Analisis Perbandingan Teknik Peramalan Kebutuhan Obat Dengan Metode Arima Dan Single Eksponensial Smoothing Studi Kasus: Rsud Indramayu

Ketersediaan obat menjadi hal utama pada suatu layanan kesehatan. Fluktuasi pemakaian obat-obatan yang terjadi setiap tahun menjadi kendala bagian gudang obat dalam perencanaan pengadaan di rumah sakit. Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam pembuatan perencanaan bagi setiap organisasi maupun instansi yang membutuhkan. Penting bagi rumah sakit membuat perencanaan persediaan obat untuk mengatasi permasalahan berkaitan dengan ketersediaan alat kesehatan maupun obat-obatan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk meramalkan kebutuhan obat dengan menggunakan teknik-teknik forecasting dan perhitungan nilai Economic Order Quantity. Sebuah forecasting atau tekik peramalan diperlukan, untuk memprediksi kebutuhan obat-obatan pada masa mendatang. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu peramalan time series Arima untuk proses pengambilan prediksi dan perhitungan EOQ. Hasil penelitian ini berupa nilai peramalan kebutuhan obat untuk satu periode mendatang ditunjukan dengan nilai eror model peramalan yang paling kecil, yaitu ARIMA (1.0.0) dengan nilai eror sebesar 13%, serta hasil perhitungan Economic Order Quantity untuk kebutuhan obat pada periode mendatang.

Perancangan Sistem Pengukuran Kompetensi Sistem Analis Berdasarkan Kemampuan Teknis dan Portofolio Berbasis Komputer (Computer Based Test)

Software Development Life Cycle (SDLC) merupakan kerangka kerja yang terstruktur berisi tahapan proses yang berurutan dimana sistem informasi dikembangkan. Setiap tahapan dari SDLC mempunyai penanggung jawab salah satunya adalah sistem analis yang memiliki tanggung jawab pada tahapan analisis dan desain sistem. Perananan sistem analis dalam pembangunan sistem sangat vital, untuk itu sistem analis harus memiliki kompetensi yang baik supaya bisa memastikan projek pembangunan sistem berjalan dengan baik. Pengukuran kompetensi selama ini tidak terstruktur dengan baik dan biasanya dilakukan hanya sekali pada saat ada kebutuhan. Kompetensi akan berkembang seiring dengan keterlibatan sistem analis didalam projek pembangunan sistem. Tahapan penelitian yang dilakukan salah satunya adalah survey terhadap responden yang berprofesi sebagai Sistem Analis dan Project Manager tujuan dari survey tersebut adalah untuk meminta tanggapan terhadap rancangan sistem pengukuran kompetensi yang akan dibuat dalam penelitian ini. Berdasarkan tanggapan survey mengenai usulan rancangan sistem yang disampaikan oleh responden bisa disimpulkan bahwa >90% responden setuju dengan rancangan yang disampaikan dapat mengukur kompetensi dari seorang sistem analis. Untuk itu rancangan sistem yang sudah dibuat bisa dijadikan acuan dalam pembangunan sistem pengukuran kompetensi sistem analis. Software Development Life Cycle (SDLC) merupakan kerangka kerja yang terstruktur berisi tahapan proses yang berurutan dimana sistem informasi dikembangkan. Setiap tahapan dari SDLC mempunyai penanggung jawab salah satunya adalah sistem analis yang memiliki tanggung jawab pada tahapan analisis dan desain sistem. Perananan sistem analis dalam pembangunan sistem sangat vital, untuk itu sistem analis harus memiliki kompetensi yang baik supaya bisa memastikan projek pembangunan sistem berjalan dengan baik. Pengukuran kompetensi selama ini tidak terstruktur dengan baik dan biasanya dilakukan hanya sekali pada saat ada kebutuhan. Kompetensi akan berkembang seiring dengan keterlibatan sistem analis didalam projek pembangunan sistem. Tahapan penelitian yang dilakukan salah satunya adalah survey terhadap responden yang berprofesi sebagai Sistem Analis dan Project Manager tujuan dari survey tersebut adalah untuk meminta tanggapan terhadap rancangan sistem pengukuran kompetensi yang akan dibuat dalam penelitian ini. Berdasarkan tanggapan survey mengenai usulan rancangan sistem yang disampaikan oleh responden bisa disimpulkan bahwa >90% responden setuju dengan rancangan yang disampaikan dapat mengukur kompetensi dari seorang sistem analis. Untuk itu rancangan sistem yang sudah dibuat bisa dijadikan acuan dalam pembangunan sistem pengukuran kompetensi sistem analis.

