cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
protekinfo
Contact Email
Protekinfoprotekinfo.unsera@gmail.com
Phone
+62254-8235007
Journal Mail Official
protekinfo.unsera@gmail.com
Editorial Address
Soft Computing, artificial intelligence, Data mining, Decision Support System, Geographic Information System, Multimedia, Game Development, Augmented Reality, and other scientific studies in accordance with the scope field of Computer Science research.
Location
Kota serang,
Banten
INDONESIA
Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika
Published by Universitas Serang Raya
ISSN : 24067741     EISSN : 25976559     DOI : https://doi.org/10.30656
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
rotekinfo (Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika) is a Computer Science or Informatics journal published by Program Studi Informatika Universitas Serang Raya with registered number ISSN 2406-7741(Print) 2597-6559 (On-Line). This journal aims to publish the results of research in the field of Computer Science is published once a year in a september. The scope of Sciences covers Soft Computing, artificial intelligence, Data mining, Decision Support System, Geographic Information System, Multimedia, Game Development, Augmented Reality and other scientific studies in accordance with scope field of Computer Science research.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 12 No 1 (2025)" : 5 Documents clear
Perbandingan Algoritma Regresi Linear Sederhana dan Regresi Polinomial Dalam Prediksi Jumlah Penumpang Kereta Api Di Wilayah Jabodetabek Rohman, Ubaedillah; Sunupurwa Asri, Jefry; Ariessanti, Hani Dewi; Wahyu, Sawali
Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/protekinfo.v12i1.9842

Abstract

Intisari— Di era digital saat ini pertumbuhan data semakin mengalami peningkatan yang signifikan sehingga memerlukan solusi untuk analisis data yang efisien dan efektif. Machine learning menjadi solusi dikarenakan teknologi ini banyak digunakan di berbagai sektor. Diantara teknik machine learning algoritma regresi linear sederhana dan regresi polinomial berperan dalam melakukan analisis prediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan kinerja algoritma regresi linear sederhana dan regresi polinomial dalam prediksi jumlah penumpang kereta api di wilayah jabodetabek. Hasil penelitian akan menentukan manakah algoritma yang lebih akurat dalam memprediksi. Dari hasil penelitian regresi polinomial order 3 mendapatkan hasil akurasi tertinggi dengan R-Square 0.8983, MAPE 0.0704, dan RMSE 1446.6222 dibandingkan dengan regresi linear sederhana dengan R-Square 0.7943, MAPE 0.1013, dan RMSE 1713.8127. Kata kunci— Perbandingan, Regresi linear sederhana, Regresi polinomial, Prediksi, Jumlah penumpang kereta   Abstract— In today's digital era, data growth is increasing significantly, requiring solutions for efficient and effective data analysis. Machine learning is the solution because this technology is widely used in various sectors. Among the machine learning techniques, simple linear regression algorithms and polynomial regression play a role in conducting predictive analysis. The purpose of this study is to compare the performance of simple linear regression algorithms and polynomial regression in predicting the number of train passengers in the Jabodetabek area. The results of the study will determine which algorithm is more accurate in predicting. From the results of the study, polynomial regression order 3 obtained the highest accuracy results with R-Square 0.8983, MAPE 0.0704, and RMSE 1446.6222 compared to simple linear regression with R-Square 0.7943, MAPE 0.1013, and RMSE 1713.8127. Keywords— Comparison, Simple linear regression, Polynomial regression, Prediction, Number of train passengers.    
Evaluasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Sentimen Ulasan Produk Skincare MSGLOW di Tokopedia Arya Sugianta, I Kadek; Ni Kadek Winda Patrianingsih
Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/protekinfo.v12i1.10302

Abstract

Industri skincare di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat, terutama dalam segmen perawatan wajah pria. Platform e-commerce seperti Tokopedia menjadi sarana utama bagi konsumen untuk memberikan ulasan produk, sehingga analisis sentimen terhadap ulasan pelanggan menjadi penting dalam memahami persepsi pasar. Penelitian ini mengevaluasi kinerja algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam klasifikasi sentimen ulasan produk skincare di e-commerce. Data dikumpulkan melalui web scraping dari ulasan pelanggan terhadap produk MSGLOW Men Energizer Facial Wash di Tokopedia, menghasilkan 475 data ulasan. Proses pengolahan teks dilakukan dengan metode text mining, termasuk case folding, tokenizing, stop words removal, dan stemming. Analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner, dengan klasifikasi sentimen menjadi positif, negatif, dan netral. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 92,16%, lebih unggul dibandingkan KNN yang hanya mencapai 68,82%. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan algoritma yang tepat berperan penting dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen di e-commerce. Selain itu, penelitian ini memberikan wawasan bagi industri skincare dalam memahami opini pelanggan dan mengoptimalkan strategi pemasaran berbasis data.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SMART Saptinah; Sigit, Haris; Harsiti; Sigit, Haris Triono
Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/protekinfo.v12i1.10306

