Merdeka Belajar Merdeka Mengajar

Kebijakan pemerintah “Merdeka Belajar, Kampus Merdeka” tentu menimbulkan respon tersendiri bagi para dosen selaku akademisi bagaimana menyikapi, merencanakan, menyusun dan mengimplementasikan sistem dan model belajar yang paling sesuai dengan kebijakan tersebut. Dan di buku Antologi inilah akan dijumpai berbagai pandangan, pemikiran, dan juga mungkin gambaran usulan untuk mengimplementasikan kebijakan MBKM di era informasi teknologi yang sangat cepat berubah dewasa ini. Sebagai pendidik profesional, para dosen tentu memiliki kiat dan cara tersendiri untuk bisa menghasilkan output lulusan peserta didik yang benar-benar sesuai dengan tujuan dan target kebijakan MBKM tersebu

Penentuan Pemain Utama Centra Midfielder AIKOM Football Club Menggunakan Metode Profile Matching dalam Sistem Pengambilan Keputusan

Kemajuan teknologi dapat berpengaruh terhadap perkembangan sepak bola. Teknologi Artificial Intelligence telah dimanfaatkan pada sepak bola moderen seperti penggunaan video assistant referee (VAR), penggunaan papan pergantian pemain digital, vanishing spray, alat komunikasi wasit, dan teknologi garis gawang. Selain penunjang teknologi yang telah digunakan, penentuan posisi pemain juga telah mengalami perkembangan dengan memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence. Penentuan pemain yang dilakukankan pelatih AIKOM FC saat ini masih konvensional sehingga tidak obyektif karena belum tersedianya system komputerisasi yang dapat digunakan oleh pelatih sebagai sarana pendukung dalam pengambilan keputusan. Tujuan penelitian ini untuk merancang algoritma seleksi pemain dalam rangka persiapan sepak bola Liga Mahasiswa di Maluku Utara 2021. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Profile Matching. Dalam pemilihan pemain Centra Midfilder pelatih menggunakan 3 (tiga) alternative dan 14 (empat belas) kriteria. Hasil perhitungan dengan Algoritma Profile Matching menentukan pemain dengan ID CM-2 dengan nila 4,6, ID CM-3 dengan nilai 4,5 sebagai pemain utama dan ID CM-4 dengan nilai 4,4, ID CM-1 dengan nilai 3,6 sebagai pemain cadangan dengan pola permainan 4-4-2

Sistem Penunjang Keputusan Perankingan Kinerja Terbaik Gugus Tugas Percepatan Penanganan COVID-19 Provinsi Maluku Utara Menggunakan Metode Simple Addtive Weighting (SAW)

Tujuan penelitian untuk menentukan perankingan kinerja terbaik gugus tugas percepatan penanganan COVID-19 di Provinsi Maluku Utara dengan penyelesaikan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Dalam penelitian ini menggunakan 8 (delapan) bidang yang dijadikan sebagai alternative yaitu Bidang Pencegahan (Alternatif-1), Penanganan (Alternatif-2), Keuangan (Alternatif-3), Pengamanan dan GAKUM (Alternatif-4), Logistik (Alternatif-5), dan Akuntabilitas dan Pengawasan (Alternatif- 6), Bidang Pemulihan Layanan Dasar (Alternatif-7), dan Perencanaan, Data, Pakar, dan Analisis (Alternatif-8). Kinerja gugus tugas pecepatan penanganan COVID-19 di Maluku Utara sesuai bidang masing-masing perlu diukur secara matematis.Dalam melakukan proses perhitungan kinerja Gugus tugas Percepatan Penanganan COVID-19 Provinsi Maluku Utara, peneliti menggunakan 6 (enam) criteria sebagai acuan dalam analisis penunjang pengambilan keputusan yaitu C1 = Kedisiplinan Kerja, C2 = Pendidkan terakhir, C3 = Pengalaman Kerja, C4 = Kerja sama, C5= Keaktifan, C6= Kesehatan dan Self Development personel. Sehinggan akan menghasilakan perankingan berdasarkan hasil perhitungan nilai tertinggi. Hasil perhitungannya adalah Alternatif-1 = 0,85 dengan kategori Sangat Baik , Alternatif-7, = 0,82, Alternatif-3 = 0,76, Alternatif-2 = 0,71, Alternatif-6 = 0,71 dan Alternatif-4 = 0,69 dengan kategori Baik, dan Alternatif-8 = 0,66 dan Alternatif-5 = 0,65 dengan kategori Kurang Baik

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa PPA pada Akademi Ilmu Komputer (AIKOM) Ternate Menggunakan Metode Techniqu For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)

Konsep sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur dan semi terstruktur. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambilan keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia. Permasalahannya terjadi kesulitan untuk mengambil keputusan penetapan pengusulan calon penerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik. Oleh karena itu, diperlukan desain analisis perhitung sistem pengambilan keputusan penetapan penerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik pada mahasiswa AIKOM Ternate agar mempermudah pengambilan keputusan.Tujuan penelitian ini untuk mempermudah Pembantu Direktur III bidang kemahasiswaan menyeleksi calon mahasiswa penerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik AIKOM Ternate. Dalam analisa perhitungan, menggunakan data calon penerima beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik tahun 2020 yang akan diimplementasikan dalam bentuk pengambilan keputusan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, untuk pengambilan nilai terhadap bobot di peroleh dengan menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC). Pemilihan metode TOPSIS yang digunakan karena merupakan satu dari berbagai metode pembobotan yang cukup sederhana dibandingkan dengan Analytical Hierarchy Process (AHP), Entropy Metode ROC cukup mudah dalam implementasinya. Dalam analisis perhitungan menggunakan 5 (lima) Alternatif atau Mahasiswa yaitu Alternatif A1, A2, A3, A4 dan A5 dengan menggunakan 4 (empat) kriteria penilaian yaitu; Indeks Prestasi Kumulatif, Penghasilan Orang Tua, Pembayaran Pajak Bumi dan Bangunan dan Prestasi Organisasi. Hasil analisis perhitungan kedekatan relatif berdasarkan grafik merekomendasikan Alternatif A4 sebagai Alternatif (mahasiswa) yang berhak mendapatkan beasiswa PPA dengan nilai tertinggi 0.7776