Abstract:Abstract: The growth of information technology continues to grow rapidly, especially in the business sector in Indonesia. Every year the growth of business shops increases to 3.98 million business units in 2022 from the…
real industry and trade sectors. So, this makes the Tanjung Shoe Store have serious challenges that affect sales levels which gives rise to problems of decreasing sales levels because there is no effective communication media, the shop is unable to analyze customer needs and market trends, customer disappointment often arises with the shop because it still applies conventional sales, and damage or loss of store operational data. To overcome this problem, a website-based system is needed by implementing a superior CRM (Customer Relationship Management) strategy in increasing customer retention with operational data management features, discounts, chat, online ordering, so that customers get updated information. The CRM concept used is operational, analytical, and collaborative. The application of CRM in this research aims to make it easier for users and improve customer service and optimize marketing at the Tanjung Shoe Store. So, this CRM strategy is an effective solution in facing modern business challenges in improving store performance and competitiveness.
Keywords: customer relationship management; customer service; optimize marketing
Abstrak: Pertumbuhan teknologi informasi terus berkembang pesat terutama pada bidang bisnis di Indonesia. Setiap tahunnya pertumbuhan toko usaha semakin meningkat hingga 3,98 juta unit usaha pada tahun 2022 dari sektor rill industri dan perdagangan. Sehingga hal ini membuat Toko Sepatu Tanjung memiliki tantangan serius yang mempengaruhi tingkat penjualan yang menimbulkan permasalahan penurunan tingkat penjualan karena tidak ada media komunikasi yang efektif, toko tidak mampu menganalisis kebutuhan pelanggan dan tren pasar, sering timbul kekecewaan pelanggan terhadap toko karena masih menerapkan penjualan konvensional, dan kerusakan atau kehilangan data operasional toko. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem berbasis website dengan menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) yang unggul dalam meningkatkan retensi pelanggan dengan fitur pengelolaan data operasional, diskon, chatting, pemesanan online, sehingga pelanggan mendapatkan informasi secara update. Konsep CRM yang digunakan operasional, analitis, dan kolaboratif. Penerapan CRM pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dan meningkatkan pelayanan pelanggan serta mengoptimalkan pemasaran pada Toko Sepatu Tanjung. Maka strategi CRM ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi tantangan bisnis modern dalam meningkatkan kinerja dan daya saing toko.
Kata kunci: customer relationship management; optimalisasi pemasaran; pelayanan pelanggan
Abstract:Abstract: Technology is a tool for processing, storing and modifying data to obtain informatio. Decision Support System (DSS) a based model-based with data processing procedures and considerations to assist manager in decision…
ecision making. In the context of UD.Wendy Jaya which still uses manual methods for selecting superior cement, this is considered less effective and ineffcient, resulting in cement selection that does not meet the criteria and lacks accuracy. This research employs a quantitative method with the aim of determining decisions for selecting superior cemen and designing a decision support system using the Simple Additive Weighting (SAW) method based on predetermined criteria. The implementation result show that the decision support system for determining superior cement provides convenience and speed in selecting superior cement at UD Wendy Jaya according to the expected criteria. The results of calculations using the simple additive weighting (SAW) method rank each alternative, with the most superior alternative being three-wheel cement, considering several criteria such as price, compressive, strength, fineness, water capacity and setting time.
Keywords: simple additive weighting (SAW); decision support system; UD.wendy jaya
Abstrak: Teknologi adalah alat untuk mengolah, menyimpan, dan memodifikasi data guna mendapatkan informasi. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System/DSS) merupakan sistem berbasis model dengan prosedur pemrosesan data dan pertimbangan untuk membantu manajer dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks Toko UD. Wendy Jaya, yang masih menggunakan cara manual untuk pemilihan semen unggul, hal ini dianggap kurang efektif dan tidak efisien, mengakibatkan pemilihan semen tidak sesuai kriteria dan tidak akurat. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, dengan tujuan untuk mengetahui keputusan pemilihan semen unggul dan merancang sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan kriteria yang ditentukan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan Menentukan Semen Unggul memberikan kemudahan dan kecepatan dalam pemilihan semen unggul pada Toko UD. Wendy Jaya sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah perangkingan setiap alternatif yaitu diperoleh alternatif yang paling unggul adalah semen tiga roda ditinjau dari beberapa kriteria harga, kuat tekanan, kehalusan, kapasitas air dan waktu mengeras.
