Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas mengenai pengukuran kualitas desain perangkat lunak berorientasi objek dengan kumpulan metrik yang dikenal sebagai Metrics for Object Oriented Design versi 2 (MOOD2) yang kemudian dikombinasikan dengan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk melakukan interpretasi terhadap hasil pengukuran kualitas. Penelitian ini membahas hasil penelitian terdahulu berupa alat bantu yang pernah dikembangkan kemudian melakukan pengembangan lanjutan untuk meningkatkan usability dan maintainability. Sebagai tambahan dalam eskperimen, beberapa library bahasa pemrograman Java disertakan. Hasil ditampilkan dalam bentuk alat bantu yang sudah diperbaiki untuk mengukur metrik MOOD2 dengan metode AHP.

---

ABSTRACTThis research discusses the quality measurement of an object oriented software design with a set of metric known as Metrics for Object Oriented Design version 2 (MOOD2), combined with the Analytic Hirearchy Process (AHP) for interpreting the results. This research reviews several developed tools in previous researches and furthermore improves the usability and maintainability of it. For the experiment, an addition of several Java library were explored. The result is shown in the form of updated software tools for measuring MOOD2 using AHP method."

"ABSTRAKPenelitian kuantitatif ini berdasar dari fenomena order fiktif yang dilakukan sejumlah pengendara ojek daring sebagai pengguna aplikasi transportasi daring. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh sanksi yang dirasakan dan kepercayaan moral terhadap intensi penyalahgunaan aplikasi mobile. Penelitian ini menggunakan dasar deterrence theory dan mengadopsi penelitian Hovav & DArcy (2012) dengan memodifikasi indikator pada variabel kepercayaan moral dan menghilangkan domain budaya negara. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang disebar secara langsung kepada pengendara ojek daring. Data yang berhasil diperoleh dari responden sebanyak 198 sampel. Pengolahan data menggunakan metode Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Dari delapan hipotesis yang digunakan pada penelitian ini, tujuh hipotesis diterima dan satu hipotesis mengenai hubungan kepastian sanksi yang dirasakan terhadap intensi penyalahgunaan aplikasi mobile ditolak. Kesimpulan yang diperoleh pada penelitian ini adalah ketegasan sanksi yang dirasakan pengendara ojek daring serta keyakinan moral mereka memiliki hubungan yang signifikan dengan intensi melakukan penyalahgunaan aplikasi mobile, sedangkan kepastian sanksi yang dirasakan tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan intensi pengendara ojek daring melakukan penyalahgunaan aplikasi mobile. Selanjutnya, juga dapat disimpulkan bahwa kendali keamanan, dalam bentuk kendali teknis dan kendali prosedural memiliki hubungan yang signifikan dengan kepastian sanksi yang dirasakan, ketegasan sanksi yang dirasakan, dan keyakinan moral pengendara ojek daring.

---

ABSTRACTThis quantitative research is based on the phenomenon of fictitious order made by a number of online motorcycle taxi drivers as users of ride-hailing mobile applications. The purpose of this study is to determine the effect of sanctions perceived and moral beliefs against the intention of mobile application abuse. This study uses deterrence theory and adopts Hovav & DArcy (2012) research by modifying the indicator on moral beliefs and eliminating the national cultural domain. Data were collected by using questionnaires that were distributed directly to motorcycle taxi drivers. 198 sample was collected and analysed using Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM). Seven of the eight hypotheses are accepted and one hypothesis, regarding the relationship between perceived of sanctions certainty and intention of mobile application abuse, is rejected. The conclusion obtained in this research is perceived of sanction celerity by the online motorcycle-taxi rider and their moral belief has a significant relationship with the intention of mobile application abuse, whereas the perceived of sanction certainty does not have significant relationship with the intention of the online motorcycle taxi driver to abuse the mobile application. Furthermore, it also can be concluded that security countermeasures, in the form of technical control and procedural control, have a significant relationship with the perceived of sanction certainty, perceived of sanction celerity, and the moral beliefs of online motorcycle taxi drivers."

