Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Fitriani Muttakin
UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi Additive Ratio Assessment Model untuk Rekomendasi Penerima Manfaat Program Keluarga Harapan Fitriani Muttakin; Kartika Nadim Fatwa; Sarbaini Sarbaini
SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Vol 19, No 1 (2021): Desember 2021
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/sitekin.v19i1.14786

Abstract

Kementerian Sosial Republik Indonesia melalui berbagai program mengkoordinir dan menyalurkan berbagai program bantuan sosial dan subsidi bagi masyarakat yang berada pada golongan prasejahtera, diantaranya yaitu Program Keluarga Harapan (PKH). Program ini merupkan langkah yang bertujuan  untuk memberikan dukungan ekonomi kepada keluarga dengan kondisi dibawah garis kemiskinan. Program ini menerapkan conditional cash transfer (CCT) dengan fokus kepada aspek-aspek peningkatan kesehatan keluarga, peningkatan kesejahteraan keluarga, dan  peningkatan pendidikan anak. Proses seleksi calon penerima manfaat PKH didapatkan dari analisis dan pertimbangan yang dilakukan oleh petugas pendamping PKH, sehingga keputusan yang dihasilkan rentan terhadap isu bias penilaian individu. Oleh karena itu, diperlukan strategi yang dapat meminimalkan subjektifitas dalam menentukan penerima manfaat PKH. Decision support systems (DSS) merupakan salah satu salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk memberikan solusi agar penyampaian manfaat PKH lebih tepat sasaran. Pada makalah ini, model additive ratio assessment (ARAS) dipilih untuk membantu pendamping PKH melakukan penilaian alternatif terbaik penerima manfaat PKH. ARAS dipilih karena kesesuaian dengan proses bisnis dan kriteria yang ditentukan oleh Kementerian Sosial dalam menentukan calon penerima manfaat PKH. Pada hasil eksperimen ditunjukkan bahwa ARAS mampu melakukan pemilihan dan memberikan alternatif terbaik penerima manfaat PHK dengan menggunakan kriteria yang ada. 
Implementasi Metode Multifactor Evaluation Process Dalam Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Bank Indonesia Dhiya U Syamsi Jamali; M. Afdal; Rice Novita; Fitriani Muttakin
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 2 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v5i2.5052

Abstract

Biaya pendidikan yang tinggi di Indonesia pada saat ini menjadi salah satu kendala bagi sebagian generasi muda dalam melanjutkan studi ke jenjang berikutnya. Sebagai bentuk kepedulian akan kondisi tersebut, pada tahun 2011 Bank Indonesia meluncurkan Program Sosial Bank Indonesia (PSBI) yang memiliki tujuan untuk berperan aktif dalam meningkatkan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) di Indonesia, melalui program beasiswa yang dikhususkan untuk mahasiswa jenjang strata 1 (S1) dan vokasi diploma 3 (D3) yang diharapkan dapat menunjang serta mendukung biaya pendidikan maupun biaya hidup. Dikarenakan kuota penerima beasiswa yang terbatas dan antusiasme mahasiswa yang sangat tinggi untuk mendapatkan beasiswa tersebut, menyebabkan kesulitan bagi Bank Indonesia dalam proses penyeleksian sehingga membutuhkan waktu yang panjang dalam proses perangkingan secara manualPeranan teknologi informasi dalam bentuk sistem yang terkomputerisasi akan mempercepat proses seleksi dan subjektifitas dalam pengambilan keputusan dapat dikurangi dan penilaian dilakukan berdasarkan kriteria sehingga beasiswa yang diberikan dapat tepat sasaran. Peran teknologi informasi berupa sistem terkomputerisasi dapat mempermudah serta mempercepat proses penyeleksian, mengurangi subjektivitas dalam pengambilan keputusan dan evaluasi terhadap kriteria sehingga nantinya beasiswa yang diberikan menjadi lebih tepat sasaran. Hasil dari penelitian ini adalah suatu sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP).
Peramalan Penerima Dana Guru Bantu Di Provinsi Riau Tahun 2022-2023 Menggunakan Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur Rahmawati Bakri; Fitriani Muttakin; Rahmadeni Rahmadeni; Ernila Sari Gulo
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.4413

Abstract

Dana guru bantu merupakan bantuan dari pemerintah berupa uang yang diberikan kepada guru honorer atau non PNS. Dana guru bantu ini bertujuan untuk membantu sekolah agar terpenuhi kebutuhan akan tenaga guru di suatu kabupaten/kota atau Provinsi tertentu melalui sistem seleksi yang telah ditetapkan yang bersifat sementara. Dalam Permasalahan menentukan perkiraan jumlah guru yang menerima dana guru bantu se-Provinsi Riau tahun 2022-2023 ini dapat diatasi dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur yang mendefinisikan himpunan fuzzy pada data historis yang diamati dengan pembentukan interval, fuzzifikasi data historis, menetapkan Fuzzy Logic Relations Group dan melakukan peramalan probabilitas matriks transisi dan defuzzifikasi data fuzzy menghitung nilai menggunakan MAPE. Berdasarkan hasil pembahasan diperoleh hasil MAPE sebesar 0,536073441 dan jumlah guru yang akan mendapat dana bantu pada tahun 2022 sekitar 138-196 orang dan pada tahun 2023 sekitar 110-138 orang dengan hasil rata-rata MAPE 0,168687 % yang termasuk kategori sangat baik.
Co-Authors Dhiya U Syamsi Jamali Ernila Sari Gulo Kartika Nadim Fatwa M. Afdal Rahmadeni Rahmadeni Rahmawati Rice Novita Sarbaini Sarbaini