cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhamad Muslihudin
Contact Email
jurnaltam@ftikomibn.ac.id
Phone
+62729-22240
Journal Mail Official
jurnaltam@ftikomibn.ac.id
Editorial Address
Kampus PSDKU Jalan Wisma Rini, No. 09, Pringsewu, Lampung
Location
Kab. pringsewu,
Lampung
INDONESIA
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Published by Institut Bakti Nusantara
ISSN : 23391103     EISSN : 25794221     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering
Receives articles in technology information and this Journal publishes research articles, literature review articles, case reports and, concept or policy articles, in all areas such as: Geographical Information System, Information systems scale Enterprise, Data base, Data Warehouse, Business Intelegence (BI), Computer Network Security, Data Mining, Computer Architecture Design
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 10 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)" : 10 Documents clear
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI KARYAWAN RADIO Adi Wahyu Pribadi; Sri Rezeki Candra Nursari; Ira Fransisca
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.56

Abstract

Bidang usaha yang bergerak dibidang Stasiun Radio yang  berguna sebagai penyedia jasa berita dan hiburan. kesulitan dalam proses pencarian dan mengelola data karyawan,  absensi karyawan, waktu hadir karyawan ataupun pertukaran shift para penyiar yang terkadang lupa atau tidak tercatat karena hilangnya dokumen atau lain sebagainya, adanya kesulitan pada waktu tertentu dalam mengatur atau menghandle perubahan gaji yang tidak menentu, data cuti dan perhitungan cuti karyawan yang tidak tercatat sehingga hak cuti karyawan tidak terhitung dengan baik, tidak tercatatnya data karyawan yang telah resign atau telah mengundurkan diri, pengelolaan data PHK (Pemutusan Hubungan Kerja) karyawan sehingga perhitungan pesangon yang terkadang sering terjadi kesalahan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode waterfall, observasi dan wawancara. Pada implementasi ditampilkan proses login, penginputan : data karyawan, absensi, pengajuan cuti, pengunduran diri, klarifikasi surat peringatan dan PHK, perubahan gaji, pengembangan skill, penilaian kinerja. Dapat disimpulkan bahwa sistem ini menangani semua pencatatan master karyawan, perubahan gaji berdasarkan penilaian kinerja karyawan dan UMR, pengunduran diri karyawan dan pencatatan dan pengklasifikasian SP dan PHK yang akan diberikan kepada karyawan, sehingga  HRD, RD, Finance Administration dan Manager Perusahaan dapat mendapatkan informasi dan laporan dengan mudah. Sistem ini juga memudahkan karyawan dalam melakukan proses absensi, cuti, pengembangan skill. Pengontrolan dalam pencatatan dan keamanan data dapat ditangani dengan baik karena setiap user mempunyai password masing-masing dan diberikan menu yang sesuai dengan proses yang akan dijalankan
PENGGUNAAN ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PENGEMBANGAN INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH DI KECAMATAN BANDAR NEGERI SUOH KABUPATEN LAMPUNG BARAT Eka Ridhawati
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.61

