cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Aria Hendrawan
Contact Email
ariahendrawan@usm.ac.id
Phone
+628112790713
Journal Mail Official
ariahendrawan@usm.ac.id
Editorial Address
Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Semarang Alamat Redaksi: Jl.Soekarno-Hatta, Tlogosari, Semarang, Jawa Tengah, Indonesia 50196 Telp: 024-6702757 psw: 8302 Fax: 024-6702272 e-mail: jprt@usm.ac.id
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi
Published by Universitas Semarang
ISSN : 14109840     EISSN : 25808850     DOI : http://dx.doi.org/10.26623/jprt
Core Subject : Science, Engineering,
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Mechanical Engineering Transportation
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi ( JPRT ) is a scholarly refereed research journal that aims to promote the theory and practice of technology, innovation, and engineering management. The journal links engineering, science, and management disciplines. It addresses the issues involved in the planning, development, and implementation of technological capabilities to shape and accomplish the strategic and operational objectives of an organization. It covers not only R&D management but also the entire spectrum of managerial concerns in technology-based organizations. This includes issues relating to new product development, human resource management, innovation process management, project management, technological fusion, marketing, technological forecasting, and strategic planning. The journal provides an interface between technology and other corporate functions, such as R&D, marketing, manufacturing, and administration. Its ultimate goal is to make a profound contribution to theory development, research, and practice by serving as a leading forum for the publication of scholarly research on all aspects of technology, innovation, and engineering management.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 133 Documents
 10   11   12   13   14 
Implementasi Metode Profile Matching dalam Proses Seleksi Bantuan UMKM di Indonesia Ardinata, Richard; Pamungkas, Wahyu Herlambang Putra; Permadi, Wisnu Topo; Cholil, Saifur Rohman
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 1 (2024): Mei (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i1.9609

Abstract

Pemerintah Indonesia memberikan bantuan Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) berupa dana dan pelatihan UMKM kepada pelaku UMKM di Indonesia. Dalam proses penerimaan bantuan UMKM tersebut masih banyak kendala yang dihadapi oleh petugas UMKM seperti proses seleksi masih membutuhkan waktu lama sehingga sering terjadi keterlambatan penerimaan bantuan UMKM. Selain itu, terdapat juga masalah dalam melakukan seleksi penerima bantuan UMKM, petugas bantuan UMKM masih melakukanya secara konvensional dan belum adanya standar untuk menghitung dalam melakukan proses seleksi dan harus menilai berdasarkan kriteria yang telah ada. Penelitian ini mengajukan solusi seleksi Penerima Bantuan UMKM  menggunakan algoritma Profile Matching. Dalam penerapan algoritma Profile Matching bekerja berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan dengan memberikan hasil berupa perangkingan terhadap data pemohon bantuan UMKM. Adapun kriteria yang digunakan dalam penerimaan bantuan UMKM penerima bantuan aspek usaha UMKM yaitu: Jumlah Tenaga Kerja, Modal Awal, Lama Usaha, Omset, dan aspek prinsip 5C yaitu Character, Capity, Capital, Collateral, Conditions.
Penentuan Reseller Terbaik Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Nuswantoro, Alivia Ari; Rumoko, Syafira Andriani Kusumaning; Kurniawati, Mita Ayu
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 1 (2024): Mei (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i1.8335

Abstract

Peran yang dimainkan oleh reseller memiliki signifikansi besar dalam suatu proses penjualan. Kehadiran reseller yang memiliki keterampilan dan kompetensi tinggi sangat diperlukan untuk meningkatkan nilai penjualan secara efektif. Menurunnya angka penjualan produk Roticoklatku, salah satunya adalah disebabkan oleh pasifnya aktivitas jual beli dari reseller. Untuk mengatasi masalah ini, memberikan penghargaan kepada reseller yang mencapai kinerja terbaik dapat menjadi faktor motivasi yang kuat, mendorong mereka untuk bersaing secara sehat dan secara tidak langsung dapat menaikkan angka penjualan produk Roticoklatku. Penentuan reseller terbaik sendiri dilakukan dengan menerapkan sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighted (SAW) Data yang dikumpulkan berasal dari wawancara, observasi, dan studi pustaka. Hasil penelitian ini menghasilkan kategori peringkat terbaik dengan nilai akhir sebesar 0,94. Oleh karena itu, sistem pendukung keputusan metode Simple Additive Weighted (SAW) ini dianggap layak digunakan oleh pengguna karena dapat membantu proses penentuan reseller terbaik dengan baik dan cepat.
Perancangan Sistem Pengelolaan Dana Bantuan Desa Kembangarum Menggunakan Metode AHP Ajimas Putra, Mahendra Firdaus; Hilmi Hakim, Muhammad Aufa; Rifai, Fathur Fajar
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 1 (2024): Mei (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i1.9611

