cover
Contact Name
Surya Guntur
Contact Email
sorateknopublisher@gmail.com
Phone
+6282363800909
Journal Mail Official
sorateknopublisher@gmail.com
Editorial Address
Jl. Flamboyan 6 Desa Tanjung Sawit, Kab. Kampar, Provinsi Riau
Location
Kab. kampar,
Riau
INDONESIA
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak
Published by Soratekno Publisher
ISSN : 29870534     EISSN : 2985802X     DOI : https://doi.org/10.59696/prinsp
Core Subject : Science, Education,
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak (PRINSIP) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Soratekno Publisher secara berkala (satu tahun 4 kali yaitu Januari, April, Juli Dan Oktober) dengan tujuan untuk menyebarluaskan hasil riset bidang teknologi dan informasi kepada para akademisi, praktisi, mahasiswa, dan lain-lain. Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak (PRINSIP) menerima kiriman artikel hasil riset bidang teknologi dan informasi yang ditulis dalam Bahasa Indonesia. Agar hasil riset bidang teknologi dan informasi yang dimuat dapat bermanfaat untuk pengembangan bidang teknologi dan informasi.
Articles 64 Documents
Analisis Kasus Tk Jabal Rahmah Mulia Untuk Menentukan Reward Bagi Guru Menggunakan Metode TOPSIS Dan SAW Azmi, Dhiya
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i2.180

Abstract

Penentuan pemberian reward bagi guru merupakan salah satu upaya penting dalam meningkatkan motivasi dan kinerja tenaga pendidik. Namun, proses penilaian yang dilakukan secara subjektif sering kali menimbulkan ketidakadilan dan kurang transparan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kasus di TK Jabal Rahmah Mulia dalam menentukan reward bagi guru dengan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Simple Additive Weighting (SAW). Kedua metode tersebut diterapkan untuk membantu pengambilan keputusan secara objektif berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, seperti kedisiplinan, tanggung jawab, kreativitas, dan kehadiran. Data diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi di TK Jabal Rahmah Mulia. Proses analisis dilakukan dengan menghitung bobot setiap kriteria, melakukan normalisasi, serta menentukan ranking akhir guru berdasarkan skor tertinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode TOPSIS dan SAW mampu memberikan hasil peringkat guru yang konsisten dan dapat dijadikan dasar pertimbangan dalam pemberian reward yang lebih adil dan transparan. Dengan demikian, sistem pengambilan keputusan berbasis metode multi-kriteria ini dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung proses evaluasi kinerja guru di lingkungan pendidikan.
Prediksi Kebutuhan Stok Bahan Bakar Pada SPBU Dengan Algoritma Recurrent Neural Network (RNN) Ilhamdi, Fauzan
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 2 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i2.181

Abstract

Kebutuhan bahan bakar pada Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) cenderung mengalami fluktuasi yang dipengaruhi oleh faktor waktu, pola konsumsi masyarakat, dan tren permintaan. Perencanaan persediaan yang tepat menjadi penting untuk menghindari kekurangan maupun kelebihan stok. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi prediksi kebutuhan bahan bakar menggunakan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) yang mampu memproses data historis penjualan bahan bakar untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan harian SPBU Letda Sujono, yang diolah melalui tahapan normalisasi, pembentukan data sequence, pelatihan model, serta evaluasi kinerja prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan estimasi kebutuhan bahan bakar untuk periode berikutnya dengan tingkat akurasi yang baik. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu pihak SPBU dalam merencanakan distribusi bahan bakar secara lebih efektif dan efisien.
Klasifikasi Barang Promosi Dan Harga Diskon Di Alfamidi Turi Menggunakan Metode Random Forest Berbasis Web Rangkuti, Zaki Zain; Maulana, Halim
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 3 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i3.182

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi barang promosi dan harga diskon di Alfamidi Turi menggunakan metode Random Forest berbasis web. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam mengelompokkan barang promosi secara otomatis serta ketidakefisienan dalam memantau perubahan harga diskon yang dinamis. Sistem yang dirancang bertujuan untuk membantu pihak manajemen dalam mengelola informasi promosi secara cepat, akurat, dan terintegrasi. Metode Random Forest dipilih karena memiliki kemampuan tinggi dalam menangani data dengan banyak variabel dan mengurangi risiko overfitting. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data produk dan harga, pra-pemrosesan data, pelatihan model Random Forest, serta implementasi hasil klasifikasi pada sistem berbasis web menggunakan framework PHP dan MySQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu mencapai akurasi klasifikasi sebesar 95,8%, dengan performa stabil pada berbagai variasi data promosi. Sistem web yang dibangun memungkinkan pengguna untuk melakukan klasifikasi barang, menampilkan daftar promosi aktif, serta memperbarui harga secara otomatis berdasarkan hasil prediksi model. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan Random Forest berbasis web efektif dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan data promosi dan harga diskon di Alfamidi Turi, serta dapat dijadikan dasar pengembangan sistem manajemen penjualan cerdas di masa mendatang.
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Umsu Academy Menggunakan Metode Naïve Bayes Simbolon, Ade Ira Azzahra; Riza, Ferdy
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 3 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i3.183

Abstract

Transformasi digital dalam dunia pendidikan mendorong peningkatan kualitas sistem informasi akademik, khususnya melalui pemanfaatan aplikasi mobile. Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara mengembangkan aplikasi UMSU Academy sebagai sarana pendukung administrasi akademik mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan mengklasifikasikan tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi tersebut menggunakan metode Naïve Bayes. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner yang terdiri dari 25 indikator, dikelompokkan dalam lima variabel utama yaitu content, format, accuracy, timeliness, dan ease of use. Rata-rata dari indikator tersebut digunakan untuk menentukan kelas kepuasan pengguna. Sistem klasifikasi dibangun berbasis web menggunakan bahasa pemrograman Python dan framework Flask, serta dilengkapi dengan fitur input data, prediksi otomatis, evaluasi model, dan validasi perhitungan manual. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan tingkat kepuasan pengguna dengan tingkat akurasi sebesar 95,98%, serta divalidasi melalui perhitungan probabilitas posterior secara manual. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan evaluatif bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan akademik digital di lingkungan Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.
Analisis Dan Implementasi Metode MAUT (Multi Attribute Utility Theory) Dalam Penentuan Calon Kreditur Terbaik Di PT. Indonesia Gadai Oke Hafif, Mhd. Zaky; Martiano
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 3 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i3.184

Abstract

Penelitian ini membahas analisis dan implementasi metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam penentuan calon kreditur terbaik di PT. Indonesia Gadai Oke. Permasalahan utama yang dihadapi perusahaan adalah kesulitan dalam menyeleksi calon kreditur secara objektif dan terukur berdasarkan berbagai kriteria penilaian seperti penghasilan, riwayat kredit, nilai jaminan, dan kelancaran pembayaran. Metode MAUT dipilih karena mampu mengakomodasi pengambilan keputusan multikriteria dengan menghitung nilai utilitas dari setiap alternatif berdasarkan bobot dan preferensi atribut yang telah ditentukan. Penelitian ini diawali dengan identifikasi kriteria utama, pemberian bobot menggunakan pendekatan pakar, normalisasi nilai atribut, hingga perhitungan skor total untuk menentukan peringkat calon kreditur. Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL untuk mempermudah proses seleksi secara otomatis dan transparan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan metode MAUT menghasilkan keputusan yang konsisten dan dapat mengurangi subjektivitas dalam penentuan calon kreditur. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi peringkat kreditur terbaik dengan akurasi keputusan mencapai 93% dibandingkan evaluasi manual. Dengan demikian, penggunaan metode MAUT terbukti efektif dalam mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data di bidang keuangan, khususnya pada lembaga gadai seperti PT. Indonesia Gadai Oke.
Analisis Dan Implementasi Algoritma Logistik Regresi Dalam Mengklasifikasi Calon Konsumen Barbershop Di Kota Medan Sebagai Ide Pengembangan Bisnis Aplikasi Pangkasin Farhan Al Ikhsan; Maulana, Halim
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 3 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i3.185

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong transformasi di berbagai sektor, termasuk jasa pangkas rambut (barbershop). Startup Pangkasin hadir sebagai aplikasi yang menawarkan layanan reservasi dan pangkas rambut berbasis digital. Namun, tantangan muncul dalam mengidentifikasi konsumen potensial yang berminat menggunakan aplikasi ini. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Logistik Regresi untuk mengklasifikasikan calon konsumen barbershop di Kota Medan berdasarkan data observasi yang meliputi umur, jenis kelamin, dan frekuensi cukur rambut. Penelitian ini menggunakan metode observasi langsung di delapan barbershop serta analisis data dengan Python. Data dibagi menjadi data latih (training) dan data uji (testing) dengan perbandingan 70:30. Hasil penelitian menunjukkan model Logistik Regresi yang dikembangkan mampu mengklasifikasikan konsumen potensial dengan tingkat akurasi 80%, recall 91,8%, presisi 85%, dan F1-Score 88%. Karakteristik pengguna potensial aplikasi Pangkasin cenderung berumur 20–35 tahun, pria, dan memiliki frekuensi cukur 2–3 kali per bulan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan strategi bisnis digital pada sektor jasa pangkas rambut.
Penerapan Teknologi Augmented Reality Pendidikan Pengenalan Sistem Tata Surya Berbasis Android Annasya, Nurul; Amrullah
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 3 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i3.186

Abstract

Augmented reality (AR) adalah jenis teknologi interaktif menggabungkan benda nyata dan virtual yang akan menghasilkan objek 3D yang akan ditampilkan pada layar. Augmented reality yang telah diaplikasikan memiliki cara kerja berdasarkan deteksi citra atau gambar dan biasa disebut marker, dengan menggunakan kamera smartphone kemudian mendeteksi marker yang telah dicetak. Augmented reality banyak digunakan diberbagai bidang, salah satunya bidang pendidikan. Pada bidang pendidikan augmented reality digunakan sebagai media pembelajaran agar lebih menarik. Teknologi augmented reality ini dapat diterapkan dalam pembelajaran sistem tata surya. Penggunaan teknologi augmented reality diharapkan bisa menampilkan objek berupa planet-planet dalam sistem tata surya secara virtual 3D dengan menggunakan gambar yang dijadikan marker. Pembuatan aplikasi ini dibangun menggunakan software Unity 3D.
Analisis Persediaan Obat Dengan Menggunakan Metode Fifo Dan Average Di Klinik Asrama Arhanud Binjai Fitri, Audri Aisyah; Syahra, Yohanni
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 4 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i4.187

Abstract

Manajemen persediaan obat merupakan aspek penting dalam menjamin ketersediaan obat yang tepat waktu, kuantitas, dan kualitas di fasilitas pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelolaan persediaan obat di Klinik Asrama Arhanud Binjai dengan menggunakan dua metode penilaian persediaan, yaitu metode First In First Out (FIFO) dan metode Average (rata-rata). Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi data persediaan obat selama tahun berjalan. Hasil analisis menunjukkan perbedaan nilai akhir persediaan dan harga pokok penjualan (HPP) antara metode FIFO dan Average. Metode FIFO cenderung memberikan nilai persediaan akhir yang lebih tinggi pada kondisi harga obat yang mengalami kenaikan, sementara metode Average menghasilkan nilai yang lebih stabil. Temuan ini memberikan gambaran bagi pengelola klinik mengenai dampak pemilihan metode penilaian persediaan terhadap laporan keuangan dan efisiensi pengelolaan obat. Dengan menerapkan metode yang sesuai, klinik dapat meningkatkan akurasi pelaporan dan pengendalian persediaan obat secara lebih efektif.
Clustering Jenis Sayuran Di Daerah Desa Sempa Jaya Dengan Algoritma Gausian Mixture Model Syafik, Hafizan; Azhari, Mulkan
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 4 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i4.188

Abstract

Sektor pertanian di Desa Sempajaya, Kabupaten Karo, memiliki potensi besar dalam menghasilkan berbagai jenis sayuran yang menjadi sumber utama pemenuhan kebutuhan gizi masyarakat sekaligus penyokong perekonomian lokal. Namun, pengelolaan lahan dan pemetaan jenis sayuran unggulan masih menghadapi kendala karena belum adanya sistem pengelompokan data yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jenis sayuran di Desa Sempajaya menggunakan algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) sebagai metode clustering yang mampu menangani distribusi data yang kompleks. Metode penelitian dilakukan melalui beberapa tahap, yaitu pengumpulan data (observasi, wawancara, dan dokumentasi), pra-pemrosesan data, analisis faktor menggunakan diagram Fishbone untuk menentukan atribut relevan, serta implementasi algoritma GMM dengan pendekatan Expectation-Maximization (EM). Data yang digunakan mencakup enam komoditas utama, yaitu cabai, tomat, sawi, wortel, terung, dan buncis, dengan variabel meliputi ukuran, berat, warna, serta luas lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma GMM berhasil mengelompokkan data sayuran ke dalam tiga kategori kluster produksi, yaitu rendah, sedang, dan tinggi, dengan visualisasi hasil clustering yang lebih representatif dibandingkan metode konvensional. Sistem ini mampu memberikan informasi potensi sayuran unggulan di setiap wilayah Desa Sempajaya, yang dapat dimanfaatkan oleh petani, masyarakat, maupun pemerintah daerah dalam pengambilan keputusan strategis terkait diversifikasi, distribusi, dan pengembangan pertanian berkelanjutan.
Peran Strategis Komunikasi Bisnis Dalam Meningkatkan Efektivitas Organisasi di Era Digital Sari, Indah Anggraeni Purnama; Asbari, Masduki
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 3 No. 4 (2025): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v3i4.209

Abstract

Penelitian ini membahas peran strategis komunikasi bisnis dalam meningkatkan efektivitas organisasi di era digital. Permasalahan utama yang menjadi fokus adalah masih adanya hambatan komunikasi yang berdampak pada rendahnya koordinasi, keterlambatan pengambilan keputusan, dan menurunnya produktivitas organisasi. Tujuan penelitian ini ialah menganalisis kontribusi komunikasi bisnis, baik secara internal maupun eksternal, dalam mendukung kinerja organisasi serta menelaah strategi komunikasi yang adaptif terhadap perkembangan teknologi digital. Penelitian dilakukan menggunakan metode kualitatif melalui studi literatur dengan mengkaji buku, jurnal, serta hasil penelitian terdahulu yang relevan mengenai komunikasi bisnis dan penerapannya dalam organisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komunikasi yang jelas, terstruktur, dan didukung teknologi digital mampu memperkuat kolaborasi, meminimalkan miskomunikasi, meningkatkan motivasi pegawai, serta membangun reputasi organisasi. Selain itu, studi kasus menunjukkan bahwa strategi komunikasi yang adaptif dan disertai pemberian motivasi mampu mempertahankan produktivitas pegawai di tengah tantangan digital. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa komunikasi bisnis merupakan elemen kunci dalam meningkatkan efektivitas organisasi dan daya saing di era digital yang dinamis.