Review Jurnal "Combining heterogeneous classifiers for relational databases"

Berikut merupakan pembahasan Jurnal mengenai relational database dengan jurnal yang berjudul "Menggabungkan Pengklasifikasi Heterogen untuk Database Relasional"

Abstrak

Penggunaan praktis dari pembelajaran mesin semakin penting strategis dalam perusahaan mencari bisnis intelijen. Namun, sebagian besar data perusahaan didistribusikan di beberapa database relasional dengan Expert-dirancang skema. Menggunakan teknik pembelajaran mesin tabel tunggal tradisional lebih data tersebut tidak hanya dikenakan hukuman komputasi untuk mengkonversi ke bentuk datar (mega-bergabung), bahkan manusia yang ditentukan informasi semantik hadir dalam hubungan yang hilang. Dalam tulisan ini, kami menyajikan praktis, dua-fase algoritma meta-klasifikasi hirarkis untuk database relasional dengan membagi semantik dan menaklukkan pendekatan. Kami mengusulkan, teknik agregasi prediksi rekursif lebih pengklasifikasi heterogen diterapkan pada tabel database individu. Algoritma yang diusulkan dievaluasi pada tiga dataset beragam, yaitu TPCH, PKDD dan UCI tolok ukur dan menunjukkan penurunan yang cukup besar dalam waktu klasifikasi tanpa kehilangan akurasi prediksi.

Kami mengusulkan, algoritma klasifikasi heterogen praktis untuk database relasional, menggunakan 2-fase pendekatan meta-klasifikasi dengan mekanisme agregasi baru. Premis utama kami adalah bahwa sejak kebanyakan database yang dirancang dengan baik oleh para ahli, kita perlu menggunakan ini semantik implisit. Algoritma yang disajikan memiliki heterogen klasifikasi dan metode menerapkannya pada hubungan praktis database yang digunakan dalam kehidupan nyata. Untuk membuat ini mungkin, kami telah disajikan teknik agregasi rekursif baru untuk menyusun heterogen pengklasifikasi diterapkan di meja individu. Kami telah menunjukkan baik peningkatan waktu pelatihan klasifikasi untuk TPCH dan membuktikan bahwa tidak ada kehilangan akurasi karena agregasi. Kami juga menunjukkan manfaat dari pendekatan kami atas upaya sebelumnya. Sebagai langkah berikutnya, kita akan ingin memperpanjang teknik ini untuk memasukkan auto-pemilihan kanan classifier di tingkat meja. Kedua, akurasi klasifikasi dapat ditingkatkan dengan menghilangkan beberapa meja non-kontribusi. Untuk ini, kita berencana untuk mengaitkan metrik entropi dengan tabel database individu dan pilih subgraph yang tepat dari Bergabunglah Grafik yang meminimalkan kehilangan informasi.

Review Jurnal "Enterprise Resource Planning - An Assessment for Readiness to Change"

Jurnal ini menyajikan investigasi empiris untuk pelaksanaan perencanaan sumber daya perusahaan antara 58 unit produksi di provinsi Ilam, Iran. Studi yang diusulkan makalah ini menganggap kesiapan dalam hal enam faktor termasuk sumber daya manusia, sumber daya keuangan, infrastruktur, kontrol kualitas, dan sistem teknologi informasi dan komunikasi. Menggunakan pemodelan persamaan struktural, penelitian meneliti enam hipotesis dan pelaksanaannya dilakukan pada paket perangkat lunak LISREL. 

Keberhasilan perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) implementasi adalah salah satu perhatian serius di kalangan pemilik usaha (Somers & Nelson, 2001). Bahkan, ada kompetisi yang berkembang di kalangan sebagian besar organisasi dan perencanaan ERP telah menjadi salah satu alat utama untuk mencapai daya saing dalam bisnis. Penelitian ini menggunakan metodologi studi kasus didasarkan pada teori perubahan proses bisnis untuk membandingkan implementasi ERP yang sukses dengan satu gagal.

