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

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 nimekkeestä.Arkit: 1 arkintunnukseton lehti, A-B4 C1.Jatkoa ei ilmestynyt

Disputatio philosophica theoremata: quaedam miscellanea exhibens, quam divinâ favente gratiâ ad tenorem constitutionum academicarum mandatumq[ue] amplissimae facultatis philosophicae in inclytâ ac Regiâ Academiâ Aboensi. Sub praesidio m. Axelii Kempe, politices & historiarum professoris publici celeberrimi, praeceptoris atq[ue] promotoris sui officios colendi. Pro consvetis in philosophiâ 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 nimekkeestä.Arkit: A4 B2 (A1 verso tyhjä)

Disputatio philosophica theoremata: miscellanea exhibens quam divinâ favente gratiâ ex consensu [et] approbatione venerandae [et] amplissimae facultatis philosophica in inclytâ Academiâ Abonsi praeside m. Axelio A. Kempe philos. pract. & hist. professore publico, praeceptore, fautore & sympatriotâ aetatem honorando; nec non facultatis philos. p. t. decano spectabili, pro consvetis in philosophiâ 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 nimekkeestä.Arkit: 1 arkintunnukseton lehti (verso tyhjä), 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 nimekkeestä.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 nimekkeestä.Arkit: A-B4

Search Queries As Leading Indicator Of The Housing Market

Den här studien utvärderar potentialen i söktermsdata från Google som ledande indikator för priser på bostadsmarknaden i Stockholm. Det prediktiva innehållet i söktermsdata från Google Trends jämförs mot en mer klassisk prognosmodell byggd på makroekonomiska variabler. Genom att mäta avvikelsen i en pseudo-prognos redovisas respektive datakällas förmåga till riktiga prognoser. Den huvudsakliga slutsatsen är att det finns resultat som styrker tesen om prediktivt innehåll i Googledata, framförallt för prognoser med horisonter upp till sex månader. Genom att använda Googledata skapas prognoser som har en mindre avvikelse från den faktiska tidsserien är vad modellen byggd på makroekonomiska variabler kan leverera. Resultatet visar på användbarheten i söktermsdata från Google som ledande indikator för priser på 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 months’ 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 här studien utvärderar potentialen i söktermsdata från Google som ledande indikator för priser på bostadsmarknaden i Stockholm. Det prediktiva innehållet i söktermsdata från Google Trends jämförs mot en mer klassisk prognosmodell byggd på makroekonomiska variabler. Genom att mäta avvikelsen i en pseudo-prognos redovisas respektive datakällas förmåga till riktiga prognoser. Den huvudsakliga slutsatsen är att det finns resultat som styrker tesen om prediktivt innehåll i Googledata, framförallt för prognoser med horisonter upp till sex månader. Genom att använda Googledata skapas prognoser som har en mindre avvikelse från den faktiska tidsserien är vad modellen byggd på makroekonomiska variabler kan leverera. Resultatet visar på användbarheten i söktermsdata från Google som ledande indikator för priser på 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 months’ 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