cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
muhammad reza redo islami
Contact Email
lp3m.stmik@dharmawacana.ac.id
Phone
+6282186663000
Journal Mail Official
lp3m.stmik@dharmawacana.ac.id
Editorial Address
STMIK Dharmawacana JL.Kenanga No.3 Mulyojati 16c, Metro Barat, Kota Metro, Lampung
Location
Kota metro,
Lampung
INDONESIA
International Research on Big-data and Computer Technology (IRobot)
Published by STMIK Dharma Wacana
ISSN : 27974294     EISSN : 27974278     DOI : https://doi.org/10.53514/ir.v4i1.156
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Ini Berfokus pada bidang kelimuan komputer di antaranya: 1. Artificial Intelligence 2. Networking Computer 3. Database Systems 4. Multimedia 5. Information Systems 6. System Analyst
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 107 Documents
 7   8   9   10   11 
Sistem Informasi Penjualan di Kafe Kilas Balik Kotamobagu Berbasis Web dan Mobile Tuntun, Ritham; Prasetya, Syadina Arya; Tamuntuan, Virginia
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 9, No 2 (2025): September
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v9i2.696

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi penting bagi UMKM untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan penjualan. Coffee Shop Kilas Balik masih mengalami kendala pada pencatatan transaksi, pengelolaan stok, dan pemesanan pelanggan karena proses penjualan dilakukan secara manual dan belum terintegrasi untuk transaksi online maupun offline, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan dan keterlambatan laporan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Sistem Informasi Penjualan berbasis website yang mengintegrasikan pemesanan, pengelolaan produk, transaksi penjualan, dan pembayaran digital. Metode pengembangan menggunakan waterfall melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian, dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Hasilnya berupa sistem berbasis web dengan fitur manajemen produk, pemesanan, pencatatan transaksi, laporan penjualan, serta integrasi pembayaran QRIS. Pengujian fungsional menunjukkan sistem berjalan sesuai kebutuhan dan meningkatkan efektivitas pengelolaan penjualan
RANCANG BANGUN APLIKASI KECERDASAN BUATAN BERBASIS FUZZY PROFILE MATCHING SEBAGAI REKOMENDASI OBAT PASIEN HIPOTENSI ARTOSTATIK Mezan el-Khaeri Kesuma
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 9, No 2 (2025): September
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v9i2.702

Abstract

Aplikasi Kecerdasan Buatan Berbasis Fuzzy Profile Matching Sebagai Rekomendasi Obat Pasien Hipotensi Ortostatik” yang dikembangkan, Aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrogrman Pascal dan Borland Delphi sebagai GUI. Aplikasi ini memiliki beberapa bagian yaitu Form Menu Utama, Form perhitungan rekomendasi obat, dosis dan frekuensi dan Form Informasi Singkat Tentang Aplikasi. Tujuan dari pengembangan aplikasi ini adalah untuk membantu para dokter muda dalam memberikan rekomendasi obat menggunakan Aplikasi Kecerdasan Buatan Berbasis Fuzzy Profile Matching Sebagai Rekomendasi Obat Pasien Hipotensi Ortostatik. Hasil penelitian ini selain rekomendasi jenis obat, sistem juga dapat merekomendasikan dosis dan frekuensi penggunaan Fuzzy sehingga lebih tepat dan mengurangi kesalahan petugas medis dalam merekomendasikan obat serta dapat memberikan dampak positif bagi pasien dalam hal waktu, proses penyembuhan, dan biaya yang lebih rendah. Penelitian ini memberikan pengetahuan bahwa penentuan obat hipotensi memerlukan sebanyak 17 parameter ata pasien. Rekomendasi obat yang cocok untuk Hipotensi Ortostatik ada 2 jenis yaitu Fludrocortisone dan Midodrine.
Implementasi Metode Vikor Dalam Penentuan Strategi Pemasaran UMKM (Usaha Mikro, Kecil, Dan Menengah) Nasi Bakar Mak Yuni Kota Metro Siregar, Guna Yanti Kumala; Puspa, Harum; Fransiska, Hera
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 10, No 1 (2026): April (in Progress)
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v10i1.715