Makalah ini menyajikan investigasi empiris untuk pelaksanaan perencanaan sumber daya perusahaan antara 58 unit produksi di provinsi Ilam, Iran. Studi yang diusulkan makalah ini menganggap kesiapan dalam hal enam faktor termasuk sumber daya manusia, sumber daya keuangan, infrastruktur, kontrol kualitas, dan teknologi informasi dan komunikasi. Gambar. 1 menunjukkan studi yang diusulkan dari makalah ini :

Berdasarkan informasi dari Gambar. 1, kita mempertimbangkan hipotesis berikut :

1. Ada hubungan yang bermakna antara pelaksanaan ERP dan manajemen sumber daya manusia.
2. Ada hubungan yang bermakna antara pelaksanaan ERP dan sumber daya keuangan.
3. Ada hubungan yang bermakna antara implementasi ERP dan infrastruktur.
4. Ada hubungan yang bermakna antara pelaksanaan ERP dan kontrol kualitas.
5. Ada hubungan yang bermakna antara pelaksanaan ERP dan sistem informasi.
6. Ada hubungan yang bermakna antara implementasi ERP dan teknologi

      Hasil dari pengujian utamanya yaitu :

      

      Menurut informasi dari Tabel 2, kesiapan perusahaan sangat dipengaruhi oleh angka-angka keuangan diikuti oleh sumber daya manusia dan infrastruktur. item lainnya termasuk pengendalian mutu, sistem informasi dan teknologi informasi juga mempengaruhi kesiapan perusahaan, positif.

      

      Tidak ada keraguan bahwa sebagian besar perusahaan di seluruh dunia bergantung sepenuhnya pada aset intelektual mereka untuk keberhasilan mereka. Faktanya, sumber daya manusia adalah pengguna akhir sistem ERP dan kerjasama mereka dapat secara signifikan berkontribusi pada keberhasilan implementasi ERP. Bahkan, selama beberapa tahun terakhir, lebih dari 50% dari sistem ERP gagal di Amerika Serikat dan salah satu alasan utama untuk menyalahkan adalah kurangnya kerjasama yang baik atas nama sumber daya manusia. Dengan kata lain, sebuah organisasi dengan infrastruktur yang tidak memadai tidak dapat mencapai tujuan ERP.

 

Review Artikel "Managing Knowledge The Chevron Way"

Harga minyak - disesuaikan dengan inflasi - yang sekarang di tingkat terendah sejak Woodrow Wilson berada di Gedung Putih. Namun demikian, perkiraan jangka panjang untuk bisnis energi global adalah salah satu pertumbuhan dan kesempatan. Jadi Chevron berusaha untuk mengurangi biaya operasi dan pada saat yang sama, kita harus mempertahankan program modal investasi yang agresif.

Itu berarti Chevron harus terus mencari cara-cara baru dan lebih baik untuk melakukan sesuatu, dan harus menerapkan pengetahuan baru di semua bidang bisnis Chevron, karena kedua hal tersebut akan menjadi lebih penting bagi kita di tahun-tahun mendatang. Berbagi pengetahuan tidak lagi hanya masalah kinerja. Tetapi, mengenai masalah reputasi juga. Dan secara langsung mempengaruhi kemampuan setiap perusahaan besar untuk memenangkan bisnis baru dan menarik dan mempertahankan karyawan atas. 

Kata-kata berasal dari "The Chevron Way", yang merupakan membimbing kumpulan tujuan, prinsip-prinsip dan nilai-nilai yang menentukan siapa kita, di mana kita akan dan bagaimana kita perlu berinteraksi dan bekerja dengan satu sama lain untuk sampai ke sana. Di satu sisi, "The Chevron Way" adalah alat belajar untuk berkomunikasi dan memperkuat nilai-nilai dan tujuan serta tahun pengalaman kami dalam bisnis kami untuk semua karyawan.

