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 
Rancang Bangun Sistem Informasi Magang Berbasis Website Berylian Josepto, Gavin; Ardianto Putra, Arvin; Priskila, Ressa; Noor Kamala Sari, Nova; Licantik, Licantik
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 3 (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.v5i3.23151

Abstract

Program magang memiliki peran penting bagi mahasiswa dan Lulusan baru dalam mendapatkan pengalaman kerja sebelum memasuki dunia profesional. Namun demikian, proses pencarian dan pengolahan magang terkadang menemui kendala, seperti informasi yang tidak terpusat dan sistem tidak terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi magang berbasis website yang dapat menghubungkan pelamar dengan perusahaan. Perancangan sistem menggunakan metode waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, inplementasi, dan pengujian. Pada tahapan perancangan, dibuat Data Flow Diagram (DFD), Entity Relationship Diagram (ERD), serta rancangan basis data yang terdiri atas enam belas table utama. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah website yang menyediakan fitur register, publikasi lowongan, pengajuan lamaran, serta pengolaan data oleh admin. Sistem ini diharapkan dapat memperluas jangkauan informasi magang., mempercepat proses rekrutmen, dan memudahkan interaksi daring antara pelamar dan juga perusahaan. Pengujian dilakukan menggunakan metode black-box testing agar memastikan semua fungsi fitur berjalan dengan baik. Dan hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fitur dalam sistem berfungsi dengan baik.
IMPLEMENTASI CONTENT-BASED FILTERING MENGGUNAKAN TF-IDF AND COSINE SIMILARITY UNTUK SISTEM REKOMENDASI RESEP MASAKAN Priskila, Ressa; Nova Noor Kamala Sari; Putu Bagus Adidyana Anugrah Putra
Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Vol. 18 No. 1 (2024): 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.v18i1.12543

Abstract

Many housewives are still confused about what dishes they will cook with existing food ingredients. Most housewives get recipe ideas from the website. Recipes from the website have the advantage of being easily accessible, but the disadvantages are sometimes troublesome for users because they have to choose a recipe from which site because there are many sites that contain the same recipe, and most of the recipe websites on the internet do not have a feature to search recipes based on the ingredients they have. The aim of this research is to implement a content-based filtering method using TF-IDF and cosine similarity for a recipe recommendation system. The TF-IDF and cosine similarity models are used to find similarity values between material data in the database and the query entered by the user in the search form. The sample data used in this research is 30 recipe data points taken from the website makapahariini.com. As a result, this system displays recipe recommendations that match the query of ingredients inputted by the user on the search form, and based on the test results using root mean square error (RMSE), it can be said that the recommendation system with the content-based filtering method that has been implemented produces quite good recommendations with a value of 0.356359182.
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.
PERBANDINGAN ANALISIS SENTIMEN SETELAH PILPRES 2024 DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING Syahrohim, Imam; Saputra, Septian Dwi; Saputra, Rizal Wahyu; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Priskila, Ressa
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i2.4249

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini masyarakat di media sosial Twitter setelah Pemilihan Presiden 2024 menggunakan beberapa algoritma machine learning yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression. Data yang digunakan bersumber dari Twitter dengan total 4.260 data yang terdiri dari 3 dataset calon presiden (Ganjar Pranowo, Anies Baswedan, dan Prabowo Subianto). Dilakukan proses crawling data, pembersihan data, pelabelan data menggunakan Vader, dan pelatihan data dengan TF-IDF sebelum dilakukan klasifikasi sentimen. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Logistic Regression memiliki performa terbaik pada dataset Ganjar Pranowo dengan akurasi 84,39%, presisi 84,92%, recall 84,39%, dan f-measure 81,52%. Penelitian ini memberikan insight tentang perbandingan performa algoritma klasifikasi dalam kasus analisis sentimen pada media sosial yang dapat digunakan sebagai referensi untuk penelitian serupa di masa mendatang.
SISTEM PAKAR REKOMENDASI OBAT BERDASARKAN GEJALA PENYAKIT MENULAR UMUM DI MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Aprilia, Salsabila; Agustin, Ria; Marthalena, Marthalena; Pranatawijaya, Viktor Handrius; Priskila, Ressa
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i2.4258

Abstract

Abstrak. Penyakit menular umum menjadi masalah kesehatan yang serius dikalangan masyarakat dengan dampak yang signifikan dan dapat mengganggu kegiatan sehari hari. Agar dapat membantu menangani diagnosa gejala awal penyakit menular dan memberikan rekomendasi obat yang sesuai, penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis website untuk merekomendasikan obat berdasarkan gejala penyakit menular umum, dengan menggunakan metode forward chaining. Forward chaining merupakan penalaran berdasarkan fakta dan dimulai dari bawah ke atas. Forward chaining dimulai dari fakta yang sebelumnya sudah diketahui terlebih dahulu, baru setelah itu fakta-fakta akan dicocokkan dengan IF dari aturan IF-THEN. Sistem ini memberikan diagnosa awal dan saran pengobatan yang relevan.  Penelitian ini mencakup identifikasi masalah, pengumpulan data, analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Hasil Implementasi menunjukkan sistem mampu memproses gejala dan memberikan rekomendasi obat yang tepat. Penelitian ini berperan penting dalam meningkatkan efektivitas penanganan penyakit menular di masyarakat melalui teknologi informasi.
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA SAPI BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Puspitarani, Siska; Andini, Wafik; Masitoh, Reina Dewi; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Priskila, Ressa
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4368

Abstract

Kemajuan informasi teknologi telah membuka jalan bagi terciptanya sistem yang dapat membantu dalam mendiagnosa penyakit pada sapi dan hewan ternak lainnya. Tulisan ini membahas proses pembuatan sistem pakar berbasis web yang menggunakan pendekatan Forward Chaining untuk mendiagnosa penyakit sapi. Pendekatan ini memungkinkan sistem untuk membuat diagnosis penyakit menggunakan gejala yang diinputkan oleh pengguna. Tantangan yang dihadapi oleh para peternak sapi dalam mengenali gejala-gejala penyakit ternak yang berpotensi mendorong dilakukannya penelitian ini. Sistem pakar yang disarankan akan membantu dalam diagnosis penyakit sapi dan menyediakan perawatan yang sesuai. Instalasi sistem, tahap penelitian, dan hasil pengujian langsung dalam artikel ini. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kesehatan hewan, khususnya sapi, dan berfungsi sebagai sumber daya bagi mereka yang akan membuat sistem pakar di masa depan.
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