66 research outputs found
Evaluasi Kualitas Perangkat Lunak Menggunakan ISO/IEC 9126-4 Quality In Use (Studi Kasus : Filkom Apps)
FILKOM Apps merupakan aplikasi dengan platform web yang digunakan
untuk proses pengerjaan skripsi. Dari hasil wawancara yang dilakukan kepada
mahasiswa yang mengambil mata kuliah skripsi diketahui bahwa sebagian besar
tidak mengetahui secara detil proses pengerjaan skripsi yang melibatkan FILKOM
Apps. Untuk mengetahui sejauh apa FILKOM Apps telah memenuhi harapan dan
tujuan penggunaan dari mahasiswa dalam konteks pengerjaan skripsi perlu
dilakukan evaluasi kualitas. Untuk melakukan evaluasi kualitas tersebut akan
mengacu pada standarisasi ISO/IEC 9126-4 Quality In Use. Menurut standarisasi
ISO/IEC 9126-4 Quality In Use untuk melakukan evaluasi kualitas dapat
menggunakan empat karakteristik yaitu effectiveness, productivity, safety, dan
satisfaction dengan metrik pada masing-masing karakteristik. Dari hasil
pembobotan diketahui bahwa karakteristik yang digunakan dalam evaluasi adalah
effectiveness dan productivity. Kemudian dilakukan evaluasi berupa user test
kepada mahasiswa. Sebagai parameter keberhasilan mengacu pada metrik pada
karakteristik effectiveness dan productivity. Dari hasil pengukuran karakteristik
effectiveness metrik Efektivitas Tugas dan Penyelesaian Tugas rata-ratanya adalah
0,97, metrik Frekuensi kesalahan rata-rata 0,07 dan pada karakteristik productivity
Waktu Pengerjaan rata-rata 33,30 detik, metrik Efisiensi Tugas rata-rata 5,3%,
metrik Proporsi Produktif rata-rata 66%, dan metrik Efisiensi Relatif Pengguna
rata-ratanya 54%. Dari hasil evaluasi mendapatkan penilaian yang baik, karena
semua sesuai dengan rentang yang telah ditetapkan ISO/IEC 9126-4 Quality In Use
Comparative biogeography of Southeast Asia and the West Pacific region
The file attached is the accepted/final draft post-refereeing version of the articl
Detection of areas of endemism on two spatial scales using Parsimony Analysis of Endemicity (PAE): the Neotropical region and the Atlantic Forest
Specimen academicum de principio idealismi transcendentalis Schellingiani, cujus partem primam venia ampliss. facult. philos. in Acad. Ab. Publico examini modeste subjiciunt Axelius Adolphus Laurell philosophiae magister et Johannes Fredericus Elfwing stipend. publ. Nylandus. In audit. philos. die XXI Junii MDCCCXXVI. horis ante meridiem solitis.
Dedikaatio: Adolphus Wilhelmus Tigerstedt.Painovuosi nimekkeestÀ.Arkit: 1 arkintunnukseton lehti, A-B4 C1.Jatkoa ei ilmestynyt
Disputatio philosophica theoremata: quaedam miscellanea exhibens, quam divinĂą favente gratiĂą ad tenorem constitutionum academicarum mandatumq[ue] amplissimae facultatis philosophicae in inclytĂą ac RegiĂą AcademiĂą Aboensi. Sub praesidio m. Axelii Kempe, politices & historiarum professoris publici celeberrimi, praeceptoris atq[ue] promotoris sui officios colendi. Pro consvetis in philosophiĂą honoribus obtinendis candido eruditorum examini submittit Gabriel E. Fortelius Bothn. S. R. M. alumnus. Ad diem [ ] Martij in auditorio maximo ann: MDCLXVIII
Invocatio: Deo duce et auspice.Grat.: Martinus Miltopaeus, Magnus L. Brochius, Zacharias O. Ulhegius.Painovuosi nimekkeestÀ.Arkit: A4 B2 (A1 verso tyhjÀ)
Disputatio philosophica theoremata: miscellanea exhibens quam divinĂą favente gratiĂą ex consensu [et] approbatione venerandae [et] amplissimae facultatis philosophica in inclytĂą AcademiĂą Abonsi praeside m. Axelio A. Kempe philos. pract. & hist. professore publico, praeceptore, fautore & sympatriotĂą aetatem honorando; nec non facultatis philos. p. t. decano spectabili, pro consvetis in philosophiĂą honoribus publicae eruditorum censurae submittit Johannes L. Carlander. Bothn. sch. Carlburg. r. Ad diem 9 Febr. anni 1661 in auditorio superiori
Invocatio: Q.F.F.Q.S.Grat.: Andreas Thuronius, Matthias J. Mathesius, Gabriel E. Fortelius.Painovuosi nimekkeestÀ.Arkit: 1 arkintunnukseton lehti (verso tyhjÀ), A-B4
Dissertatio philosophica de causa: exemplari. Quam venerabilis [et] amplissimi philosophorum collegij in Regia Academia Aboensi probante censura, sub praesidio dn. m. Axelii Kempes, philosophiae moralis & historiarum professoris ordinarii, & h. t. decani spectabilis, fautoris & promotoris sui aetatm colendi, ad publicum [et] solenne examen defert magisterij philosophici aditurus bonores Samuel Benedicti Salamontanus. In auditorio superiori maximo prid. kal. Jun. a. christiani 1661. horis ab octava antemerid
