Articles
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Rekomendasi Menu Kopi Terbaik Kepada Konsumen Menggunakan Metode Weighted Product ]]>
<![CDATA[Saragih, Sabariah]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Syaifuddin, M.]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 5 (2024): Edisi September 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v3i5.8033
<![CDATA[Kopi adalah minuman hasil seduhan biji kopi yang telah disangrai dan dihaluskan menjadi bubuk. Di Indonesia banyak terdapat kafe ataupun warung yang menyediakan macam-macam menu kopi, dan tentunya setiap menu memiliki rasa yang berbeda-beda. Banyaknya pilihan menu kopi yang disediakan oleh pihak kafe membuat para pengunjung sulit untuk menentukan mana menu yang akan di pilih, untuk itu perlu ditentukan kriteria – kriteria yang diinginkan oleh pengunjung tersebut berdasarkan selera masing-masing untuk membantu pengunjung dalam memutuskan rekomendasi menu kopi pilihannya. Berdasarkan permasalahan yang terjadi, maka akan dibuat suatu sistem pendukung keputusan yang nantinya dapat membantu konsumen memilih rekomendasi kopi terbaik di Dialog Coffee. Nantinya sistem yang dibuat menggunakan Bahasa pemrograman berbasis Desktop Programming dengan menerapkan Metode Weighted Product. Metode Weighted Product merupakan salah satu metode yang dapat menyelesaikan masalah Multiple Atribute Decision Making atau pencarian alternatif dengan kriteria tertentu. Metode Weighted Produt ini lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat. Metode ini dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses penyeleksian alternatif terbaik, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah alternatif yang optimal untuk menentukan rekomendasi menu kopi terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Sistem yang dibangun dengan menerapkan metode Weighted Product akan mendapatkan hasil rekomendasi menu kopi terbaik.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Nasabah Potensial Dengan Metode Waspas: Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Nasabah Potensial Dengan Metode Waspas ]]>
<![CDATA[Syahfitri, Lira]]>;
<![CDATA[Marsono, Marsono]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 3 (2024): Edisi Mei 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v3i3.8825
<![CDATA[Bank Perkreditan Raykat (BPR) Artha Duta merupakan BPR Swasta yang didirikan tahun 1990 dengan visi menjadi Bank Perkreditan Rakyat yang tumbuh dengan sehat, aman, terpercaya, dan bermanfaat. Dengan pertumbuhan data yang semakin besar dan dibutuhkan efisiensi pemecahan masalah terhadap data nasabah yang semakin banyak tersebut untuk mendukung kinerja tim marketing dalam melakukan proses seleksi nasabah yang perlu di rekomendasikan dalam program program khusus BPR Artha Duta. Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) digunakan untuk dijadikan metode dalam Sistem Pendukung Keputusan dengan platform aplikasi berbasis WEB yang dinilai paling tepat untuk kasus penenutan nasabah potensial di BPR Artha Duta. Kemampuan dalam kompleksitas variable dan parameter yang dinilai cukup tepat untuk fleksibilitas data yang terdapat di tempat studi kasus penelitian ini. Variable yang digunakan dalam penelitian ini diantarnya : Col, Flowcash, Aset Likuiditas, Jaminan, Riwayat Pinjaman dan Usia. Yang dimana setiap varibel terdiri dari range nilai yang berbeda dengan bobot setiap varibel yang dinamis.Sistem dapat memberikan rekomendasi terhadap nasabah potensial yang dikelola dengan metode WASPAS dengan hasil akurasi keputusan mencapai 97,4% untuk memastikan nasabah yang direkomendasikan sebagai potensial sangat sesuai dengan variable yang ditentukan.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pembelian Truk Trailer Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment Berbasis WEB ]]>
<![CDATA[Irfany, Muhamad]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Mahyuni, Rina]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 6 (2024): Edisi November 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v3i6.8929
