cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Herlawati
Contact Email
herlawati@ubharajaya.ac.id
Phone
+6281219066673
Journal Mail Official
jsrcs@ubharajaya.ac.id
Editorial Address
Gedung LPPMP Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Jl. Perjuangan No.81, Marga Mulya, Kec. Bekasi Utara, Kota Bks, Jawa Barat 17143
Location
Kota adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS)
Published by Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
ISSN : -     EISSN : 2722290X     DOI : https://doi.org/10.31599/jsrcs
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management
Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian mahasiswa bidang ilmu komputer bersama dosen pembimbingnya yang bertemakan: Algoritma, Augmented and Virtual Reality, Bahasa Komputasi, Computer Graphics, Game Teknologi, Mobile Computing, Operating Systems, Pengolahan Citra, Robotika, Sistem Pakar, Soft Computing, Software Engineering, Software Process and Life Cycle, Software Testing and Quality Assurance, System Software, User Experience (UX), User Interface (UI), Artificial Intelligence, Blockchain Technology, Business Intelligence, Cloud Computing, Computer Architecture, Computer Vision, Database Systems, Deep Learning, Human Computer Interaction, Digital Forensic, Internet of Things, IT Security, Machine Learning, Networking, Semantic Web, Sistem Terdistribusi, Systems Engineering, dan Wireless Network.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 154 Documents
 5   6   7   8   9 
Implementasi Teknologi IoT pada Smart Farming dalam Memonitoring Tanaman Hidroponik Berbasis Android Rian Septian Anwar; Nani Agustina; Entin Sutinah
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2167

Abstract

Currently the cultivation of plants by means of hydroponics is partly a hobby and some are a necessity. The cultivation of hydroponic plants requires a touch of technology such as the Internet of Things (IoT). This technology is very important in order to get crop yields that have good quality and quantity. The Riyadusalihin Islamic Boarding School currently implements plant cultivation by applying hydroponics, because the activities at the Islamic boarding school are quite dense so that in farming they rely on estimates to regulate the temperature and humidity of the air resulting in failure in hydroponic farming such as vegetables not growing well, lack of quality of the plants vegetables and many vegetables wither and eventually die. The purpose of using IoT in smart farming is one of them in the cultivation of vegetable plants so that they can monitor plants without disturbing the activities of the students and can be controlled remotely so that they can condition or stabilize the temperature and humidity of the air in plants. In this study applying IoT technology using the Blynk application, where this application is one of the advances in information technology which is quite popular among smart phone users because the user interface is quite simple, many features are presented by Blynk and easy to access, with the operating system controlled. with Arduino Nano via ESP 8266 and temperature sensor DS18b20 so that monitoring of plants can be done easily and the plants will grow well by having good quality and quantity and the students can get good nutrition which can be obtained from foods such as these vegetables. Keywords: Android, Hydroponics, IoT, Smart Farming   Abstrak Saat ini budidaya tanaman dengan cara hidroponik sebagian menjadi hobi dan ada juga yang menjadi kebutuhan. Dalam budidaya tanaman hidroponik dibutuhkan sentuhan teknologi seperti Internet of Things (IoT). Teknologi ini sangat penting agar mendapatkan hasil tanaman yang memiliki kualitas dan kuantitas yang baik. Pesantren Riyadusalihin saat ini menerapkan budidaya tanaman dengan menerapkan hidroponik, karena kegiatan di pesantren cukup padat sehingga dalam melakukan bercocok tanam dengan mengandalkan perkiraan saja untuk mengatur suhu dan kelembaban udara sehingga mengalami kegagalan dalam bercocok tanam hidroponik seperti sayuran kurang tumbuh dengan baik, kurangnya kualitas dari tanaman sayur serta banyak sayuran yang layu dan akhirnya mati. Tujuan penggunaan IoT pada smart farming ini salah satunya pada budidaya tanaman sayur agar dapat memonitoring tanaman dengan tidak mengganggu aktifitas para santri dan dapat dikendalikan melalui jarak jauh sehingga dapat mengkondisikan atau menstabilkan suhu dan kelembaban udara pada tanaman. Pada penelitian ini menerapkan teknologi IoT dengan menggunakan Aplikasi Blynk, dimana aplikasi ini merupakan salah satu kemajuan teknologi informasi yang cukup populer di  kalangan pengguna smart phone karena user interface yang cukup sederhana, banyak fitur yang disajikan oleh Blynk dan mudah di akses, dengan sistem pengoperasiannya dikendalikan dengan Arduino Nano melalui ESP 8266 dan sensor suhu DS18b20 sehingga memonitoring tanaman dapat dilakukan dengan mudah dan tanaman akan tumbuh dengan baik dengan memiliki kualitas serta kuantitas yang baik dan para santri bisa memperoleh gizi yang baik bisa didapat dari makanan  seperti sayuran tersebut. Kata kunci: Android, Hidroponik, IoT, Smart Farming
Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Lama Waktu Pengerjaan Uji Kompetesi Keahlian (Ukk) Siswa Sekolah Menegah Kejuruan (Smk) Muhammad Zaenal Mutaqin; Muhamad Malik Mutoffar
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2343

Abstract

This research is motivated by the need for a method or method that helps teachers and schools to predict the speed of time for students UKK work so that schools are more effective in preparing students to face UKK with faster processing time where the current problem is that schools are still using manual prediction methods . The hypothesis of the researchers is that by implementing the Naïve Bayes algorithms to predict the length of time the UKK Student can work, it can produce more perfect predictions so that school management is more efficient in providing solutions for students who are predicted to work slowly on SMK Bhakti Persada Bekasi . UKK is the final assessment in order to determine the achievement of competencies for vocational students. The use of Data Mining with artificial classification and intelligence models that will predict the length of time spent on UKK in terms of student completion time quickly, normally or slowly. The Algorithm method used is Naïve Bayes with the prediction accuracy of 99.11%. Keywords: Competency Test Expertise (UKK), Data Mining, Naïve Bayes, Prediction   Abstrak Penelitian ini di latar belakangi oleh kebutuhan akan cara atau metode yang membantu guru dan pihak sekolah untuk meprediksi kecepatan waktu pengerjaan UKK siswa sehingga sekolah lebih efektif dalam mempersiapkan siswa dalam menghadapi UKK dengan waktu pengerjaan lebih cepat dimana masalah saat ini sekolah masih menggunakan metode prediksi manual. Hipotesa peneliti bahwa dengan implementasi algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi lama waktu pengerjaan UKK Siswa, dapat menghasilkan prediksi yang lebih sempurna sehingga manajemen sekolah lebih efisien dalam memberikan solusi bagi siswa-siswi yang diprediksi akan mengerjakan UKK dengan lamban pada SMK Bhakti Persada Kota Bekasi. UKK adalah Penilaian akhir dalam rangka menentukan capaian kompetensi bagi siswa SMK. Penggunaan Data Mining dengan model klasifikasi dan kecerdasan buatan yang akan memprediksi lama waktu pengerjaan UKK dalam hal waktu penyelesaian siswa dengan cepat, normal atau lambat. Metode Algoritma yang digunakan adalah Naïve Bayes dengan hasil akurasi prediksi sebesar 99,11%. Kata kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Prediksi, Uji Kompetensi Keahlian (UKK), SMK
Analisis Dan Perancangan Sistem Modul Inventory Berbasis Cloud Enterprise Resource Planning Menggunakan Odoo 16 Rahayu Swastika; Daniel Daniel; Indah Ariyati
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2355

Abstract

Currently, competition between is increasing, including in retail trade. With the rapid development of technology, retail needs to be more responsive. Retailers must be able to run their business efficiently if they want to compete with global. This is due to the fact that many traditional retailers start opening contemporary retail stores, such as Aneka Furniture. Enterprise Resource Planning (ERP) is a method that can be used to integrate existing systems in an enterprise. ERP divides information into two parts, that is, within and between business processes, and running a business digitally. ODOO is an Enterprise Resource Planning software that can be used as an enterprise system that can integrate existing systems in the company. The research used the Inventory Module and found that some ODOO software features, such as product input, receipt input, shipment and return, and report printing, were used. It is expected that this research will help inventory recording in Aneka Furniture. Keywords: Entreprise Resource Planning, ODOO, Inventory   Abstrak Saat ini, persaingan antar bisnis semakin ketat, termasuk dalam perdagangan retail. Dengan teknologi yang berkembang pesat, ritel harus lebih responsif. Pengecer harus dapat menjalankan bisnis mereka dengan efisien jika mereka ingin bersaing dengan perusahaan global. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa banyak peritel tradisional mulai membuka toko ritel kontemporer, seperti Aneka Furniture. Enterprise Resource Planning (ERP) adalah metode yang dapat digunakan untuk mengintegrasikan sistem yang ada di perusahaan. ERP membagi informasi menjadi dua bagian, yaitu di dalam dan antar proses bisnis, dan menjalankan bisnis secara digital. ODOO adalah perangkat lunak berbasis Enterprise Resource Planning yang dapat digunakan sebagai sistem perusahaan yang dapat mengintegrasikan sistem yang ada di perusahaan. Penelitian ini menggunakan Modul Inventarisasi dan menemukan bahwa beberapa fitur software ODOO, seperti input produk, input penerimaan, pengiriman dan retur, dan mencetak laporan, digunakan. Diharapkan bahwa penelitian ini akan membantu pencatatan inventory di Aneka Furniture. Kata kunci: Entreprise Resource Planning, ODOO, Inventory
Pemetaan Sasaran Marketing Calon Mahasiswa Baru UBHARA Jaya Menggunakan Algoritma C4.5 Efrianto Nugroho Putro; Rafika Sari
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2397

Abstract

Information technology developed by higher education institutions must be able to solve problems and be the right solution for the effectiveness of the performance of a higher education institution. One of them is in predicting the acceptance of prospective new students which is an important process to test how much public interest is in becoming a student on a campus. In this study, a predictive model was built using a data mining approach. The purpose of this study is to show predictions of the acceptance of prospective new students regarding the attractiveness of prospective students at Bhayangkara Jakarta Raya University (Ubhara) when viewed from the location data of the prospective student's school of origin. So that Ubhara can adjust his marketing strategy in introducing the Ubhara to prospective students. This study uses a dataset of prospective new students who registered at Ubhara in 2019 and 2020 and selected 50 datasets as samples and applied data mining techniques using the C.45 algorithm. Data mining techniques are built through Python programming using the stages of data selection, checking for missing data values ​​and data transformation. The results of this study are used as an evaluation and recommendation for marketing using a confusion matrix, an accuracy rate of 60% is obtained. This can be improved by using more datasets. Keywords: C4.5 algorithm, new students, marketing strategy   Abstrak Teknologi informasi yang dikembangkan oleh lembaga pendidikan perguruan tinggi harus dapat menyelesaikan permasalahan dan menjadi solusi yang tepat bagi efektifitas kinerja sebuah perguruan tinggi. Salah satunya dalam melakukan prediksi penerimaan calon mahasiswa baru yang merupakan suatu proses penting untuk menguji seberapa besar daya tarik masyarakat untuk menjadi mahasiswa disuatu kampus. Pada penelitian ini, dibangunlah model prediksi melalui teknik pendekatan data mining. Tujuan penelitian ini yaitu menunjukkan prediksi penerimaan calon mahasiswa baru mengenai daya tarik calon mahasiswa Universitas Bhayangkara Jakarta Raya (Ubhara) jika dilihat dari data lokasi sekolah asal calon mahasiswa tersebut. Sehingga Ubhara dapat menyesuaikan strategi marketingnya dalam memperkenalkan Ubahar kepada calon mahasiswa.  Penelitian ini menggunakan dataset calon mahasiswa baru yang mendaftar ke Ubhara pada tahun 2019 dan 2020 dan dipilih 50 dataset sebagai sampel serta penerapan teknik data mining menggunakan algoritma C4.5. Teknik data mining dibangun melalui pemrograman Python dengan menggunakan tahapan-tahapan data seleksi, cek data missing values dan transformasi data. Hasil penelitian ini digunakan sebagai evaluasi dan rekomendasi untuk pemasaran menggunakan confusion matrix, diperoleh tingkat akurasi sebesar 60% hal ini dapat ditingkatkan dengan penggunaan dataset yang lebih banyak. Kata kunci: Algoritma C4.5, mahasiswa baru, sasaran marketing
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS MENCARI RUTE TERPENDEK PADA PEMETAAN SMP DI KECAMATAN MUSTIKAJAYA DENGAN ALGORITMA A-STAR (A*) BERBASIS WEB Deka Darma Novandra; Tri Dharma Putra; Mayadi Mayadi
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2441

Abstract

Many parents have few references to send their children to school, and are only based on suggestions or invitations from those closest to them. Lack of information can be one of the reasons for the lack of references for parents to choose a junior high school for their child. The lack of information regarding the location of junior high schools is the reason for the lack of references for parents to send their children to school. Based on the existing problems, the authors propose a web-based geographic information system that uses the A-Star Algorithm (A*) to be used as a means of information and also to add references for parents/guardians. The A-Star (A*) algorithm is a method for searching for information about the distance to reach a destination by selecting the closest route. Keywords: A-Star Algorithm (A*), Closest Path, Middle School, Mustikajaya, Web   Abstrak Banyak orang tua yang memiliki sedikit referensi untuk menyekolahkan anaknya, dan hanya berdasarkan saran atau usulan dari orang terdekat. Kurangnya informasi bisa menjadi salah satu penyebab kurangnya referensi orang tua untuk memilih sekolah menengah pertama untuk anaknya. Minimnya informasi mengenai lokasi sekolah memengah pertama menjadi penyebab sedikitnya referensi orang tua dalam menyekolahkan anaknya. Berdasarkan masalah yang ada peneliti mengusulkan sebuah sistem informasi geografis berbasis web yang menggunakan Algoritma A-Star (A*) untuk dijadikan sarana informasi dan juga untuk menambah referensi para orang tua/wali. Algoritma A-Star (A*) adalah metode untuk melakukan pencarian informasi mengenai jarak untuk mencapai tujuan dengan pemilihan rute terdekat.   Kata Kunci: Algoritma A-Star (A*), Jalur Terdekat Mustikajaya, SMP, Web
Klasifikasi Keuntungan pada Bengkel AS Motor BMW Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Julianto; Prima Dina Atika; Joni Warta
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2558

Abstract

The growth of the motor vehicle and car repair services business is a business that has very high growth in Indonesia, due to the large number of motorized vehicles and cars. Profits in business are important because profits determine whether a company is progressing or not. The method used in this research is Classification Data Mining using the C4.5 Algorithm method, with the attributes involved namely income, cash, spare parts payable, water, electricity, employee salaries, rental costs, consumables, incidental costs, and net income. Algorithm C4.5, which is an algorithm for changing the form of data (tables) into a tree model and then changing the tree model into a rule. The application of the C4.5 algorithm to the profit and loss classification system at workshops was successfully carried out with an accuracy rate of 72.73% from the total data calculation results, and has been implemented in the form of a profit and loss classification application system for website-based workshops. The classification system of advantages and disadvantages in workshops as a result of the research that has been done can be used as a recommendation.  Keywords: Algorithm C4.5, Data Mining, Profit Classification   Abstrak Pertumbuhan bisnis jasa perbaikan kendaraan bermotor dan bermobil merupakan bisnis memiliki pertumbuhan sangat tinggi di Indonesi, dikarenakan banyaknya kendaraan bermotor dan bermobil. Keuntungan dalam bisnis merupakan hal penting dikarenakan keuntungan menentukan perusahaan mengalami kemajuan atau tidak. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian  yaitu Data Mining Klasifikasi menggunakan metode Algoritma C4.5, dengan atribut yang terlibat yaitu pendapatan, kas, utang sparepart, air, listrik, gaji karyawan, biaya sewa, bahan habis pakai, biaya tak terduga, dan pendapatan bersih. Algoritma C4.5, yaitu algoritma untuk mengubah bentuk data (tabel) menjadi model pohon kemudian mengubah model pohon tersebut menjadi rule. Penerapan algoritma C4.5 pada sistem klasifikasi keuntungan dan kerugian pada bengkel berhasil dijalankan dengan menghasilkan tingkat akurasi sebanyak 72,73% dari hasil perhitungan data total, dan telah diimplementasikan dalam bentuk sistem aplikasi klasifikasi keuntungan dan kerugian pada bengkel berbasis website. Sistem klasifikasi keuntungan dan kerugian pada bengkel sebagai hasil dari penelitian yang telah dilakukan dapat dijadikan rekomendasi. Kata kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Klasifikasi Keuntungan
Pengaruh Dari Penerapan Big Data, Penerapan Cloud Computing, dan Penerapan Artificial Intelligence Pada Kinerja Profesi Akuntan Dalam Menghadapi Era Revolusi Industri 4.0 di PT. Perada Swara Productions Jeffrey Christian Peterson; Yohanes Kurniawan
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2054

Abstract

Given the importance of accounting as a tool to achieve accountability, the accounting profession and its practitioners cannot be ignored under any circumstances. To continue to provide value and to be current and relevant, the accounting science field and the accounting profession must evolve and adapt to new circumstances, while remaining connected to the wider world. With the development of technology, accountants are also required to be able to upgrade ability and knowledge of available technology. Big Data, Cloud Computing and Artificial Intelligence is one of three examples of technology that will affect the performance of accountants in the company. The aim of this research is that the writer wants to know whether the performance of the accountants at PT. Perada Swara Productions for implementation big data, cloud computing and artificial intelligence has been efficient or helped accountants to improve the performance quality of accountants at PT. Perada Swara Production or not. Based on research results, Implementation Big data and Implementation Artificial Intelligence on the performance of accountants has a good effect on the performance of accountants because it is able to help understand what is happening within the company, helps determine what is likely to happen, and supports the work of accountants such as making or preparing financial statement records. While implementation Cloud Computing does not affect the performance of accountants due to the possibility of access cloud from servers that have constraints such as limitations in data processing are not as fast as thought, so the time needed in data processing is not on time. Keywords: Accountant Professional Performance, Big Data Implementation, Cloud Computing Implementation, Artificial Intelligence Application   Abstrak Mengingat pentingnya akuntansi sebagai alat untuk mencapai akuntabilitas, maka profesi akuntansi dan para praktisinya tidak dapat diabaikan dalam keadaan apapun. Untuk terus memberikan nilai dan menjadi terkini dan relevan, bidang ilmu akuntansi dan profesi akuntansi harus berkembang dan beradaptasi dengan keadaan baru, sambil tetap terhubung dengan dunia yang lebih luas.  Dengan berkembangnya teknologi, para akuntan juga dituntut untuk dapat meng-upgrade kemampuan dan pengetahuan mengenai teknologi yang ada. Big Data, Cloud Computing dan Artificial Intelligence adalah salah tiga contoh teknologi yang akan mempengaruh kinerja para akuntan dalam perusahaan. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui apakah kinerja para akuntan di PT. Perada Swara Productions terhadap penerapan big data, cloud computing dan artificial intelligence telah efisien atau tidak dalam membantu para akuntan untuk menaikan kualitas kinerja para akuntan di PT. Perada Swara Production. Berdasarkan hasil penelitian, Penerapan Big data dan Penerapan Artificial Intelligence terhadap kinerja para akuntan berpengaruh baik terhadap kinerja para akuntan karena mampu membantu memahami apa yang terjadi didalam perusahaan, membantu menentukan apa yang kemungkinan akan terjadi, dan mendukung pekerjaan para akuntan seperti membuat atau menyiapkan pencatatan laporan keuangan. Sedangkan penerapan Cloud Computing tidak berpengaruh terhadap kinerja para akuntan dikarenakan kemungkinan pengaksesan cloud dari server yang memiliki kendala seperti keterbatasan dalam pemrosesan data tidak secepat yang dikira, sehingga waktu yang dibutuhkan dalam pemrosesan data tidak tepat waktu. Kata kunci: Kinerja Profesi Akuntan, Penerapan Big Data, Penerapan Cloud Computing, Penerapan Artificial Intelligence
Analisis Cluster K-Means dengan Metode Elbow untuk Menentukan Pola Penjualan Produk Traffic Room Summarecon Mal Bekasi Ajie Prasetya; Ratna Salkiawati; Allan D. Alexander
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2480

Abstract

An effective sales strategy in the fashion retail business is essential to determine the success of the company or store. Like the Traffic Room store, which is a vintage fashion retail store that sells a variety of products. Although there are many products on sale, this store has not utilized sales data to determine product sales patterns, causing negative impacts such as there are still many products that are in short supply and products are not sold with predetermined targets. So the purpose of this study is t  o determine product sales patterns in order to improve product inventory. To solve this problem, the analysis used is the K-Means algorithm to find product sales patterns assisted by the elbow method in determining the optimal cluster. As well as the flow in this research process is the CRISP-DM method with steps namely business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment. The results of this study obtained 4 clusters, namely cluster 2 or very in demand there are 2 products, cluster 3 or in demand there are 5 products, cluster 1 or quite in demand there are 5 products and cluster 4 or less in demand there are 3 products. The evaluation results get the optimal Sum of Square Error (SSE) value of 594,366.733 or 65.5%. From the evaluation results, it means that the performance of the K-Means algorithm used is good.  Keywords: CRISP-DM, Elbow Method,K-Means Algorithm, Product Sales Pattern, Sum of Square Error (SSE)   Abstrak Strategi penjualan yang efektif dalam bisnis ritel fashion sangatlah penting untuk menentukan keberhasilan perusahaan atau toko. Seperti toko Traffic Room yaitu toko ritel fashion vintage yang menjual berbagai macam produk. Walaupun banyaknya produk yang di jual, toko ini belum memanfaatkan data penjualan untuk menentukan pola penjualan produk sehingga menimbulkan dampak negatif seperti masih banyak produk yang kekurangan persediaan dan produk tidak terjual dengan target yang sudah ditentukan. Maka tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pola penjualan produk agar bisa memperbaiki persediaan produk. Untuk mengatasi permasalahan ini, analisis yang digunakan yaitu algoritma K-Means untuk mencari pola penjualan produk dibantu dengan metode elbow dalam menentukan cluster yang optimal. Serta yang menjadi alur dalam proses penelitian ini yaitu metode CRISP-DM dengan langkah-langkahnya yakni business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation dan deployment. Hasil dari penelitian ini mendapatkan 4 cluster yaitu cluster 2 atau sangat laris ada 2 produk, cluster 3 atau laris ada 5 produk, cluster 1 atau cukup laris ada 5 produk dan cluster 4 atau kurang laris ada 3 produk. Hasil evaluasi mendapatkan nilai Sum of Square Error  (SSE) optimal yaitu 594.366,733 atau 65,5%. Dari hasil evaluasi artinya kinerja algoritma K-Means yang digunakan sudah baik. Kata kunci: Algoritma K-Means, CRISP-DM, Metode Elbow, Pola Penjualan Produk, Sum of Square Error (SSE)
Renting Out Villas in The Villa Kota Bunga by Utilizing Digital Marketing Technology Suzanna Suzanna
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

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

Abstract

Tourism is a field that is directly related to global development and economic growth. Year after year there has been a significant increase in this sector, even though during the Covid-19 pandemic it had experienced a decline, but it is believed by various parties that there will be a period of revival in the tourism sector. In Indonesia, there are many local tourist attractions that are worldwide and many more are loved by both local and foreign visitors. Tourist attractions that are close to the capital city of Jakarta and visited by many tourists include the peak area of Bogor. The main attraction of the peak area is the cool mountain area with tea plantations. Many culinary places, game arenas are offered by local residents. Its location close to the city of Jakarta makes this area always crowded with tourists, especially every weekend. One of the places that is used as a benchmark when on vacation to the top is Villa Kota Bunga Puncak. In Kota Bunga Puncak there are many villa rentals but unfortunately, they are still doing traditional marketing. After observations have been made in the field, the villa marketing is carried out in collaboration with brokers or freelance sales. In general, there is no concept of creating digital marketing content for the rental Villa in Villa Kota Bunga Puncak. From the many rental villas there, in this study we take the example of the case of Villa Wubao. Digital marketing is made possible by a series of adaptive digital touchpoints that include marketing activities, processes, customers or institutions that interact with one another. From existing research, the number of touchpoints is increasing by more than 20% every year as more and more customers using traditional or offline means are switching online or to digital technology. In this research digital marketing strategy will be analyzed and designed based on seven stages: situation analysis, digital marketing strategic planning, objectives (goals), digital marketing strategy, implementation planning, budget, and evaluation plan. Keywords: Digital Marketing, E-Commerce, Tourism, Villa Kota Bunga   Abstrak Pariwisata adalah bidang yang berhubungan langsung dengan pembangunan global dan pertumbuhan ekonomi. Tahun demi tahun terjadi peningkatan yang signifikan pada sektor ini, meskipun pada masa pandemi Covid-19 sempat mengalami penurunan, namun diyakini oleh berbagai pihak akan ada masa kebangkitan kembali pada sektor pariwisata. Di Indonesia sendiri terdapat banyak sekali tempat wisata lokal yang sudah mendunia dan banyak lagi disukai oleh para pengunjung baik lokal maupun mancanegara. Tempat wisata yang dekat dengan Ibu Kota Jakarta dan banyak dikunjungi wisatawan antara lain kawasan puncak Bogor. Daya tarik utama kawasan puncak adalah kawasan pegunungan yang sejuk dengan perkebunan teh. Banyak tempat kuliner, arena permainan ditawarkan warga  setempat. Lokasinya yang dekat dengan kota Jakarta membuat kawasan ini selalu ramai dikunjungi wisatawan, terutama setiap akhir pekan. Salah satu tempat yang dijadikan patokan saat berlibur ke puncak adalah Villa Kota Bunga Puncak. Di Kota Bunga Puncak terdapat banyak persewaan villa namun sayangnya pemasarannya masih tradisional. Setelah dilakukan observasi di lapangan, pemasaran villa dilakukan bekerjasama dengan calo atau sales freelance. Secara umum belum ada konsep pembuatan konten digital marketing untuk penyewaan di Villa Kota Bunga Puncak. Dari sekian banyak penyewaan villa yang ada, dalam penelitian ini kami mengambil contoh kasus Villa Wubao. Pemasaran digital dimungkinkan oleh serangkaian titik kontak digital adaptif yang mencakup aktivitas pemasaran, proses, pelanggan, atau institusi yang berinteraksi satu sama lain. Dari penelitian yang ada, jumlah titik sentuh meningkat lebih dari 20% setiap tahun karena semakin banyak pelanggan yang menggunakan cara tradisional atau offline beralih ke teknologi online atau digital. Dalam penelitian ini strategi pemasaran digital akan dianalisis dan dirancang berdasarkan tujuh tahapan yaitu analisis situasi, perencanaan strategis pemasaran digital, tujuan (goal), strategi pemasaran digital, perencanaan implementasi, anggaran, dan rencana evaluasi. Kata kunci: Pemasaran Digital, E-Commerce, Pariwisata, Villa Kota Bunga
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM MEMPREDIKSI LOYALITAS KONSUMEN PADA PT. HIBA UTAMA Veti Apriana; Sifa Fauziah; Ahmad Yani; Adi Supriyatna; Ade Christian; Sumarna; Muhammad Fahmi
Journal of Students‘ Research in Computer Science Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/jsrcs.v4i1.2609

Abstract

PT. HIBA UTAMA is a company engaged in the transportation sector or often also called PO (Otobus Company) a company that is managed and operated to provide bus rental services and provide convenience to its consumers. The existence of the company has a significant role in providing transportation for consumers to travel and provide comfort and safety on the way. Competition that occurs makes companies vying to provide the best service to consumers. On the other hand consumers are increasingly difficult to understand. Satisfied consumers are not necessarily going to rent again and loyal consumers are not necessarily satisfied with the services provided. Most companies measure consumer satisfaction, but only a few assess customer loyalty and the results of PT. HIBA UTAMA helps increase consumer loyalty. Researchers apply the C4.5 algorithm to predict consumer loyalty at PT. HIBA UTAMA. The variables used are tenant period, rental scale, compliance, tenant loyalty, based on the accuracy results reaching 81%, which shows the C4.5 algorithm is suitable for predicting company customer loyalty. Keywords: C4.5 Algorithm, Consumer Loyalty, Prediction,Transfiguration   Abstrak PT. HIBA UTAMA merupakan perusahaan bergerak dibidang transportasi atau sering juga disebut PO (Perusahaan Outobus) perusahaan yang dikelola dan dijalankan untuk memberikan jasa penyewaan bus dan memberikan kenyamanan kepada konsumennya. Keberadaan perusahaan mempunyai peran yang cukup besar dalam menyediakan transportasi kepada konsumen untuk berwisata dan memberikan kenyamanan dan keselamatan dalam perjalanan. Persaingan yang terjadi membuat perusahaan berlomba-lomba memberikan pelayanan terbaik kepada konsumen. Disisi lain konsumen semakin sulit untuk dipahami. Konsumen yang puas belum tentu akan menyewa lagi dan konsumen yang setia belum tentu puas dengan pelayanan yang diberikan. Kebanyakan perusahaan mengukur kepuasan konsumen, tetapi hanya sedikit yang menilai loyalitas konsumen dan hasil loyalitas konsumen PT. HIBA UTAMA membantu meningkatkan loyalitas konsumen. Peneliti menerapkan algoritma C4.5 untuk memprediksi loyalitas konsumen PT. HIBA UTAMA.Variabel yang digunakan periode penyewa, skala penyewaan, kepatuhan, kesetiaan penyewa, berdasarkan hasil keakurasian mencapai 81%, yang menunjukan algoritma C4.5 cocok digunakan untuk memprediksi loyalitas konsumen perusahaan. Kata kunci: C4.5 Algoritma, Loyalitas Konsumen, Prediksi, Transfigurasi

Page 7 of 16 | Total Record : 154

 5   6   7   8   9 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2025): Mei 2025 Vol. 5 No. 2 (2024): November 2024 Vol. 5 No. 1 (2024): Mei 2024 Vol. 4 No. 2 (2023): November 2023 Vol. 4 No. 1 (2023): Mei 2023 Vol. 3 No. 2 (2022): November 2022 Vol. 3 No. 1 (2022): Mei 2022 Vol. 2 No. 2 (2021): November 2021 Vol. 2 No. 1 (2021): Mei 2021 Vol. 1 No. 2 (2020): November 2020 Vol. 1 No. 1 (2020): Mei 2020 More Issue