Abstract

Mengelola dana bantuan desa secara efektif dan efisien merupakan salah satu tantangan terbesar dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat desa. Desa Kembangarum menghadapi kendala dalam pengalokasian dana bantuan yang seringkali tidak tepat sasaran dan kurang transparan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengelolaan dana bantuan desa dengan menggunakan metodologi Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode AHP dipilih karena memungkinkan pengambilan keputusan yang kompleks berdasarkan berbagai kriteria. Sistem ini digunakan untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan memprioritaskan kebutuhan pendanaan bantuan berdasarkan berbagai kriteria yang relevan seperti urgensi, dampak, dan ketersediaan sumber daya. Hasil studi menunjukkan bahwa penggunaan metodologi AHP dalam sistem pengelolaan  bantuan desa  meningkatkan akurasi dan transparansi alokasi dana serta memastikan  dana bantuan dialokasikan sesuai dengan prioritas kebutuhan masyarakat. Penerapan sistem ini diharapkan dapat menjadi model yang efektif dalam pengelolaan  bantuan di desa-desa lainnya.
Pemanfaatan Deep Learning Dalam Pembuatan Sistem Kecerdasan Buatan Pendeteksi Kantuk Menggunakan Streamlit (Utilization Of Deep Learning In Manufacturing Artificial Intelligence System For Detecting Drowsiness Using Streamlit) Pratama, Ericx Cahaya; Hidayati, Nurtriana
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 2 (2024): November (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i2.11357

Abstract

Faktor kelalaian pengemudi merupakan salah satu faktor yang paling sering menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas. Faktor ini disebabkan oleh seorang pengemudi yang mengalami rasa lelah saat berkendara. Kondisi lelah saat berkendara dapat menimbulkan berkurangnya tingkat kewaspadaan terhadap hal yang terjadi di jalan sehingga kelelahan dapat menyumbang lebih dari 25% penyebab dari faktor kecelakaan. Pada saat kondisi lelah ini juga terkadang pengemudi tanpa sadar sudah terlelap sepersekian detik atau sering disebut juga microsleep. Berkembanganya berbagai penelitian tentang kecerdasan buatan salah satunya object detecion, dapat membantu untuk mengklasifikasi dan mempelajari pola visual dari gambar mata pengemudi guna memprediksi apakah pengemudi dalam kondisi kantuk atau tidak. Dalam penelitian ini, Deep Learning telah diterapkan dengan sukses dalam pembuatan sistem deteksi kelelahan atau kantuk. Dalam pembuatan sistem ini menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi mata pengemudi terbuka atau tertutup secara otomatis. Penulis menggunakan dataset sebanyak 96.000 gambar dengan 2 kelas objek yaitu mata terbuka dan mata tertutup. Hasil penelitian menunjukkan sistem deteksi objek menggunakan metode CNN dapat mengenali objek secara konsisten dengan akurasi 90% pada sebuah video real time yang dipasang pada dashboard mobil dengan jarak 30, 40 dan 50 Cm. Kata Kunci : Artificial Intelligence, Sistem Pendeteksi Kantuk, CNN.
Sistem Layanan Pengaduan Masyarakat Berbasis Websiste Di Kecamatan Batangan Devila, Laras Elza; Hidayati, Nurtriana
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 2 (2024): November (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i2.11371

Abstract

Pengaduan masyarakat merupakan salah satu faktor penting dalam sebuah instansi daerah untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, mengambil studi kasus di Kabupaten Batangan, masyarakat masih merasa kesulitan untuk menyampaikan keluhan yang ada di lingkungannya kepada pemerintah daerah. Selain itu, terkadang meskipun sudah menyampaikan pengaduan, mereka tidak mendapatkan respon dan realisasi yang baik dari pemerintah karena pengaduan harus disampaikan kepada perangkat desa terlebih dahulu, terkadang tidak disampaikan ke kecamatan. Sehingga orang menyampaikan keluhan mereka di tempat yang salah. Oleh karena itu, perlu adanya sistem layanan pengaduan publik berbasis website sebagai ruang aspirasi yang dapat diakses dengan mudah. Desain website menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan MySql sebagai database dengan pemodelan yang diterapkan adalah metode waterfall. Dengan sistem berbasis website ini, dapat memudahkan masyarakat untuk menyampaikan pengaduan dan mendapatkan tanggapan dari camat dan petugas beserta bukti penyelesaian pengaduan dari petugas. Sistem pelayanan pengaduan masyarakat berbasis website di Kabupaten Batangan yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik secara fungsional sebagaimana dibuktikan melalui kuesioner, hasil yang diperoleh adalah 70% sangat setuju, 20% setuju dan 5% cukup. Kata Kunci: Layanan Pengaduan, Situs Web, PHP, Kerangka Kerja Codeigner
Analisis Barang Outbound Di Warehouse Dengan Metode Association Rules Market Basket Analysis Di Pt Indosat Ooredoo Hutchison Gombel Weulartafella, Mifthahul Pratama; Hidayati, Nurtriana
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 2 (2024): November (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i2.11372