Peramalan Penjualan Barang Single Variant Menggunakan Metode Arima, Trend Analysis, Dan Single Exponential Smoothing (Studi Kasus : Toko Swalayan XYZ)

Ketersediaan barang pada suatu toko menjadi hal yang sangat penting. Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang digunakan untuk membantu meramalkan suatu data yang dibutuhkan organisasi atau perusahaan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk meramalkan penjualan suatu produk yang mempunyai risiko kerusakan yang tinggi dan waktu kadaluarsa yang cepat dengan menggunakan teknik yang ada dalam forecasting. Peramalan juga dapat digunakan untuk membuat pengaman stok produk pada Toko Swalayan XYZ. Hasil penelitian ini berupa peramalan penjualan suatu produk pada toko dengan menggunakan metode yang ada pada forecasting yang disesuaikan dengan data penjualan satu produk. Metode yang digunakan dalam peramalan yaitu metode ARIMA, Trend Analysis, dan Single Exponential Smoothing. Metode Trend Analysis memiliki tingkat akurasi paling tinggi dengan MAPE 9.91%, yang berarti peramalan sangat baik, dibandingkan ARIMA dengan MAPE 37.21% dan Single Exponential Smoothing dengan MAPE 10%. Sehingga hasil dari peramalan Trend Analysis akan digunakan untuk proses pengambilan keputusan tentang peramalan stok barang dan pengaman stok pada masa yang akan datang.

Prediksi Inflasi Indonesia Memakai Model ARIMA dan Artificial Neural Network

Inflasi merupakan indikator makro ekonomi yang sangat penting. Berbagai macam metoda prediksi inflasi Indonesia telah dipublikasikan. Namun pencarian metoda prediksi inflasi yang lebih akurat masih menjadi topik menarik. Pada penulisan ini diusulkan sebuah metoda baru untuk prediksi inflasi memakai model ARIMA dan Artificial Neural Network (ANN). Data inflasi yang digunakan adalah data inflasi bulanan year-on-year dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2018 yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Pertama dibuat 2 model ARIMA yaitu model ARIMA tanpa siklus tahunan dan dengan siklus tahunan. Prosedur standar dan diagostics test telah dilakukan antara lain: summary of statistics, analysis of variance (ANOVA), significance of coefficients test, residuals normality, heterocesdacity, dan stability. Dari hasil perbandingan kinerja memakai Root Mean Squared Error (RMSE) diperoleh bahwa model ARIMA dengan siklus tahunan lebih baik. Model tersebut berupa model ARIMA (2,1,0) (2,0,0) [12]. Kemudian, untuk meningkatkan kinerja prediksi inflasi, ANN telah dibuat berbasis model ARIMA tersebut. Model ANN memakai satu hidden layer dan dua neuron. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ANN menghasilkan RMSE yang lebih kecil daripada model ARIMA (2,1,0) (2,0,0) [12]. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh kemampuan mengolah hubungan nonlinear antara variabel target dan variabel penjelas.

