Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

1.745

P-Index

This Author published in this journals

All Journal STRATEGIC Jurnal Informatika Jurnal Pariwisata IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Paradigma Infotronik : Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi JIKA (Jurnal Informatika) Indonesian Community Service and Empowerment Journal (IComSE) Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Jurnal Sosial dan Abdimas International Journal of Economics, Management and Accounting Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

MAXSI ARY

Unknown Affiliation

Author-ID : 646002

Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

MENENTUKAN PROBABILITAS QUALITAS LULUSAN PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN LOGISTIC REGRESSION Maxsi Ary; Slamet Risnanto
Jurnal Informatika Vol 1, No 2 (2014): Jurnal INFORMATIKA
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Abstract – Human resources (HR) is one of the success factors in the economic field, namely how to create a human resources (HR) qualified and have the skills and highly competitive in the global competition. Educational level of the labor force that is still relatively low. The structure of education of the workforce is still dominated Indonesian basic education which is about 63.2%. The issue raised is to determine the probability of a program of study (whether or not) to see some of the ratio of the number of graduates by the number of students per class, the amount of quota size class (large or small) using logistic regression models. Data were obtained from a search result based on the amount of data the study program students and graduates in 2010 Data processing using SPSS. The results of the analysis by assessing model fit and the results will be given for each model fit. Starting with the hypothesis for assessing model fit, statistical -2LogL, Cox and Snell's R Square, Hosmer and Lemeshow's Goodness of Fit Test, and the classification table. The results of the analysis using SPSS as a tool aimed at measuring quality of graduate courses at a university, college, or academy, whether or not based on the ratio of the number of graduates and class quotas. Keywords: Quota Class, Probability, Logistic Regression Abstrak – Sumberdaya manusia (SDM) adalah salah satu faktor kesuksesan dalam bidang ekonomi, yaitu bagaimana menciptakan sumber daya manusia (SDM) yang berkualitas dan memiliki keterampilan serta berdaya saing tinggi dalam persaingan global. Tingkat pendidikan angkatan kerja yang ada masih relatif rendah. Struktur pendidikan angkatan kerja Indonesia masih didominasi pendidikan dasar yaitu sekitar 63,2%. Persoalan yang dikemukakan adalah menentukan probabilitas sebuah program studi (baik atau tidak) dengan melihat beberapa rasio jumlah lulusan dengan jumlah mahasiswa per angkatan, ukuran besarnya kuota kelas (besar atau kecil) menggunakan model logistic regression. Data diperoleh dari hasil penelusuran data program studi berdasarkan jumlah mahasiswa dan lulusan pada tahun 2010. Pengolahan data menggunakan SPSS. Hasil analisis dengan menilai model fit dan akan diberikan hasilnya untuk setiap model fit. Dimulai dengan hipotesis untuk menilai model fit, statistic -2LogL, Cox dan Snell’s R Square, Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test, dan tabel klasifikasi. Hasil analisis menggunakan SPSS tersebut bertujuan sebagai alat pengukuran qualitas lulusan program studi di suatu Universitas, Perguruan Tinggi, maupun Akademi, baik atau tidaknya berdasarkan rasio jumlah lulusan dan quota kelas. Kata Kunci: Kuota Kelas, Probabilitas, Logistic Regression

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi Maxsi Ary
Jurnal Informatika Vol 4, No 2 (2017): Jurnal INFORMATIKA
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

adalah hak sepenuhnya bagi pemegang keputusan. Tidak ada yang dapat dijadikan patokan mutlak metode/pendekatan yang digunakan untuk mengambil keputusan. Dalam aplikasi model untuk perencaaan produksi diperoleh satu lagi alternatif untuk menentukan seberapa banyak produk yang dihasilkan untuk menentukan keuntungan maksimal dan memenuhi kapasitas produksi. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan perencanaan produksi model program linear multi objektif de novo pendekatan goal programming dengan Simplex LP. Hasilnya adalah nilai optimasi baru dengan pendekatan Simplex LP berupa keuntungan paling besar dibandingkan dengan hasil De Novo Goal Programming dan Produksi Awal. Kata Kunci: Program Linear Multi Objektif, Pemegang Keputusan Multi Objektif, Perencanaan Produksi, Simplex LP. AbstractThe alternative to decision-making is the full right of the decision-maker. Nothing can be the absolute benchmark of the method / approach used to make decisions. In modeling applications for production planning, there is one more alternative to determine how many products are produced to determine maximum profitability and meet production capacity. The purpose of this research is to compare the production planning of multi objective linear program model de novo goal programming approach with Simplex LP. The result is a new optimization value with Simplex LP approach in the form of the biggest benefit compared to De Novo Goal Programming and Early Production results. Keywords: Multi Objective Linear Programming, Multi Objective Decision-Maker, Production Planning, Simplex LP.

ANALISIS FAKTOR PEMILIHAN PROGRAM STUDI UNTUK MERAIH KEUNGGULAN BERSAING Maxsi Ary
Jurnal Informatika Vol 3, No 1 (2016): Jurnal INFORMATIKA
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Abstract - The purpose of this research was to determine the factors that influence the decision to enroll new students in AMIK BSI Bandung. The student's decision can be a reference college to create a competitive advantage and to identify and analyze the factors that influence students to choose a college. The research was using purposive sampling method. Factors that influence the student's decision in determining the Department of Information Management AMIK BSI Bandung is the first factor with 49 301% variance. Variables were highest for the Academic Reputation of 77.3%. Another variable that support this factor was 74.4% Availability of Financial Aid, Academic Program availability of 73.1%, Social Atmosphere and Geographic Locations by 70.6% and 61.6%, ending with student population amounted to 50.3%. The second factor with a percentage of 81.4% namely Size College, has eigenvalue of 1436 and was able to explain the variance of 20 519%. Keywords: Factor Analysis, Competitive Advantage. Abstrak - Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan mahasiswa baru dalam mendaftar di AMIK BSI Bandung. Keputusan mahasiswa ini dapat menjadi referensi perguruan tinggi untuk menciptakan keunggulan bersaing dan untuk mengetahui serta menganalisis faktor yang mempengaruhi mahasiswa untuk memilih perguruan tinggi. Sampel penelitian menggunakan metode purposive sampling. Faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan mahasiswa dalam menentukan jurusan Manajemen Informatika AMIK BSI Bandung adalah faktor pertama dengan varians 49.301%. Variabel yang tertinggi adalah Reputasi Akademik sebesar 77.3%. Variabel lain yang mendukung faktor ini adalah Ketersediaan Bantuan Keuangan 74.4%, Ketersediaan Program Akademik sebesar 73.1%, Suasana Sosial dan Lokasi Geografis sebesar 70.6% dan 61.6%, diakhiri dengan Populasi Mahasiswa sebesar 50.3%. Faktor kedua dengan persentase sebesar 81.4% yaitu Ukuran Perguruan Tinggi, memiliki nilai eigenvalue sebesar 1.436 dan mampu menjelaskan varians sebesar 20.519%. Kata Kunci: Analisis Faktor, Keunggulan Bersaing.

PENGKLASIFIKASIAN KARAKTERISTIK MAHASISWA BARU DALAM MEMILIH PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN ANALISIS CLUSTER Maxsi Ary
Jurnal Informatika Vol 2, No 1 (2015): Jurnal INFORMATIKA
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Abstract - Object Clustering is one of the object mining process which aims to partition an existing object into one or more cluster objects based on their characteristics. Private Universities is one of the alternatives for the community colleges to meet increased demand for educational needs. The number of private colleges, especially in Bandung and generally in Indonesia is quite a lot. The number of colleges and universities means used to attract prospective students to be an interesting thing to study. As a reason for the intense competition in the search for new students, no doubt there are some ways that actually do not need to be done. Issues raised, namely classify new students of characteristics in selecting a course using cluster analysis. Data obtained from the questionnaire prospective new students in February 2014 Data processing using SPSS. The results using analysis SPSS aiming easier to describe the characteristics of each group of new students in choosing courses. Keywords: Clustering, characteristics of students, courses, cluster analysis Abstrak - Pengelompokan Objek (object clustering) adalah salah satu proses dari objek mining yang bertujuan untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster objek berdasarkan karakteristiknya. Perguruan tinggi swasta merupakan salah satu perguruan tinggi alternatif bagi masyarakat untuk menghadapi peningkatan permintaan terhadap kebutuhan pendidikan. Jumlah perguruan tinggi swasta khususnya di Bandung dan umumnya di Indonesia berjumlah cukup banyak. Jumlah perguruan tinggi dan cara yang digunakan perguruan tinggi untuk menarik minat calon mahasiswa menjadi hal yang menarik untuk dikaji. Sebagai alasan ketatnya persaingan dalam mencari calon mahasiswa baru, tidak dipungkiri terdapat beberapa cara yang dilakukan yang sebetulnya tidak perlu dilakukan. Persoalan yang dikemukakan yaitu mengklasifikasikan karakteristik mahasiawa baru dalam memilih program studi menggunakan analisis cluster. Data diperoleh dari hasil kuisioner calon mahasiswa baru pada bulan februari 2014. Pengolahan data menggunakan SPSS. Hasil analisis menggunakan SPSS tersebut bertujuan memudahkan untuk mendeskripsikan karakteristik masing-masing kelompok mahasiswa baru dalam memilih program studi. Kata kunci: Clustering, Karakteristik Mahasiswa, Program Studi, Analisis Cluster.

MENENTUKAN PRIORITAS PILIHAN MAHASISWA DALAM MEMILIH KAMPUS MENGGUNAKAN ANALISIS CONJOINT Maxsi Ary
Jurnal Informatika Vol 2, No 2 (2015): Jurnal INFORMATIKA
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

ABSTRACT - A private college is education marketers that need to identify students for educational products; educational products develop and implement a promotion to attract attention and give a strong response from prospective students. Advantages of private college to attract more students improved. The aim of this study is to analyze the preferences of students from the Department of Information Management AMIK Bandung BSI in choosing the campus. Research preferences in choosing college students conducted by applying conjoint analysis using SPSS 17.0. How that is done is to obtain a score of uses that can represent every aspect of campus services owned factor, so that on that score can be deduced about what attributes are most considered by the students in choosing a college. Results of the respondents preference highest-value is a factor field (14.92%), curriculum (13:21%), accreditation (12.75%), lecturer (12:13%), building (11.96%), library (11.87%), Distance (11.66%) and advertising (11:46%). Results of the aggregate utility level factors/attributes chosen by respondents, that the respondents liked the selection of educational services in the campus is having a field campus, open curriculum (the administration delivered in advance at the beginning of registration), the campus has been accredited, senior lecturer option, the size of ordinary buildings (less noticed), the library has a large collection of books, the distance between the house and near the campus, and advertising less attention. Keywords: Multivariate Statistics , Conjoint Analysis , Preference ABSTAKSI - Perguruan tinggi swasta merupakan pemasar pendidikan yang perlu mengidentifikasi calon mahasiswa terhadap produk pendidikan, mengembangkan produk pendidikan dan menerapkan promosi untuk menarik perhatian dan memberi tanggapan yang kuat dari calon mahasiswa. Keunggulan perguruan tinggi swasta untuk menarik minat mahasiswa lebih ditingkatkan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis preferensi mahasiswa Jurusan Manajemen Informatika AMIK BSI Bandung dalam memilih kampus. Penelitian preferensi mahasiswa dalam memilih kampus dilakukan dengan mengaplikasikan analisis conjoint menggunakan SPSS 17.0. Cara yang dilakukan adalah dengan memperoleh skor kegunaan yang dapat mewakili setiap aspek faktor jasa kampus yang dimiliki, sehingga dari skor tersebut dapat ditarik kesimpulan tentang atribut apa saja yang paling dipertimbangkan oleh mahasiswa dalam memilih kampus. Hasil preferensi responden yang bernilai paling tinggi adalah faktor Lapangan (14.92%), Kurikulum (13.21%), Akreditasi (12.75%), Dosen (12.13%), Gedung (11.96%), Perpustakaan (11.87%), Jarak (11.66%), dan Iklan (11.46%). Hasil utilitas agregat level faktor/atribut pilihan responden, bahwa responden menyukai jasa pendidikan dalam pemilihan kampus adalah kampus memiliki lapangan, kurikulum terbuka (pihak administasi menyampaikan terlebih dahulu diawal pendaftaran), kampus telah terakreditasi, pilihan dosen senior, ukuran gedung biasa saja (kurang diperhatikan), perpustakaan memiliki banyak koleksi buku, jarak antara rumah dan kampus dekat, dan iklan kurang diperhatikan. Kata Kunci: Statistik Multivariat, Analisis Conjoint, Preferensi

Co-Authors Ani Solihat Azmi Nurfauziah Hayati Hariyanti, Ifani Iedam Fardian Anshori, Iedam Fardian Irawan, Rivaldy Nuryansah, Dika Oki Adityawan, Oki Rahadi, Panji Firman Rajanah, Savira Fidzatika Rian Andriani, Rian S Sobarudin Sandi Destian Pratama Sari Susanti, Sari Slamet Risnanto Sudarsono, Avien Cornelia Sulaeman, Aqil Tama Willma Fauzzia

Title Search

Found 5 Documents Search Journal : Jurnal Informatika

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika