Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) merupakan agenda tahunan setiap institusi atau institusi pendidikan dalam rangka menerima siswa baru di lingkungannya. Seringkali instansi atau lembaga tersebut sering mengalami kendala dalam pengelolaan administrasi siswa baru, salah satunya Raudhatul Athfal Sirojul Falah. Permasalahan yang terjadi pada urusan administrasi diantaranya masih seringnya masalah penginputan data siswa baru dan tidak tertata sehingga data tersebut menjadi sulit untuk ditemukan. Maka dengan itu pada penelitian ini akan dibuat sistem informasi PPDB untuk mengatasi masalah tersebut. Sistem informasi yang akan dibuat berupa desain UML (Unified Modeling Language), ERD (Entity Relationship Diagram) dan LRS (Logical Record Structure) serta website dengan bahasa pemrograman PHP, framework codeigniter dan bootstrap library. Hasil dari penelitian ini adalah dibangunnya sistem informasi PPDB di RA Sirojul Falah berupa website menggunakan metode spiral dengan harapan dapat membantu panitia PPDB RA Sirojul Falah dalam mengelola data mahasiswa baru secara efektif dan efisien.
Intisari— Dalam Penilaian Karyawan Terbaik pada PT. Berkah Jaya Motor, ada beberapa faktor yang menjadi penilaian dan berdasarkan penilaian kinerja karyawan diperusahaan. Penilaian karyawan di PT. Berkah Jaya Motor masih mengalami kendala karena masih menggunakan sistem Penilaian dengan cara Perundingan. Demi efisiensi kerja maka pengambilan keputusan yang tepat sangat diperlukan. Dengan tujuan untuk membangun dan memberikan alternatif. Untuk Penilaian karyawan terbaik dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). dimana ada beberapa kriteria yang masing-masing memiliki bobot penilaian sehingga memberikan hasil penilaian karyawan yang akurat terhadap setiap kinerja karyawan terbaik. Hasil akhir diperoleh dari proses perhitungan, yaitu penjumlahan dari matriks ternormalisasi dengan bobot per kriteria yang menunjukan rangking pemilihan karyawan terbaik dari pertama hingga yang terakhir dari kriteria. Dari penilaian tersebutlah menjadi alternatif yang kemudian mendapat Karyawan Terbaik. Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Karyawan Terbaik, Simple Additive Weighting Referensi : [1] A. G. Anto, H. Mustafidah, and A. Suyadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) di Universitas Muhammadiyah Purwokerto,” JUITA, vol. 4, pp. 193–200, 2015, Accessed: Jun. 18, 2021.[Online]. Available: http://www.jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/JUITA/article/view/876 [2] A. T. Widiyanto and Y. Erliani, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Karyawan Terbaik Pada PTt. Tembaga Mulia Semanan Dengan Metode Topsis,” 2016. [3] I. Pratama, Sistem Informasi dan Implementasinya. 2019. [4] D. I. Sabanayo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW Pada PT. Berkah Cahaya Muria Kudus,” 2015. [5] T. Syahputra, M. Yetri, and S. D. Armaya, “Sistem Pengambilan Keputusan Dalam Menentukan Kualitas Pemasukan Pangan Segar Metode Smart,” JURTEKSI, vol. 04, no. 01, 2017, Accessed: Jun. 18, 2021. [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi/article/view/19/18 [6] I. Fahmi, Teori dan Teknik Pengambilan Keputusan Kualitatif dan Kuantitatif . 2016. [7] S. Mallu, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan Tetap Menggunakan Metode TOPSIS,” JITTER, vol. 01, no. 02, 2015, Accessed: Jun. 18, 2021. [Online]. Available: http://journal.widyatama.ac.id/index.php/jitter/article/view/53 . 2021 [8] K. Safitri, F. Tinus Waruwu, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Dengan Menggunakan Metode Analytical Hieararchy Process Process Studi Case PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2017, Accessed: Jun. 18, ,” vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2017, Accessed: Jun. 18, 2021. [Online]. Available: https://ejurnal.stmik budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/317/268 [9] G. Taufiq, “Implementasi Logika Fuzzy Tahani Untuk Model Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. XII, no. 1, 2016, Accessed: Jun. 18, 2021. [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/254/224 [10] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan, I. Yogyakarta: Deepublish, 2014. [11] D. Fatihudin, Metode Penelitian untuk Ekonomi, Manajemen dan Akuntansi. 2015. [12] J. Hartono, Analisis & Desain Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori Dan Praktik Aplikasi Bisnis. 2014. [13] I. G. B. Subawa, I. M. A. Wirawan, and I. M. G. Sunarya, “Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT Tirta Jaya Abadi Singaraja,” Karmapati, vol. 4, no. 5, 2015, Accessed: Jun. 18, 2021. [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/KP/article/view/6623/4511
Penggunaan internet terutama media sosial telah menjadi bagian dari kehidupan bernegara. Hal ini salah satunya karena Anggota Dewan Perwakilan Rakyat Republik Indonesia (DPR RI) banyak yang menyampaikan ide, kebijakan maupun memberikan komentar atas kebijakan pemerintah melalui media sosial. Penelitian ini dilakukan untuk mengukur pendapat atau memisahkan antara sentimen positif dan sentimen negatif terhadap DPR RI. Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dengan melakukan crawling pada media sosial twitter. Penelitian dilakukan dengan menggunakan dua Algoritma yaitu Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB). Kedua algoritma tersebut masing-masing dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil pengujian k-fold cross validation SVM dan NB mendapatkan nilai accuracy 71,04% dan 70,69% dengan nilai Area Under the Curve (AUC) 0,817 dan 0,661. Sedangkan hasil pengujian k-flod cross validation dengan menggunakan PSO, untuk SVM dan NB masing-masing mendapatkan nilai accuracy 75,03% dan 73,49% dengan nilai AUC 0,808 dan 0,719. Penggunaan PSO mampu meningkatkan nilai accuracy algoritma SVM sebesar 3,99% dan 2,8% pada algoritma NB. Hasil dari pengujian kedua algoritma tersebut nilai accuracy tertinggi adalah SVM dengan PSO sebesar 75,03%.
Non-Cash Food Assistance or Bantuan Pangan Non-Tunai (BPNT) is food assistance from the government given to the Beneficiary Family (KPM) every month through an electronic account mechanism that is used only to buy food at the Electronic Shop Mutual Assistance Joint Business Group Hope Family Program (e-Warong KUBE PKH ) or food traders working with Bank Himbara. In its distribution, BPNT still has problems that occur that are experienced by the village apparatus especially the apparatus of Desa Wanasari on making decisions, which ones are worthy of receiving (poor) and not worthy of receiving (not poor). So one way that helps in making decisions can be done through the concept of data mining. In this study, a comparison of 2 algorithms will be carried out namely Naive Bayes Classifier and Decision Tree C.45. The total sample used is as much as 200 head of household data which will then be divided into 2 parts into validation techniques is 90% training data and 10% test data of the total sample used then the proposed model is made in the RapidMiner application and then evaluated using the Confusion Matrix table to find out the highest level of accuracy from 2 of these methods. The results in this classification indicate that the level of accuracy in the Naive Bayes Classifier method is 98.89% and the accuracy level in the Decision Tree C.45 method is 95.00%. Then the conclusion that in this study the algorithm with the highest level of accuracy is the Naive Bayes Classifier algorithm method with a difference in the accuracy rate of 3.89%.
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.