Pengembangan Modul Accounting dan Menu Settings pada Produk ERP

Enterprise Resource Planning (ERP) merupakan sistem yang dapat menginte- grasikan berbagai sistem informasi dan menampilkan data perusahaan secara real- time, sehingga mulai banyak perusahaan yang bergerak di bidang software ERP, salah satu contohnya adalah Hashmicro. Kerja magang yang dilakukan pada PT Hashmicro Solusi Indonesia ini bertujuan untuk meningkatkan, memperbaiki, dan menambah fitur baru pada sistem ERP. Tugas yang dilakukan selama proses ma- gang ini dikerjakan menggunakan framework Odoo dengan bahasa pemrograman Python dan Visual Studio Code IDE sebagai software untuk menuliskan kode ba- hasa pemrograman. Selain itu, digunakan pula platform Skype dan Gitlab untuk mempermudah dalam berkomunikasi saat proses kerja magang. Dalam waktu 5 bu- lan kerja magang ini, dihasilkan perbaikan pada modul Accounting dan penambahan fitur-fitur baru di menu Settings pada produk ERP milik PT Hashmicro Solusi In- donesia, sehingga fitur-fitur tersebut dapat dipakai sesuai dengan fungsionalitas dan requirement yang diminta

Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kebijakan Work from Home menggunakan Random Forest

COVID-19 merupakan virus penyebab pandemi yang telah mempengaruhi seluruh dunia. Banyak negara telah melakukan lockdown sesuai dengan arahan World Health Organization untuk mencegah terjadinya penularan virus COVID- 19. Akibatnya banyak masyarakat yang tidak dapat keluar dari rumah yang menyebabkan sebagian besar bisnis beralih untuk menerapkan konsep Work From Home. Penerapan kebijakan ini mempengaruhi kinerja karyawan, salah satunya karena komunikasi yang sulit dilakukan. Salah satu media sosial yang dipakai oleh masyarakat untuk berkomunikasi dan menyebarkan informasi secara cepat untuk menangani masalah tersebut adalah Twitter. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melakukan klasifikasi apakah kebijakan Work From Home yang diunggah melalui media sosial Twitter termasuk pada sentiment positif atau negatif. Model klasifikasi yang dipakai adalah algoritma Random Forest dengan bantuan Lexicon Inset untuk memberikan label, back-translation untuk memperbanya variasi kata, TF-IDF Vectorizer untuk memberikan bobot pada kata, dan menyeimbangkan data dengan berbagai metode. Dari penelitian ini didapatkan klasifikasi terbaik dilakukan menggunakan data yang melalui proses back-translation, dengan data yang telah diseimbangkan dengan metode SMOTETomeks dengan nilai accuracy sebesar 84%, precision sebesar 84%, dan recall sebesar 84%