Upaya Chevron enam tahun di daerah ini telah mengurangi biaya energi dengan sekitar $ 200 juta per tahun dibandingkan dengan ketika kita mulai. Sebagian besar dari tabungan telah datang dari aplikasi sistematis - seluruh operasi kami - dari praktik terbaik untuk mengelola penggunaan energi. hanya pada tahun 1999, kami berencana untuk berinvestasi lebih dari $ 5 miliar. Selain itu, pada tahun 1991, sebuah studi benchmarking mengatakan kepada kami bahwa kami menghabiskan lebih dari beberapa pesaing kami pada proyek-proyek besar. Jadi kami menggabungkan praktik terbaik dan internal yang tahu-cara membuat Chevron Proyek Pembangunan & Proses Eksekusi, yang dalam industri AS saat ini dianggap menjadi alat kelas dunia.

Dalam bensin, kita mengubah area tradisional perusahaan kami dengan menerapkan konsep ritel baru yang didukung oleh alat-alat perdagangan elektronik. Tapi itu tidak cukup untuk menjaga. Anda harus menggunakan pengetahuan sebagai platform untuk inovasi yang berkelanjutan. Jadi kita bertanya pada diri sendiri bagaimana kita bisa mendapatkan nilai terbesar dari jaringan kami 8.000 situs ritel. Pada akhirnya, kami menggabungkan pengalaman, kreativitas dan ide-ide dari semua jenis usaha dan masyarakat untuk menemukan cara yang unggul untuk mengelola citra merek, pasokan bensin dan kenyamanan toko ritel.

 

Karyawan harus memiliki alasan yang baik untuk berbagi pengetahuan, jadi biar sekarang beralih ke masalah motivasi. Jelas, CEO memiliki tanggung jawab utama di sini. Salah satu praktiknya adalah saat berbicara kepada karyawan. Orang-orang top dari perusahaan seperti HP, Motorola dan G.E. diminta untuk berbicara pada pertemuan Komite Manajemen bulanan kami. Dan pertemuan-pertemuan juga merupakan forum untuk tim Chevron untuk menceritakan kisah sukses mereka dalam menggunakan pengetahuan untuk meningkatkan operasi dan hasil.

Review Jurnal "Success Model for Knowledge Management Systems Used by Doctoral Researchers"

Pembahasan mengenai jurnal dengan judul "Success Model for Knowledge Management Systems used by Doctoral Researchers" merupakan jurnal yang bertujuan untuk mengusulkan model untuk mengantisipasi keberhasilan dalam penggunaan Sistem Manajemen Pengetahuan (KMS) oleh para doktor. Peneliti doktor yang sedang mempersiapkan disertasi doktor mereka diminta untuk menyiapkan alat untuk mengelola pengetahuan mereka mengumpulkan. Alat ini didasarkan pada teknik data base, dan peneliti akan menggunakan alat ini untuk mengumpulkan data tentang pengetahuan yang mereka gunakan. peneliti doktor akan melihat kepuasan dalam penggunaan alat ini, tergantung pada aspek internal yang mereka sebelumnya bisa melihat, seperti kemudahan penggunaan, kegunaan, atau kualitas. Juga, mungkin ada aspek eksternal seperti imbalan, kepercayaan dan norma-norma sosial yang dapat mempengaruhi kepuasan yang dirasakan. Sebagai kesimpulan, identifikasi yang benar dari aspek internal dan eksternal dapat meningkatkan keberhasilan dalam penggunaan KMS.

Masalah semua organisasi memiliki adalah untuk secara efisien menemukan pengetahuan, menciptakan pengetahuan baru, menangkap, berbagi, dan menggunakannya untuk mendapatkan keuntungan kompetitif (Hevner & Chaterjee, 2010). Organisasi perlu mengembangkan sebuah sistem untuk mengelola pengetahuan mereka: sistem manajemen pengetahuan (KMS). Sistem ini mengacu pada kelas sistem informasi yang diterapkan untuk mengelola pengetahuan organisasi. Tujuan dari KMS adalah untuk mendukung penciptaan, transfer, dan penerapan pengetahuan dalam organisasi (Alavi & Leidner, 2001).

Makalah ini pertama akan menjelaskan variabel yang akan digunakan :

• Imbalan

          "Imbalan ekstrinsik didefinisikan sebagai imbalan yang tidak inheren terhubung ke aktivitas yang dilakukan, yang meliputi faktor-faktor seperti kompensasi moneter langsung atau tidak langsung." "Imbalan intrinsik dapat didefinisikan sebagai kepuasan yang timbul dari melakukan kegiatan seperti kenikmatan dari berbagi pengetahuan atau pemecahan masalah.

