1 10 8 https://repository.horizon.ac.id/files/original/1ef50aa78c8ac9ed669e9d095ea2a9a9.pdf 8c9d8048a35daa90e35234599ae6d59a Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Prediksi Harga Saham Syariah Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) Subject The topic of the resource Prediksi harga saham, Saham syariah, Machine Learning, Deep Learning, LSTM Description An account of the resource Semakin pesatnya perkembangan pasar saham di Indonesia membuat semakin banyak investor yang bergabung di bursa saham. Indonesia pada tahun 2011 meluncurkan saham syariah dimana harga saham syariah dapat mengalami kenaikan dan penurunan. Hal ini tentunya harus diwaspadai oleh investor, agar investor tidak mengalami kerugian dalam jual-beli saham. Untuk itu, prediksi harga sahan menjadi salah satu upaya untuk menentukan nilai dari suatu saham di masa kedepannya. Pada penelitian ini, prediksi saham dilakukan dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory dalam memprediksi harga saham. Dilakukan uji coba dengan menggunakan beberapa parameter pada layers, epoch dan time step untuk mendapatkan model prediksi yang optimal. Arsitektur dari LSTM yang digunakan pada penelitian ini menggunakan multiple layer LSTM dengan empat dan delapan layer yang masing-masing layer memiliki 96 neurons. Terdapat satu Dense layer yang berfungsi mengubah output dari layer sebelumnya menjadi nilai hasil prediksi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Long Short-Term Memory dapat digunakan untuk melakukan prediksi harga saham dengan akurat, jumlah layer mempengaruhi MAPE yang dihasilkan. LSTM dengan jumlah layer 8 memiliki performa yang lebih baik. Pada PT Aneka Tambang Tbk didapatkan model terbaik dengan nilai MAPE sebesar 2,64. Untuk emiten Erajaya Swasembada Tbk didapatkan nilai MAPE sebesar 2,24. Untuk Kalbe Farma didapatkan nilai MAPE sebesar 1,51. Untuk Semen Indonesia didapatkan nilai MAPE sebesar 1,83. Sedangkan pada Wijaya Karya didapatkan nilai MAPE sebesar 2,66 Creator An entity primarily responsible for making the resource Gunawan Budiprasetyo a, Mamluatul Hani’ah b*, Darin Zahira Aflah Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available Politeknik Negeri Malang Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 21 Januari 2023 Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text https://repository.horizon.ac.id/files/original/bdc80a7161aeac9f89f3c1b2ffcf64f2.pdf 5102a042a42f1efae80d8d6c553b1b55 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Website A resource comprising of a web page or web pages and all related assets ( such as images, sound and video files, etc. ). Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Penerapan 1D-CNN untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk Kosmetik Berdasar Female Daily Review Subject The topic of the resource 1D-CNN, Analisis sentiment, Text mining Description An account of the resource Pada tahun 2020 tercatat sekitar 797 industri kosmetik berskala besar maupun kecil yang terdapat di Indonesia. Berdasarkan tahun sebelumnya, angka ini naik 4.87%. Kondisi ini menyebabkan munculnya persaingan perusahaan kosmetik, salah satunya adalah Emina. Berbagai media digunakan sebagai sarana untuk menyampaikan sentimen atau opini masyarakat. Pihak perusahaan dapat memanfaatkan sentimen untuk mengetahui umpan balik masyarakat terhadap brand mereka. WebsiteFemale Daily Review menjadi salah satu platformyang digunakan untuk menampung segala bentuk opini mengenai produk kecantikan. Proses pengambilan data dari website pada penelitian ini menggunakan web scraping. Dari 11119 data ulasan yang didapatkan diperlukan analisis opini, emosi, dan sentimennya dengan memanfaatkan text mining untuk identifikasi serta mengekstrak suatu topik. Analisis sentimen dapat membantu mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap suatu brand kosmetik. Algoritma yang digunakan adalah 1D-Convolutional Neural Network (1D-CNN). Sebelum dilakukan klasifikasi data, perlu diterapkan text preprocessing agar dataset mentah menjadi lebih terstruktur. Hasil dari klasifikasi sentimen dibagi ke dalam 3 kategori yaitu positif, negatif, dan netral. Berdasarkan eksperimen dalam membangun model analisis sentimen menggunakan 1D-CNN sebanyak 30 percobaan, didapatkan model terbaik dalam menganalisis sentimen dengan akurasi sebesar 80.22%. Creator An entity primarily responsible for making the resource Erwin Yudi Hidayat a,*, Devioletta Handayani b Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available Universitas Dian Nuswantoro Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 15 Januari Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar Bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text