KLASIFIKASI DOKUMEN LAYANAN SISTEM DAN DATA PRODUK MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING
Main Article Content
Abstract
System Application and product (SAP) merupakan suatu produk perangkat lunak yang berguna untuk melakukan kontrol terhadap dokumen pelaporan kerusakan ataupun gangguan pada layanan yang di ajukan pada tiap unit departemen. Dalam penelitian ini di butuhkan solusi untuk melakukan pengelompokkan/clustering. Attribut yang digunakan pada penelitian ini berupa layanan aplikasi, dimana atribut 1 berisi SLA, atribut 2 berisi Maot. Cluster di bagi menjadi 4 level antara lain pada level 1 (Helpdesk TI), level 2 (Kasie layanan TI), level 3 (Kabag TI), dan level 4 (Manajer TI). Fuzzy C-Means (FCM) adalah metode yang digunakan dalam menyelesaikan solusi berupa hasil pengelompokkan layanan aplikasi. Penentuam centroid awal di lakukan dengan mengambil nilai rentang antara nilai Min dan Max pada data setiap attribut kemudian dibandingkan dengan jumlah cluster sehingga menghasilkan interval untuk setiap cluster. Adapun hasil dari penelitian ini pada cluster level 1 dan 2 tidak ada komplain dari pengguna masalah kerusakan ataupun gangguan pada layanan aplikasi tersebut. Di cluster level 3 terdapat 2 layanan aplikasi mengalami kerusakan ataupun gangguan. Jika layanan aplikasi tersebut tidak dapat diselesaikan pada batas waktu SLA yg ditentukan, maka pengguna tersebut berhak komplain ke Kabag TI. Begitu juga pada cluster level 4 sebanyak 22 layanan aplikasi mengalami kerusakan ataupun gangguan jika aplikasi tersebut belum dapat diselesaikan pada batas waktu SLA yg ditentukan maka pengguna tersebut juga berhak komplain ke Manajer TI. Rata – rata persentase MAPE pada keseluruhan clustering adalah 13,20%.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work
References
[2]. Achmad Ridok, & Indriati. (2015). Pengklasifikasian dokumen berbahasa indonesia dengan pengindeksan berbasis LSI. Teknologi Informasi dan ilmu komputer (JTIIK), 2(2), 87-95.
[3]. Arindi Ayu Puspitasari, Edy Santoso, & Indriati. (2018). Klasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Metode Improved kNearest Neighbor. Pengembangan Teknologi Informasi dan ilmu komputer 2(2), 486-492.
[4]. Ayu Laely Qomariyah, and Puspasari, D.: „Penerapan System Application and Product (SAP) Pada Administrasi Kepegawaian Di PT KAI (PERSERO) DAOP 8 Surabaya‟, UNESA, pp. 1 - 16
[5]. Budi firman Nias, and Putra, N.E.: “Pengaruh System Application Product in Data Processing (SAP) dan Lingkungan Kerja Terhadap Produktivitas Karyawan Pada PT ASIA PAPERINDO PERKASA‟, pp. 1 - 25
[6]. Carry Lineker Simbolon, Nilamsari Kusumastuti, and Irawan, B.: “Clustering Lulusan Mahasiswa Matematika FMIPA Untan Pontianak Menggunakan Algoritma Fuzzy C- Means‟, Buletin Ilmiah Mat.Stat. dan Terapannya (Bimaster), 2013, 02, (1), pp. 21-26
[7]. Februariyanti, Z. (2012). Klasifikasi Dokumen Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Ontologi. Teknologi Informasi DINAMIK 17(1), 14-23.
[8]. Hanna Silia Karti, & Irhamah. (2013). Pengelompokkan Kabupaten/Kotadi Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator SMA/SMK/MA dengan Metode C-Means dan Fuzzy C-Means. SAINS DAN SENI POMITS 2(2), 288-293.
[9]. Lailly Rahmatika, Suparti, and Safitri, D.: „Analisis Kelompok Dengan Algoritma Fuzzy C-Means dan Gustafson Kessel Clustering pada Indeks LQ45’, GAUSSIAN, 2015, 4, (3), pp. 543-552
[10]. Nurjannah, Andi Farmadi, and Indriani, F.: “Implementasi Metode Fuzzy C-Means pada Sistem Clustering Data Varietas Padi”, Kumpulan jurnal Ilmu Komputer(KLIK), 2014, 01, (01), pp. 23-32
[11]. Restin Welinda, Muh. Ihsan Sarita, & Dewi, A. P. (2016). Implemntasi Metode Fuzzy C-Means Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mustahik Di Baznas Kendari. semanTIK, 2(1), 155-168.
[12]. Sarita, Budiyana Purnamasari, Hasbi Yasin, and Wuryandari, T.: „Pemilihan Cluster Optimum Pada Fuzzy C- Means (Studi Kasus : Pengelompokkan kabupaten/kota di provinsi jawa tengah berdasarkan indikator indeks pembangunan manusia)‟, GAUSSIAN, 2014, 3, (3), pp. 491- 498
[13]. Wikarno, R. Malani, and Suprapty, B.: “Perbandingan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokkan Pegawai Berdasarkan Nilai Kinerja dan Tingkat Kedisiplinan Pegawai‟, IEEE, 2018