Attendance is a compulsory activity in lectures. STIKOM Bali uses an online attendance information system to attend student attendance in each teaching and learning process. To find out the success of implementing an information system needs to be evaluated. Evaluation is done so that the organization can find out the impact and benefits of implementing an information system for users such as lecturers and academic and organizational sections. Therefore it is necessary to evaluate the STIKOM Bali online attendance information system. This study evaluates success using the HOT Fit model. The selection of the HOT Fit model is because this model involves important components in the application of the system, namely human, technology and organization. The research methods used in this study are exploration of concepts and observations, analysis of variables and hypotheses, data collection and analysis and conclusions. Based on the results of hypothesis evaluation, eleven hypotheses proved significant. Based on this, it can be concluded that the success rate of the online attendance information system at Bali STIKOM is good. While based on the results of the regression test found the influence of the largest variable is the effect of system quality variables on user satisfaction and service quality on usage with the value of R Square of 62.5%. Keywords:  attendance, online attendance information system, HOT Fit model <br /> <br />ABSTRAK Absensi merupakan kegiatan wajib dalam perkuliahan. STIKOM Bali menggunakan sistem informasi absensi online untuk melakukan presensi kehadiran mahasiswa dalam setiap proses belajar mengajar. Untuk mengetahui keberhasilan penerapan sebuah sistem informasi perlu dilakukan evaluasi. Evaluasi dilakukan agar organisasi dapat mengetahui dampak dan manfaat penerapan sistem informasi baik bagi pengguna seperti dosen dan bagian akademik maupun organisasi. Oleh karena itu perlu dilakukan evaluasi terhadap sistem informasi absensi online STIKOM Bali. Penelitian ini melakukan evaluasi kesuksesan menggunakan model HOT Fit. Pemilihan model HOT Fit dikarenakan model ini melibatkan komponen penting dalam penerapan sistem yaitu human atau pengguna, teknologi dan organisasi Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah eksplorasi konsep dan observasi, analisis variabel dan hipotesis, pengumpulan dan analisis data serta penarikan kesimpulan. Berdasarkan hasil evaluasi hipotesis, sebelas hipotesis terbukti signifikan. Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa tingkat kesuksesan sistem informasi absensi online pada STIKOM Bali baik. Sedangkan berdasarkan hasil uji regresi didapatkan pengaruh variabel terbesar adalah pengaruh variabel kualitas sistem terhadap kepuasan pengguna dan kualitas layanan terhadap penggunaan dengan nilai R Square sebesar 62,5 %. Kata kunci : absensi, sistem informasi absensi online, model HOT Fit <br />

Peramalan dapat diterapkan pada salah satu kegiatan yang dilaksanakan oleh perguruan tinggi yaitu STIKOM Bali tiap tahunnya yaitu penerimaan mahasiswa baru. Peramalan memang membantu dalam proses perencaan dan proses pengambilan keputusan, namun hasil peramalan tidaklah selalu akurat. Keakuratan hasil peramalan tergantung dengan ketepatan data dan metode yang digunakan. Pemilihan metode peramalan yang tepat penting dilakukan agar hasil peramalan tidak menyimpang. Mengacu pada permasalahan tersebut, penelitian yang dikembangkan menggunakan dua buah metode dalam melakukan peramalan jumlah pendaftaran mahasiswa baru yaitu Holt Winter Additive dan Holt Winter Additive Damped. Pada penelitian ini dilakukan uji coba hasil peramalan untuk membandingkan hasil kedua metode tersebut. Pengujian dilakukan dengan menggunakan sistem peralaman yang dikembangkan dan tolak ukur menggunakan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE menghitung jumlah persentase penyimpangan antara data aktual dan hasil peramalan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan perbandingan hasil peramalan dari dua buah metode yang digunakan sehingga diketahui metode mana yang lebih tepat diterapkan untuk meramalkan jumlah pendaftaran mahasiswa baru. Metode Penelitian berupa pengembangan sistem, perhitungan peramalan, perhitungan nilai error, perbandingan nilai error dan pengambilan kesimpulan. Hasil dari penelitian yaitu dengan kasus peramalan jumlah pendaftaran mahasiswa baru perhitungan nilai MAPE metode holt winter additive lebih baik dibandingkan dengan metode holt winter additive damped. Nilai MAPE tahun 2017 untuk metode holt winter additive adalah 1,039% sedangkan holt winter additive damped 1,363%, begitu pula dengan tahun 2018 untuk metode holt winter additive adalah 0,793% sedangkan holt winter additive damped 1,214%.