cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
sapta@royal.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
JURTEKSI
Published by STMIK Royal Kisaran
ISSN : 24071811     EISSN : 25500201     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) is a scientific journal which is published by STMIK Royal Kisaran. This journal published twice a year on December and June. This journal contains a collection of research in information technology and computer system.
Arjuna Subject : -
Articles 685 Documents
 31   32   33   34   35 
QUALITY ANALYSIS OF ORPHAN PMKS SYSTEMS WITH WEBQUAL 4.0 AND IPA METHODS Riska Indah Cahyanti; Sofiansyah Fadli; Saikin Saikin; Didik Sudyana
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i2.3062

Abstract

Abstract: The PMKS Orphan Data Collection System is specifically designed to collect data on orphans in Central Lombok Regency. Although it has been around since its creation, there has been no assessment made of the quality of this system. Therefore, this study aims to analyze the quality of the PMKS Data Collection Information System for Orphans using the WebQual 4.0 method and Importance Performance Analysis (IPA). This study aims to identify factors that affect system service quality, focusing on four WebQual 4.0 variables, namely usability, information quality, service interaction, and User Satisfaction. Data was collected through distributing questionnaires and analyzed using IPA methods to assess users' views and expectations of the system. The results of the analysis showed that overall, the quality of this system was rated very good with the Webqual Index score reaching a score of 77%. However, there are certain areas that still need improvement, the PMKS Data Collection System for Orphans has a con- formity rate of 98% and an average gap value (GAP) - 0.06929. Priority is directed at quadrant I and quadrant 3. Improvement recommendations can be made by prioritizing indicators found in quadrants I and III based on the results of the IPA analysis. Thus, effective improvement efforts can be directed to improve the quality of the PMKS Data Collection System for Orphans in accord with user expectations.            Keywordss: analysis; Imprtance Performance Analysis (IPA); orphans; PMKS; WebQual 4.0 Abstrak: Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dirancang khusus untuk mengumpulkan data anak yatim di Kabupaten Lombok Tengah. Meskipun telah ada sejak pembuatannya, belum ada penilaian yang dilakukan terhadap kualitas sistem ini. Karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas Sistem Informasi Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dengan menggunakan metode WebQual 4.0 dan Importance Performance Analysis (IPA). Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kualitas layanan sistem, dengan fokus pada empat variabel WebQual 4.0, yaitu  usability, information quality, service interaction, dan User Satisfaction. Data dikumpulkan melalui menyebarkan kuesioner dan dianalisis dengan metode IPA untuk menilai pandangan dan harapan pengguna terhadap sistem. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara keseluruhan, kualitas sistem ini dinilai sangat baik dengan nilai Webqual Index mencapai skor 77%. Namun, terdapat area tertentu yang masih memerlukan perbaikan, Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu memiliki tingkat kesesuaian sebesar 98% dan nilai rata-rata kesenjangan (GAP) -0.06929. Prioritas perbaikan diarahkan pada kuadran I dan kuadran 3. Rekomendasi perbaikan dapat dilakukan dengan memprioritaskan indikator yang ditempatkan pada kuadran I dan III berdasarkan hasil analisis IPA. Dengan demikian, upaya perbaikan yang efektif dapat diarahkan untuk meningkatkan kualitas Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu sesuai dengan harapan pengguna. Kata kunci : anak yatim-piatu; analisis; Importance Performance Analisis (IPA); PMKS; WebQual
DECISION SUPPORT SYSTEM SOCIAL MEDIA SELECTION IN PURCHAS-ING DECISIONS IN KOTIM USING TOPSIS METHOD Eka Prasetyaningrum; Amelia Wulan Sari Sapitri; Selviana Yunita
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i3.3036

Abstract

Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok.            Keywords: buying decision; social media; TOPSIS  Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok. Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS
BACKPROPAGATION ALGORITHM IN PREDICTING THE AMOUNT OF WEST SIANTAR POPULATION GROWTH Rika Setiana; Yuegilion Pranayama Purba; Muhammad Safii
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 1 (2023): Desember 2023
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i1.2890

