Penelitian ini membahas tentang penilain kinerja tenaga kesehatan berdasarkan kualitas pelayanan (quality service) terhadap pasien dengan mengukur kualitas pelayanan pada kategori persepsi dan harapan. Puskesmas adalah salah satu layanan publik pemerintah yang merupakan unit terkecil dalam menjamin pelayanan kesehatan prima bagi masyarakatnya. Penelitian ini bertujuan mengetahui kinerja pelayanan kesehatan dari segi kepuasan layanan yang diterima oleh pasien. Dalam penelitian ini menggunakan logika fuzzy dengan metode sugeno dengan variable persepsi dan harapan sebagai inputnya dan kepuasan layanan sebagai outputnya. Metode inferensi fuzzy sugeno digunakan agar output yang dihasilkan berupa nilai tertentu yang bersifat tegas (crips) yang akan dibandingkan dengan penghitungan manual. Simulasi dan uji coba yang dilakukan melaluiMatlab 7.7 diperoleh bahwa kualitas pelayanan dalam kategori puas, namun ada beberapa atribut yang perlu ditingkatkan lagi kualitasnya karena memiliki Gap paling negatif dan memiliki nilai rendah dari simulasi jawaban kuisoner responden.
{"title":"Analisis Kinerja Pelayanan Kesehatan Dengan Pedekatan Logika Fuzzy Sugeno","authors":"Desi Vinsensia","doi":"10.55338/jumin.v2i2.695","DOIUrl":"https://doi.org/10.55338/jumin.v2i2.695","url":null,"abstract":"Penelitian ini membahas tentang penilain kinerja tenaga kesehatan berdasarkan kualitas pelayanan (quality service) terhadap pasien dengan mengukur kualitas pelayanan pada kategori persepsi dan harapan. Puskesmas adalah salah satu layanan publik pemerintah yang merupakan unit terkecil dalam menjamin pelayanan kesehatan prima bagi masyarakatnya. Penelitian ini bertujuan mengetahui kinerja pelayanan kesehatan dari segi kepuasan layanan yang diterima oleh pasien. Dalam penelitian ini menggunakan logika fuzzy dengan metode sugeno dengan variable persepsi dan harapan sebagai inputnya dan kepuasan layanan sebagai outputnya. Metode inferensi fuzzy sugeno digunakan agar output yang dihasilkan berupa nilai tertentu yang bersifat tegas (crips) yang akan dibandingkan dengan penghitungan manual. Simulasi dan uji coba yang dilakukan melaluiMatlab 7.7 diperoleh bahwa kualitas pelayanan dalam kategori puas, namun ada beberapa atribut yang perlu ditingkatkan lagi kualitasnya karena memiliki Gap paling negatif dan memiliki nilai rendah dari simulasi jawaban kuisoner responden. ","PeriodicalId":342130,"journal":{"name":"Jurnal Media Informatika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131078740","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Dalam meningkatkan kualitas lulusan perguruan tinggi harus melakukan strategi bauran pemasara terdiri dari Produk (Program Studi), Harga (Biaya Pendidikan), Tempat (Lokasi Kampus) dan Promosi (Web, Sosial Media). Produk (Program Studi) merupakan kesatuan rencana belajar sebagai pedoman penyelenggara pendidikan akademik atau professional. Program studi ini diselenggarakan atas dasar kurikulum yang ditunjukan agar mahasiswa dapat mengusai pengetahuandan keterampilan dibidang teknologi informasi. Harga (Biaya Pendidikan) merupakan pengorbanan keuangan yang akan dikeluarkan oleh mahasiswa dalam menempuh pendidikan di STMIK Pelita Nusantara Medan. Tempat merupakan lokasi dimana lembaga pendidikan berada yang biasaya ada kaitannya dengan jauh tidaknya dari kota (strategis). STMIK Pelita Nusantara sangat strategis yaitu berlokasi di JL. Iskandar Muda No 1 Medan. Promosi merupakan penyampaian informasi kepada masyarakat untuk memilih STMIK Pelita Nusantara. Promosi yang dilakukan STMIK Pelita Nusantara melalui online yaitu berupa WEB dan Sosial Media (Facebook, Whatsapp). Jika Perguruan Tinggi sudah menerapkan bauran pemasaran yang baik maka dapat mencetak tenaga kerja yang siap pakai terhadap perusahaan yang membutuhkan, dan mendapatkan lulusan yang berkualitas khusunya dibidang Teknologi Informasi.