Teknik Menyajikan Data Sentimen Analisis Pada Domain Perguruan Tinggi

Dalam penyebaran informasi Media Sosial, Website Organisasi, Aplikasi Organisasi mampu memberikan opini / komentar akan tetapi hasil opini / komentar tersebut tidak tersampaikan sesuai dengan kebutuhan informasi yang dibutuhkan oleh setiap hirarki atau struktur organisasi yang ada didalam domain perguruan tinggi. Beberapa metode analisis segmentasi Piramida Hirarki, Piramida Sistem Informasi telah ada sebelumnya dan telah diterapkan di berbagai bidang ilmu. Untuk kasus analisis segmentasi struktur organisasi di UNIKOM ini akan digunakan metode piramida Hirarki, analisa kebutuhan informasi dan penyajian informasi menggunakan metode Piramida Sistem Informasi dan Cognitive Load. Dengan demikian, peneliti akan mengetahui kepentingan, keperluan dan kebutuhan informasi dari setiap jenjang akan mengetahui jenis informasi tertentu, dan batasan informasi yang akan disajikan. Setelah menggunakan metode Piramida Hirarki, Piramida Sistem Informasi dan Cognitive Load untuk segmentasi dan penyajian informasi, setiap jenjang pada struktur organisasi UNIKOM akan mendapatkan informasi dengan konteks dan jumlah yang sesuai.

Model Peramalan Garis Kemiskinan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Holt

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan Garis Kemiskinan untuk membantu pemerintah mendapatkan informasi yang akurat dan cepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Double Exponential Smoothing dari Holt. Metode ini adalah bagian dari data berdasarkan analisis deret waktu (time series). Penelitian ini menerapkan teori peramalan untuk menghasilkan ramalan Garis Kemiskinan untuk tahun yang akan datang. Selanjutnya, penelitian ini melakukan analisa pola data, dan menentukan nilai parameter terbaik. Metode Double Exponential Smoothing dari Holt menggunakan parameter Alpha (α) dan Gamma (γ). Untuk menentukan nilai parameter terbaik adalah menggunakan metode trial dan error. Nilai parameter terbaik menghasilkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) terkecil. Pola data menunjukan trend, berarti metode Double Exponential Smoothing dari Holt tepat untuk digunakan dalam penelitian ini. Nilai parameter yang dihasil dari metode trial dan error adalah Alpha (α) sebesar 0,7 dan Gamma (γ) sebesar 0,1 yang menghasilkan ukuran akurasi terkecil, dalam penelitian ini menggunakan MAPE. Dengan mengamati hasil peramalan yang telah dilakukan, model peramalan ini memiliki kinerja yang sangat baik. Nilai Garis Kemiskinan akan terus meningkat, sesuai dengan pola konsumsi yang meningkat dan kenaikan harga kebutuhan pokok.

Perancangan Enterprise Architecture Universitas Berdasarkan Tri Dharma Perguruan Tinggi Menggunakan Zachman Framework (Studi Kasus: Universitas Komputer Indonesia)

Universitas adalah lembaga yang wajib berkontribusi dalam pendidikan tinggi, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat yang dikenal sebagai Tri Dharma Perguruan Tinggi. Universitas juga memiliki hak untuk mengelola lembaga mereka. Dalam meningkatkan proses bisnis berdasarkan Tri Dharma Perguruan Tinggi, Universitas yang berbasis pada teknologi informasi (IT) harus melakukan perencanaan terhadap blueprint IT untuk mendukung proses penyelarasan antara strategi IT dan strategi bisnis organisasi. Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) sebagai universitas swasta di Kota Bandung, sudah mengimplementasikan infrastruktur IT dan dikelola oleh divisi yang sesuai. Akan tetapi, manajemen IT di UNIKOM yang lebih rumit dan terpisah dari manajemen IT menyebabkan Infrastruktur IT tidak mampu beradaptasi dan menanggapi pesatnya perubahan pada kebutuhan bisnis. Penelitian ini dibangun menggunakan Zachman Framework yang bertujuan untuk merancang Enterprises Architecture agar dapat meningkatkan proses bisnis dan Infrastruktur IT berdasarkan Tri Dharma Perguruan Tinggi di UNIKOM. Namun dalam penelitian ini hanya menggikuti tiga baris pertama pada Zachman Framework yang terdiri dari Planner's View, Owner's View, dan Designer's View serta tiga kolom pertama pada Zachman Framework yang terdiri dari kolom Data (What), Function (How) dan Network (Where). Dengan mengadopsi Enterprise Architecture menggunakan Zachman Framework, dapat menghasilkan blueprint yang dapat dijadikan acuan bagi Universitas untuk melakukan pengambilan keputusan yang lebih baik dan menyelaraskan proses bisnis dan IT di masa mendatang yang sesuai dengan Tri Dharma Perguruan Tinggi.

