Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma merupakan Jurnal yang menampung hasil penelitian dari Mahasiswa khususnya mahasiswa di Program Studi Sistem Informasi juga menerima hasil penelitian dari kampus berbeda dengan bidang keilmuan yang sama. Jurnal ini menampung publikasi dibidang ilmu komputer khususnya Sistem Informasi, Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Pakar, Pengolahan Citra, Jaringan Saraf Tiruan, Data Mining, Security Computer dan seluruh keilmuan dibidang komputer
Articles
22 Documents
Search results for
, issue
"Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023"
:
22 Documents
clear
<![CDATA[Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Export Penjualan Produk Kerajinan Rotan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda ]]>
<![CDATA[Novri Ckristina Florensa Nainggolan]]>;
<![CDATA[Ahmad Fitri Boy]]>;
<![CDATA[Elfitriani Elfitriani]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i5.6779
<![CDATA[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.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kelayakan Perekrutan Polisi Lalu Lintas Polres Nias Dengan Menggunakan Metode Preferene Selection Index ]]>
<![CDATA[Fransisco Sitepu]]>;
<![CDATA[Faisal Taufik]]>;
<![CDATA[Juniar Hutagalung]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i5.9303
<![CDATA[Polisi lalu lintas merupakan suatu instansi yang tugasnya menjaga keselamatan pengguna jalan dan meminimalisir korban kecelakaan lalu lintas seperti yang telah dijelaskan dalam pasal 59 ayat (3) peraturan Kepala Kepolisian Republik Indonesia Nomor 23 tahun 2010 tentang susunan organisasi dan tata kerja pada tingkat kepolisian resor dan kepolisian sektor (Peraturan Kepolisian RI). Polres Nias mengalami kendala dalam melakukan perekrutan Polisi Lalu Lintas. Polisi Lalu Lintas harus mengetaui segala bahan yang bersangkutan dengan lalu lintas, serta harus memiliki pengalaman pada bidang lalu lintas, untuk menunjang kinerja dalam pekerjaan.Hal ini dapat diantisipasi dengan adanya sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support Systems (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur. Salah satu metode yang digunakan adalah metode Preference Selection Index (PSI).Metode untuk memecahkan multikriteria pengambilan keputusan Dalam metode yang diusulkan tidak perlu untuk menetapkan kepentingan relatif antar atribut. Metode Preference Selection Index (PSI) dapat menentukan nilai bobot setiap atribut, proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat memudahkan Polres Nias dalam melakukan perekrutan anggota polisi Lalu Lintas. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Metode PSI, Perekrutan Polisi Lalu Lintas]]>
<![CDATA[Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Laboratorium Biokimia Menggunakan Metode PSI ]]>
<![CDATA[Indri Syahputri]]>;
<![CDATA[Zulfian Azmi]]>;
<![CDATA[Nurcahyo Budi Nugroho]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i4.5509
<![CDATA[Laboratorium merupakan sarana penting untuk melakukan praktik atau penerapan atas teori dalam kegiatan belajar. Laboratorium memiliki berbagai peralatan yang mampu mendukung dalam mengadakan percobaan, penyelidikan atau penelitian. Semua aktifitas dilaboratorium ditanggung jawabkan oleh kepala laboraturium atas penggunaan fasilitas laboratorium. Kepala laboratorium yang membantu ketua jurusan menangani semua aktifitas di laboratorium konversi energi elektrik dan memberikan solusi pada setiap permasalahan yang dihadapi oleh staff laboratorium. Kesulitan dalam menentukan sumber daya manusia seperti pemilihan kepala laboratorium sering terjadi. Proses pemilihan kepala laboratorium yang masih menggunakan cara yang manual, sehingga dalam proses pemilihan tidak efesien yang mengakibatkan hasil pemilihan sering terjadi kesalahan atau tidak adil. Untuk mengatasi masalah yang dialami ini, Maka diperlukan sebuah sistem yang menyediakan alternatif keputusan dalam suatu masalah, salah satunya adalah sistem pendukung keputusan. Sistem ini akan mempermudah dalam pencarian dan mempercepat perhitungan penilaian dan atribut untuk menentukan karyawan laboratorium yang layak menjadi kepala. Dalam penerapannya sistem ini menggunakan metode PSI untuk memilih alternatif terbaik. Hasil penelitian yang diperoleh bahwa alternatif A04 memiliki nilai terbaik dengan nilai akhir 0,9514.]]>