"Direktorat Pembinaan Kursus dan Pelatihan memberikan layanan kursus dan pelatihan untuk meningkatkan kualitas hidup manusia Indonesia. Layanan kursus dan pelatihan diselenggarakan oleh lembaga pendidikan yang memenuhi syarat dalam bentuk program Pendidikan Kecakapan Kerja (PKK) dan Pendidikan Kecakapan Wirausaha (PKW). Dalam pelaksanaannya, banyak lembaga yang terlambat dalam menyampaikan laporan pertanggungjawaban (LPJ) hingga melewati akhir tahun anggaran. Hal tersebut dapat menyebabkan timbulnya potensi temuan dalam proses audit keuangan yang perlu ditindaklanjuti. Proses tindak lanjut temuan BPK membutuhkan sumber daya dalam bentuk dana, waktu, dan tenaga yang tidak sedikit. Salah satu upaya untuk mengurangi jumlah lembaga yang berisiko terlambat dalam menyampaikan LPJ adalah dengan mengembangkan model klasifikasi kelayakan lembaga penerima dana bantuan dengan menggunakan teknik data mining. Dalam penelitian ini, teknik data mining yang digunakan adalah classification dengan algoritme decision tree, naive bayes, deep neural network dan logistic regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan oleh algoritme logistic regression dari dataset hasil oversampling memiliki nilai MCC (Matthews correlation coefficient) yang paling tinggi di antara model-model lainnya.

---

The Directorate of Courses and Training Development provides course and training services to improve the quality of human life in Indonesia. These services are organized by qualified training providers in the form of Lifeskills for Work Education (PKK) and Lifeskills for Entrepreneurship Education (PKW) programme. In the implementation, many training providers are delayed in delivering accountability reports (LPJ) to the end of the year. This can lead to potential findings in the process of financial audits that need to be followed up. The follow-up process requires resources in the form of funds, time, and human resources.

One of the efforts to reduce the number of training providers at risk of delay in delivering LPJ is to develop a model of training providers worthiness classification using data mining techniques. The research utilized classification technique employing decision tree, naive bayes, deep neural network and logistic regression algorithm. The result showed us that model generated by the logistic regression algorithm from the oversampled dataset had the highest MCC (Matthews correlation coefficient) value among the other models."

"Politeknik Keuangan Negara STAN (PKN STAN) sebagai perguruan tinggi diwajibkan untuk memenuhi Standar Nasional Pendidikan Tinggi dalam rangka menjaga mutu pendidikan tinggi. Hasil penjaminan mutu digunakan oleh BAN-PT dalam menetapkan akreditasi Perguruan Tinggi. Penilaian akrediatasi, salah satunya, dilaksanakan dengan mengambil data dari Pangkalan Data Perguruan Tinggi (PDPT). Perguruan Tinggi wajib menyampaikan data dan informasi penyelenggaraan pendidikan ke PDPT. Data pendidikan tinggi meliputi data pokok, data referensi, dan data transaksional pendidikan tinggi. Data yang disampaikan ke PDPT harus memenuhi syarat kelengkapan, kebenaran, ketepatan, dan kemutakhiran. Hasil pengukuran data mahasiswa sebagai salah satu data pokok pendidikan tinggi di PKN STAN padadimensi kualitas data yang disyaratkan, yaitu Kelengkapan50.38%, Kebenaran/Ketepatan14.16%, dan Kemutakhiran100% diukur dari waktu pembuatan/pemutakhiran. Hasil tersebut belum memenuhi kriteria yang disyaratkan organisasi sebesar 90% untuk setiap dimensi data yang disyaratkan. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini menyusun rekomendasi peningkatan kualitas data pokok pendidikan di PKNSTAN. Rekomendasi disusun dengan melakukan penilaian manajemen kualitas data saat ini yang meliputi penilaian dimensi kualitas data padadata pokok pendidikan (dosen, mahasiswa, kurikulum, dan mata kuliah) dan penilaian tingkat kematangan manajemen kualitas data. Rekomendasi yang diberikan meliputi delapan komponen dalam Data Quality Frameworkdari David Loshin dengan menerapkan praktik terbaik manajemen kualitas data dariData Management Book of Knowledge dari DAMA Institute. Terdapat 66 rekomendasi peningkatan kualitas data pokok pendidikan di PKN STAN untuk dapat mencapai tingkat kematangan manajemen kualitas data yang diinginkan. Dari 66 rekomendasi tersebut, terdapat delapan rekomendasi yang dinilai berdampak signifikan dalam awal pelaksanaan program manajemen kualitas data di PKN STAN. Rekomendasi tersebut diharapkan dapat digunakan sebagai acuan dalam melaksanakan program peningkatan kualitas data pokok pendidikan di PKN STAN.

