Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.407
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa ICIT (Innovative Creative and Information Technology) Journal Journal Sensi: Strategic of Education in Information System CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) ADI Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal (ADIMAS Jurnal) MAVIB Journal : Jurnal Multimedia Audio Visual and Broadcasting Universal Raharja Community (URNITY Journal)
Muhammad Faisal
Universitas Raharja
Arts Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal Sensi: Strategic of Education in Information System

 1 
Rancang Bangun Aplikasi Sistem Informasi Reminder Kenaikan Pangkat Pegawai Berbasis Web Pada Kantor Kecamatan Curug Ita Erliyani; Muhammad Faisal; Fajar Shodiq
Journal Sensi: Strategic of Education in Information System Vol 8 No 1 (2022): Journal Sensi
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (696.919 KB) | DOI: 10.33050/sensi.v8i1.2185

Abstract

Pangkat merupakan jabatan yang memperlihatkan tingkat seorang pegawai didalam struktur kepegawaian serta digunakan untuk standarisasi penggajian. Permasalahan yangdihadapi Kecamatan Curug saat ini, yaitu pada sistem reminder yang diperuntungkan untukpegawai yang sedang dalam promosi kenaikan pangkat, di mana saat ini masih menerapkan caramanual. Penelitian ini bertujuan untuk menginformasikan kenaikan pangkat kepada pegawaiKecamatan Curug melalui sistem yang lebih terkomputerisasi. Dimana dalam pemberitahuaninformasi kenaikan pangkat pegawai sebelumnya masih dilakukan secara manual dan dirasakurang efektif karena menimbulkan beberapa permasalahan, seperti informasi yang tidaktersampaikan kepada pegawai, dan terkadang pegawai sering lupa menanyakan informasitersebut, akibatnya pengumpulan dokumen sebagai syarat dalam promosi kenaikan pangkattersebut menjadi terlambat. Disebabkan hal itu penulis merancang sistem informasi Reminderkenaikan pangkat pegawai untuk memecahkan permasalahan yang terjadi. Metode penelitianyang digunakan yaitu metode observasi, wawancara dan studi pustaka. Sedangkan metodeanalisiadigunakan metode analisia PIECES (Performance, Information, Economic, Control,Efficiency, Service). Dengan adanya sebuah sistem informasi Reminder kenaikan pangkatberbasis web pegawai dapat mengakses langsung informasi untuk mencari tahu tentang statuskenaikan pangkatnya, serta mendapatkan informasi melalui sistem Reminder.
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Dalam Memprediksi Indeks Kemiskinan Muhammad Faisal; Wiranti Sri Utami; Sarah Parmica
Journal Sensi: Strategic of Education in Information System Vol 9 No 1 (2023): Journal Sensi
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (208.381 KB) | DOI: 10.33050/sensi.v9i1.2616

Abstract

Kemisikinan merupakan masalah yang harus dihadapi oleh Pemerintah, kemiskinanjuga dapat berpengaruh terhadap tindak keriminal. Oleh sebab itu diperlukan perhatian khususuntuk menekan angka kemiskinan, Pemerintah telah melakukan upaya dalam menekan angkakemiskinan, diantaranya dengan memberikan berbagai macam bantuan kepada rakyat miskinberdasarkan data yang diperoleh. Selain itu Pemerintah juga perlu memperhatikan indekskemiskinan pada setiap provinsi, hal ini bertujuan untuk mengetahui informasi indekskemiskinan dalam waktu tertentu. Penelitian ini membahas tentang prediksi indeks kemiskinanmenggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam memprediksi indeks kemiskinandisetiap Provinsi dengan menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).
Co-Authors Ari Asmawati Erliyani, Ita Fajar Shodiq Fidrian Millen Prayogi Hilwah Mauludiah Muhamad Yusup Muhammad Dimas Aji Kurnia Putra Nila Pratiwi Ridho Firdaus Ruli Supriati, Ruli Sarah Parmica Suharmanto . Vera Nurlia Wahyu Aji Putra Prakoso Wiranti Sri Utami