Development of Work Program Submission System Using Predictive Data Analytics Based on Neural Network Algorithms at PT Pos Lhokseumawe
DOI:
https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v12i2.2026.172-180Kata Kunci:
Procurement System, Neural Network, Predictive Data Analytics, Vendor RecommendationAbstrak
The digital transformation within PT. Pos Indonesia KC Lhokseumawe demands a more efficient, secure, and adaptive procurement system. This study aims to develop a web-based work program submission system that integrates predictive analytics and neural network algorithms to enhance procurement efficiency and the accuracy of budget forecasting. The system is built using a React.js-based frontend architecture and a FastAPI-based backend, with MongoDB as the database. The N-BEATS model is implemented for time series-based budget forecasting, while Neural Collaborative Filtering is employed to recommend vendors based on interaction history. Evaluation results demonstrate strong performance, with an R-squared value of 0.9965 for the forecasting model and an F1-score of 73.71% for the recommendation model. This integrated system provides procurement management features, budget forecasting, and tender recommendations, and is expected to improve business process efficiency at PT significantly.Referensi
N. Nurul. “Transformasi dan Inovasi PT. Pos Indonesia Dalam Menjaga Daya Saing Di Era Digitalsasi”. Journal Transformation of Mandalika, vol. 2, no. 2, 2021.
H. Fajar. “Pentingnya Transformasi Digitalisasi dalam Meningkatkan Efisiensi Pengadaan Barang dan Jasa Pasca Pandemi Covid-19 pada Instansi Pemerintah”. E-ISSN: 3025-9770, 2024. https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/prosiding/article/download/9453/3950/37089
I. Indo, R. Rismayani, A. D. Ghani, N. Nurdin, and A. T. C. Koswara“Analisis Performansi Prakiraan Cuaca Menggunakan Algoritma Machine Learning,” Jurnal Pekommas, vol. 6, no. 2, 2021.
D. Hamdhana and M. Yusra, “Analisis Prediktif Intensi Berwirausaha Mahasiswa Akuntansi Menggunakan Machine Learning,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), vol. 9, no. 2, 2025. http://dx.doi.org/10.26798/jiko.v9i2.1863
A. R. Dzulmi, A. B. Tjandrarini, and H. Tanuwijaya, “Pengembangan Sistem Informasi Pengadaan Barang Menggunakan Metode Waterfall,” Jurnal Ilmiah Scroll: Jendela Teknologi Informasi, vol. 11, no. 1, Mar. 2023.
R. M. Manikam and R. Jatusaputra, “Decision Making System in Online Marketplace using TF IDF Algorithm in Indonesia: A Micro-Analysis of Vespa Spare Parts,” Lifeaways International Journal, 2021.
F. Iskandar, Taufan, M. Lubis, T. F. Kusumasari, and A. R. Lubis, “Comparison between Client-Side and Server-Side Rendering in the Web Development,” IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng., vol. 801, no. 1, p. 012136, May 2020. https://doi.org/10.1088/1757-899X/801/1/012136.
G. P. Zhang, “Time Series Forecasting Using a Hybrid ARIMA and Neural Network Model,” Neurocomputing, vol. 50, pp. 159–175, Jan. 2003. https://doi.org/10.1016/S0925-2312(01)00702-0.
X. He, L. Liao, and H. Zhang, “Neural Collaborative Filtering,” in Proc. Int. World Wide Web Conf., 2017. https://arxiv.org/pdf/1708.05031
A. Ishtaiwi, “A Study on Understanding of UI and UX, and Understanding of Design According to User Interface Change,” vol. 12, no. 20, 2017.
M. Ismail, R. K. Vijayraajesh, V. Dhanakoti, and J. Chandru, “Detection of Phishing Website Using Machine Learning Algorithms and Deployment Using FastAPI,” I-Manager’s Journal on Computer Science, vol. 8, no. 4, 2021. https://doi.org/10.26634/jcom.8.4.18143.
K. Dendy, Belajar Pemograman Web Dasar, 1st ed., Yayasan Prima Agus Teknik, 2023. ISBN: 978-623-8120-28-4. 2023
J. Song, M. Zhang, and H. Xie, “Design and Implementation of a Vue.Js-Based College Teaching System,” Int. J. Emerging Technologies in Learning (IJET), vol. 14, no. 13, Jul. 2019.
https://doi.org/10.3991/ijet.v14i13.10709
N. Nurseitov, M. Paulson, R. Reynolds, and C. Izurieta, “Comparison of JSON and XML Data Interchange Formats: A Case Study,” 2009.
M. Purver, T. L. Griffiths, K. P. Körding, and J. B. Tenenbaum, “Unsupervised Topic Modelling for Multi-Party Spoken Discourse,” in Proc. 21st Int. Conf. Comput. Linguistics and 44th Annual Meeting of ACL, pp. 17–24, 2006. https://doi.org/10.3115/1220175.1220178.
I. Kurniati, H. Winarno, and D. Yuliyanti, “Pemanfaatan Algoritma Neural Network untuk Predictive Analytic Angka Buta Huruf di Indonesia,” Jurnal Elektro & Informatika Swadharma (JEIS), vol. 3, no. 2, Jul. 2023.
A. R. Dzulmi, A. B. Tjandrarini, and H. Tanuwijaya, “Pengembangan Sistem Informasi Pengadaan Barang Menggunakan Metode Waterfall,” Jurnal Ilmiah Scroll: Jendela Teknologi Informasi, vol. 11, no. 1, Mar. 2023.
A. H. Rubangi and D. Avianto, “Prediksi Curah Hujan Wilayah Provinsi Yogyakarta dengan Algoritma Neural Network,” JASIEK, vol. 3, no. 1, 2021.
K. A. A. Amuda and A. B. Adeyemo, “Customers Churn Prediction in Financial Institution Using Artificial Neural Network,” Dept. of Computer Science, Univ. of Ibadan, Nigeria, 2019. https://arxiv.org/abs/1912.11346
M. Ula, M. M. Alvanof, and R. Triandi, “Analisa dan Deteksi Konten Hoax pada Media Berita Indonesia Menggunakan Machine Learning,” TTS4.0, 2020.
C. A. Misrun, E. Haerani, M. Fikry, and E. Budianita, “Analisis Sentiment Komentar YouTube terhadap Anies Baswedan sebagai Bakal Calon Presiden 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Coscitech, 2023.
Unduhan
Telah diserahkan
Diterima
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Hak cipta untuk artikel ini ditransfer ke Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi (TEKNOSI) jika dan ketika artikel diterima untuk publikasi. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini mentransfer setiap dan semua hak di dalam dan ke kertas termasuk tanpa batasan semua hak cipta untuk TEKNOSI. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini menyatakan dan menjamin bahwa makalah tersebut asli dan bahwa ia adalah pembuat makalah, kecuali untuk bahan yang secara jelas diidentifikasi sebagai sumber aslinya, dengan pemberitahuan izin dari pemilik hak cipta jika diperlukan. Yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa ia memiliki kekuatan dan wewenang untuk membuat dan melaksanakan penugasan ini.
Kami menyatakan bahwa:
- Makalah ini belum diterbitkan dalam bentuk yang sama di tempat lain.
- Makalah ini tidak akan dikirimkan di tempat lain untuk publikasi sebelum penerimaan/penolakan oleh Jurnal ini
- Izin hak cipta diperoleh untuk materi yang diterbitkan di tempat lain dan yang memerlukan izin ini untuk reproduksi.
Selanjutnya, Saya/kami dengan ini mentransfer hak publikasi yang tidak terbatas dari makalah yang disebutkan di atas secara keseluruhan kepada TEKNOSI. Transfer hak cipta mencakup hak untuk mereproduksi dan mendistribusikan artikel, termasuk cetak ulang, terjemahan, reproduksi foto, mikroform, bentuk elektronik (offline, online) atau reproduksi lain yang serupa.
Penulis yang sesuai menandatangani dan menerima tanggung jawab untuk merilis materi ini atas nama setiap dan semua penulis bersama. Perjanjian ini harus ditandatangani oleh setidaknya salah satu penulis yang telah memperoleh persetujuan dari rekan penulis jika berlaku. Setelah pengajuan perjanjian ini ditandatangani oleh penulis yang sesuai, perubahan kepengarangan atau dalam urutan penulis yang tercantum tidak akan diterima.
Hak / Syarat dan Ketentuan yang dipertahankan :
- Penulis memiliki semua hak kepemilikan dalam setiap proses, prosedur, atau artikel manufaktur yang dijelaskan dalam Karya ini.
- Penulis dapat mereproduksi atau mengotorisasi orang lain untuk mereproduksi karya ini atau karya turunannya untuk penggunaan pribadi penulis atau untuk penggunaan perusahaan, dengan ketentuan bahwa sumber dan menyatakan hak cipta dimiliki TEKNOSI, salinan tidak digunakan dengan cara apa pun yang menyiratkan pengesahan TEKNOSI atas suatu produk atau layanan dari pihak mana pun, dan salinannya sendiri tidak ditawarkan untuk dijual.
- Meskipun penulis diizinkan untuk menggunakan kembali semua atau sebagian dari karya ini dalam karya lain, ini tidak termasuk mengabulkan permintaan pihak ketiga untuk mencetak ulang, menerbitkan ulang, atau jenis penggunaan ulang lainnya.
This work is licensed under a 