<![CDATA[Transportasi merupakan kegiatan penting dalam mendukung perekonomian masyarakat, terutama dalam sektor perdagangan, pariwisata, industri, pertanian, dan sektor lainnya. Dalam beberapa sektor, transportasi memiliki peran krusial dalam rantai distribusi barang guna memperlancar kegiatan perekonomian. Penelitian ini berfokus pada PT. Karya Semesta Prima, perusahaan yang bergerak di bidang vendor tracking. Dalam penelitian ini, solusi inovatif ditemukan dengan menerapkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Tujuannya adalah untuk memfasilitasi pengambilan keputusan yang cepat, teliti, fokus, dan sesuai dengan keinginan pengambil keputusan. Penelitian ini membandingkan 8 merk truk trailer berbeda yang akan proses menggunakan metode ARAS dengan kriteria yang sudah di tentukan. Hasil penelitian menunjukan bahwa truk merk hino fm 265 paling sesuai dengan yang di inginkan perusahaan.Demikian hasil dari sistem yang telah dirancang, agar membantu pihak PT. Karya Semesta Prima dalam menentukan pembelian truk trailer yang baik dan sesuai, dan telah terciptanya sistem yang berbasis web yang efisien dan akurat.]]>
<![CDATA[Aplikasi Data Mining Untuk Pengelompokkan Siswa Layak Menerima Bantuan Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ]]>
<![CDATA[Kesuma, Lazuardi]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Mariami, Ita]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 3 (2025): EDISI MEI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i3.8497
<![CDATA[Program Indonesia Pintar adalah program bantuan dari Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud) berupa uang tunai, perluasan akses, dan kesempatan belajar dari pemerintah untuk peserta didik dan mahasiswa yang berasal dari keluarga miskin atau rentan miskin. Bantuan pendidikan ini biasanya disalurkan melalui Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kemendikbudristek. SD Negeri 104211 Marindal 1 sebagai salah satu lembaga pendidikan formal yang berada dibawah naungan Dinas Pendidikan Kabupaten Deli Serdang, ikut dalam menjalankan PIP. Permasalahan yang kerap terjadi dalam penyaluran PIP ini adalah penerima yang mendapatkan bantuan sering kali tidak tepat sasaran sehingga menimbulkan kecemburuan bagi penerima (siswa sekolah). Untuk menyelesaikan masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem terkomputerisasi yang dapat menggali informasi baru dari tumpukan data-data penerima PIP sebelumnya, yaitu dengan menggunakan Data Mining. Data Mining adalah proses yang bertujuan untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar dengan menggunakan statistik, matematika, dan machine learning. Dalam penelitian ini menggunakan salah satu metode Data Mining yaitu K-Nearest Neighbour. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran (neighbor) yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut Hasil penelitian ini adalah terciptanya sebuah aplikasi Data Mining dengan Penerapan algoritma K-Nearest Neighbour dalam menganalisis kelayakan penerima PIP di SD Negeri 104211 Marindal 1, sehingga membantu dalam penyelesaian permasalahan yang sebelumnya terjadi.]]>
<![CDATA[Pengelompokan Citra Warna Kulit Untuk Rekomendasi Shade Make-Up Kecantikan Dengan Konsep Pengolahan Citra Digital ]]>
<![CDATA[Herriyance]]>;
<![CDATA[Panjaitan, Zaimah]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Dahria, Muhammad]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11820
<![CDATA[Proses pemilihan shade make-up, khususnya foundation, yang sesuai dengan warna kulit masih menjadi permasalahan yang kerap dialami oleh konsumen. Ketidaksesuaian ini sering menghasilkan tampilan riasan yang tidak natural dan kurang menyatu dengan warna kulit asli. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pengelompokan warna kulit menggunakan beberapa konsep pengolahan citra digital secara real-time, di antaranya: konvolusi dengan Gaussian Blur untuk meredam noise, Fourier Transform untuk menganalisis frekuensi citra, operator Sobel untuk mendeteksi tepi, Wiener Filter untuk mengurangi efek blur, serta penambahan Gaussian Noise sebagai simulasi gangguan. Proses segmentasi dilakukan menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk memisahkan area warna kulit dari citra wajah. Penelitian ini juga melakukan validasi manual terhadap hasil pengolahan. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang mampu mengekstraksi area kulit wajah (Ivory/Putih, Beige/Sawo Matang, dan Tan/Gelap) secara otomatis, mengelompokan warna kulit berdasarkan segmentasi, dan memberikan rekomendasi shade foundation yang sesuai dengan karakteristik warna kulit pengguna. Dengan pendekatan ini, sistem yang dibangun diharapkan dapat membantu pengguna dalam memilih shade produk foundation yang lebih tepat dan sesuai.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Coronary Artery Disease Menggunakan Metode Teorema Bayes ]]>
