cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Candra Surya
Contact Email
candrasurya@gmail.com
Phone
+6285278707800
Journal Mail Official
-
Editorial Address
Jl. Hangtuah No. 99 Duri - Riau
Location
Kab. bengkalis,
Riau
INDONESIA
JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik
Published by AMIK Mitra Gama
ISSN : 23562137     EISSN : 2579373X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Sistem Informasi Robotik (JSR) diterbitkan oleh LPPM AMIK Mitra Gama. JSR adalah jurnal open akses dengan pelibatan mitra bestari (peer-reviewed). JSR terbit dua kali dalam setahun, Maret dan September. JSR mempublikasikan naskah asli yang memiliki kontribusi kepada state-of-the-art dan aplikasi dari bidang Komputer. Adapun ruang lingkup jurnal JSR adalah: 1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK/DSS) 2. Sistem Informasi Geografis (GIS/SIG) 3. Sistem informasi skala enterprise (ERP, EAI, CRM, SCM) 4. Keamanan Sistem Informasi 5. Sistem Informasi Berbasis Web 6. Sistem Berbasis Pengetahuan & Data mining 7. Mobile Computing 8. Multimedia 9. Control 10. Networking JSR menerima kontribusi berupa teori (termasuk teknik baru, konsep dan analisis) dan praktis (termasuk percobaan dan prototipe sistem dan aplikasi baru).
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 193 Documents
 16   17   18   19   20 
Implementasi Sistem Prediksi Pendapatan Penjualan Susu Kemasan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Renaldi, Refan; Magdalena, Lena; Hatta, Muhammad
JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 9, No 2 (2025): JSR:Jaringan Sistem Informasi Robotik
Publisher : AMIK Mitra Gama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58486/jsr.v9i2.555

Abstract

Industri susu kemasan di Indonesia mengalami perkembangan signifikan seiring meningkatnya kesadaran masyarakat akan pentingnya asupan nutrisi. CV Cita Nasional sebagai produsen susu kemasan menghadapi tantangan dalam memprediksi penjualan secara akurat di wilayah Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem prediksi penjualan menggunakan metode Regresi Linier Berganda berbasis web. Data penjualan selama 24 bulan (Januari 2023 - Desember 2024) dari enam wilayah distribusi dianalisis dengan variabel independen meliputi Cup, Pp, Mp, Ygt, Y Btl, Spm-c-s, Ppm serta transformasi musiman Month_Sin dan Month_Cos. Implementasi sistem menggunakan framework Laravel untuk backend dan frontend, serta Python untuk pemodelan. Hasil evaluasi model menunjukkan MAE sebesar 0,0250, MSE 0,0011, RMSE 0,0334, dan MAPE 11,71% pada data testing, yang mengindikasikan akurasi prediksi yang baik. Sistem berhasil mengidentifikasi variabel Spm-c-s sebagai faktor terkuat dengan korelasi 0,9542 terhadap pendapatan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam bentuk sistem prediksi yang dapat membantu optimalisasi perencanaan produksi dan distribusi.
Perancangan Sistem Prediksi Pendapatan BRT Menggunakan Penerapan Hybrid Random Forest dan LSTM Loka, Diah Pita; Magdalena, Lena; Febima, Mesi
JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 9, No 2 (2025): JSR:Jaringan Sistem Informasi Robotik
Publisher : AMIK Mitra Gama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58486/jsr.v9i2.553

Abstract

Penelitin ini berfokus pada penerapan pendekatan hybrid machine leaerning yang menggabungkan algoritma Random Forest dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi pendapatan Bus Rapid Transit (BRT) berdasarkan pola perilaku pelanggan. Dengan semakin pentingnya manajemen transportasi umum, prediksi pendapatan yang akurat telah menjadi krusial untuk perencanaan operasional dan pembuatan kebijakan. Penelitian ini mengatasi tantangan yang dihadapi oleh Dinas Perhubungan Kota Cirebon dalam mengelola operasi BRT tanpa sistem prediksi pendapatan yang memadai untuk mendukung kebijakan tarif transportasi publik yang berkelanjutan. Menggunakan data operasional dari Januari hingga Desember 2024, penelitian ini mengusulkan pendekatan hybrid baru di mana Random Forest digunakan untuk pemilihan fitur dan analisis kepentingan, sementara LSTM menangani pengenalan pola temporal untuk prediksi pendapatan. Model hybrid memproses berbagai variabel termasuk data pelanggan (dewasa dan pelajar), data operasional (rute, jadwal), dan faktor eksternal (hari libur nasional, hari libur sekolah). Algoritma Random Forest berhasil mengidentifikasi 5 fitur kunci dari 15 fitur awal, dengan total penumpang (korelasi: 0,996) dan 3 penumpang stasiun teratas (korelasi: 0,996) menunjukkan pentingnya tertinggi. Model LSTM mencapai akurasi prediksi dengan MAE sebesar 8,90%, MSE sebesar 0,0134, RMSE sebesar 11,59%, dan R² sebesar 75,97%. Pendekatan hybrid menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi prediksi pendapatan dibandingkan dengan metode tradisional, memberikan wawasan berharga bagi otoritas transportasi di Kota Cirebon untuk merumuskan kebijakan tarif transportasi publik yang berkelanjutan.
SISTEM INFORMASI PETTY CASH INTERAKTIF: PENDEKATAN AGILE SCRUM UNTUK PENINGKATAN AKURASI DAN EFISIENSI DI PT. MOBILKOM TELEKOMINDO Ritonga, Nur Afni Selfiana; Yubarda, Erliza; Azizah, Juwita
JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 9, No 2 (2025): JSR:Jaringan Sistem Informasi Robotik
Publisher : AMIK Mitra Gama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58486/jsr.v9i2.631

Abstract

Penelitian Kemajuan teknologi informasi di era digital mendorong perusahaan untuk mengelola keuangannya secara lebih efektif, efisien, dan transparan. PT. Mobilkom Telekomindo yang bergerak di bidang telekomunikasi dan teknologi informasi masih menggunakan metode manual seperti pencatatan berbasis kertas dan spreadsheet, sehingga meningkatkan risiko kesalahan manusia. Keadaan ini menyebabkan berbagai kendala, seperti kesalahan pencatatan, keterlambatan pelaporan, dan kesulitan dalam memantau penggunaan dana secara akurat. Metodologi yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah Agile Scrum. Pendekatan ini dipilih untuk memastikan adaptasi yang cepat terhadap kebutuhan pengguna (Staf Keuangan) dan menghasilkan fitur-fitur fungsional secara bertahap (iteratif). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen kas kecil berbasis Visual Basic .Net dengan basis data MySQL, merancang dan mengimplementasikan sistem informasi manajemen kas kecil yang interaktif dan terkomputerisasi yang diharapkan dapat meningkatkan akurasi pencatatan, efisiensi proses, serta meminimalkan risiko kesalahan dan kehilangan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan sistem ini dapat mempercepat proses pencatatan, pengajuan, dan pembukuan penggunaan dana operasional kecil, menyediakan fitur pemantauan saldo secara real-time, dan memudahkan pembuatan laporan pengeluaran. Dengan penerapan sistem ini, departemen akuntansi dapat lebih mudah memantau penggunaan dana, menjaga konsistensi data, dan memperkuat pengendalian internal perusahaan. Sistem informasi manajemen kas kecil yang telah dikembangkan dapat meningkatkan transparansi, efisiensi waktu, dan mendukung kelancaran operasional perusahaan secara keseluruhan.Kata Kunci : Sistem Informasi, Kas Kecil, Visual Basic .Net, MySQL, Manajemen Keuangan , Agile Scrum

Page 20 of 20 | Total Record : 193

 16   17   18   19   20 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 2 (2025): JSR:Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 9, No 1 (2025): JSR: Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 8, No 2 (2024): JSR: Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 8, No 1 (2024): JSR: Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 7, No 2 (2023): JSR: Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 7, No 1 (2023): JSR: Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 6, No 2 (2022): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 6, No 1 (2022): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 5, No 2 (2021): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 5, No 1 (2021): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 4, No 2 (2020): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 4, No 1 (2020): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 3, No 2 (2019): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 3, No 1 (2019): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 2, No 2 (2018): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 2, No 1 (2018): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Vol 1, No 01 (2017): JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik More Issue