MEMPREDIKSI WAKTU MEMPERBAIKI BUG DARI LAPORAN BUG MENGGUNAKAN KLASIFIKASI HUTAN ACAK

Pengembang perangkat lunak harus memiliki rencana dalam pengaturan biaya pengembangan perangkat lunak. Perbaikan perangkat lunak dalam fase pemeliharaan sistem dapat disebabkan oleh bug. Bug adalah kerusakan yang terjadi pada perangkat lunak yang tidak sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak. Bug perangkat lunak dapat memiliki waktu yang cepat atau lama dalam perbaikan yang bergantung dari tingkat kesulitannya. Pengembang dapat dibantu oleh rekomendasi model prediksi dan memberikan bahan pertimbangan waktu perbaikan bug. Penelitian pada bidang model prediksi ini telah dilakukan oleh beberapa peneliti untuk memprediksi waktu perbaikan bug. Hasil yang didapatkan dari penelitian sebelumnya masih membutuhkan peningkatan akurasi. Beberapa algoritma telah diusulkan oleh para peneliti untuk dieksplorasi. Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan praproses penyaringan dataset, algoritma random forest untuk pembangunan pendekatan prediksi dan 10-fold cross validation untuk menghitung akurasi. Random forest digunakan karena memiliki kelebihan dalam hal akurasi jika digunakan dengan dataset berjumlah besar. Metode dalam penelitian ini memperoleh akurasi rata-rata dengan 72.55%. Metode dalam penelitian ini memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode decision tree dan naïve bayes. ============================================================== Software developers must have a plan in the regulation of software development costs. Improvements in the maintenance phase of the software system can be caused by a bug. Bug is the damage caused to the software that is incompatible with the needs of the software. Software bugs can have a fast time or a long time in the corrective depends on the level of difficulty. Developers may be assisted by predictive models and provide recommendations for consideration time bug fixes. Research in the field of predictive models has been done by some researchers to predict the timing of bug fixes. The results obtained from previous studies still need to improve accuracy. Several algorithms have been proposed by researchers to be explored. In this study, the author will use preprocessing filtering datasets, random forest algorithms for the development of predictive approach and 10-fold cross validation to calculate the accuracy. Random Forests used because it has advantages in terms of accuracy when used with large amounts dataset. The method in this research obtains accuracy with a average 72.55%. The method in this study has a better accuracy than the decision tree and naïve Bayes

PENGEMBANGAN SMART SERVICE VILLAGE SYSTEM (SSVS) DALAM MENDUKUNG SMART GOVERNANCE MENGGUNAKAN METODE PERSONAL EXTREME PROGRAMMING

To realize a Smart City, the government applies the use of technology in various aspects, one of which is in the public service sector in supporting smart governance by creating a Smart Service Village System (SSVS). One of the systems developed is the Balikpapan City Housing and Settlement Service in charge of carrying out government affairs in the areas of housing, settlements, landscaping and cemeteries. One of the existing fields, namely the housing sector, has a program of providing sanitation assistance and uninhabitable houses to the people of the city of Balikpapan. In its implementation, several obstacles were found, such as the slowness of data on recommendations for aid recipients, ineffective data management, and unclear process transparency. Therefore, a system was created that assists in collecting data on prospective beneficiaries, providing actual and fast progress, as well as a more optimal process of assisting. This SSVS development uses the Personal Extreme Programming method with seven phases, namely Requirements, Planning, Iteration Initialization, Design, Implementation, System Testing, and Retrospective. It is hoped that the existence of SSVS can help the implementation of aid provision more effectively, efficiently, and transparently. This research produces a web-based system with a total of 44 use cases that are carried out in 5 iterations. Testing is carried out by user training to see acceptance from related users. user training is carried out with 3 parties to represent several types of users, from the three parties it shows very good satisfaction and acceptance with a percentage of 100%.Dalam rangka mewujudkan Smart City, pemerintah menerapkan pemanfaatan teknologi dalam berbagai aspek salah satunya yaitu pada sektor pelayanan public dalam mendukung smart governace dengan menciptakan Smart Service Village System (SSVS). Salah satu system yang dikembangkan yaitu pada Dinas Perumahan dan Permukiman Kota Balikpapan bertugas melaksanakan urusan pemerintahan dalam bidang perumahan, permukiman, pertamanan dan pemakaman. Salah satu bidang yang ada yaitu bidang permukiman, memiliki program pemberian bantuan sanitasi dan rumah tidak layak huni kepada masyarakat kota Balikpapan. Dalam pelaksanaannya ditemukan beberapa kendala, seperti lambatnya data rekomendasi penerima bantuan, pengelolaan data yang kurang efektif, dan transparansi proses yang kurang jelas. Oleh karena itu, dibuat sistem yang membantu dalam pengumpulan data calon penerima bantuan, memberikan progres yang aktual dan cepat, serta proses pemberian bantuan yang lebih optimal. Pengembangan SSVS ini menggunakan metode Personal Extreme Programming dengan tujuh fase yaitu Requirements, Planning, Iteration Initialization, Design, Implementation, System Testing, dan Retrospective. Diharapkan dengan adanya SSVS dapat membantu pelaksanaan pemberian bantuan lebih efektif, efisien, dan transparan. Penelitian ini menghasilkan system berbasis web dengan total kebutuhan 44 use case yang dikerjakan dalam 5 iterasi. Pengujian dilakukan user training untuk melihat penerimaan dari pengguna terkait. user training dilakukan dengan 3 pihak untuk mewakili beberapa jenis pengguna, dari ketiga pihak menunjukkan kepuasan dan penerimaan yang sangat baik dengan persentase 100%

