LAPORAN TAHAP 2 Eksplorasi Media Sosial dan Perancangan Prototipe

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "LAPORAN TAHAP 2 Eksplorasi Media Sosial dan Perancangan Prototipe"

Transkripsi

1 LAPORAN TAHAP 2 Eksplorasi Media Sosial dan Perancangan Prototipe PENGHIMPUNAN DATA MELALUI MEDIA SOSIAL SECARA OTOMATIS UNTUK MENDUKUNG TRACER STUDY VIrtual ALumni TracER (VILTER) Tim Peneliti Ketua Dr. Hapnes Toba, M.Sc. ( / ) Anggota 1. Maresha Caroline Wijanto, S.Kom., M.T. ( / ) 2. Oscar Karnalim, S.T., M.T. ( / ) Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Maranatha Bandung September 2015

2

3 DAFTAR ISI DAFTAR ISI...3 ABSTRAK...4 BAB I PENDAHULUAN...5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pembentukan Model dengan Naïve Bayes Application Programming Interface Facebook API Twitter API LinkedIn API BAB III METODE PENELITIAN Reduksi Halaman Temu Balik dan Pembentukan Kluster UPND Pembentukan Model Naïve Bayes Eksplorasi API dalam Berbagai Media Sosial Perancangan Prototipe Sistem VILTER BAB IV_HASIL DAN ANALISIS Reduksi Halaman Temu Balik Pembentukan Model Naïve Bayes Eksplorasi API dalam Berbagai Media Sosial Perancangan Prototipe Sistem VILTER BAB V KESIMPULAN & KEBERLANJUTAN DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN A HASIL FACEBOOK API LAMPIRAN B HASIL TWITTER API LAMPIRAN C HASIL LINKEDIN API

4 ABSTRAK Penelitian tahap kedua kali ini difokuskan pada kajian lebih jauh terkait pemanfaatan algoritma pembentukan kluster Unsupervised Person Name Disambiguation (UPND) untuk memprediksi jenis pekerjaan seorang alumni. Disamping itu, dalam laporan ini diberikan pula uraian mengenai eksplorasi yang telah dilakukan dalam rencana pemanfaatan Application Programming Interface (API) - dari beberapa media sosial popular, yaitu: Facebook, Twitter, LinkedIn - untuk diintegrasikan ke dalam sistem Virtual Alumni Tracer (VILTER). Dalam akhir pembahasan laporan ini diberikan pula hasil perancangan prototipe yang akan dikembangkan sebagai implementasi sistem VILTER dalam penelitian tahap ketiga. Kata kunci: algoritma unsupervised person name disambiguation, media sosial, Facebook, Twitter, LinkedIn, perancangan sistem. 4

5 BAB I PENDAHULUAN Sebagai tindak lanjut dari hasil penelitian tahap pertama pada bulan Juni yang lalu, diusulkan penekanan pada kebutuhan utama dilakukannya pelacakan alumni, yaitu untuk menelusuri dua hal sebagai berikut: 1. Untuk mengetahui apakah seorang alumni bekerja pada bidang kerja yang sesuai dengan rumpun ilmu yang digelutinya selama masa perkuliahan; dan 2. Untuk mengetahui kapan seorang alumni mulai menekuni dunia pekerjaan yang sebenarnya setelah masa perkuliahan. Guna menjawab kedua permasalahan di atas tersebut, maka dalam penelitian tahap kedua ini dilakukan dua kegiatan utama. Adapun kegiatan-kegiatan tersebut mencakup pada: pembentukan model klasifikasi untuk prediksi bidang pekerjaan alumni, dan eksplorasi API dari media-media sosial popular yang banyak digunakan oleh mahasiswa, yaitu: Facebook, Twitter dan LinkedIn. Prediksi pekerjaan dilakukan dengan memanfaatkan isi kluster yang terbentuk dari algoritma UPND (Delgado et al., 2014) setelah melalui proses reduksi jumlah halaman temu balik. Isi kluster yang perlu dianalisis adalah kemunculan kata-kata penting tertentu dan terkait erat dengan sebuah profesi. Misalnya, untuk profesi dalam bidang medis diharapkan kata-kata tertentu - seperti: sakit, pasien, obat, suntik, dan sejenisnya - akan memiliki kontribusi yang signifikan dibandingkan di bidang profesi lainnya. Dengan melakukan penghitungan statistik kata dari berbagai deskripsi pekerjaan dan mencocokkannya dengan kemunculan kata dalam kluster diharapkan akan dapat diprediksilah bidang pekerjaan yang dianggap relevan untuk seorang alumni. Informasi pekerjaan yang diperoleh melalui hasil prediksi model belum tentu dapat mewakili kebutuhan yang sesungguhnya, namun demikian hasil tersebut merupakan sebuah pendekatan yang diasumsikan dapat memenuhi kebutuhan dasar dalam pelacakan alumni. Hal tersebut didukung oleh semakin besarnya peluang seseorang untuk melakukan posting sesuatu pada media nirkabel, seperti Internet, yang pada akhirnya dapat terlacak oleh mesin temu balik. Lebih jauh lagi, saat ini sudah menjadi suatu tren bahwa sebagian besar orang memiliki akun dalam 5

6 berbagai media sosial yang sangat popular, seperti: Facebook, Twitter ataupun LinkedIn. Dapat dibayangkan, apabila 'nama pengguna' suatu akun media sosial berhasil ditemukan (misalnya melalui mesin temu balik), maka akan didapatkanlah informasi-informasi dasar yang mungkin akan bermanfaat untuk pelacakan alumni, seperti misalnya alamat . Media sosial seperti LinkedIn bahkan mampu menyediakan informasi mengenai riwayat pekerjaan dan portofolio seseorang terkait bidang pekerjaannya. Dengan demikian tentu akan sangat bermanfaat apabila ada sebuah sistem yang dapat 'membaca' informasi dari media-media sosial tersebut dan hasilnya disimpan sebagai kebutuhan lokal, misalnya terkait pelacakan alumni. Laporan penelitian tahap kedua ini memiliki susunan sebagai berikut: 1. Bab II berisi pembahasan mengenai ulasan literatur dan pendekatan teoritis yang digunakan dalam perancangan prototipe VILTER. 2. Bab III berisi metodologi penelitian secara lebih spesifik terkait: a. Reduksi halaman temu balik; b. Pembentukan model Naïve Bayes untuk prediksi pekerjaan; c. Eksplorasi API media sosial; dan d. Perancangan prototipe VILTER. 3. Bab IV berisi hasil-hasil tercapai dan analisis umum terkait butir nomor dua di atas. 4. Bab V berisi kesimpulan terhadap hasil-hasil yang telah tercapai sampai saat ini dan perkiraan aktivitas yang akan dilakukan dalam penelitian tahap ketiga berikutnya. 6

7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 1. Pembentukan Model dengan Naïve Bayes Naïve Bayes classifier banyak digunakan dalam berbagai bidang keilmuan, seperti: medical image processing, pengklasifikasian teks, diagnostic/prognostic query, dan lainnya. Keuntungan utama dari klasifikasi Naïve Bayes adalah kemudahan implementasi dan tingginya tingkat akurasi yang sampai saat ini seringkali mengungguli metode-metode kompleks terkini (Bui & Taira, 2010). Model Naïve Bayes didasarkan pada asumsi yang kuat mengenai ketidak-ketergantungan dari model atribut. Dengan kata lain setiap atribut memiliki peluang awal yang sama untuk muncul dalam berbagai kelas, namun akan dibatasi pada nilai kemunculannya. Perhitungan nilai kemunculan inilah yang pada akhirnya akan membedakan peluang akhir dari berbagai atribut. Bentuk umum untuk melakukan prediksi dengan Naive Bayes dapat dilihat dalam Formula 1. Dengan: P(h) = probabilitas untuk sebuah kelas h;... (1) P(D) = probabilitas untuk kumpulan atribut D; P(h/D) = probabilitas kelas h jika diberikan kumpulan atribut D; P(D/h) = probabilitas kumpulan atribut D jika diberikan kelas h; Pembentukan model dengan Naïve Bayes dilakukan dengan menghitung nilai kemunculan suatu atribut dalam kelas yang akan dipelajari (Wenyuan, Gui-Rong, Qiang, & Yong, 2007; Manning, Raghavan, & Schütze, 2008). Tujuan dari dilakukannya pembelajaran tersebut adalah untuk memberikan nilai bobot untuk sebuah atribut tertentu. Terkait dengan penelitian ini, maka atribut yang akan dihitung kemunculannya adalah 'kata'. 7

8 Nilai kemunculan kata perlu dibatasi pada kata-kata yang dianggap penting saja (non-stopwords) dengan mengacu pada akar katanya (kata dasar = stem). Selain itu untuk menambah kekuatan asumsi kesalinglepasan antar atribut di dalam model, maka akan dibedakan juga pembentukan model yang dibatasi dalam kelas katanya, yaitu kata benda dan kata kerja, secara kemunculan binomial (binary). 2. Application Programming Interface Application Programming Interface (API) adalah sekumpulan perintah, fungsi, dan protokol yang dapat digunakan oleh programmer saat membangun perangkat lunak untuk sistem operasi tertentu. API memungkinkan programmer untuk menggunakan fungsi standar untuk berinteraksi dengan sistem operasi lain. API diimplementasikan dengan menulis fungsi panggilan atau sintaks dalam program, yang menyediakan sarana yang diperlukan untuk meminta layanan program. Pada dasarnya, program API mendefinisikan cara yang tepat bagi pengembang untuk meminta layanan dari program itu. Sebagai contoh, Amazon.com merilis API sehingga pengembang situs web dapat lebih mudah mengakses informasi produk Amazon, menggunakan Amazon API, sebuah situs web pihak ke-tiga dapat memposting link langsung ke produk Amazon dengan harga yang terupdate dan pilihan untuk beli sekarang. (Prasetyo, 2014) Dalam API terdapat fungsi-fungsi/perintah-perintah untuk menggantikan bahasa yang digunakan dalam system calls dengan bahasa yang lebih terstruktur dan mudah dimengerti oleh pengembang. Fungsi yang dibuat dengan menggunakan API tersebut kemudian akan memanggil system calls sesuai dengan sistem operasinya. Tidak tertutup kemungkinan nama dari system calls sama dengan nama di API. Gambar 1.Cara kerja API 8

9 Keuntungan memprogram dengan menggunakan API adalah: 1. Portabilitas Pengembang yang menggunakan API dapat menjalankan programnya dalam sistem operasi mana saja asalkan sudah ter-install API tersebut. Sedangkan system call berbeda antar sistem operasi, dengan catatan dalam implementasinya mungkin saja berbeda (Gambar 1). 2. Lebih mudah dimengerti API menggunakan bahasa yang lebih terstruktur dan mudah dimengerti daripada bahasa system call. Hal ini sangat penting dalam hal editing dan pengembangan (Gambar 2). Gambar 2. API Network System call interface ini berfungsi sebagai penghubung antara API dan system call yang dimengerti oleh sistem operasi. System call interface ini akan menerjemahkan perintah dalam API dan kemudian akan memanggil system calls yang diperlukan. Untuk membuka suatu file tersebut user menggunakan program yang telah dibuat dengan menggunakan bantuan API, maka perintah dari user tersebut diterjemahkan dulu oleh program menjadi perintah open(). Perintah open() ini merupakan perintah dari API dan bukan perintah yang langsung dimengerti oleh kernel sistem operasi. Oleh karena itu, agar keinginan user dapat dimengerti oleh sistem operasi, maka perintah open() tadi diterjemahkan ke dalam bentuk system call oleh system call interface. Implementasi perintah open() tadi bisa bermacam-macam tergantung dari sistem operasi yang kita gunakan (Setiawan, 2014). 9

