Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem informasi dan informatika (SIMIKA) E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer
Siswanto, Paulus William
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Other

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Perancangan Pembuatan Website Untuk Rental Mobil Pada Toko Cakrawala Trans Palis, Yohanes Junardi; Siswanto, Paulus William; Alexander, Edwin
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 9 No 1 (2024): Vol 9 No 1 - 2024
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v9i1.368

Abstract

Industri persewaan mobil tumbuh dengan pesat, membutuhkan platform berbasis web yang tanggap terhadap perubahan. Penelitian ini menganalisis literatur tentang aplikasi dan sistem informasi persewaan mobil, menerapkan metode Waterfall dalam pengembangannya. Tujuan penelitian adalah mengintegrasikan metodologi dan teknologi untuk platform persewaan mobil yang efisien dan tanggap. Metode kualitatif digunakan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Hasilnya mencakup desain sistem berbasis UML seperti Use Case Diagram dan Activity Diagram. Prototipe website mencakup halaman masuk, beranda, produk kendaraan, form pemesanan, dan data pesanan administrasi. Diharapkan implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dan pengalaman penyewaan.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN LEAST SQUARE UNTUK PREDIKSI HARGA EMAS : PENDEKATAN PROBABILISTIK DAN STATISTIK Anggelia, Dita; Riti, Yosefina Finsensia; Siswanto, Paulus William
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) Vol 7 No 1 (2024): Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Universitas Banten Jaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47080/simika.v7i1.3197

Abstract

Gold, a precious metal renowned for its value in various sectors, including investment and jewelry, is often considered a secure asset within investment portfolios. However, its prices exhibit high volatility influenced by economic, geopolitical, and global financial factors. Previous research has focused on predictive methods to anticipate gold price movements. In recent years, heightened complexity and uncertainty, exacerbated by global factors such as economic shifts and the Covid-19 pandemic, emphasizes the urgency of accurate gold price predictions. This study comprehensively analyzes and compares the performance of Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Ordinary Least Squares (OLS) in forecasting gold prices, utilizing statistical and probabilistic approaches. ARIMA excels in handling time series data, identifying complex patterns, and forecasting price changes based on historical trends. Conversely, OLS, a probabilistic method, stands out in adjusting linear models to gold price data, providing detailed insights into influencing factors. The research employs a 5-year gold price dataset (2018-2023) and evaluates the models' performance using Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Results indicate OLS outperforms ARIMA, with lower MSE (45.79 vs. 284.83) and MAPE (0.0026 vs. 0.0066). This study contributes nuanced insights for market participants, investors, and researchers to comprehend commodity market behaviour, particularly in gold, emphasizing the importance of accurate prediction methods in strategic decision-making.
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA REGION GROWING DAN OTSU THRESHOLDING PADA SEGMENTASI CITRA BUNGA Siswanto, Paulus William; Riti, Yosefina Finsensia; Herijanto, Christopher Kevin
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol 18 No 2: Oktober 2023
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v18i2.6008

Abstract

Dalam segmentasi citra digital, segmentasi merupakan proses memisahkan objek dari latar belakang yang bertujuan agar objek hasil segmentasi dapat dianalisis lebih lanjut. Untuk mendapatkan hasil citra segmentasi yang baik tentu diperlukan algoritma yang baik. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap kedua algoritma populer yaitu algoritma Otsu Thresholding dan algoritma Region Growing. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan seberapa baik kedua algoritma bekerja dan menghasilkan segmentasi yang akurat dan efektif. Segmentasi citra dievaluasi berdasarkan kualitasnya dengan mempertimbangkan parameter-parameter seperti waktu komputasi, akurasi segmentasi, MSE (Mean Square Error), dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Hasil pengujian dari Algoritma Otsu dan Algoritma Region Growing diperoleh hasil sebagai berikut: dari segi komputasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.03 detik dibandingkan Otsu dengan nilai 0.13 detik. Dari segi akurasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.8473 dibandingkan Otsu dengan nilai 0.7980. Dari segi MSE, Region Growing unggul dengan nilai 6.35 dibandingkan 28.95.
Co-Authors Alexander, Edwin Anggelia, Dita Herijanto, Christopher Kevin Palis, Yohanes Junardi Riti, Yosefina Finsensia