Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Jurnal Sains Matematika dan Statistika Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri
Fitra Kurnia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
SISTEM INFORMASI PENGURUSAN SURAT REKOMENDASI KARTU INDONESIA PINTAR (KIP) BERDASARKAN DTKS DI DINAS SOSIAL KABUPATEN KAMPAR Fitra Kurnia; Elviani Syamsikar
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 7, No 2 (2021): Agustus
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/rmsi.v7i2.14069

Abstract

Dinas Sosial Kabupaten Kampar merupakan suatu organisasi perangkat daerah yang bergerak dibidang sosial, salah satunya adalah pelayanan pengurusan surat rekomendasi Kartu Indonesia Pintar (KIP). Dalam menjalankan tugas pelayanan, terdapat beberapa  kendala pada saat proses pengurusan surat rekomendasi dan pengolahan laporan data rekomendasi, karena masih dilakukan secara manual yaitu menggunakan Microsoft Excel dan Microsoft Word sehingga menyebabkan kesalahan saat penginputan data pemohon, seperti penginputan NIK dan ID DTKS. Untuk mengatasi permasalahan yang ada, maka dibangun sebuah Sistem Informasi Pengurusan Surat Rekomendasi Kartu Indonesia Pintar (KIP) Berdasarkan DTKS di Dinas Sosial Kabupaten Kampar. Perancangan sistem ini dilakukan analisa menggunakan model Unified Modeling Language (UML) yang meliputi Use Case Diagram, Database dan Sequence Diagram. Sistem Informasi Pengurusan Surat Rekomendasi KIP Berdasarkan DTKS di Dinas Sosial Kabupaten Kampar yang telah dibangun, mampu memberikan kemudahan kepada operator pada sub bagian penanganan fakir miskin. Berdasarkan hasil pengujian blackbox, menu-menu yang ada pada sistem telah berhasil dijalankan, dan berdasarkan pengujian User Acceptance Test (UAT) di dapatakan hasil 90,4% dengan kategori sangat baik. Kata Kunci : Dinas Sosial, DTKS, Sistem Informasi, Surat Rekomendasi, UML.
ANALISIS KESUKSESAN PENERAPAN SISTEM ADMINISTRASI AKADEMIK MENGGUNAKAN HUMAN ORGANIZATION TECHNOLOGY FIT MODEL Siti Monalisa; Presdi Ponti Anggara; Fitra Kurnia
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 4, No 1 (2018): Februari
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/rmsi.v4i1.4944

Abstract

Sistem Administrasi Akademik (SIMAK) adalah nama dari sistem informasi yang digunakan untuk kegiatan akademik pada Universitas Abdurrab. Pada penerapannya masih terdapat kendala yaitu tidak semua dosen yang menggunakan SIMAK, belum meratanya pelatihan tentang SIMAK, dan terdapat matakuliah yang memiliki kode yang sama. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kesuksesan penerapan SIMAK, mengetahui hubungan antara faktor-faktor kesuksesan dan memberikan usulan atas hasil analisis. Dalam menyelesaikan kendala tersebut maka dilakukanlah analisis dengan menggunakan HOT-Fit Model. Teknik analisis data yang digunakan adalah SEM-PLS (Structural Equation Model-Partial Least Square) dengan menggunakan aplikasi SmartPLS 3.0. Instrumen penelitian menggunakan kuesioner, penentuan skor untuk item-item pernyataan tersebut terhadap masalah yang diteliti menggunakan scala likert 4. Hasil pengujian hipotesis dari semua variabel diperoleh fakta bahwa yang mempengaruhi kesuksesan SIMAK adalah kualitas sistem 2,184 kualitas informasi 2,138 kualitas layanan 2,484 memiliki pengaruh terhadap penggunaan sistem. Kualitas sistem 2,742 dan struktur organisasi 4,922 memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna. Penggunaan sistem 3,009 dan struktur organisasi 2,132 memiliki pengaruh terhadap net benefit. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan SIMAK belum sepenuhnya berhasil, karena dalam HOT-Fit, kesuksesan penerapan SIMAK pada Universitas Abdurrab Pekanbaru berada dalam tingkat 40,2% dan termasuk dalam kategori lemah atau tidak berhasil.
SISTEM INFORMASI KENAIKAN GAJI BERKALA PEGAWAI DINAS SOSIAL PROVINSI RIAU Hafizah Nurmailis; Fitra Kurnia
Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Vol 6, No 2 (2020): Agustus
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/rmsi.v6i2.10114

Abstract

Dinas Sosial Prov. Riau merupakan salah satu instansi pemerintahan yang melayani di wilayah Provinsi Riau. Dinas Sosial Prov. Riau juga melayani organisasi didalamnya, termasuk pegawainya. Salah satunya dalam bidang kepegawaian yang mengelola pegawai yang akan melakukan kenaikan gaji berkala tiap dua tahun sekali pada setiap pegawai. Untuk saat ini, pengelolaannya masih manual menggunakan microsoft excel, yang mana admin masih harus membuat data laporan dengan cara mengetik ulang seluruh data kemudian mendata pegawai yang melakukan kenaikan gaji berkala akan datang tersebut. Setelah itu admin mencetak data laporan yang telah dibuat dan memberikan data yang telah dicetak tersebut ke bagian keuangan, kemudian akan di berikan dan di tanda tangani oleh kepala Dinas Sosial Provinsi Riau. Dari permasalahan tersebut dibangunlah sistem informasi Kenaikan Gaji Berkala Pegawai Dinas Sosial Provinsi Riau oleh penulis guna membantu dalam menyelesaikan tugas-tugas yang bersangkutan tersebut. Dimana Admin dapat mendata pegawai, memproses KGB pegawai, mencetak laporan KGB Pegawai, dan mencetak surat KGB Pegawai. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan black box memberikan hasil sistem berjalan dengan baik dan User Acceptance Test (UAT) memberikan hasil “Baik” dengan presentasi range 61%-80%.Kata Kunci: Kenaikan gaji berkala, Sistem Informasi, User Aceptance Test (UAT).
Analisa Penilaian Kinerja Pegawai UIN Suska Riau Menggunakan Metode Chernoff Face Ari Pani Desvina; Fitra Kurnia
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 4, No 2 (2018): JSMS Juli 2018
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v5i1.6192

Abstract

Artikel ini membahas tentang Analisa Penilaian Kinerja Pegawai UIN Suska Riau Menggunakan Metode Chernoff Face
KLASIFIKASI KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS EUCLIDEAN DISTANCE fitra kurnia
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2019: SNTIKI 11
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (801.395 KB)

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu tantangan terbesar yang akan terus dihadapi semua bangsa termasuk Indonesia. Sesuai amanat konstitusi yang tertuang dalam pasal 34 Undang Undang Dasar 1945 maka pemerintah terus berupaya melindungi dan memberdayakan masyarakat miskin melalui berbagai program strategis. Salah satu problem utama yang sering menghambat suksesnya program pemerintah tersebut adalah ketersediaan data sasaran masyarakat miskin yang sesuai. Hal ini menyebabkan program pemerintah tidak berjalan secara maksimal karena perlu verifikasi dan validasi ulang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi yang dapat melakukan klasifikasi keluarga miskin menggunakan Algoritma  K-NN dengan empat indikator utamanya adalah Nomor Kartu Keluarga, jumlah anggota keluarga, jenis pekerjaan dan penghasilan bulanan. Klasifikasi ini menyediakan data keluarga miskin yang sesuai untuk menerima berbagai bantuan program pemerintah, misalnya Program Keluarga Harapan dari Kementrian Sosial. Prinsip kerja K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K-Nearest Neighbor(K-NN) terdekatnya dalam data pelatihan. Euclidean distance digunakan sebagai referensi mencari jarak terdekat.  Tingkat akurasi tertinggi menggunakan 100 contoh data penelitian dengan perbandingan 90:10, dengan  nilai K=5, K=7 dan K=9 adalah sebesar 90%. Kata kunci: Akurasi, Data Mining, Euclidean distance, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor
Co-Authors Ari Pani Desvina Elviani Syamsikar Hafizah Nurmailis Presdi Ponti Anggara Siti Monalisa