Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.426
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Mantik Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) ABDI SABHA (Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Ahmad Fitri Boy
STMIK Triguna Dharma
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
Sistem Pakar Mendiagnosa Resiko Penyakit Infark Miokard Akut (Ima) Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer Beni Andika; Ishak Ishak; Ahmad Fitri Boy; Zulfian Azmi; Milfa Yetri; Suardi Yakub
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 22, No 2 (2023): Agustus 2023
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v22i2.8760

Abstract

Penyakit Infark Miokard Akut (IMA) merupakan gangguan aliran darah kejantung yang menyebabkan sel otot jantung mati. Daerah otot disekitarnya yang sama sekali tidak mendapat aliran darah atau alirannya sangat sedikit sehingga tidak dapat mempertahankan fungsi otot jantung yang menyebabkan utama maut didunia. Banyaknya masyarakat yang rentan terkena penyakit ini yang berakibat secara fatal namun banyaknya masyarakat yang tidak tahu penanganan pertama apa yang harus dilakukan. Hal itu juga disebabkan karena jauh nya perjalanan menuju kerumah sakit yang membutuhkan banyak waktu dan biaya yang sangat besar.Keadaan ini yang mendorong sangat dibutuhkan informasi yang tepat dan mudah bagi masyarakat untuk mendapat pengetahuan seputar infark miokard akut serta penanganannya, dengan mengembangkan suatu Artificial Intelligence yaitu sistem pakar berbasis web menggunakan metode Dempster Shafer.Hasil yang diperoleh adalah terciptanya Sistem Pakar yang dapat mendiagnosa penyakit infark miokard akut berbasis website yang dapat diguakan masyarakat dimana pun dan kapan pun.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kelapa Sawit Menggunakan Metode MOORA Beni Andika; Ahmad Fitri Boy; Saniman Saniman; Grace Kornelius Sitepu
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 6, No 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8757

Abstract

Melihat pentingnya tanaman kelapa sawit di masa ini dan masa yang akan datang, seiring dengan meningkatnya kebutuhan penduduk dunia akan minyak sawit, maka perlu dipikirkan usaha peningkatan kualitas dan kuantitas produksi  kelapa sawit secara tepat agar sasaran yang diinginkan dapat tercapai.  Pertumbuhan awal bibit ialah periode kritis yang sangat menentukan keberhasilan tanaman dalam mencapai pertumbuhan yang baik, dipembibitan pertumbuhan dan figur bibit tersebut sangat dipengaruhi oleh kecambah yang ditanam. Namun permasalahan yang sering terjadi pada PTPN IV Kebun Balimbingan adalah  asisten kepala tanaman masih melakukan pemilihan bibit kelapa sawit secara manual dan cenderung subjektif sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dan hasil yang didapatkan tidak akurat. Sistem Pendukung keputusan adalah salah satu bidang keilmuan  pemilihan bibit terbaik secara objektif yaitu dengan berdasarkan kriteria-kriteria tertentu dan memberikan berbagai alternatif pilihan. Salah satu metode yang dapat membantu dalam proses pemilihan bibit kelapa sawit adalah metode multi-objective optimization by ratio analysis (MOORA). Metode ini memiliki tingkat fleksibilitas yang tinggi dan kemudahan dalam memisahkan bagian subjektif dari suatu proses evaluasi ke dalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambila keputusan. Hasil penelitian ini bermanfaat bagi perusahaan dan dapat dikategorikan sebagai sistem pendukung keputusan Ketika solusi atau hasil yang diperoleh dari perhitungan metode metode multi-objective optimization by ratio analysis (MOORA) dapat dijadikan suatu keputusan dalam pemilihan bibit terbaik di PTPN IV Kebun Balimbingan.
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Export Penjualan Produk Kerajinan Rotan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda Novri Ckristina Florensa Nainggolan; Ahmad Fitri Boy; Elfitriani Elfitriani
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i5.6779

Abstract

CV. Haramas merupakan usaha yang bergerak di bidang produk kerajinan rotan asli CV. Haramas merupakan usaha yang bergerak di bidang produk kerajinan rotan asli produk Indonesia. Pelanggan terdiri dari berbagai kalangan baik itu dari masyarakat ataupun turis manca negara. Perusahaan juga aktif menjual fashion yang lagi trend saat ini berdasarkan permintaan yang ada. Adapun masalah permasalahan yang terjadi dalam mengestimasi penjualan produk kerajinan rotan dengan persaingan begitu banyak dan terjadinya dampak penjualan yang menurun. Dalam permasalahan tersebut pihak CV. Haramas membutuhkan solusi untuk mengetahui ataupun memprediksi penjualan produk kerajinan rotan dan dapat mengantisipasi kerugian yang dialami oleh CV. Haramas. Permasalahan tersebut dapat disarankan dengan mengetahui jumlah produksi dolimit, dapat memprediksi export penjualan kerajinan, maka sistem yang dapat menerapkan prediksi export penjualan kerajinan adalah Data Mining dengan menggunakan metode Regresi Linear Berganda. Hasil analisis regresi berupa hasil pada masing-masing variabel X (independen). Hasil tersebut diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel Y (dependen) dengan suatu persamaan. Regresi Linear Berganda dengan satu variabel bebas, sehingga Algoritma sangat sesuai dan dapat sebagai alat bantu untuk estimasi jumlah dalam laporan data produksi konsep keilmuan Data Mining.
Co-Authors Afdal Hafidz Amrullah Amrullah Asyahri Hadi Nasyuha Asyahri Hadi Nasyuha Bambang Widjanarko Beni Andika Darjat Saripurna Dedi Setiawan Egi Affandi Egi Affandi Elfitriani Elfitriani Grace Kornelius Sitepu Ishak Ishak Ismawardi Santoso Ita Mariami jufri halim Jufri Halim Mariana Simaremare Marsono Marsono Mhd Gilang Suryanata Mhd. Ade Chandra Nasution Milfa Yetri Novri Ckristina Florensa Nainggolan Nurcahyo Budi Nugroho Purwadi Purwadi Rima Novi Datasya Rina Mahyuni Rinal Trisnawan Saniman Saniman Suardi Yakub Trinanda Syahputra Trinanda Syahputra Widiarti Rista Maya Zufian Azmi Zulfian Azmi