Jurnal
Analisis Produktivitas Kinerja Dosen dan Tenaga Kependidikan dalam Mewujudkan Tahun Reputasi Universitas Negeri Semarang (UNNES) Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika · Vol. 1 (2018) · hlm. 919–927
- ISSN
- 2613-9189
- Terbit
- 2018-02-01
- Penerbit
- Jurusan Matematika FMIPA UNNES
- Bahasa
- eng
Abstrak
Produktivitas sebagai suatu ukuran pada kualitas dan kuantitas dari pekerjaan yang telah dikerjakan dengan mempertimbangkan biaya dan sumber daya yang digunakan untuk mengerjakan pekerjaan tersebut. Hal ini menunjukan bahwa produktivitas kinerja dosen dan karyawan adalah suatu konsep yang menunjukan adanya kaitan antara hasil kerja dengan satuan waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan produk dari semua unit satuan yang ada di kampus. Produktivitas di lingkungan Universitas Negeri Semarang (UNNES) merupakan suatu interkasi terpadu secara serasi dari tiga faktor esensial, yaitu optimalisasi kemampuan, manajemen dan sumber daya yang dimiliki oleh UNNES. Pemberian motivasi kepada seluruh civitas akademikia UNNES sangatlah berpengaruh terhadap jalannya kemajuan UNNES dalam mewujudkan tahun reputasi yang dicanangkan pada tahun 2017 ini. Jaringan saraf tiruan sebagai salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan suatu maslah dengan melakukan proses belajar melalui perubahan bobot sinapsisnya dapat digunakan untuk melakukan analisis terhadap produktivitas keinerja dosen dan karyawan UNNES dalam memujudkan tahun reputasi yang dicanangkan pada tahun 2017. Penelitian berkaitan dengan pengembangan jaringan saraf tiruan telah cukup banyak dilakukan oleh ahli dibidang ini,antara lain hasil penelitian yang dilakukan oleh Walid dkk (2015) tentang peramalan menggunakan model jaringan saraf tiruan pada data berpola long memory dengan konsentrasi ada penggunaan beban konsumsi listrik PLN di Jawa dan Bali. Dalam penelitian ini akan dikembangkan model analisis produktivitas kinerja dosen dan tenaga kependidikan dalam mewujudkan tahun reputasi UNNES menggunakan jaringan saraf tiruan. Adapun faktor-faktor yang digunakan untuk mengukur tingkat produktivitas antara lain: 1. Pengetahuan (knowledge), 2. keahlian (skill), 3. Kemampuan (capability), 4. Sikap (attitude) dan 5. Perilaku (behavior). Kelima aspek tersebut yang akan dijadikan alat ukur untuk menganalisis produktivitas civitas akademika UNNES. Berdasarkan analisis akan diperoleh sebesar besar pengaruh yang diberikan oleh masing-masing aspek dalam kontribusinya memwujudkan tahun reputasi sekaligus dapat diketahui aspek-aspek mana saja yang masih harus ditingkatkan. Penelitian ini akan dilaksanakan dengan studi literatur, simulasi dan metode kuesioner dengan responden dosen dan tenaga kependidikan UNNES, dengan mengambil sampel representatif di fakultas MIPA. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa data-data yang dikumpulkan melalui kuesioner kemudian diberikan pelatihan dan diuji menunjukan bahwa faktor pengetahuan, keahlian, kemampuan sikap dan perilaku yang baik tidak selalu menunjukan produktivitas yang baik. Namun demikian ada dua faktor yang cukup dominan dalam mempengaruhi ketercapaian tahun reputasi di FMIPA UNNES tahun 2017 yaitu faktor pengetahuan dan perilaku.
Jaringan kolaborasi para penulis
40 penulis · 98 tautan kepenulisan bersama · 3 lintas organisasi · menampilkan 40 yang paling banyak terhubung
Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.
- State University of Semarang
- Universitas Teknologi Digital Indonesia
- Taipei Medical University
- Afiliasi tidak diketahui
- Organisasi berbeda
- Organisasi sama
- Afiliasi tidak diketahui
- Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
| Rekan penulis | Organisasi | Artikel bersama |
|---|---|---|
| Sugiman Sugiman | Afiliasi tidak diketahui | 3 |
| Zaenuri Zaenuri | State University of Semarang | 3 |
| Kartono Kartono | State University of Semarang | 3 |
| Nur Karomah Dwidayati | State University of Semarang | 2 |
| Ignasia Santi Kumala Swari | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Nikmah Nurvicalesti | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| BERNIKA RAHMANIA NALURITA | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Wardono Wardono | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Y L Sukestiyarno | Afiliasi tidak diketahui | 2 |
| Widyastuti Andriyani | Universitas Teknologi Digital Indonesia | 1 |
| Daniel Chriswinanto Adityo Nugroho | Taipei Medical University | 1 |
| Ainurohmah Ainurrohmah | State University of Semarang | 1 |
| Arief Agoestanto | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Elok Tri Kusuma Dewi | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Saroful Anam | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Dyah Novalia | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Itsnaini Munjiyatul Fadlilah | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Niken Yulia Astuti | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Anita Anggraeni | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Dwijanto Dwijanto | State University of Semarang | 1 |
| Anita Sulistyawati | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Uswatun Khasanah Dwi Rahayu | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Mulyono Mulyono | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Hairunisah Hairunisah | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Nuriana Rachmani Dewi (Nino Adhi) | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Adi Nur Cahyono | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Indi Rifkiana Disty | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Hartono Hartono | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Anita Aulia Firdaus | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Meli Andriyani | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Ary Woro Kurniasih | State University of Semarang | 1 |
| Muhammad Zuhair Zahid | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Nuriana Rachmani Dewi | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Muh. Fajar Safaatullah | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Widya Rizky Fadhilla | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Siti Nurzulifa | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
| Rithia Damarratih | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.