Sistem Pakar Berbasis Aturan untuk Otomatisasi Penyusunan Angka Kredit Instruktur Berbasis Web

Isi Artikel Utama

Cahyani Windarto
Hanung Adi Nugroho
Indriana Hidayah

Abstrak

Efisiensi penyelenggaraan birokrasi telah menjadi salah satu parameter penilaian kinerja kelembagaan. Intelligent Penyusunan Angka Kredit (iPAK) merupakan sistem cerdas dalam penyusunan angka kredit instruktur yang diaplikasikan dengan pendekatan rule based untuk mendapatkan angka kredit yang mencerminkan prestasi kerja instruktur. Aturan disusun berdasarkan persyaratan angka kredit yang tercantum dalam peraturan perundangan dan pengalaman praktek penyusunan angka kredit. Kegiatan administrasi dalam penyusunan angka kredit berupa pengumpulan dokumen memberikan peluang mengoptimalkan penggunaan kertas dengan penerapan metoda six sigma untuk menghilangkan pemborosan dan kesalahan pencetakan. Prototipe aplikasi iPAK (Intelligent Penyusunan Angka Kredit) dibangun dengan bahasa pemrograman PHP, database MySQL dan CSS untuk tampilan antar muka. Implementasi otomatisasi penyusunan angka kredit akan meningkatkan sigma level dari 2,81 menjadi 4,53 yang artinya kontrol dan penggunaan teknologi telah meningkat.

Rincian Artikel

Bagian
Informatika

Referensi

Blaz, Z., & Albert Mo Kim, C. (1997). Optimization of Rule-Based Systems Using State Space Graphs. IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering .

Cohen, L., Manion, L., & Morison, K. (2007). Research Methods in Education. New York: Roudledge Taylor & Francis Group.

Duan, Y., Edwards, J., & Xu, M. (2004). Web Based Expert Systems: Benefits and Challenges. Elsevier, Information and Management 42, 799-811.

Durkin, J. (1990). Research Review: Application of Expert Systems in the Sciences. The Ohio Journal of Science, 90, 171-179.

Grove, R. (2000). Internet Based Expert Systems. Expert Systems, Vol. 17 (No. 3), 129-135.

Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intellegence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.

LGEIN. (2004). Modul Six Sigma untuk Green Belt. Tangerang: Training Center LG Electronics Indonesia.

Liao, S. H. (2005). Expert system methodologies and applications—a decade Review from 1995 to 2004. Expert Systems with Applications, 28, 93-103.

Olson, M. H., & Lucas, H. C. (1982). The Impact of Office Automation on the Organization: Some Implications for Research and Practice. Association for Computing Machinery, 25, 838-847.

Permenakertrans Nomor 12. (2012). Rencana Pembangunan Jangka Panjang Bidang Ketenagakerjaan dan Ketransmigrasian Tahun 2012 - 2025.

Pilada, W. (2011). A Simple Web-based Expert System for a Supplier Assessment: A Case of a JIT production envirunments. International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), 96-100.

Pusdatin. (2013). Instruktur Pelatihan Kerja Indonesia Tahun 2012. Retrieved Maret 20, 2013, http://pusdatinaker.balitfo.depnakertrans.go.id/katalog/download.php?g=1&c=3

Sasikumar, M., Ramani, S., Raman, S. M., Anjaneyulu, K., & Chandrasekar, R. (2007). A Practical Introduction to Rule Based Expert Systems. New Delhi: Narosa Publishers.

Savic, D. (1994). Designing an Expert System for Classifying Office Document. ARMA Records Management Quarterly.

Sugiyono. (2009). Memahami Penelitian Kualitatif. Bandung : Alfabeta.

Watson, H. J., & Mann, R. I. (1988). Expert Systems: Past, Present and Future. Journal of Information Systems Management, 39-46.