Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Majalah Ilmiah Teknologi Elektro JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Yogiswara Dharma Putra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Literature Review Analisis Kinerja SDM Menggunakan Metode Behaviorally Anchored Rating Scale (BARS) Yogiswara Dharma Putra; I Nyoman Satya Kumara; Ni Wayan Sri Ariyani; Ida Bagus Alit Swamardika
Jurnal Teknologi Elektro Vol 20 No 1 (2021): (Januari - Juni ) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2021.v20i01.P12

Abstract

Sumber daya manusia merupakan salah satu faktor penting dalam sebuah organisasi yang mampu memberikan pengaruh besar pada organisasi. Pengembangan sumber daya manusia harus diukur untuk meningkatkan dan mencapai tujuan organisasi dalam menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas. Kinerja merupakan sesuatu yang dapat diukur dengan memberikan potensi dan kemampuan dalam menciptakan hasil dari tindakan yang dikerjakan. Untuk mengetahui tingkat kinerja dari sumber daya manusia yang dimiliki sebuah organisasi perlu dilakukan penilaian terkait kinerja atau kontribusi dari SDM tersebut. BARS adalah suatu metode dalam penilaian kinerja yang berdasarkan pada perilaku dari masing-masing individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan dari metode BARS dalam menilai tingkat kinerja pada organisasi swasta dan negeri. Hasil yang ditemukan menunjukkan bahwa penerapan metode BARS lebih banyak digunakan pada organisasi swasta dibandingkan dengan organsisasi negeri. Nilai yang ditunjukkan beberapa organisasi swasta lebih signifikan karena sudah mencapai dan hampir mendapatkan nilai tertinggi yang berarti melebihi tingkat nilai BARS dalam penilaian. Dalam hal ini organisasi swasta dan negeri memiliki harapan agar dapat menerapkan motivasi dan konstribusi yang baik dari setiap sumber daya manusia yang dimiliki agar mencapai tujuan dari organisasi.
Clustering History Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Yogiswara Dharma Putra; Made Sudarma; Ida Bagus Alit Swamardika
Jurnal Teknologi Elektro Vol 20 No 2 (2021): (Juli-Desember) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2021.v20i02.P03

Abstract

The company has a desire to develop an increase in its business so that it is not eroded by the very tight business competition. PT. Baliyoni Saguna is a company engaged in information technology and telecommunications which currently helps its customers to provide the best solutions according to customer needs. Product quality is a major factor in keeping customers alive and satisfied with the products provided by PT. Baliyoni Saguna. These products need to be reviewed in order to have a reference in creating the best products. Clustering is a method that can be used to see the level of sales that have been made based on the formed clusters. The K-Means algorithm is a method capable of processing sales history data owned by PT. Baliyoni Saguna in forming groups according to the item category of the item. The K-Means algorithm is able to provide convenience in processing large data so that it can be processed more quickly and efficiently. The results of the application of the K-Means algorithm formed 3 clusters representing the most desirable, least desirable, and least desirable categories. In the most desirable category there are 5 total items, 4 in the interested category there are 4 total items, and 14 items less desirable. These results are expected to help in creating quality goods so as to maintain product quality and customer satisfaction. Keywords – Clustering, K-Means Algorithm, PT. Baliyoni Saguna
KLASIFIKASI PELANGGARAN UU ITE PADA TIKTOK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Yogiswara Dharma Putra; I Putu Sugi Almantara; I Made Bagus Wahyu Mahendra; Ida Bagus Paalakaa RNB
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36002/jutik.v10i2.3021

Abstract

Permasalahan serius yang muncul akibat perbuatan dilarang atau kejahatan dalampenggunaan teknologi informasi telah menjadi perhatian utama di beberapa negara.Meskipun media sosial seharusnya menjadi lingkungan virtual yang nyaman bagi semuaorang, kenyataannya banyak kasus pelanggaran hukum terjadi di dalamnya. UU ITE hadirsebagai upaya perlindungan bagi pengguna internet, meskipun proses menetapkan sanksiuntuk pelanggaran membutuhkan ahli dan memakan waktu yang cukup lama. Olehkarena itu, diperlukan pendekatan untuk mengotomatisasi klasifikasi pelanggaranberdasarkan pasal-pasal dalam UU ITE. Penelitian ini bertujuan untukmengklasifikasikan pelanggaran tersebut menggunakan algoritma Naive Bayes, denganstudi kasus terfokus pada analisis komentar di platform media sosial TikTok. Dalameksperimennya, penelitian ini mengelompokkan pelanggaran ke dalam lima kategoriutama: pornografi, pencemaran nama baik, ujaran kebencian, teror online, dancyberbullying. Hasil dari percobaan ini menunjukkan bahwa model klasifikasi denganalgoritma Naive Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 0.83 atau 83%. Dengandemikian, sistem temu kembali informasi ini diharapkan dapat memberikan kemudahanbagi pengguna media sosial dalam mengidentifikasi pelanggaran UU ITE yang terjadidalam komentar di TikTok.
Literature Review Analisis Kinerja SDM Menggunakan Metode Behaviorally Anchored Rating Scale (BARS) Yogiswara Dharma Putra; I Nyoman Satya Kumara; Ni Wayan Sri Ariyani; Ida Bagus Alit Swamardika
Jurnal Teknologi Elektro Vol 20 No 1 (2021): (Januari - Juni ) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2021.v20i01.P12

Abstract

Sumber daya manusia merupakan salah satu faktor penting dalam sebuah organisasi yang mampu memberikan pengaruh besar pada organisasi. Pengembangan sumber daya manusia harus diukur untuk meningkatkan dan mencapai tujuan organisasi dalam menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas. Kinerja merupakan sesuatu yang dapat diukur dengan memberikan potensi dan kemampuan dalam menciptakan hasil dari tindakan yang dikerjakan. Untuk mengetahui tingkat kinerja dari sumber daya manusia yang dimiliki sebuah organisasi perlu dilakukan penilaian terkait kinerja atau kontribusi dari SDM tersebut. BARS adalah suatu metode dalam penilaian kinerja yang berdasarkan pada perilaku dari masing-masing individu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan dari metode BARS dalam menilai tingkat kinerja pada organisasi swasta dan negeri. Hasil yang ditemukan menunjukkan bahwa penerapan metode BARS lebih banyak digunakan pada organisasi swasta dibandingkan dengan organsisasi negeri. Nilai yang ditunjukkan beberapa organisasi swasta lebih signifikan karena sudah mencapai dan hampir mendapatkan nilai tertinggi yang berarti melebihi tingkat nilai BARS dalam penilaian. Dalam hal ini organisasi swasta dan negeri memiliki harapan agar dapat menerapkan motivasi dan konstribusi yang baik dari setiap sumber daya manusia yang dimiliki agar mencapai tujuan dari organisasi.
Clustering History Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Yogiswara Dharma Putra; Made Sudarma; Ida Bagus Alit Swamardika
Jurnal Teknologi Elektro Vol 20 No 2 (2021): (Juli-Desember) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2021.v20i02.P03

Abstract

The company has a desire to develop an increase in its business so that it is not eroded by the very tight business competition. PT. Baliyoni Saguna is a company engaged in information technology and telecommunications which currently helps its customers to provide the best solutions according to customer needs. Product quality is a major factor in keeping customers alive and satisfied with the products provided by PT. Baliyoni Saguna. These products need to be reviewed in order to have a reference in creating the best products. Clustering is a method that can be used to see the level of sales that have been made based on the formed clusters. The K-Means algorithm is a method capable of processing sales history data owned by PT. Baliyoni Saguna in forming groups according to the item category of the item. The K-Means algorithm is able to provide convenience in processing large data so that it can be processed more quickly and efficiently. The results of the application of the K-Means algorithm formed 3 clusters representing the most desirable, least desirable, and least desirable categories. In the most desirable category there are 5 total items, 4 in the interested category there are 4 total items, and 14 items less desirable. These results are expected to help in creating quality goods so as to maintain product quality and customer satisfaction. Keywords – Clustering, K-Means Algorithm, PT. Baliyoni Saguna
Co-Authors I Made Bagus Wahyu Mahendra I N Satya Kumara I Putu Sugi Almantara Ida Bagus A. Swamardika Ida Bagus Paalakaa RNB Made Sudarma Ni Wayan Sri Ariyani