Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.418
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Informatika Upgris Jurnal Sains dan Informatika Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Technologia: Jurnal Ilmiah JURNAL TEKNIK Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Minfo Polgan (JMP) JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science) Diteksi : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Priskila, Ressa
Universitas Palangka Raya
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 46 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 46 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Aplikasi Pemesanan Jasa Nail Art dan Eyelash Extension Berbasis Website (Studi Kasus: Pretty Bloom) Putri, Oktaviani Enjela; Priskila, Ressa
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 3 No. 1 (2023): 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.v3i1.10799

Abstract

Pretty Bloom is an individual business that is personally managed by the owner of Pretty Bloom, therefore the problem with the ordering system is currently done manually and recording customer schedules is also still done manually by recording order data on a smartphone. For this reason, Pretty Bloom must look for other alternatives in handling the ordering system and promotion system. Therefore a website was built that can manage, store, and place orders to market Nail Art and Eyelash Extension services. The methodology used in designing and building this website is the waterfall method with the stages of Requirement Definition, System and Software Design, Implementation and Unit Testing and finally, Integration and System Testing using Black Box Testing. From the test results using Black box Testing, all the features on the website can run according to their function. This website can be used by Pretty Bloom to manage Nail Art and Eyelash Extension service catalog data and ordering data. In addition, customers can use it to view price list information for Nail Art and Eyelash Extension services offered and can place orders through the website.
Rancang Bangun Sistem Enterprise Resource Planning Construction Sebagai Solusi Manajemen Proyek Konstruksi Yudhistira, Aditya Septian; Sari, Nova Noor Kamala; Priskila, Ressa
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 3 No. 2 (2023): 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.v3i2.10821

Abstract

Construction management is a professional service that uses special project management techniques to oversee the course of construction projects from the initiation stage to project closure. Enterprise Resource Planning (ERP) is an information technology solution that enables businesses and their suppliers to manage large projects effectively and efficiently throughout the project life cycle. Proper utilization of internal and external resources is very important if a construction company wants to make the best business decisions, maximize business goals, and survive in a competitive environment, it requires a system that can integrate various business functions and resources, especially those related to project procedures. Thus, a system Enterprise Resource Planning Construction System as a Construction Management Solution is designed. This system was developed using the waterfall software development methodology, which consists of four stages. Among other things, analyzing and defining features, constraints and system objectives, conducting system design to form a system architecture based on predetermined requirements using UML, implementing and unit testing and performing system integration and testing. The result of this research is an Enterprise Resource Planning Construction system that integrates Invoicing, Customer Relationship Management, Sales, Purchase, Inventory, Human Resource and Project modules. So that this system can be an alternative construction project management solution for managing construction projects online.
Sistem Penjadwalan Karyawan Meine Welt menggunakan Algoritma Genetika Amaria Christie, Sagita; Priskila, Ressa; Chandra Saputra, Ade
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 4 No. 4 (2024): 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.v4i4.20092

Abstract

Permasalahan yang terjadi pada Caffe Meine Welt saat ini adalah proses penyusunan jadwal kerja karyawan yang masih dilakukan secara manual dengan bantuan Microsoft Excel. Sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama untuk menyusunnya dan tidak meratanya jadwal kerja yang didapatkan oleh karyawan ini mengakibatkan jumlah hari libur karyawan pun tidak sama antara satu dengan yang lain.Adapun metodologi yang digunakan dalam merancang dan membangun website ini adalah metode waterfall. Metode ini dipilih karena memiliki struktur yang urut dan terorganisir sehingga dapat meminimalisir kesalahan yang terjadi. Website ini menggunakan Black Box Testing sebagai metode pengujian perangkat lunak. Pengguna/hak akses pada website ini ada dua, yaitu admin dan karyawan.Dari hasil pengujian ini dapat disimpulkan bahwa “Sistem Penjadwalan Karyawan Meine Welt Menggunakan Algoritma Genetika” berfungsi untuk membantu Head Bar dalam menyusun dan membuat jadwal shift karyawan Meine Welt secara otomatis selama satu bulan kedepan dan Head Bar dapat mengetahui total gaji yang didapatkan karyawan selama sebulan dalam laporan gaji pada sistem tersebut.
Sistem Rekomendasi Destinasi Wisata Berbasis Website di Kalimantan Tengah dengan Integrasi Google Maps API dan Informasi Deskriptif Lokasi Prayoga, Andika; Talentina Angela Seda, Florensiana; Widiatry, Widiatry; Priskila, Ressa
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 3 No. 3 (2023): 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.v3i3.20401