<![CDATA[Implementasi Data Mining Menentukan Penerimaan Bantuan Sosial Pangan (BSP) Menggunakan Algoritma C4.5 ]]>
<![CDATA[Widya Windaru Arupandani]]>;
<![CDATA[Faisal Taufik]]>;
<![CDATA[Rina Mahyuni]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i5.5612
<![CDATA[Data Mining merupakan serangkaian suatu proses dalam mencari atau menggali nilai tambah suatu data yang berupa pegetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual yang pengetahuannya dapat bermanfaat. Bantuan Sosial Pangan (BSP) merupakan bantuan dari pemerintah yang diberikan kepada Keluarga Kurang Mampu (KPM) setiap bulannya untuk membantu kebutuhan masyarakat. Pada saat ini penentuan penerimaan Bantuan Sosial Pangan yang dilakukan oleh Dinas Sosial Kota Medan di kecamatan Medan Johor masih kurang efektif dan tidak merata dalam pembagian sehingga dibentuknya sistem untuk dapat membantu dan mempercepat dalam mengambil keputusan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Maka solusi yang dibuat adalah dengan cara menggunakan algoritma, pada penelitian ini algoritma yang digunakan yaitu algoritma C4.5. Algoritma C4.5 adalah bagian dari algoritma untuk klasifikasi data dengan teknik decision tree yang terkenal dan disukai karena memiliki kelebihan. Hasil dari penelitian ini adalah mempermudah dan mempercepat dalam pengambilan keputusan terkait menentukan penerimaan bantuan sosial pangan dengan menerapkan algoritma C4.5 serta dapat memberikan hasil yang lebih akurat.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode ARAS Untuk Menentukan Ketua Dewan Kerja Ranting Pramuka ]]>
<![CDATA[Della Adelia]]>;
<![CDATA[Widiarti Rista Maya]]>;
<![CDATA[Jaka Prayudha]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i5.5776
<![CDATA[Dewan kerja ranting pramuka merupakan wadah pembinaan dan pengembangan kaderisasi kepemimpinan ditingkat kwartir ranting yang beranggotakan penegak dan pandega. Dalam kegiatan kepramukaan dewan kerja ranting pramuka akan dipimpin oleh salah satu orang ketua yang biasa di sebut dengan ketua DKR. Untuk menjadi ketua dewan kerja ranting pramuka tidaklah mudah, harus melewati beberapa tahapan. Selama ini pemilihan dewan kerja ranting pramuka masih dilakukan dengan cara manualisasi. Oleh sebab itu diperlukannya Sistem Pendukung Keputusan dengan menerapkan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) sebagai sebuah sistem yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk pemilihan ketua dewan kerja ranting pramuka dengan mudah, cepat, akurat dan tepat. Hasil program ini menunjukan bahwa sistem yang dibangun berbasis desktop. Adapun hasil keputusan berupa perangkingan dari seluruh data kandidat yang dimasukan kedalam sistem sehingga pihak kwartir ranting dapat menentukan ketua dewan kerja ranting pramuka berdasarkan peringkat tertinggi.]]>
<![CDATA[Penerapan Data Mining Pada Penjualan Rumah Makan Kasih Ibu Menggunakan Metode K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[Hendra Agustian Siregar]]>;
<![CDATA[Azlan Azlan]]>;
<![CDATA[Nur Yanti Lumban Gaol]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i5.8955
