DJIT : Datokarama Journal of Information Technology

Implementasi Metode Aras (Additive Ratio Assessment) Dalam Menentukan Kinerja Karyawan Pada CV. Akai Jaya Palu

Moh Thoriq Wajedi Ali , Nurhayati Nurhayati — Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 +0000

Sistem Pendukung Keputusan merupakan salah satu teknologi informasi yang dapat mempermudah dalam menyelesaikan permasalahan manusia seperti dapat mengolah data dan menyajikan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem yang dapat mempermudah dalam pengambilan keputusan berbasis website dengan penerapan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) untuk menentukan penilaian kinerja karyawan di CV. Akai Jaya Palu. Sistem ini bertujuan untuk memberikan hasil penilaian yang akurat dan objektif. Penggunaan metode ARAS untuk melakukan penilaian dalam penelitian ini memerlukan sejumlah kriteria, seperti absensi, disiplin, kualitas kerja, komunikasi, dan kerja sama. Sistem ini diharapkan bisa membantu perusahaan dalam melakukan evaluasi penilaian kinerja karyawan, sehingga dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi CV. Akai Jaya dalam pengambilan keputusan terkait promosi, pengembangan karyawan, dan pemberian bonus. Penelitian ini menggunakan pendekatan berbasis web, sehingga memungkinkan akses yang mudah dan cepat bagi pengguna dalam melakukan penilaian kinerja karyawan. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan keuntungan yang signifikan bagi CV. Akai Jaya, meningkatkan akurasi dan transparansi dalam proses pengambilan keputusan terkait kinerja karyawan.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product Pada STMIK Bina Mulia Palu

Mulyadi Mulyadi, Alda Saputri — Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 +0000

Tujuan dari pemberian penghargaan sebagai dosen terbaik adalah sebagai pengkuan kepada dosen karena telah dapat menjalankan Tri Darma Perguruan Tinggi, dan juga sebagai bentuk aspirasi dan motivasi kepada dosen untuk meningkatkan prestasinya. STMIK Bina Mulia Palu selama ini belum pernah melakukan pemilihan dosen terbaik atau berprestasi sebagai bentuk apresiasi atas kinerja dari setiap dosen yang ada di lingkungan STMIK Bina Mulia Palu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Informasi Pendukung Keputusan menentukan dosen terbaik, membantu Mahasiswa dalam pemilihan dosen secara subjektif dan obyektif dan menerapkan Sistem Informasi pengambilan keputusan pemilihan dosen terbaik dengan menggunakan metode Weighted Product (WP). Penelitian yang dilakukan dalam hal ini adalah penelitian Kualitatif. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini dibagi menjadi 2 (dua) yaitu data primer dan data sekunder. Teknik pengumpulan data meliputi : observasi, wawancara, kuesioner dan kepustakaan. Pengembangan sistem menggunakan prototype. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP sedangkan database menggunakan MySQL. Output penelitian adalah sistem pendukung keputusan pemilihan dosen terbaik menggunakan Metode Weighted Product pada STMIK Bina Mulia Palu yang dapat memberikan kemudahan dalam melakukan pemilihan dosen terbaik berdasarkan pilihan dari mahasiswa teknik informatika dan sistem informasi.

The Impact of Market Volatility Regimes on Gold Price Prediction Accuracy: A VIX-Based Machine Learning Approach

Mohammad Fikri — Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 +0000

This study analyzes the impact of market volatility regimes on gold price prediction accuracy using the VIX indicator and compares machine learning model performance across different market conditions. Daily data from September 2014 to November 2025 (2,773 observations) includes gold prices, VIX, DXY, and S&P 500. Volatility regimes are classified into Calm (VIX<15), Normal (15≤VIX<25), and Crisis (VIX≥25). Granger Causality tests validate predictive relationships, followed by a comparison of three models —ARIMA, LSTM, and GRU—at 1-day and 7-day horizons using walk-forward validation. Results show VIX change has the strongest predictive power (F-stat=9.676, p<0.001), followed by DXY and S&P 500. The GRU model performs better, with an RMSE of 0.98% and directional accuracy of 51.2%. Critical finding: accuracy varies substantially across regimes—Calm periods achieve RMSE of 0.61% (Dir.Acc=54.2%), while Crisis periods increase to 1.34% (Dir.Acc=47.3%). Short-term predictions (1-day, RMSE=0.67%) significantly outperform 7-day forecasts (RMSE=0.92%). Volatility regimes significantly influence the accuracy of gold predictions. GRU models excel during low-to-normal volatility but degrade during crises. Investors are advised to employ adaptive strategies with wider confidence intervals when the VIX is≥25. This research contributes a regime-aware forecasting framework for gold portfolio risk management.

Sistem Informasi E-Arsip Berbasis Web Pada Fakultas Dakwah Dan Komunikasi Islam UIN Datokarama Palu

Nur Hamida Siregar, Lukman Reza — Thu, 13 Nov 2025 13:01:24 +0000

Fakultas Dakwah dan Komunikasi Islam (FDKI) UIN Datokarama Palu sebagai lembaga pendidikan telah memanfaatkan teknologi komputer dalam pengelolaan dokumennya. Namun, penerapan teknologi tersebut masih belum berjalan secara optimal. Hal ini terlihat dari proses penyimpanan arsip yang masih dilakukan secara manual oleh tenaga kependidikan. Dokumen fakultas umumnya disimpan dalam lemari arsip atau di dalam folder komputer yang dipisahkan berdasarkan jenis berkas. Kondisi ini menimbulkan kendala dalam proses pencarian data, karena petugas harus membuka satu per satu folder arsip untuk menemukan dokumen yang diperlukan. Selain itu, penumpukan arsip dalam bentuk fisik juga menyebabkan kebutuhan ruang penyimpanan semakin besar seiring waktu. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkanlah sistem informasi manajemen arsip berbasis web sebagai solusi digital pengelolaan dokumen. Sistem ini dibangun menggunakan framework Laravel dengan metode System Development Life Cycle (SDLC) agar pengembangannya lebih terstruktur dan terukur. Hasil akhir dari pengembangan ini adalah sebuah sistem informasi yang diberi nama E-Arsip, yang berfungsi untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses dokumen fakultas secara terpusat melalui web. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pengelolaan arsip di lingkungan FDKI UIN Datokarama Palu menjadi lebih efisien, aman, dan mendukung penerapan konsep paperless office.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil EV (Electric Vehicle) Dengan Metode ARAS

Fahmi Fachri; Lukman Reza — Thu, 13 Nov 2025 13:14:22 +0000

Perkembangan teknologi kendaraan listrik (Electric Vehicle/EV) di Indonesia semakin pesat, seiring dengan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap efisiensi energi dan lingkungan. Namun, beragamnya pilihan mobil listrik dengan spesifikasi dan harga yang berbeda sering kali menyulitkan konsumen dalam menentukan pilihan terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dalam membantu pengambilan keputusan pemilihan mobil listrik terbaik berdasarkan beberapa kriteria utama, yaitu harga, kapasitas baterai, jarak tempuh, dan waktu pengisian daya. Data yang digunakan merupakan data dummy realistis dari tiga merek mobil listrik, yaitu BYD Atto 1, Wuling New Air EV, dan VinFast VF3. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa BYD Atto 1 memperoleh nilai preferensi tertinggi (K = 1.00), diikuti oleh Wuling New Air EV (K = 0.77) dan VinFast VF3 (K = 0.74). Dengan demikian, metode ARAS terbukti efektif dalam memberikan hasil rekomendasi yang objektif dan dapat dijadikan referensi dalam pemilihan kendaraan listrik di masa mendatang.