10 3. Facebook API Facebook adalah jejaring social terbesar di dunia (Statista, 2015), dimana para pengguna bisa membuat profil nya dan melakukan aktifitas unggah gambar atau video, saling mengirimkan pesan antar teman, kolega atau keluarga. Facebook memiliki antarmuka dengan 37 bahasa, dan memiliki beberapa fitur umum seperti user dapat bergabung di grup, membuat event, membuat halaman umum tentang beberapa topik, dan berkomunikasi dengan sesama penggunanya. Di dalam profil pribadi pengguna, ada beberapa komponen media sosial. Yang paling populer ini bisa dibilang Wall, yang pada dasarnya adalah sebuah papan buletin virtual. Pesan yang ada di Wall pengguna dapat berupa teks, video atau foto. Komponen yang populer adalah Photo Album. Komponen lainnya profil populer adalah update status, fitur microblogging yang memungkinkan anggota untuk menyiarkan pengumuman seperti Twitter untuk teman-teman mereka. Semua interaksi yang diterbitkan dalam news feed, yang didistribusikan secara real-time ke temanteman pengguna. (Dean, 2014) 3.1 Facebook Login Facebook Login adalah cara aman bagi orang-orang untuk dapat masuk ke aplikasi. Di Facebook Login memiliki fitur keamanan untuk melindungi data orang-orang dan dapat juga untuk mengontrol data apa saja yang akan di bagikan. Untuk di web, Facebook Login ini menggunakan varian dari protokol OAuth2.0 untuk memastikan identitas seseorang serta mengendalikan data apa saja yang akan dibagikan, mekanisme ini juga sama dengan yang digunakan pada ios dan Android. Ketika seseorang menghubungkan dengan sebuah aplikasi menggunakan Facebook Login, maka aplikasi akan selalu dapat mengakses profil publik mereka. Aplikasi mungkin akan meminta informasi lain juga. Ini dapat termasuk daftar teman yang menggunakan aplikasi, , peristiwa yang mereka menghadiri, kampung halaman mereka atau hal-hal yang mereka suka. Semua ini tersedia di izin opsional, yang ada selama proses login. Aplikasi juga dapat meminta izin tambahan kemudian, setelah seseorang telah login. Orang yang menggunakan Facebook 10

11 Login bisa memilih untuk menolak berbagi data yang aplikasi inginkan. Jika ingin membuat sebuah Post di Facebook (penerbitan) maka harus menggunakan izin yang terpisah dari membaca data dalam profil seseorang. Facebook menawarkan beberapa alur masuk untuk berbagai perangkat. Beberapa mudah diimplementasikan menggunakan SDK resmi, sementara yang lain akan membutuhkan beberapa kode tambahan. Berikut beberapa alur masuk yang menggunakan SDK resmi (Facebook, 2015a): 1. Login untuk ios Apps atau Game 2. Login untuk Android Apps atau Game 3. Login untuk Website menggunakan Facebook JavaScript SDK 4. Login untuk Website tidak menggunakan Facebook JavaScript SDK 5. Login untuk game yang dimainkan di Facebook.com 3.2 Graph API Graph API adalah inti dari Facebook Platform, dan cara utama aplikasi untuk membaca dan menulis ke Facebook. Graph API berbasis HTTP, sehingga bisa bekerja dengan bahasa yang memiliki HTTP library, seperti Curl, urllib. Graph API adalah representasi dari informasi di Facebook terdiri dari node, edges, dan fields. Nodes biasanya adalah sesuatu di Facebook, seperti User, sebuah Photo, sebuah Page, atau sebuah komentar. Edges adalah koneksi antara Nodes itu, seperti Photo di sebuah Page, atau komentar di sebuah Photo. Fields adalah info tentang Nodes tersebut, seperti nama dari sebuah Page, nama dari User dan tanggal lahir dari User. Graph API memiliki beberapa versi yang tersedia untuk di akses pada satu waktu. Setiap versi berisi 1 set Fields inti dan beberapa operasi Edge. Facebook menjamin bahwa Core API akan tersedia dan tidak di ubah selama minimal 2 tahun dari rilis (Facebook, 2015b). 4. Twitter API Twitter adalah sebuah jaringan informasi yang terdiri dari pesan-pesan sepanjang 140 karakter yang disebut tweet (microblog). Dengan cara ini lebih mudah menemukan berita terbaru dengan 11

12 topik yang disukai. Pesan dari pengguna yang di pilih untuk diikuti akan ditampilkan di halaman beranda untuk di baca. Seperti siaran berita yang tajuknya selalu menarik minat pembaca, dapat menemukan berita hangat, mengetahui lebih lanjut tentang topik yang di minati, dan mendapatkan informasi terbaru secara aktual (Twitter, Inc., 2011). Untuk melakukan akses masuk ke server Twitter menggunakan Oauth untuk proses autentifikasi, maka pengguna dapat pula menggunakan pustaka PHP yang telah dibuat oleh pihak ketiga. 5. LinkedIn API LinkedIn adalah situs jaringan yang terkait dengan bisnis sosial. Didirikan pada bulan Desember 2002 dan diluncurkan pada Mei 2003, digunakan utama untuk jaringan profesional. Sejak diluncurkan dalam bahasa Indonesia Desember 2011, LinkedIn telah digunakan berbagai tingkatan profesional dan eksekutif, dan dilaporkan telah mencapai 1 juta pengguna. Menggunakan LinkedIn sama mudahnya seperti menggunakan situs jaringan sosial lainnya. LinkedIn tidak menawarkan aplikasi permainan ataupun konten rekreatif lainnya, dan lebih mengarahkan secara khusus untuk koneksi para profesional (Bambang, 2012). LinkedIn API menyediakan akses informasi untuk mendapatkan informasi pengguna dalam halhal sebagai berikut (LinkedIn Corp., 2015): Industri Geografi Bahasa Mata uang Profil perusahaan Jabatan Fungsi/bidang pekerjaan 12

13 BAB III METODE PENELITIAN 1. Reduksi Halaman Temu Balik dan Pembentukan Kluster UPND Reduksi jumlah halaman hasil temu balik dalam hal ini hasil dari Google 1 API dilakukan untuk menekan kompleksitas algoritma UPND, yang berada dalam O(n 2 ). Secara intuitif, jika jumlah halaman temu balik berhasil direduksi, maka pembentukan kluster akan menjadi lebih efisien. Dalam penelitian tahap kedua ini diujicobakan sebuah pendekatan sederhana dalam mereduksi jumlah halaman hasil temu balik. Algoritma yang dikembangkan, yaitu: Red-UPND, dapat dilihat dalam Listing 1. Secara umum yang dilakukan di dalam algoritma tersebut adalah mendeteksi tautan halaman web dari hasil temu balik dalam urutan 100 besar, dan membuang halaman-halaman urutan bawah yang mengandung tautan yang sama (Radlinski, 2011). Dengan demikian hanya akan menyisakan halaman yang terbaik (urutan tertinggi saja) saja. Input: WL a list of web links, i.e. the query results from the search engine Output: UpndClust the UPND clusters Procedure: For all links (L i L j ) ϵ WL do { Remove duplicate links(l i L j ) Maintain the HURL, i.e. highest unique rank link in (L i L j ) } Call UPND(HURL)->UpndClust Return UpndClust End Procedure Listing 1. Algoritma Red-UPND untuk mereduksi duplikasi halaman hasil temu balik

14 2. Pembentukan Model Naïve Bayes Untuk dapat mendapatkan informasi seseorang maka diperlukan informasi yang tersebar di internet. Karena pesatnya perkembangan teknologi informasi, maka informasi di internet terlalu massive. Masalah selanjutnya adalah penduduk dunia yang amat banyak, mengakibatkan banyak orang yang memiliki nama yang sama. Oleh karena itu, perlu diimplementasikan algoritma yang membedakan satu individu dengan individu lainnya. Dalama penelitian ini, dipergunakan algoritma UPND sebagai salah satu teknik yang digunakan untuk mengelompokan individu. Hasil setelah diterapkannya UPND adalah terbentuknya kluster halaman-halaman web yang terkait dengan nama seseorang. Konsekuensi terbentuknya kluster tersebut adalah dapat dihasilkannya nilai isi kluster yang beragam. Misalnya, profesi untuk seseorang yang bernama Evelyn sebagai seorang dokter terkelompok di kluster 1, Evelyn yang berprofesi sebagai programmer terdapat di kluster 2, dan Evelyn yang memimpin perusahan terdapat di kluster 3. Dari hasil yang dihasilkan, dapat ditemukan individu yang dicari diantara jutaan individu dengan nama yang sama. Tidak hanya mengelompokan data-data individu, dalam penelitian ini diujicobakan deteksi profesi untuk setiap kluster. Hal ini erat kaitannya dengan seberapa banyak alumni UKM yang bekerja sesuai dengan disiplin ilmu yang mereka tempuh (menjawab pertanyaan riset pertama). Dalam penelitian ini didefinisikan 143 profesi manusia, sesuai dengan data yang terdapat dalam Wikipedia 2 bahasa Indonesia. Langkah pertama yang dilakukan adalah menebak profesi individu secara spesifik. Misalnya, Evelyn berprofesi sebagai dokter bedah, Fifie berprofesi sebagai programmer, dan Anastasia berprofesi sebagai seorang guru. Langkah kedua dari penebakan profesi dalam penelitian ini adalah memprediksi profesi seseorang secara umum. Contohnya, Evelyn berprofesi di bidang medis, Fifie bekerja di bidang IT Specialist, dan Anastasia bekerja di bidang pendidikan. Job prediction ini menebak profesi individu berdasarkan bidang kerja

15 Erat kaitannya dengan bidang kerja, universitas adalah wadah yang mempersiapkan setiap mahasiswa agar dapat mengembangkan dirinya menjadi seorang yang ahli di bidang tertentu. Di Universitas Kristen Maranatha, terdapat 9 fakultas. Fakultas-fakultas itu antara lain; fakultas kedokteran, fakultas ekonomi, fakultas IT, fakultas teknik, fakultas seni rupa dan desain, fakultas sastra, fakultas psikologi, fakultas kedokteran gigi, dan fakultas hukum. Berdasarkan fakultasfakultas tersebut, peneliti mengelompokan profesi sebagai berikut. Tabel 1. Pengelompokan Profesi berdasarkan Fakultas-Fakultas UKM Fakultas Fakultas Ekonomi Fakultas Kedokteran Fakultas IT Fakultas Seni Rupa dan Desain Fakultas Psikologi Fakultas Kedokteran Gigi Fakultas Teknik Fakultas Sastra Fakultas Hukum Profesi Umum Ekonom Dokter IT specialist Desainer Psikologi Dokter Engineer Specialist Sastrawan Politikus Dalam penelitian ini, diterapkan 3 tahap pengelompokan profesi. Tabel 1 adalah tahap pertama pengelompokan profesi. Tahap I adalah tahap pengelompokan profesi berdasarkan fakultasfakultas di Universitas Kristen Maranatha. Tahap II adalah pengelompokan profesi berdasarkan disiplin ilmu di top-15 Sekolah Tinggi Indonesia (menurut survey SNMPTN 2015). Tabel 2 memberikan data top-15 Sekolah Tinggi Indonesia. Tabel 2. Top-15 Sekolah Tinggi Indonesia Top Nama Sekolah Tinggi Kota 1 Sekolah Tinggi Akuntansi Negara - STAN Jakarta 2 Sekolah Tinggi Hukum Militer STHM Jakarta 3 Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi Bandung 4 Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi LAN Jakarta 5 Sekolah Tinggi Ilmu Administrasi Ujung Pandang Makasar 6 Sekolah Tinggi Ilmu Kepolisian PTIK Jakarta 7 Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran STIP Jakarta 15

16 8 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik STIS Jakarta 9 Sekolah Tinggi Manajemen Industri STMI Jakarta 10 Sekolah Tinggi Penerbangan Indonesia STPI Jakarta 11 Sekolah Tinggi Perikanan - STP Jakarta 12 Sekolah Tinggi Pertahanan Nasional STPN Yogyakarta 13 Sekolah Tinggi Sandi Negara STSN Bogor 14 Sekolah Tinggi Seni Indonesia STSI Bandung 15 Sekolah Tinggi Seni Indonesia Padangpanjang Dari 15 Sekolah Teknik tersebut dapat dikembangkan pengelompokan tambahan dari profesi Tahap I. Tabel 3 menunjukan pengelompokan profesi Tahap II. Tabel 3. Tahap II Penentuan Jenis Profesi Umum (Utama). Fakultas atau Bidang Keilmuan Fakultas Ekonomi Fakultas Kedokteran Fakultas IT Fakultas Seni Rupa dan Desain Fakultas Psikologi Fakultas Kedokteran Gigi Fakultas Teknik Fakultas Sastra Fakultas Hukum Akademi Penerbangan Akademi Kedisiplinan, Ketahanan Negara Akademi Model dan Artis Profesi Umum Ekonom Dokter IT specialist Desainer Psikologi Dokter Engineer Specialist Sastrawan Politikus Penerbangan Keamanan Hiburan Tahap III dari pengelompokan profesi ini adalah pengelompokan berdasarkan pengetahuan umum peneliti. Misalnya bidang keilmuan pendidikan dan teologi. Jika memang profesi tertentu dapat didapatkan seseorang tanpa berkuliah, maka profesi tersebut termasuk profesi lain-lain. Profesi-profesi yang dimaksud adalah algojo, badut, barista, buruh, buruh tani, butler, caddy, disjoki, dukun, juru parkir, dan sebagainya. 16

17 Tabel 4. Tahap III Penentuan Jenis Profesi Umum (Utama). Fakultas atau Bidang Keilmuan Fakultas Ekonomi Fakultas Kedokteran Fakultas IT Fakultas Seni Rupa dan Desain Fakultas Psikologi Fakultas Kedokteran Gigi Fakultas Teknik Fakultas Sastra Fakultas Hukum Akademi Penerbangan Akademi Kedisiplinan, Ketahanan Negara Akademi Model dan Artis Pendidikan Keagamaan Profesi tanpa bidang keahlian Profesi Umum Ekonom Dokter IT specialist Desainer Psikologi Dokter Engineer Specialist Sastrawan Politikus Penerbangan Keamanan Hiburan Pendidikan Teologi Lain-lain Tabel 5 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas ekonom. Tabel 5. Profesi Spesifik Kelas Ekonom Profesi Spesifik Ekonom Akuntan Akuntan publik Auditor Broker properti Ekonom Makelar Tabel 6 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas medis. 17

18 Tabel 6. Profesi Spesifik Kelas Medis Profesi Spesifik Medis Ahli bedah Ahli gizi Apoteker Asisten apoteker Bidan Dokter Paramedis Perawat Tabel 7 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas IT Specialist. Tabel 7. Profesi Spesifik Kelas IT Specialist Profesi Spesifik Illustrator Peretas Programmer Tabel 8 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas Engineer Specialist. Tabel 8. Profesi Spesifik Kelas Engineer Specialist Profesi Spesifik Insinyur Teknisi Arsitek Tabel 9 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas sastrawan. Tabel 9. Profesi Spesifik Kelas Sastrawan Profesi Spesifik Kurator Novelis Penerjemah bahasa Pengarang 18

19 Profesi Spesifik Penulis skenario Penyair Tabel 3.10 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas desainer. Tabel 10. Profesi Spesifik Kelas Desainer Profesi Spesifik Desainer Desainer huruf Illustrator Pelukis Pemahat Penjahit Perancang grafis Perupa Seniman Tabel 11 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas politikus. Tabel 11. Profesi Spesifik Kelas Politikus Profesi Spesifik Politikus Diktator Hakim Jaksa Pengacara Tabel 12 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas psikolog. Tabel 12. Profesi Spesifik Kelas Psikolog Profesi Spesifik Psikolog Psikiater 19

20 Tabel 13 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas pendidikan. Tabel 13. Profesi Spesifik Kelas Pendidikan Profesi Spesifik Guru Dosen Konselor pendidikan Professor Pustakawan Tabel 14 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas teologi. Tabel 14. Profesi Spesifik Kelas Teologi Profesi Spesifik Konselor Penasihat perkawinan Ustad Kiai Pastur Pendeta Rohaniwan Tabel 15 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas hiburan. Tabel 15. Profesi Spesifik Kelas Hiburan Profesi Spesifik Aktor Go go dancer Pramuwisata Tabel 16 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas keamanan. Tabel 16. Profesi Spesifik Kelas Keamanan Profesi Spesifik Polisi Polisi khusus kereta api 20

21 Profesi Spesifik Satpam Tabel 17 menunjukan profesi-profesi spesifik yang termasuk dalam kelas penerbangan. Tabel 17. Profesi Spesifik Kelas Penerbangan Profesi Spesifik Pilot Co pilot Pramugari Bila seseorang adalah dokter maka akan besar kemungkinan informasi tentang orang tersebut mengarah ke deskripsi dan ciri-ciri seorang dokter. Kemudian dihitung bobot dari kata-kata deskripsi pekerjaan dan deskripsi seseorang. Teknik klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes classifier. Naïve bayes classifier adalah klasifikasi yang menggunakan teorema Bayesian. Teorema Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya suatu peristiwa berdasarkan pengaruh yang didapat dari hasil observasi. 3. Eksplorasi API dalam Berbagai Media Sosial Eksplorasi mengenai fitur API dilakukan pada media sosial Facebook, Twitter dan LinkedIn. Hasil eksplorasi dituangkan dalam bentuk dokumentasi lengkap dari semua beserta contoh pemakaiannya. Pengembangan aplikasi berbasis web dilakukan untuk mengetahui potensi setiap fitur API tersebut dan bagaimana kode sumber dapat digunakan secara lebih aplikatif. 4. Perancangan Prototipe Sistem VILTER Perancangan prototipe dilakukan berbasis orientasi obyek dengan berfokus pada skenario pemanfaatannya oleh calon pengguna (use case). 21

22 BAB IV HASIL DAN ANALISIS 1. Reduksi Halaman Temu Balik Hasil eksperimen dengan menggunakan algoritma Red-UPND pada Listing 1 menunjukkan potensi reduksi waktu eksekusi yang cukup signifikan. Tabel 18 menunjukkan perbandingan lama waktu eksekusi pembentukan kluster untuk 119 nama alumni dari hasil tracer study UKM terakhir. Tabel 18. Perbandingan Lama Waktu Eksekusi UPND dan Red-UPND Jenis Mulai Selesai Lama Waktu (Jam) UPND 22 Mei 2015 (13:30) 03 Jun 2015 (15:50) Red-UPND 09 Jul 2015 (16:10) 13 Jul 2015 (15:25) Hasil dalam Tabel 18 menunjukkan selisih waktu eksekusi 3 yang sangat signifikan, yaitu jam atau terjadi 67.20% efisiensi waktu. Hal ini juga menunjukkan bahwa banyak terjadi redundansi dalam hasil temu balik oleh Google. Dari pengamatan ada dua penyebab utama terjadinya redundansi tersebut: 1. Bentuk kueri yang dimasukkan ke dalam mesin temu balik ada kueri-kueri yang berupa frasa, misalnya kombinasi kueri "NAMA"+"UNIVERSITAS"+"JURUSAN". Meskipun setiap kata kunci sudah dijadikan sebagai frasa, namun halaman-halaman yang ditemukan tetap mengandung halaman-halaman yang bernilai true-positive, baik untuk sebagian maupun keseluruhan kueri. 2. Banyaknya halaman dari media sosial yang saling merujuk satu dengan lainnya untuk nama-nama popular. Jika ditinjau dari sisi kualitas kluster yang terbentuk, maka antara hasil UPND dan Red-UPND sepintas terlihat tidak terlalu jauh berbeda, bahkan ada beberapa kueri yang berkualitas lebih baik. Hal ini ditunjukkan dalam Tabel 19 yang menunjukkan selisih akurasi penggunaan Red- UPND dan UPND. Evaluasi yang dilakukan untuk kualitas memakai strategi yang sama seperti 3 Eksperimen dilakukan dengan Intel i3 CPU 3.07 GHz.; 14 GB RAM. 22

23 pada tahap penelitian pertama sebelumnya, yaitu dengan menggunakan konsep string matching melalui longest common subsequnce (LCS). Tabel 19. Selisih Akurasi Penggunaan Red-UPND dan UPND DIFFERENCE [RedUPND - UPND] KUERI (119 alumni per kueri) Kelengkapa Tanggal Alamat Alamat Tahun Alamat Average n Nama Asal SMU Propinsi Tempat lahir lahir kantor rumah masuk Nama + Univ inggris + Jur Inggris (1.82) (2.08) (8.73) Nama + Univ indo + jur indo 2.93 (0.41) (8.83) Nama + Univ Inggris (4.13) 0.27 (6.07) (4.51) (1.01) (1.39) (0.54) (5.66) 0.62 (2.49) Nama + Univ Indo (1.40) (2.25) (6.32) (1.63) (0.41) 2.37 (0.91) 6.10 (11.52) (1.77) Nama (0.59) (0.76) (0.37) (0.04) (0.02) (18.85) (0.16) Nama + Jurusan Indo (0.08) (5.32) 0.23 Nama + Jurusan Inggris 0.99 (1.06) (0.69) (2.11) (0.19) 7.83 (7.67) (0.19) Nilai akurasi yang diperbaiki dengan penggunaan RedUPND ditunjukkan dengan sel pada tabel yang diberi arsiran berwarna hitam. Terlihat bahwa dengan menggunakan kombinasi "NAMA"+"UNIVERSITAS"+"JURUSAN" menghasilkan perbaikan, meskipun tidak signifikan. Secara statistik perbedaan signifikan (p=0.05), hanya ditunjukkan oleh kombinasi kueri "NAMA"+"UNIVERSITAS INGGRIS", yaitu penurunan sekitar 2.5% secara rata-rata. Hal ini mengindikasikan adanya informasi-informasi yang hilang melalui pemanfaatan Red-UPND untuk kombinasi kueri tersebut. Dengan kata lain, cukup banyak alumni yang menyediakan informasi dalam bahasa Inggris, meskipun hal ini bukan berarti konten halaman web adalah dalam bahasa Inggris seluruhnya, namun ada bagian-bagian tertentu yang tersaji dalam bahasa Inggris. Secara umum, hasil penggunaan Red-UPND tidak berbeda secara signifikan dengan UPND. Hasil akurasi terbaik tetap diperoleh oleh kombinasi kueri "NAMA"+"UNIVERSITAS"+"JURUSAN", baik untuk bahasa Indonesia maupun bahasa Inggris, dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 32.57% dan 32.66%. 2. Pembentukan Model Naïve Bayes Probabilitas Bayesian adalah suatu interpretasi dari kalkulus yang memuat konsep probabilitas sebagai derajat dimana suatu pernyataan dipercaya benar. Teori Bayesian juga dapat digunakan 23

