Garuda - Garba Rujukan Digital

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PT. TELKOM AKSES TASIKMALAYA Agustin, Anggi Permana; Sundari, Shinta Siti; Mufizar, Teuku
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 1 (2025): JURNAL JRIS EDISI JANUARI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no1.712

PT Telkom Akses is an entity that plays an important role in Indonesia's telecommunications industry, focusing on providing quality internet access. As a company with many employees, performance evaluation is important to assess each individual's contribution and performance quality. Currently, employee evaluations are still conducted manually, making the process time-consuming and prone to evaluator subjectivity. This research aims to develop a decision support system (DSS) for evaluating employee performance at PT Telkom Akses Tasikmalaya. The development of this decision support system (DSS) uses the Simple Additive Weighting (SAW) method. It employs five performance evaluation criteria, workability, discipline, responsibility, work creativity, and absenteeism, to assess ten employee alternatives used as samples. The research results in SAW calculations show the ranking values of the sampled alternatives from rank one to ten consecutively: A6, A5, A4, A8, A11, A10, A7, A1, A2, and A3. This result impacts employee performance evaluations' increased transparency and accuracy and contributes to developing fair and sustainable evaluation methods.PT Telkom Akses merupakan entitas yang berperan penting dalam industri telekomunikasi Indonesia dengan fokus pada penyediaan akses internet berkualitas. Sebagai perusahaan yang memiliki banyak karyawan, penilaian kinerja karyawan menjadi hal yang penting untuk menilai kontribusi dan kualitas kinerja setiap individu. Saat ini dalam penilaian karyawan masih dilakukan secara manual sehingga penilaian memakan waktu lama dan rentan terhadap subjektivitas penilai. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) dalam menilai kinerja karyawan di PT Telkom Akses Tasikmalaya. Pengembangan SPK ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Menggunakan lima kriteria penilaian kinerja yaitu kemampuan kerja, kedisiplinan, tanggung jawab, kreativitas kerja dan absensi untuk mengukur sepuluh alternatif karyawan yang dijadikan sampel. Hasil penelitian berupa perhitungan SAW yang menunjukan nilai rangking dari alternatif yang dijadikan sampel mulai dari rangking satu sampai sepuluh berturut-turut yaitu A6, A5, A4, A8, A11, A10, A7, A1, A2, dan A3. Hasil ini memberikan dampak pada meningkatnya transparansi dan akurasi penilaian kinerja karyawan serta memberikan kontribusi pada pengembangan metode evaluasi yang adil dan berkelanjutan.

APLIKASI ABSEN MURID BERBASIS WEB DENGAN QR CODE PADA SMK SASMITA JAYA 1 Fachramdhan, Maulana Riza; Abidin, Muhammad Alfin Gio; Muzaki, Naufal; Haryono, Wasis
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.851

The attendance system is an important component in monitoring student attendance at school. At SMK Sasmita Jaya 1, the attendance process is still carried out manually using paper forms, which can cause several problems, including delays in recording, data loss, and errors in recapitulation. To overcome these problems, a web-based attendance system was designed and developed using Quick Response (QR) Code technology. The system development utilized the Waterfall model, which consists of four phases: needs analysis, system design, testing, and documentation. Data collection techniques included observation, interviews, and literature studies. The research results are a web-based system that can accommodate various user roles, including admins, teachers, students, homeroom teachers, and principals, with their respective special access rights. The results of the system testing indicate that implementing QR Codes in the attendance process increases efficiency, reduces input errors, and simplifies real-time reporting. Additionally, this system promotes transparency and accountability in managing student attendance and has the potential to be further enhanced with additional security features, such as tokenization and location tracking.Sistem absensi merupakan komponen penting dalam memantau kehadiran siswa di sekolah. Di SMK Sasmita Jaya 1, proses absensi masih dilakukan secara manual menggunakan formulir kertas, yang dapat menimbulkan beberapa masalah seperti keterlambatan pencatatan, kehilangan data, dan kesalahan rekapitulasi. Untuk mengatasi masalah tersebut, dirancang dan dikembangkan sistem absensi berbasis web menggunakan teknologi Quick Response (QR) Code. Pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang terdiri dari analisis kebutuhan, desain sistem, pengujian, dan fase dokumentasi. Teknik pengumpulan data meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka. Hasil penelitian berupa Sistem berbasis web yang dapat mengakomodasi berbagai peran pengguna termasuk admin, guru, siswa, wali kelas, dan kepala sekolah dengan hak akses khusus masing-masing. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa penerapan QR Code dalam proses absensi meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan input, dan menyederhanakan pembuatan laporan secara real-time.

