cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Magister SIstem Informasi UNIKOM
Contact Email
yeffryhandoko@email.unikom.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jtk3ti@email.unikom.ac.id
Editorial Address
Jl. Dipatiukur No. 112-116, Kota Bandung, Jawa Barat, 40132
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi
Published by Universitas Komputer Indonesia
ISSN : 24601799     EISSN : 26549506     DOI : https://doi.org/10.34010/jtk3ti.v5i1.2297
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal yang diterbitkan berkala oleh Magister Sistem Informasi UNIKOM dua kali dalam setahun. Materi berisi keilmuan sistem informasi seperti: Manajemen Sistem Informasi, ERP, EAP, Kerangka Kerja TI, Tata Kelola TI, Manajemen Resiko, COBIT, Stakeholder Management, CRM, Change Management, IT COST.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 5 No. 2 (2019): November 2019" : 5 Documents clear
Model Peramalan Garis Kemiskinan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Holt Aminudin, Roni; Handoko, Yeffry
Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jtk3ti.v5i1.2295

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan Garis Kemiskinan untuk membantu pemerintah mendapatkan informasi yang akurat dan cepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Double Exponential Smoothing dari Holt. Metode ini adalah bagian dari data berdasarkan analisis deret waktu (time series). Penelitian ini menerapkan teori peramalan untuk menghasilkan ramalan Garis Kemiskinan untuk tahun yang akan datang. Selanjutnya, penelitian ini melakukan analisa pola data, dan menentukan nilai parameter terbaik. Metode Double Exponential Smoothing dari Holt menggunakan parameter Alpha (α) dan Gamma (γ). Untuk menentukan nilai parameter terbaik adalah menggunakan metode trial dan error. Nilai parameter terbaik menghasilkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) terkecil. Pola data menunjukan trend, berarti metode Double Exponential Smoothing dari Holt tepat untuk digunakan dalam penelitian ini. Nilai parameter yang dihasil dari metode trial dan error adalah Alpha (α) sebesar 0,7 dan Gamma (γ) sebesar 0,1 yang menghasilkan ukuran akurasi terkecil, dalam penelitian ini menggunakan MAPE. Dengan mengamati hasil peramalan yang telah dilakukan, model peramalan ini memiliki kinerja yang sangat baik. Nilai Garis Kemiskinan akan terus meningkat, sesuai dengan pola konsumsi yang meningkat dan kenaikan harga kebutuhan pokok.
Perancangan Enterprise Architecture Universitas Berdasarkan Tri Dharma Perguruan Tinggi Menggunakan Zachman Framework (Studi Kasus: Universitas Komputer Indonesia) Indrawan, Berny
Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jtk3ti.v5i1.2296

Abstract

Universitas adalah lembaga yang wajib berkontribusi dalam pendidikan tinggi, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat yang dikenal sebagai Tri Dharma Perguruan Tinggi. Universitas juga memiliki hak untuk mengelola lembaga mereka. Dalam meningkatkan proses bisnis berdasarkan Tri Dharma Perguruan Tinggi, Universitas yang berbasis pada teknologi informasi (IT) harus melakukan perencanaan terhadap blueprint IT untuk mendukung proses penyelarasan antara strategi IT dan strategi bisnis organisasi. Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM) sebagai universitas swasta di Kota Bandung, sudah mengimplementasikan infrastruktur IT dan dikelola oleh divisi yang sesuai. Akan tetapi, manajemen IT di UNIKOM yang lebih rumit dan terpisah dari manajemen IT menyebabkan Infrastruktur IT tidak mampu beradaptasi dan menanggapi pesatnya perubahan pada kebutuhan bisnis. Penelitian ini dibangun menggunakan Zachman Framework yang bertujuan untuk merancang Enterprises Architecture agar dapat meningkatkan proses bisnis dan Infrastruktur IT berdasarkan Tri Dharma Perguruan Tinggi di UNIKOM. Namun dalam penelitian ini hanya menggikuti tiga baris pertama pada Zachman Framework yang terdiri dari Planner's View, Owner's View, dan Designer's View serta tiga kolom pertama pada Zachman Framework yang terdiri dari kolom Data (What), Function (How) dan Network (Where). Dengan mengadopsi Enterprise Architecture menggunakan Zachman Framework, dapat menghasilkan blueprint yang dapat dijadikan acuan bagi Universitas untuk melakukan pengambilan keputusan yang lebih baik dan menyelaraskan proses bisnis dan IT di masa mendatang yang sesuai dengan Tri Dharma Perguruan Tinggi.
Prediksi Inflasi Indonesia Memakai Model ARIMA dan Artificial Neural Network S, Wahyudin
Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jtk3ti.v5i1.2297

Abstract

Inflasi merupakan indikator makro ekonomi yang sangat penting. Berbagai macam metoda prediksi inflasi Indonesia telah dipublikasikan. Namun pencarian metoda prediksi inflasi yang lebih akurat masih menjadi topik menarik. Pada penulisan ini diusulkan sebuah metoda baru untuk prediksi inflasi memakai model ARIMA dan Artificial Neural Network (ANN). Data inflasi yang digunakan adalah data inflasi bulanan year-on-year dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2018 yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Pertama dibuat 2 model ARIMA yaitu model ARIMA tanpa siklus tahunan dan dengan siklus tahunan. Prosedur standar dan diagostics test telah dilakukan antara lain: summary of statistics, analysis of variance (ANOVA), significance of coefficients test, residuals normality, heterocesdacity, dan stability. Dari hasil perbandingan kinerja memakai Root Mean Squared Error (RMSE) diperoleh bahwa model ARIMA dengan siklus tahunan lebih baik. Model tersebut berupa model ARIMA (2,1,0) (2,0,0) [12]. Kemudian, untuk meningkatkan kinerja prediksi inflasi, ANN telah dibuat berbasis model ARIMA tersebut. Model ANN memakai satu hidden layer dan dua neuron. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ANN menghasilkan RMSE yang lebih kecil daripada model ARIMA (2,1,0) (2,0,0) [12]. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh kemampuan mengolah hubungan nonlinear antara variabel target dan variabel penjelas.
Perancangan Sistem Pengukuran Kompetensi Sistem Analis Berdasarkan Kemampuan Teknis dan Portofolio Berbasis Komputer (Computer Based Test) Sugiandi, Ade
Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jtk3ti.v5i1.2298

Abstract

Software Development Life Cycle (SDLC) merupakan kerangka kerja yang terstruktur berisi tahapan proses yang berurutan dimana sistem informasi dikembangkan. Setiap tahapan dari SDLC mempunyai penanggung jawab salah satunya adalah sistem analis yang memiliki tanggung jawab pada tahapan analisis dan desain sistem. Perananan sistem analis dalam pembangunan sistem sangat vital, untuk itu sistem analis harus memiliki kompetensi yang baik supaya bisa memastikan projek pembangunan sistem berjalan dengan baik. Pengukuran kompetensi selama ini tidak terstruktur dengan baik dan biasanya dilakukan hanya sekali pada saat ada kebutuhan. Kompetensi akan berkembang seiring dengan keterlibatan sistem analis didalam projek pembangunan sistem. Tahapan penelitian yang dilakukan salah satunya adalah survey terhadap responden yang berprofesi sebagai Sistem Analis dan Project Manager tujuan dari survey tersebut adalah untuk meminta tanggapan terhadap rancangan sistem pengukuran kompetensi yang akan dibuat dalam penelitian ini. Berdasarkan tanggapan survey mengenai usulan rancangan sistem yang disampaikan oleh responden bisa disimpulkan bahwa >90% responden setuju dengan rancangan yang disampaikan dapat mengukur kompetensi dari seorang sistem analis. Untuk itu rancangan sistem yang sudah dibuat bisa dijadikan acuan dalam pembangunan sistem pengukuran kompetensi sistem analis. Software Development Life Cycle (SDLC) merupakan kerangka kerja yang terstruktur berisi tahapan proses yang berurutan dimana sistem informasi dikembangkan. Setiap tahapan dari SDLC mempunyai penanggung jawab salah satunya adalah sistem analis yang memiliki tanggung jawab pada tahapan analisis dan desain sistem. Perananan sistem analis dalam pembangunan sistem sangat vital, untuk itu sistem analis harus memiliki kompetensi yang baik supaya bisa memastikan projek pembangunan sistem berjalan dengan baik. Pengukuran kompetensi selama ini tidak terstruktur dengan baik dan biasanya dilakukan hanya sekali pada saat ada kebutuhan. Kompetensi akan berkembang seiring dengan keterlibatan sistem analis didalam projek pembangunan sistem. Tahapan penelitian yang dilakukan salah satunya adalah survey terhadap responden yang berprofesi sebagai Sistem Analis dan Project Manager tujuan dari survey tersebut adalah untuk meminta tanggapan terhadap rancangan sistem pengukuran kompetensi yang akan dibuat dalam penelitian ini. Berdasarkan tanggapan survey mengenai usulan rancangan sistem yang disampaikan oleh responden bisa disimpulkan bahwa >90% responden setuju dengan rancangan yang disampaikan dapat mengukur kompetensi dari seorang sistem analis. Untuk itu rancangan sistem yang sudah dibuat bisa dijadikan acuan dalam pembangunan sistem pengukuran kompetensi sistem analis.
Teknik Menyajikan Data Sentimen Analisis Pada Domain Perguruan Tinggi Rahman, Alkautsar; Kerlooza, Yusrila Yeka
Jurnal Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknologi Informasi Vol. 5 No. 2 (2019): November 2019
Publisher : Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jtk3ti.v5i1.2300

Abstract

Dalam penyebaran informasi Media Sosial, Website Organisasi, Aplikasi Organisasi mampu memberikan opini / komentar akan tetapi hasil opini / komentar tersebut tidak tersampaikan sesuai dengan kebutuhan informasi yang dibutuhkan oleh setiap hirarki atau struktur organisasi yang ada didalam domain perguruan tinggi. Beberapa metode analisis segmentasi Piramida Hirarki, Piramida Sistem Informasi telah ada sebelumnya dan telah diterapkan di berbagai bidang ilmu. Untuk kasus analisis segmentasi struktur organisasi di UNIKOM ini akan digunakan metode piramida Hirarki, analisa kebutuhan informasi dan penyajian informasi menggunakan metode Piramida Sistem Informasi dan Cognitive Load. Dengan demikian, peneliti akan mengetahui kepentingan, keperluan dan kebutuhan informasi dari setiap jenjang akan mengetahui jenis informasi tertentu, dan batasan informasi yang akan disajikan. Setelah menggunakan metode Piramida Hirarki, Piramida Sistem Informasi dan Cognitive Load untuk segmentasi dan penyajian informasi, setiap jenjang pada struktur organisasi UNIKOM akan mendapatkan informasi dengan konteks dan jumlah yang sesuai.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 11 No. 3 (2025): Desember 2025 Vol. 11 No. 2 (2025): September 2025 Vol. 11 No. 1 (2025): Mei 2025 Vol. 10 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 10 No. 1 (2024): Mei 2024 Vol. 9 No. 2 (2023): November 2023 Vol. 9 No. 1 (2023): Mei 2023 Vol. 8 No. 2 (2022): November 2022 Vol. 8 No. 1 (2022): Mei 2022 Vol. 7 No. 2 (2021): November 2021 Vol. 7 No. 1 (2021): Mei 2021 Vol. 6 No. 2 (2020): November 2020 Vol 6 No 1 (2020): Mei 2020 Vol. 6 No. 1 (2020): Mei 2020 Vol. 5 No. 2 (2019): November 2019 Vol 5 No 1 (2019): Mei 2019 Vol. 4 No. 2 (2018): November 2018 Vol 4 No 1 (2018): Mei 2018 Vol 3 No 2 (2017): November 2017 Vol. 3 No. 2 (2017): November 2017 Vol 3 No 1 (2017): Mei 2017 Vol. 2 No. 2 (2016): November 2016 Vol. 2 No. 1 (2016): Mei 2016 Vol 1 No 2 (2015): November 2015 Vol 1 No 1 (2015): Mei 2015 More Issue