Analisis, Cleaning, Dan Maintenance Platform Assessment Tools Berbasis Web (Studi Kasus: Modul Master Data, 360 Degree, Dan Competency)
Abstract
Abstrak—Perkembangan Teknologi Informasi telah membawa dampak signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan, termasuk di bidang Sumber Daya Manusia (SDM). Teknologi informasi menawarkan kemudahan dan kecepatan dalam siklus pengelolaan SDM, yang dikenal sebagai Human Resource Cycle. Salah satu komponen penting dalam siklus ini adalah asesmen, yaitu proses evaluasi yang menggunakan kriteria tertentu sebagai dasar penilaian. Platform assessment tools berbasis web adalah alat yang digunakan untuk memetakan peran pegawai dalam sebuah proyek berdasarkan kompetensi individu yang dinilai dari berbagai sumber. Namun, platform ini menghadapi masalah pada proses bisnis utamanya, yakni asesmen, yang tidak berjalan secara optimal. Hal ini berdampak negatif pada keseluruhan fungsionalitas aplikasi, mengurangi efektivitas, dan efisiensi operasionalnya. Selain itu, terdapat data dummy pada database level production serta user interface yang membingungkan, yang menyebabkan kesulitan dalam operasionalisasi aplikasi. Masalah-masalah ini menekankan urgensi untuk melakukan software maintenance yang bertujuan untuk memperbaiki dan meningkatkan fungsionalitas platform assessment tools berbasis web. Upaya yang dilakukan mencakup perbaikan bug yang mengganggu kinerja aplikasi, penyesuaian user interface agar lebih intuitif, dan pembersihan database pada tingkat production untuk menghilangkan data dummy yang tidak relevan. Proses software maintenance ini dilakukan dengan pendekatan Collaboration of Software Development Model yang terdiri atas lima fase: communication/requirements, planning, modelling, construction, dan deployment. Pengujian platform dilakukan dengan metode Black Box Testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua skenario pengujian berhasil memenuhi requirements yang telah ditetapkan, memastikan bahwa platform ini berfungsi dengan baik dan siap digunakan oleh organisasi secara optimal.
Kata kunci— Asesmen, Maintenance, Collaboration Model, Black Box Testing.
Downloads
References
1] Cascio, W. F. (2018). Managing human resources: Productivity, quality of work life, profits. McGraw- Hill Education.
[2] Sudjana, Nana. (2016). Penilaian Hasil Proses Belajar Mengajar. BANDUNG: PT REMAJA ROSDAKARYA.
[3] Lawler, E. E., et al. (2020). Human Resource Excellence: An Assessment of Strategies and Trends.
[4] Gupta, A., & Bhandarkar, M. (2019). Predictive Analytics for Human Resources.
[5] Armstrong, M., & Taylor, S. (2017). Armstrong's Handbook of Human Resource Management Practice. Kogan Page Publishers.
[6] Suprihanto, J. (2004). Penilaian Kinerja dan Pengembangan Karyawan. Yogyakarta: BPFEYogyakarta.
[7] Singh, U., & Upadhyay, N. (2020). A Review on Requirements Prioritization Techniques. In International Journal of Creative Research Though (IJCRT) www.ijcrt.org (Vol. 8). www.ijcrt.org
[8] Sharma, N., Jyoti, G., Kumar, N., Nandan, H., & Singh, C. (2020). Analysis Of Software Maintenance Cost Affecting Factors and Estimation Models. Article in International Journal of Scientific & Technology Research. www.ijstr.org
[9] Sommerville, I. (2016). Software Engineering. Pearson Education.
[10] Pressman, R., & Maxim, B, R. (2020). Software Engineering: A Practitioner's Approach (9th ed., Vol. 9). McGraw-Hill Education.
[11] Zhang, Y., Zhang, H., Liu, X., & Liu, H. (2019). A comprehensive review of data cleaning: Problems, techniques, and future research directions. Knowledge and Information Systems, 61(1), 1307- 1340.
[12] Abedjan, Z., Golab, L., & Naumann, F. (2016). Data profiling: A tutorial. Proceedings of the VLDB Endowment, 8(12), 2004-2005.
[13] Erhard Rahm, H. Do. (2000). Data Cleaning: Problems and Current Approaches. IEEE Data Engineering Bulletin. Vol.4 pp.3-13.
