Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Dennis Matthew
Universitas Tarumanagara
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI KINERJA PENGIRIMAN LOGISTIK BERBASIS PREDIKSI ETA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DI PT. DE BESTA TRANS Nathanael Dennis Gunawan; Jap Tji Beng; Novario Jaya Perdana; Dhira Francesco; Dennis Matthew
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 6 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/gpwqvh82

Abstract

Efisiensi waktu pengiriman adalah faktor terpenting dalam menjaga kinerja operasional logistik. Sebelumnya, PT. De Besta Trans sudah memiliki model prediksi Estimated Time of Arrival (ETA) untuk memperkirakan waktu tiba pengiriman, namun sampai sekarang masih belum terdapat sistem evaluasi yang menilai tingkat ketepatan pengiriman. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kinerja pengiriman berbasis hasil prediksi ETA menggunakan algoritma Machine Learning. Data yang digunakan termasuk hasil prediksi ETA, waktu sampai, durasi aktual serta variabel lain seperti rute dan sopir. Metode yang digunakan meliputi preprocessing data, pembentukan label kategori (clustering), dan pelatihan model klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors, Random Forest dan Logistic Regression. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Logistic Regression menunjukkan performa terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 99,76%. Hasil tersebut membuktikan bahwa integrasi prediksi ETA dengan klasifikasi kinerja dapat meningkatkan efektivitas sistem evaluuasi logistik secara lebih efisien. Kata Kunci: Machine Learning, Estimated Time of Arrival (ETA), Logistic Regression, Klasifikasi, Kinerja Pengiriman
PERANCANGAN SISTEM MANAJEMEN SERVIS KENDARAAN BERBASIS WEB PADA PT XYZ Dennis Matthew; Jap Tji Beng; Novario Jaya Perdana; Justin Aaron Ho; Mikhael Edo Sinambela
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 8 No. 6 (2025): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/b7spnq07

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong banyak perusahaan untuk beralih ke sistem berbasis web dalam pengelolaan data dan layanan. PT XYZ membutuhkan sistem yang dapat membantu admin dalam mengelola data pengguna serta layanan servis kendaraan secara efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem manajemen admin berbasis web yang mencakup pengelolaan pengguna (admin, staff, dan customer) serta layanan servis kendaraan dan test drive. Metode pengembangan yang digunakan adalah model Waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem manajemen admin yang memudahkan proses pengelolaan data pengguna dan layanan, meningkatkan efisiensi operasional, serta mendukung proses reservasi layanan servis kendaraan di perusahaan. Kata Kunci: Sistem manajemen admin, layanan servis kendaraan, web-based system, Waterfall
Co-Authors Dhira Francesco Jap Tji Beng Justin Aaron Ho Mikhael Edo Sinambela Nathanael Dennis Gunawan Novario Jaya Perdana