Kata kunci: simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan; UD.wendy jaya
Abstract:Abstract: Used motorbikes are motorized vehicles that are used by many people in various cicles. For someone who is a prospective buyer of a used motorbike, before coming to the place of puchase they have several choices…
based on several criteria that have been determined according to the used motorbike they want to buy. A problem that often occurs for prospective buyers is the difficulty in determination which used motorbike is superior from several choices based on predetermined criteria. This results in potential buyers feeling confused in making their choice. The difficulty in determining used motorbikes is the reason this research was conducted. In this case, the decision support system will be used as a tool in providing superior used motorbike choices for potential buyers. The method offered in this research is to use a combination of the CoCoSo and SAW algorithms. The criteria for determination a used motorbike consist of 8 criteria namely mileage, price, brand, accessories, tire condition, body condition, engine condition and completeness of documents. In the results of this decision support system research, ranking results using a combination of CoCoSo and SAW methods show that the red Suzuki F1 alternative (A39) is ranked with the highest score.
Keywords: combined compromise solution; decision support system; simple additive weighting
Abstrak: Sepeda motor bekas merupakan kendaraan bermotor yang digunakan oleh sebagian banyak masyarakat dalam berbagai kalangan. Bagi seseorang calon pembeli sepeda motor bekas, sebelum datang ke tempat pembelian mereka memiliki beberapa ketentuan pilihan yang berdasarkan pada beberapa kriteria yang telah ditentukan sesuai dengan sepeda motor bekas yang ingin dibeli. Permasalahan yang sering kali terjadi bagi calon pembeli ialah kesulitan dalam menentukan sepeda motor bekas mana yang unggul dari beberapa alternatif pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini mengakibatkan, calon pembeli merasa kebingungan dalam menentukan pilihannya. Kesulitan dalam penentuan sepeda motor bekas tersebut menjadi alasan penelitian ini dilakukan. Dalam hal ini sistem pendukung keputusan akan digunakan sebagai alat bantu dalam memberikan pilihan sepeda motor bekas yang unggul bagi calon pembeli. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi algoritma CoCoSo dan SAW. Kriteria-kriteria dalam penentuan sepeda motor bekas terdiri dari 8 kriteria yaitu jarak tempuh, harga, merek, aksesoris, kondisi ban, kondisi body, kondisi mesin dan kelengkapan surat. Dalam hasil penelitian sistem pendukung keputusan ini, memberikan hasil perangkingan dengan kombinasi metode CoCoSo dan SAW menunjukkan bahwa alternatif Suzuki F1 merah (A39) adalah peringkat dengan nilai tertinggi.
Kata kunci : combined compromise solution; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Artificial Intelligence (AI) is currently gaining popularity across various industries, including healthcare, finance, and others. In this study, AI technology is employed to devise an optimal marketing strategy…
y for Code Verse Computer Accessories Store using the K-Means algorithm. As part of machine learning, the K-Means algorithm, categorized under unsupervised learning, is implemented to cluster sales data for computer accessory products over the last three months of 2023. The results of the K-Means analysis identify two main clusters. Cluster one (Cluster 1) comprises products such as Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, and Speaker, indicating consistent purchasing patterns and high consumer interest. Recommendations are made to increase stock for Cluster 1. Meanwhile, Cluster two (Cluster 2) consists of Mic products with lower interest, and it is not advisable to increase stock. The implementation of K-Means provides insights into purchasing patterns, enabling Code Verse to develop more effective marketing and inventory management strategies.
Keywords: K-Means algorithm; artificial intelligence; clustering
Abstract: Kecerdasan Buatan (AI) kini meraih popularitas dalam berbagai industri, termasuk sektor kesehatan, keuangan, dan lainnya. Pada penelitian ini, teknologi AI digunakan untuk merancang strategi pemasaran optimal bagi Toko Aksesoris Komputer CodeVerse dengan menggunakan Algoritma K-Means. Sebagai bagian dari machine learning, Algoritma K-Means, yang termasuk dalam kategori unsupervised learning, diimplementasikan untuk mengelompokkan data penjualan produk selama tiga bulan terakhir tahun 2023. Hasil dari analisis K-Means mengidentifikasi dua cluster utama. Cluster pertama (Cluster 1) terdiri dari produk Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, dan Speaker, menunjukkan pola pembelian yang konsisten dan tingginya minat konsumen. Rekomendasi untuk menambah stok diberikan. Sementara itu, Cluster kedua (Cluster 2) terdiri dari produk Mic dengan minat lebih rendah, dan tidak disarankan untuk menambah stok. Implementasi K-Means memberikan wawasan tentang pola pembelian, memungkinkan CodeVerse mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan yang lebih efektif.
Keywords: Algoritma k-means; kecerdasan buatan; clustering
Abstract:Abstract: This research highlights the significance of information technology in producing relevant, accurate, and timely information as the foundation for strategic knowledge in decision-making. Applications, as software,…
e, play a vital role in presenting information tailored to user needs, based on provided input data. Flutter, serving as an SDK for mobile app development, brings superior capabilities in cross-platform application development. The development of a mobile application for Fruit Garden Tourism Information System in Sidoarjo using Flutter aims to facilitate the search for fruit garden tourism spots based on user preferences and provide detailed information about those locations. The objective is to assist the community in discovering and enjoying fruit garden tourism in Sidoarjo. In the testing process, the black-box method is utilized to identify system weaknesses, validate the congruence of executed data with inputs, and prevent potential deficiencies and errors in the application before user deployment. In the testing process, the application has successfully passed tests for its interface and all provided features with success.
Keywords: application; flutter; fruit garden tourism; information technology.
Abstrak: Penelitian ini menggambarkan pentingnya teknologi informasi dalam menghasilkan informasi yang relevan, akurat, dan waktu tepat sebagai dasar pengetahuan strategis untuk pengambilan keputusan. Aplikasi, sebagai perangkat lunak, memiliki peran vital dalam menyajikan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna, berlandaskan pada data masukan yang diberikan. Flutter, sebagai SDK untuk pembuatan aplikasi mobile, menghadirkan kemampuan unggul dalam pengembangan aplikasi lintas platform. Pengembangan aplikasi mobile untuk Sistem Informasi Wisata Kebun Buah di Sidoarjo menggunakan Flutter bertujuan memudahkan pencarian tempat wisata kebun buah sesuai preferensi pengguna dan menyediakan informasi yang terperinci tentang lokasi tersebut. Tujuannya adalah memfasilitasi masyarakat dalam menemukan dan menikmati wisata kebun buah di Sidoarjo. Dalam proses pengujian, metode black box digunakan untuk mengidentifikasi kelemahan sistem, memvalidasi kesesuaian data yang dieksekusi dengan yang dimasukkan, serta mencegah potensi kekurangan dan kesalahan dalam aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna. Pada proses pengujian, aplikasi telah berhasil melewati pengujian untuk aspek tampilan dan seluruh fitur yang disediakan dengan sukses.
Kata kunci: aplikasi; flutter; teknologi informasi; wisata kebun buah.
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract : In Semester 6 students are required to choose mainstream elective courses at the STMIK Royal campus. In this study, researchers chose 2 mainstraim elective courses, namely Logic and Programming, and Database and…
nd Information Management. The purpose of choosing this elective course is for students to focus more on their majors. The process of selecting the data, researchers carry out an analysis process of student learning outcomes. This research data is semester 1 to semester 5 grades. All data on the value of student learning outcomes are divided into 2 parts, namely theory and practice and divided into the number of courses. For many uses, a data mining method using K-means cluster is needed. K-Means Clustering is a data analysis method or Data Mining method that performs an unsupervised learning modeling process and uses methods that group data from various partitions. The results of the k means clutering grouping with 2 clusters, namely cluster 0 of the mainstream group of logic and programming courses with a total of 28 students, and cluster 1 of the mainstream group of informatics database and management courses with a total of 72 students with a total of 100 students.
Keywords: data; K-means; student
Abstrak : Mahasiswa semester 6 diwajibkan memilih mainstream matakuliah pilihan yang ada di kampus STMIK Royal. Pada penelitian ini, peneliti memilih 2 mainstraim matakuliah pilihan yaitu Logika dan Pemprograman, serta Basis Data dan Manajemen Informatika. Tujuan pemilihan matakuliah pilihan ini adalah agar mahasiswa lebih terfokus pada jurusannya. Proses pemilihan datanya, peneliti melakukan proses analisa dari hasil belajar mahasiswa. Data penelitian ini nilai semester 1 sampai semester 5. Seluruh data nilai hasil belajar mahasiswa dibagi menjadi 2 bagian yaitu teori dan praktek serta dibagi jumlah banyaknya matakuliah. untuk penggunaan yang banyak, maka dperlukan metode data mining dengan menggunakan k-means cluster. K-Means Clustering adalah metode analisis data atau metode Data Mining yang melakukan proses pemodelan pembelajaran tanpa pengawasan dan menggunakan metode yang mengelompokkan data dari berbagai partisi. Hasil pengelompokan k means clutering dengan 2 cluster yaitu cluster 0 kelompok mainstream matakuliah logika dan pemprograman dengan jumlah mahasiswa 28 orang, dan cluster 1 kelompok mainstream matakuliah basis data dan manajemen informatika dengan jumlah mahasiswa 72 orang dengan total keseluruhan 100 mahasiswa.
Keyword : data; K-means; mahasiswa;
Abstract:Abstract: The use of intravenous infusion sets has greatly increased, but there are some problemscaused by various causes, namely negligence by nurses, lack ofsupervision by the patient's family and from the actions of the…
he patient who caninterfere with the infusion system. The urgency expected to be madeone of the effective and efficient solutions in the automation system for detecting the volume of infusion water and this innovation is expected to help nurses in monitoring intravenous fluid replacement, reducing the risk of delays in replacing intravenous fluids for patients and the public to know the system is running out of infusion water with the sound of an alarm/buzzer. The purpose of this study was to design an infusion control device by detecting the volume of infusion water based on the weight of the infusion using a Wireless Sensor Network. The Wireless Sensor Network used by the load cell sensor functions to detect the weight value of the infusion water in the infusion bag. The buzzer becomes an indicator indicating that the infusion bag is ready to be replaced and also through the Stuffing Machine the Internet of Things will inform the nurse via the Telegram application to inform that the infusion bag is worth replacing. So that nurses can monitor the process of detecting the volume of infused water remotely. Keywords: Arduino, Blind Detector, Indicator system, Prototype
Abstrak: Penggunaan infus set intravena sangat meningkat, namun ada beberapa masalah
yang disebabkan oleh berbagai penyebab yaitu kelalaian oleh perawat, kurangnya
pengawasan oleh keluarga pasien dan dari tindakan pasien yang dapat
menghambat sistem kerja pada infus. Urgensi yang diharapkan agar dapat dijadikan
salah satu solusi yang efektif dan efisien dalam sistem otomatisasi pendeteksian volume air infus dan inovasi ini diharapkan bisa membantu perawat dalam pemantauan penggantian cairan intravena, mengurangi resiko keterlambatan penggantian cairan intravena bagi pasien dan masyarakatpun mengetahui sistem habisnya air infus dengan bunyinya alarm/buzzer. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan alat pengontrolan infus dengan cara mendeteksi volume air infus berdasarkan berat dari air infus dengan menggunakan Wireless Sensor Network. Wireless Sensor Network yang digunakan sensor load cell berfungsi untuk mendeteksi nilai berat air infus yang ada pada kantung infus. Buzzer menjadi sebuah indikator yang menandakan bahwa kantung airinfus sudah layak diganti dan juga melalui Stuffing Machine Internet Of Things akan menginformasikan ke perawat melalui aplikasi Telegram menginformasikan kantung air infus sudah layak diganti. Sehingga perawat dapat memonitoring proses pendeteksi volume air infus dari jarak jauh..
Kata kunci: Infused Water; Load Cells; Prototypes; Stuffing Machine Internet Of Things; Volume
Abstract:Abstract: Superior students represent active and intelligent students who are able to make a direct contribution to the development of the nation. To produce excellent students, one of the efforts that can be made is to…
foster these superior students from the start by forming a superior class. In forming a superior class, an effective selection process is needed to select students who are truly superior. This research was conducted at STMIK Royal Kisaran where the object of research was prospective new students for the superior class and the related party was the Academic and Student Administration Bureau (BAAK) because the party was directly involved in selecting prospective new students for the superior class. But the problem is, BAAK does not yet have an election process based on a method and there is no information system for selecting prospective new students for superior classes. The purpose of this study is to make predictions related to the selection of prospective new students for superior classes in the future with the Naïve Bayes Algorithm and implemented in an information system.The results of this research are that the Naïve Bayes algorithm produces an accuracy rate of 60% in the good classification category which is measured by the level of accuracy using the confusion matrix, so that the information system produced in this study also has efficient prediction results and is expected to help BAAK.
Keywords: data mining; naïve bayes; superior student class.
Abstrak: Mahasiswa unggulan merupakan representasi dari mahasiswa aktif dan cerdas yang mampu memberikan kontribusi langsung terhadap perkembangan bangsa. Untuk menghasilkan mahasiswa yang benar unggul salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan membina mahasiswa unggulan tersebut sejak awal dengan membentuk kelas unggulan. Dalam membentuk kelas unggulan dibutuhkan proses seleksi yang benar efektif untuk memilih mahasiswa yang benar unggul. Penelitian ini dilakukan di STMIK Royal Kisaran dimana objek penelitian merupakan calon mahasiswa baru untuk kelas unggulan dan pihak yang terkait adalah Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) karena pihak tersebut terlibat langsung dalam pemilihan calon mahasiswa baru untuk kelas unggulan. Namun permasalahannya, pihak BAAK belum memiliki sebuah proses pemilihan berdasarkan metode dan belum adanya sistem informasi pemilihan calon mahasiswa baru kelas unggulan. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan prediksi terkait pemilihan calon mahasiswa baru kelas unggulan di masa mendatang dengan Algoritma Naïve Bayes dan diimplementasikan dalam sebuah sistem informasi. Hasil penelitian ini algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 60% dengan kategori good classification yang diukur tingkat akurasinya dengan menggunakan confusion matrix, sehingga sistem informasi yang dihasilkan dalam penelitian ini juga memiliki hasil prediksi yang efisien dan diharapkan dapat membantu pihak BAAK.
Kata Kunci: data mining; mahasiswa kelas unggulan; naïve bayes.
Abstract:Abstract: Higher education is an institution engaged in services that provides services to internal and external consumers consisting of students, stakeholders and alumni both academically and non academically. The services…
ces provided determine the satisfaction of consumers. Higher education values are manifested in the form of accreditation. The value of accreditation is expected to be in accordance with the quality culture that runs in universities. To ensure customer satisfaction, universities must always evaluate the service policies provided based on established university standards. Evaluation is done by conducting an internal university quality audit. In the future, this activity will be routinely carried out to ensure that activities in higher education are in accordance with the standards set as a process for implementing a higher education quality culture. This is expected to be able to encourage the superior value of higher education accreditation by conducting analysis, costs and providing advice to support decisions by the highest leadership. The application of this framework analysis uses the Actor Network Theory approach to see the relationship between actors in the application of information technology so that the resulting information system is acceptable and in accordance with existing business processes at universal universities. The results of this study are a framework for making information systems based on the results of web-based ANT analysis.
Keywords: actor network theory; audit; iaps 4.0; it framework; internal quality of PT
Abstrak: Perguruan tinggi merupakan suatu lembaga yang bergerak dibidang jasa yang memberikan pelayanan kepada para konsumen internal dan eksternal yang terdiri dari mahasiswa, stakeholder dan alumni baik secara akademik dan non akademik. Pelayanan yang diberkan menentukan kepuasan para kosumen. Nilai perguruan tinggi diwujudkan dalam bentuk akreditasi. Nilai akreditasi diharapkan sesuai dengan budaya mutu yang berjalan didalam pergurua tinggi. Untuk menjamin kepuasan konsumen maka, perguruan tinggi harus selalu melakukan evaluasi terhadap kebijakan pelayanan yang diberikan berdasarkan standar perguruan tinggi yang ditetapkan. Evaluasi dilakukan dengan cara melakukan kegiatan audit mutu internal perguruan tinggi. Kegiatan ini kedepannya secara rutin dilakukan untuk memastikan aktivitas didalam perguruan tinggi sesuai dengan standar yang ditetapkan sebagai proses untuk menerapkan budaya mutu perguruan tinggi. Hal ini diharapkan mampu mendorong nilai unggul akreditasi perguruan tinggi dengan melakukan analisis, penilaian dan pemberian saran sebagai pendukung pengambilan keputusan oleh pimpinan tertinggi. Penerapan analisis kerangka kerja ini menggunakan pendekatan Actor Network Theory untuk melihat hubungan antara actor dalam penerapan teknologi informasi sehingga system informasi yang dihasilkan dapat diterima dan sesuai dengan bisnis proses yang ada pada universitas universal. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah kerangka pikir untuk pembuatan system informasi berdasarkan hasil analisis ANT berbasis web.
Kata kunci: actor network theory; audit; iaps 4.0; kerangka kerja ti; mutu internal PT