24 sebagai alat pengambilan keputusan untuk memperbaharui tingkat kepercayaan dari suatu informasi. Teori probabilitas Bayesian merupakan satu dari cabang teori statistik matematik yang memungkinkan kita untuk membuat satu model ketidakpastian dari suatu kejadian yang terjadi dengan menggabungkan pengetahuan umum dengan fakta dari hasil pengamatan. Oleh karena itu, teknik Naïve Bayes Classifier berpotensi untuk dapat digunakan untuk menebak pekerjaan seseorang berdasarkan model yang dibuat dari fakta deskripsi-deskripsi kata profesi. Teorema Bayes menerangkan hubungan antara probabilitas terjadinya peristiwa A dengan syarat peristiwa B telah terjadi dan probabilitas terjadinya peristiwa B dengan syarat peristiwa A telah terjadi. Teorema ini didasarkan pada prinsip bahwa tambahan informasi dapat memperbaiki probabilitas. Teorema Bayes ini bermanfaat untuk mengubah atau memutakhirkan probabilitas yang dihitung dengan tersedianya data dan informasi tambahan. Sesuai dengan probabilitas subyektif, bila seseorang mengamati kejadian B dan mempunyai keyakinan bahwa ada kemungkinan B akan muncul, maka probabilitas B disebut probabilitas prior. Setelah ada informasi tambahan bahwa misalnya kejadian A telah muncul, mungkin akan terjadi perubahan terhadap perkiraan semula mengenai kemungkinan B untuk muncul. Probabilitas untuk B sekarang adalah probabilitas bersyarat akibat A dan disebut sebagai probabilitas posterior. Teorema Bayes merupakan mekanisme untuk memperbaharui probabilitas dari prior menjadi probabilitas posterior, lihat pada Formula (2). (2) Dalam penerapannya untuk prediksi profesi, dibentuk 134 kelas sesuai dengan profesi detil pada Tabel 5-17 pada bab sebelumnya. Adapun strategi prediksi profesi dapat dilakukan dengan beberapa kombinasi, yaitu: 1. Semua kata pada kelas profesi umum 2. Kata benda saja pada kelas profesi umum 3. Kata kerja saja pada kelas profesi umum 4. Semua kata pada kelas profesi spesifik 24

25 5. Kata benda saja pada kelas profesi spesifik 6. Kata kerja saja pada kelas profesi spesifik 7. Agregasi kluster dengan semua kata pada hirarki kelas profesi umum dan spesifik 8. Agregasi kluster dengan kata benda saja pada hirarki kelas profesi umum dan spesifik 9. Agregasi kluster dengan kata kerja saja pada hirarki kelas profesi umum dan spesifik Pada saat ini eksperimentasi dengan kesembilan skenario di atas sedang dilangsungkan dengan memanfaatkan 119 nama dari hasil tracer study UKM yang terakhir. Listing 2 di bawah ini memberikan contoh pemanfaatan hasil Red-UPND untuk sebuah nama, yaitu Ade Kurnia Surawijaya, dan prediksi profesinya. Full Name : Ade Kurnia Surawijaya Top-n, n : 100 Choose one category : 1. All + General 2. Noun + General 3. Verb + General 4. All + Specific 5. Noun + Specific 6. Verb + Specific Your choice : 1 ### CLUSTER 1 ### P(psikolog Wn) = P(sastrawan Wn) = P(ekonom Wn) = ### CLUSTER 2 ### P(politikus Wn) = P(ekonom Wn) = P(psikolog Wn) = ### CLUSTER 3 ### P(psikolog Wn) = P(desainer Wn) = P(ekonom Wn) =

26 ### CLUSTER 4 ### P(desainer Wn) = P(sastrawan Wn) = P(psikolog Wn) = === AGREGATION CLUSTER === P(desainer Wn) = P(psikolog Wn) = P(politikus Wn) = P(ekonom Wn) = Listing 2. Contoh Prediksi Pekerjaan untuk Sebuah Nama dari Hasil Red-UPND Contoh pada Listing 2 adalah hasil prediksi profesi untuk 'Ade Kurnia Surawijaya', dengan mengambil 100 kata terbanyak dari deskripsi nama tersebut dan menggunakan penebakan profesi secara umum tanpa mengelompokan kelas kata (semua kata, termasuk kata benda dan kata kerja). Kluster agregasi adalah perhitungan penebakan profesi dari satu individu, yakni mengambil nilai terbesar dari setiap cluster. Dari hasil agregasi yang terbentuk, diketahui bahwa kelas desainer memiliki nilai tertinggi, namun kelas psikolog merupakan mayoritas. Kesimpulan yang diambil adalah Ade adalah seorang yang bekerja di bidang psikolog. Metode agregasi yang dipakai adalah sistem voting dari top-3 hasil prediksi dalam setiap kluster. Jika hasil agregasi menghasilkan keadaan yang seimbang, maka akan diambil dari nilai probabilitas yang terbesar. 3. Eksplorasi API dalam Berbagai Media Sosial Eksplorasi telah dilakukan oleh dua orang mahasiswa S1 Teknik Informatika pada periode Kerja Praktek Magang di bulan Juli-Agustus yang lalu. Hasil eksplorasi dituangkan dalam bentuk dokumentasi pemanfaatan API untuk media sosial Facebook, Twitter dan LinkedIn. Walaupun belum berbentuk sebagai suatu aplikasi khusus, namun hasil telah eksplorasi menunjukkan: 1. Adanya fitur API pada jejaring sosial memudahkannya pengembang untuk mendapatkan informasi yang terdapat pada setiap pengguna yang terhubung dalam jejaring sosial tersebut. 26

27 2. Untuk mengakses REST API pengguna dapat menggunakan pemrograman PHP dengan menggunakan library yang telah dibuat oleh pihak ketiga. 3. Tidak semua API dapat di akses untuk diambil datanya. Beberapa jejaring sosial biasanya membatasi penggunaan fitur pada API untuk melindungi data penting yang di simpan oleh setiap pengguna. Hal ini akan menjadi titik perhatian dalam pengembangan prototipe VILTER. 4. Dengan menggunakan REST API ini pengguna dapat mengambil data data yang di perlukan untuk kebutuhan. Seperti melihat data profile pengguna lain dan menyimpannya ke dalam struktur basis data terpisah. Adapun ruang lingkup eksplorasi Facebook API adalah sebagai berikut (beberapa hasil dan tampilan dapat dilihat dalam Lampiran A): Create App Authentication Parameter User Page Group Search Post Comment dan Likes Event Album Ruang lingkup eksplorasi Twitter API adalah sebagai berikut (beberapa hasil dan tampilan dapat dilihat dalam Lampiran B): Statuses Direct Messages Search Friends Followers 27

28 Friendship Blocks Users Favorites Show Members Membership Subscriber Supscriptions Ruang lingkup eksplorasi LinkedIn API adalah sebagai berikut (beberapa hasil dan tampilan dapat dilihat dalam Lampiran C): Koneksi dan autentikasi Member profile Full member profile Company profile Developer Program Transition Berikut dalam Listing 3 diberikan cuplikan hasil dari ekstraksi profil dasar untuk seorang anggota LinkedIn, yaitu Faqih Salban. 1. SimpleXMLElement Object 2. ( 3. [id] => ecxh_7icjo 4. [first-name] => Faqih 5. [last-name] => Salban 6. [formatted-name] => Faqih Salban 7. [headline] => Computer Network Engineer 8. [location] => SimpleXMLElement Object 9. ( 10. [name] => West Java Province, Indonesia 11. [country] => SimpleXMLElement Object 12. ( 13. [code] => id 14. ) ) 17. [ -address] => faqih.salban@gmail.com 18. [industry] => Information Technology and Services 19. [current-share] => SimpleXMLElement Object 28

29 20. [comment] => I connected my LinkedIn and SlideShare accounts 21. [position] => SimpleXMLElement Object 22. [start-date] => SimpleXMLElement Object 23. ( 24. [year] => [month] => ) [is-current] => true 29. [company] => SimpleXMLElement Object 30. ( 31. [id] => [name] => NoLimit Indonesia 33. [size] => employees 34. [type] => Privately Held 35. [industry] => Information Technology and Services 36. ) ) ) 41. [public-profile-url] => ) Listing 3. Cuplikan Hasil dari Ekstraksi Profil Dasar LinkedIn Bagian yang diarsir dengan warna kuning memberikan beberapa informasi penting, seperti: alamat , pekerjaan, lokasi tempat tinggal, tahun bergabung dengan LinkedIn, bidang profesi. Dengan diperolehnya informasi mengenai perusahaan beserta tahun dan tanggal bergabungnya anggota, diharapkan dapat menjawab pertanyaan riset kedua. Ekstraksi informasi penting lainnya dapat dilakukan melalui pemanfaatan 'Full Member Profile'. Namun hal ini tidak selalu dapat dilakukan karena memerlukan 'Private ID' dari anggota yang tidak selalu tersedia, karena memerlukan persetujuan (approval) dari anggota yang bersangkutan terkait aplikasi yang dikembangkan, dan juga harus lolos dari ijin otentikasi LinkedIn. Selain permasalahan di atas, untuk ekstraksi full profile perlu dipertimbangkan pula perlunya 'sistem jemput bola' dari pengembang aplikasi untuk meminta keterlibatan aktif dari anggota media sosial dalam hal approval tersebut. 29

30 4. Perancangan Prototipe Sistem VILTER Pada bagian ini disampaikan hasil perancangan prototipe sistem VILTER yang akan dikembangkan dalam penelitian tahap ketiga. Dalam penelitian tahap ketiga tersebut akan dilakukan pula evaluasi secara online dengan melibatkan beberapa alumni di luar 119 nama yang telah digunakan sebelumnya. Hal ini dilakukan untuk dapat mengetahui tingkat responsi yang didapatkan melalui sistem yang lebih terbuka (bukan hanya sekedar pengisian survei). Di dalam sistem VILTER akan diijinkan tiga jenis tingkatan pengguna utama, yaitu pihak pengelola (UKM) dan pihak alumnus (dan juga umum). Kemampuan utama dari pihak pengelola adalah untuk melakukan proses indeksasi dan klusterisasi untuk disimpan di dalam basis data dan diharapkan dapat melengkapi basis data yang ada sekarang ini. Sedangkan kemampuan utama dari pihak alumnus adalah untuk melakukan temu balik informasi terkait nama alumni tertentu, serta dapat memberikan umpan balik. Gambar 4 memberikan use case dari prototipe yang direncanakan. Tampilan utama situs VILTER dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3. Tampilan Utama Prototipe VILTER 30

31 Statistik pekerjaan lulusan dapat dilihat oleh semua aktor dimana data ini merupakan gabungan dari prediksi data pekerjaan otomatis dan manual. Data alumnus akan otomatis dilengkapi dengan prediksi data pekerjaan dimana data tersebut nantinya dapat dikoreksi kembali oleh alumnus terkait. Pengguna dapat memilih filter yang akan digunakan dalam menampilkan data dimana pemilihan filter dapat dilihat pada Gambar 5. Vilter System Lihat Calon Pekerja Guest Kontak Admin Lihat Statistik Pekerjaan Lulusan Alumnus Update Data Pribadi sebagai Alumni Lihat Log Atur Indeks Data Alumnus Admin Atur Data Alumnus Atur Data Admin Atur Profil Gambar 4. Use case Prototipe Sistem VILTER 31

32 Gambar 5. Seleksi Tampilan Sesuai Kebutuhan Pengguna Pengguna dapat memilih untuk menampilkan data statistik berdasarkan tahun, bidang pekerjaan, atau nama perusahaan. Jika pengguna memilih menampilkan berdasarkan tahun, maka pengguna hanya dapat memfilter berdasarkan bidang pekerjaan dan nama perusahaan. Jika pengguna memilih menampilkan berdasarkan bidang pekerjaan, maka pengguna hanya dapat memfilter berdasarkan range tahun dan nama perusahaan. Hal yang serupa juga akan dilakukan jika pengguna memilih berdasarkan nama perusahaan. Contoh tampilan jika pengguna memilih menampilkan data berdasarkan bidang pekerjaan dapat dilihat pada Gambar 6. Setelah pengguna menekan tombol filter, maka data statistik akan ditampilkan dimana contoh tampilan dapat dilihat pada Gambar 7-9. Pengguna dapat memilih mode tampilan yang diinginkan, berdasarkan jenis graf yang diinginkan. Khusus untuk tampilan berdasarkan tahun, pengguna dapat menampilkan dalam representasi graf. Pengguna dapat memfilter ulang dengan menekan tombol refilter dimana tombol ini akan mengalihkan situs ke halaman filter awal. 32

