TRI GUNA DHARMATRI GUNA DHARMA

Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)

Becoding Indonesia merupakan tempat pelatihan terbaik khusus pemrograman Mobile di Kota Medan. Tingkat kemampuan dan kompetensi dari setiap talenta sangat berpengaruh pada kualitas lembaga ini. Dari kondisi tersebut lembaga ini memiliki kendala yaitu belum adanya sebuah sistem terpadu untuk mengasemsen kelulusan. Sehingga Becoding Indonesia tidak mampu untuk memberikan evaluasi secara komprehensif setiap talenta yang lulus. Dari masalah tersebut, Becoding Indonesia menginisiasi pembangunan sebuah sistem pendukung keputusan yang mengadopsi Metode Multi Attributive Border Approximation Area Comparison. Sistem ini diharapkan mampu menjadi rujukan dan tools untuk melakukan evaluasi secara mendalam dan komprehensif dari setiap lulusan talenta khususnya untuk kelas Acceleration Class. Hasil dari penelitian ini yaitu sistem pendukung keputusan yang memiliki tingkat keakurasian dan rekomendasi yang sangat baik. Sehingga pihak Becoding Indonesia dapat melaksanakan kelas tersebut sesuai dengan harapan talenta maupun lembaga. Diharapkan nantinya sistem tersebut dapat di implementasikan dan dikembangkan lebih baik sesuai dengan perkembangan zaman dan kebutuhan lembaga.

Penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu proses asesmen kelulusan talenta React Native Programmer di Becoding Indonesia.Sistem ini dirancang berdasarkan metode MABAC dan telah diimplementasikan dengan baik.Dengan demikian, proses penilaian menjadi lebih terstruktur, objektif, dan komprehensif, sehingga dapat meningkatkan kualitas lulusan dan memenuhi standar yang ditetapkan oleh lembaga.

Berdasarkan hasil penelitian ini, terdapat beberapa saran untuk penelitian lanjutan yang dapat dilakukan. Pertama, penelitian dapat diperluas dengan mengintegrasikan data dari sumber lain, seperti hasil tes psikometri atau wawancara mendalam dengan talenta, untuk memberikan gambaran yang lebih holistik mengenai potensi dan kesiapan mereka. Kedua, pengembangan sistem dapat dilakukan dengan menambahkan fitur pembelajaran adaptif yang dapat menyesuaikan materi pelatihan dengan tingkat kemampuan masing-masing talenta, sehingga dapat meningkatkan efektivitas proses pembelajaran. Ketiga, penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan metode kecerdasan buatan (AI) lainnya, seperti machine learning, untuk memprediksi potensi keberhasilan talenta di dunia kerja berdasarkan data historis dan karakteristik individu, sehingga dapat membantu lembaga dalam memberikan rekomendasi karir yang lebih tepat dan relevan. Penelitian-penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan kualitas pelatihan dan mempersiapkan talenta-talenta muda Indonesia untuk menghadapi tantangan di era digital.

Read online
File size825.58 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

ads-block-test