Ditemukan 1 dokumen yang sesuai dengan query
Arif Nugraha Suryadi
"Penyaluran tunjangan profesi guru madrasah yang dikelola oleh Direktorat Guru dan Tenaga Kependidikan Madrasah Kementerian Agama mengalami kekurangan anggaran. Hal ini menyebabkan tidak semua guru yang berhak dibayarkan tunjangan profesinya secara penuh. Diperlukan teknologi yang dapat meningkatkan kualitas layanan pengelolaan tunjangan profesi sehingga permasalahan kekurangan anggaran dapat segera diatasi. Solusi Business Intelligence (BI) menjadi pilihan dalam penelitian yang akan dilakukan. Perancangan DW/ BI dilakukan menggunakan kerangka kerja Kimball Lifecycle dengan penyesuaian. Metode penelitian kualitatif dan kuantitatif digunakan dalam penelitian ini untuk menghasil rancangan BI yang sesuai dengan kebutuhan. Penelitian menghasilkan Rancangan Business Intelligence yang juga memanfaatkan pola data mining algoritma neural network untuk memprediksi kebutuhan tunjangan profesi guru madrasah.
......The distribution of the madrasah teacher professional allowances managed by the Directorate of Madrasah Teachers and Education Personnel at the Ministry of Religion is experiencing a lack of budget. This causes not all teachers who are entitled to be paid the full professional allowance. Technology is needed that can improve the quality of professional allowance management services so that the problem of budget shortages can be resolved immediately. The Business Intelligence (BI) solution is an option in this research. The BI design uses the latest framework with Kimball's data warehouse architectural methodology. Qualitative and quantitative research methods were used in this study to produce a BI design that was in accordance with the needs. The research resulted in a Business Intelligence Design that also utilizes the data mining pattern of neural network algorithms to predict the need for the madrasah teacher professional allowance."
Jakarta: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2022
T-pdf
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library