Good Corporate Governance merupakan suatu sistem pengelolaan perusahaan yang dirancang untuk meningkatkan kinerja perusahaan, memperhatikan kepentingan stakeholders lainnya, berdasarkan peraturan perundang-undangan dan nilai-nilai etika yang berlaku secara umum, sebagai landasan utama dalam setiap kegiatan usahanya, perusahaan senantiasa menjaga dan menjunjung tinggi nilai-nilai integritas serta menerapkan prinsip-prinsip Good Corporate Governance yaitu transparency, accountability, independency, fairness, dan responsibility. Karena itu dibutuhkan suatu aplikasi dukungan untuk bisa memfasilitasi dan memperlancar kebutuhan akan akses informasi mengenai Good Corporate Governance dengan disedikannya layanan sistem informasi Good Corporate Governance berbasis website. PT. Pusaka Bumi Transportasi sebagai salah satu perusahaan yang berada di Muara Enim dipandang sebagai tempat Penelitian yang relevan bagi mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Binadarma. Pada bagian ini penulis akan melakukan penelitian mengenai kebutuhan software pada PT. Pusaka Bumi Transportasi. Disini penulis akan mengimplementasikan sistem Good Corporate Governance di PT. Pusaka Bumi Transportasi yang akan dibangun sendiri oleh penulis. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode pengembangan aplikasi Rational Unified Process dimana terdapat 4 tahapan yaitu Inception, Elaboration, Construction, dan Transition. Penelitian ini menghasilkan sebuah perangkat lunak sistem Good Corporate Governance yang terdiri dari 3 aspek utama yaitu rekrutmen, mutasi karyawan, dan dokumen alir yang memenuhi 5 variabel dari Good Corporate Governance.
The number of varieties of fish species in the same family causes difficulties in classifying fish species directly. Currently, the process of fish species classification accomplished in the fisheries section uses direct eye observations and knowledge assumption and then compares the existing characteristics with reference books. Therefore, an image processing and neural network approach are needed to classify fish species effectively and efficiently. In this study, there are three fish species classified in the Scombridae family, those are skipjack tuna, tongkol, and tuna with ‘out of water’ conditions. The proposed approach utilizes ROI (Region of Interest) in the form of a fish belly. The combination of GIM (Geometric Invariant Moment) feature extraction, GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) texture feature extraction, and HSV (Hue Saturation Value) colour feature extraction was used to extract features in the image. For the process of determining the type of fish species, the method used is Probabilistic Neural Network. Based on the results of research on 112 images of data training and 29 images of data testing, an accuracy rate of 89.65% was obtained.
Coronavirus Disease 19 (COVID-19) merupakan virus baru yang menyebabkan infeksi saluran pernapasan. Virus ini berasal dari hewan yang dapat menular pada manusia dengan percikan air liur. Menurut data epidemiologi rata-rata pasien terjangkit virus ini berusia 15-80 tahun. Virus ini memiliki masa inkubasi 2-14 hari yang mempunyai gejala awal yaitu deman tinggi, sesak nafas, batuk pilek. Indonesia memiliki 2 kasus pertama pada 2 maret 2020. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana mengklasifikasi resiko terjangkit virus covid-19 dari gejala yang ditimbulkan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui tingkat resiko terjangkit virus covid-19 berdasarkan instrumen yang digunakan dari metode Knowledge Discovery in Database yang terdiri dari 5 tahapan yaitu selection, pre-processing, transformation, data mining, dan evaluation. Dataset yang digunakan peneliti diambil dari web resmi kaggle.com. Penelitian ini menggunakan 4 (empat) algoritma yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Neural Network (NN), Random Forest (RF), dan Naive Bayes dengan bantuan tool rapidminer. Values dataset antara lain tingkat rendah 25,98%, tingkat sedang 54,33%, dan tingkat tinggi 19,69%. Nilai akurasi pada dataset dengan 127 data pasien terjangkit covid-19 menggunakan algoritma k-nearest neighbor memperoleh 57,89%, neural network memperoleh 73,68%, random forest memperoleh 68,42%, naive bayes memperoleh 65,38%. Pada penelitian ini algoritma klasifikasi Neural Network memberikan nilai akurasi yang tertinggi.
Population data from the Department of Population and Civil Registration can be used by other agencies according to the needs of that agency. The Department of Population and Civil Registration uses SIAK (Sistem Informasi Administrasi Kependudukan /Population Administration Information System) for its service processes, the SIAK application is an application made by the Director General of Department of Population and Civil Registration of the Ministry of Home Affairs. The SIAK application still has limited features for operators in the District, for this reason the SIDAK application was created for the utilization of population data in Musi Banyuasin Regency. In this SIDAK application, there is no feature available for visualizing graphical data so that the desired data can be easily analyzed in aggregate data. For the data visualization, the authors took the data from the SIAK database conversion to the SIDAK application. The data taken is the aggregate data on the number of populations, mandatory ID card, birth, death, move, arrival, occupation, religion, education, blood group, marital status, persons with disabilities, age groups. Therefore, we need a tool that capable of visualizing population data using a website in the form of a dashboard system at the Department of Population and Civil Registration. This population data visualization system development uses the Extreme Programming method
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.