Pada saat ini banyak perusahaan yang masih menggunakan absensi manual khususnya di perusahaan atau instansi kecil, tentunya sangat disayangkan apabila di era digital ini tidak memanfaatkan teknologi yang makin berkembang, dalam hal ini banyak karyawan masih melakukan kecurangan dalam memanipulasi data absensi manual yang merugikan perusahaan sehingga menghambat kinerja kemajuan perusahaan, selain menimbulkan banyak resiko dan kecurangan yang dapat dilakukan karyawan, menggunakan metode manual pada sistem absensi juga menghabiskan banyak waktu karena harus mencatat satu per satu absensi setiap karyawan tentu saja hal ini tidak efektif. Oleh karena itu, penulis membuat suatu sistem perangkat android untuk menentukan posisi karyawan. Manajer dapat memantau posisi karyawan menggunakan absensi berbasis kotlin yang terhubung satelit dengan menggunakan metode Agile. Dengan adanya sistem ini membuat disiplin karyawan, mengurangi potensi kecurangan, meningkatkan efesiensi dan akurasi, dapat memantau karyawan yang sering absen, dapat memantau karyawan dalam penugasan, mampu menciptakan lingkungan kerja yang produktif, mengetahui posisi karyawan yang sedang bekerja.
Data yang berada dan digunakan pada perguruan tinggi bermacam-macam seperti data akademik, data mahasiswa, data penelitian, dan lain-lain. Penggunaan teknologi data warehouse banyak digunakan oleh berbagai industri karena memungkinkan integrasi berbagai macam aplikasi atau sistem. Desain data warehouse yang efektif dapat membantu manajemen lembaga untuk memutuskan evaluasi kritis untuk organisasinya. Penelitian ini membahas tentang perancangan data warehouse untuk data penelitian di perguruan tinggi menggunakan pendekatan nine steps methodology. Data warehouse penelitian yang telah dibuat, berguna didalam menganalisis data-data penelitian di perguruan tinggi. Sebelumnya perguruan tinggi tersebut belum mempunyai database untuk data penelitian. Sehingga dapat dijadikan sebagai analisis data menggunakan OLAP untuk dijadikan pendukung pengambilan keputusan.
Artificial intelligence and machine learning have become prominent fields of science and are believed to be powerful tools to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs). Therefore, it is necessary to discuss the relationship of AI and ML to the SDGs. This chapter aims to provide information about the focus of AI and ML research on the 17 SDGs. This article finds that the amount of AI and ML research for several SDGs is very high.
Al-Ghiff Steak is a restaurant located in Cirebon City that offers quality steaks at affordable prices. For maintaining a competitive Al-Ghiff Steak advantage and reputation, it is important to build a good relationship with customers and have a business strategy that considers customer opinions. However, in its implementation, Al-Ghiff Steak has difficulty when collecting and processing customer review data manually. Therefore, it is necessary to conduct sentiment analysis by utilizing Google Reviews to determine customer perspectives regarding Al-Ghiff Steak products and services. This analysis was conducted on 968 Google Review reviews from 2016 to 2020 using the Support Vector Machine (SVM) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) methods. Classification testing is done with a confusion matrix against four parameters: accuracy, precision, recall, and f1-score. SVM with TF-IDF gets accuracy value 83%, precision 64%, recall 60% and f1-score 59%. The sentiment classification result is then visualized in the form of a dashboard. We utilize the System Usability Scale (SUS) for usability testing, which produces a value of 77.5. This result achieve the Acceptable category and an Excellent rating.
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.