提高大学毕业生的素质的方法必须包括产品(学习计划)、价格(教育费用)、地方和促销(网络、社交媒体)。产品(研究计划)是作为学术或专业教育组织者的学习计划的一部分。该课程是基于课程的基础，旨在让学生掌握信息技术的知识和技能。学费是学生在Nusantara Medan STMIK的经济成本。地点是教育机构所在的地方，通常与城市的距离(战略)有关。努桑塔拉灯的温度在努桑塔拉街是一个战略位置。年轻的伊斯坎达1号地形。推广是为公众提供Nusantara灯的STMIK。在线在线的Nusantara STMIK促进了网络和社交媒体(Facebook, Whatsapp)。一旦大学拥有了良好的营销组合，它就可以为有需要的公司培养现成的劳动力，并获得信息技术专业的毕业生。
{"title":"Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Kualitas Lulusan Bidang Teknologi Informasi","authors":"Nora Anisa Br Sinulingga","doi":"10.55338/jumin.v2i2.698","DOIUrl":"https://doi.org/10.55338/jumin.v2i2.698","url":null,"abstract":"Dalam meningkatkan kualitas lulusan perguruan tinggi harus melakukan strategi bauran pemasara terdiri dari Produk (Program Studi), Harga (Biaya Pendidikan), Tempat (Lokasi Kampus) dan Promosi (Web, Sosial Media). Produk (Program Studi) merupakan kesatuan rencana belajar sebagai pedoman penyelenggara pendidikan akademik atau professional. Program studi ini diselenggarakan atas dasar kurikulum yang ditunjukan agar mahasiswa dapat mengusai pengetahuandan keterampilan dibidang teknologi informasi. Harga (Biaya Pendidikan) merupakan pengorbanan keuangan yang akan dikeluarkan oleh mahasiswa dalam menempuh pendidikan di STMIK Pelita Nusantara Medan. Tempat merupakan lokasi dimana lembaga pendidikan berada yang biasaya ada kaitannya dengan jauh tidaknya dari kota (strategis). STMIK Pelita Nusantara sangat strategis yaitu berlokasi di JL. Iskandar Muda No 1 Medan. Promosi merupakan penyampaian informasi kepada masyarakat untuk memilih STMIK Pelita Nusantara. Promosi yang dilakukan STMIK Pelita Nusantara melalui online yaitu berupa WEB dan Sosial Media (Facebook, Whatsapp). Jika Perguruan Tinggi sudah menerapkan bauran pemasaran yang baik maka dapat mencetak tenaga kerja yang siap pakai terhadap perusahaan yang membutuhkan, dan mendapatkan lulusan yang berkualitas khusunya dibidang Teknologi Informasi.","PeriodicalId":342130,"journal":{"name":"Jurnal Media Informatika","volume":"32 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-06-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115859501","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Salah satu dari ilmu komputer yang sangat berkontribusi dalam perkembangan teknologi masa kini dan masa depan adalah pengembangan jenis-jenis algoritma atau metode yang ada dilingkungan ilmu kecerdasan buatan dan penerapan sistem cerdas melalui metode yang sudah ada saat ini dan yang akan ditemukan kemudian oleh para peneliti-peneliti dibidang teknologi informatika. Dalam penelitian ini digunakan metode galat mundur (Backpropagation) untuk menentukan tenaga kerja terbaik sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditentukan pada bidang masing-masing unit pekerjaan yang ditetapkan. Proses perhitungan dari galat mundur jaringan syaraf tiruan untuk mendukung keputusan kepada pimpinan menetukan tenaga kerja terbaik akan dibandingkan dengan metode yang ada pada sitem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting Method(SAW) maupun Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) untuk mendapat hasil yang akan dianalisa apakah lebih baik atau lebih buruk.
{"title":"Analisa Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Tenaga Kerja","authors":"Erwin Panggabean, J. Sagala","doi":"10.55338/jumin.v2i2.697","DOIUrl":"https://doi.org/10.55338/jumin.v2i2.697","url":null,"abstract":"Salah satu dari ilmu komputer yang sangat berkontribusi dalam perkembangan teknologi masa kini dan masa depan adalah pengembangan jenis-jenis algoritma atau metode yang ada dilingkungan ilmu kecerdasan buatan dan penerapan sistem cerdas melalui metode yang sudah ada saat ini dan yang akan ditemukan kemudian oleh para peneliti-peneliti dibidang teknologi informatika. Dalam penelitian ini digunakan metode galat mundur (Backpropagation) untuk menentukan tenaga kerja terbaik sesuai dengan kriteria-kriteria yang ditentukan pada bidang masing-masing unit pekerjaan yang ditetapkan. \u0000Proses perhitungan dari galat mundur jaringan syaraf tiruan untuk mendukung keputusan kepada pimpinan menetukan tenaga kerja terbaik akan dibandingkan dengan metode yang ada pada sitem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting Method(SAW) maupun Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) untuk mendapat hasil yang akan dianalisa apakah lebih baik atau lebih buruk.","PeriodicalId":342130,"journal":{"name":"Jurnal Media Informatika","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128312205","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan hasil belajar siswa yang diajar dengan Pembelajaran berbantuan aplikasi GeoGebra dan Pembelajaran Konvensional pada pokok