33 Gambar 6. Tampilan Seleksi Berdasarkan Bidang Pekerjaan Gambar 7. Statistik Data Mode Bar Chart 33

34 Gambar 8. Statistik Data Mode Pie Chart Gambar 9. Statistik Data Mode Line Chart Beberapa contoh tampilan lainnya berdasarkan informasi yang hendak diperlihatkan dapat dilihat pada Gambar

35 Gambar 10. Tampilan Bar Chart pada Bidang Pekerjaan Gambar 11. Tampilan Pie Chart pada Bidang Pekerjaan 35

36 Gambar 12. Tampilan dengan Filter Tahun pada Bidang Pekerjaan Gambar 13. Tampilan dengan Filter Bidang Pekerjaan pada Tahun 36

37 Gambar 14. Tampilan dengan Filter Bidang Pekerjaan dan Ttempat Pekerjaan pada Tahun Pengguna umum (Guest) dapat melihat calon pekerja dan dapat mengunduh CV mereka. Calon pekerja yang ditampilkan hanyalah alumnus yang menyatakan bersedia untuk menampilkan datanya pada bagian ini. Beberapa alumnus akan otomatis dianggap bekerja jika data pekerjaan alumnus tersebut ditemukan pada internet atau alumnus tersebut mengubah informasi kesediaaannya. Contoh tampilan list calon pekerja dapat dilihat dalam Gambar 15. Guest dapat menghubungi pihak UKM dengan memilih fitur contact us. Contact us akan otomatis mengirimkan pada administrator. Pengguna akan mendapatkan balasan ke yang diberikan pada kolom your . Contoh tampilan contact us dapat dilihat pada Gambar

38 Gambar 15. Contoh tampilan list calon pekerja Gambar 16. Contoh tampilan Contact Us Alumnus dapat mengubah data pribadi alumnus (termasuk mengkoreksi hasil prediksi pekerjaan) dengan cara memilih update your alumnus profile. Untuk mengubah data alumnus, pengguna disarankan menggunakan akun SAT yang diperolehnya selama masa perkuliahan (Gambar 17). 38

39 Gambar 17. Tampilan Login untuk Alumnus dengan Akun SAT Setelah login, pengguna dapat meng-update data pribadi. Pengguna juga dapat menambahkan tautan media sosial yang dimilikinya guna mempermudah sistem mengekstrak data pekerjaan. Contoh tampilan update data pribadi dapat dilihat pada Gambar 18. Gambar 18. Tampilan update Data Pribadi 39

40 Alumnus dapat memilih untuk save data alumnus dan logout. Pada data pribadi alumnus terdapat ceklis add me in find your employees section, dimana ceklis ini digunakan untuk menentukan apakah data alumnus disertakan dalam section find your employees atau tidak. Section find your employees merupakan bagian yang akan sering diakses oleh para calon pemberi pekerjaan. Alumnus juga dapat mengunggah CV dalam bentuk doc atau pdf pada bagian update alumnus profile. CV tersebut nantinya dapat diakses oleh para calon pemberi pekerjaan pada section find your employees. Admin dapat mengakses fitur admin dengan mengakses halaman 'administrator.php' dari url. Admin harus login terlebih dahulu menggunakan akun admin. Contoh tampilan login untuk admin dapat dilihat pada Gambar 19. Gambar 19. Tampilan Login untuk Administrator (pihak UKM) Setelah login, seorang admin dapat melihat log rincian tindakan yang telah dilakukan oleh para admin lainnya untuk melihat aktivitas, notifikasi, serta aksi yang perlu dilakukan. Log ini hanya akan menyimpan semua rangkaian aktifitas sebulan terakhir (Gambar 20). 40

41 Gambar 20. Tampilan Log Aktivitas para Administrator (pihak UKM) Seorang administrator dapat memprediksi pekerjaaan untuk beberapa alumnus dengan memilih fitur alumnus indexes. Fitur ini akan menginformasikan data alumnus mana yang sudah diindeks, yang sedang diindeks, dan yang belum diindeks (Gambar 21-22). Sebelum masuk ke halaman data indeks alumnus, pengguna dapat memfilter data alumnus yang akan ditampilkan. Gambar 21. Contoh Tampilan untuk Melakukan Proses Indeksasi Alumnus (1) 41

42 Gambar 22. Contoh Tampilan untuk Melakukan Proses Indeksasi Alumnus (2) Seorang administrator dapat melihat detil data alumnus dengan menekan tombol detail dan dapat memilih aksi terhadap data indeks pada bagian action. Data yang sudah terindeks dapat dibuang, data yang sedang diindeks dapat dibatalkan, dan data yang belum diindeks dapat mulai diindeks. Admin juga dapat mengatur data alumnus dan admin pada situs dimana data alumnus dapat diimpor menggunakan berkas csv. Seorang administrator dapat meng-update informasi pribadi mengenai dirinya sendiri, seperti mengubah password dan mengubah username pada section profile. Adapun use case yang khusus ditujukan untuk administrator dalam kaitannya dengan proses indeksasi alumnus dapat dilihat pada Gambar 23. Gambar 23. Use case Mesin Pencari Informasi Individu dan Job Prediction 42

43 BAB V KESIMPULAN & KEBERLANJUTAN 1. Kesimpulan Dalam penelitian tahap kedua ini telah tercapai hal-hal sebagai berikut: 1. Perbaikan proses pembentukan kluster UPND dengan melakukan reduksi jumlah halaman hasil temu balik mesin pencarian Google melalui penerapan algoritma Red-UPND. Penerapan algoritma tersebut berhasil menekan sekitar 67% kompleksitas UPND dengan akurasi kluster yang tidak berbeda secara signifikan (lihat Tabel 18 pada subbab IV.1). 2. Telah dikembangkan model profesi untuk 143 jenis pekerjaan yang dikelompokkan ke dalam 12 kelas utama bidang pekerjaan (subbab IV.2). Telah dikembangkan pula mekanisme agregasi kluster hasil UPND untuk prediksi pekerjaan dengan pendekatan hirarkis melalui voting dan perhitungan nilai probabilitas terbesar. 3. Telah dilakukan eksplorasi API dalam tiga media sosial, yaitu Facebook, Twitter dan LinkedIn. Dari ketiga media sosial tersebut terkuak potensi untuk mendapatkan profil pengguna (dalam hal ini diasumsikan alumni terlibat di dalamnya). Dalam profil-profil tersebut dapat diekstrak informasi dasar, seperti: alamat , bidang pekerjaan, perusahaan, dan waktu bekerja (subbab IV.3; contoh-contoh hasil ekstraksi dapat dilihat dalam Lampiran A-C). 4. Telah dibentuk perancangan prototipe VILTER untuk dikembangkan lebih lanjut dalam tahap penelitian berikutnya (subbab IV.4). Diharapkan bahwa melalui prototipe semacam ini dapat dievaluasi potensi keterlibatan alumni dalam proes pelacakan alumni secara lebih otomatis dan terstruktur. Selain itu diharapkan pula bahwa prototipe dapat memberikan 'asumsi' terkait aktivitas alumni setelah kelulusan melalui pemanfaatan hasil temu balik dan ekstraksi informasi dari media sosial. 2. Keberlanjutan Dalam tahap penelitian ketiga berikutnya (sampai dengan bulan Desember 2015), akan dilaksanakan aktivitas-aktivitas sebagai berikut: 43

44 1. Melakukan eksperimentasi untuk melihat komposisi model yang mewakili kebutuhan pelacakan alumni dengan sembilan skenario sebagaimana diberikan pada subbab IV Mengembangkan prototipe berdasarkan use case dan skenario penggunaan yang telah diberikan dalam subbab IV.4, dengan menerapkan pula peran media sosial melalui implementasi API (subbab IV.3) dalam prototipe tersebut. 3. Melakukan evaluasi melalui proses pelacakan alumni virtual dengan membandingkan dataset 119 alumni sebagaimana didapatkan dari UKM dan dataset baru yang saat ini sedang dikembangkan. Dataset baru tersebut dikembangkan dengan melibatkan para alumni Fakultas Teknologi Informasi periode Sampai dengan tanggal 17 September 2015 telah terkumpul sekitar 40 alumni yang telah memberikan informasi tahap awal (melalui berisi informasi mengenai: a. Tahun masuk b. Waktu/periode kelulusan; c. Pekerjaan pertama beserta instansi; d. Waktu yang diperlukan untuk memperoleh pekerjaan pertama; e. Pekerjaan saat ini; f. Instansi pekerjaan saat ini Beberapa alumni dalam 119 nama yang diperoleh dari UKM akan dipilih berdasarkan potensi keikutsertaannya sebagai pembanding terhadap dataset tersebut. Diharapkan hasil evaluasi ini akan dapat memberikan pula perbandingan tingkah laku antara alumni berlatar belakang teknologi informasi dan non-teknologi informasi. 44

45 45

46 DAFTAR PUSTAKA Bambang. (2012, Februari 27). Apa itu LinkedIn? Yuk berjelajah ke LinkedIn. Retrieved Juli 28, 2015, from Bui, A. A., & Taira, R. K. (2010). Medical Imaging Informatics. London: Springer Science+Business Media, LLC. Dean, A. (2014, Agustus). Facebook. Dipetik Juli 28, 2015, dari WhatIs.com: Delgado, A. D., Martınez, R., Fresno, V., & Montalvo, S. (2014). A Data Driven Approach for Person Name Disambiguation in Web Search Results. In COLING, Facebook. (2015a). Facebook Login Overview. Dipetik Juli 28, 2015, dari Developer Facebook: Facebook. (2015b). Graph API Overview. (Facebook) Dipetik Juli 28, 2015, dari Facebook Developer: LinkedIn Corp. (2015, Juli 29). LinkedIn Developers Documentation. Retrieved from developer.linkedin.com: Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge: Cambridge University Press. Prasetyo, A. B. (2014, Januari 2). Mudahnya Memahami Application Programming Interface (API). Retrieved Juli 31, 2015, from jejaring.web.id/: 46

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI HALAMAN MOTTO

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI HALAMAN MOTTO xi DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN... ii LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN... iii LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... iv HALAMAN MOTTO... v KATA PENGANTAR... vi SARI... vii TAKARIR... ix DAFTAR ISI... xi DAFTAR GAMBAR...

