cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Riki
Contact Email
riki@ubd.ac.id
Phone
+6289658939791
Journal Mail Official
algor@ubd.ac.id
Editorial Address
Jl, Imam Bonjol No. 41 Karawaci Ilir Tangerang 15115
Location
Kota tangerang,
Banten
INDONESIA
Algor
Published by Universitas Buddhi Dharma
ISSN : 27150569     EISSN : 27150577     DOI : https://doi.org/10.31253/algor
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The ALGOR Journal is open access published by the Faculty Sains & Technology of Buddhi Dharma University. ALGOR main goal is to provide a platform for academics, researchers and students to share contemporary thinking in the field of informatics. The ALGOR Journal publishes research papers in informatics such as Datamining, Cloud Computing, Robotics and Sensor, Expert System, IoT
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 120 Documents
 8   9   10   11   12 
Pengaruh Penerapan Algoritma Sistem Rekomendasi terhadap Keputusan Pra-Pembelian Konsumen Shopee Indonesia Jonathan, Christy; Fidela, Cecilia; Aisya, Annaiya Rihhadatul; Andrew; Sutawijaya, Bernard Limasta; Athallah, Muhammad Ifdal
ALGOR Vol. 7 No. 1 (2025): Another Day, Another Technology
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

COVID-19 pandemic has altered many fields, including trades. Related direct activities have currently shifted to online through e-commerce. One of those popular ones is Shopee. This study is conducted in order to seek the influence of the recommender system algorithm towards the pre-purchase decision of Indonesian Shopee users. Quantitative methods of research methodology are used to collect primary data through questionnaire distribution. Secondary data are compiled with qualitative methods through literature review based on various journal articles and books on information systems and consumer behavior. Results of the study implied that Shopee’s recommender system prompts its users to seek more information about products of their needs. Information gained by users will be used as their consideration material before committing the transaction. Such behavior is concluded as the pre-purchase decision. The algorithms in the recommender system are proven to positively influence the pre-purchase decision of Indonesian Shopee consumers.
Penerapan Metode Fuzzy Time Series Untuk Memprediksi Rata - Rata Terhadap Harga Telur Ditingkat Perdagangan Grosir Indonesia Berbasis Web: Universitas Buddhi Dharma Sihombing, Valentino; Giap, Yo Ceng
ALGOR Vol. 7 No. 1 (2025): Another Day, Another Technology
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Telur ayam menjadi salah satu sumber protein hewani yang biasanya digemari penduduk Indonesia. sehingga tanpa disadari setiap tahunnya Indonesia selalu mengalami kenaikan harga terhadap telur. Maka dari itu antara ketersediaan dan permintaan terhadap harga telur harus diperhatikan. Semakin tinggi harga telur, maka jumlah permintaan masyarakat terhadap telur ayam akan menurun. Permasalahan tersebut dapat mengakibatkan kerugian. Tujuan dari penelitian untuk melakukan implementasi fuzzy time series terhadap prediksi rata-rata harga telur ditingkat perdagangan grosir. Tahapan peramalan dalam penelitian adalah melakukan pendefinisian himpunan semesta pada data aktual telur, menentukan jumlah dan panjangnya kelas interval, mendefinisikan himpunan fuzzy, melakukan fuzzifikasi data aktual telur, menentukan Fuzzy logic relationship (FLR), membentuk Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG), melakukan defuzzifikasi, dan melakukan perhitungan peramalan. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari dua jenis pengujian, yaitu pengujian tingkat error berdasarkan AFER dan pengujian usability. Hasil pengujian tingkat error  terhadap AFER dalam mengimpelentasi fuzzy time series saat meramalkan harga pada telur adalah sebesar 1.82% untuk pertahunnya yang menunjukan nilai error yang semakin kecil artinya tingkat akurasinya baik, sedangkan pengujian usability rata-rata harga telur sebesar 79,6% dengan rincian aspek sikap (attitude) sebesar 86,8% dan aspek mudah dipelajari (learnability) sebesar 72%.
Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Penyewaan Motor Berbasis Web Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Hutajulu, Sebastian Aldo; Wijaya, Ardie Halim; Wiyono
ALGOR Vol. 7 No. 1 (2025): Another Day, Another Technology
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyewaan motor merupakan salah satu bisnis yang berkembang di berbagai tempat. Penyewaan motor dahulu dilakukan secara manual, dan mengalami beberapa kendala. Penyewaan motor secara manual dianggap tidak efektif dan kurang efisien karena mengharuskan penyewa untuk berhadapan langsung dengan pemilik motor yang dimana pilihan unit motornya sangat terbatas. Penyewaan motor tanpa menggunakan platform khusus membuat pemilik motor kesulitan dalam memasarkan unit motornya, maka dibuatlah web E-Rental Motor ini untuk membantu pemilik motor mempunyai tempat khusus atau suatu platform guna memasrakan unit motor yang akan disewakannya. Untuk menyeimbangkan kemajuan teknologi saat ini, penyewaan motor berbasis web dilakukan dengan sistem pendukung keputusan yaitu metode SAW. Melakukan identifikasi dan observasi terhadap sistem informasi mengenai penyewaan motor secara manual. Setelah mendapat hasil tersebut maka data yang diperoleh diinput ke dalam grafik SAW .Berdasarkan konsep dan perancangan sistem maka disimpulkan bahwa "Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Penyewaan Motor Berbasis Web Menggunakan Metode Saw (Simple Additive Weighting)" untuk membantu user dalam mengambil keputusan penyewaan motor secara lebih mudah, efisien, dan efektif dengan terciptanya sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) membantu proses pemilihan menyewa motor jauh lebih mudah dan akurat. Penyewaan lebih rapi dan berstruktur untuk membantu admin memudahkan pekerjaannya. Maka pemilik dan admin dapat memberikan informasi yang akurat.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM DI PT METEOR INOVASI DIGITAL Jaya Susilo, Kevin; Arijanto, Rudy
ALGOR Vol. 7 No. 1 (2025): Another Day, Another Technology
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Technology has become a crucial element in both individual and industrial life, not only facilitating daily tasks but also serving as a pillar in facing challenges and business competition. This research aims to develop a user-friendly knowledge management system application at PT Meteor Inovasi Digital, with the goal of replacing conventional approaches to knowledge storage with a more efficient application system. The research methodology includes planning, analysis, design, and implementation phases. Planning involves identifying existing problems, while analysis relates to information and system requirements. Design focuses on interface modeling, database structuring, and data flow to facilitate development. Implementation includes the development and deployment of the application, ensuring resource availability in accordance with the design outcomes. Data from questionnaire surveys, completed by 10 staff members of PT Meteor Inovasi Digital, provide insights into user responses to the developed system. The conclusion highlights the development of an information system to maintain and enhance the efficiency of knowledge utilization in the company. The designed system aligns with the company's needs, following the steps of a knowledge management roadmap to create an effective and efficient ecosystem for storing and utilizing knowledge. It also supports the migration plan to a knowledge management system from the conventional methods still in use.
IMPLEMENTASI SMART CONTRACT DI JARINGAN BLOCKCHAIN ETHEREUM Studi Kasus: TRANSAKSI JUAL BELI GAMBAR NFT Rino, Rino; Owen, Michael; Edy, Edy
ALGOR Vol. 7 No. 1 (2025): Another Day, Another Technology
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi smart contract pada jaringan blockchain Ethereum sebagai solusi untuk meningkatkan keamanan, transparansi, dan efisiensi dalam transaksi jual beli gambar Non-Fungible Token (NFT). Permasalahan utama yang diangkat adalah maraknya transaksi NFT yang tidak terjamin keasliannya serta tingginya kasus penipuan akibat minimnya mekanisme verifikasi kepemilikan dan transaksi. Metode penelitian yang digunakan meliputi perancangan dan pengembangan sistem berbasis web menggunakan PHP yang terintegrasi dengan smart contract Solidity pada jaringan Ethereum. Sistem ini mensimulasikan alur transaksi mulai dari user registration, pemilihan produk NFT, proses pembayaran melalui MetaMask, hingga konfirmasi otomatis melalui smart contract. Pengujian black box menunjukkan seluruh fitur utama seperti checkout, connect wallet, dan verifikasi pembayaran berjalan sesuai ekspektasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi smart contract secara signifikan meningkatkan kepercayaan konsumen karena menjamin keaslian aset digital, mengurangi ketergantungan pada pihak ketiga, serta menyediakan audit trail permanen yang tidak dapat diubah. Implementasi ini berpotensi menjadi model rujukan dalam pengembangan sistem e-commerce berbasis blockchain, serta membuka peluang aplikasi lebih luas pada bidang lain seperti sertifikasi digital dan manajemen hak cipta.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN ONLINE BERBASIS WEB DENGAN PENGUJIAN USER ACCEPTANCE TEST (UAT) STUDY KASUS (DODOL NY. PANG) Michelle Lanetha Wijaya; Suwitno Suwitno
ALGOR Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah memberikan peluang bagi usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) untuk meningkatkan efisiensi operasional dan daya saingnya melalui sistem informasi berbasis web. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sistem informasi penjualan online berbasis web yang diterapkan pada UMKM Dodol Ny. Pang. Selain itu, dilakukan pengujian User Acceptance Test (UAT) untuk memastikan sistem yang dikembangkan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini mencakup pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian UAT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi proses penjualan, memperluas jangkauan pasar, dan mendapatkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi berdasarkan hasil pengujian UAT.
Marketplace Sebagai Sarana Pemasaran Jasa Kreatif: Studi Kasus Pada UMKM Robby Williams; Riki Riki
ALGOR Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Advances in information technology have driven major transformations in business, particularly through e-commerce and marketplaces that facilitate online transactions. One of the advantages is that buyers can order goods or services online without having to visit the store in person. However, data from the Central Statistics Agency shows that many businesses are still not involved in e-commerce, and the adoption of marketplaces is still lagging behind the use of instant messaging and social media. Based on this phenomenon, this study designed a web-based marketplace platform specifically for service products that can accommodate various business processes from different services. This application is expected to accommodate conventional service businesses by providing marketing facilities, expanding the reach of buyers, and facilitating the search for services. The system design uses the prototype method through the stages of needs analysis, prototype design, evaluation, coding, testing, and implementation. The results of the study show that the designed platform can accommodate various service business processes.
Analisis Estimasi Pengukuran Perangkat Lunak Metode Function Point Santa Margita
ALGOR Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Karena industri perangkat lunak sangat kompetitif, memperkirakan biaya perangkat lunak sangat penting sebagai salah satu isu yang sangat penting dalam proses pengembangan perangkat lunak, dan pasar dengan harga yang sesuai perlu ditetapkan. Masalah estimasi dan kegagalan dalam proyek perangkat lunak disebabkan oleh kurangnya perencanaan, ketidakpastian tujuan proyek, dan kurangnya peramalan tenggat waktu dan anggaran selama proyek perangkat lunak Model function point ini akan di implementasikan untuk estimasi biaya yang salah adalah Sistem Informasi SD ABC. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui estimasi biaya dari pengembangan software FAS (Financing Analysis System)Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada Sistem informasi pendidikan SD ABC  menggunakan metode Function Point Kesimpulan yang dapat diambil sebagai berikut estimasi biaya yang diperoleh dari hasill penelitian ini, dapat memberikan rekomendasi harga untuk proyek perangkat lunak selanjutnya, menyelesaikan Sistem informasi pendidikan SD ABC ini menggunakan metode Function Point. perkiraan biaya adalah sebesar Rp 29.463.000. Sehingga didapatkan hasil estimasi biaya yang lebih akurat menggunakan metode Function Point dibandingkan dengan metode Perkiraan sehingga biaya yang diberikan kemungkinan terlalu mahal atau terlalu murah untuk proyek sistem infromasi pendidikan di SD ABC, berikut saran untuk penelitian selanjutnya Penelitian selanjutnya dapat menyempurnakan penelitian ini dengan menambahkan metode estimasi biaya lain untuk dibandingkan dengan hasil penelitian ini.  
MARKET PLACE DAN TURNAMEN OLAH RAGA SEBAGAI SARANA UNTUK MENINGKATKAN EKONOMI KERAKYATAN IKATAN KELUARGA GUNUNGKIDUL KAPANEWON GIRISUBO DENGAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM) Yakub Yakub; Rino Rino
ALGOR Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Peningkatan ekonomi kerakyatan atau pengembangan UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah UMKM) Ikatan Keluarga Gunung Kidul Kapanewon Girisubo Kabupaten melalui kegiatan market place dan turnamen olah raga. Pengembangan UMKM menjadi sangat strategis untuk menggerakkan ekonomi kerakyatan, kegiatan usahanya mencakup hampir semua bidang usaha sehingga kontribusi UMKM menjadi sangat besar bagi pendapatan kelompok Masyarakat atau perantau berpenghasilan rendah.  
A IMPLEMENTASI ALGORITMA DATA MINING DALAM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA BERBASIS WEB Suwitno Suwitno; Benny Daniawan; Andri Wijaya; Leona Fandini; Gesima Angel Sirait
ALGOR Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi-Universitas Buddhi Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan salah satu upaya strategis dalam mendukung pengambilan keputusan akademik secara lebih dini. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes dalam mengidentifikasi status kelulusan mahasiswa berdasarkan data akademik. Dataset terdiri dari 541 data mahasiswa dengan atribut jenis kelamin, Indeks Prestasi Semester (IPS 1–8), IPK, dan usia. Tahapan penelitian meliputi pembersihan data, penanganan missing value menggunakan nilai rata-rata, transformasi data kategorikal dengan label encoding, normalisasi menggunakan standard scaler, serta pembagian data menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Support Vector Machine memperoleh akurasi 95,41% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang relatif seimbang pada kedua kelas sehingga menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik. Sementara itu, Naive Bayes juga mampu melakukan klasifikasi dengan baik dengan akurasi 90,82%, namun menghasilkan tingkat akurasi yang lebih rendah dibandingkan SVM  akibat asumsi independensi antar atribut yang kurang sesuai dengan karakteristik data akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Support Vector Machine merupakan metode yang lebih efektif dan direkomendasikan untuk prediksi kelulusan mahasiswa dibandingkan Naive Bayes pada dataset yang digunakan.

Page 12 of 12 | Total Record : 120

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2019 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 2 (2026): Research for Future Vol. 7 No. 1 (2025): Another Day, Another Technology Vol. 6 No. 2 (2025): Informatics Innovation Vol. 6 No. 1 (2024): Information Trail Vol. 5 No. 2 (2024): Creativity Influence Technology Vol. 5 No. 1 (2023): Sustainability of Information Technology Vol. 4 No. 2 (2023): Updated Technology Vol. 4 No. 1 (2022): System and Engineering Vol. 3 No. 2 (2022): Data Analysis, Data Mining Vol 3 No 1 (2021): High Tech High Value Vol 2 No 2 (2021): Mix Technology Vol 1 No 2 (2020): Technology in Era Industry 4.0 Vol 2 No 1 (2020): Data And System Vol 1 No 1 (2019): New Technology More Issue