ANALISIS KOMPARATIF SVM DAN K-MEANS DALAM DATA MINING UNTUK PROMOSI PERGURUAN TINGGI Amanda, Salma Trisya; Aliano, Keiysha Berlianindita; Al farizi, Azwin Jahid; Arifin, Wildan Aprizal
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.869

This study aims to compare the effectiveness of two data mining algorithms, namely Support Vector Machine (SVM) and K-Means Clustering, in supporting the promotional strategies of higher education institutions. This research is a qualitative study employing a literature review method, which involves examining two previous papers: the application of SVM at Universitas PGRI Semarang to predict new student re-registration, and the use of K-Means at STMIK Bina Bangsa Kendari for student segmentation based on academic data. The results show that SVM is effective for classification-based predictions, such as determining the characteristics of prospective students who are likely to re-register. Meanwhile, K-Means excels in grouping students based on hidden patterns, such as GPA and school of origin, to support market segmentation. The combination of these two approaches has the potential to strengthen data-driven promotional strategies, both in terms of predicting prospective student behavior and identifying potential academic segments. However, each algorithm has technical limitations that must be considered when applying it. With the proper method selection, SVM and K-Means can be complementary analytical tools in increasing the effectiveness of higher education promotion.Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dua algoritma data mining yaitu Support Vector Machine (SVM) dan K-Means Clustering dalam mendukung strategi promosi institusi pendidikan tinggi. Penelitian ini merupakan studi kualitatif dengan metode kajian pustaka dengan mengkaji dua makalah terdahulu yaitu penerapan SVM di Universitas PGRI Semarang untuk memprediksi registrasi ulang mahasiswa baru, dan penggunaan K-Means di STMIK Bina Bangsa Kendari untuk segmentasi mahasiswa berdasarkan data akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM efektif untuk prediksi berbasis klasifikasi, seperti menentukan karakteristik calon mahasiswa yang cenderung melakukan registrasi ulang. Sementara itu, K-Means unggul dalam mengelompokkan mahasiswa berdasarkan pola yang tersembunyi, seperti IPK dan asal sekolah, guna mendukung segmentasi pasar. Kombinasi kedua pendekatan ini berpotensi memperkuat strategi promosi berbasis data, baik dari sisi prediksi perilaku calon mahasiswa maupun identifikasi segmen akademik potensial. Meski demikian, masing-masing algoritma memiliki keterbatasan teknis yang perlu diperhatikan dalam penerapannya. Dengan pemilihan metode yang tepat, SVM dan K-Means dapat menjadi alat analitik yang saling melengkapi dalam meningkatkan efektivitas promosi perguruan tinggi.

PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS POLA DATA EKONOMI HISTORIS Neco, Abed; Saputra, Firman Aziz; Abdullah, Nazar Fadhil; Ramadhani, Rizky; Hermansyah, Testarina Tatiana; Sitio, Sartika Lina Mulani
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.879

Historical economic and financial data are available in vast volumes, yet extracting non-trivial insights hidden within them remains a significant challenge, primarily due to the reliance on traditional, hypothesis-driven analysis methods. In the Indonesian context, the comprehensive application of clustering techniques to uncover objective data narratives remains unexplored, mainly raising the urgency of developing a data-driven approach. This study aims to address this gap by demonstrating the capabilities and flexibility of the K-Means algorithm as a robust exploratory analysis method. The study employs a comparative case study approach on five independent datasets purposefully selected to cover diverse domains and periods: bank merger trends (1971–1988), critical macroeconomic indicators (1992–2003), state-owned bank financial performance (2004–2014), bird’s nest exports (2017–2021), and comparable economic data from the United States (1930–1955). Methodologically, each dataset was rigorously pre-processed before being clustered using the K-Means algorithm, with the quality of the results quantitatively evaluated using the Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, and Inertia metrics. The results demonstrate powerful clustering performance, with three of the five case studies achieving Silhouette Scores above 0.70, indicating dense and well-defined data segmentation. Key findings demonstrate that the formed clusters successfully map historical periods objectively; for example, the algorithm automatically isolates the extreme anomaly of the 1998 monetary crisis as a unique cluster, identifies the peak of the banking merger era as a phase of intense consolidation, and groups state-owned banks into distinct strategic segments based on their capital and profitability profiles. This study confirms that K-Means is an effective exploratory analysis method, capable of transforming complex historical data into structured insights to support more informed and evidence-based policy formulation.Meskipun data ekonomi dan keuangan historis tersedia dalam volume yang sangat besar, upaya untuk mengekstrak wawasan non-trivial yang tersembunyi di dalamnya tetap menjadi tantangan signifikan, terutama karena ketergantungan pada metode analisis tradisional yang bersifat hypothesis-driven. Dalam konteks Indonesia, aplikasi teknik Clustering secara komprehensif untuk mengungkap narasi data yang objektif masih belum banyak dieksplorasi, sehingga memunculkan urgensi untuk mengembangkan pendekatan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk menjawab kesenjangan tersebut dengan mendemonstrasikan kapabilitas dan fleksibilitas algoritma K-Means sebagai metode analisis eksplorasi yang tangguh. Untuk mencapai tujuan ini, penelitian menerapkan pendekatan studi kasus komparatif pada lima dataset independen yang sengaja dipilih guna mencakup domain dan periode waktu yang beragam: tren merger bank (1971-1988), indikator makroekonomi kritis (1992-2003), kinerja keuangan bank BUMN (2004-2014), ekspor komoditas sarang burung walet (2017-2021), dan data ekonomi pembanding dari Amerika Serikat (1930-1955). Secara metodologis, setiap dataset diproses secara ketat melalui pra-pemrosesan sebelum dikelompokkan menggunakan K-Means, dengan kualitas hasil dievaluasi secara kuantitatif melalui metrik Silhouette score, Davies-Bouldin Index, dan Inertia. Hasil penelitian menunjukkan kinerja klasterisasi yang sangat kuat, di mana tiga dari lima studi kasus mencapai Silhouette score di atas 0.70, yang mengindikasikan segmentasi data yang padat dan terdefinisi dengan baik. Temuan utama menunjukkan bahwa klaster yang terbentuk berhasil memetakan periode-periode historis secara objektif; sebagai contoh, algoritma ini secara otomatis mengisolasi anomali ekstrem krisis moneter 1998 sebagai sebuah klaster unik, mengidentifikasi puncak era merger perbankan sebagai fase konsolidasi yang intens, serta mengelompokkan bank-bank BUMN ke dalam segmen strategis yang berbeda berdasarkan profil modal dan profitabilitasnya. Studi ini mengonfirmasi bahwa K-Means adalah metode analisis eksplorasi yang efektif, mampu mentransformasi data historis yang kompleks menjadi wawasan terstruktur untuk mendukung perumusan kebijakan yang lebih informatif dan berbasis bukti.

KLASTERISASI DATA : ANALISIS KINERJA K-MEANS PADA SEKTOR PAJAK, EKSPOR, PERIKANAN, MODAL, DAN SUMBER DAYA Nurba, Achmad S.W.A; Fathahillah, Dharma; Pratama, Muhamad Shafly; Bachtiar, Muhammad Rivaldi; Putra, Muhammad Chesta Adabi; Sitio, Sartika Lina Mulani
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.883

This study aims to cluster Indonesian economic data patterns from five sectors: tax, export, fisheries, capital markets, and resources, using the K-Means algorithm. Data were obtained from BPS, the Ministry of Finance, the Ministry of Marine Affairs and Fisheries, the Financial Services Authority (OJK), and UN Comtrade. Pre-processing was carried out through data cleaning and normalization. The optimal number of clusters was determined using the elbow and silhouette methods. Clustering evaluation used Inertia, Silhouette score, and the Davies-Bouldin Index. The results show variations in cluster patterns in each sector, with the fisheries and capital markets sectors providing the best results (high silhouette scores). Visualization using PCA supports cluster interpretation. These findings demonstrate that K-Means is effective in economic data analysis and helps support more adaptive and data-driven policies.Penelitian ini bertujuan mengelompokkan pola data ekonomi Indonesia dari lima sektor: pajak, ekspor, perikanan, pasar modal, dan sumber daya, menggunakan algoritma K-Means. Data diperoleh dari BPS, Kementerian Keuangan, KKP, OJK, dan UN Comtrade. Pra-pemrosesan dilakukan melalui pembersihan dan normalisasi data. Jumlah klaster optimal ditentukan menggunakan metode elbow dan silhouette. Evaluasi klasterisasi menggunakan Inertia, Silhouette score, dan Davies-Bouldin Index. Hasil menunjukkan variasi pola klaster di tiap sektor, dengan sektor perikanan dan pasar modal memberikan hasil terbaik (silhouette score tinggi). Visualisasi menggunakan PCA mendukung interpretasi klaster. Temuan ini menunjukkan bahwa K-Means efektif dalam analisis data ekonomi dan bermanfaat untuk mendukung kebijakan yang lebih adaptif dan berbasis data.