Lebih terperinci

Bab 3 Perancangan Sistem

Bab 3 Perancangan Sistem 14 Bab 3 Perancangan Sistem Proses perancangan dan pengimplementasian aplikasi Objek Wisata Kabupaten Poso Berbasis Android diperlukan perancangan sistem. Perancangan sistem bertujuan untuk memberikan

Lebih terperinci

workshop aplikasi teknologi informasi Proyek Akhir Facebook API Yufi Eko Firmansyah

workshop aplikasi teknologi informasi Proyek Akhir Facebook API Yufi Eko Firmansyah workshop aplikasi teknologi informasi Proyek Akhir Facebook API Yufi Eko Firmansyah Proyek Akhir FB API Yang Disiapkan : Akun Facebook Facebook SDK untuk PHP (link) XAMPP atau aplikasi sejenis (web server

Lebih terperinci

TUTORIAL EDMODO A. MENGAKSES EDMODO B. MEMBUAT AKUN EDMODO SEBAGAI GURU

TUTORIAL EDMODO A. MENGAKSES EDMODO B. MEMBUAT AKUN EDMODO SEBAGAI GURU TUTORIAL EDMODO Edmodo merupakan social network berbasis lingkungan sekolah (school based environment). Dikembangkan oleh Nicolas Borg and Jeff O'Hara, Edmodo ditujukan untuk penggunaan bagi guru, siswa

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengenalan OAuth OAuth (Open Authorization) adalah protokol otorisasi standar terbuka yang memungkinkan pengguna mengakses aplikasi tanpa perlu berbagi password mereka[4]. Pemilik

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisa Sistem File manager atau file browser adalah sebuah perangkat lunak yang menyediakan antarmuka untuk bekerja dengan sistem berkas. Perangkat lunak ini sangat

Lebih terperinci

Manual Book Penggunaan CMS. Website Portal Berita Antara Bogor (Untuk Administrator)

Manual Book Penggunaan CMS. Website Portal Berita Antara Bogor (Untuk Administrator) Manual Book Penggunaan CMS Website Portal Berita Antara Bogor (Untuk Administrator) Created By W3B-PROJECT TEAM @2011 Penjelasan Umum CMS (Content Management System) merupakan fasilitas yang disediakan

Lebih terperinci

Perkenankan kami mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu mewujudkan OMRC.

Perkenankan kami mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu mewujudkan OMRC. KATA PENGANTAR Pertama-tama ingin kami panjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT atas berkah karunia dan ijinnya maka perangkat Open Method of Research Coordination / OMRC- Metode Koordinasi Riset Terbuka

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. diusulkan dari sistem yang ada di Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM. diusulkan dari sistem yang ada di Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 4.1. Analisis Sistem yang Sedang Berjalan Pada bab ini dijelaskan mengenai prosedur yang berjalan dan yang diusulkan dari sistem yang ada di Dinas Kebudayaan dan Pariwisata

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan menjelaskan tentang latar belakang masalah yang akan diambil dalam penelitian. Selain itu menjelaskan tentang rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah dan

Lebih terperinci

Panduan Dasar Membuat Website

Panduan Dasar Membuat Website Tutorial singkat cara menggunakan WordPress mulai dari masuk ke Dashboard Admin hingga cara membuat postingan. Panduan Dasar Membuat Website Menggunakan WordPress Versi 3.x By Webhostmu.Com Daftar Isi

Lebih terperinci

BAB V IMPLEMENTASI KARYA

BAB V IMPLEMENTASI KARYA 47 BAB V IMPLEMENTASI KARYA 5.1 Implementasi Pembuatan Karya Website Karya yang dibuat dalam Kerja Praktek ini adalah pembuatan website yang bertujuan sebagai proses pengenalan tentang seni dan media promosi

Lebih terperinci

Aplikasi Surat Keluar Masuk Versi 1.0

Aplikasi Surat Keluar Masuk Versi 1.0 Aplikasi Surat Keluar Masuk Versi 1.0 1 Implementasi Bagian ini menjelaskan kebutuhan pengguna untuk membuat Aplikasi Surat Keluar Masuk Studi Kasus Biro Kerjasama Dan Kemahasiswaan Bagian ini juga menjelaskan

Lebih terperinci

Mengembangkan Website Berbasis Wordpress

Mengembangkan Website Berbasis Wordpress Mengembangkan Website Berbasis Wordpress Bagian 1: Pengenalan dan Instalasi Wordpress Hanif Rasyidi Pendahuluan Perkembangan teknologi saat ini membuat internet menjadi salah satu sumber utama dalam pencarian

Lebih terperinci

Perancangan Website Ujian. Teknik Elektro UNDIP Berbasis HTML

Perancangan Website Ujian. Teknik Elektro UNDIP Berbasis HTML TUGAS TEKNOLOGI INFORMASI Perancangan Website Ujian Teknik Elektro UNDIP Berbasis HTML OLEH: AULIA RAHMAN 21060113120007 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2014 Abstrak

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI. Penelitian ini dilaksanakan di Ruang Server Biro Sistem Informasi (BSI)

BAB III METODOLOGI. Penelitian ini dilaksanakan di Ruang Server Biro Sistem Informasi (BSI) BAB III METODOLOGI 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Ruang Server Biro Sistem Informasi (BSI) yang berlokasi di Gedung AR Fachruddin B Universitas Muhammadiyah Yogyakarta,

Lebih terperinci

KKN SISDAMAS Panduan Penggunaan Blog KKN ( UIN SGD BANDUNG) UIN Sunan Gunung Djati Bandung. Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data

KKN SISDAMAS Panduan Penggunaan Blog KKN ( UIN SGD BANDUNG) UIN Sunan Gunung Djati Bandung. Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data KKN SISDAMAS 2017 Panduan Penggunaan Blog KKN ( UIN SGD BANDUNG) Pusat Teknologi Informasi dan Pangkalan Data UIN Sunan Gunung Djati Bandung 1 Panduan Penggunaan Blog KKN ( UIN SGD BANDUNG) Berikut ini

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Berikut ini adalah daftar spesifikasi perangkat lunak yang

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Berikut ini adalah daftar spesifikasi perangkat lunak yang BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi 4.1.1 Kebutuhan Sumber Daya 4.1.1.1 Kebutuhan Sumber Daya Perangkat Lunak Berikut ini adalah daftar spesifikasi perangkat lunak yang direkomendasikan agar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Konseptual Penelitian Kerangka konseptual merupakan suatu bentuk kerangka berpikir yang dapat digunakan sebagai pendekatan dalam memecahkan masalah. Biasanya kerangka

Lebih terperinci

Manual Book Penggunaan CMS Website SMA Negeri 3 Cibinong (Untuk Administrator)

Manual Book Penggunaan CMS Website SMA Negeri 3 Cibinong (Untuk Administrator) Manual Book Penggunaan CMS Website SMA Negeri 3 Cibinong (Untuk Administrator) Penjelasan Umum CMS (Content Management System) merupakan fasilitas yang disediakan untuk mempermudah pengelolaan data/konten

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Pada bab ini akan dijelaskan implementasi dari sistem dengan menggunakan beberapa fungsi yang dibuat dari ruang lingkup implementasi, pengodean dan interface

Lebih terperinci

Edmodo bagi Tutor Hal 1

Edmodo bagi Tutor Hal 1 DIREKTORAT JENDERAL PENGEMBANGAN PENDIDIKAN ANAK USIA DINI DAN PENDIDIKAN MASYARAKAT BALAI PENGEMBANGAN PENDIDIKAN ANAK USIA DINI DAN PENDIDIKAN MASYARAKAT JAWA TIMUR 2016 Edmodo bagi Tutor Hal 1 Pengertian

Lebih terperinci

Link Categories, digunakan untuk mengelompokkan link ke dalam kategorikategori

Link Categories, digunakan untuk mengelompokkan link ke dalam kategorikategori Panduan Dasar Membuat Website Menggunakan Wordpress WordPress Dashboard (Admin) 1. Untuk login ke halaman admin, ketik: wp-admin atau wp-login.php di belakang alamat domain Anda. Contoh feddy.staff.telkomuniversity.ac.id/wp-admin.

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Menggunakan server dengan spesifikasi sebagai berikut : - Processor 1.2 GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon processor

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Menggunakan server dengan spesifikasi sebagai berikut : - Processor 1.2 GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon processor BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Sistem Menggunakan server dengan spesifikasi sebagai berikut : - Processor 1.2 GHz 2007 Opteron or 2007 Xeon processor - Memory 512MB DDR - Harddisk 5GB

Lebih terperinci

PENGABDIAN MASYRAKAT PELATIHAN PEMBUATAN WEB UNTUK USTADZ DAN PENGELOLA PONDOK PESANTREN SEBAGAI MEDIA INFORMASI DI KABUPATEN/KOTA KEDIRI

PENGABDIAN MASYRAKAT PELATIHAN PEMBUATAN WEB UNTUK USTADZ DAN PENGELOLA PONDOK PESANTREN SEBAGAI MEDIA INFORMASI DI KABUPATEN/KOTA KEDIRI MODUL PENGABDIAN MASYRAKAT PELATIHAN PEMBUATAN WEB UNTUK USTADZ DAN PENGELOLA PONDOK PESANTREN SEBAGAI MEDIA INFORMASI DI KABUPATEN/KOTA KEDIRI Modul ini merupakan pentunjuk awal untuk pembuatan web hosting

Lebih terperinci

SITUS PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL

SITUS PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL P A N D U A N P E N G G U N A A N SITUS PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL https://www.mikroskil.ac.id/elearning/ UNTUK DOSEN DITERBITKAN OLEH: UPT PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL (2013) Persiapan Prasyarat

Lebih terperinci

PANDUAN PENGGUNAAN CONTROL PANEL WEBSITE SEKOLAH

PANDUAN PENGGUNAAN CONTROL PANEL WEBSITE SEKOLAH PANDUAN PENGGUNAAN CONTROL PANEL WEBSITE SEKOLAH 1. PENDAHULUAN Website Sekolah merupakan website yang memuat informasi-informasi yang berhubungan dengan lingkungan sekolah, mulai dari definisi, informasi

Lebih terperinci

7 PERANCANGAN PORTAL MANAJEMEN PENGETAHUAN

7 PERANCANGAN PORTAL MANAJEMEN PENGETAHUAN 109 7 PERANCANGAN PORTAL MANAJEMEN PENGETAHUAN 7.1. Analisis Kebutuhan Sistem Analisis kebutuhan sistem dimaksudkan untuk mendefinisikan kebutuhan yang harus dipenuhi oleh sistem manajemen pengetahuan

Lebih terperinci

INTEGRASI SISTEM E-LEARNING DAN SOCIAL NETWORK

INTEGRASI SISTEM E-LEARNING DAN SOCIAL NETWORK INTEGRASI SISTEM E-LEARNING DAN SOCIAL NETWORK Fendi Tri Cahyono 1), Nurochman 2) 1,2) Program Studi Teknik Informatika UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta Jl Marsda Adisucipto Yogyakarta 55281 Telp. 0274-512474

Lebih terperinci

MODUL UNTUK OPERATOR E-LEARNING UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN MAB BANJARMASIN Oleh: Hamdan Husein Batubara, M.Pd.I

MODUL UNTUK OPERATOR E-LEARNING UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN MAB BANJARMASIN Oleh: Hamdan Husein Batubara, M.Pd.I MODUL UNTUK OPERATOR E-LEARNING UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN MAB BANJARMASIN Oleh: Hamdan Husein Batubara, M.Pd.I A. Mengenal E-Learning Moodle Moodle yang merupakan singkatan dari Modular Object Oriented

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB I PENDAHULUAN I-1 BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan menjelaskan mengenai dasar awal pada pembuatan laporan tugas akhir. Dasar awal tersebut terdiri dari latar belakang masalah, rumusan masalah, maksud dan tujuan dilakukan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi Sistem Dalam implementasi sistem program aplikasi portal berita dibagi dalam beberapa kategori, yaitu kategori administrator dan editor serta user biasa dan

Lebih terperinci

MANUAL WEBSITE PROFILE Institut Agama Islam Negeri Walisongo

MANUAL WEBSITE PROFILE Institut Agama Islam Negeri Walisongo MANUAL WEBSITE PROFILE Institut Agama Islam Negeri Walisongo Manual Web Profile IAIN Walisongo 2011 SKEMA TAMPILAN HALAMAN ADMIN Login admin melalui alamat http://nama_situs/admin/ Menu Utama Menu Profile

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Gambaran Umum Jejaring sosial bukanlah hal yang asing lagi bagi manusia, saat ini hampir semua orang memiliki akun di jejaring sosial yang telah ada, bahkan

Lebih terperinci

MANUAL BOOK MADANI CMS KOTA SERANG

MANUAL BOOK MADANI CMS KOTA SERANG MANUAL BOOK MADANI CMS KOTA SERANG Kata Pengantar Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Kuasa atas segala limpahan Rahmat, Inayah, Taufik dan Hinayahnya sehingga saya dapat menyelesaikan ini. Semoga aplikasi

Lebih terperinci

Panduan Pengelolaan Web Berbasis WordPress IICACS

Panduan Pengelolaan Web Berbasis WordPress IICACS Panduan Pengelolaan Web Berbasis WordPress IICACS 1 Fransisca Pramesti, S.Si, M.Eng. UPT. Teknologi Informasi dan Komunikasi Institut Seni Indonesia Surakarta A. Web Berbasis WordPress Web dibangun menggunakan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI SITUS JEJARING SOSIAL PIDBACK! BERBASIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN MYSQL

PENGEMBANGAN APLIKASI SITUS JEJARING SOSIAL PIDBACK! BERBASIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN MYSQL PENGEMBANGAN APLIKASI SITUS JEJARING SOSIAL PIDBACK! BERBASIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN MYSQL ABSTRAK Menyampaikan pesan melalui situs microblogging tak dapat dipungkiri telah

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisis Sistem Analisis sistem bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahanpermasalahan yang ada pada sistem yang meliputi perangkat lunak (software), pengguna

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4. 1 Instalasi Software BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Dalam pembuatan program ini penulis menggunakan XAMPP dalam menjalankan program aplikasi ini yang didalamnya sudah terdapat MySQL untuk mengelola

Lebih terperinci

PANDUAN APLIKASI SISTEM INFORMASI PENGADUAN Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Universitas Terbuka

PANDUAN APLIKASI SISTEM INFORMASI PENGADUAN Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Universitas Terbuka Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Universitas Terbuka PANDUAN APLIKASI SISTEM INFORMASI PENGADUAN 2017 Sistem Informasi dan Pengaduan 0 I. MENU DAN PETUNJUK PENGGUNAAN 1.1 Cara Membuka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kecanggihan dunia teknologi informasi yang berkembang pesat memiliki dampak yang luas kepada setiap individu. Setiap orang dapat bersosialiasi dan memberikan akses

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 234 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Pada bagian implementasi, penulis akan menjelaskan mengenai spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang dibutuhkan sistem, jaringan yang dibutuhkan,

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Sistem Analisis Sistem dapat didefinisikan sebagai sekumpulan unsur atau elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi dalam melakukan kegiatan bersama

Lebih terperinci

BAB III. PERANCANGAN SISTEM

BAB III. PERANCANGAN SISTEM BAB III. PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisa Kebutuhan Sebagaima dijelaskan pada bab satu tentang konsep point of sales berbasis website yang mampu memudahkan pencatatan data produk penjualan. Penulis dalam

Lebih terperinci

Mendaftar dan Menggunakan Fasilitas Akun Facebook 2009 PUSKOM UNIVERSITAS MERCU BUANA YOGYAKARTA

Mendaftar dan Menggunakan Fasilitas Akun Facebook 2009 PUSKOM UNIVERSITAS MERCU BUANA YOGYAKARTA Mendaftar dan Menggunakan Fasilitas Akun Facebook 2009 PUSKOM UNIVERSITAS MERCU BUANA YOGYAKARTA DAFTAR ISI Daftar Isi... 1 a. Membuka website Facebook... 2 b. Mendaftar Facebook... 2 c. Login... 5 d.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV HASIL DAN UJI COBA BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Hasil Berikut dari hasil perancangan di Bab III maka ditabel hasil uji coba dijelaskan tentang tampilan hasil dari analisa dan rancang bangun sistem pakar mendiagnosis kerusakan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Implementasi ini akan menjelaskan detil Company Profile di SMA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Implementasi ini akan menjelaskan detil Company Profile di SMA BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi Sistem Implementasi ini akan menjelaskan detil Company Profile di SMA Antartika Sidoarjo dan menjelaskan form-form yang ada didalam sistem. Implementasi sistem

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Analisa pada sistem yang berjalan bertujuan untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap sistem aplikasi Android pada E-News, dikarenakan

Lebih terperinci

SITUS PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL

SITUS PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL PANDUAN PENGGUNAAN SITUS PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL http://elearning.mikroskil.ac.id/ UNTUK DOSEN UPT. PEMBELAJARAN ELEKTRONIK MIKROSKIL PERSIAPAN PRASYARAT Untuk dapat menggunakan fasilitas Pembelajaran

Lebih terperinci

Facebook. Menjalankan Aplikasi FACEBOOK. Panduan

Facebook. Menjalankan Aplikasi FACEBOOK. Panduan Facebook Facebook adalah sebuah aplikasi jejaring sosial yang memungkinkan user untuk bergabung dalam sebuah jaringan yang diorganisasi oleh kota, lingkungan kerja, sekolah, dan wilayah, agar dapat terhubung

Lebih terperinci

WEBSITE PEMILIHAN CALON KETUA HIMPUNAN JURUSAN SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA. Angga Indrajaya /

WEBSITE PEMILIHAN CALON KETUA HIMPUNAN JURUSAN SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA. Angga Indrajaya / WEBSITE PEMILIHAN CALON KETUA HIMPUNAN JURUSAN SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA Angga Indrajaya / 1027014 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknik,. Jalan Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH. No

Lebih terperinci

Daftar Isi. 1. Aplikasi Apekesah Cara Download Akses Penggunaan Aplikasi Apekesah Registrasi...

Daftar Isi. 1. Aplikasi Apekesah Cara Download Akses Penggunaan Aplikasi Apekesah Registrasi... Daftar Isi 1. Aplikasi Apekesah... 2 1.1 Cara Download... 2 1.2 Akses... 3 2. Penggunaan Aplikasi Apekesah... 4 2.1 Registrasi... 4 2.2 Login... 6 2.3 Membuat Aduan... 7 2.4 Melihat Aduan... 10 2.5 Mengatur

Lebih terperinci

PAPERLESS OFFICE. User Guide. Petunjuk Sederhana Menggunakan PLO. KKN PPM UGM Unit 67 Antar Semester 2010 Pengelolaan Sampah UGM Terpadu Berbasis 3R

PAPERLESS OFFICE. User Guide. Petunjuk Sederhana Menggunakan PLO. KKN PPM UGM Unit 67 Antar Semester 2010 Pengelolaan Sampah UGM Terpadu Berbasis 3R PAPERLESS OFFICE User Guide Petunjuk Sederhana Menggunakan PLO KKN PPM UGM Unit 67 Antar Semester 2010 Pengelolaan Sampah UGM Terpadu Berbasis 3R Bab I Pendahuluan Apakah Paperless Office Itu? Paperless

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN APLIKASI SITUS JEJARING SOSIAL PIDBACK! BERBASIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN MYSQL

PENGEMBANGAN APLIKASI SITUS JEJARING SOSIAL PIDBACK! BERBASIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN MYSQL PENGEMBANGAN APLIKASI SITUS JEJARING SOSIAL PIDBACK! BERBASIS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PHP DAN MYSQL Diny Wahyuni 1, Al Musthafa Gustar s 2, Lintang Yuniar Banowosari 3 {dwahyuni,

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Analisis sistem merupakan suatu kegiatan penguraian dari suatu sistem yang

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Analisis sistem merupakan suatu kegiatan penguraian dari suatu sistem yang BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 4.1 Analisis Sistem yang Berjalan Analisis sistem merupakan suatu kegiatan penguraian dari suatu sistem yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Sistem yang Sedang Berjalan Sebuah sistem informasi dapat efektif jika sistem tersebut dapat memberikan gambaran secara detail dari karakteristik informasi

Lebih terperinci

Pengembangan Aplikasi e-learning Jurusan Teknik Informatika ITS Berbasis Android pada Perangkat Komunikasi Bergerak

Pengembangan Aplikasi e-learning Jurusan Teknik Informatika ITS Berbasis Android pada Perangkat Komunikasi Bergerak Pengembangan Aplikasi e-learning Jurusan Teknik Informatika ITS Berbasis Android pada Perangkat Komunikasi Bergerak Fariani Dewi Yulianti 5109100156 Dosen Pembimbing Sarwosri, S.Kom., M.T. Wijayanti Nurul

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 36 BAB 3 METODE PENELITIAN 1.1 Objek Penelitian Penelitian dilakukan di Toko Kampung Gaya yang beralamatkan di Jalan Raya Tanjung-Banjarharjo KM.12 Kecamatan Kersana, Kabupaten Brebes. Pengambilan data

Lebih terperinci

1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Untuk mencapai hasil kerja yang baik dalam sebuah kelompok kerja, tentu dibutuhkan komunikasi yang baik pula diantara anggotanya. Komunikasi berkaitan erat dengan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. permasalahan dari suatu sistem informasi. Hasil akhir dari analisis sistem

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. permasalahan dari suatu sistem informasi. Hasil akhir dari analisis sistem BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 4.1. Analisis yang Berjalan Analisis sistem merupakan proses memilah-milah suatu permasalahan menjadi elemen-elemen yang lebih kecil untuk dipelajari guna mempermudah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Peningkatan jumlah pengguna internet dewasa ini berdampak positif pada media konektifitas internet. Tuntutan mobilitas yang tinggi membuat banyak orang beralih menggunakan

Lebih terperinci

TUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting

TUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting TUTORIAL ADMINISTRATOR WORDPRESS WP-ADMIN Contents Management Wordpress Selfhosting Modul (artikel) sebelumnya, yaitu: Cara Membuat Email Gmail. http://khudri.com/download/tutorial/pembuatan-email-gmail.pdf

Lebih terperinci

Panduan Singkat Twitter

Panduan Singkat Twitter Panduan Singkat Twitter -dari berbagai sumber- Apa itu Twitter? Twitter adalah salah satu media sosial yang dikategorikan lebih rinci ke dalam mikroblog. Bisa dibilang, Twitter adalah suatu kegiatan ngeblog

Lebih terperinci

APLIKASI KAMUS DIGITAL BAHASA INDONESIA - BAHASA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPING

APLIKASI KAMUS DIGITAL BAHASA INDONESIA - BAHASA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPING 1 APLIKASI KAMUS DIGITAL BAHASA INDONESIA - BAHASA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPING Ahmad Faizin, Program Studi Teknik Informatika, S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, ijonkngepal@gmail.com

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Implementasi Berikut ini adalah implementasi dalam pembuatan sistem yang diajukan. 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Berikut ini adalah spesifikasi

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN 4.1 Analisa Sistem Dari hasil survey dan observasi, maka dapat diketahui sistem apa yang akan dibutuhkan oleh UD. Panca Usaha untuk mengatasi permasalahan yang ada. Analisa

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu 38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung yang berada di jalan

Lebih terperinci

CATATAN KERJA DOKTER IGD

CATATAN KERJA DOKTER IGD CATATAN KERJA DOKTER IGD ANALISA DAN DESAIN PERANGKAT LUNAK KELOMPOK 6 NABILAH SHOFIANI (5213100051) HEMAS MASELVA PUTRI (5213100191) DWI NUR AMALIA (5213100506) KELAS ADPL D LATAR BELAKANG Rekam medis

Lebih terperinci

MODUL PENGEMBANGAN WEBSITE UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA. (Web Fakultas, Program Pascasarjana, & Lembaga Versi Inggris)

MODUL PENGEMBANGAN WEBSITE UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA. (Web Fakultas, Program Pascasarjana, & Lembaga Versi Inggris) MODUL PENGEMBANGAN WEBSITE UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA (Web Fakultas, Program Pascasarjana, & Lembaga Versi Inggris) 0 STRUKTUR WEBSITE 1 No Tipe Konten Letak Block Role 1. Header Logo - Webmaster UNY

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang 3 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Semakin banyaknya pengunaan teknologi informasi pada pemerintahan, dapat mempermudah masyarakat dalam pelayanan masyarakat itu sendiri. Seperti misalnya ketika sesorang

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI II.1. Sistem Informasi Sistem informasi adalah sekumpulan elemen yang saling bekerja sama baik secara manual atau berbasis komputer yang didalamnya ada pengumpulan, pengolahan, pemprosesan

Lebih terperinci

Manual Book MedisClick AAI International Page 1

Manual Book MedisClick AAI International Page 1 Copyright by PT. AA International Indonesia Manual Book MedisClick AAI International Page 1 KONTEN INSTALASI... 3 PENGGUNAAN PROGRAM... 5 Splash Screen... 5 Welcome Screen... 5 Registrasi... 6 Masuk Aplikasi

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Dalam melakukan implementasi dan evaluasi sistem informasi berbasis web pada

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Dalam melakukan implementasi dan evaluasi sistem informasi berbasis web pada BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Implementasi 4.1.1. Kebutuhan Sumber Daya Dalam melakukan implementasi dan evaluasi sistem informasi berbasis web pada PT. PETROENERGI PROMOUTAMA ini, perlu disiapkan

Lebih terperinci

Gambar Notifikasi via

Gambar Notifikasi via BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Gambaran Umum Notifikasi Status Perangkat Secara umum notifikasi yang dikirimkan oleh aplikasi monitoring adalah melalui Email dan juga alert atau alarm pada aplikasi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. menjalar keseluruh dunia. Rata-rata masyarakat modern, seperti orang-orang yang

BAB I PENDAHULUAN. menjalar keseluruh dunia. Rata-rata masyarakat modern, seperti orang-orang yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan jejaring sosial sebagai media komunikasi baru saat ini telah menjalar keseluruh dunia. Rata-rata masyarakat modern, seperti orang-orang yang tinggal di

Lebih terperinci

PERANGKAT LUNAK PENJUALAN ACCESSORIES HANDPHONE BERBASIS WEB DI KONTER PRADANA CELLULAR BUSSINESS

PERANGKAT LUNAK PENJUALAN ACCESSORIES HANDPHONE BERBASIS WEB DI KONTER PRADANA CELLULAR BUSSINESS PERANGKAT LUNAK PENJUALAN ACCESSORIES HANDPHONE BERBASIS WEB DI KONTER PRADANA CELLULAR BUSSINESS 1 Charel Samuel Matulessy,S.T.M.Kom 2 Asep Indra Hidayat 1 Program Studi Sistem Informasi STMIK LPKIA 2

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengembangan dan Implementasi Sistem 4.1.1 Tools Pengembangan Tools pada pengembangan aplikasi web ini yaitu menggunakan XAMPP. Setelah selesai melakukan instalasi maka

Lebih terperinci

Bab 3 Metoda dan Perancangan Sistem

Bab 3 Metoda dan Perancangan Sistem Bab 3 Metoda dan Perancangan Sistem Pada bab ini akan dibahas mengenai metode perancangan yang digunakan dalam membuat perancangan sistem aplikasi pendeteksian kata beserta rancangan design interface yang

Lebih terperinci

Panduan Pengunaan Google Apps

Panduan Pengunaan Google Apps Panduan Pengunaan Google Apps Google Apps menawarkan seperangkat alat bantu yang dapat dimanfaatkan oleh semua individu baik dalam sebuah Organisasi atau Instansi. Baik besar maupun kecil. Dengan Google

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Pengumpulan Data Dalam kegiatan pengumpuan data untuk penelitian ini digunakan metode pengumpulan studi pustaka yag mana pada metode ini kegiatan dilakukan adalah

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN WEB CRAWLER APLIKASI PANDUAN PEMBELIAN SPESIFIKASI KOMPUTER RAKITAN ONLINE DENGAN MEMANFAATKAN GOOGLE GEARS

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN WEB CRAWLER APLIKASI PANDUAN PEMBELIAN SPESIFIKASI KOMPUTER RAKITAN ONLINE DENGAN MEMANFAATKAN GOOGLE GEARS PERANCANGAN DAN PEMBUATAN WEB CRAWLER APLIKASI PANDUAN PEMBELIAN SPESIFIKASI KOMPUTER RAKITAN ONLINE DENGAN MEMANFAATKAN GOOGLE GEARS Pawestri Dwi Utami Royyana Muslim I Henning T.C Jurusan Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. beberapa tahun terakhir (Dave Chaffey, 2016). Media jejaring sosial seperti Twitter,

BAB I PENDAHULUAN. beberapa tahun terakhir (Dave Chaffey, 2016). Media jejaring sosial seperti Twitter, BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Popularitas media jejaring sosial terus mengalami peningkatan dalam beberapa tahun terakhir (Dave Chaffey, 2016). Media jejaring sosial seperti Twitter, Facebook,

Lebih terperinci

PANDUAN DASAR MEMBUAT WEBSITE

PANDUAN DASAR MEMBUAT WEBSITE PANDUAN DASAR MEMBUAT WEBSITE WORDPRESS 4.4.1 Daftar Isi Dashboard (Admin) 1. Masuk ke login admin http://namadomain.com/wp login.php. 2. Setelah login sukses, halaman admin/dashboard akan terlihat. 3.

Lebih terperinci

Pembuatan Situs Web Alumni Sistem Komputer Universitas Gunadarma Berbasis Media Sosial

Pembuatan Situs Web Alumni Sistem Komputer Universitas Gunadarma Berbasis Media Sosial Pembuatan Situs Web Alumni Sistem Komputer Universitas Gunadarma Berbasis Media Sosial Nama : Marina Trisnanti NPM : 14110219 Jurusan : Sistem Informasi Pembimbing : Dr. Mohammad Iqbal., SKom., MMSI Latar

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Peralatan Pendukung 3.1.1 Software a. Sistem Operasi Windows Microsoft Windows atau yang lebih dikenal dengan sebutan Windows adalah sebuah keluarga sistem operasi yang

Lebih terperinci

MODUL PENGEMBANGAN WEBSITE Fakultas BAHASA DAN SENI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

MODUL PENGEMBANGAN WEBSITE Fakultas BAHASA DAN SENI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA MODUL PENGEMBANGAN WEBSITE Fakultas BAHASA DAN SENI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 0 STRUKTUR WEBSITE 1 No Tipe Konten Letak Block Role 1. Header - Webmaster UNY 2. Main Menu - Admin 3. Header Slideshow/Banner

Lebih terperinci

PEMBANGUNAN TWEET AGGREGATOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

PEMBANGUNAN TWEET AGGREGATOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES 1 BAB I PENDAHULUAN Dalam bab ini akan dibahas latar belakang dilaksanakannya penelitian, identifikasi masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan. Latar

Lebih terperinci

Pengumpulan Data. Analisa Data. Pembuatan Use Case,Activity dan Sequence Diagram. Perancangan Database. Bisnis Proses.

Pengumpulan Data. Analisa Data. Pembuatan Use Case,Activity dan Sequence Diagram. Perancangan Database. Bisnis Proses. BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini menjelaskan tentang bagian analisa dan perancangan sistem. Analisa sistem dilakukan dengan mendeskripsikan, kebutuhan perangkat lunak yang meliputi use

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Masalah Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk memahami informasi-informasi

Lebih terperinci

PETUNJUK PENGGUNAAN E-LEARNING UNTUK DOSEN

PETUNJUK PENGGUNAAN E-LEARNING UNTUK DOSEN PETUNJUK PENGGUNAAN E-LEARNING UNTUK DOSEN A. Mengaktifkan akun E-Learning 1. Login ke gmail.com 2. Klik pada gambar: a. Pilih tema b. Pilih cara menggunakan Gmail c. Impor kontak dan email d. Dapatkan

Lebih terperinci

Daftar Isi PETUNJUK PEMAKAIAN APLIKASI NOMOR POKOK PERPUSTAKAAN

Daftar Isi PETUNJUK PEMAKAIAN APLIKASI NOMOR POKOK PERPUSTAKAAN 1 Daftar Isi BAB 1... 3 PENDAHULUAN... 3 1.1 ALUR KERJA SI-NPP... 3 BAB 2... 4 MENJALANKAN APLIKASI SI-NPP... 4 2.1 MASUK KE APLIKASI SI-NPP... 4 2.2 MENU DALAM APLIKASI (NPP)... 4 2.2.1 Menu Informasi...

Lebih terperinci

KOPERASI PANDUAN UNTUK. Dokumen

KOPERASI PANDUAN UNTUK. Dokumen KEMENTERIAN KOPERASI DAN USAHA KECIL DAN MENENGAH REPUBLIK INDONESIA www.depkop.go.id SISTEM ADMINISTRASI LAYANANN B BADAN HUKUM KOPERASI (SISMINBHKOP) sisminbhkop.depkop.go.id PANDUAN UNTUK NOTARIS (SEBAGAI

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Fotografi dan desain grafis pada dasarnya adalah bagian dari seni karya visual. Fotografi yaitu pendokumentasian segala moment yang dianggap unik dengan teknik dan

Lebih terperinci

Gambar 3.1 Data Flow Diagram Level 0

Gambar 3.1 Data Flow Diagram Level 0 BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Ruang lingkup aplikasi Berdasarkan kebutuhan dari pengguna, pembuatan website ini ditujukan kepada masyarakat yang membutuhkan informasi studio photo yang dapat dijadikan

Lebih terperinci

BUKU PEDOMAN SISTEM INFORMASI KEDIKLATAN

BUKU PEDOMAN SISTEM INFORMASI KEDIKLATAN PEMERINTAH PROVINSI DAERAH KHUSUS IBUKOTA JAKARTA BADAN PENDIDIKAN DAN PELATIHAN (BADIKLAT) BUKU PEDOMAN SISTEM INFORMASI KEDIKLATAN PANDUAN PESERTA KODE BUKU : A1 DAFTAR ISI DAFTAR ISI... 1 DAFTAR GAMBAR...

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 RPL RPL (Rekayasa Perangkat Lunak) adalah suatu disiplin ilmu yang mempelajari semua aspek produksi dalam suatu proses perancangan suatu perangkat lunak / sistem dengan tujuan

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Implementasi Aplikasi yang dibuat ini, diimplementasikan dalam bentuk simulasi dengan penggunaan smartphone yang berbasiskan Android. 4.1.1. Spesifikasi Kebutuhan Perangkat

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Sistem yang Sedang Berjalan Sebuah sistem informasi dapat efektif jika sistem tersebut dapat memberikan gambaran secara detail dari karakteristik informasi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Analisis Sistem Analisis Kebutuhan Input

BAB III METODOLOGI 3.1 Analisis Sistem Analisis Kebutuhan Input 15 BAB III METODOLOGI 3.1 Analisis Sistem 3.1.1 Analisis Kebutuhan Input Kebutuhan Masukan data dalam sistem ini berdasarkan pada kebutuhan fitur yang berguna membantu penyelesaian masalah seperti yang

Lebih terperinci

PANDUAN PENGGUNAAN ELEARNING UNIVERSTAS PENDIDIKAN GANESHA

PANDUAN PENGGUNAAN ELEARNING UNIVERSTAS PENDIDIKAN GANESHA PANDUAN PENGGUNAAN ELEARNING UNIVERSTAS PENDIDIKAN GANESHA Oleh: UPT-TIK Universitas Pendidikan Ganesha Tahun 2017 DAFTAR ISI 1. PENGANTAR E-LEARNING... 1 2. MENGAKSES E-LEARNING... 2 a. Eksplorasi Menu

Lebih terperinci