cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
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,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management 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.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 100 Documents
 6   7   8   9   10 
Penerapan Metode Cosine Similarity Pada Soal Tes Penerimaan Karyawan PT. Dana Purna Investama M. Sidiq; Indah Purnama Sari
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.193

Abstract

Fenomena masalah yang dihadapi oleh PT. Dana Purna Investama adalah proses pengecekan jawaban tes yang memakan waktu lama, terutama ketika jumlah pelamar sangat banyak. Hal ini mengakibatkan efisiensi dalam proses seleksi karyawan menjadi terganggu. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan metode Cosine Similarity dalam pengecekan jawaban tes penerimaan karyawan guna mempercepat proses evaluasi dan meningkatkan akurasi penilaian. Metode penelitian yang digunakan adalah pengembangan aplikasi berbasis web yang memanfaatkan algoritma Cosine Similarity untuk menghitung kemiripan antara jawaban kandidat dan kunci jawaban yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Cosine Similarity dapat mempercepat proses pengecekan jawaban dengan tingkat kemiripan yang terukur. Aplikasi yang dikembangkan mampu memberikan hasil evaluasi secara otomatis, sehingga mengurangi beban kerja HRD dalam menilai jawaban satu per satu. Selain itu, hasil evaluasi dapat disajikan dalam bentuk skor kemiripan yang memudahkan pengambilan keputusan dalam proses seleksi. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa PT. Dana Purna Investama dapat memperoleh jawaban tes dengan cepat dari banyak pelamar melalui penerapan metode Cosine Similarity. Penerapan metode ini tidak hanya mempercepat proses evaluasi tetapi juga meningkatkan akurasi penilaian. Saran yang diberikan adalah untuk mengembangkan aplikasi lebih lanjut dengan menambahkan fitur analisis hasil dan dashboard laporan untuk mempermudah pengelolaan data.
Identifikasi Buah Kelapa Sawit Berdasarkan Citra Red, Green, Blue Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dimas Arya Prayoga; Mulkan Azhari
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.194

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas penting di Indonesia yang membutuhkan penentuan tingkat kematangan buah secara tepat untuk menghasilkan minyak sawit berkualitas tinggi. Penentuan kematangan umumnya masih dilakukan secara manual sehingga rentan terhadap subjektivitas dan kesalahan. Penelitian ini mengembangkan sistem identifikasi tingkat kematangan buah kelapa sawit berbasis pengolahan citra digital menggunakan warna Red, Green, Blue (RGB) dengan algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian terapan dengan pendekatan kuantitatif-eksperimental. Data citra buah sawit diperoleh melalui proses akuisisi, kemudian dilakukan pra-pemrosesan, ekstraksi fitur warna RGB, pelabelan tingkat kematangan (mentah, setengah matang, matang), dan klasifikasi menggunakan Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini mampu melakukan klasifikasi tingkat kematangan dengan akurasi yang baik, sederhana dalam implementasi, serta efisien pada data berukuran kecil hingga menengah. Sistem yang dihasilkan berpotensi meningkatkan efisiensi panen, mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual, dan mendukung implementasi pertanian presisi pada perkebunan kelapa sawit di Indonesia.
Sistem Cerdas Pengendalian Lampu Berbasis IoT Dengan Logika Fuzzy Untuk Efisiensi Energi Rydo Tama Hariono; Indah Purnama Sari
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.195

Abstract

Penggunaan energi listrik pada sektor rumah tangga seringkali kurang efisien karena lampu masih dikendalikan secara manual oleh pengguna. Penelitian ini merancang sistem cerdas pengendalian lampu berbasis Internet of Things (IoT) dengan dukungan sensor LDR dan PIR yang dikombinasikan dengan logika fuzzy. Sistem ini tidak hanya mampu menyalakan dan mematikan lampu secara otomatis sesuai kondisi pencahayaan dan keberadaan orang, tetapi juga memberikan notifikasi melalui aplikasi Telegram sebagai bentuk monitoring jarak jauh. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan mikrokontroler ESP32, sensor LDR untuk mengukur intensitas cahaya, sensor PIR untuk mendeteksi gerakan, modul relay sebagai saklar elektronik, dan integrasi dengan aplikasi Telegram. Hasil pengujian menunjukkan sistem bekerja sesuai rancangan dengan lampu hanya menyala pada kondisi gelap dan ada gerakan terdeteksi. Sistem ini terbukti dapat meningkatkan efisiensi penggunaan energi listrik sekaligus memberikan kemudahan monitoring bagi pengguna.
Pengembangan Sistem Proteksi Dan Monitoring Arus Listrik Pada Power Outlet Berbasis Internet of Things (IoT) Rudi Aditya Zein; Martiano
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.196

Abstract

Permasalahan umum pada instalasi listrik rumah tangga adalah tidak tersedianya sistem proteksi otomatis yang dapat merespons gangguan seperti arus berlebih, beban berlebih, dan tegangan tidak stabil. Power outlet yang digunakan secara simultan tanpa sistem pengamanan berisiko menimbulkan bahaya kebakaran dan kerusakan perangkat elektronik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem proteksi dan monitoring arus listrik berbasis Internet of Things (IoT) dengan fitur otomatisasi dan pemantauan real-time melalui aplikasi Blynk dan tampilan lokal LCD. Sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali, sensor PZEM-004T v3.0 untuk pembacaan parameter listrik (tegangan, arus, daya, energi), serta modul relay sebagai aktuator pemutus arus ketika parameter melebihi ambang batas. Sistem ini juga dilengkapi dengan proteksi berlapis, meliputi overcurrent, overload, dan overvoltage/undervoltage, serta indikator visual berupa LED dan buzzer. Implementasi sistem dilakukan melalui perancangan perangkat keras dan lunak yang saling terintegrasi, kemudian diuji dalam lingkungan simulasi rumah tangga. Parameter proteksi dikalibrasi sesuai standar keamanan, dan pengujian dilakukan terhadap reaksi sistem dalam kondisi abnormal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memutus arus secara otomatis dalam waktu singkat saat terjadi anomali kelistrikan, serta memberikan peringatan melalui notifikasi di aplikasi Blynk dan pesan visual di LCD. Selain itu, sistem dapat memantau data kelistrikan secara real-time dan menyajikan informasi penggunaan daya kepada pengguna, sehingga meningkatkan efisiensi energi. Penelitian ini membuktikan bahwa sistem proteksi berbasis IoT dapat menjadi solusi andal untuk meningkatkan keselamatan, efisiensi, dan kemudahan pengendalian kelistrikan di lingkungan rumah tangga yang mengarah pada konsep smart home.
Estimasi Perbandingan Harga Mobil Bekas Toyota Dan Daihatsu Menggunakan Multiple Linear Regression Pada Showroom Family Mobil Medan Hafiz Faturrahman; Halim Maulana
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.197

Abstract

Pasar mobil bekas di Indonesia terus berkembang, namun masalah utama yang dihadapi adalah ketidakpastian nilai jual kembali (resale value) yang sering mengalami penurunan drastis. Hal ini terlihat pada merek Toyota dan Daihatsu yang menunjukkan pola depresiasi harga berbeda meskipun berasal dari grup manufaktur yang sama. Kondisi ini menyulitkan showroom seperti Family Mobil Medan dalam menentukan harga yang wajar dan dapat menurunkan kepercayaan konsumen. Penelitian ini bertujuan menganalisis perbandingan penurunan harga mobil Toyota dan Daihatsu menggunakan metode regresi linear berganda. Data yang digunakan meliputi tahun produksi, usia kendaraan, kilometer tempuh, dan harga jual aktual. Tahapan penelitian mencakup pra- pemrosesan data, eksplorasi, pemodelan, serta evaluasi dengan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan regresi linear mampu memberikan estimasi harga yang cukup akurat, sehingga dapat membantu showroom dalam menetapkan harga berbasis data, mengurangi risiko kesalahan estimasi, serta meningkatkan transparansi transaksi jual beli mobil bekas.
Monitoring Alat Hitung Tetesan Infus Dengan Esp32 Aidil Azhar; Amrullah
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i1.198

Abstract

Teknologi Internet of Things (IoT) telah menjadi solusi inovatif dalam berbagai sektor, termasuk bidang kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring alat hitung tetesan infus berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32. Sistem ini menggabungkan sensor optocoupler untuk menghitung tetesan infus per menit (TPM) dan sensor load cell melalui modul HX711 untuk mendeteksi volume cairan infus secara real-time. Data dari sensor ditampilkan secara lokal melalui LCD 16x2 dan dikirim secara nirkabel ke platform Blynk melalui koneksi Wi-Fi, memungkinkan tenaga medis untuk memantau kondisi infus dari jarak jauh.Untuk mendukung pengambilan keputusan cerdas, metode logika fuzzy diterapkan untuk mengklasifikasikan laju infus ke dalam empat kategori: “Mati”, “Pelan”, “Sedang”, dan “Kencang”, berdasarkan input dari TPM dan volume infus. Sistem juga dilengkapi dengan buzzer sebagai alarm peringatan apabila infus berhenti atau hampir habis. Penggunaan ESP32 dalam sistem ini memberikan keunggulan dalam efisiensi daya, fleksibilitas koneksi, serta kemampuan pemrosesan data secara simultan.Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja secara akurat dan stabil dalam mendeteksi kondisi infus serta mengirimkan notifikasi secara real-time. Keunggulan lainnya adalah desain yang modular dan biaya produksi yang relatif rendah, sehingga sistem ini dapat dijadikan prototipe awal untuk pengembangan alat infus pintar di masa depan. Namun demikian, masih terdapat beberapa keterbatasan, seperti ketergantungan terhadap koneksi Wi-Fi dan pengujian yang terbatas pada satu jenis cairan infus. Dengan demikian, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam sistem monitoring kesehatan berbasis IoT yang lebih adaptif dan handal.
Sistem Pakar Kelayakan Penerimaan Bantuan Pinjaman Kredit UKM Dengan Metode Breadth First Search Rendy Swanda; Marah Doly Nasution
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i2.199

Abstract

Usaha Kecil dan Menengah (UKM) memiliki peranan penting dalam pertumbuhan ekonomi, namun sering menghadapi kendala dalam mengakses pembiayaan. Proses penentuan kelayakan penerima bantuan pinjaman kredit UKM umumnya dilakukan secara manual, sehingga berpotensi memakan waktu dan bersifat subjektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis metode Breadth First Search (BFS) untuk membantu proses evaluasi kelayakan secara lebih objektif, sistematis, dan efisien. Metode BFS digunakan untuk menelusuri semua kemungkinan jalur keputusan secara menyeluruh berdasarkan kriteria penilaian yang telah ditentukan, seperti kejujuran, kedisiplinan, tanggung jawab, modal awal, aset usaha, lokasi, dan stabilitas pendapatan. Sistem ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, dan pemodelan UML. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan keputusan kelayakan secara tepat sesuai aturan yang telah ditentukan, serta dapat membantu lembaga penyalur kredit dalam mengefisiensikan proses seleksi penerima bantuan pinjaman.
Prediksi Harga Cabai Merah Di Pasaraya MMTC Medan Menggunakan K-Nearest Neighbor Abdi Sudrazad; Firahmi Rizky
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i2.200

Abstract

Fluktuasi harga cabai merah di Pasaraya MMTC Medan kerap menimbulkan permasalahan bagi petani, pedagang, maupun konsumen karena sulit diprediksi secara akurat. Harga cabai dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti cuaca, musim panen, dan permintaan pasar, sehingga memerlukan suatu sistem prediksi yang dapat membantu pelaku pasar dalam mengambil keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga cabai merah dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), yang dikenal sederhana namun efektif dalam mempelajari pola data historis. Data penelitian diperoleh dari harga historis cabai merah selama tiga bulan terakhir serta variabel pendukung seperti ketersediaan pasokan dan permintaan pasar. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan tahapan pengumpulan data, preprocessing, pengujian model menggunakan rumus Euclidean Distance, dan evaluasi hasil prediksi. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan prediksi harga yang lebih akurat, sehingga bermanfaat bagi petani dalam menentukan waktu penjualan, bagi pedagang dalam mengatur stok dan strategi penjualan, serta bagi konsumen dalam merencanakan pembelian. Dengan adanya sistem berbasis web ini, diharapkan ketidakpastian harga dapat diminimalisir serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat.
Implementasi Chatbot Untuk Meningkatkan Realisme Interaksi Non Playable Character Berbasis Virtual Luthfi Pratama Nst; Firahmi Rizky
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i2.201

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) membuka peluang besar dalam pengembangan game interaktif, terutama pada peningkatan kualitas interaksi Non-Playable Character (NPC). Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan integrasi API ChatGPT pada NPC dinamis berbasis Unity 3D dan membandingkannya dengan NPC statis berbasis dialog bercabang. Metode yang digunakan adalah prototyping, dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian prototipe game third-person. Hasil pengujian menunjukkan bahwa NPC dinamis mampu menghasilkan percakapan adaptif, responsif, kontekstual, serta mempertahankan alur percakapan secara lebih alami, berbeda dengan NPC statis yang repetitif dan terbatas. Meskipun memerlukan koneksi internet stabil dan memiliki potensi keterlambatan respons, integrasi ChatGPT terbukti meningkatkan realisme interaksi pemain dengan NPC. Penelitian ini memberikan bukti konsep (proof of concept) mengenai potensi penerapan AI dalam pengembangan game serta menjadi pijakan awal bagi penelitian lanjutan untuk menciptakan pengalaman bermain yang lebih imersif dan realistis.
Analisis Sentimen Penjualan Thrifting Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Doni AlFalahk Pasaribu; Al-Khowarizmi
Portal Riset dan Inovasi Sistem Perangkat Lunak Vol. 4 No. 2 (2026): Artikel Penelitian
Publisher : SoraTekno Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59696/prinsip.v4i2.202

Abstract

Perkembangan tren thrifting sebagai alternatif berbelanja pakaian bekas semakin meningkat seiring dengan meningkatnya kesadaran masyarakat akan gaya hidup ramah lingkungan dan hemat biaya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen konsumen terhadap penjualan produk thrifting dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa ulasan dan komentar dari platform penjualan thrifting online yang kemudian diproses melalui tahap preprocessing, seperti pembersihan data, tokenisasi, dan stemming. Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan teks dengan akurasi yang baik serta kecepatan proses yang efisien. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas sentimen konsumen terhadap penjualan thrifting bersifat positif, yang mengindikasikan penerimaan yang baik terhadap konsep berbelanja pakaian bekas. Analisis sentimen ini dapat menjadi dasar bagi pelaku usaha thrifting dalam mengambil strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Page 9 of 10 | Total Record : 100

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 3 (2026): Artikel Penelitian Vol. 4 No. 2 (2026): Artikel Penelitian Vol. 4 No. 1 (2026): Artikel Penelitian Vol. 3 No. 4 (2025): Artikel Penelitian Vol. 3 No. 3 (2025): Artikel Penelitian Vol. 3 No. 2 (2025): Artikel Penelitian Vol. 3 No. 1 (2025): Artikel Penelitian Vol. 2 No. 4 (2024): Artikel Penelitian Vol. 2 No. 3 (2024): Artikel Penelitian Vol. 2 No. 2 (2024): Artikel Penelitian Vol. 2 No. 1 (2024): Artikel Penelitian Vol. 1 No. 4 (2023): Artikel Penelitian Vol. 1 No. 1 (2023): Article Research More Issue