PENGEMBANGAN LKPD BERBASIS WEB PADA MATERI MASALAH EKONOMI DI SMK NEGERI 8 PALEMBANG Permana, Raka; Gunawan, Hendri; Yulaini, Erma
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.888

This study aims to develop a Web-Based Student Worksheet (LKPD) for an economic lesson at SMK Negeri 8 Palembang. The study employed a research and development (R&D) approach using the ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) model. The results of the study are a WEB-based LKPD system for an economic lesson for class XI Accounting students at SMK Negeri 8 Palembang. The test results indicate that this LKPD is effective, with an average student activity level of 93.18% (very active), efficient, with an average validation value of 80.11% (quite valid), and highly practical, as demonstrated by one-to-one (99.16%) and small group (100%) tests. The improvement in learning outcomes is evident, as indicated by a pre-test score of 49.4% (poor) and a post-test score of 92% (perfect), representing a 42.6% difference. Thus, this Web-Based LKPD is suitable for use as a learning medium for economic lessons at SMK Negeri 8 Palembang.Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan Lembar Kerja Peserta Didik (LKPD) Berbasis Web untuk materi masalah ekonomi di SMK Negeri 8 Palembang. Penelitian menggunakan metode penelitian pengembangan (R&D) dengan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) . Hasil penelitian berupa sistem LKPD berbasis WEB untuk materi masalah ekonomi pada siswa kelas XI Akuntansi di SMK Negeri 8 Palembang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa LKPD ini efektif dengan tingkat keaktifan peserta didik rata-rata 93,18% (sangat aktif), efisien dengan nilai validasi rata-rata 80,11% (cukup valid), dan sangat praktis berdasarkan uji one-to-one (99,16%) dan small group (100%). Peningkatan hasil belajar terlihat dari nilai pre-test sebesar 49,4% (kurang) menjadi 92% (sangat baik) pada post-test, dengan selisih 42,6%. Dengan demikian, LKPD Berbasis Web ini layak digunakan sebagai media pembelajaran untuk materi masalah ekonomi di SMK Negeri 8 Palembang.

SISTEM INFORMASI PEMETAAN JAMBAN TIDAK SEHAT DI KABUPATEN TIMOR TENGAH UTARA Lay Berek, Gloria Elisabeth; Kelen, Yoseph P. K.; Lestari, Anastasia K.D.
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.896

This research aims to design and build an Unhealthy Latrine Mapping Information System in North Central Timor Regency (TTU) to improve sanitation and public health. The main problems faced are the high use of unhealthy latrines, which has an impact on the spread of environmentally based diseases, as well as the difficulty of the Health Office in identifying the location and number of families using these unhealthy latrines. The developed information system is geographically based (GIS) and utilizes the waterfall method. This system facilitates data collection, mapping the location of unhealthy latrines, and online community reporting. The study's results show that the system is capable of providing accurate and easily accessible information about the distribution of unhealthy latrines, making it easier for the Health Office to distribute assistance and education to the community. Additionally, this system enhances community participation in reporting and addressing sanitation issues. Thus, the implementation of this information system is expected to support the realization of a healthier environment in the TTU Regency through more effective and efficient management of sanitation data.Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Pemetaan Jamban Tidak Sehat di Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU) guna mendukung upaya peningkatan kesehatan masyarakat. Permasalahan utama yang dihadapi adalah tingginya penggunaan jamban tidak sehat yang berdampak pada penyebaran penyakit berbasis lingkungan, serta kesulitan Dinas Kesehatan dalam mengidentifikasi lokasi dan jumlah kepala keluarga pengguna jamban tidak sehat. Sistem informasi yang dikembangkan berbasis geografis (SIG) dan menggunakan metode waterfall. Sistem ini memfasilitasi pendataan, pemetaan lokasi jamban tidak sehat, serta pelaporan masyarakat secara daring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan informasi yang akurat dan mudah diakses mengenai distribusi jamban tidak sehat, sehingga memudahkan Dinas Kesehatan dalam penyaluran bantuan dan edukasi kepada masyarakat. Selain itu, sistem ini juga meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pelaporan dan penanganan masalah sanitasi. Penerapan sistem informasi ini diharapkan dapat mendukung terwujudnya lingkungan yang lebih sehat di Kabupaten TTU melalui pengelolaan data sanitasi yang lebih efektif dan efisien