Implementasi Metode Personal Extreme Programming dalam Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Hak Paten pada Sentra HKI ITK

Hak Kekayaan Intelektual (HKI) merupakan hak yang lahir dari intelektual manusia yang memiliki nilai ekonomis. HKI dapat menjadi salah satu sumber pembiayaan perguruan tinggi. Institut Teknologi Kalimantan (ITK) memiliki Sentra HKI yang dikelola oleh LPPM (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat) ITK. Sentra HKI pada saat ini masih belum dilengkapi dengan sistem informasi dalam pengelolaannya. Proses pengelolaan dan pendaftaran masih dilakukan melalui email, Google Form, dan Google Sheets. Sentra HKI belum memiliki sistem yang dapat melakukan pengelolaan Sentra HKI secara otomatis. Sehingga, perlu dilakukan pengembangan Sistem Informasi Manajemen (SIM) Hak Paten seperti yang akan dibahas pada penelitian ini. SIM dikembangkan dengan metode Personal Extreme Programming (PXP). Pengembangan SIM Hak Paten diharapkan dapat membantu mempermudah proses pendaftaran dan pengelolaan paten di ITK. HKI telah dilakukan dalam 5 iterasi dengan 14 user story. SIM Hak Paten mengimplementasikan desain yang dibuat pada tahap design. Implementasi dilakukan dengan menggunakan konsep Model View and Controller (MVC). Pengambilan kesimpulan dilakukan di setiap iterasi setelah implementasi dikerjakan. Deployment dilakukan pada SIM Hak Paten dengan upload sistem pada server ITK. SIM Hak Paten dapat diakses secara live dengan menggunakan jaringan ITK dengan alamat hki.itk.ac.id. Sistem diserahkan kepada product owner setelah deployment dilakukan. Pengembangan diakhiri dengan melakukan user training dan survey pada pengguna di tiap role

Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Bahan Baku Makanan dan Penggajian Karyawan Berbasis Website Menggunakan Metode Extreme Programming

Toko Kanas Kitchen merupakan salah satu toko yang bergerak pada bidang makanan dan minuman yang berlokasi pada kota Balikpapan. Saat ini semua proses pendataan bahan baku dan penggajian karyawan masih dicatat manual yang mengakibatkan keterlambatan dalam pencatatan. Oleh karena itu, pada penelitian ini mengusulkan Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Bahan Baku Makanan dan Penggajian Karyawan Berbasis Website. Pengembangan sistem informasi manajemen bahan baku dan penggajian karyawan menggunakan framework Laravel dan basis data MySQL, dan menerapkan metode Extreme Programming. Adapun tahapan dalam Extreme Programming mulai dari perencanaan, perancangan, pengkodean, dan pengujian. Terdapat beberapa fitur pada penelitian ini yaitu, fitur bahan baku, fitur kehadiran karyawan, dan fitur penggajian karyawan. Dalam pelaksanaan perancangan sistem informasi manajemen bahan baku dan penggajian karyawan didapatkan user stories dari hasil wawancara kebutuhan sistem yang berjumlah 35 user stories, lalu dilanjutkan dalam membuat perancangan desain database dan use case diagram. Dalam penyelesaian pengembangan website sistem informasi manajemen bahan baku dan penggajian karyawan dengan jumlah 35 user stories dan diimplementasikan sebanyak 5 iterasi. Metode extreme programming dapat diimplementasikan pada penelitian pengembangan sistem manajemen bahan baku dan penggajian karyawan. Hasil dari penelitian aplikasi Sistem Informasi Manajemen Bahan Baku Makanan dan Penggajian Karyawan dibuktikan dengan hasil dari pengujian dengan metode unit testing dan dapat dijalankan sesuai dengan memenuhi user acceptance test

Pengaruh Alumni Penerima Beasiswa Kaltim Cemerlang terhadap Pekerjaan Lulusan Melalui Hasil E-Tracer Study 2019 Institut Teknologi Kalimantan

Tracer study is a system used to obtain information about alumni a year after their graduation. Tracer Study 2019 had 199 ITK Graduates consisting of alumni in 2016, 2017, and 2018. Of the 163 graduates, 120 of them had received the Kaltim Cemerlang Scholarship. The respondent's highest  Grade point average (GPA) was from the System information study program, and the lowest grade point average was from the electrical engineering study program.   Graduates business consists of 56,67% private company, 8,33% entrepreneur , government company  34,17%  and 0,83% profit organization. Based on the scale rate of department grade point average. The industrial technology and process department was in the lowest position with 3.29, and mathematicsand information technology's information technology stands in the first position with 3.49. kaltim cemerlang graduates scholarship prefer to work with privet company then government company, despite them havinga GPA over 3.00. graduates who take multinational companies got Rp 2.828.000/month. A few of them who take national companies had an average salary until Rp 5.212.000 than private companies.Keywords: GPA, Tracer Study, Kaltim Cemerlang ScholarshipAbstrakTracer study dibutuhkan untuk mencari data alumni untuk diolah menjadi suatu informasi yang dapat diterima civitas kampus. Data hasil mentracer alumni akan digunakan oleh pejabat tinggi kampus, alumni dan juga perusahaan sebagai informasi mengenai kualitas alumni Institut Teknologi Kalimantan setiap tahunnya. Tracer Study 2019 ditunjukan untuk alumni ITK 2016, 2017 dan 2018 yang berjumlah 199 alumni dan yang merespon sebanyak 163. Dari 163 alumni yang merespon terdapat 120 yang pernah mendapatkan Beasiswa Kaltim Cemerlang. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) yang memiliki median tertinggi adalah Sistem Informasi dan median terendah dari prodi Teknik Elektro. Kategori bidang usaha para alumni terdiri dari 56,67% Perusahaan Swasta, 8,33% wiraswasta , Instansi Pemerintah (termasuk BUMN) 34,17% dan Organisasi non-Profit/Lembaga swadaya masyarakat sebanyak 0,83%. Berdasarkan urutan perolehan IPK terhadap Jurusan, Jurusan Teknologi Industri dan Proses menempati terendah dengan 3.29 dan Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi (JMTI) berada diposisi tertinggi dengan 3.49. Alumni Beasiswa Kaltim Cemerlang lebih banyak memilih bekerja di perusahaan swasta dibanding kan instansi pemerintah meskipun banyak diantaranya memiliki IPK >3.00. untuk alumni yang bekerja dengan skala multinasional mendapatkan Rp 2.828.000 setiap bulannya. Jumlah alumni beasiswa kaltim cemerlang dengan skala nasional  sebanyak 32 lebih sedikit dibandingkan alumni yang bekerja di skala nasional pada perusahaan swasta namun, penghasilan yang diperoleh perbulannya rata-rata mencapai  Rp 5.212.000 lebih besar dibandingkan perusahaan swasta.Kata kunci: IPK, Tracer Study, Beasiswa Kaltim Cemerlan