Abstract

Perkembangan usaha kuliner di Kota Metro semakin meningkat sehingga persaingan antar pelaku usaha menjadi lebih kompetitif. UMKM Nasi Bakar Mak Yuni sebagai salah satu usaha kuliner lokal menghadapi tantangan dalam menentukan strategi pemasaran yang paling efektif untuk meningkatkan penjualan dan memperluas jangkauan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode VIKOR dalam menentukan strategi pemasaran terbaik berdasarkan pendekatan multi-kriteria. Metode VIKOR dipilih karena mampu menghasilkan solusi kompromi dalam pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa kriteria yang saling bertentangan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan kuesioner kepada pemilik usaha, karyawan, dan pelanggan. Alternatif strategi pemasaran yang dianalisis meliputi promosi media sosial, kerja sama dengan layanan pesan antar, program diskon, pemasangan media promosi offline, dan program loyalitas pelanggan. Kriteria penilaian terdiri dari biaya pemasaran, jangkauan pasar, potensi peningkatan penjualan, kemudahan implementasi, dan tingkat risiko. Hasil perhitungan menggunakan metode VIKOR menunjukkan bahwa strategi dengan nilai indeks kompromi (Q) terendah merupakan alternatif yang paling direkomendasikan untuk diterapkan. Implementasi metode VIKOR mampu memberikan rekomendasi strategi pemasaran yang objektif dan terukur bagi UMKM Nasi Bakar Mak Yuni Kota Metro. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pelaku usaha dalam menentukan strategi pemasaran yang optimal serta menjadi referensi bagi penelitian sejenis di bidang Sistem Pendukung Keputusan berbasis multi-kriteria @font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:roman; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-536870145 1107305727 0 0 415 0;}@font-face {font-family:Calibri; panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:swiss; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-469750017 -1073732485 9 0 511 0;}p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin-top:0cm; margin-right:0cm; margin-bottom:10.0pt; margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-fareast-font-family:Calibri; mso-fareast-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:EN-US;}.MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:11.0pt; mso-ansi-font-size:11.0pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-fareast-font-family:Calibri; mso-fareast-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-font-kerning:0pt; mso-ligatures:none; mso-ansi-language:EN-US;}.MsoPapDefault {mso-style-type:export-only; margin-bottom:10.0pt; line-height:115%;}div.WordSection1 {page:WordSection1;}
Analisis Penerimaan AI Menggunakan PLS-SEM Dan Machine Learning Pada Guru SMA Negeri 1 Banjarharjo Brebes Mariani, Dina; Wibowo, Hari Tri
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 10, No 1 (2026): April (in Progress)
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v10i1.714

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Artificial Intelligence (AI) pada guru SMA Negeri 1 Banjarharjo dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) yang dikombinasikan dengan PLS-SEM dan machine learning. Konstruk yang diuji meliputi persepsi kemudahan, persepsi kegunaan, minat penggunaan AI, dan penggunaan AI. Metode penelitian menggunakan kuantitatif (kuesioner) dan dianalisis menggunakan SmartPLS4 untuk menguji hubungan kausal antarkonstruk, serta Random Forest dan XGBoost untuk mengevaluasi kemampuan prediktif dan mengidentifikasi feature importance. Sampel penelitian berjumlah 59 responden. Hasil PLS-SEM menunjukkan bahwa persepsi kemudahan tidak berpengaruh terhadap minat penggunaan AI dan berpengaruh terhadap penggunaan AI. Persepsi kegunaan berpengaruh terhadap minat penggunaan AI dan tidak berpengaruh terhadap minat penggunaan AI. Minat penggunaan AI tidak berpengaruh terhadap penggunaan AI. Analisis machine learning menunjukkan bahwa persepsi kegunaan merupakan prediktor dominan terhadap minat penggunaan, sedangkan persepsi kemudahan lebih dominan dalam memprediksi penggunaan AI. Model Random Forest menunjukkan performa prediksi yang lebih baik dibandingkan XGBoost.
Penerapan K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Modalitas Pencitraan Medis Pada Dataset Imaging Data Commons Dea Anggraini; Angelina S. Saragih; Bicanro Gebriyan Panjaitan
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 10, No 1 (2026): April (in Progress)
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v10i1.725