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS IKAN AIR TAWAR UNTUK BUDIDAYA DI KOLAM OELUAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASIS WEBSITE Bana, Yoseph Arianto; Kelen, Yoseph Pius Kurniawan; Tey Seran, Krisantus Jumarto
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.890

This study develops a website-based Decision Support System (DSS) for selecting the correct type of freshwater fish for cultivation in Oeluan Pond, North Central Timor Regency (TTU). This system uses the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method as a multi-criteria decision-making method, considering criteria such as pond type, soil type, pond area, location height, and water temperature. The purpose of this DSS is to assist pond managers in determining the type of freshwater fish that are economical and profitable to cultivate, as well as to support the development of fish farming in Oeluan Pond. This website-based system provides easy and flexible access anytime, anywhere, via an internet connection. The study's results are expected to enhance the effectiveness and efficiency of decision-making for freshwater fish cultivation in the area. This study also contributes to the application of information technology, especially in the field of decision support systems in the freshwater fisheries sector.Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website untuk pemilihan jenis ikan air tawar yang tepat untuk budidaya di Kolam Oeluan, Kabupaten Timor Tengah Utara (TTU). Sistem ini menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai metode pengambilan keputusan multi kriteria, dengan mempertimbangkan kriteria seperti jenis kolam, jenis tanah, luas kolam, ketinggian lokasi, dan suhu air. Tujuan dari SPK ini adalah untuk membantu pengelola kolam dalam menentukan jenis ikan air tawar yang ekonomis dan menguntungkan untuk dibudidayakan, serta mendukung pengembangan budidaya ikan di Kolam Oeluan. Sistem berbasis website ini memungkinkan akses yang mudah dan fleksibel kapan saja dan di mana saja melalui koneksi internet. Hasil penelitian diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pengambilan keputusan budidaya ikan air tawar di daerah tersebut. Penelitian ini juga memberikan kontribusi dalam penerapan teknologi informasi khususnya dalam bidang sistem pendukung keputusan pada sektor perikanan air tawar.war

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JASA PENGIRIMAN BARANG KE WILAYAH TIMUR INDONESIA David, Mohamad; Tampubolon, Lely Priska Dameria
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.891

The objective of the research is to design a decision support system for selecting shipping services to the eastern region of Indonesia. The method used is the simple additive weighting (SAW) method, which considers four criteria: Admin Service, Shipping Price, Shipping Speed, and Goods Security. The alternatives for the courier companies used are Jastip Barakati, Jastip Alf, Jastip Duo Amir, and Jastip 42. The research results, based on SAW method calculations for the four existing alternatives, show scores of Jastip Barakati (0.295), Jastip Alf (0.948), Jastip Duo Amir (0.923), and Jastip 42 (0.836), with Jastip Alf being the first choice due to its highest score. As for the criteria, the highest priority is on the item security criterion.Tujuan penelitian adalah untuk merancang sistem pendukung keputusan pemilihan jasa pengiriman barang ke wilayah timur Indonesia. Metode yang digunakan adalah metode simple additive weighting (SAW) dengan empat kriteria yaitu Layanan Admin, Harga pengiriman, Kecepatan pengiriman dan Keamanan barang. Alternatif perusahaan pengiriman barang yang digunakan yaitu Jastip Barakati, Jastip Alf, Jastip Duo Amir dan Jastip 42. Hasil penelitian berupa hasil perhitungan metode SAW terhadap empat alternatif yang ada menunjukan skor Jastip Barakati (0.295), Jastip Alf (0.948), Jastip Duo Amir (0.923) dan Jastip 42 (0.836), sehingga pilihan pertama dengan skor tertinggi yaitu Jastip Alf. Sedangkan untuk kriterianya, prioritas tertinggi pada kriteria keamanan barang.

