Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

Aplikasi Seleksi Tenaga Kerja PT Qjob Saka Gemilang untuk Penyaluran ke PT Indosat dengan Metode SAW Agami, Nurul; Novianti, Leni; Rahmi, Nurlaili
Jurnal Sistem Informasi (JASISFO) Vol. 6 No. 2 (2025): September
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

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

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pembuatan sistem pendukung keputusan untuk membantu proses seleksi penyaluran calon tenaga kerja khususnya Sales Executive oleh PT Qjob Saka Gemilang ke PT Indosat Ooredoo. Saat ini, proses pemilihan kandidat terbaik masih dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu lama, berisiko terjadi penilaian yang tidak objektif, dan kurang efektif dalam memilih kandidat terbaik. Oleh karena itu, digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) karena kemamampuannya memberikan hasil penilaian yang lebih objektif berdasarkan beberapa kriteria seperti pendidikan, pengalaman kerja, usia, dan performa wawancara. Tujuan dari sistem ini adalah untuk mempercepat proses seleksi, meningkatkan ketepatan dalam penilaian, dan membantu perusahaan dalam merekomendasikan kandidat terbaik sesuai dengan kebutuhan mitra. Sistem ini dikembangkan berbasis web dengan menggunakan metode Waterfall. sistem akan diuji dengan data simulasi untuk meminimalkan kesalahan sebelum implementasi.
Factors Associated with Household Waste Disposal Behavior among Housewives in Sumber Marga Telang Subdistrict, Banyuasin Regency, in 2025 Novianti, Leni
Socius: Jurnal Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial Vol 3, No 5 (2025): December 2025
Publisher : Penerbit Yayasan Daarul Huda Kruengmane

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.18036142

Abstract

Household waste management remain a serious environmental health issue in Marga Telang subdistrict Banyuasin Regency. The behavior of housewives in disposing of waste in influenced by several factors such as knowledge, attitude and availability  of waste disposal facilities objective.: to identify the factors influencing houswives behavior in waste disposal in Marga Telang Subdistrict, Banyuasin Regency in 2025.  This study used a cross Sectional survey design with 92 randomly selected respondents. Data were collected using a structured questionnaire and analyzed uni Variately and bivariately using the chi square test Results: The analysis showed a significant relationship between knowledge (P =0,014 ) and attitude ( p=0,020 ) with housewives’ waste disposal behavior, and the availability of facilities  significantly related( p= 0,001).
Exploratory Data Analysis (EDA) dalam Dataset Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas XYZ Palembang Isa, Indra Griha Tofik; Zulkarnaini, Zulkarnaini; Novianti, Leni; Elfaladonna, Febie; Agustri, Suzan
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 3 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i3.4125

Abstract

Keberhasilan suatu pemodelan salah satunya dipengaruhi oleh kualitas dari dataset yang dianalisis. Exploratory Data Analysis merupakan teknik yang digunakan dalam data understanding untuk mengeksplorasi data mana saja yang memiliki kualitas yang nantinya digunakan dalam tahapan pemodelan. Kasus yang diangkat dalam penelitian ini adalah dataset penerimaan mahasiswa baru di Universitas XYZ, dimana untuk tujuan akhirnya adalah bagaimana memprediksikan preferensi program studi bagi calon pendaftar. Namun dari dataset tersebut dengan beragam data perlu dikaji lebih lanjut untuk mencermati kualitas data yang valid, kredibel, mendukung dalam pemodelan preferensi pilihan program studi. Sebuah EDA akan diimplementasikan sebagai solusi dari penelaahan data dengan melihat ragam data dari dataset penerimaan mahasiswa baru, potensi fitur yang mendukung dalam tahap pemodelan, rekomendasi yang perlu dilakukan untuk tahapan lanjut dalam sebuah siklus data sains. Tahapan penelitian dilakukan dengan Analisis Permasalahan, Akuisisi Data, Exploratory Data Analysis (EDA), Interpretasi Anomali, Rekomendasi Fitur. Hasil akhir berupa 14 rekomendasi fitur dari dataset penerimaan mahasiswa baru yang terdiri dari Jenis Kelamin, Tanggal Lahir (Umur), Program Studi, Status Sipil, Provinsi, Kota, Anak Ke, Jumlah Saudara, Penghasilan, Jenjang, Program Kuliah, Jenis Sekolah, Jurusan Sekolah, Nilai Unas, Tahun Lulus