Abstract

Distribusi modalitas pencitraan medis dalam dataset Imaging Data Commons (IDC) yang berskala petabyte belum pernah dianalisis secara sistematis menggunakan pendekatan data mining, padahal ketimpangan distribusinya berpotensi memengaruhi kualitas pengembangan model kecerdasan buatan di bidang onkologi. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan modalitas pencitraan medis berdasarkan karakteristik distribusi data menggunakan algoritma K-Means Clustering yang diakses melalui Google BigQuery. Data diproses melalui tahapan preprocessing meliputi pembersihan, penyaringan noise, dan normalisasi MinMaxScaler. Nilai K optimal ditentukan melalui Elbow Method menghasilkan K=3. Hasil clustering membentuk tiga kelompok: Cluster 2 (CT, 62,22%), Cluster 1 (MR, 32,41%), dan Cluster 0 (20 modalitas minor, 5,37%), dengan Silhouette Score 0,7823 yang termasuk kategori cluster kuat. Penelitian ini mengungkap bahwa hubungan antara cakupan body part dan volume data bersifat eksponensial, serta dominasi CT dan MRI berpotensi menciptakan blind spot pada model AI medis apabila ketimpangan distribusi tidak ditangani sebelum pelatihan model.
Sistem Otomasi Ruang Kerja Berbasis IoT Untuk Efesiensi Energi Kelvin Jossy Fransisco; Adi Wibowo
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 10, No 1 (2026): April (in Progress)
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v10i1.726

Abstract

Efisiensi penggunaan energi dan keamanan akses ruang merupakan dua aspek penting dalam pengelolaan ruang kerja modern. Penggunaan perangkat listrik yang tidak terkontrol serta sistem akses manual seringkali menyebabkan pemborosan energi dan rendahnya tingkat keamanan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem otomasi kontrol akses pintu berbasis RFID menggunakan mikrokontroler ESP32. Sistem yang dikembangkan terdiri dari RFID MFRC522 sebagai media input, ESP32 sebagai pengendali utama, relay sebagai aktuator, LCD I2C sebagai media tampilan, serta modul suara ISD1820 sebagai notifikasi. Sistem bekerja dengan cara membaca kartu RFID yang ditempelkan oleh pengguna, kemudian ESP32 memproses data tersebut untuk mengontrol status pintu melalui solenoid door lock, serta memberikan informasi melalui LCD dan output suara. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik sesuai dengan perancangan yang telah dibuat. Pengujian sistem menunjukkan bahwa seluruh komponen berfungsi dengan baik baik secara individu maupun terintegrasi, dengan waktu respon kurang dari 2 detik. Sistem juga mampu meningkatkan efisiensi energi karena perangkat hanya aktif saat diperlukan. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi alternatif dalam pengembangan sistem otomasi ruang berbasis IoT yang efisien, aman, dan mudah diimplementasikan. Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan menambahkan fitur validasi pengguna dan integrasi dengan platform IoT untuk monitoring secara real-time
Perancangan Aplikasi Pemeliharaan Alat Pabrik Pada Kompartemen Pemeliharaan PT Pupuk Sriwidjaja Palembang Berbasis Website Luthfi Andini; Rizky Yulianisa; Sharla Imanda; Ida Wahyuningrum; Henny Madora; Yusniarti Yusniarti
International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Vol 10, No 1 (2026): April (in Progress)
Publisher : UNIVERSITAS DHARMA WACANA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53514/ir.v10i1.722

Abstract

Aplikasi Pemeliharaan Alat Pabrik berbasis website mendukung efisiensi pengumpulan, pemantauan, dan pelaporan data secara terintegrasi, sehingga informasi kondisi peralatan dapat diakses dengan cepat dan akurat dalam satu sistem. Perancangan aplikasi dilakukan dengan mengacu pada metode Waterfall yang pada laporan ini difokuskan pada dua tahapan utama, yaitu Requirement dan Design, yang meliputi analisis kebutuhan pengguna, pemodelan sistem menggunakan UML, serta perancangan arsitektur dan antarmuka aplikasi pemantauan data Vibration dan Oil Analysis secara terstruktur guna mendukung deteksi dini kerusakan komponen mesin

Page 11 of 11 | Total Record : 107

 7   8   9   10   11 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 1 (2026): April (in Progress) Vol 9, No 2 (2025): September Vol 9, No 1 (2025): April Vol 8, No 2 (2024): September Vol 8, No 1 (2024): April Vol 7, No 2 (2023): September 2023 Vol 7, No 1 (2023): IRobot - April 2023 Vol 6, No 2 (2022): IRobot - September 2022 Vol 6, No 1 (2022): IRobot - April 2022 Vol 5 (2021): September 2021 Vol 4 (2020): September 2020 Vol 3 (2019): September 2019 Vol 2 (2018): September 2018 Vol 1 (2017): I-Robot More Issue