Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada era informasi sekarang ini, pengetahuan telah menjadi aset berharga bagi suatu perusahaan, khususnya perusahaan konsultan teknologi informasi (TI). PT Astra Graphia Information Technology (AGIT) sebagai sebuah perusahaan konsultan TI menggunakan pengetahuan sebagai aset berharga untuk meningkatkan keunggulan kompetitif. Oleh karena itu, diperlukan implementasi knowledge management (KM) agar aset pengetahuan tersebut tidak hilang dan dapat dikelola dengan baik. Sebelum suatu organisasi memutuskan untuk mengimplementasikan KM, diperlukan analisis pengukuran tingkat kesiapan implementasi KM terlebih dahulu. Penelitian ini bertujuan mengukur kesiapan AGIT dalam megimplementasikan KM. Pengukuran kesiapan dilakukan berdasarkan hasil ekstraksi penelitian terdahulu sehingga diperoleh tujuh aspek penelitian, yaitu Strategy, Organization, Culture, Technology, Motivation, Process, dan Human Resources. Penelitian dilakukan pada departemen Microsoft Operation. Pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuesioner, sedangkan analisis data dilakukan dengan teknik analisis statistik deskriptif. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara keseluruhan departemen Microsoft Operation telah mencapai tingkat kesiapan receptive (skor 2,51) dalam implementasi Knowledge Management.

---

In this information era, knowledge has been a valuable asset for a company, especially an Information Technology (IT) consulting firm. PT Astra Graphia Information Technology (AGIT) as an IT consulting firm utilizes knowledge as a valuable asset to increase competitiveness. Therefore, implementation of Knowledge Management (KM) has been a necessity to retain and manage the asset. Before an organization decides to implement KM, an analysis to measure KM implementation readiness is needed.

The purpose of this study is to measure KM implemetation readiness at AGIT. The measurement is conducted using extraction of previous studies around KM critical success factors to obtain seven research aspects, namely, Strategy, Organization, Culture, Technology, Motivation, Process, and Human Resources. The study is conducted in Microsoft Operation Department. Data are collected using questionnaire, while the data analysis is performed using descriptive statistical analysis. The analysis result shows than Microsoft Operation department is at the receptive readiness level, scored 2,51."

"Implementasi PSAK 50/55 di masing-masing Bank di Indonesia merupakan salah satu syarat regulatory compliance dari Bank Indonesia dan Ikatan Akuntan Indonesia. Salah satu cakupan dari PSAK 50/55 adalah Penyisihan Kerugian Kredit (Loan-Loss Provisionin / Loan Impairment) atau dikenal dengan istilah Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) yang wajib dibentuk oleh Bank, sebagai akibat dari penyaluran kredit atau pembiayaan. Perhitungan CKPN membutuhkan data pembiayaan dari berbagai source system (core banking) dalam kurun waktu minimal 3 tahun. Oleh karena itu tantangan yang dihadapi Bank adalah kesiapan dalam menyusun laporan pembentukan CKPN secara tepat waktu dan akurat sesuai dengan metodologi perhitungan yang disyaratkan oleh regulator. Tantangan lainnya adalah terkait dengan pengambilan keputusan akibat volatilitas pembentukan CKPN sesuai dengan aturan PSAK 50/55. Volatilitas tersebut akan berpengaruh kepada tingkat profitabilitas Bank itu sendiri dan potensi kerugian risiko kredit. Apabila penyisihan terlalu besar, maka berdampak pada profitabilitas bank, sedangkan apabila penyisihan terlalu kecil, maka dapat meningkatkan risiko kredit bank khususnya apabila kredit yang bermasalah meningkat. Oleh karena itu dibutuhkan datamart PSAK 50/55 yang mampu mengumpulkan berbagai sumber data pembiayaan yang dapat digunakan untuk perhitungan CKPN sesuai dengan ketentuan PSAK 50/55. Dengan adanya datamart ini penyusunan laporan penyisihan kerugian kredit (CKPN) oleh Bank X dapat dicapai secara tepat waktu dan akurat. Implementasi datamart juga merupakan fondasi dalam penerapan OLAP yang dapat memberikan jawaban atas tantangan pengambilan keputusan, sehingga dapat memberikan efisiensi dan efektivitas bagi Bank X. Penelitian dilakukan dengan pengumpulan data, pemahaman kebutuhan bisnis dan informasi, perancangan arsitektur datawarehouse dan perancangan dan implementasi datamart, termasuk proses ETL dan penerapan OLAP. Hasil penelitian ini berupa implementasi datamart PSAK 50/55 dan penerapan OLAP dalam pelaporan dan monitoring penyisihan CKPN pada portfolio pembiayaan sesuai dengan PSAK 50/55.