ANALISIS FAKTOR PENDUKUNG DAN PENGHAMBAT TATA KELOLA TI DALAM KEANGGOTAAN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS XYZ Tunnazwa, Siti Sahala; Bahagiawan, Rangga Adi; Nurahmi, Dwi Sukma; Uriawan, Wisnu
JRIS : Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma Vol 5, No 2 (2025): JURNAL JRIS EDISI JULI 2025
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jris.vol5no2.893

University libraries are required to adapt to the development of information technology, including the management of membership data. At University XYZ, the integration process between the library system (OpenBiblio) and the academic system (SALAM) has been operational since 2020; however, it has not been fully optimized, particularly for postgraduate students. This study aims to identify factors that support and hinder information technology governance in the integration of membership data, and to formulate strategic steps to strengthen library membership services. Using a qualitative case study approach, data were collected through interviews and observations of the PTIPD unit and the library's IT department. The results showed that policy support for digitization, communication between parties, and data injection routines were the main driving factors. On the other hand, limited human resources, lack of standard procedures, and weak coordination are significant obstacles. This research presents a cross-unit collaborative approach as a response to these problems, including the establishment of cross-unit work teams, periodic coordination forums, and the preparation of shared performance indicators (collaborative KPIs). This research confirms that effective IT governance is not only determined by technical aspects, but also by the quality of coordination and synergy between units in the organization..Perpustakaan perguruan tinggi dituntut untuk mampu beradaptasi dengan perkembangan teknologi informasi, termasuk dalam pengelolaan data keanggotaan. Di Universitas XYZ, proses integrasi antara sistem perpustakaan (OpenBiblio) dengan sistem akademik (SALAM) telah berjalan sejak 2020, namun belum sepenuhnya optimal, khususnya untuk mahasiswa pascasarjana. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mendukung dan menghambat tata kelola teknologi informasi dalam proses integrasi data keanggotaan, serta merumuskan langkah strategis untuk memperkuat layanan keanggotaan perpustakaan. Dengan pendekatan kualitatif studi kasus, data diperoleh melalui wawancara dan observasi terhadap unit PTIPD dan unit TI perpustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dukungan kebijakan digitalisasi, komunikasi antarpihak, serta rutinitas injeksi data merupakan faktor pendorong utama. Sebaliknya, keterbatasan sumber daya manusia, belum adanya standar prosedur, serta lemahnya koordinasi menjadi hambatan yang cukup signifikan. Penelitian ini menyajikan pendekatan kolaboratif lintas unit sebagai respons terhadap permasalahan tersebut, antara lain melalui pembentukan tim kerja lintas unit, forum koordinasi berkala, serta penyusunan indikator kinerja bersama (KPI kolaboratif). Dari penelitian ini menegaskan bahwa tata kelola TI yang efektif tidak hanya ditentukan oleh aspek teknis, tetapi juga oleh kualitas koordinasi dan sinergi antar unit dalam organisasi

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Ahmad Fitriansyah

Contact Email
ahmad.fitriansyah@swadharma.ac.id

Phone
+6287870716976

Journal Mail Official
jurnal.jris@swadharma.ac.id

Editorial Address
Kampus 1 Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma Jl. Malaka No.3, Tambora, Jakarta Barat 11230

Location
Kota tangerang selatan,

Banten

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Ahmad Fitriansyah

Contact Email ahmad.fitriansyah@swadharma.ac.id

Phone +6287870716976

Journal Mail Official jurnal.jris@swadharma.ac.id

Editorial Address Kampus 1 Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma Jl. Malaka No.3, Tambora, Jakarta Barat 11230

Location Kota tangerang selatan, Banten INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Ahmad Fitriansyah

Contact Email
ahmad.fitriansyah@swadharma.ac.id

Phone
+6287870716976

Journal Mail Official
jurnal.jris@swadharma.ac.id

Editorial Address
Kampus 1 Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma Jl. Malaka No.3, Tambora, Jakarta Barat 11230

Location
Kota tangerang selatan,

Banten

INDONESIA