Persepsi Kepuasan Dan Faktor Mempengaruhi Remunerasi Dosen FMIPA ITS Menggunakan Importance Performance Analysis Dan Structural Equation Modeling

Penggajian remunerasi diterapkan pada pegawai yang bekerja di ITS, tanpa terkecuali untuk dosen FMIPA ITS. Penerapan remunerasi ini bukan tanpa masalah, utamanya menyangkut keadilan dalam mene-rima besaran remunerasi. Oleh karena itu, dalam penelitian ini diguna-kan diagram Importance Performance Analysis (IPA) untuk mengetahui kepuasan dosen terkait dengan remunerasi. Faktor yang berpengaruh terhadap remunerasi adalah kinerja, motivasi berprestasi, karakteristik lingkungan kerja, dan transfer pelatihan yang sekaligus sebagai varia-bel dalam penelitian ini. Variabel-variabel tersebut tidak dapat diukur secara langsung (variabel laten) melainkan diukur dengan indikator sehingga metode digunakan adalah Structural Equation Modeling berbasis varians yaitu Partial Least Square (SEM-PLS) untuk menge-tahui kebenaran teori terkait hubungan antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prioritas perbaikan kualitas pelayanan dilakukan terhadap indikator dalam kuadran I diagram IPA terkait tunjangan yang diberikan, hubungan kerja antara dosen dengan karyawan, kemau-an untuk berprestasi, dan tempat kerja. Indeks kepuasan dosen terhadap remunerasi sebesar 82.1674% yang berarti dosen puas dengan penerap-an remunerasi. Berdasarkan analisis SEM-PLS, variabel transfer pela-tihan tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja. Kombinasi dia-gram IPA dan SEM-PLS menghasilkan hubungan antar variabel laten yang signifikan kecuali hubungan transfer pelatihan dengan kinerja di kuadran III serta hubungan motivasi berprestasi dengan kinerja di kuadran IV. ================================================================================= Payroll remuneration applied to employees who work in ITS, without exception for FMIPA-ITS’s lecturers. This applied of remune-ration is not without problems, especially for the justice in receiving remuneration. Therefore, in this research used diagram of Importance Performance Analysis (IPA) to determine the lecturers satisfaction in remuneration. There are 4 factors that affect remuneration include performance, achievement motivation, characteristics of the work envi-ronment, and training transfer that become variables in this research as well. These variables can not be measured directly (latent variables) but with indicators so Structural Equation Modeling based variance or Partial Least Suare (SEM-PLS)’s method used to determine the truth of the theory regarding the relationship between variables. The results showed that the priority of service quality improvements made to the indicators in the first quadrant diagram of IPA related to allowance given, the working relationship between lecturers and employees, willingness to get achievement, and the workplace. Satisfaction index lecturers against remuneration is 82.1674% which means lecturers are satisfied with remuneration. Based on SEM-PLS analysis, variable training transfer has no significant effect on performance. The combi-nation of IPA’s diagram and SEM-PLS has significant results for each variables in the same quadrant but the relationship between training transfer and performane in quadrant III and the relationship between achievement motivation and performance in quadran IV are not signi-ficant

Comparisons of Logistic Regression and Support Vector Machines in Classification of Echocardiogram Dataset

Echocardiography is a test that uses sound waves to produce an image of our heart. This image is called an echocardiogram. This paper uses Echocardiogram Dataset, in which the problem is to classify from 7 features whether the patient will survive or not. In this study, the classification method is used to solve this problem. Some classification methods can be applied to classify category response variables, such as Logistic regression and Support Vector Machines (SVM). The method for predicting best accuracy used holdout and cross-validation. Before doing classification, some preprocessing procedures were applied to this dataset. The preprocessing procedures include missing value imputation using median imputation, outliers detection in univariate and multivariate procedures, and feature selection using the backward method. The result of classification in the analysis showed that SVM with unstratified holdout gave the best accuracy, that is 91.54%

Flagging clickbait in Indonesian online news websites using fine-tuned transformers

