Download

วารสาร : ปีที่ 6 ฉบับที่ 2 กรกฎาคม-ธันวาคม 2562
ชื่องานวิจัย (TH): ระบบสารสนเทศอัจฉริยะสำหรับบริหารจัดการงบประมาณในแผนปฏิบัติการประจำปีของวิทยาลัยการสาธารณสุขสิรินธร จังหวัดขอนแก่น
ชื่องานวิจัย (EN) : Intelligent Information System for Management of Annual Budget Plan of Sirindhorn College of Public Health Khon kaen
ผู้วิจัย : สุทธิพงษ์ อุพลเถียร, จิรัฎฐา ภูบุญอบ
บทคัดย่อ (TH) : 

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) เปรียบเทียบประสิทธิภาพในการพยากรณ์ข้อมูลงบประมาณ
ในแผนปฏิบัติการประจำปี ระหว่างเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบชั้นเดียว (Single Layer) โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (Multi-Layer) และเทคนิคการถดถอยเชิงเส้น 2) พยากรณ์ข้อมูลงบประมาณในแผนปฏิบัติการประจำปี และ 3) ศึกษาความพึงพอใจระบบสารสนเทศอัจฉริยะสำหรับบริหารจัดการงบประมาณในแผนปฏิบัติการประจำปี กลุ่มเป้าหมายคือจำนวน 46 คน แบ่งออกเป็น 3กลุ่ม โดยคัดเลือกแบบเจาะจง (Purposive Sampling)แบ่งเป็น กลุ่มที่ 1 คือผู้เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์จำนวน 3 คน กลุ่มที่ 2 คือผู้ใช้งานที่เกี่ยวข้องกับการจัดทำแผนงาน จัดสรรงบประมาณใช้จ่ายงบประมาณของวิทยาลัย จำนวน 25 คน และกลุ่มที่ 3 คือผู้บริหารวิทยาลัยการสาธารณสุขสิรินธร จังหวัดขอนแก่น จำนวน 18 คน โดยใช้เครื่องมือคือ แบบสอบถามความพึงพอใจ และสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าเฉลี่ย และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ผลการวิจัยพบว่า 1) เปรียบเทียบประสิทธิภาพในการพยากรณ์ข้อมูลงบประมาณในแผนปฏิบัติการประจำปี ระหว่างเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบชั้นเดียว (Single Layer) โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (Multi-Layer) และเทคนิคการถดถอยเชิงเส้น พบว่า แบบจำลองในการพยากรณ์โดยใช้อัลกอริทึม Linear Regression ให้ค่าประสิทธิภาพในการจำแนกข้อมูลสูงที่สุดหรือมีอัตราการถูกต้องในการทำนายมากที่สุด คิดเป็นร้อยละ 78.37 ค่าสัมบูรณ์ของค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ย 0.16 ตามด้วย อัลกอริทึม Multi-Layer ให้ค่าประสิทธิภาพในการจำแนกข้อมูล คิดเป็นร้อยละ 74.15 ค่าสัมบูรณ์ของค่าคลาดเคลื่อน เฉลี่ย 0.22 ตามด้วย อัลกอริทึม Single Layer ให้ค่าประสิทธิภาพในการจำแนกข้อมูล คิดเป็นร้อยละ 73.23 ค่าสัมบูรณ์ของค่าคลาดเคลื่อนเฉลี่ย 0.20 ตามลำดับ 2) ผลการพยากรณ์อยู่ในระดับที่แม่นยำมาก โดยวัดจากความพึงพอใจจากผู้ใช้งานในด้านความถูกต้องแม่นยำในการพยากรณ์ 3) ผลการศึกษาความพึงพอใจของผู้ใช้งาน โดยภาพรวมอยู่ในระดับมาก แสดงให้เห็นว่าระบบมีประสิทธิภาพตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งาน และสามารถนำไปใช้ในการประยุกต์ใช้ในองค์กรได้

Abstract : 

The purposes of the research were to compare efficiency in forecasting budget in annual performance plan among Neural Networks (Single Layer), Neural Networks (Multi-Layer), Linear Regression and to Predict data budget in annual performance plan and to Study the satisfaction system for administration and management in annual performance plan from 46 people were

classified into 3 groups by purposive sampling. Group 1 is 3 computer experts. Group 2 is users are involved in the preparation of plans Budget allocation Spend budget Of Sirindhorn Public Health College 25 people in Khon Kaen Province. Group 3 is the administrators of Sirindhorn Public Health College. Khon Kaen Province, 18 people and tool was satisfaction questionnaire. The statistics used were mean and standard deviation.
The research findings showed that the Linear Regression gave efficiency in highest data classification or with the highest predictive accuracy if 78.37 percent. The Absolute value of error average at 0.16, Followed by Neural Networks (Multi-Layer) gave efficiency in the data classification with 74.15 percent. The Absolute value of error average at 0.22, Followed by Neural Networks (Single Layer) gave efficiency in the data classification with 73.23 percent. The Absolute value of error average at 0.20 respectively. 2) Predict data budget in annual performance plan results of user about exactly of predict data budget at a high level. 3) Overall satisfaction assessment results of user at a high level. It’s showed that the efficiency system responds the needs of users and able to apply to the organization.

Keywords : Information system, budget management, annual performance plan, Sirindhorn College of Public Health Khon kaen
Full Paper : Download

<< ย้อนกลับ | |