<![CDATA[Bagas Manurung]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Elfitriani]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 24 No 2 (2025): Agustus 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jis.v24i2.12316
<![CDATA[Penyakit Jantung Koroner (PJK) merupakan penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia. Kondisi ini terjadi akibat penyumbatan pembuluh darah koroner yang menyebabkan suplai darah ke jantung terganggu. Rumah Sakit Umum Mitra Sejati Medan mencatat tingginya jumlah pasien dengan gejala penyakit ini. Sayangnya, masyarakat seringkali terlambat menyadari gejala-gejala awal, yang dapat menghambat penanganan secara dini. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu proses diagnosis secara cepat dan akurat.Penelitian ini merancang Sistem Pakar berbasis Web yang mampu mendiagnosis penyakit jantung koroner metode Teorema Bayes. Sistem ini dikembangkan dengan mengumpulkan data gejala dari pasien dan mengaitkannya dengan jenis CAD berdasarkan probabilitas. Teorema Bayes digunakan sebagai metode inferensi untuk menghitung kemungkinan suatu penyakit berdasarkan bukti berupa gejala yang dilaporkan pengguna. Sistem tidak menggantikan peran Dokter, namun bertindak sebagai alat bantu diagnosis yang memberikan hasil awal berdasarkan data yang ada.Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa Metode Teorema Bayes mampu memberikan diagnosis dengan tingkat akurasi yang tinggi, dengan salah satu hasil diagnosis mencapai probabilitas 70,53% untuk CAD obstruktif. Sistem diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi masyarakat dan tenaga medis dalam melakukan deteksi dini serta pengambilan keputusan medis yang lebih cepat dan tepat terhadap penyakit Jantung Koroner]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pegawai Terbaik Dengan Metode Multi Atribut Utility Theory ]]>
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Yakub, Suardi]]>;
<![CDATA[Calam, Ahmad]]>;
<![CDATA[Siregar, Do’idola]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 23 No 1 (2024): Februari 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jis.v23i1.9567
<![CDATA[Pada bagian Dinas Pendidikan di Kantor Bupati Labuhan Batu Selatan dalam pemilihan pegawai terbaik masih dilakukan secara manual. Tidak adanya sebuah sistem yang mampu memberikan sebuah pertimbangan dalam memilih pegawai terbaik. Dengan demikian Sistem Pemilihan Pegawai terbaik menjadi tidak akurat, dan sangat subjektif. Dengan masalah tersebut di atas maka dibutuhkan sebuah sistem yang mampu memberikan saran atau sebuah pertimbangan kepada pihak perusahaan dalam menentukan pegawai terbaiknya. Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi yang khusus ditujukan untuk dapat membantu manajemen dalam menagambil sebuah keputusan terkait permasalahan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai permasalahan. Pada sistem pendukung keputusan terdapat banyak metode yang umum digunakan. salah satu diantaranya adalah metode Multi Attribute Utility Theory. Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) merupakan suatu metode perbandingan kuantitatif yang biasanya mengkombinasikan pengukuran atas biaya resiko dan keuntungan yang berbeda.. Berdasarkan hasil perangkingan pada tabel 3.9 diatas maka Pegawai yang berada pada peringkat pertama dengan nilai 0,950, yaitu Pegawai yang bernama Ratna Sari Dewi. Berdasarkan hasil analisa, metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam menentukan pegawai terbaik pada bagian Dinas Pendidikan di Kantor Bupati Labuhan Batu Selatan, mampu memberikan hasil yang cukup baik. ]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kelapa Sawit Menggunakan Metode MOORA ]]>
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Boy, Ahmad Fitri]]>;
<![CDATA[Saniman, Saniman]]>;
<![CDATA[Sitepu, Grace Kornelius]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8757
<![CDATA[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.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Karsinoma Nasofaring Menggunakan Metode Certainty Factor ]]>
<![CDATA[Slamat Ramadhan, Muhammad Rizki Rahma]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Perangin-angin, Moch Iswan]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 2 (2024): EDISI MARET 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v3i2.5884
<![CDATA[Kota Medan merupakan tiga dari kota terbesar di Indonesia dengan pendapatan PDRB 105,91 juta/tahun dan jumlah penduduk 2,44 juta jiwa. Namun sangat disayangkan dengan pendapat PDRB sebesar 105,91 juta/tahun jumlah penduduk miskin di kota Medan masih menyentuh angka 183,54 ribu penduduk pada maret 2020. Banyak masyarakat miskin dikota medan yang enggan untuk berkonsultasi dengan dokter spesialis mengenai penyakit yang sedang diderita dikarenakan tingginya harga untuk sekali konsultasi yang berkisar Rp 150.000. Umumnya masyarakat datang kerumah sakit ketika penyakit yang diderita dalam keadaan yang parah, khususnya penyakit kanker.Karsinoma nasofaring merupakan salah satu jenis kanker yang menyerang bagian telinga hidung dan tenggorokan. Karsinoma nasofaring menempati posisi pertama pada penyakit kanker bagian telinga hidung tenggorokan kepala leher (THT – KL). Penyebab penyakit karsinoma nasofaring terbagi menjadi tiga, yaitu genetik, lingkungan, dan virus ebstein barr. Risiko tinggi pada karsinoma nasofaring terdapat pada orang dengan riwayat karsinoma nasofaring sedangkan faktor risiko yang dapat dicegah dengan mengurangi memakan ikan asin sejak dini, merokok dan menghindari menghirup serbuk debu kayu. Untuk membantu masyarakat khususnya masyarakat miskin kota medan peneliti membangun sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit karsinoma nasofaring sejak dini dengan menggunakan metode certainty factor berbasis website. Setelah dilakukan perhitungan dengan gejala yang dipilih dari 17 gejala yang tersedia, maka diperoleh nilai keyakinan yang paling kuat yaitu karsinoma nasofaring stadium 4 sebesar 0.997 atau jika dipersentasikan sebesar 99.7 %. Hasil penelitian ini mampu menyamai tingkat pengetahuan seorang pakar/ahli tenggorokan hidung dan telinga dalam mendiagnosa penyakit karsinoma nasofaring, sehingga dapat membantu masyarakat untuk mendiagnosa secara dini dan mandiri terkait penyakit karsinoma nasofaring]]>
<![CDATA[Implementasi Metode MAUT Dalam Pemilihan Perusahaan Binaan ]]>
<![CDATA[Christina M, M Anastasya]]>;
<![CDATA[Andika, Beni]]>;
<![CDATA[Elfitriani, Elfitriani]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 2 (2024): EDISI MARET 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v3i2.6149
<![CDATA[Masalah dari proses pemilihan perusahaan/industri binaan yaitu masih dengan menggunakan cara manual tanpa menggunakan metode komputasi dan kriteria serta belum adanya sebuah sistem cerdas. Hal ini akan menimbulkan hasil yang kurang akurat, proses pemilihan yang cukup lama hingga dapat memungkinkan adanya penilaian secara subjektif atau satu sudut pandang saja. Oleh karena itu, dalam memutuskan pemilihan perusahaan/industri binaan pada   membutuhkan SPK (Sistem Pendukung Keputusan). Selain itu Sistem Pendukung Keputusan juga merupakan sistem berbasis komputer yang mampu memecahkan masalah manajemen dalam menghasilkan alternatif terbaik untuk mendukung keputusan yang diambil oleh pengambil keputusan yang menggunakan metode komputasi bernama Metode MAUT. Multi Attribute Utility Theory (MAUT) merupakan suatu metode dalam pengambilan keputusan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan dalam SPK serta memiliki banyak kelebihan salah satunya adalah rating kinerja pada setiap atribut (cost dan benefit) tidak perlu dilakukan normalisasi. Hasil dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah sistem yang dapat memberikan output berupa urutan nilai calon perusahaan/industry binaan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan secara berurutan mulai dari nilai tertinggi hingga terendah dalam bentuk perangkingan.]]>