• Kepercayaan

           Ketika dikombinasikan dengan proses sosial yang tepat, teknologi kolaboratif dapat menumbuhkan berbagi pengetahuan. Dalam model-model sebelumnya, kepercayaan telah diidentifikasi sebagai variabel yang memberikan kontribusi untuk berbagi pengetahuan.

•  Norma Subjektif

            Norma subyektif telah diidentifikasi oleh penulis sebelumnya dalam model mereka. Misalnya, untuk mengendalikan pengaruh konteks sosial dan perbedaan individu pada niat untuk mengeksplorasi, Thatcher et al. (2011) mengumpulkan data dari norma subjektif.

• Kegunaan dan Kemudahan Penggunaan

          Kegunaan dan kemudahan penggunaan telah dipelajari secara luas dalam Technology Acceptance Model. Keyakinan perilaku, seperti manfaat dan dirasakan dirasakan kemudahan penggunaan, akhirnya menentukan niat dan perilaku.

• Kualitas Informasi

          Model-model sebelumnya sukses KMS termasuk kualitas informasi; Bock et al. (2008) penggunaan dirasakan Pengetahuan Repository System (KRS) kualitas output bukan kualitas informasi.

•  Kepuasan Pengguna dan Penggunaan Sistem

           Kepuasan pengguna didefinisikan oleh Seddon (1997) sebagai "sejauh mana pengguna yakin bahwa KRS memenuhi kebutuhan nya informasi dan pengetahuan"; berikutnya Bock et al. (2008) berpendapat bahwa jika pengguna menganggap KRS lebih berguna, maka ia lebih cenderung puas dengan itu.

 Hasil

Data yang dikumpulkan dalam kelompok A, B, C, D, E, F, G dan H memiliki alpha Cronbach lebih besar dari 0,75. Hubungan yang menunjukkan korelasi yang tinggi, lebih besar dari 0,5 (Cohen, 1988), diterima dalam model. Hubungan lain tidak diterima. Menurut Cohen (1988), nilai 0,5 dapat diterima untuk penyelidikan sosial. Tabel 3 menunjukkan hasil yang diperoleh.

Untuk hipotesis 1 dan 2, matriks tidak menunjukkan bahwa imbalan mempengaruhi persepsi KMS kepuasan pengguna. Kepuasan pengguna tidak tergantung pada imbalan, ekstrinsik atau intrinsik, atau apa yang orang lain mungkin memberikan; alasan untuk merasa puas dengan KMS tidak tergantung pada imbalan. Namun, matriks korelasi menunjukkan bahwa imbalan ekstrinsik mempengaruhi variabel independen lain, yaitu, kepercayaan organisasi. Untuk hipotesis 3, matriks tidak menunjukkan bahwa norma subjektif mempengaruhi persepsi KMS kepuasan pengguna. Kepuasan pengguna tidak tergantung pada apa yang orang lain mungkin mengatakan atau pendapat orang lain; itu alasan yang puas dengan KMS tidak tergantung pada norma subjektif.

Untuk hipotesis 4, nilai korelasi 0.500 diperoleh dari matriks. Meskipun ini adalah nilai yang rendah untuk beberapa penelitian, Cohen (1988) menerima nilai ini untuk studi sosial; dengan demikian hipotesis 4 diterima dan kepercayaan organisasi positif mempengaruhi persepsi kepuasan pengguna KMS. Untuk hipotesis 5, nilai korelasi 0,524 diperoleh dari matriks. Dirasakan KMS searchability positif mempengaruhi kepuasan pengguna. Untuk hipotesis 6, nilai korelasi 0,647 diperoleh dari matriks. Persepsi kualitas KMS positif mempengaruhi kepuasan pengguna. Untuk hipotesis 7, nilai korelasi 0,743 diperoleh dari matriks. Dirasakan KMS kegunaan positif mempengaruhi kepuasan pengguna.

