Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science)
Licantik Licantik
Universitas Palangka Raya, Fakultas Teknik, Teknik Informatika
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Sistem Aplikasi Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik menggunakan Metode Vikor (Studi Kasus: SMA Negeri 5 Palangka Raya) Loka Sandri Bahtia; Deddy Ronaldo; Licantik Licantik
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 1 (2025): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v5i1.9211

Abstract

SMA Negeri 5 Palangka Raya berkomitmen untuk mengoptimalkan potensi setiap siswa melalui berbagai upaya, termasuk pemilihan siswa berprestasi setiap semester. Namun, proses penilaian saat ini yang menggunakan Microsoft Excel menghadapi kendala seperti waktu pemrosesan yang lama, risiko kesalahan manusia, dan bias individu karena preferensi pribadi evaluator. Dengan 360 siswa kelas XII yang terbagi dalam jurusan bahasa, IPS, dan IPA, serta kriteria penilaian yang mencakup aspek kecerdasan, prestasi akademik, keterampilan, dan lainnya, diperlukan sistem yang lebih optimal dan akurat.Sebagai solusinya yaitu dengan merancang sebuah sistem aplikasi Pendukung Keputusan dengan metode VIKOR diusulkan untuk mengatasi masalah ini. Metode VIKOR memungkinkan penilaian yang lebih adil dengan mempertimbangkan keseimbangan antara berbagai kriteria dan mengurangi Penilaian yang dipengaruhi oleh pendapat pribadi, serta meningkatkan akurasi dan kinerja sistem. Metode pengembangan yang digunakan dalam merancang sistem ini adalah dengan metode waterfall menurut Ian Somerville. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan metode pengujian blackbox testing dengan hasil pengujian yaitu sistem yang dibuat dapat berjalan dengan baik susuai dengan fungsinya. Membangun sistem aplikasi ini menggunakan database MySQL Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat mempermudah dalam mengambil keputusan untuk menentukan siswa terbaik secara adil, tanpa membutuhkan waktu yang lama.
Perbandingan Metode Profile Matching dan Grey Relational Analysis untuk Menentukan Siswa Berprestasi di SMA Negeri 4 Palangka Raya Berbasis Website Firda Kristeni Maria; Licantik Licantik; Ade Chandra Saputra
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 1 (2025): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v5i1.19806

Abstract

SMA Negeri 4 Palangka Raya adalah salah satu sekolah menengah atas negeri di Kota Palangka Raya, Kalimantan Tengah, yang dikelola oleh pemerintah di Indonesia sebagai lembaga pendidikan yang menyediakan program pendidikan menengah atas sesuai dengan kurikulum nasional yang diterapkan oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan ini menghadapi beberapa permasalahan. Permasalahan pertama yaitu dalam hal di SMA Negeri 4 Palangka Raya proses seleksi siswa berprestasi sampai saat ini masih dilakukan secara manual dengan menyimpan berkas pada map, dan belum terorganisir dalam sistem basis data. Banyaknya berkas dan penyimpanan dilakukan secara manual memiliki resiko tersendiri seperti hilang atau rusaknya berkas. Hal ini tentu dapat mengakibatkan proses seleksi siswa berprestasi membutuhkan proses dan waktu yang lama dan tidak selalu memberikan hasil yang akurat.Untuk mengatasi masalah ini, dibangunlah sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan perbandingan metode Profile Matching dan Grey Relational Analysis untuk siswa berprestasi yang terdigitalisasi dengan harapan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam proses penilaian sistem pendukung keputusan siswa berprestasi. Metodologi pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode Waterfall menurut Ian Sommerville (2011:29-30). Pengembangan sistem terdiri dari 5 tahapan yaitu Requirements Definition, System and Software Design, Implementation and Unit System dan Integration and System Testing yang menggunakan metode BlackBox Testing. Dari hasil perbandingan yang sudah dilakukan dari kedua metode ini, yaitu 42 data yang diuji dengan mengunakan confusion matrix metode Profile Matching mendapat nilai accuration 50%, precision 45%, recall 47,37%, specificity 52,17%, dan f-score 46,16% dan untuk metode Grey Relational Analysis mendapat nilai accuration 85,71%, precision 85%, recall 85%, specificity 86,36%, f-score 85,00%. Berdasarkan hasil tersebut disimpulkan metode Grey Relational Analysis yang lebih baik dari pada metode Profile Matching dalam menentukan siswa berprestasi di SMAN 4 Palangka Raya,dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat mempermudah dalam mengambil keputusan untuk menentukan siswa berprestasi secara adil, tanpa membutuhkan waktu yang lama.
Penerapan Business Forecasting dengan Metode Arima (Autoregressive Integrated Moving Average) dalam Meramalkan Penjualan Produk di Cafe The Garrison Brian Agustian Kristianto; Licantik Licantik; Nova Noor Kamala Sari; Widiatry Widiatry
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 1 (2025): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v5i1.19813

Abstract

Pertumbuhan industri café di Indonesia yang melebihi 10.000 gerai di tahun 2023 menuntut efisiensi pengelolaan bisnis. Café The Garrison menghadapi tantangan prediksi penjualan akibat fluktuasi mingguan signifikan. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode ARIMA untuk peramalan bisnis guna mengoptimalkan inventaris dan pengambilan keputusan. Metodologi menggunakan kerangka CRISP-DM dengan data penjualan 8 produk terlaris selama 63 minggu. Proses analisis meliputi dekomposisi STL, uji stasioneritas Augmented Dickey-Fuller, serta identifikasi model melalui plot ACF/PACF dan kriteria AIC. Evaluasi akurasi menggunakan MAPE dan RMSE. Hasil menunjukkan 7 dari 8 produk memiliki MAPE <30% (sesuai standar F&B Kolassa, 2008), seperti Beef Rice Bowl (ARIMA(1,0,2), MAPE 18,72%) dan Chicken Rice Bowl (ARIMA(2,0,0), MAPE 21,34%). Produk Thomas Grace mencapai MAPE terendah 8,74% dengan ARIMA(0,0,0). Namun, Spicy Wings menunjukkan MAPE tertinggi (45,45%), mengindikasikan keterbatasan ARIMA pada produk berfluktuasi tinggi. Penelitian membuktikan efektivitas ARIMA untuk peramalan penjualan café dengan pola stabil, sekaligus merekomendasikan pendekatan alternatif untuk produk dengan variasi acak. Temuan ini dapat menjadi acuan pengelolaan inventaris berbasis data dan mitigasi risiko bisnis di sektor F&B.
Co-Authors Ade Chandra Saputra Brian Agustian Kristianto Deddy Ronaldo Firda Kristeni Maria Loka Sandri Bahtia Nova Noor Kamala Sari Widiatry Widiatry