PENERAPAN ARTIFICIAL INTELLIGENT ROUGH SET DALAM PENGAWASAN KINERJA NOTARIS (STUDI KASUS DI KANTOR WILAYAH KEMENKUMHAM SUMATERA BARAT)

Putri, Adek (2019) PENERAPAN ARTIFICIAL INTELLIGENT ROUGH SET DALAM PENGAWASAN KINERJA NOTARIS (STUDI KASUS DI KANTOR WILAYAH KEMENKUMHAM SUMATERA BARAT). Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
THESIS_ADEK PUTRI_172321001_Abstrak.pdf

Download (80kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
THESIS_ADEK PUTRI_172321001_Bab1.pdf

Download (148kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR PUSTAKA)
THESIS_ADEK PUTRI_172321001_Daftar_Pustaka.pdf

Download (128kB) | Preview
[img] Text (FULL TEXT)
THESIS_ADEK PUTRI_172321001_FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Majelis Pengawas Daerah (MPD) mempunyai wewenang untuk melakukan pemeriksaan secara berkala kepada notaris. Dalam melaksanakan pengawasan belum adanya dasar hukum atau peraturan yang jelas tentang bagaimana penggolongan penilaian kinerja notaris kedalam kategori sangat baik, baik ataupun kurang baik sehingga belum adanya kesamaan persepsi dari anggota MPD. Tujuan penelitian ini adalah membantu MPD menemukan kategori penilaian dalam melakukan pengawasan kinerja notaris wilayah Sumatera Barat. Untuk mendapatkan kategori penilaian tersebut, maka Metode Rough Set dapat digunakan untuk menganalisis kinerja notaris. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pemeriksaan notaris pada Kantor Wilayah Kementerian Hukum dan HAM Sumatera Barat. Penelitian ini menghasilkan 12 rules untuk mendapatkan keputusan apakah hasil pemeriksaan kinerja notaris sangat baik, baik atau kurang baik. Maka penelitian ini dengan menerapkan metode rough set dapat menentukan kriteria penilaian pemeriksaan dalam pengawasan kinerja notaris pada Kantor Wilayah Kementerian Hukum dan HAM Sumatera Barat.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer > Artificial Intelligence
0 Research > Ilmu Komputer
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Magister Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Fani Alivia S.S.i
Date Deposited: 29 Mar 2023 06:42
Last Modified: 29 Mar 2023 06:42
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/4426

Actions (login required)

View Item View Item