cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Nurchim
Contact Email
nurchim@udb.ac.id
Phone
+62271-719552
Journal Mail Official
senatib@udb.ac.id
Editorial Address
Jl. Bhayangkara No 55 Serengan Surakarta 57154
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Published by Universitas Duta Bangsa Surakarta
ISSN : -     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.47701/senatib.v2i1
Core Subject : Economy, Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics
Prosiding SENATIB adalah kegiatan seminar berskala nasional yang diselenggarakan oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta dalam rangka diseminasi hasil penelitian tentang teknologi informasi dan bisnis. Diharapkan pada tahun 2022 melalui penerbitan prosiding ini dapat terwujud berbagai alternatif solusi dalam menghadapi era industri 4.0 dan society 5.0 di Indonesia.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 490 Documents
 17   18   19   20   21 
Prototype Pendeteksi Objek pada Sistem Parkir Herliyani Hasanah; Ariya Budi Santoso; Fajar Wahyu Hanafi; Ilham Amani Saiful Haq; Marcelino Jonatan
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Kondisi yang sering terjadi terutama di tempat parkir adalah lahan yang tersedia tidak sebanding dengan perkembangan jumlah mobil, hal ini menyulitkan para pengemudi mobil yang akan memarkirkan mobilnya, pengemudi harus berhati-hati dan dapat memperkirakan jarak aman antar kendaraan atau benda di sekitarnya agar meminimalisir terjadinya benturan antara kendaraan satu dengan yang lain ataupun dengan benda yang ada disekitarnya. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem yang memudahkan pengemudi dalam parkir yaitu mengetahui adanya objek di sekitarnya. Penelitian ini menggunakan sensor ultrasonik untuk mendeteksi dan mengukur jarak antara mobil dengan halangan, serta menggunakan Arduino Uno sebagai pengendali utama sistem. Sensor ultrasonik hc-sr04 memiliki hasil pengukuran ripitabilitas sebesar 97%. Hal ini menandakan bahwa sensor hc-sr04 dapat memberikan hasil yang hampir sama dalam pengukuran berulang. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, diketahui bahwa sensor ultrasonik cukup efektif untuk mengukur jarak 2 cm hingga 12 m. Berdasarkan pengujian tersebut, sensor ultrasonik cukup efisien untuk dipasang di sensor parkir.
Prediksi Pemberian Dana Pengembangan Ke Universitas Menggunakan Model Regresi Logistik Rico Yoga Pradana; Nurmalitasari Nurmalitasari
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Perguruan tinggi atau universitas tentu saja ingin mendapatkan suatu penghargaan atau dana pengembangan dari pihak terkait dikarenakan dengan melakukan pemberian dana pengembangan kepada perguruan tinggi dapat meningkatkan sarana dan prasarana universitas dan menghasilkan lulusan mahasiswa dengan ilmu yang kompeten. Penelitian ini digunakan untuk memprediksi penyaluran dana pengembangan ke universitas yang tepat menggunakan model machine learning regresi logistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keberhasilan siswa dengan menggunakan model regresi skor akurasi model 54%.
Sistem Pendukung Kaputusan Pengambilan Dosen Terbaik dengan Metode Topsis Siti Nur Azizah; Amanda Della Romadhon
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu system yag dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang kompleks. Pada penelitian ini, penulis melakukan analisis dengan menggunakan data dosen utnuk mengetahui dosen terbaik di Universitas Duta Bangsa. Tujuan utama dari penelitian ini adalah meningkatkan objektivitas, akurasi, dan efisiensi dalam pengambilan keputusan tersebut. Metode TOPSIS digunakan untuk mengevaluasi kinerja dosen berdasarkan kriteria-kriteria yang relevan. Dalam paper ini, dijelaskan tentang langkah-langkah dalam pengembangan sistem, metode TOPSIS yang digunakan, dan implementasi SPK dalam pemilihan dosen terbaik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Technique For Order Performance by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS). Berdasarkan perhitungan serta analisis, didapat hasil bahwa dengan mempertimbangkan prioritas kriteria interdependensi dan dokumen penilaian dosen, sistem yang dikembangkan dapat memberikan urutan dosen yang berprestasi. Dosen terbaik menurut perhitungan dimiliki oleh Hanifah Permatasari, M. Kom dengan kode alternatif A4 dan nilai hasil preferensinya adalah 1. Kemudian disusul oleh Marta Ardiyanto, S.Kom dengan nilai 0.783063247 serta Vihi Atina, M.Kom dengan nilai 0.737885648.