Click counts are related to the amount of money that online advertisers paid to news sites. Such business models forced some news sites to employ a dirty trick of click-baiting, i.e., using hyperbolic and interesting words, sometimes unfinished sentences in a headline to purposefully tease the readers. Some Indonesian online news sites also joined the party of clickbait, which indirectly degrade other established news sites' credibility. A neural network with a pre-trained language model multilingual bidirectional encoder representations from transformers (BERT) that acted as an embedding layer is then combined with a 100 node-hidden layer and topped with a sigmoid classifier was trained to detect clickbait headlines. With a total of 6,632 headlines as a training dataset, the classifier performed remarkably well. Evaluated with 5-fold cross-validation, it has an accuracy score of 0.914, an F1-score of 0.914, a precision score of 0.916, and a receiver operating characteristic-area under curve (ROC-AUC) of 0.92. The usage of multilingual BERT in the Indonesian text classification task was tested and is possible to be enhanced further. Future possibilities, societal impact, and limitations of clickbait detection are discussed

ESKALASI KEMAMPUAN MENGOLAH DATA BAGI KADER DESA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI INFORMASI

Peran penting pengolahan data semakin disadari karena diperlukan untuk memberikan gambaran dan informasi penting tentang suatu kumpulan data. Pengolahan data yang tepat dapat menjadi pedoman dalam pembuatan kebijakan. Perkembangan teknologi yang sangat pesat mendorong hampir semua lingkungan untuk memanfaatkan teknologi informasi secara maksimal. Menggunakan data kependudukan dapat membantu mengidentifikasi kondisi sosial-demografi desa. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan keterampilan kader desa dalam menggunakan Google Data Studio dan Microsoft Excel untuk mendukung analisis data dalam pengelolaan data kependudukan. Kegiatan berlangsung pada bulan Agustus 2022 dengan melibatkan 25 orang kader desa sebagai peserta pelatihan. Peningkatan kemampuan peserta kegiatan ditunjukkan oleh peningkatan skor post-test dibandingkan dengan skor pre-test. Dengan demikian, kegiatan ini terbukti efektif dalam meningkatkan pengetahuan dan keterampilan kader desa di bidang teknologi informasi. Adanya kegiatan ini juga mendukung tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs) pada indikator ke-4 dan ke-10 yaitu pendidikan bermutu dan berkurangnya kesenjangan. Oleh karena itu diharapkan setelah mengikuti kegiatan ini para kader dapat mengolah atau menganalisis data kependudukan lebih cepat dan akurat dengan visualisasi yang tepat untuk membantu mereka mengambil keputusan

Pelatihan Analisis Data Bagi Kader Desa dan Guru Sekolah Dasar di Jombang

Peran penting pengolahan data semakin dirasa perlu untuk memberikan gambaran dan informasi penting terhadap suatu kumpulan data. Pengolahan data yang tepat dapat dijadikan acuan untuk pengambilan suatu kebijakan. Kemajuan teknologi yang sangat cepat, mendorong hampir semua aspek kehidupan untuk dapat memanfaatkan teknologi informasi secara maksimal. Pemanfaatan pada data kependudukan dapat membantu melihat kondisi sosiodemografi desa. Begitu pula untuk data sekolah, teknologi informasi dapat dimanfaatkan untuk membantu proses belajar mengajar. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan keterampilan pada kader desa dan guru sekolah dasar dalam memanfaatkan Google Data Studio dan Microsoft Excel untuk mendukung analisis data berkaitan dengan bidang pekerjaan masing-masing. Kegiatan ini juga mendukung capaian SDGs pada indikator ke-4 dan ke-10 yaitu pendidikan bermutu dan berkurangnya kesenjangan. Peningkatan keterampilan peserta ditunjukkan dengan kenaikan nilai post-test dibandingkan dengan nilai pre-test. Sehingga, kegiatan ini terbukti efektif meningkatkan pengetahuan dan keterampilan teknologi informasi para kader desa dan guru sekolah dasar