Pengembangan Modul Pengelolaan Studi Lanjut Pada Sistem Informasi Sumber Daya Manusia
Abstract
Beasiswa merupakan bantuan keuangan yang ditujukan untuk keberlangsungan pendidikan yang sedang ditempuh. Bagi instansi yang memberikan beasiswa, penting untuk mengelola informasi beasiswa secara efektif untuk menghindari berbagai masalah. Salah satu cara untuk meningkatkan efektifitas pekerjaan adalah dengan memanfaatkan teknologi informasi. Di Universitas Muhammadiyah Surakarta sudah ada sistem informasi sumber daya manusia, namun belum memiliki modul untuk mengelola beasiswa studi lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul pengelolaan studi lanjut yang berjalan dengan baik dari segi fungsionalitas. Metode pengembangan sistem menggunakan metode prototype dan menggunakan framework Django yang berbasis bahasa pemrograman Python. Hasil dari penelitian ini berupa modul yang digunakan untuk mengelola beasiswa studi lanjut. Berdasarkan pengujian black box, modul dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan dari segi fungsionalitas.
Kata kunci : beasiswa, django, python, studi lanjut
References
Ridho RH. Peningkatan Dukungan Keluarga dalam Menentukan Studi Lanjut Siswa. J Educ Econ. 2019;2(2):230–6.
Widianto H, Pratama AP, Laksmi AP. Pengembangan Aplikasi COSYCALSHIP Berbasis Android untuk Pengelolaan Beasiswa Menggunakan Metode Waterfall. J Adv Inf Ind Technol. 2020;2(2):32–44.
Helilintar R, Winarno WW, Fatta H Al. Penerapan Metode SAW dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa. Creat Inf Technol J. 2016;3(2):89.
Bahar JB, Sentinuwo S, Karouw S, Tuturoong N, Robot J, Elektro T, et al. Identifikasi dan Kuantifikasi Manfaat Teknologi Informasi di Kabupaten Talaud. J Tek Inform. 2020;15(1):23–32.
Islam MS, Mamun MA Al. Perception of Management on Outcomes of Human Resource Information System (HRIS). Int J Bus Soc Res. 2016;6(2):29.
Ching TL, Arbaiy NB. Items Searching in Factory Warehouse Using Arduino Module. Int J Adv Sci Comput Eng. 2019;1(1):1–14.
Al chanani U, Thamrin H. Pengembangan Sistem Monitoring Layanan Tata Usaha dan Analisis Kemanfaatannya: Studi Kasus di Fakultas Komunikasi dan Informatika. Proceeding of The URECOL. 2018;(2):114–21.
Thamrin H. Analyzing and Forecasting Admission data using Time Series Model. J Online Inform [Internet]. 2020;5(1):35–44. Available from: http://join.if.uinsgd.ac.id/index.php/join/article/view/546
Sharma V, Kumar R, Sharma R, Mutreja R, Vargis B. Django Framework based ERP for an Institution Data Flow Diagram Level-0. Int Res J Eng Technol. 2020;7(5):6099–109.
Joo H. A study on understanding of UI and UX, and understanding of design according to user interface change. Int J Appl Eng Res. 2017;12(20):9931–5.
Rakhman, A. (2017). Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimation (PSO). Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 6(1), 193-197.
Verma A, Khatana A, Chaudhary S. A Comparative Study of Black Box Testing and White Box Testing. Int J Comput Sci Eng. 2017;5(12):301–4.
Rakhman, A., & Sabanise, A. Y. F. (2019). Sistem Informasi Stok Kebutuhan Darah Pada Palang Merah Indonesia Dengan Metode Weighted Moving Average. Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia, 4(7), 24-32.
DOI: https://doi.org/10.30591/smartcomp.v10i2.2502
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
SMART COMP INDEXED OR REGISTERED BY
View My Stats