Pelatihan Blog Sebagai Media Komunikasi dan Penjualan Online Pada Warga RT 03 RW 02 Pondok Jati Jurangmangu Barat Pondok Aren Tangerang Selatan

RT 02 RW 03 Pondok Jati Jurangmangu Barat Pondok Aren memiliki peranan besar dalam melayani dan melaksanakan pembangunan dalam rangka mengembangkan potensi dan sumber daya yang ada di lingkungan RT 02. Meskipun sebagian besar warga sudah menggunakan handphone untuk melakukan komunikasi, namun sebagian besar mereka belum maksimal dalam menggunakan perangkat teknologi informasi. Salah satu teknologi informasi yang banyak digunakan saat ini adalah web blog atau sering disebut blog. Selain digunakan sebagai media komunikasi dan dokumentasi, blog juga dapat digunakan sebagai media untuk melakukan penjualan produk secara online yang disebut dengan E-Commerce. Aplikasi berbasis web yang digunakan untuk memfasilitasi jual-beli yang dilakukan secara online disebut marketplace. Marketplace yang paling banyak digunakan saat ini adalah tokopedia, lazada, shopee, blibli, dst. Adapun permasalahan yang dihadapi oleh RT 02 RT 03 Pondok Jati saat ini adalah kurangnya tenaga sumber daya manusia yang dimiliki pengetahuan dan keahlian dalam pemanfaatan teknologi informasi dan masih sedikitnya warga yang memanfaatkan teknologi informasi untuk menunjang kegiatan sehari-hari maupun untuk menunjang usaha/bisnis. Berdasarkan kondisi diatas, maka kami melaksanakan pelatihan membuat blog / marketplace. Dengan adanya pelatihan tersebut, maka warga di lingkungan RT 02 RT 03 Pondok Jati mampu membuat dan mengelola blog yang dapat digunakan sebagai media penjualan secara online dan untuk mendukung menyampaian informasi setiap kegiatan yang ada di lingkungan RT 02

Pendukung Keputusan dalam Penentuan Prioritas Sistem Informasi dengan Metode Weighted Product pada Pusintek

Sebagai pengelola sistem informasi di lingkungan Kementerian Keuangan, Pusintek harus mampu menjaga kelangsungan layanan sistem informasi agar tetap berjalan secara optimal. Salah satu kegiatan yang dilakukan adalah dengan menentukan prioritas sistem informasi yang bertujuan untuk memetakan sistem layanan informasi yang ada dimana akan digunakan sebagai prioritas dalam penanganan gangguan maupun bencana di data center. Selama ini proses penentuan prioritas sistem informasi masih dilakukan secara manual sehingga akan membutuhkan waktu lebih lama dan hasil yang diperoleh kurang akurat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan penentuan rangking dari masing-masing sistem informasi untuk selanjutnya ditempatkan pada masing-masing area prioritas sehingga dapat membantu manajemen sebagai pendukung keputusan untuk proses penanganan gangguan sistem informasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Weighted Product dengan hasil yang diperoleh berupa urutan rating atau rangking dari masing-masing sistem informasi. Penghitungan ini dapat memberikan hasil yang akurat sehingga memudahkan Pusintek dalam pengelolaan sistem informasi yang lebih bai

COMPARISON OF SAW AND TOPSIS METHODS TO DETERMINE THE BEST SERVICE DESK AGENT

Pusintek's Service Desk, as a single point of contact, has quite high work demands with many tasks and requests handled. In order to improve the performance of Service Desk agents, the organization can give awards to the best Service Desk agents. However, there are obstacles in selecting the best Service Desk agent because there is still a subjective element in the assessment of Service Desk agents.  So that a decision support system is needed that is in accordance with the weight of the organization's assessment criteria. This research proposes an approach in selecting the best Service Desk agent using the Simple Additive Weighting (SAW) method and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in processing and ranking agent value data. This research focuses on assessing agents based on key parameters, namely ticket processing time (service response time), agent attendance data, assignment weight and assessment from other coworkers. The number of agents assessed was seventeen. The results of this study obtained the highest value using the SAW method of 2.22 for A1, while the calculation using the TOPSIS method, the highest value on A1 is 0.74 and the accuracy rate using the SAW method is 82.35% while the TOPSIS accuracy is 41.18%.

Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Pemilihan Supplier Terbaik Pada Industri Manufaktur

Memilih supplier didalam rantai pasok industri manufaktur merupakan hal yang sangat penting untuk keberhasilan operasional dan daya saing perusahaan, karena mempengaruhi biaya, efisiensi, kualitas produk, kepuasan pelanggan, dan reputasi perusahaan. Dalam konteks globalisasi dan kompleksitas rantai pasok yang meningkat, berbagai kriteria seperti kualitas produk, ketepatan waktu pengiriman, dan kepatuhan terhadap standar internasional seperti International Organization for Standardization (ISO) 22000:2018 dan ISO 9001:2015 harus dipertimbangkan untuk memastikan pemenuhan kebutuhan jangka pendek serta keberlanjutan operasional jangka panjang. Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah pemilihan supplier terbaik dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW), yang efisien dalam mengevaluasi kriteria relevan. Langkah awal melibatkan identifikasi kriteria penilaian yang relevan seperti kualitas, waktu pengiriman, dan kepatuhan standar ISO, kemudian memberikan bobot pada setiap kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya. Data kinerja supplier dikumpulkan secara sistematis dan diproses melalui metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan peringkat relatif dari setiap supplier. Hasil penelitian menunjukkan supplier V7 memperoleh peringkat tertinggi dengan nilai 50,8, memberikan kontribusi berharga dalam pemahaman dan pemilihan supplier terbaik dalam konteks keandalan, kualitas, dan kepatuhan standar industri, serta menunjukkan bahwa penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) meningkatkan efisiensi perhitungan dan pengelolaan data

Improving Healthcare Services Using Clinical Decision Support Systems: A Systematic Review

Patient safety and recovery is the main objective in healthcare. The knowledge and experiences of medical experts and patient big data can be transformed into a Clinical Decision Support System that will deliver benefits to healthcare, especially for the patients. This research is a literacy review that aims to create a framework for reviewing articles on DSS which highly related to patients, which were published by Elsevier from 2017 to October 2022. There were 29 articles found from search results on Elsevier, of which 13 were research articles. After conducting analysis and filtering, we found 6 articles that met the criteria for research objects that examined several DSS topics, namely Pre-hospital Decision Support Tools, Patient Referral, Antimicrobials, Patient Nutrition, and Blood Transfusion. The results of this study showed that DSS implementations in healthcare give a huge impact on medical experts, namely by providing important information for decision-making when treating patients. This enables the hospitals and medical team to provide appropriate therapy from the beginning of the treatment and it increased the success of patient therapy possibility. Another benefit is the medical cost saving since the therapies are only given when it is needed by the patient

Rekomendasi Hotel Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan SAW Berbasis Crawling Data Ulasan Tamu