Abstract

Pariwisata di Kalimantan Tengah memiliki potensi besar, namun informasi tentang destinasi wisata yang terstruktur masih kurang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem rekomendasi destinasi wisata berbasis web yang terintegrasi dengan Google Maps API. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah Waterfall, yang mencakup pengumpulan data destinasi, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Data destinasi wisata yang digunakan meliputi lokasi, kategori, deskripsi, fasilitas, serta ulasan pengguna. Dengan Google Maps API, sistem menyediakan peta interaktif yang memungkinkan pengguna menemukan rute, estimasi waktu perjalanan, dan informasi destinasi. Hasil penelitian ini adalah sistem yang mempermudah wisatawan dalam mencari dan mengeksplorasi destinasi wisata, serta mendukung promosi pariwisata daerah secara digital.ini, diharapkan Nayla Bucket dapat memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan.
Pengembangan Website Edukasi dan Deteksi Stress Dini pada Mahasiswa Iqbal, Ahmad; Winoto, Depro; Priskila, Ressa; Widiatry, Widiatry
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 3 No. 4 (2023): 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.v3i4.20944

Abstract

Mahasiswa merupakan kelompok yang rentan mengalami stres akibat tuntutan akademis, tekanan sosial, dan perubahan gaya hidup. Deteksi dini terhadap stres diperlukan untuk mengidentifikasi gejala awal dan mencegah dampak buruk terhadap kesehatan mental. Laporan ini memaparkan pengembangan sebuah website berbasis teknologi modern yang bertujuan untuk memberikan edukasi sekaligus mendeteksi stres dini pada mahasiswa.Metode yang digunakan dalam pengembangan adalah Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan Figma dan Draw.io, implementasi dengan Visual Studio Code, Node.js, serta Bootstrap, dan pengujian menggunakan metode Blackbox Testing. Untuk mengukur tingkat stres, digunakan metode Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42). Website ini dirancang memiliki fitur utama seperti deteksi stres, edukasi kesehatan mental, serta komunitas interaktif yang memungkinkan pengguna berbagi cerita.Hasil pengembangan menunjukkan bahwa website ini dapat membantu mahasiswa mengenali tingkat stres dan menyediakan informasi untuk mengelola stres dengan lebih baik. Diharapkan, website ini dapat meningkatkan kesadaran mahasiswa terhadap pentingnya kesehatan mental dan menjadi langkah awal dalam pencegahan gangguan mental yang lebih serius.
Chatbot Berbasis Whatsapp Teknik Informatika Universitas Palangkaraya: Rules Based System Saputra, Ferry; Handoko, Rifky Mustaqim; Putra, Wahyuni; Priskila, Ressa; Pranatawijaya, Viktor Handrianus
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 1 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i1.2111

Abstract

Penelitian ini membahas pengembangan Chatbot Berbasis WhatsApp dengan Rules Based System untuk Teknik Informatika Universitas Palangkaraya. Dengan menerapkan aturan yang telah dirumuskan berdasarkan studi literatur dan kebutuhan pengguna, chatbot ini mampu merespon pertanyaan dan permintaan pengguna secara tepat dan konsisten. Selain itu, pemanfaatan API dari OpenAI, Optical Character Recognition (OCR), dan file CSV untuk menyimpan data turut mendukung pengembangan chatbot ini. Dengan adopsi teknologi yang lengkap, chatbot dapat memberikan respon kompleks dan kontekstual terhadap permintaan pengguna tanpa perlu menentukan aturan secara manual. Hasil penelitian ini memberikan gambaran tentang potensi chatbot dalam meningkatkan interaksi antara pengguna dan sistem informasi, dengan ini akan membantu para mahasiswa, dosen, dan pihak-pihak terkait pada Teknik Informatika Universitas Palangkaraya.
Implementasi Sistem Pakar Forward Chaining pada Deteksi Penyakit Tanaman Selada Ainah, Saripah; Khotimah, Yusie Nur Chusnul; Maharani, Audry; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Priskila, Ressa
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 1 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i1.13613

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi Sistem Pakar menggunakan algoritma Forward Chaining untuk mendeteksi penyakit pada tanaman selada. Metode penelitian mengadopsi model Software Development Life Cycle, dengan metode waterfall. Algoritma Forward Chaining digunakan untuk logika inferensi dalam menentukan penyakit berdasarkan gejala. Proses pengembangan melibatkan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Pada pengujian, penelitian ini menggunakan pendekatan blackbox dengan berbagai skenario uji gejala penyakit tanaman selada. Hasil pengujian mengevaluasi keakuratan, kecepatan, dan ketepatan sistem. Dengan pendekatan Software Development Life Cycle metode waterfall dan pengujian blackbox, penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan sistem pakar yang handal dalam mendukung pertanian modern. Kesimpulannya, implementasi Sistem Pakar Forward Chaining dalam deteksi penyakit tanaman selada menawarkan solusi terstruktur dan dapat diandalkan. Penerapan algoritma Forward Chaining dalam logika inferensi meningkatkan akurasi diagnosa penyakit tanaman, menunjukkan kehandalan dan keefektifan metode yang digunakan.
Perbandingan Metode Electre dan Promethee untuk Menentukan Sekolah Menengah Atas (SMA) Terbaik di Kota Palangka Raya Natasya, Apriliani; Priskila, Ressa; Parhusip, Jadiaman; Noor Kamala Sari, Nova; Kristianti, Novera
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (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.v5i2.22442

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan antara dua metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yaitu Electre dan Promethee, dalam menentukan Sekolah Menengah Atas (SMA) terbaik di kota Palangka Raya. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang digunakan dalam penelitian ini dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan berbagai kriteria penting dalam penentuan kualitas SMA berdasarkan aturan yang berlaku. Populasi dan sampel menggunakan 27 SMA negeri, swasta dan termasuk yang dibawah yayasan. Manfaat dari kebijakan ini, adalah dalam rangka pelaksanaan penyaluran program Bantuan Operasional Sekolah (BOS), untuk memilih SMA yang layak mendapatkan bantuan berdasarkan evaluasi yang akurat dan transparan.Metode Electre dan Promethee dipilih untuk dipasangkan karena kemampuannya dalam menangani kriteria kualitatif dan kuantitatif secara efektif melalui pendekatan outranking yang mengandalkan perbandingan berpasangan. Penelitian ini menggunakan lima kriteria utama, yaitu akreditasi, jumlah siswa, tenaga pendidik, jumlah ruang kelas, dan jumlah laboratorium, dengan bobot yang telah ditentukan untuk masing-masing kriteria. Sistem dikembangkan berbasis web dengan fitur analisis Electre dan Promethee, yang memungkinkan pemrosesan data secara real-time dan menghasilkan peringkat SMA secara objektif dan sistematis.Penelitian ini diharapkan tidak hanya memberikan hasil perbandingan yang komprehensif dari kedua metode tersebut tetapi juga menawarkan solusi praktis dalam pengambilan keputusan terkait penentuan SMA terbaik di kota Palangka Raya, khususnya Dinas Pendidikan Provinsi Kalimantan Tengah. Dari hasil analisa didapatkan nilai accuration metode ELECTRE sebesar 92,593% dikategorikan excellent classification, sedangkan pada metode PROMETHEE sebesar 85,185% dikategorikan best classification.
ENSEMBLE MAJORITY VOTING UNTUK ANALISIS SENTIMEN DAN EMOSI PADA KOMENTAR YOUTUBE: STUDI KASUS RESIDENT EVIL 4 REMAKE Ahmad Abdul Hadi; Priskila, Ressa; Viktor Handrianus Pranatawijaya; Kristianti, Novera
Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Vol. 19 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Inform
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jti.v19i2.22397

Abstract

Currently, social media can be said to be one of the important things in the fields of marketing, broadcasting and entertainment, such as the gaming industry. In this case, Sentiment Analysis and Emotion Detection can be a tool for understanding the public's response and perception of the content presented. One of them is for the game Resident Evil 4 Remake, which was announced on March 24, 2023, and received a lot of public response on various social media platforms such as YouTube, one of which received responses in the form of 7177 comments between June 3 2022 and February 9, 2024. The research methodology used includes data collection methodology and simulation methodology, by combining the Naive Bayes algorithm, SVM and BERT using the Majority Voting method where these algorithms were previously trained using two different datasets which showed Naive Bayes performance with an accuracy of 84%, SVM with 89%, BERT with 93% and the Majority Voting Method with 90% accuracy with training using the Resident Evil 4 Remake dataset. And in training with the Steam Game Review dataset, Naive Bayes and SVM were obtained with an accuracy of 53%, BERT with 66%, and the Majority Voting Method with an accuracy of 57%. The Majority Voting classification model trained on the Resident Evil 4 dataset was used to perform Sentiment Analysis classification on comments from the YouTube video entitled "Resident Evil 4 Remake: Reveal Trailer" from the IGN Channel. The ratio of positive and negative sentiments was 60.2% and 39%. .8% with the frequency of emotions of anger, excitement and anticipation appearing most frequently.
Optimized ensemble framework for predicting hydroponic stock and sales using machine learning Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Priskila, Ressa; Putra, Putu Bagus Adidyana Anugrah; Sari, Nova Noor Kamala; Christian, Efrans; Geges, Septian; Kristianti, Novera
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 14, No 5: October 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v14.i5.pp3879-3886

Abstract

The increasing global demand for food necessitates the adoption of sustainable agricultural practices. Hydroponic farming, while efficient in resource utilization, faces challenges in accurately predicting stock levels and sales due to dynamic, ever-changing factors. This research presents an optimized ensemble framework for forecasting hydroponic stock levels and sales by integrating linear regression (LR), random forest (RF), and XGBoost, further enhanced through an evolutionary algorithm (EA). The proposed framework is evaluated using root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE), demonstrating significant accuracy improvements over individual models. The ensemble model achieves an RMSE reduction of 43.82% for stock prediction and 55.3% for sales forecasting compared to the best-performing individual model. Additionally, local interpretable model-agnostic explanations (LIME) are employed to offer stakeholders clear insights into decision-making processes, such as identifying "number of harvested crops" and "sales data" as key drivers of prediction outcomes. This framework supports sustainable development goals (SDGs) 9.3, 12.3, and 12.C by promoting resource efficiency, reducing food waste, and improving small-scale farmer market access. Future research will explore real-time data integration for dynamic adaptation and further model enhancements.
Co-Authors ., Yukandri Abda Abda Agus Sehatman, Saragih Agustin, Ria Ahmad Abdul Hadi Ahmad Fadli Ainah, Saripah Amaria Christie, Sagita Ananda Khairunnisa, Puteri Andini, Wafik Annisa, Norul Aprilia, Salsabila Ardianto Putra, Arvin Arief, Muhammad Risman Aryapati Soebagijo, Rafael Azmiara Ahmadiham, Ahsana Berylian Josepto, Gavin Cahya Kamilla, Adinda Chandra Saputra, Ade Cristivioni Damar Suryo Sasono Damayanti, Novrina Debora, Jessica Kurnia Delon Pratama, Ryan Desta Aditia, Veven Efrans Christian Fajar, M Fajari, Rizqi Firmansyah, Muhammad Rizal Handoko, Rifky Mustaqim Handrianus Pranatawijaya , Viktor Handrianus Pranatawijaya, Viktor Intani Sihite, Putri Isachar, Michael Jadiaman Parhusip, Jadiaman Jama, Luniko Kalawa Putri, Maria Ramanda Khotimah, Yusie Nur Chusnul Kristianti, Novera Leonardo, Tomas Licantik, Licantik limbong, Theodorus Lusia Kiareni, Cindi Magnus, Thomas Zugildo Maharani, Audry Marthalena Marthalena marthalena, marthalena Masitoh, Reina Dewi Natasya, Apriliani Nazarius, Atong Nelda, Lia Nova Noor Kamala Sari Nur Safa, Yunisa Nurdin Nurdin Patimah, Yulia Pranatawijaya, Viktor Handrius Prayoga, Andika Priyani, Natasya Purmasari Purmasari Puspita Florensia, Nela Puspitarani, Siska Putra, Putu Bagus Adidyana Anugrah Putra, Wahyuni Putri, Oktaviani Enjela Re Manuel Putra Sihombing, Thomas Ria Agustin Rueh Daya Leluni, Ekat Salsabila Aprilia Saputra, Ferry Saputra, Rizal Wahyu Saputra, Septian Dwi Sari, Purma Senas, Jonathan Markus Septian Geges Septian Geges Simorangkir, Anastasya Sinta Septiani, Clara Sorisa, Cinda Sunardi Sunardi Surana, Yogi Andy Pratama Syahrohim, Imam Talentina Angela Seda, Florensiana Tayah, Hernila Tryastie, Melisa Valentine, Virginia Viktor Handrianus Pranatawijaya Viktor Handrius Pranatawijaya Widiatry, Widiatry Winoto, Depro Yolanda Hevin, Tirza Yosia Wibowo, Lucky Yudhistira, Aditya Septian