Abstract

Abstract: Indonesia is included in the category of developing countries and is a country with a relatively large population. According to data from the Pematang Siantar City Population and Civil Registration Service, West Siantar District is one of the sub-districts in Pematang Siantar City whose population continues to increase and this will lead to an increase in poverty and unemployment rates. To overcome the above problems, a method is needed to analyze the population growth of West Siantar, one of which is using the Backpropagation method. This research will use training data starting from 2017-2021 and test data from 2018-2022. The results carried out using MATLAB R2011a software show the best architecture 4-19-1 with an accuracy of 100 with an MSE number of 0.00010031375 and an epoch value of 124777. Based on the research carried out, the population of West Siantar in the next year is 86067 people. It is concluded that backpropagation can be used as a method that makes it easier to search for predictions and the level of accuracy obtained depends on the architecture used.            Keywords: Birth; Growth; Matlab; Predictions; Resident Abstrak: Indonesia termasuk dalam kategori negara berkembang dan merupakan negara dengan jumlah penduduk yang relatif besar. Menurut data Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kota Pematang Siantar, Kecamatan Siantar Barat merupakan salah satu kecamatan di Kota Pematang Siantar yang jumlah penduduknya terus meningkat dan hal ini akan berdampak pada peningkatan angka kemiskinan dan pengangguran. Untuk mengatasi permasalahan diatas diperlukan suatu metode untuk menganalisis pertumbuhan penduduk Siantar Barat, salah satunya adalah dengan menggunakan metode Backpropagation. Penelitian ini akan menggunakan data latih mulai tahun 2017-2021 dan data uji 2018-2022. Hasil yang dilakukan dengan menggunakan software MATLAB R2011a menunjukkan arsitektur terbaik 4-19-1 dengan akurasi 100 dengan angka MSE 0.00010031375 dan nilai epoch 124777. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, populasi Siantar Barat di tahun berikutnya sebanyak 86067 orang. Disimpulkan bahwa backpropagation dapat digunakan sebagai metode yang memudahkan pencarian prediksi dan tingkat akurasi yang diperoleh tergantung pada arsitektur yang digunakan. Keywords: Kelahiran; Matlab; Pertumbuhan; Penduduk; Prediksi
SUPPORT VECTOR MACHINE ANALYSIS FOR INTEREST AND TALENT CLASSIFICATION WITH PYTHON LIBRARY Devi Sartika; Febie Elfaladonna; Andre Mariza Putra
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i3.3067

Abstract

Abstract: Recognizing one's interests and talents early on is crucial in guiding an individual toward a prosperous future. While distinct, interests and talents share a close relationship. Interest denotes a genuine attraction to something without external pressure, and when consistently nurtured, it evolves into a skill or talent. Machine learning, specifically utilizing the SVM algorithm with the RBF kernel, can be applied to categorize interests and talents. Prior to SVM modeling, conducting Exploratory Data Analysis (EDA) is imperative for scrutinizing interests and talents. This analysis facilitates the identification of variables, enabling the elimination of missing values and ensuring the selection of appropriate interest and talent variables. The primary objective is to achieve optimal accuracy in modeling the classification of interests and talents. The insights gained from this research contribute to the creation of an application designed for categorizing interests and talents within SDN XYZ school. This application is designed for student use, assisting them in making informed decisions about their future education and career paths            Keywords: exploratory data analysis; interests and talents; machine learning; SVM Algorithm  Abstrak: Mengenali minat dan bakat seseorang sejak dini sangat penting dalam membimbing individu menuju masa depan yang sukses. Meskipun berbeda, minat dan bakat memiliki hubungan yang erat. Minat mengindikasikan ketertarikan yang tulus terhadap sesuatu tanpa tekanan eksternal, dan ketika terus-menerus dibina, berkembang menjadi keterampilan atau bakat. Pembelajaran mesin, khususnya dengan menggunakan algoritma SVM dan kernel RBF, dapat digunakan untuk mengelompokkan minat dan bakat. Sebelum pemodelan SVM, melakukan Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk mengkaji minat dan bakat. Analisis ini memfasilitasi identifikasi variabel, memungkinkan penghilangan nilai yang hilang, dan memastikan pemilihan variabel minat dan bakat yang tepat. Tujuan utamanya adalah mencapai akurasi optimal dalam pemodelan klasifikasi minat dan bakat. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi yang ditujukan untuk mengkategorikan minat dan bakat di sekolah SDN XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk digunakan oleh siswa, membantu mereka membuat keputusan yang terinformasi mengenai pendidikan dan karier masa depan mereka. Kata kunci: Algoritma SVM; exploratory data analysis; machine learning; minat dan bakat 
IMPLEMENTATION OF MAUT METHOD GRANTING BUSINESS LICENSES IN TANJUNGBALAI CITY Tanya Raisita; Hambali Hambali; Cecep Maulana
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i2.3106

