cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Bahar
Contact Email
bahararahman@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
puslit.stmikbjb@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kota banjarmasin,
Kalimantan selatan
INDONESIA
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer
Published by Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Banjarbaru
ISSN : 02163284     EISSN : 26850877     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer adalah Jurnal Ilmiah bidang Komputer yang diterbitkan secara periodik dua nomor dalam satu tahun, yaitu pada bulan Februari dan Agustus. Redaksi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer menerima Artikel hasil penelitian atau atau artikel konseptual bidang Komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 522 Documents
 49   50   51   52   53 
Metode Hybrid SVR-GWO Untuk Prediksi Harga Saham PT. Aneka Tambang Tbk Muhammad Aditya Rahman; Taghfirul Azhima Yoga Siswa; Rofilde Hasudungan
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 22, No 2 (2026): April
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v22i2.3586

Abstract

Fluctuating and unpredictable stock price movements pose a challenge for investors in their decision-making. This study aims to apply and analyze the performance of a hybrid Support Vector Regression (SVR)–Grey Wolf Optimizer (GWO) model in predicting the stock price of PT Aneka Tambang Tbk. The data used consists of daily stock prices from September 11, 2020, to September 11, 2025, totaling 1,202 data points, with a division of 70% training data and 30% testing data. The research stages include pre-processing, basic SVR modeling, and parameter optimization using GWO. The evaluation was carried out using RMSE, MAE, and MAPE. The results show that GWO optimization improved the model's performance from RMSE 99.78, MAE 55.70, and MAPE 2.61% to RMSE 77.27, MAE 48.97, and MAPE 2.37%. Thus, the SVR–GWO model is capable of improving the accuracy of stock price predictions and has the potential to support investment decision-making.Keyword: Grey Wolf Optimizer; Machine Learning; Prediction; Stock Price; Support Vector Re-gression AbstrakPergerakan harga saham yang fluktuatif dan sulit diprediksi menjadi tantangan bagi investor dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan menerapkan dan menganalisis kinerja model hybrid Support Vector Regression (SVR)–Grey Wolf Optimizer (GWO) dalam memprediksi harga saham PT Aneka Tambang Tbk. Data yang digunakan berupa harga saham harian periode 11 September 2020 hingga 11 September 2025 sebanyak 1202 data, dengan pembagian 70% data pelatihan dan 30% data pengujian. Tahapan penelitian meliputi pre-processing, pemodelan SVR dasar, serta optimasi parameter menggunakan GWO. Evaluasi dilakukan menggunakan RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil menunjukkan bahwa optimasi GWO meningkatkan kinerja model dari RMSE 99.78, MAE 55.70, dan MAPE 2.61% menjadi RMSE 77.27, MAE 48.97, dan MAPE 2.37%. Dengan demikian, model SVR–GWO mampu meningkatkan akurasi prediksi harga saham dan berpotensi mendukung pengambilan keputusan investasi.Kata Kunci: Grey Wolf Optimizer; Harga Saham; Machine Learning; Prediksi; Support Vector Regression
Sistem Informasi E-Voting Berbasis Blockchain Untuk Meningkatkan Transparansi Data Tri Haryanti
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 22, No 2 (2026): April
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v22i2.3587

Abstract

Elections that are held in person are vulnerable to fraud, for example, adding votes, miscounting votes and voting more than once, which will be very detrimental to the parties involved, both interested parties and voters. Based on the results of data collection obtained from observations and interviews, an application is needed that allows the above fraud to be avoided. This research develops a blockchain-based E-Voting application to reduce fraud that occurs and to increase transparency of election results data. System development uses the Waterfall method, while system testing uses black boxes. Test results show that by using the blockchain model, voters can only use their NIK once to enter E-Voting to give their voting rights, and refuse to enter their NIK a second time. Blockchain functions to store NIK and lock it so that there is no data duplication so that fraud can be resolved.                                                                                                                                                                  Keywords: Application; E-Voting; Blockchain; Election AbstrakPemilu yang dilakukan secara langsung berpotensi akan kecurangan, seperti penambahan suara, salah menghitung suara dan mencoblos lebih dari satu kali ini akan sangat merugikan pihak terkait baik pihak yang berkepentingan maupun pihak pemilih. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara, dibutuhkan aplikasi yang memungkinkan kecurangan dapat dihindari. Penelitian ini mengembangkan aplikasi E-Voting berbasis blockchain untuk mengurangi kecurangan yang terjadi, sehingga dapat meningkatkan transparansi data hasil pemilu. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall, sedangkan pengujian sistem menggunakan blackbox. Hasil pengujian menunjukkan dengan penggunaan model blockchain, pemilih hanya dapat menggunakan NIK satu kali masuk ke E-Voting untuk memberikan hak pilihnya, dan menolak bilamana memasukkan NIK keduia kalinya. Blockchain berfungsi untuk menyimpan NIK dan menguncinya agar tidak ada kerangkapan data sehingga kecurangan dapat teratasi.Kata Kunci: Apilkasi; E-Voting; Blockchain; Pemilu

Page 53 of 53 | Total Record : 522

 49   50   51   52   53 

Filter by Year

2006 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 22, No 2 (2026): April Vol 22, No 1 (2026): Januari Vol 21, No 2 (2025): Agustus Vol 21, No 1 (2025): Februari Vol 20, No 2: Agustus 2024 Vol 20, No 1: Februari 2024 Vol 19, No 2: Agustus 2023 Vol 19, No 1: Februari 2023 Vol 18, No 2: Agustus 2022 Vol 18, No 1: Februari 2022 Vol 17, No 2: Agustus 2021 Vol 17, No 1: Februari 2021 Vol 16, No 2: Agustus 2020 Vol 16, No 1: Februari 2020 Vol 15, No 2: Agustus 2019 Vol 15, No 1: Februari 2019 Vol 14, No 2: Agustus 2018 Vol 14, No 1: Februari 2018 Vol 13, No 2: Agustus 2017 Vol 13, No 1: Pebruari 2017 Vol 12, No 2: Agustus 2016 Vol 12, No 1: Pebruari 2016 Vol 11, No 2: Agustus 2015 Vol 11, No 1: Pebruari 2015 Vol 10, No 2: Agustus 2014 Vol 10, No 1: Pebruari 2014 Vol 9, No 2: Agustus 2013 Vol 9, No 1: Pebruari 2013 Vol 7, No 2: Agustus 2011 Vol 6, No 2: Agustus 2010 Vol 6, No 1: Pebruari 2010 Vol 4, No 1: Pebruari 2008 Vol 2, No 2: Agustus 2006 More Issue