Karyawan merupakan suatu faktor yang sangat penting dalam keberlangsungan suatu organisasi. Karyawan yang berkualitas akan memudahkan suatu organisasi dalam mencapai tujuannya. Oleh karena itu, untuk memacu dan meningkatkan kinerja Karyawan agar lebih rajin dan semangat untuk bekerja lebih baik lagi, maka sebuah organisasi atau perusahan dapat memberikan penghargaan kepada para karyawan yang dianggap memiliki kinerja terbaik oleh perusahaan tersebut.Metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)dengan menggunakan aplikasi Borland Delphi 7, dan dengan menggunakan metode pengembangan sistem yaitu waterfall. Sehingga akan menghasilkan sebuah pengambilan keputusan calon karyawan terbaik secara terkomputerisasi dengan cara yang lebih efektif dan tidak menurut sudut pandang saja, atau kepada karyawan yang memiliki kedekatan hubungan tertentu dengan kepala kantor pos kuningan.Sistem perhitungan menggunakan metode topsis dalam menggunakan borland delphi 7 dengan sampel 10 data karyawan. Dan dengan menggunakan 6 kriteria yaitu pendidikan, absensi, masakerja, kedisiplinan,kerjasama dan pelayanan. Maka dari perhitungan tersebut didapat hasil ranking satu tertingi yaitu Tita Kurniati dengan hasil nilai 0,6916 dan mendapat hasil nilai error 0,034.
Lulusan adalah status yang dicapai mahasiswa setelah menyelesaikan proses pendidikan sesuai dengan persyaratan kelulusan yang ditetapkan oleh program studi. Sebagai salah satu keluaran langsung dari proses pendidikan yang dilakukan oleh program studi, lulusan yang bermutu memiliki ciri penguasaan kompetensi akademik termasuk hard skills dan soft skills sebagaimana dinyatakan dalam sasaran mutu serta dibuktikan dengan kinerja lulusan di masyarakat sesuai dengan profesi dan bidang ilmu. Program studi yang bermutu memiliki sistem pengelolaan lulusan yang baik sehingga mampu menjadikannya sebagai human capital bagi progam studi yang bersangkutan. Penelitian ini menggunakan metode data mining yang digunakan untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa menggunakan dua metode yaitu Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor. Hasil dari penelitian ini dapat memprediksi mahasiswa tepat lulus atau terlambat. Uji coba dilakukan dengan menggunakan data lulusan mahasiswa S1 Sistem informasi STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi sebanyak 600 data untuk training dan 180 data untuk testing. Hasil uji coba menunjukkan bahwa dengan menggunakan Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 85%, sedangkan menggunakan algoritma K-nearest neighbor menghasilkan akurasi sebesar 68.89 %.
Permasalahan yang terjadi pada handphone memerlukan suatu perangkat lunak yang berupa aplikasi program yang sesuai dengan permasalahan yang terjadi didunia usaha. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah forward chaining dan certainty factor. Dari penelitian ini akan menghasilkan sebuah sistem pakar yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Setelah dilakukan implementasi dan pengujian sistem pakar yang dibuat bertujuan untuk menggantikan seorang pakar dalam mendiagnosa kerusakan handphone.
PT. Palm Lampung Persada Way Kanan is a company engaged in oil palm plantations that produce crude palm oil. This company often experiences problems in the allocation of palm oil production.This research was conducted using multiple linear regression method to predict the allocation of the amount of palm oil production based on learning data using Microsft Excel 2010 and RapidMiner applications. In this study there are dependent variables (free) and independent variables (bound), namely: dependent variable (raw material, amount of labor, rainfall and land area) while the independent variable (palm oil).Calculations using multiple linear regression methods in determining the allocation of the amount of palm oil production can be used to assist companies in making a decision with predictive value close to the original data processed as learning data with a result of 170.811 and original data of 170 and an error value of 0.002.
SMK Negeri 1 Kotabumi merupakan salah satu Sekolah Menengah Kejuruan yang menyelenggaraan pemilihan guru teladan dengan harapan dengan diadakannya pemilihan guru teladan dapat memacu para guru supaya lebih meningkatkan kualitas dalam mengajar. Penilaian guru teladan juga masih menggunakan cara manual yang dilakukan menggunakan lembar penilaian yang dilakukan oleh panitia, sehingga memerlukan waktu yang lebih lama serta hasil yang didapat belum maksimal. Metode yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI) Merupakan indeks gabungan (Composite Index) yang dapat digunakan untuk menentukan penilaian atau peringkat dari digunakan untuk menentukan penilaian atau peringkat dari berbagai alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang diharapkan dapat membantu menselesaikan permasalahan pemilihan guru teladan pada SMK Negeri 1 Kotabumi. Dalam penelitian ini penggunaan Metode Composite Performance Index (CPI) dapat diimplementasikan kedalam bahasa pemograman PHP dan menghasilkan keputusan yang sesuai dengan kriteria pemilihan guru teladan, berdasarkan data sampel yang digunakan sebanyak 10 data guru maka Widodo,Spd.MM dengan nilai 2191.67 diputuskan menjadi guru teladan
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.