---

Implementation of PSAK 50/55 in each Bank in Indonesia is one of the regulatory compliance requirements from Bank Indonesia (BI) and Indonesia Accountants Association (IAI). The scope of PSAK 50/55 is the allowance for credit losses or known as CKPN. In order to calculate loan impairment allowance, Banks need to consolidate from variety of source systems (core banking) with at least 3 years loan historical data. The challenge faced is the readiness of Banks in preparing the report of impairment allowance in timely and accurate manner. Other challenge is the decision making made by the Bank related to the volatility of impairment provision as a result of PSAK 50/55. This volatility will affect Bank’s profitability and credit risk exposure. If the allowance is too high, it impact on the profitability, whereas if the allowance is too small, credit risk is impacted, particularly when the bad debt is also increase. Therefore it required a datamart, which is able to consolidate a variety of data sources in a single view, spesific for the purpose of calculation impairment allowance in accordance with PSAK 50/55. Preparation of the report can be achieved on time and provide accurate result along with analytical capability for decision making support. Implementation datamart is also the foundation for OLAP application which can answers to the challenges of decision making. Those all benefits provide efficiencies and effectiveness of the Bank X. This research start with data collection, understanding the requirements of business and information, design of datawarehouse architecture and datamart design and implementation, including ETL processes and end with OLAP application. The result of this research is the implementation of PSAK 50/55 datamart and OLAP for the reporting and monitoring allowance for impairment in accordance with PSAK 50/55."

"Reporting adalah proses pengumpulan, analisis, dan penyajian data untuk pengambilan keputusan bisnis, termasuk PT XYZ yang bergerak di bidang financial technology. PT XYZ mengalami kendala pelaporan karena data tersebar di berbagai sistem yang menyebabkan inefisiensi, ketidakakuratan, dan keterlambatan berdasarkan hasil wawancara kepada Head of Data. Datawarehouse menawarkan solusi dengan mengkonsolidasi data dari berbagai sumber ke dalam repositori terpusat. Proses perancangan melibatkan wawancara, analisis sumber data, perbandingan model daatwarehouse, dan focus group discussion. Hasil menunjukkan bahwa model datawarehouse dengan data vault relevan diterapkan pada PT XYZ dikarenakan fleksibilitasnya dalam melacak data historis. Implementasi datawarehouse dengan data vault menghasilkan pelaporan lebih baik. Penelitian ini menyarankan implementasi backup data untuk data yang tidak lagi relevan pada bisnis yang sedang berjalan. Dengan adanya datawarehouse memungkinkan pengingkatan efisiensi, akurasi, dan ketepatan waktu pelaporan. Ini memungkinkan keputusan bisnis yang lebih tepat berdasarkan data terpusat dan terintegrasi.

---

Reporting is the process of collecting, analyzing and presenting data in usable form for business decision making including PT XYZ that comes from financial technology company. PT XYZ faces reporting challenges due to data being dispersed across various systems, resulting in inefficiencies, inaccuracies, and delays, as revealed through an interview with Head of Data. A data warehouse offers a solution by consolidating data from various sources into a centralized repository. The design process involves interviews, data source analysis, comparison of data warehouse models, and focus group discussions. The results indicate that the data warehouse model with a data vault is relevant for PT XYZ due to its flexibility in tracking historical data. Implementing a data warehouse with a data vault results in better reporting. This research suggests implementing data backups for data that is no longer relevant to ongoing business. The existence of a data warehouse enhances the efficiency, accuracy, and timeliness of reporting, allowing for more precise business decisions based on centralized and integrated data. "