Invocatio: Q.B.F.F.Q.S.Dedicatio: Joannes Elai Terserus, Benedictus Erici B.Grat.: Mart. Miltopaeus.Painovuosi nimekkeestÀ.Arkit: A-B4
Dissertatio philosophica de causa: exemplari. Quam venerabilis [et] amplissimi philosophorum collegij in Regia Academia Aboensi probante censura, sub praesidio dn. m. Axelii Kempes, philosophiae moralis & historiarum professoris ordinarii, & h. t. decani spectabilis, fautoris & promotoris sui aetatm colendi, ad publicum [et] solenne examen defert magisterij philosophici aditurus bonores Samuel Benedicti Salamontanus. In auditorio superiori maximo prid. kal. Jun. a. christiani 1661. horis ab octava antemerid
Invocatio: Q.B.F.F.Q.S.Dedicatio: Joannes Elai Terserus, Benedictus Erici B.Grat.: Mart. Miltopaeus.Painovuosi nimekkeestÀ.Arkit: A-B4
Search Queries As Leading Indicator Of The Housing Market
Den hĂ€r studien utvĂ€rderar potentialen i söktermsdata frĂ„n Google som ledande indikator för priser pĂ„ bostadsmarknaden i Stockholm. Det prediktiva innehĂ„llet i söktermsdata frĂ„n Google Trends jĂ€mförs mot en mer klassisk prognosmodell byggd pĂ„ makroekonomiska variabler. Genom att mĂ€ta avvikelsen i en pseudo-prognos redovisas respektive datakĂ€llas förmĂ„ga till riktiga prognoser. Den huvudsakliga slutsatsen Ă€r att det finns resultat som styrker tesen om prediktivt innehĂ„ll i Googledata, framförallt för prognoser med horisonter upp till sex mĂ„nader. Genom att anvĂ€nda Googledata skapas prognoser som har en mindre avvikelse frĂ„n den faktiska tidsserien Ă€r vad modellen byggd pĂ„ makroekonomiska variabler kan leverera. Resultatet visar pĂ„ anvĂ€ndbarheten i söktermsdata frĂ„n Google som ledande indikator för priser pĂ„ bostadsmarknaden i Stockholm.This study evaluates the potential in using Google search term data as a leading indicator of prices on the real estate market in Stockholm. The predictive content of the search term data from Google Trends is contrasted against a more classic forecasting model using macroeconomic variables. The ability of each data source to generate powerful forecasts is demonstrated by measuring the deviation in a pseudo-forecast. The main finding is that the results support the hypothesis on predictive content in Google data, mainly forecasts with up to six monthsâ horizon. By using Google data, forecasts can be made with less deviation from the actual time series than forecasts built on macroeconomic variables. The results point to the usability of search term data from Google as a leading indicator for prices on the real estate market in Stockholm
Search Queries As Leading Indicator Of The Housing Market
Den hĂ€r studien utvĂ€rderar potentialen i söktermsdata frĂ„n Google som ledande indikator för priser pĂ„ bostadsmarknaden i Stockholm. Det prediktiva innehĂ„llet i söktermsdata frĂ„n Google Trends jĂ€mförs mot en mer klassisk prognosmodell byggd pĂ„ makroekonomiska variabler. Genom att mĂ€ta avvikelsen i en pseudo-prognos redovisas respektive datakĂ€llas förmĂ„ga till riktiga prognoser. Den huvudsakliga slutsatsen Ă€r att det finns resultat som styrker tesen om prediktivt innehĂ„ll i Googledata, framförallt för prognoser med horisonter upp till sex mĂ„nader. Genom att anvĂ€nda Googledata skapas prognoser som har en mindre avvikelse frĂ„n den faktiska tidsserien Ă€r vad modellen byggd pĂ„ makroekonomiska variabler kan leverera. Resultatet visar pĂ„ anvĂ€ndbarheten i söktermsdata frĂ„n Google som ledande indikator för priser pĂ„ bostadsmarknaden i Stockholm.This study evaluates the potential in using Google search term data as a leading indicator of prices on the real estate market in Stockholm. The predictive content of the search term data from Google Trends is contrasted against a more classic forecasting model using macroeconomic variables. The ability of each data source to generate powerful forecasts is demonstrated by measuring the deviation in a pseudo-forecast. The main finding is that the results support the hypothesis on predictive content in Google data, mainly forecasts with up to six monthsâ horizon. By using Google data, forecasts can be made with less deviation from the actual time series than forecasts built on macroeconomic variables. The results point to the usability of search term data from Google as a leading indicator for prices on the real estate market in Stockholm
- âŠ