bahasan Sistem Persamaan Linier Dua Variabel di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan terdiri dari 2 kelas. Teknik Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan secara random sampling dari 2 kelas yang ada, artinya setiap kelas mempunyai peluang yang sama untuk dijadikan sampel. Sedangkan sampel dalam penelitian ini terdiri dari dua kelas yaitu kelas VIIIA dan VIIIB. Jenis penelitian ini merupakan penelitian eksperimen semu, dimana dari dua kelas yang dipilih sebagai sampel yaitu kelas VIIIA sebagai kelas eksperimen dan kelas VIIIB sebagai kontrol. Dari hasil perhitungan skor rata-rata untuk kedua kelas diperoleh sebagai berikut: pada kelas eksperimen, pada hasil tes awal diperoleh = 39,67, SD1 = 11,97 pada tes akhir diperoleh = 80,42, SD1 = 13,27. Maka terjadi peningkatan hasil belajar menjadi 40,75. Pada kelas kontrol, pada hasil tes awal diperoleh = 50,83, SD2 = 11,76 dan pada tes akhir diperoleh = 67,29, SD2 = 13,49. Maka terjadi peningkatan hasil belajar menjadi 16,46. Dari perhitungan skor rata-rata kedua kelas terlihat jelas bahwa terjadi peningkatan hasil belajar pada kelas eksperimen lebih tinggi dari pada kelas kontrol. Maka dapat disimpulkan bahwa pembelajaran berbantuan GeoGebra lebih tinggi dari hasil belajar siswa yang diajar dengan Pembelajaran Konvensional. Dari hasil analisis statistik dengan uji t yang telah dilakukan terhadap kedua kelas maka diperoleh hasil dengan taraf signifikan α = 0,05 diperoleh thitung = 3,700. Selanjutnya thitung dikonsultasikan dengan ttabel dengan dk = 46 diperoleh ttabel = 1,679 ternyata thitung > ttabel hal ini berarti H0 ditolak dan Ha diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa dari hasil perhitungan tersebut dapat diketahui adanya perbedaan yang signifikan antara hasil belajar siswa yang diajar dengan Pembelajaran berbantuan Aplikasi GeoGebra dan pembelajaran Konvensional pada pokok bahasan Sistem Persamaan Linier Dua Variabel di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.
{"title":"Pengaruh Pembelajaran Berbantuan Aplikasi Geogebra Terhadap Hasil Belajar Siswa di Kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari I Medan","authors":"Awaluddin Fitra, Martua Sitorus","doi":"10.55338/jumin.v2i2.694","DOIUrl":"https://doi.org/10.55338/jumin.v2i2.694","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan hasil belajar siswa yang diajar dengan Pembelajaran berbantuan aplikasi GeoGebra dan Pembelajaran Konvensional pada pokok bahasan Sistem Persamaan Linier Dua Variabel di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan terdiri dari 2 kelas. Teknik Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan secara random sampling dari 2 kelas yang ada, artinya setiap kelas mempunyai peluang yang sama untuk dijadikan sampel. Sedangkan sampel dalam penelitian ini terdiri dari dua kelas yaitu kelas VIIIA dan VIIIB. Jenis penelitian ini merupakan penelitian eksperimen semu, dimana dari dua kelas yang dipilih sebagai sampel yaitu kelas VIIIA sebagai kelas eksperimen dan kelas VIIIB sebagai kontrol. Dari hasil perhitungan skor rata-rata untuk kedua kelas diperoleh sebagai berikut: pada kelas eksperimen, pada hasil tes awal diperoleh = 39,67, SD1 = 11,97 pada tes akhir diperoleh = 80,42, SD1 = 13,27. Maka terjadi peningkatan hasil belajar menjadi 40,75. Pada kelas kontrol, pada hasil tes awal diperoleh = 50,83, SD2 = 11,76 dan pada tes akhir diperoleh = 67,29, SD2 = 13,49. Maka terjadi peningkatan hasil belajar menjadi 16,46. Dari perhitungan skor rata-rata kedua kelas terlihat jelas bahwa terjadi peningkatan hasil belajar pada kelas eksperimen lebih tinggi dari pada kelas kontrol. Maka dapat disimpulkan bahwa pembelajaran berbantuan GeoGebra lebih tinggi dari hasil belajar siswa yang diajar dengan Pembelajaran Konvensional. Dari hasil analisis statistik dengan uji t yang telah dilakukan terhadap kedua kelas maka diperoleh hasil dengan taraf signifikan α = 0,05 diperoleh thitung = 3,700. Selanjutnya thitung dikonsultasikan dengan ttabel dengan dk = 46 diperoleh ttabel = 1,679 ternyata thitung > ttabel hal ini berarti H0 ditolak dan Ha diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa dari hasil perhitungan tersebut dapat diketahui adanya perbedaan yang signifikan antara hasil belajar siswa yang diajar dengan Pembelajaran berbantuan Aplikasi GeoGebra dan pembelajaran Konvensional pada pokok bahasan Sistem Persamaan Linier Dua Variabel di kelas VIII SMP Kemala Bhayangkari 1 Medan.","PeriodicalId":342130,"journal":{"name":"Jurnal Media Informatika","volume":"50 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127424799","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：