<![CDATA[Rumah Makan Kasih Ibu merupakan sebuah Rumah Makan yang berdiri pada tahun 2013 di Jl.Medan Tebing Tinggi, Desa Sei Sijenggi Dusun III. Adapun permasalahan yang sering terjadi pada Rumah Makan Kasih Ibu ini adalah kurangnya pengetahuan tentang bagaimana menentukan menu menu yang paling diminati konsumen, sehingga menyebabkan sering habisnya menu menu tersebut, yang menimbulkan rasa kecewa dari pada konsumen-konsumen yang ada. Untuk itu dibutuhkan sebuah solusi yang dapat mengatasi permasalahan terkait penyetokan menu di Rumah Makan Kasih Ibu, yaitu dengan menganalisis pada pola pembelian yang dilakukan oleh konsumen, sehingga pihak Rumah Makan Kasih Ibu mengetahui menu mana saja yang memiliki kaitan dan perlu disediakan dalam jumlah lebih banyak. Solusi tersebut adalah dengan menerapkan ilmu Data Mining dengan menggunakan Metode K-Means Clustering. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, Data Mining K-Means Clustering mampu memberikan informasi kepada pemilik Rumah Makan Kasih Ibu terkait pengelompokan penjulan menu-menu yang ada, berupa 10 jenis menu Paling Diminati, 19 menu Cukup Diminati, dan 4 menu Kurang Diminati. Sehingga diharapkan dapat berguna sebagai acuan dalam mengambil keputusan terkait penyetokan menu yang ada di Rumah Makan Kasih Ibu.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Mendiagnosa Penyakit Pasteurellosis Pada Kelinci Menggunakan Metode Certainty Factor ]]>
<![CDATA[Nofia Br. Aritonang]]>;
<![CDATA[Darjat Saripurna]]>;
<![CDATA[Rendy Syahputra]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i4.5520
<![CDATA[Pasteurellosis adalah penyakit bakterial yang menyerang hewan ternak seperti sapi, kerbau, babi, kambing, unggas, dan lain-lain. Penyakit ini dapat dikatakan sebagai penyakit berbahaya karena dapat menyebabkan kematian bagi hewan yang terjangkit. Selain menyerang hewan ternak, Pasteurellosis juga dapat menyerang hewan peliharaan, salah satunya adalah kelinci. Masalah yang sering ditemukan adalah banyaknya masyarakat yang memelihara kelinci sebagai hewan peliharaan ataupun sebagai hewan ternak namun masih awam atau belum mengetahui secara pasti seputar penyakit Pasteurellosis pada kelinci, sehingga terkadang masyarakat merasa bingung dan tidak menyadari ketika kelinci mengalami gejala dari Pasteurellosis. Hal ini dapat menimbulkan kematian pada kelinci jika tidak segera ditangani secara cepat serta menimbulkan kerugian khususnya bagi peternak kelinci Oleh karena itu maka dibangunlah sebuah Sistem Pakar berbasis web yang dapat digunakan oleh masyarakat umum untuk melakukan diagnosa awal terhadap penyakit Pasteurellosis pada kelinci. Sistem pakar akan memberi daftar gejala-gejala sampai dapat mengidentifikasikan suatu kemungkinan diagnosa akan sebuah penyakit yang dikombinasikan dengan Metode Certainty Factor (CF). Hasil yang diperoleh adalah terciptanya sebuah sistem cerdas yang dapat digunakan oleh masyarakat umum serta menghasilkan output berupa tingkat kemungkinan seekor kelinci terjangkit penyakit Pasteurellosis berdasarkan gejala yang telah dipilih sebelumnya.]]>
<![CDATA[Implementasi Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Democarpus Longan (Kelengkeng) Metode Dempster-Shafer ]]>
<![CDATA[Ramasinta Damanik]]>;
<![CDATA[Ardianto Pranata]]>;
<![CDATA[Siti Julianita]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i5.5710
<![CDATA[Tanaman Kelengkeng atau Democarpus Longan merupakan salah satu tanaman buah yang banyak dikembangkan oleh petani atau masyarakat. Buah kelengkeng sangat menyehatkan dengan kandungan nutrisinya, sehingga masyarakat mulai membudidayakan tanaman kelengkeng, dalam proses pembudidayaan atau penanaman tanaman kelengkeng terdapat hama dan juga penyakit yang dapat menyerang tanaman buah kelengkeng. Buah kelengkeng cenderung mudah rentan terserang penyakit yang menyebabkan mati sehingga menimbulkan kerugian bagi petani kelengkeng. Permasalahan dalam penelitian ini adalah kurangnya pemahaman masyarakat dan petani dalam penanggulangan penyakit tanaman kelengkeng menyebabkan hasil panen berkurang dan kualitas kelengkeng kurang baik.Berdasarkan permasalahan tersebut sehingga perlu suatu sistem diagnosa penyakit kelengkeng yang mampu menjelaskan gejala yang timbul serta memberikan solusi penanggulangannya dan perlu adanya media membantu berupa aplikasi yang dapat memberikan solusi dalam menyelesaikan permasalahan tersebut. Membangun sistem pakar untuk memproses pengetahuan sorang pakar maka diperlukan sebuah metode, dimana metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Dempster Shafer. Metode Dempster Shafer diaplikasikan dalam menentukan dan menggambarkan tingkat keyakinan dan fungsi yang masuk akal sebagai evaluasi akan sebuah kemungkinan. Hasil Sistem Pakar dengan metode Dempster Shafer ini dapat menghasilkan penaksiran diagnosa awal dari gejala penyakit yang dialami oleh tanaman kelengkeng sampai dengan mengetahui jenis-jenis penyakit kelengkeng. ]]>
<![CDATA[Penerapan Data Mining Dalam Analisa Pola Pembelian Pada Penjualan Aksesoris Motor Menggunakan Algoritma Apriori ]]>
<![CDATA[Putri Wahyuni]]>;
<![CDATA[Deski Helsa Pane]]>;
<![CDATA[Ahmad Calam]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i5.8596
<![CDATA[Toko Duta Motor adalah toko yang khusus menjual aksesoris motor. Untuk meningkatkan pelayanan kepada konsumen, toko duta motor diharuskan mengatasi masalah umum salah satunya adalah ketidaktersediaan aksesoris yang sering kali dibutuhkan oleh konsumen, yang dapat menyebabkan toko kehilangan pendapatan. Di sisi lain, ada juga stok aksesoris yang berlebihan namun tidak diminati oleh konsumen. Masalah-masalah ini disebabkan oleh pola pembelian konsumen yang tidak teratur dan sulit diprediksi, serta buruknya pengolahan data penjualan yang hanya berfungsi sebagai arsip. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan menggunakan algoritma dalam data mining untuk menganalisis data transaksi secara lebih baik. Data mining adalah proses penggalian data secara mendalam untuk mengetahui hal yang tidak berarti dan tidak diketahui keberadaannya. Metode algoritma apriori dapat digunakan untuk menemukan kombinasi item yang sering muncul dalam suatu kumpulan data. Hasil penelitian ini berupa aplikasi berbasis web yang dapat digunakan untuk mengetahui pola pembelian konsumen pada transaksi penjualan aksesoris motor Honda matic yang dapat dijadikan dalam menentukan strategi penjualan yang efektif serta membantu dalam pengendalian stock produk oleh pihak toko.]]>
<![CDATA[Smart Analyze System Untuk Menentukan Desa Potensial Terhadap Penyalahgunaan Narkotika Menggunakan Metode MOORA ]]>
<![CDATA[Wika Yunika]]>;
<![CDATA[Purwadi Purwadi]]>;
<![CDATA[Egi Affandi]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol 2, No 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v2i4.5507
<![CDATA[Badan Narkotina Nasional Kabupaten Deli Serdang atau yang disingkat dengan BNNK Deli Serdang merupakan instansi khusus yang menangani sebuah permasalahan kasus terhadap narkotika khususnya dalam menentukan desa yang berpotensial dalam penggunaan narkotika. Namun, masalah yang terjadi pada BNNK Deli Serdang yaitu pihak BNNK Deli Serdang masih mendata dan menilai setiap desa secara manual satu persatu, hal ini akan menimbulkan kendala khususnya dari segi waktu apabila harus menghitung satu persatu desa dalam jumlah yang banyak. Belum lagi hasil yang dinilai juga terkadang belum akurat karena belum adanya sistem komputerisasi sehingga penilaian masih bersifat subjektif. Dalam mengatasi permasalahan terkait menentukan desa potensial dalam penyalahgunaan narkotika, maka dibangun sebuah sistem cerdas yang disebut dengan Smart Analyze System. Sistem ini nantinya akan dikombinasikan dengan sebuah metode komputasi bernama metode MOORA. Metode MOORA adalah sebuah metode yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan serta memiliki tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan. Dimana kriteria dapat bernilai menguntungan (benefit) atau yang tidak menguntungkan (cost). Hasil yang diperoleh adalah sebuah sistem yang dapat melakukan penilaian secara cepat dan akurat serta memberikan hasil akhir berupa urutan desa potensial penyalahgunaan narkotika di Kabupaten Deli Serdang mulai dari nilai tertinggi hingga terendah yang diharapkan dapat membantu pihak BNNK Deli Serdang.]]>