Abstract

PT Indosat Ooredoo Hutchison Gombel merupakan salah satu perusahaan penyedia jasa telekomunikasi dan jaringan di Indonesia. Perusahaan ini berada di Jl. Bukit Raya, Kelurahan Ngesrep, Kecamatan Banyumanik Kota Semarang. PT Indosat Ooredoo Hutchison Gombel ini memiliki barang gudang yang digunakan untuk disewakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Association Rules Market Basket Analysis dalam menentukan barang keluar secara bersamaan tiap bulannya berdasarkan Rules yang terbentuk dengan menggunakan metode MBA di gudang PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel dengan menggunakan Google Collab. dan menganalisis barang yang keluar untuk diusulkan pada PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel. Market Basket Analysis (MBA) merupakan suatu metode analisis atas perilaku konsumen secara spesifik dari suatu golongan/kelompok tertentu. Hal ini berpengaruh bagi pihak PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel untuk merencanakan pengadaan barang baru di masa depan agar dapat menyesuaikan dengan minat ataupun selera dari pelanggan mereka. Untuk Memenuhi Kebutuhan Tersebut, dilakukanlah pengembangan gudang data dilanjutkan proses analisis memanfaatkan algoritma apriori dalam bahasa pemrograman, Hasil dari penelitian, microwave dan connector memiliki support 50% sebagai barang yang sering keluar secara bersamaan dan network interface and module dan network devices (LAN/WAN) memiliki support 18% sebagai barang yang jarang keluar secara bersamaan .dari hasil ini dapat membantu pihak PT. Indosat Ooredoo Hutchison Gombel Untuk lebih efisien dalam melakukan pengadaan barang untuk inventori Gudang.
Pembuatan Website Inventaris Toko Berkah Lestari Menggunakan React JS Dan Firebase Firnando, Miko; Sekarwati, Ade Kemal
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 2 (2024): November (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i2.10690

Abstract

pencatatan stok barang yang tidak terstruktur, yang menyebabkan ketidakefisienan dan potensi kesalahan dalam pengelolaan produk. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah website inventaris yang dapat meningkatkan efisiensi dan ketepatan manajemen persediaan. Metode pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model prototype, menggunakan React JS untuk front-end, Express.js untuk back-end, dan Firebase sebagai database. Proses pengembangan meliputi tahapan perencanaan, analisis, perancangan, implementasi, dan uji coba. Setelah website inventaris Toko Berkah Lestari berhasil dibuat, dilakukan uji coba blackbox testing dan validasi input. Hasilnya menunjukkan bahwa website berjalan dengan baik dan telah dihosting, sehingga dapat diakses melalui tautan https://berkah-lestari-4c4d4dc7163e.herokuapp.com. Dengan adanya website inventaris, Toko Berkah Lestari dapat memenuhi kebutuhan pengelolaan inventarisnya secara lebih efektif
Penerapan Metode TOPSIS dengan Jarak Euclidean Terbobot Dalam Menentukan Kesesuaian Pekerjaan Untuk Lulusan Sarjana Sayekti, Annisa Nur Afifah Kusuma; Sulaiman, Raden
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 8 No. 2 (2024): November (2024)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v8i2.11318

Abstract

Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) lulusan Diploma IV, S1, S2, dan S3 di Indonesia masih cukup tinggi, yaitu sebesar 5,52% pada Februari 2023. Kondisi ini menunjukkan perlunya solusi untuk membantu lulusan, khususnya sarjana sains komputer, mendapatkan pekerjaan yang sesuai. Penelitian ini bertujuan memberikan referensi pekerjaan di bidang teknologi yang sedang banyak dicari dengan menggunakan pendekatan Multi-Criteria Decision-Making (MCDM). Metode yang digunakan adalah TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) dan modifikasinya, Weighted Euclidean Distance TOPSIS (WED-TOPSIS), untuk merangking pekerjaan berdasarkan lima kriteria: keseimbangan kerja dan luar kerja, kompensasi dan keuntungan, peluang karir, penghasilan, serta tingkat kesulitan.
Analisis Prediksi Kemenangan Tim Pada Game Mobile Legends Bang Bang Mengunakan Metode Naïve Bayes Classifier Aryash, Muhana Fadhillah; Hidayati, Nurtriana
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 9 No. 1 (2025): Mei (2025)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v9i1.11373

Abstract

Game online Mobile Legend: Bang Bang (MLBB) kini termasuk dalam game yang dipertandingkan di SEA Games cabang eSport. Menang atau kalah dalam sebuah permainan merupakan hal yang wajar, namun probabilitas kekalahan para player baru maupun lama akan lebih besar jika tidak memahami permainan tersebut. Penelitian ini dilakukan agar para pemain game MLBB dapat meningkatkan peluang kemenangan melalui presentase dari hasil analisis susunan tim mereka. Prediksi kemenangan pada game MLBB dianalisis menggunakan faktor faktor kemenangan dengan metode Naïve Bayes. Variabel yang digunakanpun merupakan faktor dasar, seperti ability effect, durability, offense, dan difficulty. Dari penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil akurasi, presisi, dan recall menggunakan Excel sebesar 80%, 91%, dan 77% dengan 16 prediksi benar dari 20 pertandingan. Penggunaan Naïve Bayes menggunakan Excel mencapai hasil yang yang cukup memuaskan, karena akurasi yang dihitung merupakan akurasi setiap tim. Kata kunci: Game online, Mobile Legends: Bang-Bang, metode Naïve Bayes, Excel
Prediksi Kepuasan Pelanggan Aplikasi Tiktok dengan Metode Naive Bayes Classifier Widhianti, Sekar Elok; Hidayati, Nurtriana
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol. 9 No. 1 (2025): Mei (2025)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v9i1.11374

Abstract

Kegiatan berbelanja secara online telah merajalela dikalangan masyarakat Indonesia. Salah satu platform yang menyediakan layanan belanja online atau e-commerce adalah aplikasi TikTok. TikTok merupakan media sosial untuk menciptakan video dengan tempo pendek yang dilengkapi dengan spesial efek yang mudah digunakan. TikTok menjadi populer dikalangan masyarakat Indonesia setelah terciptanya fitur e-commerce. Namun, kini kompetisi aplikasi penyedia e-commerce makin ketat. Salah satu faktor penting bagi keberlangsungan hidup suatu perusahaan adalah kepuasan pelanggan. Dengan terciptanya kepuasan pelanggan yang baik akan menjadi suatu keuntungan bagi perusahaan tersebut. Maka perlu diadakan penilaian tingkat kepuasan pelanggan pada pengguna fitur e-commerce aplikasi TikTok. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dalam berbelanja menggunakan aplikasi TikTok dengan menerapkan data mining pada metode naïve bayes. Naïve bayes merupakan algoritma data mining yang dapat menghasilkan tingkat akurasi yang baik, Indikator yang digunakan pada penelitian ini adalah biaya, kemudahan akses, kualitas produk dan harga. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari penyebaran kuesioner terhadap 100 responden yang pernah melakukan transaksi menggunakan aplikasi TikTok. Pengolahan data dilakukan secara urut berdasarkan metode knowledge discovery database dan menggunakan alat bantu RapidMiner. Tingkat akurasi yang dihasilkan dari pengolahan data tersebut adalah 85% dengan perbandingan data training dan data testing sebesar 80:20. Keywords : Kepuasan Pelanggan; Naïve Bayes; TikTok

Page 13 of 14 | Total Record : 133

 10   11   12   13   14 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 1 (2025): Mei (2025) Vol. 8 No. 2 (2024): November (2024) Vol. 8 No. 1 (2024): Mei (2024) Vol. 7 No. 2 (2023): November (2023) Vol. 7 No. 1 (2023): Mei (2023) Vol. 6 No. 2 (2022): November (2022) Vol. 6 No. 1 (2022): Mei (2022) Vol. 5 No. 2 (2021): November (2021) Vol. 5 No. 1 (2021): Mei (2021) Vol. 4 No. 2 (2020): November (2020) Vol. 4 No. 1 (2020): Mei (2020) Vol. 3 No. 2 (2019): November (2019) Vol. 3 No. 1 (2019): Mei (2019) Vol. 2 No. 2 (2018): November (2018) Vol. 2 No. 1 (2018): Mei (2018) Vol. 1 No. 2 (2017): November (2017) Vol 1, No 1 (2017): Mei (2017) More Issue