Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknoka IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Systematics G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Sekretari & Administrasi (Serasi) Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Aptekmas : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi)
Dyah Retno Utari
Universitas Budi Luhur
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Sekretari

 1 
Prediksi Bidang Kerja Bagi Lulusan Program Studi Vokasi Sekretaris Menggunakan Teknik Klasifikasi Data Mining Dyah Retno Utari
Jurnal Serasi Vol 16, No 2 (2018)
Publisher : Akademi Sekretari Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kesesuaian bidang kerja merupakan suatu tuntutan standar dalam penentuan peringkat akreditasi suatu perguruan tinggi dan program studi. Lulusan pendidikan tinggi vokasi di bidang kesekretarisan memiliki tuntutan tersebut sekalipun bidang kerja kesekretarisan sangat luas dan beragam. Penelitian ini telah menganalisis data lulusan tahun 2017 dari Akademi Sekretari Budi Luhur sebagai pusat pendidikan vokasi bidang kesekretarisan dengan akreditasi A, selain itu penelitian ini mengusulkan model prediksi kesesuaian bidang kerja berdasarkan pelatihan data lampau akademik para lulusan. Model prediksi dibangun dengan teknik klasifikasi data mining menggunakan algoritma pohon keputusan dan Naïve Bayes. Hasil pemodelan dengan teknik bagging telah menunjukkan bahwa algoritma pohon keputusan (J.48) memiliki kinerja yang terbaik dalam proses klasifikasi, dengan nilai akurasi mencapai 95,8% sedangkan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 81,9%. Algoritma terbaik selanjutnya dibangun ke dalam prototipe sistem informasi dengan menganalisis data akademik mahasiswa hingga semester ke-4 sebagai parameter untuk melakukan prediksi kesesuaian bidang kerja di masa mendatang.
Analisis Data Lowongan Kerja Sekretaris Pada Masa Pandemi Covid-19 Dengan Metode Data Mining Klasterisasi Fenti Sofiani; Dyah Retno Utari
Jurnal Serasi Vol 20, No 2 (2022)
Publisher : Akademi Sekretari Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/js.v20i2.2148

Abstract

Pada masa pandemi COVID-19, banyak perusahaan di Indonesia yang melakukan pemutusan hubungan kerja karena menurunnya perekonomian secara nasional. Oleh karena itu informasi lowongan kerja menjadi hal yang langka dan diburu oleh para pencari kerja. Lowongan kerja merupakan salah satu informasi yang dibutuhkan bagi lulusan pendidikan tinggi program studi vokasi kesekretariatan. Informasi lowongan kerja memuat kualifikasi calon pekerja yang dibutuhkan oleh pemberi kerja. Selain dibutuhkan oleh lulusan, informasi ini juga dapat diolah menjadi pengetahuan penting bagi pengelola program studi. Pengelola program studi dapat menyiapkan lulusan untuk memenuhi kualifikasi yang dibutuhkan pemberi kerja berdasarkan informasi lowongan kerja. Penelitian ini menganalisis data lowongan kerja sekretaris di harian surat kabar nasional pada masa pandemi COVID-19 selama lima belas bulan. Penelitian ini menggunakan metode klasterisasi data mining yaitu algoritma K-Means pada enam puluh tiga lowongan kerja dan analisis statistik deskriptif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model klasterisasi data lowongan kerja kesekretarisan, sehingga pengelola program studi memiliki strategi untuk menyiapkan lulusan yang cepat mendapatkan pekerjaan yang dibutuhkan, terutama di masa pandemi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada masa pandemi lowongan kerja sekretaris terbagi menjadi tiga kategori yaitu klaster info lowongan kerja untuk lulusan dengan kompetensi teknologi informasi tanpa pengalaman kerja dan status lulusan baru, klaster kedua info lowongan kerja untuk lulusan berpengalaman, dan klaster ketiga berupa info lowongan kerja tanpa spesifikasi tertentu. Model klasterisasi dievaluasi dengan indeks Davies Bouldin, dengan nilai indeks 0,09, artinya model yang terbentuk relatif optimal. Disarankan untuk penelitian selanjutnya melibatkan data lowongan kerja di media elektronik dan membandingkan kinerja algoritma klasterisasi lainnya, seperti K-Medoids
Co-Authors Andy Rio Handoko Anita Diana Arief Wibowo Atik Ariesta Dzikri Febrian Fenti Sofiani Mochammad Fachrizal Noni Sriwahyuni Wahyudi, Widi