Review Jurnal "Improvements of the Logistic Information System of Biomedical Products"

Pada kesempatan kali ini saya akan membahas tentang review jurnal yang berjudul "Improvements of the Logistic Information System of Biomedical Products". Jurnal ini menperkenalkan tentang situasi saat ini di industri produk biomedis pertama di Cina. Jurnal ini menganalisis sistem logistik produk biomedis pada aspek sistem informasi transportasi dan persediaan ditransfer oleh sistem informasi pusat. Untuk sistem informasi transportasi, makalah ini disarankan untuk menggabungkan RFID, sensor suhu, jalur dioptimalkan, distribusi gabungan dan logistik platform informasi bersama-sama untuk menjamin kualitas dan mengurangi biaya logistik. 

Dengan pertumbuhan yang stabil ekonomi, semakin banyak orang yang peduli tentang kesehatan dan obat-obatan mereka. Dalam sepuluh tahun terakhir, PDB industri obat dari China meningkat dari 241.900.000.000 RMB di 2002-15707000000000 RMB pada tahun 2011. statistik khusus tentang PDB dari peningkatan industri obat di Cina ditunjukkan pada Tabel 1.

Logistik sistem informasi mengacu pada sistem untuk transmisi informasi yang diperlukan dari logistik, termasuk apa yang akan diangkut, berapa banyak yang akan diangkut, bagaimana mengangkut, ketika untuk mengangkut, ketika mencapai, yang untuk mengangkut dan berapa lama dari transportasi.

 Menurut statistik dari SFDA (Negara Food and Drug Administration), sudah ada 409.246 toko obat pada tahun paruh pertama tahun 2011 di Cina. Selain itu, ada juga lebih dari 11.000 rumah sakit resmi dan berbagai jenis lainnya rumah sakit swasta menurut statistik 2012. Hampir semua rumah sakit ini dan toko obat perlu beberapa produk biomedis di tingkat tertentu.

1. Sistem Informasi Transportasi Biomedis Produk

    Sistem informasi, yang terdiri dari semua jenis informasi, perlu untuk transportasi, khususnya di        biomedis transportasi produk. Secara umum, ada tiga jenis informasi yang tidak baik digunakan          dari pada transportasi.

2. Sistem Informasi ditransfer Inventarisasi Pusat Biomedis Produk

    Saham merupakan bagian penting dari logistik. Hal ini umum bahwa transportasi akan mengambil     begitu lama bahwa produk biomedis perlu stok di gudang selama beberapa waktu dan kemudian         ditransfer ke toko obat dan rumah sakit.

 

Perbaikan Sistem Informasi Logistik Produk Biomedis :

• RFID (Radio Perangkat Identifikasi Frekuensi)

Dengan perkembangan teknologi informasi, RFID (radio perangkat identifikasi frekuensi) telah banyak digunakan dalam bidang logistik. Ada banyak jenis perangkat RFID yang bisa diinstal ke dalam truk atau paket atau kontainer dan sebagainya. Hal ini tidak sulit bagi perusahaan logistik biomedis untuk membeli langsung atau membuat mereka untuk memesan dari perangkat RFID perusahaan. Namun, RFID dan sensor suhu mesin yang mahal, yang merupakan penghalang besar untuk implementasi.

•  Informasi Optimasi Jalan untuk Transportasi

           Informasi optimasi jalan untuk transportasi, distribusi gabungan adalah satu lagi ide berharga              untuk biaya logistik turun rendah. Namun, ini membutuhkan banyak informasi untuk bekerja              sama dengan baik. Beberapa perusahaan transportasi produk biomedis besar dapat bergabung              bersama untuk mendistribusikan barang-barang dalam kasus biaya distribusi yang tinggi                      volume kecil dan kondisi berbagai beberapa. distribusi gabungan telah terbukti layak di                        beberapa negara maju seperti Jepang, Amerika Serikat dan sebagainya.

