Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.329
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing) Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Indonesian Journal of Education And Computer Science Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Nusantara Journal of Multidisciplinary Science Journal of Computer Science Contributions (Jucosco) Jurnal Siber Multi Disiplin Journal of Informatics and Information Security Greenation International Journal of Engineering Science Jurnal Greenation Ilmu Teknik
Nurfiyah
Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR REGRESSION Salkiawati, Ratna; Lubis, Hendarman; Nurfiyah, Nurfiyah; Al Malik MK, Abdillah Syah
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 9 No 2 (2025): JISICOM (December 2025)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v9i2.2132

Abstract

Toko Sembako merupakan usaha yang bergerak dibidang perdagangan, produk yang menyediakan produk sembako. Permasalahan yang ada yaitu belum adanya prediksi penjualan produk di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Prediksi ini untuk mempermudah serta memberitahu pemilik toko mengenai produk yang paling banyak dibeli konsumen. Untuk mengetahui prediksi penjualan produk digunakan metode K-Nearest Neighbor Regression, selanjutnya akan melewati tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Hasil yang diperoleh penulis dari penelitian ini adalah nilai k = 2 mendapat RMSE 0.31318 untuk produk Beras pada bulan ke-11, k = 2 mendapat RMSE 0.29367 untuk produk Gula Pasir pada bulan ke-11 dan bulan ke-12, k = 4 mendapat RMSE 0.34002 untuk produk Minyak Goreng 2 Ltr pada bulan ke-11 dan bulan ke-12, k = 3 mendapat RMSE 0.31820 untuk produk Telur Ayam pada bulan ke-11, k = 6 mendapat RMSE 0.44437 untuk produk Tepung Terigu pada bulan ke-8. Seperti yang tertera dalam pedoman RMSE dapat disimpukan bahwa seluruh model yang penulis uji memiliki satu kesalahan yang kecil yaitu 0,00 – 0,299 dan empat kesalahan sedang yaitu 0,30 – 0,559.
Implementasi Algoritma Sistem Antrian Berbasis Web di Kantor Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Bekasi Nurfiyah; Salkiawati, Ratna; Lubis, Hendarman; Pratiwi, Dian
JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol. 13 No. 1 (2026): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer dan Desain - Unsurya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v13i1.1701

Abstract

Antrian merupakan suatu kegiatan yang melibatkan pihak-pihak yang menunggu untuk memperoleh layanan. Proses antrian dimulai sejak waktu kedatangan hingga selesainya pelayanan. Masalah antrian yang terjadi di Kantor Badan Pertanahan Nasional (BPN) Kabupaten Bekasi disebabkan oleh banyaknya jumlah pemohon setiap hari dan sistem pengambilan nomor antrian yang belum teratur. Kondisi tersebut mengakibatkan penumpukan pemohon berkas umum yang harus berebut nomor antrian sejak awal pelayanan dibuka. Selain itu, proses pelayanan yang cukup lama menyebabkan antrian semakin panjang dan memakan waktu. Oleh karena itu, diperlukan sistem layanan yang lebih baik untuk mengurangi tingkat penumpukan antrian serta meminimalkan kesalahan dalam proses pendaftaran berkas, sistem antrian dapat membantu pihak Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Bekasi untuk menggunakan sistem operasional pelayanan agar proses pelayanan dapat berjalan secara optimal. Model struktur antrian yang digunakan adalah single channel-single phase dengan tipe disiplin antrian First In First Out (FIFO). Dari hasil analisis model antrian yang diperoleh, sistem pelayanan Badan pertanahan Kabupaten Bekasi memiliki rata-rata jumlah pemohon menunggu paling banyak terjadi pada periode waktu 08.00 sampai dengan 14.00 yaitu 60 orang dengan waktu tunggu sekitar 56,28 menit. Dari hasil simulasi satu server dan pendaftaran berkas secara online diperoleh pengurangan jumlah orang yang menunggu sebesar 10 orang dengan waktu tunggu sekitar 2 menit. Hal ini dikarenakan jadwal dan waktu kedatangan sudah di atur oleh sistem antrian
Co-Authors Achmad Noeman Ade Irawan Al Malik MK, Abdillah Syah Alexander, Allan D Alifia Salsabila Apriliani, Lita Ardilla, Al Ihsan Fauzi Arfan Dwi Madya Arif Rifai Dwiyanto Arin Novita Dewi Arizky Kurniawan, Wisnu Bagas Djoko Haryanto Darmawan , Krisna Devi Putri Ningsih Dian Pratiwi Dimas Abimanyu Prasetyo El Ghozy, Ilham Nur Elvangga , Kelvin Farhan Dwi Setiawan Firdaus, Imansyah Abinda Fried Sinlae Hadi , Fairuz Irfan Ikbal Eka Saputra Jeremiah Marvin Kapoyos Joniwarta Kustanto , Prio Linda Fitriyani Lubis, Hendarman Lubis, Hendarman Lubis Maulana , Rifqi Mochamad Reyhan Gusnaldi Muhamad Akbar Putra Prasetyo Muhamad Dicky Alfaridzi Muhamad Rinjani Ramadan Muhammad Ali Mustaqim Muhammad Yasir Mujiono Sadikin Nanda Eka Rindiati Noe’man, Achmad Nurfan Ramadhandi Pratama Yusuf, Ajif Yunizar Purwanto S. Katidjan, Purwanto S. Rakhmat Purnomo Ratna Salkiawati Ridwan, Ridwan Rifqi Hafidz Riyan Fauzi Hakim Trisnojuwono, Adi Ubaidillah , Muhammad Rofiq Wildan Hamzah Nur Fadholi Yolanda Zahrah Khairunnisa Zahwa Erikamaretha