AUDIT SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN STANDAR KERANGKA KERJA COBIT 5.0 DI RUMAH SAKIT

Rumah Sakit merupakan suatu tempat dimana fasilitas kesehatan berada guna mendukung pelayanan orang-orang sakit.  Setiap rumah sakit biasanya memiliki pelyanan berupa pendaftaran, farmasi hingga kasir. Di dalam penelitian ini, audit dilakukan menggunakan standar kerangka kerja cobit 5.0 (Control Objective For Information and Related Tecnology) yang merupakan kerangka kerja yang dibuat oleh ISACA (Information System Audit and Control Association) dan ITGI (Governance Institute) pada tahun 1992 yang meruakan standar kontrol teknologi informasiyang sudah di terapkan secara internasional. COBIT 5.0 mempunyai 5 Domain yaitu EDM (Evaluate, Direct And Monitor), APO ( Align, Plan and Support), BAI (Build, Acquire and Implement) DSS (Deliver, Service and Support) dan MEA (Monitor, Evaluate And Assess). Tetapi didalam penelitian ini hanya berfokus pada penggunaan domain APO saja. Penelitian ini menghasilkan nilai kematangan sistem maturity level dengan nilai tingkat kematangan 2.6 yang termasuk dalam level 2 yaitu managed process. Yaitu proses pada level ini diimplementasikan ke dalam sebuah pengaturan proses (direncanakan, dipantau, dievaluasi) dan produk kerja proses tersebut diterapkan, dikontrol dan dipertahankan secara tepat. Mengukur sampai sejauh mana produk kerja diprodksioleh proses yang telah diatur dengan baik

Perencanaan Arsitektur Enterprise Pada Universitas Islam Riau Menggunakan Zachman Framework

Higher education is one of the organizations that has a pretty complicated business process, in which each department has the obligation to coordinate closely with one another, exchange data, make reports, conduct calculations, and make executive summaries as material for leaders to use in the formation of policies. On the other hand, certain industries have developed information systems that are constructed in a distinct manner in accordance with the business processes that are carried out. Because of this, the data that is stored will not be uniform. As a result, the planning of information systems that integrate college business functions requires the use of enterprise architecture. The Enterprise Architecture Planning (EAP) method, which has been customized to fit within the Zachman framework, is the approach that is taken. This study will ultimately result in the production of a blueprint that will serve as the basis for the planning of an information system. The research was carried out over the course of seven stages. The initial phase of the research into the EAP and the Zachman framework, which focuses on the literature. The second stage is the gathering of data, which consists of making firsthand observations at universities and conducting interviews with the director of the SIMFOKOM UIR division. In the third stage, you will initiate the planning that will decide the scope of the EAP, as well as the initialization of the college's vision and mission statements. In the fourth stage, a business modeling analysis will be carried out. The fifth step provides an overview of the present circumstances at the college. This is the sixth step of the planning process for the data architecture, application architecture, and technology architecture. The final step is developing a strategy for carrying out the decisions made during the architectural planning stage. The findings of this research were presented in the form of blueprints, which may be utilized by businesses for the purpose of system planning in educational institutions

PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PREDIKSI KASUS POSITIF COVID-19 DI KABUPATEN BENGKALIS

Pada bulan Desember 2019, penyebaran virus corona, juga dikenal sebagai SARS-CoV-2, secara resmi dinamai covid-19 oleh World Health Organization pertama kali muncul di Wuhan, Cina. Covid-19 saat ini merupakan ancaman yang sangat serius bagi kehidupan manusia di dunia. Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk memprediksi data yang fluktuasinya tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak (Margi S & Pendawa W, 2015). Adapun indikator penentu tingkat penyimpangan atau error yang digunakan adalah Mean Squared Error (MSE). Kelebihan MSE adalah MSE merupakan standar error untuk menilai atau untuk mengetahui kesalahan dalam prediksi. Prinsip dalam menghitung kesalahan prediksi (forecast error), model yang baik adalah model yang mempunyai kesalahan error paling kecil dari terhadap data pengamatan yang sebenarnya di lapangan (Supriana dan Uci, 2010). Penelitian ini menggunakan metode Single Exponential Smoothing, pada proses perhitungan membutuhkan data kasus positif covid-19 di masa lalu dengan nilai alpha sebagai parameter pemulusan dan metode Mean Squared Error (MSE) untuk menentukan tingkat kesalahan prediksi. Kata kunci: covid-19, prediksi, single exponential smoothing, MSE

Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Kasus Positif COVID 10 di Kabupaten Bengkalis

Pada bulan Desember 2019, penyebaran virus corona, juga dikenal sebagai SARS-CoV-2, secara resmi dinamai covid-19 oleh World Health Organization pertama kali muncul di Wuhan, Cina. Covid-19 saat ini merupakan ancaman yang sangat serius bagi kehidupan manusia di dunia. Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk memprediksi data yang fluktuasinya tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak (Margi S & Pendawa W, 2015). Adapun indikator penentu tingkat penyimpangan atau error yang digunakan adalah Mean Squared Error (MSE). Kelebihan MSE adalah MSE merupakan standar error untuk menilai atau untuk mengetahui kesalahan dalam prediksi. Prinsip dalam menghitung kesalahan prediksi (forecast error), model yang baik adalah model yang mempunyai kesalahan error paling kecil dari terhadap data pengamatan yang sebenarnya di lapangan (Supriana dan Uci, 2010). Penelitian ini menggunakan metode Single Exponential Smoothing, pada proses perhitungan membutuhkan data kasus positif covid-19 di masa lalu dengan nilai alpha sebagai parameter pemulusan dan metode Mean Squared Error (MSE) untuk menentukan tingkat kesalahan prediksi. Kata kunci: covid-19, prediksi, single exponential smoothing, MSE

PERAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK SEKOLAH (SIAKAD) DALAM MENJAWAB TANTANGAN REVOLUSI DIGITAL

Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan untuk membangun dan mengimplementasikan Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) pada SMA Muhammadiyah 1 Bangkinang. Kegiatan ini dilakukan dengan 3 tahapan yaitu tahap pertama menemukan dan menganalisa permasalahan, tahap kedua yaitu perancangan dan pengembangan website dan aplikasi SIAKAD dan tahap ketiga adalah sosialisasi website dan aplikasi SIAKAD pada SMA Muhammadiyah 1 Bangkinang untuk mengelola data akademik. Kegiatan ini menghasilkan luaran berupa website dan aplikasi SIAKAD serta training penggunaannya. Kegiatan PKM ini diharapkan dapat membantu pihak SMA Muhammadiyah dalam mengelola data akademik seingga tidak tergerus oleh perkembangan era revolusi digital. Modul yang dikembangkan dan disosialisasikan pada kegiatan PKM ini adalah website, modul penilaian, modul penjadwalan, modul pengelolaan data siswa

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN CALON PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

Universitas Muhammadiyah Riau merupakan sebuah intansi yang bergerak di bidang pendidikan yang berjalan sudah 12 tahun. Dalam proses Pendidikan terhadap mahasiswa pihak Univeritas Muhammadiyah Riau juga membantu dalam penyaluran beasiswa dari Pemerintah Provinsi Riau yaitu beasiswa Bidikmisi (Biaya Pendidikan Mahasiswa Miskin Berprestasi). Permasalahan yang sering muncul ketika melakukan penyeleksian calon penerima beasiswa yaitu terjadi kesulitan dalam penyeleksian calon penerima mahasiswa dengan kondisi banyaknya mahasiswa yang mendaftar beasiswa dengan kriteria yang banyak sehingga penyeleksian kurang mendetail dan Ketatnya persaingan antara mahasiswa dan tipisnya perbedaan kondisi mahasiswa sehingga menyulitkan pemberian beasiswa yang lebih tepat sasaran. Untuk mengurangi terjadinya kesalahan dalam pemberian beasiswa yang kurang tepat dan membuat data penyeleksian beasiswa lebih tersistemisasi maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan sebagai alat bantu bagi para pengambil keputusan dengan menambahkan kebijaksanaan manusia menggunakan metode Analytical Hierarcy Proces (AHP) sehingga meringankan pekerjaan tim penyeleksi yang dilakukan setiap program studi. Hasil yang dicapai dalam pengimplementasian sistem pendukung keputusan ini yaitu dapat merekomendasikan calon penerima beasiswa dimana tampilan data mahasiswa calon beasiswa pada sistem diurutkan dari nilai terbesar hingga terkecil dengan status rekomendasi apabila nilai mencapai standar yang telah ditentukan

Peramalan Kedatangan Wisatawan ke Suatu Negara Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)

Tourism is one of the most promising ecosystems for economic sectors worldwide. A strong tourism sector directly contributes to the country's national income, fights unemployment, and improves the balance of payments. Tourism development can be seen from the increase in arrivals to a nation; based on data obtained from the UNWTO from 1995-2019, it has increased and decreased. The sudden increase and decrease in tourists will have positive and negative impacts. Forecasting is an activity to predict events that will occur in the future by taking data from the past. So this study will expect tourist arrivals to a country using the Support Vector Machine (SVM) method. SVM has properties about maximizing margins and kernel tricks to map nonlinear data. The results obtained in this study indicate that SVM Confidence is 86.3%, has a MAPE value of 56.00%, and an RMSE worth of 11126.36 from the total data of 53 countries. And forecasting is carried out in 5 countries with the highest tourist visits. The results obtained are excellent: SVM Confidence of 99.13%, a MAPE value of 2.78%, and an RMSE value of 2783.57.Industri pariwisata adalah salah satu ekosistem yang paling menjanjikan untuk sektor ekonomi di seluruh dunia. Sektor pariwisata yang kuat secara langsung memberikan berkontribusi positif  pada pendapatan nasional negara, memerangi pengangguran dan meningkatkan keseimbangan pembayaran. Perkembangan pariwisata dapat dilihat dari adanya peningkatan kedatangan ke suatu negara, berdasarkan data yang diperoleh dari UNWTO dari tahun 1995-2019 mengalami peningkatan dan penurunan. Peningkatan dan penurunan jumlah wisatawan secara tiba-tiba akan memberikan dampak positif dan negatif. Maka penelitian ini akan meramalkan kedatangan wisatawan ke suatu negara menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan penelitian ini didapatkan bahwa bahwa di dapat SVM Confidence sebesar 86,3%, memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 56.00% dan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 11126.36 dari keseluruhan data yaitu 53 negara. Dan dilakukan forecasting terhadap 5 negara dengan kunjungan jumlah wisatawan terbanyak. Di dapatkan hasil yang sangat baik yaitu SVM Confidence sebesar 99,13%, memiliki nilai MAPE sebesar 2,78% dan nilai RMSE sebesar 2783,57