•  Perbaikan dari Inventarisasi Pusat Ditransfer Sistem Informasi Biomedis Produk

           Sistem produk biomedis informasi persediaan perlu ditangani dengan jenis tertentu dari                    perangkat lunak, misalnya, SAP. Perangkat lunak ini harus bisa memeriksa informasi dari gudang        dan menawarkan beberapa informasi yang mengkhawatirkan untuk manajer menurut informasi            dari pesanan masa depan. Jika beberapa jenis produk biomedis akan mencapai jangka mereka              validitas segera, sistem informasi ini harus mengirimkan pesan kepada manajer di muka dan                dengan demikian manajer bisa mengambil beberapa langkah-langkah untuk kapal mereka pada            waktunya untuk menyelamatkan kerugian.

Referensi

[1]. Ford W. Harris, How many parts to make at once, Journal of Business Logistics, Issue 6, 1990,

pp. 947-950.

[2]. Xiang Jiangfan, Analyses of Shang Hai medical logistics information platform construction, Economic Research of Shanghai, Issue 3, 2004, pp. 68-72.

[3]. Zhou Xin, Pharmaceutical logistics information management system design, Master Dissertation, University of Tian Jin, 2011.

[4]. Wang Jinhua, Improving and programming project of medical logistics information system, Master Dissertation, University of Ji Lin, 2006.

[5]. A. Orda and R. Rom, Shortest-path and minimum – delay algorithms in networks with time-dependent edge-length, Journal of the AcM, Vol. 01, Issue 37, 1990, pp. 607-625.

[6]. B. W. Thomas and C. C. White Iii, The dynamic shortest path problem with anticipation, European Journal of Operational Research, Vol. 176, Issue 1, 2007, pp. 836-854.

[7]. W. L. Pharn, W. C. Chiu, Approximate solutions for the maximum benefit Chinese postman problem, International Journal of Systems Science, Vol. 36, Issue 13, 2005, pp. 815-822.

[8]. S. Kim, M. E. Lewis and C. C. White, State space reduction for nonstationary stochastic shortest path problems with real-time traffic information, Intelligent Transportation Systems, Vol. 1, Issue 6,

2005, pp. 273-284.

[9]. S. Gao, I. Chabini, Optimal routing policy problems in stochastic time-dependent networks.

Transportation Research part B, Methodological, Vol. 40, Issue 1, 2006, pp. 93-122.

[10]. G. Groves, J. 1e Roux, J. H. van Vuuren, Network service scheduling and routing, International

Transactions in Operational, Issue 11, 2004, pp. 613-643.

[11]. Ping Sheng Yang, Application research on the integrating TOC and Six Sigma Management, Master Dissertation, Soochow University, 2010.

[12]. Dedong Zheng, Application and research of JIT production mode in course of enterprise running, Master Dissertation, Northeastern University, 2009.

2013 Copyright ©, International Frequency Sensor Association (IFSA). All rights reserved. (http://www.sensorsportal.com)

Profil Singkat Nurfitriana Tri Utami

         Nama Saya Nurfitriana Tri Utami yang biasanya dipanggil dengan Tami. Saya adalah mahasiswi Teknik Industri UI angkatan 2013 dan sekarang sedang menjalani perkuliahan semester 6. Berikut merupakan data diri saya secara umum :

Nama     : Nurfitriana Tri Utami

TTL      : Depok, 23 Desember 1994

     Saya bersekolah di SD Yaspen Tugu Ibu, SMPN 2 Depok, SMAN 1 Depok, dan sekarang sedang menjalani perkuliahan di Universitas Indonesia. Saya juga mengukuti beberapa pendidikan non formal, seperti English course di TBI  dan ILP, juga mengikuti les biola. 

         Saya merupakan anak ketiga dari keluarga saya. Menurut teman-teman saya (ketika saya sedang melakukan self-assessment), saya adalah orang yang memiliki jika kepemimpinan, baik, ramah, biga membagi waktu dengan baik untuk kegiatan-kegiatan yang diikuti, good listener and advicer, hardworker, supel, dan peduli kepada orang lain. Selain itu juga ada beberapa kekurangan, yaitu masih suka telat, ragu-ragu dan memiliki tingkat kekhawatiran yang tinggi dalam bertindak. Menurut saya sendiri, saya adalah orang yang berusaha menjaga keseimbangan urusan akhirat dan dunia, sangat percaya dan takut terhadap karma, senang jika bisa berguna untuk orang lain, senang tersenyum, dan senang dikelilingi banyak orang.