"Indonesia kaya akan warisan budaya, salah satunya adalah aksara Pegon. Aksara ini merupakan sistem penulisan yang berkembang selama penyebaran Islam di nusantara. Warisan budaya ini adalah adaptasi dari aksara Arab yang sering digunakan oleh para ulama Islam dalam penulisan manuskrip di masa lalu. Namun, seiring dominasi aksara Latin di Indonesia, penggunaan aksara Pegon saat ini semakin berkurang, hanya pada kalangan tertentu, sehingga menyebabkan sedikitnya individu yang mampu membaca aksara Pegon. Oleh karena itu, transliterasi antara aksara Pegon ke Latin diperlukan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan transliterasi menggunakan pendekatan berbasis data dengan model sequence-to-sequence, mengikuti pedoman transliterasi Arab-Latin dari Kementerian Agama tahun 1987, hasil Kongres Aksara Pegon 2022, dan SNI 9047:2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data menggunakan metode sequence-to-sequence mencapai akurasi 99.76% dan CER 0.010624 untuk dataset bahasa Sunda dengan model terbaik BiGRU-Att, akurasi 99.31% dan CER 0.029255 untuk dataset bahasa Jawa dengan model terbaik BiGRU-Att, dan akurasi 99.58% dan CER 0.020466 untuk dataset gabungan bahasa dengan model BiLSTM-Att. Dari hasil ini, dapat dikatakan bahwa hasil prediksi tergolong baik dengan nilai akurasi di atas 70%, nilai loss mendekati 0, dan nilai Character Error Rate (CER) mendekati 0 untuk semua dataset.

---

Indonesia, rich in cultural heritage, includes Pegon script, a writing system that evolved during the spread of Islam in the archipelago. This cultural heritage is an adaptation of the Arabic script often used by Islamic scholars in manuscript writing in the past. However, the current use of Pegon script is less popular compared to the past due to the dominance of the Latin script in Indonesia, resulting in few individuals being able to read Pegon script. Therefore, transliteration between Pegon and Latin scripts is necessary. The research concentrates on developing transliteration using a data-driven approach with sequence-to-sequence models, following the Arabic-Latin transliteration guidelines from the Ministry of Religious Affairs in 1987, the results of the Pegon Script Congress 2022, and SNI 9047:2023. The results show that the data-driven approach using the sequence- to-sequence method achieves an accuracy of 99.76% and a CER of 0.010624 for the Sundanese dataset with the best model BiGRU-Att, an accuracy of 99.31% and a CER of 0.029255 for the Javanese dataset with the best model BiGRU-Att, and an accuracy of 99.58% and a CER of 0.020466 for the combined language dataset with the BiLSTM-Att model. From these results, it can be said that the prediction results are classified as good with accuracy values above 70%, loss values close to 0, and Character Error Rate (CER) values close to 0 for all datasets."

"Indonesia kaya akan warisan budaya, salah satunya adalah aksara Pegon. Aksara ini merupakan sistem penulisan yang berkembang selama penyebaran Islam di nusantara. Warisan budaya ini adalah adaptasi dari aksara Arab yang sering digunakan oleh para ulama Islam dalam penulisan manuskrip di masa lalu. Namun, seiring dominasi aksara Latin di Indonesia, penggunaan aksara Pegon saat ini semakin berkurang, hanya pada kalangan tertentu, sehingga menyebabkan sedikitnya individu yang mampu membaca aksara Pegon. Oleh karena itu, transliterasi antara aksara Pegon ke Latin diperlukan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan transliterasi menggunakan pendekatan berbasis data dengan model sequence-to-sequence, mengikuti pedoman transliterasi Arab-Latin dari Kementerian Agama tahun 1987, hasil Kongres Aksara Pegon 2022, dan SNI 9047:2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data menggunakan metode sequence-to-sequence mencapai akurasi 99.76% dan CER 0.010624 untuk dataset bahasa Sunda dengan model terbaik BiGRU-Att, akurasi 99.31% dan CER 0.029255 untuk dataset bahasa Jawa dengan model terbaik BiGRU-Att, dan akurasi 99.58% dan CER 0.020466 untuk dataset gabungan bahasa dengan model BiLSTM-Att. Dari hasil ini, dapat dikatakan bahwa hasil prediksi tergolong baik dengan nilai akurasi di atas 70%, nilai loss mendekati 0, dan nilai Character Error Rate (CER) mendekati 0 untuk semua dataset.

---

Indonesia, rich in cultural heritage, includes Pegon script, a writing system that evolved during the spread of Islam in the archipelago. This cultural heritage is an adaptation of the Arabic script often used by Islamic scholars in manuscript writing in the past. However, the current use of Pegon script is less popular compared to the past due to the dominance of the Latin script in Indonesia, resulting in few individuals being able to read Pegon script. Therefore, transliteration between Pegon and Latin scripts is necessary. The research concentrates on developing transliteration using a data-driven approach with sequence-to-sequence models, following the Arabic-Latin transliteration guidelines from the Ministry of Religious Affairs in 1987, the results of the Pegon Script Congress 2022, and SNI 9047:2023. The results show that the data-driven approach using the sequence- to-sequence method achieves an accuracy of 99.76% and a CER of 0.010624 for the Sundanese dataset with the best model BiGRU-Att, an accuracy of 99.31% and a CER of 0.029255 for the Javanese dataset with the best model BiGRU-Att, and an accuracy of 99.58% and a CER of 0.020466 for the combined language dataset with the BiLSTM-Att model. From these results, it can be said that the prediction results are classified as good with accuracy values above 70%, loss values close to 0, and Character Error Rate (CER) values close to 0 for all datasets."

"Pada tahun 2020, nilai customer satisfaction index (CSI) PT XYZ yang mempresentasi- kan kepuasan konsumen XYZ berjumlah 83.9. Angka ini gagal mencapai target PT XYZ di tahun tersebut yaitu 87, dan turun dari tahun sebelumnya yaitu 86,5 di tahun 2019. Berdasarkan pengambilan data, diketahui bahwa XYZ mengelola aduan konsumen hanya melalui Twitter. Dari ribuan tweet yang diterima akun resmi customer care PT XYZ (@XYZCares) tiap bulan di Twitter, diperkirakan hanya 1-2% yang dideteksi sebagai aduan dengan proses pengawasan manual. Penelitian ini merancang solusi dua langkah berupa implementasi social media listening dalam bentuk sentiment analysis dan topic modelling, untuk mengetahui isu dalam tweet aduan kepada XYZ. Dataset berupa kum- pulan tweet yang menyebutkan @XYZCares pada kurun waktu 1 Januari 2020 - 31 Desember 2020. Data di-scrape dari Twitter menggunakan script Python. Hasil evaluasi secara cross-validation menunjukkan akurasi rerata sentiment analysis dengan algoritme SVM lebih akurat (77%) untuk kasus ini dibandingkan algoritme RF (75%). Untuk task pemodelan topik, algoritme LDA menghasilkan klaster topik sejumlah 4 dengan rerata TPC sebesar 80%. Diketahui bahwa topik yang dominan adalah isu korupsi dan suap di badan PT XYZ. Dengan mempertimbangkan penemuan tersebut, saran yang dapat diberi- kan berdasarkan penelitian ini adalah memberhentikan staf yang diduga terlibat dalam isu-isu tersebut, serta menerapkan good corporate governance berupa aspek pengawasan dan pencegahan korupsi.

---

The customer satisfaction index (CSI) for the year 2020 is calculated at 83.9. This value fails to reach the company’s target for the year at 87 and is lower than the CSI value for 2019 at 86.5. Data acquired from the company shows that consumer complaints are ac- cepted and processed only through Twitter. It is estimated that of the thousands of tweets processed by PT XYZ’s official customer care account (@XYZCares) each month, only 1-2% of the tweets are considered complaints based on manual searching and classifica- tion. This research proposes a two-step solution by implementing social media listening in the form of sentiment analysis and topic modelling, to detect the most frequent issues addressed to XYZ. The dataset consists of tweets created from January 1st, 2020, to De- cember 31st, 2020 which mentioned @XYZCares. The tweets were scraped from Twitter using Python scripts. The results of cross-validation show that for the task of sentiment analysis, SVM is a more accurate algorithm on average (77%) compared to Random For- est (75%). For the following task of topic modelling, the LDA algorithm model produced 4 topic clusters with an average TPC of 80%. The most dominant topic detected relate to allegations of bribery and corruption within PT XYZ. Taking these finds into considera- tion, this research suggests that PT XYZ immediately dismiss all staff implicated in the aforementioned cases, as well as implementing good corporate governance in the form of tighter supervision and prevention of corrupt dealings."

"PT. Kliring Penjaminan Efek Indonesia (KPEI) mengemban peran sebagai central counterparty yang bertanggung jawab dalam menciptakan pasar modal Indonesia yang aman dan menarik. Permasalahan yang dihadapi KPEI adalah redundansi fungsi sistem dan ketidakadaan pengelolaan data master sebagai “single source of truth” yang berakibat pada ketidakakuratan keputusan yang dihasilkan. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, penelitian ini menilai tingkat kematangan manajemen data master yang ada di KPEI saat ini dengan menggunakan model kematangan manajemen data master Loshin dan PAM COBIT 5 sebagai metode penilaian. Hasil penilaian kematangan tersebut menjadi dasar perencanaan pengembangan data master dengan menggunakan teori manajemen data master Loshin dan DMBOK. Hasil penelitian menunjukan bahwa tingkat kematangan manajemen data master KPEI adalah tingkat 0 (non existent) yang sedang menuju tingkat 1 (intial). Penelitian juga menghasilkan perencanaan pengembangan data master KPEI yang dapat membantu KPEI untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi.

---

PT Kliring Penjaminan Efek Indonesia (KPEI) has a role as central counterparty who has resposibility to actualize a save and attractive Indonesia capital market. The problem faced by KPEI are redundancy of system functions and absence of master data management as a single source of truth that can lead to inaccurate decision making. To solve these problem, this research try to assess current data master management maturity level by using master data management maturity model from Loshin and PAM COBIT 5 as a assessment method. This assessment result used for building the data master development planning. The result of this research show that KPEI’s master data management maturity level has begun to transition from level 0 (non existent) to the level 1 (initial). This research also propose master data development planning for assisting KPEI to solve its problem."

"Indonesia kaya akan warisan budaya, salah satunya adalah aksara Pegon. Aksara ini merupakan sistem penulisan yang berkembang selama penyebaran Islam di nusantara. Warisan budaya ini adalah adaptasi dari aksara Arab yang sering digunakan oleh para ulama Islam dalam penulisan manuskrip di masa lalu. Namun, seiring dominasi aksara Latin di Indonesia, penggunaan aksara Pegon saat ini semakin berkurang, hanya pada kalangan tertentu, sehingga menyebabkan sedikitnya individu yang mampu membaca aksara Pegon. Oleh karena itu, transliterasi antara aksara Pegon ke Latin diperlukan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan transliterasi menggunakan pendekatan berbasis data dengan model sequence-to-sequence, mengikuti pedoman transliterasi Arab-Latin dari Kementerian Agama tahun 1987, hasil Kongres Aksara Pegon 2022, dan SNI 9047:2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data menggunakan metode sequence-to-sequence mencapai akurasi 99.76% dan CER 0.010624 untuk dataset bahasa Sunda dengan model terbaik BiGRU-Att, akurasi 99.31% dan CER 0.029255 untuk dataset bahasa Jawa dengan model terbaik BiGRU-Att, dan akurasi 99.58% dan CER 0.020466 untuk dataset gabungan bahasa dengan model BiLSTM-Att. Dari hasil ini, dapat dikatakan bahwa hasil prediksi tergolong baik dengan nilai akurasi di atas 70%, nilai loss mendekati 0, dan nilai Character Error Rate (CER) mendekati 0 untuk semua dataset.

---

Indonesia, rich in cultural heritage, includes Pegon script, a writing system that evolved during the spread of Islam in the archipelago. This cultural heritage is an adaptation of the Arabic script often used by Islamic scholars in manuscript writing in the past. However, the current use of Pegon script is less popular compared to the past due to the dominance of the Latin script in Indonesia, resulting in few individuals being able to read Pegon script. Therefore, transliteration between Pegon and Latin scripts is necessary. The research concentrates on developing transliteration using a data-driven approach with sequence-to-sequence models, following the Arabic-Latin transliteration guidelines from the Ministry of Religious Affairs in 1987, the results of the Pegon Script Congress 2022, and SNI 9047:2023. The results show that the data-driven approach using the sequence- to-sequence method achieves an accuracy of 99.76% and a CER of 0.010624 for the Sundanese dataset with the best model BiGRU-Att, an accuracy of 99.31% and a CER of 0.029255 for the Javanese dataset with the best model BiGRU-Att, and an accuracy of 99.58% and a CER of 0.020466 for the combined language dataset with the BiLSTM-Att model. From these results, it can be said that the prediction results are classified as good with accuracy values above 70%, loss values close to 0, and Character Error Rate (CER) values close to 0 for all datasets."