Sistem Penilaian Kinerja Dosen menggunakan Decision Maker Respondent Opinion Model

The subjectiveness of the performance assessment can not be avoided. The criteria determined for the performance assessment with human cognition is the subjectiveness phenomenon.  This condition is being a challenge for the researcher to develop the performance assessment technique objectively.  This method is a new approach to determine the performance assessment indicator with involving the employee to result in the realistic assessment.  This model utilized the respondent opinion as a decision-maker to determine the relevance criteria and sub-criteria in the target achievement.  The lecturer performance assessment is designed by utilizing the Decision-maker respondent opinion model (DMROM) algorithm. It is applicable to the criteria which contain the subjectiveness on the unlimited level.  The data is arranged in the encoded item table to make it easy for the process of the calculation and sub-criteria which reach the support minimum limit. The algorithm is utilized the simple formula which could count the weight of each criterion and sub-criteria to the last level. The weight value on each sub-criteria will be accumulated as a sign of doing activities. The final result of this model is the list of the lecturer performance assessment who fulfilled the target or not as an input for the leader to take the decision.Keywords:  Opini responden, Decision maker respondent opinion model, performance appraisal  Subjektivitas pada penilaian kinerja tidak dapat dihindarkan. Penetapan kriteria untuk penilaian kinerja dengan kognisi manusia merupakan fenomena subjektif. Hal ini menjadi tantangan bagi peneliti untuk mengembangkan teknik penilaian kinerja secara objektif. Cara ini merupakan pendekatan baru untuk menentukan indikator penilaian kinerja dengan melilbatkan karyawan (responden) agar menghasilkan penilaian yang lebih realistis. Model ini menggunakan opini responden sebagai pengambil keputusan untuk menentukan kriteria dan subkriteria yang relevan dalam pencapaian target. Penilaian kinerja dosen dibangun dengan menggunakan algoritma Decision maker respondent opinion model (DMROM). Algoritma DMROM mampu diterapkan pada kriteria yang memiliki subkriteria pada level tak terbatas. Data disusun dalam Encoded item table untuk memudahkan proses perhitungan dan seleksi subkriteria yang mencapai batas minimum support. Algoritma ini juga menggunakan rumus sederhana yang dapat menghitung bobot pada masing-masing kriteria dan subkriteria di level ke-n. Nilai bobot pada masing-masing subkriteria akan diakumulasikan sebagai tanda melaksanakan kegiatan. Hasil akhir model ini adalah daftar penilaian kinerja dosen yang memenuhi target atau tidak sebagai masukan  bagi pimpinan  untuk mengambil keputusan.  Kata Kunci :  Opini responden, Decision maker respondent opinion model, Penilaian kinerja  

Sistem Informasi Persediaan Barang Berbasis Web Pada Toko Kosmetik Zavish Ms Glow Jakarta

Di era globalisasi saat ini, teknologi informasi memegang peranan penting dalam kehidupan masyarakat. Dengan berkembangnya teknologi informasi, pekerjaan orang menjadi lebih mudah. Dengan menggunakan teknologi informasi dalam dunia bisnis, maka akan berdampak positif terhadap operasional bisnis yang dibangun. Proses penginputan barang pada toko kosmetik Zavish MS Glow Jakarta masih melakukan proses manual untuk pengelolaan barang serta proses pelaporan yang masih menggunakan buku besar. Berdasarkan hal tersebut, penulis akan merancang dan juga membuat sistem informasi persediaan berbasis web untuk memudahkan pekerjaan pihak Zavish MS Glow Jakarta dalam proses pengelolaan barang. Metode yang digunakan penulis adalah Metode Waterfall dengan pengidentifikasian masalah menggunakan metode PIECES, bahasa pemrograman PHP, serta database yang digunakan adalah MYSQL, dan diakhiri dengan test uji coba dengan metode black box testing. Dengan dibangunnya aplikasi berbasis web ini, maka toko kosmetik Zavish MS Glow Jakarta telah dapat melakukan pengelolaan barang dan juga dapat mencetak laporan barang masuk dan keluar dengan mudah

A Survey of Data Mining Techniques for Smart Museum Applications

This research aims to find out what data mining techniques are effectively implemented in museums and what application trends are currently being used to improve museum performance towards modern museums based on intelligent system technology. The review was carried out on a number of articles found in journals and proceedings in the 2004-2020 period. It is found that the majority of data mining techniques are implemented in museum virtual guide applications, recommender systems, collection clustering and classification system, and   visitor behaviour prediction application. Data classification, clustering, and prediction technique commonly used for museum application.  Collections with historical and artistic value  contain a lot of knowledge making data mining an important technique to be included in various applications in museums so that they can have an impact on the achievement of museum goals not only in the fields of education and culture but also economics and business

Sistem Informasi Website Outsourcing Security Menggunakan Framework Laravel Sebagai Sarana Informasi dan Penawaran Security Pada PT. Garuda Elang Sakti (GES)

Banyak hal, seperti perdagangan online, berkembang sebagai akibat dari kemajuan teknologi. Konsumen lebih mudah melakukan penawaran tanpa harus keluar rumah karena sekarang ini banyak sekali perusahaan atau bisnis daring. Hal ini bisa menjadi perhatian banyak digunakan oleh pengusaha yang tidak punya banyak waktu luang untuk menawarkan Outsourcing security. PT. Garuda Elang Sakti (GES) merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang jasa pengamanan dengan pemasaran yang sangat minim perusahaan yang menawar jasa sangat sedikit dan sistem yang masi dengan cara konvensional mengakibatkan penawaran cukup sulit. Tujuan dari rancangan ini adalah untuk memasarkan perusahaan melalui website dan mengefektifkan penawaran yang masuk dengan menggunakan metode waterfall. Penulis melakukan perancangan ini menggunakan bahasa HTML dan CSS pada halaman client lalu menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework Laravel dan menggunakan database MySql untuk mengintegrasi data pada halaman admin, diharapkan rancangan sistem ini dapat memasarkan perusahaan dan memudahkan penawaran dengan efektif

Klasifikasi Kemiripan Suara Rekaman Menggunakan Metode Me-Frequency Cepstra Coefficient dan Minkowski

Teknologi saat ini teah mendominasi berbagai bidang mulai dari pendidikan, perkantoran, komersial, industri bahkan hukum. Dengan kemajuan Teknologi informasi kebutuhan manusia akan tersedia dengan mudah, praktis dan tanpa batas. Disisi ain, berkembangnya Teknologi informasi menimbukan kekhawatiran pada perkembangan tindak pidana yang berhubungan dengan kejahatan. Pada beberapa kasus biasanya terdapat barang bukti yang ditinggakan seperti rekaman suara yang diHasilkan dari percakapan menggunakan teepon. Suara rekaman ini dapat digunakan sebagai pendukung dalam penyidikan saat dipersidangan untuk mengidentifikasi peaku kejahatan. Penelitian untuk mengidentifikasi suara masih terdapat kendaa yaitu kebisingan yang terjadi saat merekam suara. Metode MFCC merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur serta mengurangi kebisingan atau noise. Penelitian menggunakan algoritma dalam menganalisis suara rekaman banyak beredar di internet, saah satunya algoritma KNN yang dapat digunakan untuk kasifikasi, identifikasi, dan prediksi. Identifikasi suara rekaman menggunakan algoritma KNN dengan metode minkowski diakukan untuk pengenaan suara dalam menentukan identik atau tidaknya antara suara rekaman peaku kejahatan dengan sampel suara tersangka. Penelitian ini meibatkan dua responden sebagai tersangka dan tiga responden sebagai peaku. Setiap responen akan meakukan perekaman suara, dimana rekaman ini nanti akan dipotong menjadi sebeas bagian yang terdiri dari data atih dan data uji. Hasil yang diharapkan dapat meakukan pengenaan rekaman suara peaku terhadap suara tersangka dengan mendapatkan jarak terkecil yang mendekati kemiripan sehingga barang bukti rekaman suara dapat dipertanggung jawabkan dalam persidangan

Association Rule Method For Information System Epidemic Dengue Mapping Based Association Of Risk Factors In Palembang

Endemic diseases dangerous such as dengue fever must be handling seriously for the risk minimize by the disease. Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is disease has not been found vaccine or cure is powerful. It is necessary treatment to prevent the occurrence of dengue fever, especially when it came to the incidence of dengue fever endemic in certain areas by doing Epidemiologist dengue fever. Epidemiology is identification of risk factors for DHF to find level of area risk. Risk factors of hemorrhagic fever endemic must be identified to prevent the occurrence of dengue fever. Identifying risk factors and risk factors association can potential increase the occurrence of dengue fever. This study developed mapping information system Dengue epidemic through Association rule method of data mining. The information generated in the map of epidemic DHF level based association of potential risk factors that cause hemorrhagic fever endemic. Analysis with the Association Rule to determine level of DHF epidemic area based data reporting system

SENTIMENT ANALYSIS ON TWITTER BY USING MAXIMUM ENTROPY AND SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD

With the advancement of social media and its growth, there is a lot of data that can be presented for research in social mining. Twitter is a microblogging that can be used. In this event, a lot of companies used the data on Twitter to analyze the satisfaction of their customer about product quality. On the other hand, a lot of users use social media to express their daily emotions. The case can be developed into a research study that can be used both to improve product quality, as well as to analyze the opinion on certain events. The research is often called sentiment analysis or opinion mining. While The previous research does a particularly useful feature for sentiment analysis, but it is still a lack of performance. Furthermore, they used Support Vector Machine as a classification method. On the other hand, most researchers found another classification method, which is considered more efficient such as Maximum Entropy. So, this research used two types of a dataset, the general opinion data, and the airline's opinion data. For feature extraction, we employ four feature extraction, such as pragmatic, lexical-grams, pos-grams, and sentiment lexical. For the classification, we use both of Support Vector Machine and Maximum Entropy to find the best result. In the end, the best result is performed by Maximum Entropy with 85,8% accuracy on general opinion data, and 92,6% accuracy on airlines opinion data

Analisis Cluster Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Shopee Menggunakan Algoritma K-Means

Di era teknologi yang semakin berkembang, keseharian manusia dalam melakukan aktivitas sehari-hari semakin mudah, salah satu diantaranya adalah belanja online. Aplikasi yang bergerak dibidang itu Shopee. Shopee merupakan aplikasi belanja online yang paling besar di Indonesia, dikarenakan promosi yang sering dan beragam, membuat masyarakat tertarik untuk menggunakan aplikasi Shopee. Oleh karena alasan itu, Shopee harus mengetahui kepuasan pelanggannya. Mengetahui kepuasan pelanggan adalah salah satu hal yang harus diketahui oleh pihak Shopee. Di mana kepuasan pelanggan dapat membuktikan kualitas yang dimiliki oleh pihak Shopee. Di dalam penelitian ini, akan dilakukan pengelompokkan kepuasan pelanggan Shopee dengan menggunakan algoritma K-Means. K-Means adalah salah satu algoritma Clustering, di mana K-Means akan menghasilkan kelompok berdasarkan kepada kemiripannya, sehingga metode ini cocok untuk digunakan dalam penelitian ini. Nilai cluster yang digunakan adalah 2,3,4 dan 5, di mana cluster yang telah dibentuk akan dievaluasi dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI). Di mana cluster yang memiliki nilai DBI paling kecil adalah cluster yang paling optimal. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini menghasilkan cluster yang paling optimal yaitu K-Means dengan k=2 memiliki nilai DBI sebesar 1.587617820812729

Analisis Knowledge Management System dengan Metode Inukshuk

Knowledge Management System dapat diartikan sebagai Sistem Manajemen Pengetahuan atau sering disingkat menjadi KMS. Pada dasarnya manajemen pengetahuan bertujuan untuk mempermudah masalah yang timbul dengan cara membuka kembali masalah yang ada dangan solusi yang telah dilakukan masa yang lalu. Budaya organisasi tersebut kita simpan dan rangkum sesuai kebutuhan agar dapat di gunakan dimasa yang akan datang, oleh karena itu dibutuhakan suatu model KMS untuk merangkum hal tersebut agar dapat digunakan kelak ketika dibutuhkan. Dalam hal ini akan dibahas KMS mengguanakan Metode Inukshuk. Akan pula secara singkat dibahas mengenai KMS serta metode inukshuk itu sendiri. Akan dibandingkan beberapa jurnal yang ada, sehingga mendapatkan informasi mulai dari apa itu metode inukshuk, bagaimana kerangka kerja nya dan kapan metode tersebut dapat digunakan dalam sebuah organisasi