         Saya suka mengikuti organisasi dan kepanitiaan. Saya juga sering dipercaya untuk menjadi pemimpin di dalamnya. Organisasi yang saya ikuti yaitu : Pendiri dan Penanggung jawab divisi Riset di Rumah Belajar Nusantara, Staff ahli divisi Penelitian dan Pengembangan di IMTI  UI 2015, Staff Publikasi dan Relasi di OSUI Mahawaditra UI 2015, Kepala Bidang Dana dan Usaha di IKHTIAR UI 2014, Staff divivi Penelitian dan Pengembangan di IMTI UI 2014, Ketua Seksi Bidang E di OSIS SMAN 1 Depok, dll. Selain itu, saya juga memiliki banyak pengalaman dan dipercaya untuk memimpin beberapa jabatan pada kepanitian, seperti menjadi PIC divisi Mentoring di MADK 2015, Sekretaris OIM FTUI 2015, Penanggung Jawab Publikasi di LKTI 2015, dll.

      Di perkuliahan ini, saya pernah menjadi Asisten dosen untuk mata kuliah Statistika dan Probabilitas. Selain itu juga menjadi Asistan laboratorium SQE (Statistic and Quality Engineering). Saya juga menjadi salah satu pemain biola dalam orkestra OSUI Mahawaitra dan Diola Music. Saya telah mengikuti kerja magang di Deloitte Indonesia dan sekarang sedang menjalankan Kerja Praktek di PT. Pertamina EP divisi Supply Chain Management. 

            Salah satu pencapaian terbesar menurut saya yaitu mendirikan sekolah sosial Rumah Belajar Nusantara. Karena saya sangat menyukai kegiatan sosial yang bisa memberikan manfaat untuk orang yang kurang mampu. Sekolah sosial ini didirikan bersama teman-teman saya dan dilaksanakan setiap Sabtu dan Minggu jam 16.00-17.30       

Mata Kuliah Sistem Informasi Manajemen di Teknik Industri UI

      Sistem Informasi Manajemen atau sering disebut juga dengan Management Information System/Information Technology (MIS/IT), merupakan salah satu mata kuliah wajib yang ada di Teknik Industri Universitas Indonesia. Mata kuliah ini ditujukan untuk mahasiswa semester 6. Ada beberapa hal yang dipelajari dalam mata kuliah ini, diantaranya : MIS/IT sebagai keunggulan kompetitif, IT and Electronic Commerce, Database dan Database Manajemen, System Analysis and Design, MIS dan hubungannya dengan RQM dan QS, CBIS, Accounting Information System, Decision Support System, Executive Information System, Marketing, Manufacturing Information System, Financial, dan Human Resource Information System. Berikut beberapa informasi terkait dengan mata kuliah ini :

• Kode Mata Kuliah       : ENIE600024 
• Kode Kurikulum         :  04.07.04.01-2012
• Bobot                        : 3 Kredit
• Jenis Mata Kuliah       : Mata Kuliah Wajib
• Lingkup Mata Kuliah   : Program Studi
• Prasyarat Mata Kuliah : Organisasi & Psikologi Industri

     Pada tahun ajaran 2015/2016 term 2, terbuka 2 kelas untuk mata kuliah ini, yaitu Sistem Informasi 01 dan Sistem Informasi 02. Kapasitas untuk masing-masing kelas adalah 50 orang. Dosen yang mengajar untuk kelas ini adalah Dr. Ir. M. Dachyar M.Sc dan Novandra Rhezza Pratama S.T., M.T. yang mengajar sesuai dengan jadwal kelas, yaitu Selasa jam 8.00-10.30 (kelas Sistem Informasi 01) dan 16.00-18.30 (kelas Sistem Informasi 02). Untuk kelas Sistem Informasi 02 dilaksanakan di kelas K106 Gedung K Fakultas Teknik Universitas Indonesia.