will be shown. Besides that, some Python libraries such as CV2 and PIL are also applied for image processing in web-application. This study also uses cloud computing platform, which is  Amazon Web Services (AWS) for web-application deployment in order to massive usage. Results of this study are a web application to predict location, sum, and spreads tendency for microcalcification. From web-application utilization and evaluation, obtained Hakim et,al, image segmentation model has sensitivity (86,27%), specificity (14%), and F1-Score (64,23%) for all image in TIFF format. This result shows the model has high probability to return false positive; the average time that web application needs to predict TIFF image is 3 minutes 20 seconds, DICOM image is around 55 seconds, and JPG images is around 16 seconds."