https://repository.horizon.ac.id/files/original/0cdff4767aad82fca7424bed6bd202dd.pdf 0abeda8acf1b5faa1f97263cb475a4fe Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Implementasi Business Intelligence dan Prediksi Menggunakan Regresi Linear pada Data Penjualan dan Breakage di PT XYZ Subject The topic of the resource Salma Hanifah a, Fajril Akbarb,*,Rahmatika Pratama Santi Description An account of the resource PT XYZ adalah perusahaan bisnis ritel yang memanfaatkan teknologi untuk memperoleh informasi. Salah satu departemen yang ada pada PT XYZ merupakan departemen yang mengelola transaksi penjualan dan pemusnahan barang (breakage) berupa minuman dingin, kaleng, dan botol. Setiap hari karyawan membuat laporan transaksi penjualan dan breakage dengan mengunduh transaksi yang terjadi satu hari sebelumnya pada Aplikasi K lalu diolah dengan menggunakan Microsoft Excel. Sales manager akan menganalisis tren penjualan, barang yang laku, dan barang yang banyak di-breakage lalu membandingkan laporan tersebut dengan penjualan per hari, per bulan, dan per tahun sebelumnya. Banyaknya data yang dimiliki membuat proses kompilasi data pada Microsoft Excel menjadi lama dan kurang interaktif. Oleh karena itu dibutuhkan implementasi Business Intelligence (BI) untuk memudahkan proses pengolahan data dan menghasilkan visualisasi yang lebih interaktif sehingga sales manager dapat lebih mudah dalam menganalisis informasi. Metode yang digunakan adalah metode tahapan roadmap BI oleh Moss dan Attre. Proses Extract, Transform, dan Load (ETL) untuk perancangan data mart dilakukan dengan menggunakan Aplikasi Pentaho Data Integration (PDI), proses pembuatan model regresi linear dilakukan dengan menggunakan Aplikasi Statistical Product and Service Solution (SPSS) dan visualisasi dashboard dilakukan menggunakan Microsoft Power BI. Hasil dari visualisasi berupa dashboard penjualan, dashboard breakage, dan dashboard yang berisi prediksi terhadap total penjualan dengan menggunakan model regresi linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Modal berpengaruh positif terhadap Total Penjualan. Hal tersebut dapat dilihat dari hasil regresi linear sederhana diperoleh persamaan Y = 35.098.955,36 + 0,873X. Hasil Uji-t didapatkan t hitung (68,783) > t tabel (2,012) dengan signifikansi 0,000 < 0,005. Dengan demikian keputusan yang diambil yaitu menerima hipotesis alternatif (H1) dan menolak hipotesis nol (Ho). Nilai koefisien determinasi mencapai 0,99 atau sebesar 99% yang berarti bahwa variabel Modal mempengaruhi Total Penjualan, sementara sisanya sebesar 1% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti pada penelitian ini Creator An entity primarily responsible for making the resource Salma Hanifah a, Fajril Akbarb,*,Rahmatika Pratama Santi Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available Universitas andalas Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 31 Desember 2022 Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text https://repository.horizon.ac.id/files/original/a377b26a32a36368453cda5fdeee1a0e.pdf a0dd02c08876499cddc090db561cc062 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Sistem Penilai Kelayakan Bangunan Bertingkat sebagai Shelter Tsunami Berdasarkan Metode Cross-Correlation Template Matching dan Fuzzy Logic Menggunakan MQTT Subject The topic of the resource Sistem penilai shelter tsunami (SPEAKS), Cross-correlation, Fuzzy logic, MQTT Description An account of the resource Indonesia terletak di daerah rawan bencana, khususnya gempa bumi. Salah satu daerah rawan gempa dan tsunami adalah Kota Padang. Oleh sebab itu diperlukan upaya untuk memudahkan masyarakat melakukan pencarian lokasi shelter evakuasi jika terjadi gempa besar yang diiringi bahaya tsunami. Paper ini menejelaskan sistem penilai kelayakan bangunan bertingkat sebagai shelter tsunami (SPEAKS). Keunggulan dari SPEAKS adalah mampu memberikan penilaian kondisi bangunan tinggi untuk dijadikan lokasi shelterevakuasi sesaat setelah terjadinya gempa bumi. SPEAKS melakukan perbandingan gambar bangunan sebelum dan sesaat setelah terjadinya gempa menggunakan cross-correlation template matching yang dilanjutkan dengan penilaian kelayakan sebagai shelter evakuasi dengan logika fuzzy. SPEAKS merupakan distributed-sensor-node terdiri dari end-node dan broker yang diletakkan pada lokasi bangunan tinggi. Server sistem digunakan untuk menyimpan data hasil analisa kondisi bangunan oleh end-node menggunakan protocol mqtt. Pengujian fungsional SPEAKS dilakukan dengan lima skenario uji. Hasil pengujian menunjukkan SPEAKS mampu melakukan penilaian kondisi bangunan dalam 135 detik setelah asumsi gempa terjad Creator An entity primarily responsible for making the resource Dody Ichwana Putraa, Stevanus Setiantoa, Shelvi