https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/122 Collections of Computer Science Students' Paper Wed, 29 Apr 2026 08:22:38 GMT 2026-04-29T08:22:38Z https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/10046 Pengembangan Sistem Informasi Audit Mutu Internal (AMI) Universitas Pertamina Nailissalwa, Alifa Audit Mutu Internal (AMI) merupakan proses pengujian yang sistematik, mandiri, dan terdokumentasi untuk memastikan penyelenggaraan kegiatan/program di perguruan tinggi sesuai dengan prosedur dan hasilnya telah sesuai dengan standar untuk mencapai tujuan instansi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi AMI Universitas Pertamina yang dapat mengelola daftar tilik, berita acara, dan jadwal audit. Pengembangan aplikasi ini dilakukan dengan menggunakan metode prototyping yang memungkinkan adanya iterasi perbaikan prototipe pada tahap awal pengembangan. Alur pengembangan ini dimulai dengan analisis dokumen dan wawancara untuk identifikasi kebutuhan, desain protipe, evaluasi prototipe oleh pengguna, modifikasi prototipe, desain perancangan dan struktur data, implementasi, dan pengujian. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, penelitian ini menghasilkan aplikasi AMI Universitas Pertamina berbasis web yang sesuai dengan kebutuhan pengguna dan memiliki fitur yang mendukung pelaksanaan AMI mulai dari penentuan Auditor, penentuan jadwal audit, pengisian daftar tilik, penyusunan berita acara dan persetujuan Audit Lapangan dan berita acara secara digital dalam bentuk qr code. Mon, 07 Aug 2023 00:00:00 GMT https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/10046 2023-08-07T00:00:00Z https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/9405 LAPORAN AKHIR MAGANG & STUDI INDEPENDEN BERSERTIFIKAT MACHINE LEARNING PATH BANGKIT ACADEMY Fadhlurrohman, Muhammad Taqiyyuddin Bangkit Academy 2022 merupakan salah satu program Merdeka Belajar Kampus Merdeka yang diselenggarakan Kemendikbudristek. Program ini bertujuan untuk membantu para mahasiswa mengembangkan bakat dan persiapan dalam memasuki industri. Bangkit Academy 2022 merupakan program pembelajaran oleh Google, untuk mempersiapkan peserta akademi yang berkualitas industri. Bangkit Academy menyediakan 3 bidang multidisiplin, dimana penulis mengambil dibidang Machine Learning. Proses pembelajaran dilakukan secara daring, dimana para peserta mempelajari materi secara mandiri berdasarkan kesiapan tiap peserta. Di setiap akhir materi yang dipelajari, para peserta mengerjakan ujian berdasarkan pengetahuan yang telah dipelajari sebelumnya. Materi yang diberikan yaitu bahasa pemrograman Python, Matematika Machine Learning, TensorFlow Deep Learning serta Data and Deployment. Di akhir kegiatan, terdapat Capstone Project, bertujuan menerapkan semua pengetahuan yang telah dipelajari para peserta. pada kegiatan Capstone Project, para peserta bekerja sama dalam kelompok untuk memecahkan permasalahan di kehidupan nyata. Projek yang penulis lakukan pada Capstone Project yaitu membuat aplikasi untuk mendeteksi kejadian gempa bumi. Untuk tugas yang dilakukan penulis pada Capstone Project ini yaitu membuat model Machine Learning untuk mendeteksi back-azimuth. Selain itu, penulis juga membuat data yang telah diproses untuk mock-up aplikasi. Mon, 18 Jul 2022 00:00:00 GMT https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/9405 2022-07-18T00:00:00Z https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/9289 LAPORAN AKHIR MAGANG & STUDI INDEPENDEN BERSERTIFIKAT MACHINE LEARNING PATH BANGKIT ACADEMY Fadhlurrohman, Muhammad Taqiyyuddin Bangkit Academy 2022 merupakan salah satu program Merdeka Belajar Kampus Merdeka yang diselenggarakan Kemendikbudristek. Program ini bertujuan untuk membantu para mahasiswa mengembangkan bakat dan persiapan dalam memasuki industri. Bangkit Academy 2022 merupakan program pembelajaran oleh Google, untuk mempersiapkan peserta akademi yang berkualitas industri. Bangkit Academy menyediakan 3 bidang multidisiplin, dimana penulis mengambil dibidang Machine Learning. Proses pembelajaran dilakukan secara daring, dimana para peserta mempelajari materi secara mandiri berdasarkan kesiapan tiap peserta. Di setiap akhir materi yang dipelajari, para peserta mengerjakan ujian berdasarkan pengetahuan yang telah dipelajari sebelumnya. Materi yang diberikan yaitu bahasa pemrograman Python, Matematika Machine Learning, TensorFlow Deep Learning serta Data and Deployment. Di akhir kegiatan, terdapat Capstone Project, bertujuan menerapkan semua pengetahuan yang telah dipelajari para peserta. pada kegiatan Capstone Project, para peserta bekerja sama dalam kelompok untuk memecahkan permasalahan di kehidupan nyata. Projek yang penulis lakukan pada Capstone Project yaitu membuat aplikasi untuk mendeteksi kejadian gempa bumi. Untuk tugas yang dilakukan penulis pada Capstone Project ini yaitu membuat model Machine Learning untuk mendeteksi back-azimuth. Selain itu, penulis juga membuat data yang telah diproses untuk mock-up aplikasi. Mon, 18 Jul 2022 00:00:00 GMT https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/9289 2022-07-18T00:00:00Z https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/8616 Implementasi Internet of Things Pada Pertanian Tanaman Stroberi : Sistem Kontrol Kelembapan Tanah dan pH Air Serta Sistem Monitoring Suhu, Kelembapan Udara dan Hujan. Masputra Jr, Guntur Stroberi merupakan buah berupa herba dan termasuk salah satu jenis buah-buahan yang memiliki nilai jual yang tinggi. Dalam perawatannya, tanaman stroberi ini memiliki tantangan terhadap kondisi suhu yang menyebabkan tanah menjadi kekeringan, kualitas pH air yang digunakan untuk penyiraman air harus memiliki nilai pH4-pH7,99 dan gangguan hama serta penyemprotan pestisida secara manual beresiko keracunan dan mengganggu kesehatan. Maka, dibuatlah sistem yang dapat mengefisiensikan pekerjaan petani dalam mengelola lahan pertanian stroberi dengan teknologi IoT dan terhubung pada aplikasi telegram untuk kontrol. Sistem ini dirancang menggunakan metode waterfall. Pengujian menggunakan metode black box testing, pengujian yang dilakukan antara lain pengujian sensor suhu DHT 11 dan sensor hujan YL 83, pengujian sensor soil moisture, pengujian sensor pH, pengujian aplikasi telegram, pengujian pada lahan pertanian terbuka dan pengujian power supply dengan hasil seluruh requirement sudah terpenuhi. Maka, hasil sistem menunjukkan sistem sudah dapat digunakan untuk monitor suhu dan memantau cuaca. Sistem kelembapan pada tanah telah mampu mengontrol kadar kelembapan tanah dengan besaran 30-70 persen dan mengontrol kadar pH air agar tetap berada pada kadar pH 4-7,99. Sistem mampu mempermudah dalam melakukan penyemprotan pestisida. Pengelola lahan dapat mengakses sistem melalui akun Telegram, dilahan terbuka dengan menggunakan energi listrik. Tue, 21 Mar 2023 00:00:00 GMT https://library.universitaspertamina.ac.id//xmlui/handle/123456789/8616 2023-03-21T00:00:00Z