ASHARI, MUHAMMAD FAUZUL (2024) IMPLEMENTASI ARTIFICIAL INTELLIGENCE PADA FITUR PENUGASAN KARYAWAN DALAM PROYEK MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 Cover.pdf Download (495kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
02 Abstrak.pdf Download (26kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
03 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (28kB) |
|
|
Text (BAB II)
04 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (258kB) |
|
|
Text (BAB III)
05 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (105kB) |
|
|
Text (BAB IV)
06 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (756kB) |
|
|
Text (BAB V)
07 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (22kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
08 Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (163kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
09 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (279kB) |
Abstract
This study aims to develop an automated employee assignment feature within the web-based Content Management System (CMS) application of PT. Kode Aplikasi Indonesia. The company faces challenges in managing manual employee assignments for ongoing projects, which can lead to inefficiencies and human errors. To address this issue, the study implements a Fuzzy Logic algorithm to create an auto-assign feature that automatically assigns employees based on various parameters such as tech stack, availability, and workload. The research methodology includes needs analysis, system design, development of the Fuzzy algorithm, and its integration with the CMS application. The Fuzzy algorithm is designed to process input data related to employees, search for suitable candidates, and produce optimal employee assignments. The results indicate that the autoassign feature in project planning within the CMS can enhance efficiency by reducing the time required for manual assignments and minimizing errors. The implementation of the Fuzzy algorithm in this employee assignment feature demonstrates that Artificial Intelligence can significantly contribute to project management and human resource management. This feature not only provides a practical solution for PT. Kode Aplikasi Indonesia but can also be adapted for other companies facing similar challenges in project management. Keywords: Artificial Intelligence, Fuzzy Logic, Employee Assignment, Project Management, CMS, PT. Kode Aplikasi Indonesia, Auto-Assign Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan fitur penugasan karyawan otomatis pada aplikasi web berbasis Content Management System (CMS) milik PT. Kode Aplikasi Indonesia. Perusahaan ini menghadapi tantangan dalam mengelola penugasan karyawan secara manual pada proyek-proyek yang sedang berjalan, yang dapat mengakibatkan inefisiensi dan kesalahan manusia. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengimplementasikan algoritma Fuzzy Logic untuk menciptakan fitur auto-assign, yang secara otomatis menugaskan karyawan berdasarkan berbagai parameter seperti keterampilan teknologi, ketersediaan, dan beban kerja. Metodologi penelitian ini meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan algoritma Fuzzy, dan integrasinya dengan CMS pada aplikasi yang dibuat. Algoritma Fuzzy dirancang untuk memproses data input terkait karyawan, pencarian karyawan, dan menghasilkan output berupa penugasan karyawan yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur auto-assign pada bagian perencanaan proyek di CMS mampu meningkatkan efisiensi dalam perencanaan proyek dengan mengurangi waktu yang diperlukan untuk penugasan manual dan meminimalkan kesalahan. Implementasi algoritma Fuzzy dalam fitur penugasan karyawan ini membuktikan bahwa Artificial Intelligence dapat berkontribusi signifikan dalam manajemen proyek dan pengelolaan sumber daya manusia. Fitur ini tidak hanya memberikan solusi praktis untuk PT. Kode Aplikasi Indonesia tetapi juga dapat diadaptasi untuk berbagai perusahaan yang menghadapi tantangan serupa dalam pengelolaan proyek. Kata kunci: Artificial Intelligence, Fuzzy Logic, Penugasan Karyawan, Manajemen Proyek, CMS, PT. Kode Aplikasi Indonesia, Auto-Assign.
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Call Number CD: | FIK/INFO. 24 105 |
| Call Number: | SIK/15/24/071 |
| NIM/NIDN Creators: | 41520010223 |
| Uncontrolled Keywords: | Artificial Intelligence, Fuzzy Logic, Penugasan Karyawan, Manajemen Proyek, CMS, PT. Kode Aplikasi Indonesia, Auto-Assign. |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 006 Special Computer Methods/Metode Komputer Tertentu > 006.3 Artificial Intelligence/Kecerdasan Buatan 500 Natural Science and Mathematics/Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Mathematics/Matematika > 518 Numerical Analysis/Analisis Numerik, Analisa Numerik > 518.1 Algorithms/Algoritma |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
| Depositing User: | khalimah |
| Date Deposited: | 09 Jul 2024 06:39 |
| Last Modified: | 09 Jul 2024 06:39 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/89418 |
Actions (login required)
 |
View Item |
