Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.671
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal TIMES Jurnal Elemen Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Aiti: Jurnal Teknologi Informasi REKA ELKOMIKA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Journal of Information Technology (JIfoTech) Abditeknika - Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Jurnal Informatika dan Multimedia Jurnal Komunikasi, Sains dan Teknologi (JKST) Instink: Inovasi Pendidikan, Teknologi Informasi dan Komputer Infact: Jurnal Sains dan Komputer Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia
Cahyaningtyas, Christian
Institut Shanti Bhuana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penerapan Metode Multiple Linear Regression pada Sistem Prediksi Harga Sewa Kost Berbasis Web di Bengkayang Dealmus; Christian Cahyaningtyas
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 2 (2026): September 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i2.1476

Abstract

Penentuan harga sewa kamar kost merupakan salah satu aspek penting dalam pengelolaan usaha penyewaan kost karena dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti ukuran kamar, fasilitas, lokasi, dan kondisi bangunan. Pada praktiknya, banyak pemilik kost masih menentukan harga sewa berdasarkan pengalaman dan penilaian subjektif sehingga berpotensi menghasilkan harga yang kurang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga sewa kamar kost berbasis web menggunakan metode Multiple Linear Regression (MLR) sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam menentukan harga sewa secara lebih objektif dan berbasis data. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data yang diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi pada usaha kost di Kabupaten Bengkayang. Variabel penelitian terdiri atas ukuran kamar, fasilitas, lokasi, dan kondisi bangunan sebagai variabel independen, serta harga sewa sebagai variabel dependen. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, sedangkan proses analisis dilakukan dengan metode Multiple Linear Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengimplementasikan model regresi untuk menghasilkan prediksi harga sewa secara otomatis. Persamaan regresi yang diperoleh menunjukkan bahwa variabel fasilitas dan lokasi memberikan pengaruh positif terhadap harga sewa, sedangkan ukuran kamar memiliki koefisien negatif dan kondisi bangunan tidak memberikan pengaruh yang signifikan pada model yang terbentuk. Hasil evaluasi model menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar Rp46.610,82 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,76%, yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu membantu pemilik kost dalam menentukan harga sewa secara lebih cepat, objektif, dan berdasarkan hasil analisis data.
ANALISIS TITIK GENANGAN AIR AKIBAT BANJIR MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DI KECAMATAN LEDO Christian Cahyaningtyas; Yuliana Yuliana; Noviyanti Noviyanti; Totok Victor Didik Saputro
Jurnal TIMES Vol 15 No 1 (2026): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.15.1.2026948

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di berbagai wilayah Indonesia, termasuk Kabupaten Bengkayang. Tingginya curah hujan pada musim penghujan dapat menyebabkan peningkatan debit air yang dapat menimbulkan luapan sungai maupun badan air lainnya sehingga memicu terjadinya genangan. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mendukung mitigasi bencana banjir adalah melalui identifikasi dan pemetaan titik-titik genangan air. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan titik genangan air di Kecamatan Ledo dengan memanfaatkan data penginderaan jauh, Sistem Informasi Geografis, serta algoritma Random Forest. Sebanyak 244 titik sampel dikumpulkan dan dilakukan ekstraksi nilai variabel sebagai dasar penyusunan dataset. Selanjutnya, dataset dibagi menjadi data latih 80% dan data uji 20% untuk proses pemodelan dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu mengklasifikasikan titik genangan air dengan tingkat akurasi sebesar 98%. Berdasarkan confusion matrix, seluruh titik yang tidak tergenang berhasil diidentifikasi dengan tepat, sedangkan hanya satu titik genangan yang mengalami kesalahan klasifikasi. Analisis feature importance menunjukkan bahwa variabel VV memiliki kontribusi paling besar dalam proses klasifikasi. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki kinerja yang sangat baik dalam memprediksi titik genangan air dan menjadi salah satu pendukung pengambilan keputusan dalam upaya mitigasi dan penanggulangan banjir.
Menganalisa Foto Hoax Dengan Menggunakan Metode Reverse Image Search Revaldo Tesso; Kristian Novando; Christian Cahyaningtyas
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 19 No 3 (2023): Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v19i3.6154

Abstract

Penelitian ini fokus pada permasalahan serius penyebaran berita palsu melalui internet, terutama melibatkan penggunaan foto yang dimanipulasi atau diambil dari konteks aslinya. Dalam upaya mengatasi tantangan ini, penelitian ini menggunakan metode reverse image sebagai strategi utama. Metode ini melibatkan analisis foto hoax dengan membandingkan citra yang ditemukan dengan basis data citra yang ada, sehingga dapat mengidentifikasi sumber asli atau keaslian suatu gambar. Dataset foto hoax dikumpulkan dari media sosial untuk dianalisis dengan metode gambar terbalik guna mengungkap apakah foto tersebut telah dimanipulasi atau diambil dari konteks yang salah. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode reverse image terbukti sangat efektif dalam mengidentifikasi foto hoax. Hasil ini memberikan kontribusi signifikan dalam upaya memerangi penyebaran berita palsu dan juga meningkatkan kesadaran pengguna media sosial untuk lebih berhati-hati dalam menyebarkan informasi yang belum terverifikasi.
Co-Authors Aditya Pratama Danny Manongga Dealmus Dedy Eko Sediyono Eligia Monixa Salfarini Fransiska Ria Fransiska Ria Gudiato, Candra Harmoni, Grecia Putri Indrastanti Ratna Widiasari Irwan Sembiring Kristian Novando Kusnanto Kusnanto Manggara, Angga Domeos Maya Sari Maya Sari Maya Sari Mira Mira Mira Mira Mira Pedeng Noviyanti Noviyanti Noviyanti. P Nurcahyo, Azriel Christian P, Noviyanti Pery Jayanto Pranata, Devon Surya Purnasari, Pebria Dheni Rendy Revaldo Tesso Sari, Yessi Fatika Silvester Silvester Silvester Silvester, Silvester Sonia Dara Fortunata Sonia Sri Yulianto Joko Prasetyo Stevanus Oktoberrikho Tessa Januarti thomas, santi Totok Victor Didik Saputro Vika Yansensius Reins Dima Yeremia Niaga Atlantika Yessica Nataliani Yosua Damas Sadewo Yuliana Yuliana Yuliana Yuliana Yuliana