Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–2 dari 2 artikel
Integrasi Data Warehouse dan Sistem Informasi Geografis untuk Analisis Spasial Persebaran Mahasiswa Baru
Irmayani Irmayani
; Rahman Rahman
; Syahbudin Syahbudin
; Asrul Azhari Muin
; A. Mustika Abidin
Jurnal Publikasi Sistem Informasi dan Manajemen Bisnis
Vol 4
, No 3
(2025)
Higher education institutions face challenges in managing large volumes of new student data, hindering strategic geographical distribution analysis. This research focuses on designing and building an integrated system utilizing a Data Warehouse and Geographic Information System (GIS) to analyze the distribution patterns of new students at UIN Alauddin Makassar. The system development uses the Waterfall model(I Putu Agus Eka Pratama, 2021), which includes structured stages from secondary data col...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada Sistem Penjadwalan Kegiatan Mentoring Baca Tulis Al-Qur'an
Serliana Serliana
; Rahman Rahman
; Hastuti Hastuti
; Farida Yusuf
; A. Mustika Abidin
Switch : Jurnal Sains dan Teknologi Informasi
Vol 3
, No 5
(2025)
The application of algorithms in the mentoring activity scheduling system is an innovative solution to overcome the complexity of time and resource management. This study aims to develop a mentoring activity scheduling system for Reading and Writing the Qur'an (BTQ) using the particle swarm optimization (PSO) algorithm. The PSO algorithm was chosen because of its ability to find optimal solutions efficiently through a particle population approach. This system is designed to meet the schedule pre...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI