Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.609
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TIMES Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Sebatik Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Journal Social Science And Technology For Community Service Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual Journal of Informatics and Computing Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Journal of Advances in Information Systems and Technology Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual Jurnal Teknoinfo
Siska Ayu Widiana
Universitas Sam Ratulangi
Arts Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : Jurnal TIMES

 1 
ORDERED VECTORS TO FUZZY PREFERENCE RELATIONS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SISTEM PENEMPATAN KARYAWAN BARU Ketaren, Eliasta; Edwin Tenda; Siska Ayu Widiana
Jurnal TIMES Vol 12 No 2 (2023): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.12.2.2023697

Abstract

Untuk meningkatkan kinerja perusahaaan, karyawan merupakan salah satu unsur penting dalam hal tersebut terutama dalam penempatan pegawai baru. Prosedur penempatan karyawan baru tersebut dalam hal ini dilakukan dengan Fuzzy Logic. Parameter input yang digunakan yaitu Tes Keahlian, Tes Psikotes dan Tes Akademik. Untuk mengekspresikan preferensi pengambil keputusan pada alternatif yang paling diinginkan, dapat dilakukan dengan transformasi format preferensi Ordered  Vectors to Fuzzy Preference Relations. Selanjutnya memilih metode SAW untuk menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik, dalam hal ini adalah alternatif yang cocok untuk menentukan posisi kerja karyawan yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Dengan metode ini diharapkan penilaian akan lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE PADA SEKOLAH MENENGAH PERTAMA (SMP) ADVENT KOTAMOBAGU Pohan, Sry Dhina; Widiana, Siska Ayu; Ketaren, Eliasta; Firdaus, Iqbal
Jurnal TIMES Vol 13 No 1 (2024): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.13.1.2024745

Abstract

Sekolah Menengah Pertama (SMP) Advent Kotamobagu adalah Sekolah Swasta yang terletak pada kotamobagu Sulawesi Utara. SMP Advent Kotamobagu merupakan sarana pendidikan formal yang harus menyediakan pelayanan dan fasilitas terbaik untuk siswa serta orang tua. Namun, penyampaian informasi akademik di sekolah saat ini masih dilakukan secara konvensional, seperti melalui surat menyurat maupun lisan. Dari proses penyampaian tersebut menyebabkan berkas yang berisi informasi penting mudah hilang dan sering terjadi kesalahpahaman dimana informasi tidak sampai melalui staff tenaga pendidik kepada guru dan orang tua. Penelitian ini mengusulkan rancangan sistem informasi akademik berbasis web yang bertujuan untuk membuat perangkat lunak yang dapat membantu siswa dan sekolah dalam mendapatkan informasi. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode prototype, yang bersifat iteratif (berulang-ulang) yang dapat mengurangi resiko kegagalan pengembangan sistem dan mampu meningkatkan komunikasi antara pengembang sistem dan pengguna. Hasil penelitian ini adalah tersedianya rancangan sistem informasi akademik yang dapat dikembangkan menjadi sistem akademik sekolah, yang mampu meningkatkan efisiensi penyampaian informasi dan penyimpanan data akademik, sehingga guru dan siswa bisa mendapatkan informasi dengan cepat dan akurat yang dapat diakses setiap saat.
PENERAPAN APLIKASI RENTAL MOTOR BERBASI WEBSITE MENGGUNAKAN EXTREME PROGRAMMING (STUDI KASUS CV.KMP) Daud, Juliansyah; A.R. Langi, Yohanes; Ayu Widiana, Siska; Ketaren, Eliasta
Jurnal TIMES Vol 13 No 2 (2024): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.13.2.2024764

Abstract

Dalam era digital saat ini, perkembangan teknologi informasi telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam bidang transportasi. Salah satu bentuk transportasi yang cukup populer adalah sepeda motor. Motor menjadi pilihan transportasi yang efisien dan praktis, terutama di kota-kota besar seperti Manado. Industri rental motor merupakan sektor bisnis yang menyediakan layanan penyewaan kendaraan motor untuk jangka waktu tertentu kepada konsumen. Permasalahan yang sering terjadi dalam industri rental motor meliputi penyimpanan data yang masih dituliskan di dalam buku serta informasi tentang ketersediaan kendaraan motor dan kondisi motor yang disewakan. Customer harus datang ke tempat rental untuk melihat kendaraan yang tersedia serta kondisi fisik kendaraan motor. Untuk mengatasi permasalahan ini, sebuah website telah dikembangkan untuk memudahkan customer dalam melihat data ketersediaan motor. Website ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Dengan adanya website ini, customer dapat dengan mudah melihat data ketersediaan motor, sementara pihak rental dapat menyimpan data customer kedalam sistem serta mengelola data transaksi dengan mudah. Pendekatan Extreme Programming digunakan dalam pengembangan aplikasi ini untuk memastikan fleksibilitas dan responsivitas terhadap kebutuhan pengguna.
PREDIKSI BANJIR DI KOTA MANADO MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Sitepu, Jimmi Pirnando; E.Mongi, Charles; Widiana, Siska Ayu; Ketaren, Eliasta
Jurnal TIMES Vol 14 No 1 (2025): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.14.1.2025826