Pemodelan Metode Content Based Recommendation pada Sistem Rekomendasi Website Belajar Programming Yusuf Bahtiar; Nur Arifah Raharisti; Hasim Azari
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Seiring dengan kemajuan teknologi informasi, semakin banyak bahasa pemrograman yang tersedia. Sebagai contoh adalah pengembangan dari bahasa C yang sekarang memiliki banyak turunan seperti Python dan PHP, walaupun berasal dari induk yang sama namun antara Python dan PHP memiliki karakternya masing-masing dalam penulisan kode programnya. Untungnya di zaman serba keterbukaan saat ini tidak sulit untuk menemukan studi literatur online atau website untuk belajar bahasa pemrograman. Website tersebut menyampaikan materi tentang tata cara melakukan pengkodean sesuai dengan bahasa pemrograman yang akan dipelajari. Dari sekian banyak website, muncul sebuah masalah yaitu seseorang yang ingin mempelajari suatu bahasa pemrograman mengalami kesulitan untuk bisa menemukan website terbaik yang bisa menjadi rujukan untuk belajar. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sistem rekomendasi yang memberikan output berupa daftar website yang bisa menjadi tempat belajar bahasa pemrograman. Penelitian ini menggunakan pendekatan Rapid Application Development (RAD) yang terdiri dari tahapan seperti pemodelan bisnis, pemodelan data, dan pemodelan proses. Pemodelan sistem rekomendasi ini dapat memberikan lima pilihan atribut pencarian untuk website, yaitu bahasa pemrograman, jenis pembelajaran, target perangkat, bahasa website, dan harga. Berdasarkan hasil pemodelan metode content-based naive bayes dengan sepuluh sampel data, pemodelan sistem ini dapat memberikan rekomendasi untuk website malas ngoding dengan nilai kemiripan tertinggi yaitu 0,150 berdasarkan kriteria yang dibutuhkan oleh pengguna untuk atribut yang dimiliki masing-masing website.
Optimasi Metode Knowledge Based Recommendation Pada Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk Sepatu Aldin Fathiray; Alwi Irham Hanafi; Nikolas Antoni DM
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Dokumen e-commerce yang baik harus didukung dengan sistem informasi yang dapat memberikan rekomendasi bagaimana menemukan informasi produk yang diinginkan konsumen agar tertarik untuk membelinya. Rekomendasi berbasis data adalah metode yang menggunakan aturan yang dibuat dalam database dengan skala prioritas tertentu. Skala prioritas ditetapkan pada level berdasarkan perkiraan prioritas kebutuhan produk pelanggan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem belanja online yang dapat memberikan rekomendasi kepada konsumen saat berbelanja online dengan menggunakan metode rekomendasi berbasis pengetahuan. Keputusan dalam sistem rekomendasi ini didasarkan pada parameter yang diberikan, sehingga pengguna dapat memilih untuk menerima rekomendasi untuk memilih produk sepatu yang dibutuhkannya. Teknik kesamaan yang digunakan adalah kasus per kasus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem belanja online konsumen digunakan secara online dengan metode rekomendasi berbasis data sehingga memudahkan konsumen dalam memilih produk di toko online Sport Station. Berdasarkan penelitian pemodelan yang dilakukan menggunakan teknik case based dengan metode knowledge-based recommendation, disimpulkan bahwa dengan 21 data sample produk pada toko sepatu Sport Station menghasilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan kriteria yang diberikan oeh pelanggan berdasarkan pada nilai similarity tertinggi. Nilai similarity didapatkan dengan mencocokan kriteria yang diberikan kepada pelanggan dengan atribut yang memiliki nilai pembobotan masing-masing. Produk rekomendasi yang ditampilkan pada klien merupakan produk dengan nilai similarity tertinggi yakni produk sepatu Airwalk seri Tyree dengan nilai similarity tertinggi sebesar 0,591. Hasil ini dapat digunakan sebagai l pedoman dalam membuat sistem rekomendasi pemilihan produk sepatu berbasis metode knowledge-based recommendation.
Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Harga Mobil Bekas Menggunakan Metode Regresi Linier Abdullah Sajad; Nurmalitasari Nurmalitasari
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Meningkatnya jumlah produksi mobil baru dan munculnya berbagai model mobil baru berdampak dengan melimpahnya mobil bekas atau dengan sebutan mobil second, yang dapat membuat masyarakat tertarik menjadi pengusaha dalam bisnis jual beli mobil bekas. Dengan disertai pajak yang lebih terjangkau dan proses peralihan kepemilikan yang tidak sulit menjadikan bisnis ini menjadi lebih menjanjikan di masyarakat. Mobil bekas memiliki harga jual yang menurun secara periodik, jadi harga jual suatu mobil bekas pada tahun yang sedang berjalan lebih rendah dari harga Oleh karena itu estimasi harga jual mobil bekas sangat diperlukan dalam membantu pengusaha untuk membantu penjualan mobil bekas dengan harga jual secara periodik. Dengan membuat estimasi harga jual mobil bekas menggunakan metode regresi linier berganda ini berdasarkan variabel merek, harga beli, tahun keluar (tahun pembuatan atau tahun perakitan), dan kondisi mobil ini telah mampu menghasilkan nilai perkiraan harga jual mobil bekas secara periodik. Dengan membuat estimasi harga jual mobil bekas menggunakan metode regresi linier ini berdasarkan variabel merk, tahun keluar (tahun pembuatan atau tahun perakitan), kilometer, CC, Horsepower, dan harga beli mobil ini telah mampu menghasilkan nilai perkiraan harga jual mobil bekas secara periodik dan pengujian keakuratan dari hasil prediksi cukup tinggi dengan nilai eror sebesar 0.17.
Penerapan Metode SAW Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penggunaan Media Sosial Sebagai Media Bisnis Achmad Nur Iskandar; Yeremia Dhimas Abiyoso; Humam Hamid Al Hafidz
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Dalam era teknologi yang terus menjadi tumbuh ini, media sosial sudah jadi salah satu perlengkapan yang sangat efisien buat pemasaran serta komunikasi. Mereka berperan selaku platform buat berbagi serta berhubungan, dan selaku metode buat tingkatkan jumlah pelanggan serta tingkatkan visibilitas merk di internet. Tetapi, berguna untuk owner bisnis guna memilah media sosial yang sangat cocok dengan kebutuhan mereka di antara banyak platform yang ada. Riset ini hendak mengenakan prosedur kuantitatif Simple Additive Weighting( SAW). Guna proses pengolahan penemuan studi, penulis menetapkan penyelesaian yang cocok dengan langkah- langkah Simple Additive Weight( SAW). di mana terdapat 4 sesi: memastikan kriteria serta alternatif yang hendak digunakan selaku rujukan, membuat matriks keputusan serta perankingan, serta memakai tata cara pengurangan bonus simpel( SAW). Untuk memastikan tipe media apa yang dibutuhkan untuk pemasaran, Sistem Pendukung Keputusan( SPK). Media sosial Telegram yang digunakan untuk menargetkan jual beli ataupun promosi.
Prediksi Perubahan Indeks Harga Konsumen per Bulan Menurut Kelompok Pengeluaran dengan Metode Regresi Linier Aditya Gema Pratama; Nurmalitasari Nurmalitasari
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Indeks Harga Konsumen atau IHK adalah index yang menghitung rata-rata perubahan harga dari suatu paket barang dan jasa yang dikonsumsi oleh rumah tangga dalam kurun waktu tertentu. IHK merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur tingkat inflasi. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi pergerakan IHK bulanan berdasarkan kelompok biaya dengan metode Regresi Linear menggunakan bahasa pemrograman Python. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi akurasi dan efektivitas metode linier dalam memprediksi perubahan IHK. Penelitian ini menggunakan metode linier dan implementasinya dalam bahasa pemrograman Python. Dalam penelitian ini, bibliografi mencakup sumber-sumber penting seperti BPS, literatur ekonometrika, analisis data multivariat dan penggunaan perpustakaan scikit-learn dengan Python. Referensi lain yang relevan dapat ditambahkan sesuai kebutuhan.
Sistem Rekomendasi Berbasis pengetahuan untuk Pemilihan Perangkat Elektronik Menggunakan Metode Knowledge Based Bagos Erwanto; Tasya Mutiara Diva; Joni Maulindar
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Pemilihan perangkat elektronik yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pengguna menjadi tantangan tersendiri dalam era teknologi yang semakin maju. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan pengembangan sistem rekomendasi berbasis pengetahuan yang bertujuan untukmembantu pengguna dalam memilih perangkat elektronik yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka. Metode knowledge-based dipilih karena kemampuannya dalam menyediakan rekomendasi yang tepat dan terukur berdasarkan aturan dan basis pengetahuan yang telah ditentukan. Langkah awal dalam penelitian ini adalah melakukan analisis kebutuhan dengan mengidentifikasi kriteria pemilihan perangkat elektronik yang penting bagi pengguna. Data diperoleh melalui survei dan wawancara dengan pengguna potensial, serta analisis literatur untuk memahami tren dan pola pemilihan perangkat elektronik yang ada. Menghadirkan sebuah sistem canggih yang memadukan pengetahuan danteknologi untuk merekomendasikan perangkat elektronik yang tepat bagi pengguna. Dengan memanfaatkan informasi tentang spesifikasi danulasan pengguna, sistem ini dapat menghasilkan rekomendasi yang akurat dan sesuai dengan preferensi individu. Melalui penggalian pengetahuan, pemrosesan bahasa alami, dan analisis data, jurnal ini mengungkapkan potensi sistem rekomendasi berbasis pengetahuan yang mampu meningkatkan pengalaman belanja perangkat elektronik secara signifikan.
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Investasi dengan Metode SAW Chandra Ramadhan; Baassith Khoiruddin Akmal; Ega Muhammad Atsir
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

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

Abstract

Investasi merupakan suatu keputusan penting yang harus diambil dengan hati-hati oleh para investor. Dalam menghadapi berbagai pilihan jenis investasi yang tersedia, investor sering kali menghadapi tantangan dalam menentukan jenis investasi yang paling menguntungkan dan sesuai dengan tujuan keuangan mereka. Dikarekan hal tersebut, dilakukannya penelitian ini mempunyai tujuan untuk memberi solusi dengan menyediakan perangkingan pemilihan jenis investasi berdasarkan perhitungan menggunakan metode SAW yang mengumpulkan data objektif. Dalam penelitian ini, kami mengidentifikasi beberapa alternatif jenis investasi yang umum, termasuk saham, obligasi, reksa dana, properti komersial, dan lain-lain. Selanjutnya, kami mengumpulkan data objektif terkait dengan masing-masing jenis investasi, seperti tingkat pengembalian, risiko, likuiditas, dan faktor-faktor lain yang relevan. Data ini kemudian diolah menggunakan metode SAW untuk menghasilkan skor preferensi bagi semua alternatif investasi. Hasil perhitungan menggunakan metode SAW menunjukkan bahwa Alternatif 4 (V4), yaitu properti komersial, mendapatkan skor preferensi tertinggi. Hal ini menunjukkan bahwa properti komersial memiliki tingkat pengembalian yang tinggi, risiko yang dapat dikelola, likuiditas yang memadai, dan faktor-faktor lain yang mendukung sebagai pilihan investasi yang menarik. Dengan menggunakan sistem perangkingan ini, diharapkan investor dan orang awam dapat memperoleh hasil perangkingan jenis investasi yang akurat dan efektif dalam pengambilan keputusan. Dengan mempertimbangkan data objektif dan skor preferensi, investor dapat membuat keputusan investasi yang lebih informasional dan mengurangi risiko yang terkait dengan pemilihan jenis investasi. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam bidang pengambilan keputusan investasi dengan menyediakan metode yang objektif dan dapat diandalkan untuk memilih jenis investasi yang paling menguntungkan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu investor dan orang awam dalam merencanakan strategi investasi mereka dan mencapai tujuan keuangan mereka dengan lebih efektif dan efisien.

Page 19 of 49 | Total Record : 490

 17   18   19   20   21 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025 Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023 Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022 Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB)