cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Erlangga Hadi
Contact Email
shofanahmediaberkah@gmail.com
Phone
+6285776447971
Journal Mail Official
admin@jurnalmahasiswa.com
Editorial Address
Permata TAngerang, Kab. Tangerang, Banten
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Published by CV. SHOFANAH MEDIA BERKAH
ISSN : 30250919     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
1. Komputasi Lunak, 2. Sistem Cerdas Terdistribusi, Manajemen Basis Data, dan Pengambilan Informasi, 3. Komputasi evolusioner dan komputasi DNA/seluler/molekuler, 4. Deteksi kesalahan, 5. Sistem Energi Hijau dan Terbarukan, 6. Antarmuka Manusia, 7. Interaksi Manusia-Komputer, 8. Hibrida dan Algoritma Terdistribusi Pemrosesan Informasi Manusia, 9. Komputasi Berkinerja Tinggi, 10. Penyimpanan informasi, 11. Keamanan, integritas, privasi, dan kepercayaan, 12. Pemrosesan Sinyal Gambar dan Ucapan, 13. Sistem Berbasis Pengetahuan, 14. Jaringan Pengetahuan, 15. Multimedia dan Aplikasi, 16. Sistem Kontrol Jaringan, 17. Klasifikasi Pola Pemrosesan Bahasa Alami, 18. Pengenalan dan sintesis ucapan, 19. Kecerdasan Robot, 20. Analisis Kekokohan, 21. Kecerdasan Sosial, 22. Statistic 23. Komputasi grid dan kinerja tinggi, 24. Realitas Virtual dalam Aplikasi Rekayasa, 25. Intelijen Web dan Seluler, 26. Data Besar, 27. Manajemen Informatika, 28. Sistem Informasi, 29. Desain Permainan, 30. Sistem Multimedia, 31. Pemrosesan Gambar, 32. IOT 33. Pemrograman Seluler, 34. Desain Basis Data, 35. Pemrograman Jaringan, 36. Sistem Terdistribusi, 37. Sistem Pendukung Keputusan, 38. Sistem Pakar, 39. Kriptografi, 40. Model dan Simulasi, 41. Jaringan 42. berkaitan inovasi
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,153 Documents
 112   113   114   115   116 
Implementasi Algoritma C4.5 dalam Penilaian Evaluasi Pelayanan Masyarakat RW 03 Kelurahan Batu Ampar Naufal Rivaldy; Siti Khotijah; Siwi Puji Astuti
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pelayanan publik di RW 03 Kelurahan Batu Ampar yang belum berjalan secara optimal, di mana penilaian terhadap kualitas pelayanan masih dilakukan secara manual sehingga hasilnya cenderung subjektif dan pengurus RW mengalami kesulitan mengetahui faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap kepuasan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma C4.5 dalam mengevaluasi tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan berdasarkan atribut kecepatan pelayanan, keramahan pengurus, kemudahan prosedur, dan kelengkapan fasilitas. Metode penelitian menggunakan teknik klasifikasi Data Mining dengan algoritma C4.5 melalui perhitungan entropy, information gain, split information, dan gain ratio untuk membentuk pohon keputusan (decision tree). Data yang digunakan berjumlah 550 data penilaian, terdiri atas 361 data berlabel Memuaskan dan 189 data berlabel Tidak Memuaskan, yang selanjutnya dibagi menjadi 440 data training dan 110 data testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut Kecepatan Pelayanan memiliki nilai Gain Ratio tertinggi sebesar 0,4456 sehingga terpilih sebagai root node pada pohon keputusan. Pengujian model menghasilkan nilai accuracy sebesar 66,56%, precision sebesar 59,34%, recall sebesar 100,00%, dan F1-score sebesar 74,48%. Hasil analisis ini dapat dimanfaatkan oleh pengurus RW 03 Kelurahan Batu Ampar sebagai dasar pengambilan keputusan dan penyusunan kebijakan dalam meningkatkan kualitas pelayanan kepada masyarakat.
Implementasi Data Mining Dalam Analisis dan Prediksi Harga Rumah Wilayah Jakarta Menggunakan Regresi Linear Berganda Aufaldo Rifqi Gunawan; Siti Khotijah; Siwi Puji Astuti
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan platform properti digital seperti Rumah123.com menghasilkan data listing rumah dalam jumlah besar, namun pemanfaatannya untuk menghasilkan model prediksi harga yang objektif dan dapat diakses publik masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknik data mining dengan metode regresi linear berganda untuk menganalisis dan memprediksi harga rumah di lima wilayah administratif DKI Jakarta berdasarkan karakteristik fisik properti. Data dikumpulkan melalui teknik web scraping menggunakan Python (BeautifulSoup dan Requests) dari Rumah123.com, menghasilkan 750 data awal dengan delapan atribut, yang setelah praproses (pemeriksaan missing value dan penanganan outlier menggunakan metode Interquartile Range) tersisa 692 data valid. Analisis regresi menggunakan metode Ordinary Least Squares pada perangkat lunak SPSS menghasilkan model dengan koefisien determinasi (R2) sebesar 0,550 dan Adjusted R2 sebesar 0,543, serta terbukti signifikan secara simultan melalui uji F (F = 83,185; Sig. < 0,001). Uji asumsi klasik menunjukkan residual berdistribusi normal, tidak terjadi heteroskedastisitas, tidak ada multikolinearitas serius, dan tidak terjadi autokorelasi (Durbin-Watson = 2,017). Hasil uji t menunjukkan bahwa lokasi wilayah, luas bangunan, luas tanah, dan jumlah kamar mandi berpengaruh signifikan terhadap harga rumah, dengan luas tanah sebagai prediktor paling dominan, sedangkan jumlah kamar tidur, ketersediaan garasi, dan jumlah lantai tidak berpengaruh signifikan. Persamaan regresi yang dihasilkan selanjutnya diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web menggunakan PHP dan MySQL agar dapat digunakan secara interaktif oleh masyarakat umum, calon pembeli, dan investor properti dalam menilai kewajaran harga rumah di wilayah Jakarta.
Analisis Association Rule Menggunakan Algoritma FP-Growth pada Data Transaksi Penjualan Warung Mama Charissa Tubagus Fikri Aulia Rahman; Sri Mardiyati; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Warung Mama Charissa merupakan salah satu Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di bidang penjualan makanan dan minuman yang pemanfaatan data transaksinya masih terbatas pada pencatatan jumlah transaksi dan rekapitulasi pendapatan, sehingga pola pembelian konsumen belum teridentifikasi secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian konsumen dengan menerapkan algoritma FP-Growth dalam menganalisis hubungan antarproduk sebagai dasar penentuan strategi penjualan. Data yang digunakan berjumlah 659 transaksi dengan 18 jenis produk pada periode Januari–Mei 2026. Tahapan penelitian meliputi praprocessing data, pembentukan frequent itemset, penentuan minimum support sebesar 10% dan minimum confidence sebesar 30%, serta pembentukan association rule. Sistem pendukung dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, kemudian diuji menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan diperoleh 10 produk yang memenuhi minimum support pada iterasi pertama, 26 kombinasi 2-itemset pada iterasi kedua, serta 26 aturan asosiasi dengan nilai confidence tertinggi sebesar 62,86% dan nilai lift tertinggi sebesar 1,24, di antaranya kombinasi Seblak dan Thai Tea, Mie Tek-Tek dan Thai Tea, serta Mie Tek-Tek dan Seblak. Hasil analisis tersebut dapat dimanfaatkan sebagai dasar penentuan strategi bundling produk, promosi, dan penataan produk di Warung Mama Charissa.
Implementasi Naive Bayes Classifier pada Chatbot Whatsapp untuk Layanan Informasi PPDB Afrizal Rahman; Sholihin
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong institusi pendidikan untuk mengadopsi solusi digital guna meningkatkan efisiensi pelayanan informasi kepada masyarakat. Chatbot berbasis Natural Language Processing (NLP) menjadi salah satu solusi yang efektif dalam merespons pertanyaan pengguna secara otomatis. WhatsApp, sebagai platform komunikasi populer di Indonesia, dipilih sebagai media integrasi chatbot dalam layanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB). Tantangan utama dalam pengembangan chatbot adalah kemampuan mengklasifikasikan pertanyaan pengguna ke kategori yang tepat secara cepat dan akurat. Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) dipilih karena kecepatan dan efektivitasnya dalam menangani data teks berukuran besar, menjadikannya cocok untuk klasifikasi pertanyaan secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi implementasi Naive Bayes Classifier dalam chatbot WhatsApp untuk meningkatkan efektivitas pelayanan informasi di institusi pendidikan. Berdasarkan studi sebelumnya, penggunaan Naive Bayes telah terbukti unggul dalam klasifikasi pertanyaan administratif dan layanan pelanggan yang repetitif. Implementasi chatbot ini diharapkan dapat memberikan kemudahan akses informasi bagi calon peserta didik dan mengurangi beban kerja staf administrasi sekolah.
Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen pada Toko Kue Ngudi Rasa Muhammad Irfan Marzuki; Siti Khotijah; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Toko Kue Ngudi Rasa mencatat transaksi penjualan setiap hari, tetapi data tersebut belum dimanfaatkan untuk mengetahui pola pembelian pelanggan sehingga strategi pemasaran, penataan produk, dan pengelolaan stok masih mengandalkan perkiraan pemilik toko. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Apriori, salah satu teknik data mining, untuk menganalisis data transaksi penjualan guna menemukan pola hubungan antarproduk yang sering dibeli secara bersamaan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data transaksi, praproses data, penentuan nilai minimum support dan confidence, pembentukan frequent itemset, serta penyusunan association rules. Nilai minimum support ditetapkan sebesar 10% dan minimum confidence sebesar 60%. Hasil pengolahan terhadap 20 data transaksi contoh menghasilkan empat aturan asosiasi yang memenuhi syarat, yaitu Bolen Bandung → Lapis Surabaya (confidence 90%), Lapis Surabaya → Bolen Bandung (confidence 128,57%), Lapis Surabaya Pandan → Bolen Bandung (confidence 66,67%), dan Kue Cincin → Bolu Tiramisu (confidence 75%). Aturan tersebut telah diimplementasikan pada aplikasi berbasis Java NetBeans dan MySQL sehingga proses analisis dapat berjalan secara otomatis. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pemilik Toko Kue Ngudi Rasa menyusun strategi promosi, penataan produk, dan pengelolaan stok berdasarkan data.
Analisis Penentuan Harga Jual Produk Bakso dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada UMKM Bakso Onny Muhammad Zidan Aljuhdy; Siti Khotijah; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penentuan harga jual merupakan salah satu faktor penting yang memengaruhi keuntungan dan daya saing usaha, khususnya pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). UMKM Bakso Onny masih menentukan harga jual secara manual berdasarkan perkiraan pemilik usaha, sehingga proses pengambilan keputusan belum mempertimbangkan berbagai kriteria secara terstruktur dan objektif. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan rekomendasi harga jual yang lebih objektif. Penelitian menggunakan lima kriteria, yaitu biaya produksi, biaya operasional, biaya promosi, profit yang diinginkan, dan tingkat permintaan, dengan 30 alternatif produk. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, analisis kebutuhan sistem, perhitungan metode SAW, implementasi sistem, dan pengujian. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa metode SAW menghasilkan nilai preferensi yang dapat digunakan sebagai dasar perangkingan dan rekomendasi harga jual. Nilai preferensi tertinggi diperoleh alternatif A9 Aneka Gorengan dan A10 Mie Kuning Tambahan dengan nilai 0,7786. Sistem yang dikembangkan mampu membantu pemilik UMKM dalam mengelola data, melakukan proses perhitungan secara otomatis, serta menghasilkan rekomendasi harga jual secara lebih terstruktur, objektif, dan efisien.
Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Stok Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berdasarkan Data Produk Terlaris Booring Brewery Risyad Vahlefy; Sri Mardiyati; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Booring Brewery merupakan salah satu usaha coffee shop yang pengelolaan stok produknya masih dilakukan secara manual berdasarkan pengalaman pihak manajemen, sehingga berpotensi menimbulkan stockout pada produk dengan permintaan tinggi maupun overstock pada produk yang kurang diminati. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis desktop untuk menentukan prioritas pengelolaan stok berdasarkan data produk terlaris menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Data penelitian terdiri atas 100 produk (alternatif) yang dievaluasi berdasarkan delapan kriteria, yaitu harga produk (cost), jumlah produk terjual, jumlah pendapatan per produk, frekuensi penjualan per hari, jumlah stok, rasio penjualan terhadap stok, rasio pendapatan terhadap stok, dan rasio frekuensi terhadap penjualan (seluruhnya benefit), dengan bobot kepentingan berturut-turut 2, 5, 4, 3, 5, 3, 4, dan 2 dari total 28. Proses SAW dilakukan melalui normalisasi bobot kriteria, normalisasi matriks keputusan sesuai atribut benefit/cost, perhitungan nilai preferensi (Vi), hingga perangkingan alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk Donat Kacang memperoleh nilai preferensi tertinggi (Vi = 0,7938), diikuti Donat Coklat (0,7554), Strawberry Milkshake (0,7262), Donat Gula (0,7042), dan Chocolate Milkshake (0,6975), sehingga menjadi prioritas utama dalam pengadaan dan restok. Sistem diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Java pada NetBeans IDE dengan basis data MySQL, dan dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) dengan tiga peran pengguna, yaitu Admin (Manajer), Staff (Kasir), dan Staff (Supplier). Sistem yang dibangun terbukti mampu menghasilkan rekomendasi prioritas pengelolaan stok secara lebih objektif, cepat, dan akurat, sehingga dapat membantu manajemen Booring Brewery mengurangi risiko overstock maupun stockout serta meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan persediaan.
Perancangan Sistem Diagnosis Flu dan Batuk Menggunakan Metode Forward Chaining pada Praktik Dokter Umum dr. Yulanda Gusti Lintang Sekar Kusumaningrum; Sri Mardiyati; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Praktik Dokter Umum dr. Yulanda Gusti melayani sekitar 30–40 pasien per hari, dengan 10–15 pasien di antaranya datang dengan keluhan flu dan batuk. Gejala flu, pneumonia, tuberkulosis (TB) paru, penyakit paru obstruktif kronis (PPOK), dan bronkitis sering tumpang tindih, sementara diagnosis awal masih dilakukan secara manual oleh satu orang dokter berdasarkan keluhan pasien, sehingga rentan memperlambat pelayanan dan berisiko menimbulkan kesalahan pencatatan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pakar berbasis web untuk membantu diagnosis awal flu dan batuk menggunakan metode Forward Chaining, dengan basis pengetahuan yang disusun dari hasil observasi serta wawancara langsung dengan dr. Yulanda Gusti selaku pakar. Penelitian dilaksanakan melalui empat tahap, yaitu perumusan masalah, pengumpulan data (observasi, wawancara, dan studi pustaka), analisis penyelesaian masalah, dan implementasi algoritma. Basis pengetahuan yang dihasilkan terdiri atas 15 data gejala, 5 data penyakit, dan 21 basis aturan (rule) berbentuk IF-THEN yang menjadi dasar mesin inferensi. Sistem dimodelkan menggunakan Unified Modeling Language (UML) dengan dua aktor, yaitu Admin (dokter) dan Pasien, kemudian diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil pengujian melalui studi kasus menunjukkan bahwa metode Forward Chaining mampu menelusuri gejala yang dipilih pasien sebagai fakta awal, mencocokkannya dengan basis aturan, hingga menghasilkan salah satu dari lima diagnosis, yaitu flu, pneumonia, TB paru, PPOK, atau bronkitis, secara konsisten sesuai aturan yang telah ditetapkan pakar. Selain menghasilkan diagnosis, sistem juga menyediakan fitur pengelolaan data gejala, penyakit, aturan, data pasien, dan laporan hasil diagnosis, sehingga proses pelayanan pada praktik dokter menjadi lebih cepat, terstruktur, dan terdokumentasi.
Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Area Wisata Favorit di Taman Margasatwa Ragunan Arsyandi Satriani; Sri Madiyati; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Taman Margasatwa Ragunan memiliki berbagai area wisata dengan karakteristik dan daya tarik yang berbeda sehingga pengunjung dapat mengalami kesulitan dalam menentukan area yang menjadi prioritas kunjungan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan area wisata favorit di Taman Margasatwa Ragunan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sistem dikembangkan sebagai aplikasi desktop menggunakan Java NetBeans dengan basis data MySQL. Metode SAW diterapkan melalui penentuan kriteria dan bobot, penyusunan matriks keputusan, normalisasi, perhitungan nilai preferensi, dan perangkingan alternatif. Lima kriteria yang digunakan adalah fasilitas, kebersihan, aksesibilitas, daya tarik, dan kenyamanan dengan bobot berturut-turut 0,25; 0,20; 0,15; 0,25; dan 0,15. Terdapat tujuh alternatif area wisata yang dinilai menggunakan skala 1–5. Hasil perhitungan menunjukkan Pusat Primata Schmutzer (A3) memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,97, diikuti Taman Satwa Anak (A6) sebesar 0,90 dan Area Piknik Bawah Pohon Rindang (A4) sebesar 0,87. Pengujian Black Box terhadap fungsi utama sistem menunjukkan seluruh fungsi yang diuji berhasil. Sistem dapat mengelola data kriteria, alternatif, penilaian, perhitungan SAW, hasil perangkingan, dan pencetakan laporan sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan secara lebih terstruktur dan objektif.
Sistem Pakar Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler di TK Angkasa Ria II Menggunakan Metode Forward Chaining Alwina Eka Yuliasari; Sri Mardiyati; Somawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pakar Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler di TK Angkasa Ria II menggunakan metode Forward Chaining. Permasalahan yang dihadapi adalah proses penentuan kegiatan ekstrakurikuler yang masih dilakukan secara subjektif berdasarkan pengamatan guru, pilihan orang tua, maupun pengaruh teman sebaya, sehingga belum sepenuhnya mencerminkan minat dan potensi siswa. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan identifikasi masalah, studi pustaka, pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan kuesioner, analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi sistem berbasis PHP dan MySQL, serta pengujian sistem. Metode Forward Chaining diterapkan sebagai mesin inferensi untuk mengolah gejala yang diperoleh dari pengguna menjadi rekomendasi kegiatan ekstrakurikuler berdasarkan aturan (rule) yang disusun dari pengetahuan guru dan pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dibangun mampu membantu guru dalam menentukan rekomendasi kegiatan ekstrakurikuler secara lebih objektif, sistematis, dan cepat, dengan rekomendasi berupa Drum Band, Mewarnai/Melukis, dan Bahasa Inggris Dasar sesuai karakteristik serta minat siswa.

Page 115 of 116 | Total Record : 1153

 112   113   114   115   116 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 3 No 12 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 11 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 10 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 4 No 7 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 4 No 6 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 4 No 5 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 4 No 4 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 4 No 3 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 4 No 2 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 4 No 1 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 9 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 8 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 2 No 12 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 11 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 10 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 7 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 6 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 5 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 4 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 3 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS) Vol 3 No 2 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 1 (2025): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 9 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 8 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 12 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika Vol 1 No 11 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika Vol 2 No 7 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 6 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 5 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 4 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 3 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 2 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 1 (2024): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 1 No 8 (2024): JRIIN : Jurnal Riset Informatika Vol 1 No 7 (2023): JRIIN : Jurnal Riset Informatika Vol 1 No 4 (2023): JRIIN : Jurnal Riset Informatika Vol 1 No 3 (2023): JRIIN : Jurnal Riset Informatika Vol 1 No 2 (2023): JRIIN : Jurnal Riset Informatika Vol 1 No 1 (2023): Jurnal Riset Informatika dan Inovasi More Issue