Abstract

Abstract: Establishing a business or industrial location must obtain permission from the government which aims to protect the surrounding community from possible disturbances or pollution resulting from the industry. Therefore, in order to achieve this, it is necessary to have a system that automatically provides accurate and fast decisions in determining which companies or industries are worthy of being granted a business license. The aim of this research is to build a decision support system in determining permits to disturb business or industrial premises using the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method. The data analysis technique used is the MAUT method to determine the final decision in granting a disturbance permit to a company or industry. The sample or training data consists of 20 names in the Tanjungbalai City area. This system is tested with a black box which aims to find out that all components in the system are running well. Our findings show that the system we have created is appropriate based on the results of the analysis using the MAUT method. Apart from that, the results of black box testing show that all components in this system are valid and functioning well.Keywords: granting business licenses; maut method; web based. Abstrak: Mendirikan tempat usaha atau industri harus mendapatkan izin dari pemerintah yang bertujuan untuk melindungi masyarakat sekitar agar terlindungi dari kemungkinan timbulnya gangguan atau polusi yang diakibatkan dari industry tersebut. Oleh karena itu, demi tercapainya hal tersebut perlu adanya sistem yang secara otomatis memberikan keputusan secara akurat dan cepat dalam menentukan suatu perusahaan atau industry mana yang layak diberikan izin usaha. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem pendukung keputusan dalam menentukan izin gangguan tempat usaha atau industri menggunakan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT). Teknik analisis data yang digunakan menggunakan metode MAUT untuk menentukan keputusan akhir dalam memberikan izin gangguan kepada perusahaan atau industri. Sampel atau data training yang berjumlah 20 nama di wilayah Kota Tanjungbalai. Sistem ini diuji dengan black box yang bertujuan untuk mengetahui semua komponen pada sistem sudah berjalan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang telah kami buat sudah sesuai berdasarkan hasil analisis menggunakan metode MAUT. Selain itu, hasil black box testing menunjukkan bahwa semua komponen pada sistem ini sudah valid dan berfungsi dengan baik.Kata kunci: berbasis web; metode maut; pemberian izin usaha.
CLASSIFICATION OF FAKE NEWS IN INDONESIAN LANGUAGE USING SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD Andreas Halim Tandiano; Deny Jollyta
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i2.2895

Abstract

Abstract: Since information and communication technology has become ingrained in our daily lives, it has become easier to access information. However, there are some concerns. One of them is about fake news. The aim of this study is to develop an Indonesian system for detecting false news by utilizing news headlines. The methods used are linear kernel support vector ma- chine and n-gram. According to the findings of the performance test that was carried out, the linear kernel support vector machine model employing the term frequency inverse document frequency unigram feature performs better than utilizing bigram. The precision value generated from the model performance test is 1.00. This means that the degree of accuracy in matching the requested information regarding fake news detection with the answers provided by the system is very good. Then the recall value generated is 0.99. This means the linear kernel support vector machine model using unigram news features is very effective for detecting fake news according to the text classification approach.            Keywords: classification; fake news; n-gram; support vector machine Abstrak: Dengan adanya integrasi teknologi informasi dan komunikasi dalam kehidupan mem- buat kemudahan dalam mengakses informasi. Walaupun demikian, terdapat kekhawatiran akan beberapa hal. Salah satu di antaranya adalah berita palsu. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem deteksi berita palsu berbahasa Indonesia berdasarkan judul berita. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine kernel linier dan n-gram. Berdasarkan hasil uji performa, model Support Vector Machine kernel linier yang menggunakan fitur term frequency inverse document frequency unigram menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan bi- gram. Nilai precision yang dihasilkan dari uji performa model sebesar 1,00. Ini berarti derajat akurasi dalam mencocokkan informasi yang diminta mengenai deteksi berita palsu dengan ja- waban yang diberikan oleh sistem sangat baik. Kemudian nilai recall yang dihasilkan sebesar 0,99. Ini berarti model Support Vector Machine kernel linier dengan menggunakan fitur berita unigram sangat efektif untuk mendeteksi berita palsu menurut pendekatan teks klasifikasi. Kata kunci: klasifikasi; berita palsu; n-gram; support vector machine 
BACKPROPAGATION ANALYSIS IN SELECTING THE BEST ARCHITECTURE TO PREDICTION THE NUMBER OF POPULATION OF SIANTAR MARTOBA Arril Afatandio; Yuegilion Pranayama Purba; Muhammad Safii
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i3.2891

Abstract

Abstract: Basically, this region experiences growth every year. The negative impact of uncontrolled population growth will cause social inequality and poverty and affect the progress and prosperity of the region. Judging from the number of residents registered with the Population and Civil Registration Service, Siantar Martoba District has a fairly high population growth rate, so it is necessary to predict the future population. In making a prediction, a good method is needed to solve a problem. In this research, a backpropagation algorithm was used using five architectures, namely architecture 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. From the results of tests carried out using data on the population of Siantar Martoba, the best architecture was obtained, namely architecture 4-31-1 with a mean squared error for training of 0.00009960 and a mean squared error for testing of 0.000099957 and obtained an epoch of 14012 iterations with a time of 01 minutes 40 seconds. It was concluded that this method can predict the population of Siantar Martoba in the future using Matlab R2011a, thus obtaining a population of Siantar Martoba of 36470 people.            Keywords: architecture; backpropagation; pematangsiantar; population; welfare  Abstrak: Pada dasarnya, wilayah ini mengalami pertumbuhan setiap tahunnya. Dampak negatif pertumbuhan penduduk yang tidak terkendali akan menyebabkan kesenjangan sosial dan kemiskinan dan mempengaruhi kemajuan, kesejahteraan daerah tersebut. Dilihat dari jumlah penduduk yang terdaftar pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kecamatan siantar martoba mempunyai laju pertumbuhan penduduk yang cukup tinggi, sehingga perlu dilakukan prediksi jumlah penduduk masa depan. Dalam melakukan sebuah prediksi dibutuhkan sebuah metode yang baik dalam menyelesaikan sebuah permasalahan, dalam penelitian ini digunakan algoritma backpropagation dengan menggunakan lima arsitektur yaitu arsitektur 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan data jumlah penduduk siantar martoba diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 4-31-1 dengan nilai mean squared error pelatihan 0.00009960 dan mean squared error pengujian 0.000099957 dan memperoleh epoch 14012 iterations dengan waktu 01 menit 40 detik. Disimpulkan bahwa metode ini dapat memprediksi jumlah penduduk Siantar Martoba di masa depan dengan menggunakan Matlab R2011a, sehingga memperoleh jumlah penduduk siantar martoba sebanyak 36470 Jiwa. Kata kunci: arsitektur; backpropagation; pematangsiantar; kependudukan; kesejahteraan 
ANALYSIS OF PUBLIC OPINION ON INDONESIAN TELEVISION SHOWS USING SUPPORT VECTOR MACHINE Fidya Farasalsabila; Ema Utami; Muhammad Hanafi
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i2.2935

Abstract

Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.            Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,  Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF,  Support Vector Machine
BPJS PATIENT SATISFACTION SERVICE QUALITY USING THE SERVQUAL METHOD Putri Amanda; Rizaldi Pilliang; Parini Parini
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i3.3119

Abstract

Abstract: Gambir Baru Kisaran Community Health Center is the only one in the Gambir Baru range. Data on visits by BPJS Health participants to the Gambir Baru Kisaran Community Health Center in 2023 from January – December there are 3,048 BPJS participants. If the puskesmas services provided to the community are very good for BPJS patients, more and more BPJS participants will utilize health services and share information with the community about the benefits of BPJS Health serving General Polyclinics, Dental Polyclinics, Pharmacy Installations, Nutritionists, Outpatient and Maternity Care. Based on future problems such as the length of service time at the patient reception counter that patients receive is longer than the estimated time in the clinic SOP, namely 10 minutes, clinic staff must behave 5S (Smile, Greet, Regards, Polite and Polite) when serving patients, the process of taking medicines takes a long time after the patient has completed a health examination, the health center must provide services according to the wishes and understand the needs of patients, medical personnel and other staff, and can help if there are problems with patients, medical personnel take appropriate action and quickly, so it is necessary to carry out an evaluation as an effort to improve the quality of clinical services. he results of calculating the reality answers and expectations of patients/respondents at the Gambir Baru Health Center to 16 questions, the results of the decision recommendations are that 4 attributes must be improved and 12 more attributes must be maintained from 201 respondents-patients/patients at the Gambir Health Center.Keywords: bpjs patient satisfaction; servqual method; web-based. Abstrak:. Puskesmas Gambir Baru Kisaran adalah satu satunya yang berada di gambir baru kisaran. Data kunjungan peserta BPJS Kesehatan di Puskesmas Gambir Baru Kisaran Tahun 2023 dari bulan Januari – Desember ada 3.048 peserta BPJS. Jika pelayanan puskesmas yang diberikan pada masyarakat sangat baik tehadap pasien BPJS, maka akan semakin banyak peserta BPJS yang memanfaatkan pelayanan kesehatan dan berbagi informasi kepada masyarakat tentang manfaat dari BPJS Kesehatan melayani Poli Umum, Poli Gigi, Instalasi Farmasi, Ahli Gizi, Rawat Jalan dan Bersalin. Berdasarkan permasalahan di masa yang akan datang seperti lama waktu layanan di loket penerimaan pasien yang diterima pasien lebih lama dari waktu estimasi yang ada pada SOP klinik yaitu 10 menit, petugas klinik harus berprilaku 5S (Senyum, Sapa, Salam, Sopan dan Santun) pada saat melayani pasien, proses pengambilan obat yang memakan waktu lama setelah pasien selesai melakukan pemeriksaan kesehatan, pihak puskesmas harus memberikan pelayanan sesuai dengan keinginan dan memahami kebutuhan pasien, tenaga medis dan petugas lainnya, serta dapat membantu jika ada permasalahan pasien, tenaga medis melakukan tindakan secara tepat dan cepat, sehingga perlu dilakukan evaluasi sebagai upaya peningkatan kualitas layanan klinik. Hasil dari perhitungan jawaban realita dan harapan pasien/responden Puskesmas Gambir Baru terhadap 16 pertanyaan, hasil rekomendasi keputusan adalah 4 atribut harus ditingkatkan dan 12 atribut lagi harus dipertahankan dari 201 responden- pasien/pasien di Puskesmas Gambir.               Kata kunci: berbasis web; kepuasan pasien bpjs; metode servqual.
IMPLEMENTATION EXPONENTIAL COMPARISON METHOD IN ASSESSING THE PERFORMANCE OF SCOUT MOVEMENT LEADERS Ajrian Pra mudya; Dewi Anggraeni; Sahren Sahren
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v10i3.3099

Abstract

Abstract: The need for Performance Evaluation in Scout organizations is important to ensure that organizational goals are achieved and training standards are maintained. Performance evaluation helps in identifying strengths, weaknesses, as well as areas for improvement in training. The importance of the quality of performance of trainers in the Scout Movement cannot be underestimated, because they have a central role in guiding, training and providing inspiration to students. For this reason, there is a need to evaluate the performance of Scout trainers to increase the effectiveness of training and improve the quality of Scout education. The purpose of this research is to identify trainer performance quality criteria, evaluate their performance, and contribute knowledge in the development of a Scout trainer performance evaluation system. Then, the exponential comparison method (MPE) is used to provide a comprehensive assessment of the trainer's performance based on predetermined criteria. The results of this research are a web-based decision support application by applying the Exponential Comparison Method to evaluate the quality of Scout trainer performance, which can help improve the quality of training and provide guidance for Scout education providers. This research makes an important contribution to the development of a more efficient and effective Scout trainer performance evaluation system.         Keywords: coaching;  decision support systems; exponential comparison; performance. Abstrak : Kebutuhan akan Evaluasi Kinerja dalam organisasi Pramuka menjadi penting untuk memastikan bahwa tujuan organisasi tercapai dan standar pelatihan dipertahankan. Evaluasi kinerja membantu dalam mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, serta area untuk perbaikan dalam pelatihan. Pentingnya kualitas kinerja para pelatih dalam Gerakan Pramuka tidak dapat dianggap rendah, karena mereka mempunyai peranan sentral dalam membimbing, melatih dan memberikan inspirasi kepada peserta didik. Untuk itu kebutuhan akan evaluasi kinerja pelatih Pramuka diperlukan untuk meningkatkan efektivitas pelatihan dan meningkatkan mutu pendidikan pramuka. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi kriteria kualitas kinerja pelatih, mengevaluasi kinerja mereka, dan menyumbangkan pengetahuan dalam pengembangan sistem evaluasi kinerja pelatih Pramuka. Kemudian, metode perbandingan eksponensial (MPE) digunakan untuk memberikan penilaian komprehensif terhadap kinerja pelatih berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Hasil dari penelitian ini sebuah aplikasi pendukung keputusan berbasis web dengan menerapkan Metode Perbandingan Eksponensial untuk mengevaluasi kualitas kinerja pelatih Pramuka, yang dapat membantu meningkatkan mutu pelatihan dan memberikan panduan bagi penyelenggara pendidikan Pramuka. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem evaluasi kinerja pelatih Pramuka yang lebih efisien dan efektif.Kata Kunci: kinerja; pembinaan; perbandingan eksponensial; sistem pendukung keputusan

Page 33 of 69 | Total Record : 685

 31   32   33   34   35 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 1 (2025): Desember 2025 Vol. 11 No. 4 (2025): September 2025 Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025 Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025 Vol 11, No 1 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Desember 2024 Vol. 10 No. 4 (2024): September 2024 Vol 10, No 4 (2024): September 2024 Vol. 10 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024 Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024 Vol. 10 No. 2 (2024): Maret 2024 Vol. 10 No. 1 (2023): Desember 2023 Vol 10, No 1 (2023): Desember 2023 Vol 9, No 4 (2023): September 2023 Vol. 9 No. 4 (2023): September 2023 Vol 9, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 9, No 2 (2023): Maret 2023 Vol 9, No 1 (2022): Desember 2022 Vol 8, No 3 (2022): Agustus 2022 Vol 8, No 2 (2022): April 2022 Vol 8, No 1 (2021): Desember 2021 Vol 7, No 3 (2021): Agustus 2021 Vol 7, No 2 (2021): April 2021 Vol 7, No 1 (2020): Desember 2020 Vol 6, No 3 (2020): August 2020 Vol 6, No 2 (2020): April 2020 Vol 6, No 1 (2019): December 2019 Vol 5, No 2 (2019): Juni 2019 Vol 5, No 1 (2018): Desember 2018 Vol 4, No 2 (2018): Juni 2018 Vol 4, No 1 (2017): Desember 2017 More Issue