Melalui Undang-Undang Aparatur Sipil Negara, Pemerintah melakukan upaya mengurangi nepotisme dengan menciptakan sistem kompetisi yang terbuka di antara PNS dalam proses pengisian jabatan. Badan Kepegawaian Daerah (BKD) Tarakan telah memiliki basis data pegawai dan sistem pendukung keputusan yang dapat menggabungkan basis data yang tersedia dengan model penilaian untuk mendapatkan profil calon yang cocok dengan profil jabatan yang lowong diperlukan untuk menunjang kinerja yang lebih objektif. Penerapan metode profile matching dalam sistem pengambilan keputusan ini diharapkan dapat membantu proses rekomendasi pemilihan kandidat pejabat struktural di lingkungan Pemerintahan Kota Tarakan sesuai dengan kemampuan bidang yang dibutuhkan dalam suatu jabatan. Dari hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa perubahan nilai profil kandidat, dan jumlah subkriteria yang digunakan untuk kriteria jabatan, dapat mempengaruhi kedekatan kandidat dengan jabatan yang tersedia dan penggunaan metode profile matching untuk kasus yang mengganggap bahwa nilai tertinggi adalah nilai terbaik mengharuskan nilai ideal yang digunakan merupakan nilai maksimum agar tidak terjadi ekspektasi yang melebihi nilai ideal.

This study aims to create a model for categorizing pantun types and analyze the accuracy of support vector machines (SVM). The first stage is collecting pantun that have been labeled with pantun category. The pantun categories consist of pantun for children, pantun for young people, and pantun for elder. After collecting data, the next stage is pre-processing. This pre-processing stage makes data ready to be processed on the extraction stage. The pre-processing stage consists of text segmentation, case folding, tokenization, stop word removal, and stemming. The feature extraction stage is intended to analyze potential information and represent terms as a vector. Separating training data and testing data is necessary to be conducted before the classification process. Then the classification process is done by using multiclass SVM. The results of the classification are evaluated to obtain accuracy and will be analyzed whether the classification model is proper to be used. The results showed that SVM classified the types of pantun with accuracy of 81,91%.

Churn merupakan suatu kecenderungan pelanggan untuk berhenti dari suatu produk atau layanan dan kemudian berpindah ke perusahaan lain. Customer churn merupakan masalah yang serius yang harus ditangani untuk keberlangsungan suatu perusahaan. Penanganan customer churn berawal dari ketepatan suatu perusahaan memprediksi customer mana yang diduga akan melakukan churn. Salah satu pendekatan dalam memprediksi customer churn adalah data mining. Penelitian ini membandingkan dua metode klasifikasi dalam data mining yaitu jaringan syaraf tiruan dan pohon keputusan untuk memprediksi customer churn pada industri perbankan. Hasil penelitian menunjukan bahwa jaringan syaraf tiruan memiliki tingkat akurasi lebih baik dibanding pohon keputusan yaitu 86%. Selain itu jaringan syaraf tiruan juga memiliki nilai precision yang lebih baik daripada pohon keputusan, yaitu sebesar 71%. Akan tetapi untuk nilai recall, pohon keputusan memiliki nilai recall lebih baik dibanding dengan jaringan syaraf tiruan yaitu sebesar 58%.

Salah satu indikator keberhasilan pengembangan dan implementasi e-learning pada suatu perguruan tinggi adalah kepuasan pengguna baik dosen maupun mahasiswa. E-learning merupakan metode pembelajaran untuk menunjang proses kegiatan belajar yang dilakukan secara daring. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kualitas layanan blendeed learning menggunakan metode ServQual (Service Quality) dan AHP (Analytical Hierarchy Process). Metode ServQual untuk mengetahui persepsi dan harapan pengguna blendeed learning berdasarkan perspektif mahasiswa berdasarkan dimensi assurance, empathy, responsiveness, reliability, usability dan informativeness. Untuk meningkatkan kualitas layanan e-learning perlu dilakukan pengukuran kualitas layanan dengan menggunakan metode SERVQUAL (Service Quality), melakukan perhitungan gap skor antara penilaian kualitas layanan yang dirasakan (kinerja) dengan kualitas layanan yang diharapkan. Sedangkan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) untuk mengetahui nilai pembobotan dari setiap variabel yang digunakan dalam penelitian. Sehingga upaya peningkatan kualitas pendidikan perguruan tinggi khususnya dapat memenuhi tuntutan dan kepuasan pengguna.

No abstract