Ekariani Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available Universitas Ndalas Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 31 desember 2022 Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar Bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text https://repository.horizon.ac.id/files/original/19836b406b8ecf5c1251880971c0ff85.pdf e4059ffe44fe4d20edb5a5c65c7bbdbb Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Identifikasi Domain Enterprise Architecture untuk Grand Design Riau Digital: Ulasan Literatur Sistematis Subject The topic of the resource Transformasi Digital, Kerangka EA, Ulasan Literatur Sistematis Description An account of the resource Pemerintah Provinsi Riau sebagai sebuah organisasi perlu melakukan penyelarasan antara strategi bisnis dan strategi teknologi informasi. Grand Design Riau Digital merupakan salah satu wujud upaya penyelarasan strategi tersebut sesuai dengan kaidah Enterprise Architecture (EA). Penelitian-penelitian yang memfokuskan pada EA framework yang paling cocok dengan karakteristik pemerintah daerah masih terbatas jumlahnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi domain EA yang dapat direkomendasikan sebagai dasar pengembangan Grand Design Riau Digital. Tahapan penelitian yaitu mendefinisikan pertanyaan penelitian (research question), sumber penelitian, menentukan kata kunci pencarian literatur, pemilihan literatur, sintesis dan ekstraksi data. Hasil penelitian ini mengulas 59 penelitian dan mengidentifikasi kerangka kerja EA yang telah digunakan. Ada 5 domain dalam transformasi digital menjadi rekomendasi Grand Design Riau Digital yaitu digital talent dan culture, tata kelola, kebijakan, infrastruktur TI, dan manajemen data. Penelitian selanjutnya dapat mengidentifikasi lebih lanjut variabel masing-masing domain, dan menguji pada pemerintahan di daerah lainnya Creator An entity primarily responsible for making the resource Nina Fadilah Najwa a,*, Dadang Syarif Sihabudin Sahid b, Indah Lestari Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available Politeknik Caltex Riau, Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 31 desember 2022 Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar Bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text https://repository.horizon.ac.id/files/original/631cf8c543d00cce4a4b46d1154be8fa.pdf ad9454ad813f0fa705e77d0a16dfcf0b Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Evaluasi Implementasi Modul SAP Material Management (MM) Untuk Pengadaan Material Menggunakan Process Mining Subject The topic of the resource case, eventlog, process mining, SAP MM Description An account of the resource Pengadaan material memegang peran penting dalam terselenggaranya proses bisnis di perusahaan. Proses pengadaan material yang perusahaan lakukan biasanya ditunjang dengan fasilitas sistem informasi terintegrasi ERP seperti SAP. Khusus untuk proses procurement perusahaan menggunakan e-procurement dan SAP Material Management modul. Adanya durasi lead time yang cukup lama mengenai sampainya dari beberapa material tertentu yang dibutuhkan pabrik pada proses pengadaannya. Karena itu perlu dilakukan evaluasi terhadap proses pengadaan material pada implementasi SAP ERP yang sudah ada. Evaluasi akan dilakukan dengan pendekatan kuantitatif. Gambaran tentang bagaimana proses pengadaan material dilakukan setelah penerapan SAP diukur performance-nya dari frekuensi case dan durasi lead time. Selanjutnya ditentukan atribut data pada event log apa saja yang dibutuhkan pada penelitian dan dilanjutkan dengan ekstraksi event log. Event log kemudian akan diolah dengan tools process mining tertentu. Keluaran dari proses ini adalah model proses bisnis pengadaan yang sesungguhnya dijalankan dan terekam pada modul SAP MM. Dari hasil process mining, tidak ditemukan ketidaksesuain dan kesenjangan mayor pada proses berdasarkan prosedural pengadaan yang ditetapkan. Namun, dapat ditemukan waktu tunggu yang lama setelah create PR Doc menuju RFQ Date, rata-rata waktu mencapai 173 hari hingga PO delivery. Selain itu, ditemukan terdapat sedikit bottleneck pada waktu tertentu dimana adanya aktifitas dan case sangat banyak yang perlu ditangani oleh para user. Penelitian ini memberikan analisa sebab akibat penyebab permasalahan tersebut baik dari hasil process mining dan kuesioner yang didapat. Perusahaan sebaiknya membuat kebijakan target waktu pengadaan dan menetapkan prosedur RFQ, pemilihan vendor yang lebih efektif sehingga dapat mempersingkat waktu proses pengadaan ini. Creator An entity primarily responsible for making the resource Rizki Alfi 1, Demi Ramadian2,*, Pharmayeni3, Rizaldi Sardani4 Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available oliteknik ATI Padang Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 31 desember 2022 Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text https://repository.horizon.ac.id/files/original/d3f8054f769f11fb8577914d0e55dad7.pdf 773f17cf759597e2579682d47ac88abd Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource ebandingan Metode Decision Tree dan XGBoost untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 di Twitter Subject The topic of the resource Decision tree, XGBoost, Vaksin Covid-19, Klasifikasi sentimen Description An account of the resource Pemerintah Indonesia melaksanakan vaksinasi dalam upaya pencegahan virus COVID-19. Namun upaya tersebut memicu pro dan kontra dalam masyarakat. Pro dan kontra tersebut dapat dikatakan sebagai sentimen. Sentimen dapat diungkapkan di berbagai media, salah satunya adalah media sosial. Teknik yang digunakan untuk mendeteksi sentimen pada media sosial salah satunya adalah klasifikasi teks dengan machine learning. Penelitian ini akan membandingkan Decision tree dan XGBoost untuk mengklasifikasikan sentimen di twitter. Data diperoleh dengan cara crawling menggunakan pemograman pyton dan Twitter API. Data diberi label dengan teknik crowdsourcing dan majority voting. Data yang digunakan setelah diseimbangkan adalah 6000 data latih, 778 data validasi dan 400 data uji. Hasil pengujian Decision tree dan XGBoost mendapatkan hasil terbaik pada model XGBoost dengan nilai akurasi sebesar 66% dan f1-score sebesar 57%. Hasil ini juga merupakan yang terbaik dibanding metode yang digunakan[pada penelitian sebelumnya dengan dataset yang sam Creator An entity primarily responsible for making the resource Habib Hakim Sinaga a,*, Surya Agustian Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 31 Desember 2022 Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text https://repository.horizon.ac.id/files/original/c8a7dc27598dd62674cac099602dc76e.pdf 50bf74407c89efdc7ebcc86b6ba4b454 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource VOL 8 NO 3 (2022) Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource istem Pendukung Keputusan Open Recruitment UKM Di Universitas Andalas Dengan Metode SAW Subject The topic of the resource Open Recruitment, Unit Kegiatan Mahasiswa, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting Waterfall development Description An account of the resource Setiap unit kegiatan mahasiswa (UKM) pasti memiliki proses kaderisasi agar proses siklus kehidupan organisasi bisa jalan terus karena anggota baru, cara kaderisasi yang ditempuh adalah kegiatan Open Recruitment yang mana kegiatan ini menarik para mahasiswa Unand yang tertarik mengikuti organisasi unit kegiatan mahasiswa tersebut. Permasalahan yang terjadi adalah proses penilaian yang dilaksanakan secara manual serta pengambilan keputusan seleksi anggota open recruitment yang cenderung subjektif berdasarkan dari perasaan panitia, hal ini mengakibatkan pelaksanaan open recruitment jadi kurang efisien karena proses secara manual tersebut serta potensi kehilangan anggota yang berpotensi tinggi akibat subjektifitas panitia. Penulis mengambil kasus di Open Recruitment UKM Andalas Sinematografi sebagai referensi pembangunan sistem informasi untuk mendukung proses kaderisasi tersebut, untuk permasalahan spesifik di UKM tersebut adalah sistem pengisian nilai serta formasi Angkatan baru. Untuk menjawab permasalahan ini, dibutuhkan sistem informasi untuk mendukung jalannya Open Recruitment UKM di Universitas Andalas. Aplikasi tersebut Bernama Sistem Pendukung Keputusan Open Recruitment UKM di Universitas Andalas dengan Metode SAW, aplikasi tersebut menggunakan metode sistem pengambilan keputusan Simple Additive Weighting (SAW). Alasan pemilihan metode sistem pendukung keputusan SAW adalah proses penilaian kriteria lebih efisien serta akurasi penilaian lebih baik dari metode yang lain terutama saat datanya cukup banyak. Tujuan pembangunan sistem informasi tersebut adalah untuk memudahkan panitia untuk menjalani proses kegiatan Open Recruitment tersebut serta membuat proses Open Recruitment berjalan lebih efektif dan efisien dan menciptakan kaderisasi UKM yang lebih baik Creator An entity primarily responsible for making the resource Haris Suryamen a, Rafi Maryudwika Putra b Source A related resource from which the described resource is derived https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/22 Publisher An entity responsible for making the resource available Universitas Andalas Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 31 Desember 2022 Contributor An entity responsible for making contributions to the resource Fajar Bagus W Format The file format, physical medium, or dimensions of the resource PDF Language A language of the resource Indonesia Type The nature or genre of the resource Text