Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Instink: Inovasi Pendidikan, Teknologi Informasi dan Komputer
Dealmus
Institut Shanti Bhuana
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Multiple Linear Regression pada Sistem Prediksi Harga Sewa Kost Berbasis Web di Bengkayang Dealmus; Christian Cahyaningtyas
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1476

Abstract

Penentuan harga sewa kamar kost merupakan salah satu aspek penting dalam pengelolaan usaha penyewaan kost karena dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti ukuran kamar, fasilitas, lokasi, dan kondisi bangunan. Pada praktiknya, banyak pemilik kost masih menentukan harga sewa berdasarkan pengalaman dan penilaian subjektif sehingga berpotensi menghasilkan harga yang kurang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga sewa kamar kost berbasis web menggunakan metode Multiple Linear Regression (MLR) sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam menentukan harga sewa secara lebih objektif dan berbasis data. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data yang diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi pada usaha kost di Kabupaten Bengkayang. Variabel penelitian terdiri atas ukuran kamar, fasilitas, lokasi, dan kondisi bangunan sebagai variabel independen, serta harga sewa sebagai variabel dependen. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, sedangkan proses analisis dilakukan dengan metode Multiple Linear Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengimplementasikan model regresi untuk menghasilkan prediksi harga sewa secara otomatis. Persamaan regresi yang diperoleh menunjukkan bahwa variabel fasilitas dan lokasi memberikan pengaruh positif terhadap harga sewa, sedangkan ukuran kamar memiliki koefisien negatif dan kondisi bangunan tidak memberikan pengaruh yang signifikan pada model yang terbentuk. Hasil evaluasi model menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar Rp46.610,82 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,76%, yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu membantu pemilik kost dalam menentukan harga sewa secara lebih cepat, objektif, dan berdasarkan hasil analisis data.
Analisis Prediksi Harga Rumah Sesuai Spesifikasi Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda Berbasis Shiny R Renaldi Riyandi; Rolland Roy Hakiki; Dealmus; Yansensius Oktavianus Reins Dima; Noviyanti P
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 21 No 1 (2025): April 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v21i1.10563

Abstract

Harga rumah dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti jumlah tempat tidur, ukuran rumah, dan kamar mandi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor tersebut terhadap harga rumah menggunakan metode Regresi Linear Berganda. Permasalahan yang diangkat adalah bagaimana faktor jumlah tempat tidur dan ukuran rumah mempengaruhi harga rumah. Data diperoleh 505 data dari dataset Kaggle, dengan 271 data yang relevan. Penelitian ini mengembangkan model prediksi berbasis Regresi Linear Berganda dengan evaluasi akurasi model serta aplikasi berbasis Shiny R untuk analisis interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor jumlah tempat tidur dan ukuran rumah berpengaruh signifikan terhadap harga rumah, dengan nilai koefisien regresi B0 (5.33157), B1 (-0.02481), dan B2 (0.22060), konsisten pada perhitungan manual, RStudio, dan Shiny R. Studi ini menyadari adanya keterbatasan seperti asumsi linearitas dan variabel eksternal yang tidak dimasukkan. Penelitian ini merekomendasikan pengembangan model lebih lanjut dengan menambahkan variabel tambahan seperti lokasi dan usia bangunan, serta penggunaan metode yang lebih kompleks untuk meningkatkan akurasi. Temuan ini diharapkan dapat membantu pembeli dan penjual dalam pengambilan keputusan properti serta berkontribusi pada literatur ilmiah di bidang analisis harga property.
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Metode SAW untuk Menentukan Strategi Pemasaran: Studi Kasus CW Caffee Bengkayang Petronela Kurniati Kondang; Nika Wirana; Defi Veronika; Dealmus; Thesa Ananda; Noviyanti P
Instink: Inovasi Pendidikan, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 4 No. 1 (2025): Edisi April
Publisher : Prodi Pendidikan Teknologi Informasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30599/ts6ayf45

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW) guna membantu CW Caffee di Bengkayang dalam merumuskan strategi pemasaran yang efektif. Sistem dirancang untuk menganalisis berbagai kriteria pemasaran, seperti biaya promosi, jumlah kunjungan pelanggan, tingkat penjualan, dan kepuasan pelanggan. Alternatif strategi yang dievaluasi meliputi promosi diskon, iklan media sosial, program loyalitas, dan paket bundling. Hasil analisis menunjukkan bahwa program loyalitas merupakan strategi paling optimal, diikuti oleh iklan media sosial, promosi diskon, dan paket bundling. Implementasi SPK ini memungkinkan pengambilan keputusan yang objektif dan berbasis data, serta mempermudah pengelola dalam menyusun strategi yang relevan dan adaptif terhadap pasar. Penelitian ini tidak hanya meningkatkan daya saing CW Caffee, tetapi juga memberikan kontribusi terhadap pengembangan solusi teknologi bagi UMKM di sektor kuliner. Sistem yang dikembangkan dapat menjadi acuan bagi pelaku usaha serupa dalam meningkatkan efektivitas strategi pemasaran mereka.
Co-Authors Cahyaningtyas, Christian Defi Veronika Nika Wirana Noviyanti. P Petronela Kurniati Kondang Renaldi Riyandi Rolland Roy Hakiki Thesa Ananda Yansensius Oktavianus Reins Dima