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam perekonomian nasional memiliki peran yang penting dan strategis. Kondisi tersebut dapat dilihat dari berbagai data yang mendukung bahwa eksistensi UMKM cukup dominan dalam perekonomian Indonesia. Pemberdayaan usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) merupakan langkah yang strategis dalam meningkatkan dan memperkuat dasar kehidupan perekonomian dari  sebagian  masyarakat, khususnya melalui penyediaan lapangan kerja dan mengurangi kesenjangan dan tingkat kemiskinan. Sektor industri di Kecamatan Bandar Negeri Suoh kabupaten Lampung Barat diyakini sebagai sektor yang dapat memimpin sektor-sektor lain dalam sebuah perekonomian menuju kemajuan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode Analutical Hierarcy Process (AHP) sebagai sistem pendukung keputusan untuk menentukan industri-industri kecil dan  menengah yang  potensial untuk dikembangkan di Kecamatan Bandar Negeri Suoh Kabupaten Lampung Barat serta untuk membangun suatu model pengambilan keputusan dengan mengunakan Analutical Hierarcy Process (AHP) untuk menentukan prioritas pengembangan industri kecil menengah. Metodelogi yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah metode Analitical Hierarcy Process (AHP) yaitu merupakan salah satu metode untuk membantu menyusun suatu prioritas dari berbagai pilihan dengan menggunakan berbagai kriteria. Karena sifatnya yang multikriteria, Analytical Hieararchy Process cukup banyak digunakan dalam penyusunan prioritas. Pelaksanaan penelitian dilakukan di Kecamatan Bandar Negeri Suoh Kabupaten Lampung Barat. Dengan adanya penelitian ini diharapkan hasil pengujian terhadap kriteria yang dikembangkan menggunakan model AHP dapat disimpulkan bahawa perhitungan telah dengan benar, sehingga perhitungan ini dapat digunakan untuk membantu Dinas Perindustrian dan Perdagangan di Kecamatan Bandar Negeri Suoh Kabupaten Lampung Barat untuk melakukan pemilihan perusahaan yang mendapatkan bantuan pengembangan dari pemerintah daerah.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS CLOUD COMPUTING Rizky Maulana; Sri Redjeki
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.57

Abstract

Twitter merupakan jejaring sosial dengan pertumbuhan tercepat sejak tahun 2006 menurut MIT Technology Review (2013), Indonesia menempati Negara ketiga penyumbang tweet terbanyak dengan jumlah 1 milyar tweet. Fakta tersebut menjadikan Twitter menjadi salah satu sumber data text yang dapat digali dan dimanfaatkan untuk berbagai keperluan melalui metode-metode pengambilan data teks atau text mining, salah satunya adalah analisis sentimen pengguna terhadap tokoh-tokoh publik indonesia. Penelitian ini membuat sebuah sistem yang dapat melakukan analisis sentimen pengguna twitter terhadap tokoh publik secara real time dengan menggunakan Twitter Streming API dan metode Support Vectore Machine (SVM) memanfaatkan pustaka libSVM sebagai salah satu machine learning untuk text classification. Algoritma Porter digunakan dalam proses stemming untuk ekstraksi fitur dan metode Term Frequency untuk pembobotan. Perangkat lunak dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP untuk sisi server yang berjalan pada platform cloud Windows Azure dan Java untuk sisi client yang berjalan pada platform Android. Dari hasil penelitian dengan 1.400 tweet pada dataset dan 200 data uji didapatkan akurasi sebesar 79,5%.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN TATALETAK PERKANTORAN POLRES PESAWARAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Widi Ayu Pangestu; Riki Renaldo; Noca Yolanda Sari
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.62

Abstract

Polres sendiri adalah singkatan dari (kepolisian resor) yaitu struktur komando Kepolisian Republik Indonesia di daerah kabupaten atau kota.  Dalam menentukan lokasi yang tepat untuk di jadikan perkantoran polres pada kabupaten pesawaran diperlukan metode yang tepat dan akurat agar penilaian menjadi lebih objektif. Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua attribute. Metode ini di pilih karena dapat  menentukan nilai bobot untuk setiap attribute, kemudian di lanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative, dalam hal ini alternative yang dimaksud adalah lokasi yang tepat untuk di jadikan perkantoran polres kabupaten pesawaran berdasarkan kriteria kriteria yang di tentukan. Dengan metode perankingan tersebut penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria C1: Luas Lokasi, C2: Harga C3: Tanah, C4: Air, C5: Insfraktutur  Jalan, C6: Jarak dengan pusat kota, C7: Listrik, C8: Transportasi Umum dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap lokasi empat lokasi (alternative) yang akan di jadikan sebagai perkantoran polres paswaran
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS PENERIMAAN BEASISWA DI SMP N 5 PRINGSEWU) Jumirin Jumirin; Sudewi Sudewi
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.63

Abstract

Seiring dengan banyaknya siswa kurang mampu dan siswa berprestasi, maka di adakan beasiswa oleh dinas pendidikan,yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang di tempuh. Pembagian beasiswa di lakukan untuk membantu seseoarang yang tidak mampu ataupun berprestasi selama studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak merima beasiswa berdasarkan kriteria- kriteria yang ditentukan. Penelitian di tentukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan menetukan alternative yang optimal, berdasarkan hasil pengujian system yang di bangun dapat membantu kerja tim menyeleksi beasiswa dalam melakukan penyeleksian beasiswa dan mempercepat proses penyeleksian beasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TELADAN MA AL MUBAROK BATU RAJA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Slamet Hidayat; Rita Irviani
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.54

Abstract

Guru merupakan salah satu komponen paling dimiliki oleh sekolah dalam memperlangsungkan hidup, yang menjadi tantangan tersendiri bagi pihak pengelola lembaga pendidikan untuk dapat memberikan suatu keputusan yang tepat, efektif dan efesien dalam pengelolaan data dalam persaingan didunia bisnis yang makin kompetitif memacu sekolah untuk berupaya lebih keras dalam meningkatkan kualitas sekolahnya. Maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan dalam menentukan guru teladan yang ada di MA Al Mubarok. Dan untuk menentukan siapa guru teladan di sekolahan tersebut dibutuhkan kriteria dan bobot dalam menilainya. Untuk menentukan siapa yang menjadi guru teladan digunakan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Metode ini dipilih karena mampu memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternative yang ada. Dari sejumlah alternatif yang ada yang menjadi alternatif terbiak adalah Budi Santoso S.Ag dengan nilai 0,7338. Budi Santoso menjadi guru teladan dengan nilai tertinggi di MA Al Mubarok
DECISION SUPPORT SYSTEM PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PADA PERUSAHAAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Satria Abadi; Febriani Latifah
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.59

Abstract

Penilaian terhadap suatu pekerjaan dalam sebuah perusahaan merupakan suatu tahap evaluasi kerja yang dapat meningkatkan kualitas pekerjaan bagi kelangsungan aktivitas perusahaan didalamnya. Pekerjaan yang di inginkanoleh perusahaan terhadap para pekerja memiliki standart mutu untuk mengukur kebrhasilan kerja.Penilaian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam sistem pendukung keputusan. Penilaian kinerja karyawan pada perusahaan didasari oleh beberapa kriteria yang telah ditetapkan, diantaranya kedisiplinan, kebersihan, kejujuran, komunikasi, kerjasama, dan tanggungjawab. Hasil dari penelitian ini berbentuk sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat mengolah data pemilihan karyawan berprestasi menjadi sebuah pertimbangan yang valid. Berdasarkan hail dari penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa alternatif A2 (Joni) merupakan karyawan berkinerja terbaik.Dari hasil penelitian tersebut diharapkan pengambil keputusan menjadi terbantu dalam menentukan karyawan mana yang berpretasi dalam suatu perusahaan atau instansi. 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN LOKASI CAFE BARU SUNCAFE SEBAGAI DESTINASI WISATA KULINER DI KABUPATEN PRINGSEWU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Arif Hidayat; Muhamad Muslihudin; Indah Tri Utami
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.64

Abstract

District Pringsewu is growing districts that continue to make the development of various sectors, one of the tourism sector. Culinary tourism in the District Pringsewu growing quite rapidly, has a lot of standing places that sell a lot of food choices, from street vendors to modern eating places like cafes. Many cafe in the district of Pringsewu would be a separate issue in determining the appropriate location for the new cafe location Suncafe, for it needed a system that could help determine the location of a new cafe. The criteria used in making this decision support system include building area, spacious parking, accessibility, security, distance to the city center, the price of the location, and comfort. Decision support system is made using a simple additive weighting method (SAW) is looking for a weighted sum of the performance of each alternative. While the implementation of the program for decision support system is made by using Delphi 7. Obtained big 3 ranking the final results to determine the location of a new cafe, namely 1. Subdistrict of Pagelaran with a value of 80, 2. Subdistrict of Gadingrejo with a value of 79, and 3. Subdistrict of Adiluwih with a value of 78.55. 
MODEL DSS UNTUK MENGETAHUI TINGKAT BAHAYA ASAP KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) Muhamad Muslihudin; Musfika Amrullah
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.55

Abstract

Udara yang bersih merupakan kebutuhan bagi manusia. Manusia membutuhkan udara yang bersih dan sehat tanpa tercemar oleh asap kendaraan yang dapat dapat membahayakan kesehatan manusia.asap kendaraan mengandung zat berbahaya bagi manusia diantaranya  karbon oksida (CO2), karbon monoksida (CO),oksida nitrogen (NOx) danlogam timbal (Pb).Hal tersebut dapat mengakibatkan kualitas udara semakin memburuk dan dapat menyebabkan manusia terserang  penyakitdiantaranya, ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut), seska nafas, mata perih, batuk-batuk, kerusakan otak dan cacat mental pada anak-anak.Sistem Pendukung Keputusan atau DecisionSupport Sistem (DSS) merupakan sebuah sistem untuk mendukung para pengambil keputusan Manajerial dalam situasi keputusan semi terstruktur dan disini penulis membuat suatu penelitian tentang model DSS untuk mengetahui tingkat bahaya asap kendaraan, penelitian ini  menggunakan metodeFuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)dimana metode ini merupakan suatu cara untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu, dari hal yang sangat rendah yaitu dari 0-0,25, sedang yaitu dari 0,3-0,50,sampai hal yang paling berbahaya yaitu dari 0,8-1. Dari alternatif yang di uji V7 meliliki tinggkat bahaya tertinggi yaitu dengan nilai bahaya 0,9757.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI DATA PROBIOTIK UDANG MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN VISUAL BASIC NET. 2005 PADA LABORATORIUM PT CENTRAL PERTIWI BAHARI Pamuji Setiawan
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56327/jurnaltam.v6i0.60

Abstract

Permasalahan yang ada di dalam laporan Tugas Akhir (Skripsi) ini adalah “Pengembangan Sistem Informasi Data Probiotik Udang dari segi Laporan terjadi Pada  Bagian Laboratorium Pada PT Central Pertiwi Bahari Cabang Tulang Bawang”. Tujuan dari penyusunan laporan Tugas Akhir (Skripsi) ini adalah  untuk mengetahui bagaimana Sistem Probiotik dari segi Laporan data plasma,supervisor dan data lab.lapangan, Mengingat permasalahan yang akan dibahas mengenai Pengembangan Sistem Informasi Data Probiotik Udang maka penelitian hanya difokuskan pada Laboratorium Central Pertiwi Bahari. Masalah yang dibahas disini adalah bagaimana mengelola suatu data yang berkaitan dengan data probiotik dengan menggunakan teknologi informasi, sehingga dapat memberikan pelayanan yang lebih optimal kepada Plasma (petani tambak). maka penulis mengambil judul " Pengembangan Sistem Informasi data Probiotik Udang Menggunakan Pemrograman Visual Basic Net. 2005 pada Laboratorium PT Central Pertiwi Bahari ".

Page 1 of 1 | Total Record : 10

 1 

Filter by Year

2016 2016


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 16, No 1 (2025): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 15, No 2 (2024): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 15, No 1 (2024): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 14, No 2 (2023): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 14, No 1 (2023): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 13, No 2 (2022): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 13, No 1 (2022): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 12, No 2 (2021): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 12, No 1 (2021): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 11, No 2 (2020): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 11, No 1 (2020): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 10, No 2 (2019): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 10, No 1 (2019): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 9, No 2 (2018): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 9, No 1 (2018): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 8, No 2 (2017): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 8, No 1 (2017): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 7 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 5 (2015): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 4 (2015): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 3 (2014): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 2 (2014): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 1 (2013): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) More Issue