MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3044568606 · doi:10.23887/jik.v3i2.2761

PERENCANAAN STRATEGIS SISTEM INFORMASI /TEKNOLOGI INFORMASI INNA GRAND BALI BEACH

2019· article· id· W3044568606 sur OpenAlexaff
Ida Bagus Ari Brata Paramartha, Gede Rasben Dantes, ⁠I Made Candiasa

Notice bibliographique

RevueJURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHumanitiesBusiness administrationBusinessPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perkembangan teknologi sejak lama sudah menyebabkan timbulnya persaingan bisnis yang sangat ketat antar perusahaan. Sebuah sistem informasi menjadi penting dalam membantu jalannya perusahaan dalam ekonomi global saat ini. Dalam hal tersebut, INNA Grand Bali Beach yang merupakan salah satu hotel berbintang lima harus memiliki perencanaan strategis sistem informasi untuk bisa bersaing di dunia bisnis yang semakin berkembang dan memiliki banyak pesaing bisnis. Saat ini INNA Grand Bali Beach masih menggunakan sistem informasi yang menunjang kegiatan berbisnis di hotel tersebut, tapi sistem informasi dirasakan kurang maksimal yang menyebabkan lambatnya transfer data ke server Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi strategis perencanaan pada sistem informasi di hotel INNA Grand Bali Beach untuk kedepannya agar dapat berkompetisi di bidang bisnis perhotelan. Metode yang digunakan adalah Ward and Peppard, dengan menggunakan analisis data SWOT, PEST, Value Chain, Five Forces, Critical Success Factor. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah teknik wawancara dan observasi. Berdasarkan analisis SWOT yang dilakukan dengan menggunakan diagram matriks SWOT, didapatkan hasil Eksternal Faktor Analisis SWOT yaitu 1,9 dan pada Internal Faktor Analisis SWOT didapatkan hasil -1, yang berarti berada pada kuadran mengubah strategi. Ini berarti perusahaan disarankan untuk memperbaiki dan mengembangkan sumber daya manusia, sehingga dalam mengoperasikan suatu sistem informasi dapat lebih optimal. Hasil dari penelitian ini berupa portfolio perencanaan strategis sistem informasi mendatang dengan menambahkan beberapa sistem informasi seperti Customer Relationship Manajemen, Knowledge Management System, Sistem Informasi keluhan pelanggan, SI Security, SI Absensi, dan Aplikasi Mobile. Peneliti selanjutnya dapat melakukan penerapan perencanaan strategis sistem informasi yang berbeda terhadap penerapan di berbagai perusahaan lain yang menerapkannya dengan menambah pendektan faktor kepuasan pelanggan, efektifitas sistem informasi, pengaruhnya terhadap kinerja dan lain-lain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,023

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIAMême sujetCommunity-based Tourism Development and SustainabilityTravaux en français237 207