Hasil Pencarian: "Sistem Berbasis Web" (Kata Kunci)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Sistem Berbasis Web" (Kata Kunci)
Menampilkan 2 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA SALESMAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA PT. HAMASA IPARNA MANDIRI
Penulis: Putri Indaryani, MARDI YUDHI PUTRA, S.T., M.Kom. |
2026
Proses evaluasi kinerja salesman di PT. Hamasa Iparna Mandiri masih dilakukan secara tidak tersetruktur dan cenderung subjektif, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang kurang konsisten dan kurang akurat dalam menentukan kinerja salesman terbaik. Selain itu, penilaian sering didominasi oleh satu indikator, seperti close order, yang dapat menyebabkan ketidakadilan dalam evaluasi antar salesman. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang SPK berbasis web dengan menggunakan metode TOPSIS guna menyediakan proses evaluasi yang lebih objektif dan terstruktur. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka untuk memahami kebutuhan pengguna. Sistem dikembangkan menggunakan model RAD dengan tahapan fase perencanaan syarat, fase design workshop, fase implementasi dan pengujian. Metode TOPSIS diterapkan untuk mengolah tiga kriteria, yaitu Close Order, Pencapaian Kunjungan, dan Jumlah Demo, sehingga dapat menghasilkan perankingan secara otomatis. Hasil perhitungan pada periode Oktober 2025 meunukkan bahwa alternatif A2 memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,674, sehingga ditetapkan sebagai salesman dengan kinerja terbaik pada periode tersebut. Sistem yang diimplementasikan berhasil menampilkan proses perhitungan TOPSIS, hasil perankingan salesman, serta laporan penilaian secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan mampu menghasilkan peringkat kinerja salesman secara objektif dan sistematis. Sistem ini juga meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan, serta meningkatkan transparansi dalam proses evaluasi.
#Evaluasi Multi-Kriteria
#Kinerja Salesman
#Sistem Berbasis Web
#Sistem Pendukung Keputusan
|
Skripsi (S1)
Sistem Informasi (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM SISTEM PREDIKSI LEVEL BELAJAR SISWA PADA NEW CONCEPT
Penulis: Atha Zainum Muttaqin, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Penentuan level belajar siswa baru di New Concept English Education Centre masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam penempatan kelas. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Random Forest dalam sistem prediksi level belajar siswa berbasis web untuk mendukung proses penentuan level belajar yang lebih objektif, konsisten, dan efisien. Penelitian menggunakan metode Prototype dengan dataset sebanyak 1.522 data siswa yang terdiri atas variabel umur, tingkat kelas sekolah, nilai placement test, dan level belajar siswa. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, encoding, pembagian data training dan testing, pelatihan model Random Forest, evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report, serta implementasi model ke dalam sistem berbasis web yang dilengkapi fitur placement test online. Hasil pengujian menunjukkan model Random Forest memperoleh akurasi sebesar 85,57%, sedangkan hasil User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai 84% pada aspek kemudahan penggunaan sistem. Sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan prediksi level belajar secara otomatis dan membantu proses penentuan level belajar siswa secara lebih cepat, objektif, dan berbasis data.
#Machine Learning
#Prediksi Level Belajar
#Placement Test
#Random Forest
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|