---

State Finance Polytechnic STAN, as a higher education institution (HEI), is required to meet the National Standards of Higher Education in order to maintain the quality of higher education. The quality assurance results are used by BAN-PT in establishing university accreditation. Accreditation assessment, one of which, is carried out by taking data from the Pangkalan Data Perguruan Tinggi (PDPT).

HEIs must submit data and information on the implementation of education to PDPT. Higher education data includes basic data, reference data, and higher education transactional data. Data submitted to PDPT must meet the requirements for completeness, truth, accuracy, and currency.

The measurement results of student data as one of the primary data of higher education in PKN STAN on the required data quality dimensions, namely Completeness 50.38%, Truth/Accuracy 14.16%, and Update 100% measured from the time of creation/updating. These results do not meet the criteria required by the organization by 90% for each dimension of data required.

Based on this, the research composes recommendations for improving the quality of the basic data of education in PKN STAN. The recommendations are prepared by evaluating the current data quality management, which includes evaluating the dimensions of data quality in the basic education data (lecturers, students, curriculum, and courses) and assessing the maturity level of data quality management.

The recommendations include eight components in the David Quality Quality Framework by implementing data quality management best practices from the Data Management Book of Knowledge from DAMA Institute. PKN STAN needs to make the 66 recommendations to be able to reach the desired level of data quality management maturity. There were eight recommendations which considered to have a significant impact at the beginning of the implementation of the data quality management program in PKN STAN. This recommendation is expected to be used as a reference in implementing the basic data quality improvement program in PKN STAN."

"ABSTRAKBadan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) merupakan lembaga yang ditunjuk untuk mengelola data-data cuaca yang diolah menjadi informasi meteorologi dan klimatologi. Namun, harapan terhadap tingkat akurasi data cuaca yang dikelola belum terpenuhi disebabkan belum benarnya proses validasi data cuaca yang mengelompokkan data cuaca valid dan data cuaca yang tergolong suspect. Oleh karenanya, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara memvalidasi data cuaca dengan menguji algoritma k-NN dan D-NN dengan pendekatan data mining klasifikasi serta K-Medoids dan DBSCAN dengan pendekatan data mining clustering. Proses Knowledge Discovery in Database diterapkan hingga kedua pendekatan data mining diuji untuk mendapatkan cara terbaik yang dijadikan dasar proses validasi data cuaca. Hasil penelitian merekomendasikan algoritma D-NN untuk pendeteksian data suspect karena memiliki nilai specificity lebih baik daripada k-NN sedangkan teknik clustering dengan dua algoritma yang diujikan pada penelitian ini tidak direkomendasikan.

---

ABSTRACT"

"Sistem peradilan elektronik dengan E-Court diterapkan Mahkamah Agung Republik Indonesia (MA RI) untuk meningkatkan penyelesaian perkara perdata. Pada tahap awal di tahun 2019, E-Court diterapkan pada pengadilan percontohan, termasuk di 6 pengadilan negeri. Dalam tahap uji coba diamati hasil E-Court belum maksimalnya pemanfaatan untuk menangani perkara, peningkatan penyelesaian perkara dan penggunaan aplikasi oleh advokat. Pada tahun 2020, E-Court diterapkan secara wajib ke seluruh pengadilan di Indonesia, termasuk di 382 pengadilan negeri. Adanya ketidaksesuaian (gap) harapan dengan hasil sistem peradilan dengan E-Court pada tahap uji coba menyebabkan perlunya sebuah evaluasi terhadap E-Court setelah sistem ini diterapkan ke seluruh pengadilan. Pada penelitian ini, evaluasi dilakukan dengan survei ke para pengguna E-Court dari kalangan hakim, panitera, dan advokat, berdasarkan kerangka Model Kesuksesan Sistem Informasi Delone-McLean, yang terdiri dari kualitas sistem (system quality), kualitas informasi (information quality), kualitas layanan (service quality), kepuasan pengguna (user satisfication), dan manfaat (net benefit) serta ditambahkan variabel tambahan nilai keadilan (E-Justice value). Berdasarkan hasil penelitian didapatkan setelah penerapan ke seluruh pengadilan, para pengguna menilai bahwa penerapan E-Court berhasil mengurangi biaya perkara, serta memudahkan akses pada proses peradilan dan data perkara, namun, belum sepenuhnya meningkatkan produktivitas penanganan perkara dan produktivitas aparat pengadilan. Variabel persepsi kesuksesan E-Justice value dan net benefit memiliki pengaruh signifikan satu sama lain, serta variabel information quality memiliki perngaruh signifikan pada E-Justice value. Selain itu juga diamati bahwa advokat memiliki persepsi kesuksesan E-Court yang lebih rendah dari para aparat peradilan.