Jurnal Tata Kelola Dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi

Jurnal yang diterbitkan berkala oleh Magister Sistem Informasi UNIKOM dua kali dalam setahun. Materi berisi keilmuan sistem informasi seperti: Manajemen Sistem Informasi, ERP, EAP, Kerangka Kerja TI, Tata Kelola TI, Manajemen Resiko, COBIT, Stakeholder Management, CRM, Change Management, IT COST.

Strategi Penjadwalan Produksi Pakaian Metode Quantum-Based Dan Preemptive Priority Scheduling

Di perusahaan pakaian, jadwal produksi ditentukan secara periodik. Seringkali suatu jadwal yang telah ditentukan harus diubah secara tiba-tiba akibat permintaan pasar dan hal-hal lain yang bersifat penting secara pemasaran. Perubahan jadwal produksi harus diperhitungkan secara cermat, atau akan menyebabkan berkurangnya keuntungan potensial perusahaan. Perubahan jadwal produksi harus didasarkan pada perhitungan nilai prioritas yang baik. Penelitian ini mengungkapkan faktor-faktor penentu nilai prioritas produksi pakaian, yaitu: keuntungan potensial (K), tenggat waktu (Td), lama produksi (Tp), strategi marketing (m). Rumusan antara faktor-faktor tersebut juga telah berhasil dinyatakan secara jelas, yaitu: P = (K ∙ m) / (Td ∙ Tp). Penelitian ini juga merumuskan suatu metode penjadwalan produksi pakaian, Quantum-based dan Preemptive Priority Scheduling (QPPS) yang merupakan penggabungan dua algoritma penjadwalan task di sistem operasi, yaitu algoritma quantum-based round-robin dan preemptive priority scheduling. Berdasarkan model kasus pada penelitian ini, penggunaan perhitungan nilai prioritas dan strategi penjadwalan produksi pakaian metode QPPS berhasil meningkatkan keuntungan potensial sebesar 13,1 % dibandingkan metode konvensional.

Evaluasi Kualitas Website Payment Online Terhadap Kepuasan Pelanggan Menggunakan Webqual 4.0 (Studi Kasus Di PT.X)

Payment online merupakan sistem ticketing yang melayani jasa penerbangan, travel (bus dan kereta api), pulsa, payment dan lain-lain bagi anggotanya yang terdaftar sebagai agen dan dapat dilakukan pada berapa tempat di indonesia. Penggunaan website yang seiring waktu terus meningkat sehingga pentingnya perhatian tentang pengembangan web seperti metode evaluasi untuk memperoleh informasi yang dipercaya. Adapun permasalahan yang ada pada payment online yaitu kebutuhan terhadap kenaikan traffic bagi pengunjung website, perlunya peningkatan kualitas pelayanan dan kinerja system diantaranya; kurang cepat tanggap respone e-mail dan team support terhadap pelanggan, pelayanan top up, pengisian deposit yang tidak 1x24 jam dan upgrade notification, serta harga yang masih dirasa belum kompetitif terhadap pesaing sejenisnya. Pada penelitian ini peneliti memanfaatkan 147 data populasi dengan survey online dan 30 data sampel diambil secara acak berdasarkan kebutuhan bisnis terhadap agen, observasi dan wawancara terhadap orang-orang terkait pada payment online. Data yang didapat akan diolah dengan bantuan statistik menggunakan aplikasi SPSS 20 dengan metode WebQual 4.0 dan model analisis regresi berganda yang diharapkan membantu dalam tahapan penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Kualitas website pada usability berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan, (2) Kualitas website pada information Quality berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan, dan (3) Kualitas website terhadap interaction quality berpengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Artinya jika kualitas website pada payment online meningkat maka kepuasan pelanggan juga meningkat.