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Kota Manado akibat curah hujan tinggi yang melebihi kapasitas penampungan air. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi banjir menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan data cuaca historis. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan memanfaatkan data cuaca dari BMKG Manado periode 2014-2024 yang mencakup delapan indikator cuaca. Data dibagi menjadi data latih (70%) dan data uji (30%) dengan implementasi model menggunakan 300 pohon keputusan. Hasil penelitian menunjukkan performa model yang sangat baik dengan akurasi konsisten di atas 93% dan mencapai puncak 97,97% pada April 2014. Evaluasi menggunakan confusion matrix memperlihatkan nilai precision, recall, dan F1-Score yang sempurna untuk kategori "Tidak Banjir" dan "Banjir Besar", serta nilai sangat baik untuk klasifikasi "Banjir Ringan" (98,40%) dan "Banjir Sedang" (98,59%). Kesalahan klasifikasi hanya terjadi pada kelas-kelas yang berdekatan, menunjukkan konsistensi model dalam membedakan tingkat keparahan banjir. Penelitian ini membuktikan bahwa metode Random Forest efektif untuk memprediksi kejadian banjir di Kota Manado dengan tingkat akurasi yang tinggi. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan pengembangan model pembelajaran mesin alternatif, penambahan variabel prediktor seperti tutupan lahan dan topografi, serta pengembangan sistem peringatan dini berbasis GIS untuk meningkatkan komunikasi hasil prediksi kepada masyarakat.
SISTEM INFORMASI PREDIKSI PENJUALAN PRODUK THRIFT DI TOKO MANADO MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) Siska Ayu Widiana; Iqbal Firdaus; Edwin Tenda; Eliasta Ketaren
Jurnal TIMES Vol 12 No 2 (2023): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.12.2.2023708

Abstract

Zaman yang modern dan cepat seperti sekarang ini tentu mempengaruhi gaya hidup serta gaya dalam berpakaian atau pemenuhan kebutuhan fashion. fashion sangat lekat dengan kehidupan sehari-hari hal ini dapat di lihat setiap hari kita menggunakan pakaian dan ingin tampil stylish. Fashion merupakan sesuatu yang mudah didapatkan oleh semua orang dan cenderung bersifat musiman, sehingga dapat dengan cepat mengalami perubahan. Perubahan-perubahan fashion yang cepat ini membuat banyak sekali mode dalam berpakaian dan kini muncul fenomena dalam industri fashion adalah pakaian dengan nuansa lawas (Vintage), namun untuk mendapatkan pakaian bernuansa lawas tersebut hanya bisa didapatkan di toko yang menjual pakaian bekas atau yang saat ini sering di sebut dengan pakaian thrifting. Semakin berkembang dan menjadi trend produk thrift, mengharuskan toko untuk merencanakan strategi penjualan. Agar toko tetap menjadi toko favorit dan tidak kalah dengan pesaing-pesaing baru, untuk menghindari hal tersebut maka perlu adanya prediksi penjualan untuk melihat potensi dari para pelanggan dan produk yang disukai pelanggan. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Metode K-Nearest Neighbor merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data contoh yang mempunyai jarak paling dekat dengan objek tersebut. Algoritma ini hanya melakukan penyimpanan dan klasifikasi data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis produk yang akan dijual untuk periode berikutnya serta dapat memberi informasi yang akurat tentang produk thrift yang paling diminati oleh konsumen. Keputusan yang diambil oleh penjual untuk melakukan perencanaan penyediaan stock produk thrift akan mempengaruhi penjualan. Oleh karena itu toko perlu memprediksi apa yang akan terjadi pada periode yang akan datang yang digunakan sebagai landasan pembuat keputusan atau kebijakan.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON KARYAWAN MARKETING MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Widiana, Siska Ayu; Iqbal Firdaus; Edwin Tenda; Mahardika I. Takaendengan; Eliasta Ketaren
Jurnal TIMES Vol 13 No 1 (2024): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51351/jtm.13.1.2024742

Abstract

PT. Nusantara Surya Sakti Cabang Kotamobagu adalah perusahaan yang bergerak dibidang penjualan motor HONDA. Pada PT. Nusantara Surya Sakti Cabang Kotamobagu melakukan penerimaan karyawan bani dengan posisi sebagai marketing untuk mengisi kuota yang kosong setiap 2 bulan sekali. Selma ini, dalam proses seleksi calon karyawan, PT. Nusantara Surya Sakti Cabang Kotamobagu masih melibatkan unsur subjektif dan dalam prosesnya masih dengan data yang tidak sesuai sehingga karyawan yang terpilih tidak bertahan lama dan mengundurkan diri dari perusahaan. Pemilihan karyawan baru hanya dilakukan oleh seorang PIC (Person In Charge) bagian marketing. Untuk itu dibuatlah Sistem Pendukung Keputusan yang dapat membantu perusahaan dm juga PIC dalam memilih calon karyawan yang sesuai dengan kriteria perusahaan sehingga bisa mempercepat proses seleksi karyawan. Kriteria yang dipakai di PT. Nusantara Surya Sakti ada 5 kriteria yaitu Pendidikan, Usia, Pengalaman Kerja, Hasil Tes Kepribadian, Hasil Tes Pengetahuan. Sistem ini menggunakan metode perhitungan Simple Additive Weighting (SAW). Sistem ini dapat melakukan penilaian secara lebih objektif. Hasil dari penelitian ini yaitu Manya suatu rancangan sistem pendukung keputusan yang bisa membantu proses seleksi karyawan baru secara objektif, dart secara tepat dan benar sehingga bisa menerima karyawan yang layak diposisi marketing.
SISTEM PREDIKSI HARGA BERAS DI KOTA MANADO MENGGUNAKAN METODE ORDINARY LEAST SQUARE (OLS) Virgie Reza Takaliuang; Hanny A.Komalig; Siska Ayu Widiana; Ketaren, Eliasta
Jurnal TIMES Vol 14 No 2 (2025): Jurnal TIMES
Publisher : STMIK TIME

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Fluktuasi harga beras sering terjadi akibat perubahan iklim, kebijakan pemerintah, dan kondisi pasar yang dapat berdampak pada kesejahteraan petani dan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi harga beras di kota Manado menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) atau metode kuadrat terkecil dan mengetahui akurasi prediksi menggunakan perhitungan error Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian menggunakan data historis harga beras, curah hujan, dan kualitas beras yang diperoleh dari Bulog Divre Sulutgo, BPS dan BMKG, dengan periode tahun 2013-2021. Metode OLS digunakan untuk memodelkan hubungan antara harga beras dengan variabel waktu, curah hujan, kualitas beras, dan harga beras bulan sebelumnya. Evaluasi yang dilakukan menggunakan metrik perhitungan error Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil menunjukkan nilai MAPE yang didapat sebesar 0.35% menunjukan tingkat akurasi model yang baik. Model berhasil diimplementasikan dalam sistem berbasis web menggunakan Flask.
Co-Authors A.R. Langi, Yohanes Afif, Hasnan Alfonsius, Eric Alnofri Rano Masiku Chriestie E.J.C Montolalu Darnis, Rahmi Daud, Juliansyah Dodisutarma Lapihu E.Mongi, Charles Eliasta Ketaren Eliasta Ketaren Eliasta Ketaren, Eliasta Euis Amanah Firdaus, Iqbal Hanny A.Komalig Hasnan afif Iqbal Firdaus Iqbal Firdaus Ircham Ali Istiqomah Br Karo Sekali Langi, Yohanes Andreas Robert Lapihu, Dodisutarma Mahardika I. Takaendengan Mahardika Inra Takaendengan Mongi, Charles Efraim Muhammad Rizqi Nelson Nainggolan Pohan, Sry Dhina Relita Dwi Khoerun Nisa Rillya Arundaa S. Samsugi Sanriomi Sintaro Sitepu, Jimmi Pirnando Sry Dhina Pohan, Sry Dhina Pohan Supriyanto Takaendengan, Mahardika Inra Tenda, Edwin Virgie Reza Takaliuang Yohanes Bery Mokalu Yusuf Wahyu Mandaya