Abstract

PT Honi-Je Igoku Indonesia merupakan sebuah perusahaan manufaktur waralaba yang beroperasi di sektor makanan dan minuman (Foods and Beverages). Perusahaan ini didirikan pada tahun 2008 di Kota Cilegon, Banten, oleh Else Frida Saragih dan memiliki jumlah karyawan lebih dari 40 orang. PT Honi-Je Igoku Indonesia melayani berbagai klien tetap, termasuk PT Krakatau Posco, PT Chandra Asri Tbk., serta beberapa koperasi dan kantin perusahaan di wilayah Cilegon dan Anyer, Serang. Perusahaan ini menerapkan prinsip-prinsip kesehatan, kualitas produk, dan pelayanan yang optimal. Salah satu aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia di perusahaan ini adalah evaluasi kinerja karyawan. Saat ini, proses evaluasi kinerja masih dilakukan secara manual, dengan keputusan yang bergantung pada intuisi pengambil keputusan (Decision Maker), sehingga cenderung kurang objektif dan memerlukan waktu yang lama. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam evaluasi kinerja karyawan menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Implementasi sistem ini dapat mempercepat proses evaluasi kinerja dengan memanfaatkan data pendukung yang objektif dalam menentukan karyawan yang berhak mendapatkan penghargaan berdasarkan bukti kinerja yang dimiliki. Dengan demikian, sistem ini dapat berkontribusi dalam meningkatkan kualitas kerja karyawan serta mendukung perkembangan perusahaan.
Implementasi Least Significant Bit pada Citra Digital dengan Enkripsi Vigenère Cipher Berbasis Application Programming Interface vidia, vidia; Ade Lailani; Rohmi Dyah Astuti; Yuliana; Moh Arif Yahya
Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/protekinfo.v12i1.10315

Abstract

Steganografi adalah teknik untuk menyembunyikan informasi dalam citra digital, dan salah satu metode yang digunakan adalah LSB (Least Significant Bit). Metode LSB menyisipkan bit terkecil ke dalam gambar digital, yang melibatkan dua algoritma utama, yaitu algoritma embedding dan ekstraksi. Untuk tahapan enkripsi, penelitian ini menggunakan sistem Vigenère cipher yang terdiri dari dua tahap yaitu enkripsi dan dekripsi. Penelitian ini mengintegrasikan metode steganografi dengan enkripsi menggunakan Vigenère cipher berbasis API. Tujuan dari integrasi ini adalah untuk menciptakan sistem yang tidak hanya menyembunyikan informasi dalam citra digital, tetapi juga melindungi informasi tersebut dari pihak yang tidak berhak mengaksesnya. Dengan menggunakan metode LSB, penelitian ini berhasil mempertahankan kualitas gambar yang digunakan, seperti yang terlihat pada metadata, di mana selisih ukuran file antara gambar asli dan gambar yang telah dienkripsi hanya sebesar 0,8 MB.
Rancang Bangun Sistem Point Of Sales (Pos) Berbasis Web dan Mobile untuk UMKM Yuliana, Yuliana; Yuliana; Ronal
Pengembangan Riset dan Observasi Teknik Informatika Vol 12 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/protekinfo.v12i1.10317

Abstract

Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam perekonomian, tetapi masih banyak yang menggunakan pencatatan transaksi manual yang rentan terhadap kesalahan dan kurang efisien dalam pengelolaan stok serta laporan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem Point of Sales (POS) berbasis web dan mobile yang dapat membantu UMKM dalam pencatatan transaksi, manajemen stok, serta pembuatan laporan keuangan secara otomatis. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah model Waterfall, yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta evaluasi dan validasi sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi pencatatan transaksi, mempermudah pengelolaan stok, serta menghasilkan laporan keuangan yang lebih akurat. Evaluasi dilakukan melalui pengujian User Acceptance Test (UAT), yang menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi terhadap sistem. Dengan demikian, implementasi sistem POS berbasis web dan mobile ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas UMKM dan mendukung pertumbuhan bisnis yang lebih berkelanjutan di era digital.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 2 (2025) Vol 12 No 1 (2025) Vol 11 No 2 (2024) Vol. 11 No. 2 (2024) Vol. 11 No. 1 (2024) Vol. 10 No. 2 (2023) Vol. 10 No. 1 (2023) Vol. 9 No. 2 (2022) Vol. 9 No. 1 (2022) Vol. 8 No. 2 (2021) Vol. 8 No. 1 (2021) Vol. 7 (2020) Vol 6, No 1 (2019) Vol. 6 (2019) Vol. 5 (2018) Vol 5 (2018) Vol 4 (2017): Vol 4 Vol. 4 (2017) Vol 3 (2016) Vol. 3 (2016) Vol 2 (2015) Vol. 2 (2015) Vol. 1 (2014) Vol 1 (2014) More Issue