Metode Pencarian Buta & Pencarian Heuristik

Metode Pencarian Buta.
Pencarian buta merupakan sekumpulan prosedur yang digunakan dalam melacak ruang keadaan. Pencarian berlangsung sampai solusi terakhir ditemukan. Idenya adalah menguji seluruh kemungkinan yang ada untuk menemukan solusi.

1. Pencarian Melebar Pertama (Breadth-First Search).

Pada metode Breadth-First Search, semua node pada level n akan dikunjungi terlebih dahulu sebelum mengunjungi node-node pada level n+1. Pencarian dimulai dari node akar terus ke level ke-1 dari kiri ke kanan, kemudian berpindah ke level berikutnya demikian pula dari kiri ke kanan sampai ditemukannya solusi.

Contoh :

jika dicari bagaimana jalur dari kota a menuju kota k, maka sistem akan menjelajahi setiap node hingga menemui titik kota k, sehingga hasil pencarian jalur terpendeknya adalah : a - b - c - d - e - f - g - h - i - j - k.

2. Depth First Search.

proses pencarian akan dilaksanakan pada semua anaknya sebelum dilakukan pencarian ke node-node yang selevel. Pencarian dimulai dari node akar ke level yang lebih tinggi. Proses ini diulangi terus hingga ditemukannya solusi.

Contoh :

Berdasarkan teori DFS, yang dicari berawal simpul terdalam / paling awal terlebih dahulu. Setelah itu merambat satu-persatu ke simpul paling ujung. Jadi model pnecariannya adalah menurun.

Metode pencarian heuristik.

Merupakan teknik yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi dari proses pencarian Dalam pencarian state space, heuristik adalah aturan untuk memilih cabang-cabang yang paling mungkin menyebabkan penyelesaian permasalahan dapat diterima.

1. Metode Generate-and-Test 

Yaitu metode yang paling sederhana dalam pencarian heuristic. Jika pembangkitan possible solution dikerjakan secara sistematis, maka prosedur akan mencari solusinya, jika ada. Tetapi jika ruang masalahnya sangat luas, mungkin memerlukan waktu yang sangat lama.

Contoh : Travelling Salesman Problem.

Seorang salesman ingin mengunjungi n kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Ingin diketahui rute terpendek dimana setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat 1 kali.

Generate & test akan membangkitkan semua solusi yang mungkin:

2. Metode Pendakian Bukit (Hill Climbing) 

yaitu Salah satu metode generate and test dimana umpan balik yang berasal dari prosedur uji digunakan untuk memutuskan arah gerak dalam ruang pencarian. Fungsi uji hanyalah ya atau tidak.

Contoh : menyelesaikan Number Puzzle Slider dengan kondisi tertentu menggunakan Simple Hill Climbing

menyelesaikan Number Puzzle Slider dengan kondisi teh(n) adalah nilai total heuristik dari kondisi puzzle. Bernilai 0 untuk posisi yang benar dan untuk posisi yang salah nilainya adalah jarak terpendek menuju posisi benar. Proses evaluasi yang dilakukan selalu mengambil nilai heuristik terkecil

Sumber :

http://www.elangsakti.com/2013/02/implementasi-algoritma-depth-first.html

http://tioramadhani.blogspot.co.id/2015/04/algoritma-metode-pencarian-buta.html

http://www.charisfauzan.net/2015/01/pencarian-buta-teori-dan-implementasi.html

Read More

Review Jurnal Merancang Dan Membuat Sistem Pakar

Judul : Merancang Dan Membuat Sistem Pakar

Jurnal : Teknologi Informasi DINAMIK

Link Jurnal : unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti1/article/download/76/71

Volume dan halaman : volume 8 no 2, halaman 115 - 124

Tahun : 2008

Penulis : Hersatoto Listiyono

Reviewer : Muhammad Dimas Ferdiansyah

ISSN : 0854­-9524

Tujuan Penelitian 

Jurnal ini bertujuan untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur dan dimana tidak ada suatu prosedur tertentu untuk memecahkan masalah tersebut.

Manfaat Penelitian

Dengan bantuan sistem pakar seorang yang awam atau tidak ahli dalam suatu bidang tertentu akan dapat menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah dan mengambil keputusan yang biasanya dilakukan oleh seorang pakar.Sesuai dengan namanya, suatu "Sistem Pakar" akan sangat tergantung pada pengetahuan (knowledge) yang didapat dari pakar yang menyumbangkan keahlian dan pengalamannya.

Metode Penelitian

melakukan wawancara yang melibatkan pembicaraan dengan pakar secara langsung dalam suatu wawancara. terdapat bentuk wawancara yang dapat digunakan, masing-masing bentuk wawancara tersebut mempunyai tujuan yang berbeda. melakukan wawancara yang melibatkan pembicaraan dengan pakar secara langsung dalam suatu wawancara. terdapat bentuk wawancara yang dapat digunakan, masing-masing bentuk wawancara tersebut mempunyai tujuan yang berbeda, kemudian analisis protokol, observasi pada pekerjaan pakar, induksi aturan dari contoh.

Hasil Dan Pembahasan

Memang diakui bahwasannya sistem pakar merupakan program komputer yang sangat rumit dibanding dengan program komputer konvensional lainnya. Meskipun demikian, tidak perlu kecil hati atau menyerah sebelum mulai. Sudah banyak program-program sistem pakar yang sudah berhasil dengan baik, artinya bagaimanapun sulitnya toh masih bisa juga dibuat dan dikembangkan. Dalam pembuatan program sistem pakar ada beberapa langkah atau tahapan-tahapan yang perlu diperhatikan:

1. Identifikasi masalah dan kebutuhan

Memang diakui bahwasannya sistem pakar merupakan program komputer yang sangat rumit dibanding dengan program komputer konvensional lainnya. Meskipun demikian, tidaklah perlu kecil hati atau menyerah sebelum mulai. Sudah banyak program-program sistem pakar yang sudah berhasil dengan baik, artinya bagaimanapun sulitnya toh masih bisa juga dibuat dan dikembangkan. Dalam pembuatan program sistem pakar ada beberapa langkah atau tahapan-tahapan yang perlu diperhatikan.

2. Menentukan kesesuaian masalah

Jika masalahnya sudah diidentifikasi dengan jelas, kemudian dilakukan pengkajian lebih mendalam untuk mengetahui apakah tepat menggunakan sistem pakar atau tidak. Hal penting yang harus diingat adalah hanya masalah tertentu yang bisa dipecahkan secara baik dengan menggunakan sistem pakar. Misalnya diagnosis kerusakan TV, diagnosis penyakit batuk, diagnosis penyakit mata dan lain-lain.

3. Mempertimbangkan alternatif

Apabila sudah bisa mendapatkan masalah yang dianggap cocok untuk diterapkan dalam sistem pakar, perlu adanya pengkajian terlebih dahulu tentang alternatif-alternatif lain yang lebih mudah, cepat dan sesuai dengan masalah yang ingin diselesaikan.

4. Menghitung pengembalian investasi

Langkah berikutnya adalah menentukan apakah sistem pakar lebih menguntungkan atau tidak. Perhitungan kembali tidaknya investasi dengan jalan menganalisis biaya dan kemungkinan keuntungan. Hal ini akan membantu dalam investasi pembuatan sistem pakar dan menentukan apakah biaya yang dikeluarkan itu akan sesuai dengan hasil yang akan dicapai.

5. Menyeleksi alat pembuatan\
Alat pengembangan sistem pakar adalah paket software dan hardware yang memungkinkan dan cocokuntuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam komputer. Yakni melalui suatu proses analisis dan desain yang kemudian dilanjutkan dengan pembuatan suatu prototipe. Hampir semua alat pengembang sistem pakar menggunakan pangkalan kaidah, beberapa diantaranya menggunakan jaringan semantik atau matrik, tetapi bisa juga lebih mahal dan hanya bisa dioperasikan dalam komputer besar.

6. Melaksanakan reyakasa pengetahuan
Pengembangan sistem pakar dimulai dengan merekayasa pengetahuan, yaitu bagaimana caranya memperoleh pengetahuan. Seperti kita ketahui, pengetahuan dapat diperoleh dengan berbagai cara, yaitu melalui buku-buku, artikel-artikel ilmiah atau acuan lainnya yang bisa diperoleh dengan mudah dan cepat.

7. Merancang Sistem
Dengan menggunakan pengetahuan yang sudah didapatkan beserta alatnya yaitu software dan hardware, maka sekarang dapat dilakukan tahap merancang sistem pakar. Pertama yaitu memilih alat representasi pengetahauan (misalnya matriks), kemudian mengembangkan matriks tersebut dengan membuat diagram pohon klasifikasi yang nantinya akan membantu dalam mengorganisasi dan memahami pengetahuan itu.

Kesimpulan
Dari hasil penelitian didapat bahwa dengan menggunakan pengetahuan yang sudah didapatkan beserta alatnya yaitu software dan hardware, maka sekarang dapat dilakukan tahap merancang sistem pakar. Pertama yaitu memilih alat representasi pengetahauan (misalnya matriks), kemudian mengembangkan matriks tersebut dengan membuat diagram pohon klasifikasi yang nantinya akan membantu dalam mengorganisasi dan memahami pengetahuan itu. Dengan menggunakan bantuan ini mulailah mengkonversi pengetahuan dalam bentuk kaidah produksi. Sebaiknya mengikuti prosedur tertentu dengan yang disarankan oleh software yang dipilih. Bila sudah selesai barulah mulai menerjemahkan kaidah ke dalam basisdata dan menguji bagian yang sudah dibuat. Hal ini dimaksudkan untuk menguji konsep sebelum melanjutkan pembuatan seluruh program. Sebagai langkah terakhir adalah membuat antarmuka pemakai (user interface).

Berdasarkan hasil review dari jurnal ini, penulis dari review ini (selaku pemilik dari blog) ingin menyampaikan komentar tentang keunggulan yang didapat dari jurnal
Dapat dilihat bahwa jurnal ini disampaikan dengan sangat detail mengenai permasalahan serta solusi yang dijelaskan. struktur serta kerangka jurnal yang lengkap menjadikan jurnal ini memiliki data- yang dipaparkan secara lengkap, metode penilitian nya pun berdasarkan aquisisi pengetahuan (Knowledge Aquisition).

Referensi

Durkin, John,Expert Systems Design and Development.Prentice Hall International Inc., 1994.

unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti1/article/download/76/71

Read More

Membuat Garis Vertikal, Horizontal dan Diagonal Dengan Java dan openGL Pada Netbeans

Tugas : Program Membuat Garis Horizontal, Vertikal dan Diagonal dengan Java Dan Libray openGL
MatKul Kuliah : Grafik Komputer Dan Pengolahan Citra

Ringkasan Program :

Terdapat menu yang dapat memilih 3 program garis, yang pertama garis horizontal, kedua program vertikal dan ketiga program diagonal. Ketiga program tersebut terdiri dari setiap class nya masing-masing, jadi kita dapat memanggil program yang akan di pilih. Terdapat button OK dan Close. Button OK digunakan untuk memilih program yang akan di input, dan button close berfungsi sebagai tombol exit dengan kata lain mengakhiri program nya.

Terbagi atas 4 class yaitu :

• Menu Utama
• Garis Horizontal
• Garis Vertikal
• Garis Diagonal

Untuk mengetahui lebih jelas nya silahkan (Klik Download PDF).

Link Downlad : Download PDF

Read More

Penjelas PEAS pada Intelligent Agents

PEAS merupakan singkatan dari kata Performance Measure, Environment, Actuators, Sensor.

Ketika kita membuat suatu rancangan agent, kita harus mengidentifikasi lingkungan masalah atau yang biasa kita bisa sebut dengan  "Task Environment" apa saja itu? mari kita simak satu persatu

1. Pertama ada Performance measure, berisi komponen-komponen yang akanmenjadi tolak ukur keberhasilan agent.
2. Kedua ada Environment, berisi kondisi yang dapat mempengaruhi disekitar agent.
3. Ketiga ada Actuators, berisi kemampuan yang dapat agent itu lakukan.
4. Dan yang terakhir ada Sensors, berisi hal-hal apa saja yang dapat diinput agent.

Saya akan memberikan satu contoh agar kita lebih memahaminya. Contoh : AGENT LENGAN ROBOT PENGECAT RUANG OTOMATIS.

1. Performance measure : Keakuratan mengikuti perintah yang diinputkan, kerapihan saat mengecat, keakuratan tebal dan tipis cat, kecepatan saat bekerja,pPekerjaan yang pas(presisi)
2. Environment : Permukaan tembok yang di cat, cat tembok, operator (mandor).
3. Actuators :  Bisa menggunakan sistem hidrolik, sistem pneumatik, motor DC, motor AC, motor stepper dan berbagai jenis penggerak lainnya.
4. Sensor : Kamera yang akan digunakan untuk mendeteksi batas-batas garis, keyboard yang akan digunakan untuk menginputkan tebal pengecatan berapa mm, batas-batas tinggi warna tertentu.

Sumber : 

http://berbagi-cerita09.blogspot.co.id/2016/09/penjelasan-peas-dalam-konteks.html

https://www.youtube.com/watch?v=rNcPVvIs_tk

Read More

Pengenalan Intelligent Agents

AGENT dan Lingkungannya
Intelligent agent (IA) adalah sebuah entitas otonom yang mengamati dan bertindak atas lingkungan (yaitu membutuhkan agen) dan mengarahkan aktivitasnya untuk mencapai tujuan  yaitu rasional. Intelligent agen juga dapat belajar atau menggunakan pengetahuan untuk mencapai tujuan mereka.

Agents adalah segala sesuatu yang dapat melihat/ mengartikan/ mengetahui (perceiving) linkungannya melalui alat sensor (sensors) dan bertindak (acting) melalui alat aktuator (actuators).

Manusia sebagai agent : mata, telinga dan organ lainnya sebagai sensors; tangan, kaki, mulut dan bagian tubuh lainnya sebagai actuators.

Robot sebagai agent : kamera dan pejejak infra merah sebagai sensors; berbagai motor pengerak sebagai actuators.
Software sebagai agent : tekanan pada keyboard, isi file dan paket-paket pada jaringan sebagai masukan sensors; tampilan pada layar, penulisan file dan pengiriman paket jaringan sebagai keluaran actuators. lebih jelassilahkan lihat pada gambar dibawah ini.

Contoh Dari Intelegent Agents yaitu (KOKI CERDAS).

Koki Cerdas ini merupakan suatu robot yang dapat memasak makanan secara otomatis. Cara kerja alat ini adalah manusia dapat memilih menu serta porsi makanan yang disediakan robot tersebut, kemudian memasukkan bahan – bahan yang diperlukan.  Robot kemudian akan menerjemahkannya dan mengambil peralatan serta bahan-bahan dari tempat yang telah disediakan sebelumnya. Peralatan memasak berupa kompor bertenaga baterai (tanpa api), panci, wajan, dsb.  Jika bahan-bahan tidak mencukupi atau terdapat peralatan yang tidak layak pakai maupun rusak, maka robot akan mengirimkan peringatan kepada user. 
Alat ini sangat efektif untuk memudahkan pekerjaan manusia.Jika sedang lapar tapi malas memasak, robot ini dapat digunakan. Ibu-ibu yang sibuk dan tidak punya banyak waktu dapat menggunakan alat ini untuk menyiapkan masakan keluarganya. Yang diperlukan user adalah menempatkan peralatan serta bahan-bahan untuk memasak dengan benar.

Sumber :
maukar.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/42871/Agent.pdf
http://blog.ub.ac.id/ika1412/2013/10/08/contoh-intelligent-agent/

Read More

Apa Itu Artificial Intelligence

Mengenal Apa Itu AI (Artificial Intelligence) atau Kecerdasan Buatan???

    Artificial Intelligence merupakan sebuah teknologi komputer atau mesin yang memiliki kecerdasan layaknya manusia. Sederhana nya gini sebuah instruksi pintar yang diberikan kepada program maupun mesin. Istilah ini pertama kali dikemukakan pada tahun 1956 di konferensi darthmouth. Sejak saat itu , AI terus dikembangkan sebab berbagai penelitian mengenail teori teori dan prinsip prinsipnya juga terus berkembang. Meskipun AI baru muncul pada 1956 tapi teori teori yang mengarah ke AI sudah muncul sejak tahun 1941. Berikut Tahapan tahapan teori dalam Artificial Intelligence.

Sejarah Perkembangan Artificial Intelligence

• Era Komputer Elektronik (1941)

Pada tahu 1941 telah ditemukan alat penyimpanan dan pemosresan informasi. Penemuan tersebut dinamakan komputer elektronik dan dikembangkan di USA dan jerman. Saat itu komputer membutuhkan ruangan yang luas , AC yang terpisah dan melibatkan ribuan kabel untuk menjalankan suatu program.Itu tentunya sangat merepotkan programmmer dalam membuat program. Pada tahun 1949 , berhasil ditemukan komputer yang mampu membuat pekerjaan memasukkan program menjadi lebih mudah. Penemuan ini menjadi dasar pengembangan yang mengarah ke AI.

• Masa Persiapan ( 1943 -1956)

Pada tahun 1943 , Warren McCulloch dan Walter Pitts berhasil membuat suatu model sel syaraf tiruan di mana setiap neuron digambarkan sebagai on dan off.mereka menunjukan bahwa setiap fungsi dapat dihitung dengan suatu jaringan sel syaraf dan bahwa semua hubungan logis dapat diimplementasikan dengan struktur jaringan sederhana. pada tahun 1950 , Nobert Wiener membuat penelitian mengenai prinsip prinsip teori feedback. Contoh yang terkenal adalah thermostat . Penemuan ini yang merupakan awal dari perkembangan AI. Pada tahun 1956 John McCarhty membuat sebuah team utuk membantunya melakukan penelitian dalam bidang automata , jaringan syaraf dan mempelajari intelligence. Hasilnya adalah program yang mampu berpikir non-numeric dan menyelsaikan masalah pemikiran , yang dinamakan principia mathematica. Hal ini menjadikan john McCarthy disebut sebagai fathre of AI.

• Awal Perkembangan AI (1952 – 1969)

Pada tahun pertama perkembangannya , AI mengalami banyak kesuksesan. Diawali dengan kesuksesan Newel dan Simon dengan sebuah program disebut General Problem Solver. Program ini dirancang untuk memlulai penyelesaian masalah secara manusiawi. Pada tahun 1958 McCarthy di MIT AI lam mendefinisikan bahasa pemograman tingkat tinggi yaitu LISP, yang sekarang mendominasi pembuatan program program AI. pada tahun 1959 keluarlah sebuah program AI yaitu Geometry Theorm Prover  yang dapat membuktikan suatu teorama teorama menggunakan axioma-axioma yang ada.Pada tahun 1968 , Program analogi buatan Tom Evan menyelesaikan masalah analogi geometris yang ada pada tes IQ.

• Perkembangan AI Melambat ( 1966- 1974)

Prediksi Herbert Simon pada tahun 1957 yang menyatakan bahwa AI akan menjadi ilmu pengetahuan yang akan berkembang pesat ternyata meleset. Pada 10 tahun kemudian, perkembangan AI melambat. Program AI yang bermunculan hanya mengandung sedikit atau bahkan tidak mengandung sama sekali pengetahuan pada subjeknya. Program AI berhasil hanya karena manipulasi sintetis yang sederhana. Sebagai contoh adalaha Weizenbaum’s ELIZA program (1965) yang dapat melakukan percakapan serius pada berbagai topic, sebenarnya hanyalah peminjaman dan manipulasi kalimat-kalimat yang diketikkan oleh manusia.

• Sistem Berbasis Pengetahuan (1969-1979)

Pengetahuan adalah kekuatan pendukung AI. Hal ini dibuktikan dengan program yang dibuat oleh Ed Feigenbaum, Bruce Buchanan dan Joshua Lederberg yang membuat program untuk memcahkan masalah struktur molekul dari informasi yang didapat dari spectrometer massa. Program ini dinamakan Dendral Programs yang berfokus pada segi pengetahuan kimia. Dari segi diagnosis medis juga sudah ada yang menemukannya, yaitu Saul Amarel dalam proyek Computer in Biomedicine. Proyek ini diawali dari keinginan untuk mendapatkan diagnose penyakit berdasarkan pengetahuan yang ada pada mekanisme penyebab proses penyakit.

• AI menjadi sebuah industri (1980-1988)

Industrialisasi AI diawali dengan ditemukannya expert system (system pakar) yang dinamakan R1 yang mampu mengkonfigurasi system-sistem computer baru. Program tersebut muali dioperasikan di Digital Equipment Corporation (DEC), McDermott, pada tahun 1982. Pada tahun 1986, program ini telah berhasil menghemat 40 juta dolar per tahun. Pada tahun 1988, kelompok AI di DEC menjalankan 40 sistem pakar. Adapun perusahaan yang menawarkan software tool untuk membangun system pakar seperti Carnegie Group, Inference, Intellicorp, dan Technoledge. Untuk perusahaan hardware yang turut berperan dalam pembangungan workstation yang digunakan untuk optimalisasi program LISP adalah LISP Machines Inc., Texas Instrument, Symbolics, dan Xerox.

Adapun Beberapa Contoh Pada Pemanfaatan AI Diantaranya:

1. Dalam bidang game

Setiap game pasti memiliki AI standar, misalnya jika anda memerintah ini, maka si AI akan menjalankan tugasnya. Bahkan banyak game-game yang bertemakan sci-fi seperti HALO, Mass Effect, Crysis, dll di dalam game tersebut masing-masing karakter memiliki AI nya sendiri. Jadi ini bisa dikatakan AI di dalam AI.

2. Dalam bidang pendidikan

Kalau ada tugas atau kerjaan hampir kebanyakan kita mencari-cari kata kuncinya ke google, udah nggak ke buku lagi, alasannya tentu lebih praktis, mudah, dan juga rinci. Ini kan berarti peran AI sudah melekat erat pada bidang pendidikan. Istilahnya yaitu eLearning. Sedikit penjelasan eLearning : eLearning adalah suatu metodologi pembelajaran yang memanfaatkan teknologi komputer (khususnya internet) sebagai medianya dan dipercaya dapat meningkatkan keberhasilan pembelajaran dan dari segi sumber daya akan dapat menghemat biaya.

3. Dalam bidang pertahanan dan keamanan

AI juga bisa dipakai untuk militer. Mungkin setelah mempertimbangkan WW1 WW2 dulu, nyawa manusia sekarang lebih diperhatikan dalam perang, makanya dibuat aneka kendaraan dan senjata dengan bantuan AI agar nyawa para prajurit lebih aman. Contohnya UAV ini.

4. Dalam bidang perfilman

Selain AI juga berperan dalam proses pembuatan film itu sendiri, teknologi AI seperti ini juga banyak diangkat dalam cerita dunia perfilman. Misalnya dalam tokoh animasi seperti robot pengolah sampah Wall-E sampai film aksi Iron Man dan masih banyak lagi.

5. Dalam bidang industri

Keberadaannya AI sendiri juga sangat membantu dalam bidang industri seperti halnya pemanfaatan robot yang digunakan dalam merangkai sebuah mesin sehingga mampu memberikan kemudahan dan keamanan terhadap pengelola.

Sumber:

https://lppm.trigunadharma.ac.id/public/fileJurnal/160B2-OK-Jurnal9-MD-Kecerdasan%20Buatan.pdf

Read More

REVIEW JURNAL ANALISIS TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI (IT GOVERNANCE) PADA BIDANG AKADEMIK DENGAN COBIT FRAME WORK STUDI KASUS PADA UNIVERSITAS STIKUBANK SEMARANG

Judul : Analisis Tata Kelola Teknologi Informasi ( It Governance ) pada Bidang Akademik dengan Cobit Frame Work Studi Kasus pada Universitas Stikubank Semarang

Jurnal : Teknologi Informasi DINAMIK

Link jurnal : unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti1/article/download/361/238

Volume dan halaman : volume 16 no 2, halaman 1 - 11

Tahun : 2011

Penulis : Agus Prasetyo Utomo dan Novita Mariana

Reviewer : Muhammad Dimas Ferdiansyah

ISSN : 0854­-9524

Tujuan Penelitian

Menerapkan, merancang serta mengendalikan IT Governance pada UNISBANK, terutama yang berhubungan dengan layanan akademik, serta menghubungkan domain delivered (DS) dan monitor evaluate (ME) yang masing masing terdiri dari beberapam proses. lalu memetakan tingkat maturity proses TI lembaga saat ini sehingga dapat diukur posisi proses nya.

Manfaat Penelitian

manfaat yang di dapatkan nantinya diharapkan rekomendasi pengelolaan TI ini dapat dijadikan sebagai pertimbangan pihak manajemen TI bagaimanasebaiknya pengelolaan TI untuk mendukung kinerja layanan akademik yang dilakukan oleh BAAK  terutama dalam pelayanan danmonitoring dari TI tersebut.

​

Metode Penilitian

Melakukan  studi  lapangan  mengenai proses penggunaan  TI yang  sedang berjalan  dan  mengumpulkan  dokumen mengenai  visi, misi, strategi, tujuan,  dan struktur lembaga UNISBANK. Serta Metode ini disusun menggunakan control process berdasarkan management guidelines COBIT (Control Objectives For Information And Related Technology)  yang menyediakan referensi best business practice yang  mencakup keseluruhan proses bisnis organisasi dan memaparkannya dalam struktur aktivitas­ aktivitas  logis yang  dapat dikelola dan dikendalikan secara efektif.  

Hasil Dan Pembahasan 

Pada jurnal ini Jumlah  responden  yang  dipilih  untuk pengisian  kuesioner sebanyak 37 orang responden yaitu meliputi karyawan P2ICT dan karyawan BAAK,  dosen dan  mahasiswa UNISBANK  tingkat akhir.  Responden  yang  dipilih  adalah merekayang mempunyai  kemampuan untuk menilai penggunaan TI saat ini berkaitan  dengan kegiatan layanan akademik UNISBANK. 

Mendidik Dan Melatih User

Berdasarkan hasil fakta yang diperoleh dari kuesioner yang menggunakan model maturity, proses ini berada pada tingkat 4 (Diatur) , artinya: 

1. Program pendidikan dan pelatihan SDM sudah dilakukan secara terpadu dengan hasil terukur. 
2. Institusi menjadikan program pendidikan dan pelatihan sebagai salah satu hal pertimbangan dalam peningkatan jalur karir SDM. 
3. Pengkajian ulang  setiap  penyelenggaraan pelatihan dan program pendidikan dilakukan secara terjadwal dan pembaharuan program pelatihan dan pendidikan selalu dilakukan 

Mengelola Data

Pengelolaan  data maupun pengelolaan arsip dan  dokumen berkaitan  dengan proses akademik menjadi tanggung jawab BAAK baik  di  tingkat universitas dan  masing­masing  Program  Studi. Sedangkan  pengelolaan  data akademik secara online merupakan tanggung jawab P2ICT. 

Monitor Dan Evaluasi

Berdasarkan model maturity, proses ini berada pada tingkat 3 (Ditetapkan) ,  artinya: 

1. Sudah  terdapat standarisasi  prosesmonitoring yang dikomunikasikan ke seluruh  unit kerja yang  ada di  Institusi
2. Program  pendididkan  dan  pelatihan untuk monitoring diberikan untuk stafyang bertanggung jawab atas monitoring kinerja TI. 
3. Pengukuran  kontribusi  fungsi  layanan yang diberikan  kinerja TI terhadap kinerja Institusi  sudah didefinisikan sesuai  dengan  kriteria operasional

Rekomendasi IT Governance Lembaga 

Untuk  dapat mendukung  pencapaian  tujuan UNISBANK  setidaknya tingkat maturitypengelolaan TI yang dilakukan minimal harus berada pada tingkat  level 4 – diatur(managed) dimana proses di monitor dan  diukur menggunakan indikator tertentu.

Kesimpulan

Dari hasil penelitian didapatkan bahwa Lembaga UNISBANK memiliki pengelolaan TI dalam mendukung layanan akademik dan dirasakan perlu dilakukan perbaikan terhadap beberapa control process yang dirasakan sangat penting menurut Lembaga yang terkait saat ini. Dalam pembuatan rekomendasi IT Governance dilakukan berdasarkan posisi maturity masing­masing control process tersebut. Untuk menentukan maturity tersebut menggunakan model maturity yang merupakan pemetaan yang menggambarkan kondisi control process tersebut pada saat ini dan dilakukan perbandingan antara keadaan saat ini dan hasil pemetaan.

Berdasarkan hasil review dari jurnal ini, penulis dari review ini (selaku pemilik dari blog) ingin menyampaikan komentar tentang keunggulan dan kekurangan yang didapat dari jurnal:

Keunggulan :

Dapat dilihat bahwa jurnal ini disampaikan dengan sangat detail mengenai permasalahan serta solusi yang dijelaskan. struktur serta kerangka jurnal yang lengkap menjadikan jurnal ini memiliki data- yang dipaparkan secara lengkap, metode penilitian nya pun berdasarkan analisis data hasil kuesioner. 

Kekurangan :

Penjelasan setiap bab nya menggunakan kalimat yang sangat panjang dan berulang-ulang, sehingga pembaca sulit untuk memahami isi dari jurnal tersebut. 

Read More