---

Electronic court system using E-Court application is implemented by the Supreme Court of Indonesia (MA RI) to improve civil cases processing. For the first stage, in 2019 several courts were selected as pilot project, including district courts in 6 regions. During this trial period, it was observed that E-Court usage was less than optimal in case handling, case completion and usage by advocates. In 2020, the system is mandated to be used in all courts in Indonesia, including 382 district courts. The presence of gap between target and result during trial period created a necessity for an evaluation of E-Court after the system is implemented nationally. In this research, evaluation is done by using survey to gather perception of success among judges, registrars and advocates as users of the E-Court system, according to DeLone-McLean Information System success model, that consists of the following categories: system quality, information quality, service quality, user satisfaction, net benefit, with the addition of value gained by using electronic court system (E-Justice value). According to the result of this research, it is found that users perceive E-Court as successful in lowering litigation cost, improving access to judicial process and case information, yet not entirely successful in improving case handling and increasing court productivity. Variables of success perception in E-Justice value and net benefit are found to highly correlate with each other, while information quality is found to highly influence E-Justice value success perception. Furthermore, advocates have lower perception of E-Court’s success compared to court officials."

"Revolusi industri 4.0 memengaruhi setiap aspek kehidupan tidak terkecuali bidang pendidikan. Kini belajar tidak hanya tatap muka secara langsung, namun juga berkembang ke channel online melalui kehadiran beragam aplikasi edukasi. Aplikasi kursus daring tersebut memberi kesempatan bagi orang-orang untuk ikut serta menjadi pengisi konten melalui skema gig economy. Kesempatan ini menjadi alternatif untuk bekerja sebagai guru lepas pada pembelajaran daring yang tengah menjadi tren di generasi milenial. Namun, tren ini tidak menjanjikan keberlangsungan jangka panjang serta kondisi persaingannya saat ini relatif ketat. Penelitian ini diharapkan mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi minat orang-orang menjadi gig worker di sektor pendidikan, sekaligus menguraikan harapan dan tantangan model pembelajaran daring melalui skema gig economy. Penelitian ini bertujuan mencari faktor utama yang menjadi penghambat dan pendorong minat masyarakat untuk menjadi online gig worker di kursus daring mengadaptasi model penelitian TechnologyAcceptance Model (TAM) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Pengumpulan data dilakukan dengan menyebarkan kuesioner online. Pengolahan data dilakukan dengan memanfaatkan metode Partial List SquareStructural Equation Modelling (PLS-SEM). Berdasarkan hasil uji hipotesis, faktor-faktor yang menjadi pendorong minat masyarakat untuk menjadi gig worker pada platform kursus daring adalah faktor manfaat, pengaruh sosial, ketertarikan personal, dan nilai ekonomi. Sedangkan faktor yang menjadi penghambat adalah persepsi masyarakat terhadap risiko yang mungkin dihadapi.

---

The industrial revolution 4.0 affects every area of life, including education. Now learning is not only face to face, but also develops into online channels through the involvement of various educational applications. This online course application provides opportunities for people to participate as content creators through the support of economic performances. This opportunity is an alternative to working as a freelance teacher on brave learning that is trending in millennial generation. However, this trend does not promise long-term sustainability and competition is currently relatively tight. This research is expected to be able to improve the factors that influence people`s

interest in becoming gig workers in the education sector, while at the same time outlining the hopes and challenges of a bold learning model through economic performance shows. This research is looking for the main factors that are inhibiting and encouraging people to become online gig workers in online courses using adaptation research model of the Technology Acceptance Model (TAM) and the Unified Theory of

Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Data collection is done by sending online questionnaires. Data processing was performed using the Partial List SquareStructural Equation Modeling (PLS-SEM) method. Based on the results of hypothesis testing, the factors that drive the people`s intention to become gig workers on the online course platform are the perceived of usefulness, social influence, interest, and economic values. While the inhibiting factor is the perceived risk that may be faced."

