Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.168
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Jurnal Nasional Ilmu Komputer Computer & Science Industrial Engineering Journal
Putri Pratiwi, Mariska
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Education Social Sciences

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
PEMANFAATAN ECO PAVING BLOCK BERBAHAN DASAR LIMBAH PLASTIK UNTUK PERBAIKAN FASILITAS UMUM RUSUNAWA DI BATAM Indah Asmarawati, Citra; Hutabri, Ellbert; Putri Pratiwi, Mariska
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 7, No 10 (2024): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v7i10.4031-4040

Abstract

Pertumbuhan industri di Indonesia, didukung oleh populasi besar dan sumber daya alam melimpah, memberikan potensi untuk perkembangan berkelanjutan, terutama dalam sektor industri yang fokus pada inovasi, keberlanjutan, dan teknologi. Pertumbuhan industri di tingkat nasional diharapkan memberikan efisiensi dan perbaikan kualitas lapangan kerja, yang pada gilirannya diharapkan meningkatkan pendapatan per kapita dan pertumbuhan ekonomi. Pengabdian masyarakat ini berfokus pada pemanfaatan eco paving block berbahan dasar limbah plastik untuk memperbaiki fasilitas umum, sebagai upaya mengatasi masalah limbah plastik dan meningkatkan kualitas infrastruktur perumahan. Batam, sebagai salah satu kota di Indonesia yang mengalami pertumbuhan pesat, terutama dalam industri, perdagangan, dan pariwisata, menyediakan rusunawa sebagai upaya pemerintah untuk memberikan tempat tinggal yang layak dan terjangkau. Namun, banyak rusunawa di Batam belum memiliki fasilitas lingkungan yang memadai. Oleh karena itu, penting untuk mendukung prasarana lingkungan dengan menggunakan eco paving block pada pembangunan infrastruktur. Eco paving block adalah jenis paving block yang ramah lingkungan, memanfaatkan bahan baku daur ulang seperti plastik PET dan PETE. Penggunaan eco paving block diharapkan dapat mengurangi jumlah sampah plastik dan memberikan solusi inovatif untuk perbaikan fasilitas umum dan juga dapat mengembangkan lingkungan ekonomi hijau di rusunawa kota Batam.
Penerapan Weigted product (WP) dalam sistem pendukung keputusan pemetaan pemilihan rumah baru Putri Pratiwi, Mariska; Fauzi, Rahmat; Hutabri, Elbert; Muharmi, Yulya
Jurnal Nasional Ilmu Komputer Vol. 6 No. 1 (2025): Jurnal Nasional Ilmu Komputer
Publisher : Training and Research Institute Jeramba Ilmu Sukses (TRI - JIS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47747/jurnalnik.v6i1.2644

Abstract

The process of selecting a new house is a complex decision that involves careful consideration of multiple interacting criteria, including price, location, building size, facilities, and surrounding environment. In today's competitive real estate market, potential buyers often struggle to make optimal choices due to the overwhelming number of options and factors to consider. An effective decision support system (DSS) is essential to address this challenge. This research implements the Weighted Product (WP) method to systematically map and evaluate alternative choices of new houses based on predetermined criteria. The WP method was specifically chosen for its robust capability in handling multi-criteria decision-making processes where various factors interact and influence each other. The study analyzed data from 50 housing properties across different locations, considering eight key criteria weighted according to buyer preferences. The research methodology included data collection, criteria weighting, WP calculations, and result validation. The findings demonstrate that the WP method successfully provides accurate and reliable results, enabling potential buyers to make well-informed decisions aligned with their preferences. The implemented system showed an 85% satisfaction rate among test users, confirming its effectiveness in simplifying the complex house selection process by systematically evaluating available options.
PERANCANGAN E-VOTING BERBASIS SMART CONTRACT MENGGUNAKAN KEAMANAN ALGORITMA KONSENSUS PROOF-OF-STAKE Lase, Adi Gunawan; Putri Pratiwi, Mariska
Computer Science and Industrial Engineering Vol 11 No 1 (2024): Comasie
Publisher : LPPM Universitas Putera Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33884/comasiejournal.v11i1.8991

Abstract

The advancement of digital technology has created opportunities for efficiency in voting processes through e-voting system. However, the conventional e-voting systems are often vulnerable to cyber attacks and data manipulation. The main issue lies in the centralized architecture of these systems, which present significant security risks. This study explores the implementation of a more secured e-voting system built on blockchain technology, utilizing smart contracts on the Ethereum platform, that leverages the Proof-of-stake consensus with specific focus on vendor selection. By utilizing a decentralized architecture, the blockchain-based system eliminates single points of failure and distributes data across multiple nodes, significantly reducing the risk of manipulation or unauthorized access. This research concludes that the implementation of blockchain technology, especially that leverages the PoS consensus algorithm and smart contract on the Ethereum platform, can perform effectively and provide enhanced security compared to conventional e-voting systems.
IMPLEMENTASI APLIKASI MENU PEMESANAN DENGAN QR CODE PADA WARUNG KOPI MENGGUNAKAN METODE FCFS BERBASIS ANDROID Veronika, Juwita; Putri Pratiwi, Mariska
Computer Science and Industrial Engineering Vol 12 No 3 (2025): Comasie Vol 12 No 3
Publisher : LPPM Universitas Putera Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33884/comasiejournal.v12i3.9827

Abstract

In the current era, coffee shops have become popular destinations for people to unwind while enjoying a variety of food and beverages. Nevertheless, conventional manual ordering systems often result in lengthy queues and operational inefficiencies. To overcome these challenges, this research focuses on developing an Android-based menu ordering application that utilizes QR Code technology combined with the First Come First Serve (FCFS) method. The application aims to streamline the ordering process for customers without requiring staff assistance while enhancing overall workflow efficiency. By employing QR Code technology, customers can view the menu directly on their devices, place orders, and send them digitally to the system. The FCFS method ensures that orders are processed in the sequence they are received, thereby reducing errors in service prioritization. The application was developed using the Waterfall model of the Software Development Life Cycle (SDLC), which encompasses stages such as requirements analysis, design, implementation, and testing. Testing outcomes reveal that the application significantly improves ordering efficiency, decreases waiting times, and increases user satisfaction. By adopting this system, coffee shops can enhance service quality, optimize operations, and provide customers with a more seamless and enjoyable experience.
Penerapan Hidden Markov Model untuk Prediksi Pergerakan Harga Bitcoin Vincent; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.164

Abstract

Pergerakan harga Bitcoin yang sangat fluktuatif dan volatil telah menjadi tantangan bagi para investor dan peneliti dalam melakukan prediksi harga secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Hidden Markov Model (HMM) dalam menganalisis dan memprediksi pergerakan harga Bitcoin dengan pendekatan berbasis machine learning. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model prediksi yang mampu mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data historis harga Bitcoin dan memberikan insight mengenai kondisi pasar, apakah sedang berada dalam tren naik (bullish), tren turun (bearish), atau stabil (sideways). Metode yang digunakan adalah unsupervised learning dengan pendekatan HMM berbasis Gaussian, menggunakan data harga penutupan (close), moving average (MA200), dan volume perdagangan Bitcoin dari tahun 2020 hingga 2025. Proses penelitian mencakup praproses data, ekstraksi fitur, pelatihan model HMM, dan visualisasi hasil berupa klasifikasi status pasar dan analisis transisi antar status. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model HMM berhasil mengelompokkan data ke dalam tiga status tersembunyi dengan interpretasi tren yang konsisten terhadap kondisi pasar aktual. Status sideways mendominasi sepanjang periode, diikuti oleh status bearish dan bullish. Durasi rata-rata masing-masing status menunjukkan bahwa bearish berlangsung lebih lama dibanding bullish, yang hanya muncul secara singkat. Analisis transisi antar status memperkuat pemahaman terhadap pergerakan pasar kripto. Kesimpulannya, metode HMM terbukti efektif untuk mengidentifikasi pola pergerakan harga Bitcoin dan dapat dijadikan dasar dalam pengembangan sistem prediksi dan peringatan dini di pasar aset digital.
Analisis Klasifikasi Kelayakan Masyarakat Penerima Bantuan BLT Dengan Metode NaiveBayes Berbasis Web Wau, Nike Kristiwilola; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.166

Abstract

Penyaluran Bantuan Langsung Tunai (BLT) di Indonesia sering mengalami masalah dalam hal akurasi sasaran penerima. Salah satu penyebab utamanya adalah proses pendataan dan klasifikasi yang masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan potensi kesalahan dan keterlambatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem berbasis web yang dapat membantu pemerintah desa dalam mengklasifikasikan kelayakan penerima BLT secara otomatis menggunakan metode Naïve Bayes. Sistem ini dibangun dengan fitur-fitur utama seperti manajemen data warga, klasifikasi berdasarkan atribut sosial ekonomi (pendapatan, jumlah anak usia sekolah, usia dini, ibu hamil, lansia, dan disabilitas), dan dasbor pemantauan bantuan. Untuk menguji efektivitas metode yang digunakan, dilakukan proses pelatihan model klasifikasi menggunakan aplikasi RapidMiner Studio pada 200 data warga. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 71,00%, yang menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan kategori KPM (Keluarga Penerima Manfaat). Dengan sistem ini, proses seleksi penerima bantuan menjadi lebih cepat, lebih transparan, dan lebih objektif.
Sistem Rekomendasi Penyewaan Rusunawa Dengan Metode Collaborative Filtering Aulia septiani; Putri Pratiwi, Mariska
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol 7 No 2 (2025): Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya
Publisher : STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52303/jb.v7i2.167

Abstract

Kepadatan penduduk yang tinggi memicu kebutuhan perumahan yang tinggi, sehingga pemerintah menyediakan Perumahan Sederhana Sewa (Rusunawa) bagi peserta Program Jaminan Sosial Ketenagakerjaan. Namun, pemanfaatan Rusunawa belum optimal karena proses seleksi perumahan yang manual, yang tidak mempertimbangkan preferensi individu calon penyewa, seperti harga, fasilitas, kebersihan, keamanan, dan jarak ke tempat kerja. Untuk mengatasi hambatan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi berbasis website dengan metode collaborative filtering, yang diharapkan dapat memberikan rekomendasi perumahan yang sesuai dengan kebutuhan calon penyewa. Metode collaborative filtering memanfaatkan data preferensi pengguna sebelumnya untuk memberikan rekomendasi berdasarkan kesamaan profil. Uji coba sistem menunjukkan bahwa teknik ini mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam menemukan perumahan yang sesuai. Diharapkan sistem ini dapat mendukung sektor perumahan yang lebih baik dan berkelanjutan di Kota Batam.
Co-Authors Aulia Septiani Ellbert Hutabri, Ellbert Hutabri, Elbert Indah Asmarawati, Citra Lase, Adi Gunawan Rahmat Fauzi Veronika, Juwita Vincent Wau, Nike Kristiwilola Yulya Muharmi