Pemilihan hotel di Kota Bandung sebagai destinasi wisata oleh konsumen seringkali menjadi proses yang kompleks. Terdapat banyak faktor yang mempengaruhi keputusan ini, seperti harga kamar, fasilitas, lokasi, dan lain-lain. Penelitian ini membahas metode kombinasi AHP dan SAW untuk pembobotan kriteria dan pemeringkatan hotel untuk memperoleh rekomendasi pemilihan hotel yang sesuai bagi konsumen. Segmen konsumen dan tipe hotel yang dikaji pada penelitian ini dibagi menjadi dua kategori, yaitu : budgetary hotel yang diperuntukkan bagi segmen back packer dan non-budgetary hotel yang diperuntukkan bagi segmen non-back packer. Proses pembobotan masing-masing kriteria menggunakan metode AHP. Selanjutnya nilai bobot tersebut digunakan untuk menghitung preferensi setiap alternatif hotel yang dikaji dalam penelitian ini dengan membangun matriks keputusan dari metode SAW. Ada 7 (tujuh) kriteria yang digunakan untuk pemeringkatan hotel yaitu : overall rating / impression, kebersihan, kenyamanan, makanan, lokasi, pelayanan dan harga sewa kamar, dimana nilai bobot / prioritas untuk masing-masing kriteria tersebut adalah 0,27; 0,10; 0,10; 0,06; 0,04; 0,16 dan 0,27. Tiga besar peringkat budgetary hotel terbaik hasil rekomendasi sistem pendukung keputusan sebagian besar ditempati oleh hotel bintang 3 yaitu Hotel A2, Hotel A9 dan Hotel A14. Sedangkan tiga besar peringkat non-budgetary hotel terbaik hasil rekomendasi sistem pendukung keputusan ditempati oleh hotel bintang 4 yaitu Hotel B2, Hotel B4 dan Hotel B15

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR PREDICTING EMPLOYEE LEAVE USING THE LIGHT GRADIENT BOOSTING MACHINE (LIGHTGBM) AND K-MEANS ALGORITHM

Nowadays, decision support systems have gained wide popularity not only in private companies but also in government sectors. These systems play a crucial role in assisting leaders during the decision-making process. The effective functioning of the government heavily relies on employee performance, which requires discipline in carrying out their duties and responsibilities. Employee discipline is closely linked to their attendance, including leave-taking. Therefore, analyzing employee leave data can reveal trends and interrelationships, providing leaders with valuable information and insights for determining employee leave policies. To address this issue, data mining applications such as the Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) regression prediction model can be utilized. This model takes into account factors like gender, age, and the starting year of leave to predict the number of employees who take annual leave simultaneously with holidays. Additionally, clustering algorithms like K-Means can be employed to group reasons for leave into clusters, identifying common leave patterns among employees. In this study, employee leave application data from January 2018 to July 2022 was collected from the Leave module within the HRIS (Human Resource Information System) application. The research outcomes encompass a dashboard visualization presenting descriptive analysis and modeling using LightGBM. The modeling results yielded reasonably accurate predictions, as evidenced by model testing that showed a difference of only 1 employee. Additionally, K-Means clustering formed 4 clusters of leave reasons, with the majority being family-related, illness, childcare, and elderly care. The dashboard can be used by management as a consideration for approving employee leaves, ensuring well-planned leave scheduling for the following year and minimizing disruption to work execution in each department

PEMBERDAYAAN MASYARAKAT MELALUI PELATIHAN E-COMMERCE UNTUK MENUMBUHKAN JIWA ENTERPRENEUR PADA KOMUNITAS PENCINTA IKAN HIAS

Most of the residents in the RT run the Micro, Small and Medium Business Units (UMKM). Although some business actors have used information technology tools to support their business, they are only limited to posting products via Facebook, Twitter, Instagram and WhatsApp. Residents do not understand how to sell and market products using information technology tools. In addition, product sales turnover tends to decline during the Covid-19 pandemic and large-scale social restrictions (PSBB), due to the lack of buyers. E-Commerce is an information system technology device that can be an alternative solution in an electronic-based sales system. With the use of E-Commerce technology, business actors can market their products online anywhere and anytime. Based on the above conditions, we conducted training to build a business using Electronic Commerce (E-Commerce) technology for residents in the RT 03 RW 02 Pondok Jati Jurangmangu Barat environment in order to foster an entrepreneurial spirit based on information technology (Technopreneur). The end result of this community service activity is that residents of RT 03 RW 02 Pondok Jati Jurangmangu Barat gain knowledge and experience regarding the use of E-Commerce technology, and get assistance in building E-Commerce websites