"ABSTRAKKementerian Sosial sebagai instansi pemerintah yang bertanggungjawab untuk memberantas kemiskinan di Indonesia memiliki program yaitu membantu masyarakat miskin dalam memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari, seperti kebutuhan sandang dan pangan. Program bantuan ini meliputi Bantuan Pangan Non Tunai dan Program Keluarga Harapan yang menjadi pioneer program kerja pemerintahan. Penyaluran bantuan saat ini sudah melalui mekanisme transfer otomatis, untuk itu diperlukan data yang akurat, diyakini kebenarannya, dan lengkap agar program yang dijalankan tepat sasaran. Untuk melakukan penyaluran, Kementerian Sosial mengelola seluruh data penerima manfaat pada Basis Data Terpadu (BDT).Data yang ada pada Basis Data Terpadu merupakan data yang diperoleh dari Dinas Sosial Kabupaten/Kota yang selanjutnya dikirimkan ke Dinas Sosial Provinsi untuk diteruskan ke pusat. Oleh sebab itu, banyak data masukan yang tidak seragam penulisannya dan dapat menyebabkan data mengalami duplikasi dan tidak memenuhi dimensi kualitas data. Dampak dari hal tersebut adalah masih terdapat masyarakat yang belum menerima bantuan dalam jangka waktu tertentu, bahkan bantuan yang disimpan di bank tidak dapat disetor ke masyarakat karena data yang diterima tidak valid. Salah satu usaha yang dapat dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut adalah melakukan pengukuran kualitas data yang ada pada basis data tersebut, yaitu dengan melakukan penilaian kualitas data.Penilaian kualitas data dilakukan dengan menggunakan kerangka kerja dari Health and Information Quality Authority in Ireland (HIQA) dengan melakukan analisis dampak kualitas data pada bisnis dengan Business Impact Analysis, penilaian dengan metode profiling dan kualitatif berdasarkan dimensi kualitas data yaitu, accuracy and reliability dan timeliness, pembuatan data quality statement hingga perancangan strategi peningkatan kualitas data.Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan dimensi accuracy and reliability dan timeliness bahwa kualitas data BDT khususnya anggota rumah tangga tidak sesuai dengan tujuan Peraturan Menteri Sosial Nomor 28 Tahun 2017 akibat peran dan tanggung jawab mengenai pembersihan yang tidak jelas. Selain itu, hasil data profiling menunjukkan bahwa masih terdapat atribut yang tidak lengkap dan tidak sesuai aturan bisnis dengan persentase 97%. Untuk perbaikan ke depan, direkomendasikan agar Pusdatin Kesos menerapkan data profiling dan pembentukan data stewardship agar koordinasi pengelolaan kualitas data lebih terarah serta implementasi validasi pada sistem. Petugas didaerah juga dapat terbantu dengan adanya kamus data agar standar format data terpenuhi."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang memengaruhi purchase intention, agar dapat meningkatkan keinginan konsumen untuk berbelanja menggunakan layanan omnichannel. Model penelitian ini mengacu pada model penelitian Ayensa, Mosquera, dan Murillo pada tahun 2016 yang mengembangkan teori UTAUT2 dari penelitian Venkatesh, Thong, dan Xu pada tahun 2012, dengan menambahkan variabel personal innovativeness dari penelitian Goldsmith, Hofacker pada tahun 1991 dan Lu et al pada tahun 2005, serta variabel perceived security dari penelitian Cha pada tahun 2011. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yang bersifat explanatory research, dengan metode pengumpulan data menggunakan kuesioner daring melalui Google Form. Jumlah responden yang terkumpul sebanyak 145 responden dan data yang telah dikumpulkan diproses menggunakan metode partial least square structural equation modelling (PLS-SEM). Perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan data yaitu Smart-PLS. Hasil penelitian menemukan bahwa variabel social influence merupakan variabel yang paling berpengaruh langsung terhadap purchase intention pada layanan omnichannel, diikuti oleh variabel performance expectancy, dan perceived security

---

ABSTRACTThis study aims to analyze the factors that affecting purchase intention, in order to increase shopping enthusiasm using omnichannel service. This research model refers to Ayensa, Mosquera and Murillo's research models in 2016 that developed UTAUT2 theory from Venkatesh, Thong and Xu research in 2012, by adding personal innovativeness variables from Goldsmith, Hofacker research in 1991 and Lu et al on 2005, and perceived security variables from Cha research in 2011. This research is an explanatory and quantitative research, by collecting data using questionnaire through Google Form. The model was tested with a sample of 145 customers using partial least square method - structural equation modeling (PLS-SEM). The software used for data processing is Smart-PLS. The results of the study found that social influence variable is the most direct variable to purchase intention at omnichannel service, followed by performance expectation variable, and perception of security."