Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.144
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JCES (Journal of Character Education Society) Journal of Robotics and Control (JRC) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Dahria, Muhammad
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Penerapan Data Mining Untuk Pola Penjualan Pupuk Menggunakan Algoritma Apriori Prayuda, Dimas; Dahria, Muhammad; Syahril, Muhammad; Lubis, Zulkifli; Sobirin, Sobirin
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 7 No. 1 (2024): J-SISKO TECH EDISI JANUARI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v7i1.9579

Abstract

CV. Sumber Stona Jaya merupakan perusahaan yang beralamat dijalan Flamboyan Raya Gang Bersama,Tanjung Sari Kecamatan Medan Selayang dan bergerak dibidang pertanian. Perusahaan ini berkegiatan dalam jual beli berbagai merek pupuk. Dengan adanya kegiatan tersebut membuat CV. Sumber Stona Jaya memiliki data transaksi yang tercatat. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola penjualan pupuk pada CV. Sumber Stona Jaya dengan menggunakan salah satu algoritma dalam Data Mining yaitu Algoritma Apriori. Algoritma Apriori dapat menemukan pola hubungan antar produk dari data transaksi CV. Sumber Stona Jaya. Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang menerapkan jenis aturan asosiasi. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah informasi-informasi yang berisi tentang keterkaitan antar produk dan membentuk suatu pola dari  kombinasi dari 1 produk maupun kombinasi dari 2 produk.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tanaman Cabai Rawit Unggulan Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web Laia, Elisman; Dahria, Muhammad; Wahyuni, Meri Sri
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 2 (2024): EDISI MARET 2024
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v3i2.8280

Abstract

Tanaman cabai rawit merupakan tanaman perdu dari famili terong –terongan yang memiliki nama ilmiah capsicum spp. Cabai rawit berasal dari benua Amerika tepatnya daerah Peru dan menyebar ke Negara-negara Amerika, Eropa dan Asia Termasuk Negara Indonesia. Tanaman cabai rawit banyak ragam tipe pertumbuhan dan bentuk buahnya. Diperkirakan terdapat 20 spesies yang sebagian besar hidup di Negara asalnya. Masyarakat pada umumnya hanya mengenal beberapa jenis saja, yakni cabai besar, cabai keriting, cabai rawit dan paprika. Demi menghasilkan bibit unggul cabai rawit yang  terbaik haruslah memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Tetapi dalam kualitas terbaik bibit unggul cabai sudah ditetapkan apa-apa saja  kriteria yang harus dipenuhi/nilai tertinggi. Maka dari itu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan penentuan tanaman cabai rawit unggulan menggunakan metode naïve bayes berbasis web  yang telah ditetapkan sebelumnya. Untuk itu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan penentuan tanaman cabai rawit unggulan menggunakan metode naïve bayes berbasis web. Dengan menggunakan metode ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk menentukan nilai tertinggi dan terendah sehingga nilai layak dikatakan sebagai kualitas terbaik.
Pembuatan Informasi Pemesanan Minuman Pada Analisis Cafe Berbasis Dekstop Zulkarnain, Iskandar; Dahria, Muhammad; Syahril, Muhammad; Erwansyah, Kamil; Gunawan, Rudi
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 4 No. 1 (2024): Edisi Januari 2024
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v4i1.9611

Abstract

Tujuan dari pengabdian ini adalah mengembangkan dan merancang sistem informasi pemesanan minuman di Analis Cafe. Saat ini, proses pengolahan data di tempat ini dilakukan secara manual. Oleh karena itu, tujuan utama pengabdian ini adalah untuk mempermudah pekerjaan dan meningkatkan efektivitas serta efisiensi melalui implementasi sistem informasi yang lebih terstruktur. Dalam rangka mengatasi proses pekerjaan manual yang ada, telah dibuat sebuah sistem informasi pemesanan minuman berbasis desktop yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas layanan di Analis Cafe. Hasil dari penggunaan sistem ini menunjukkan bahwa cafe tersebut dapat mencapai tingkat pekerjaan dan pengolahan data yang lebih baik berkat penerapan sistem informasi komputerisasi ini.
Penerapan Hue, Saturation, Value (HSV) dengan Sobel dalam Segmentasi Citra Digital untuk Deteksi Kematangan Tomat. Herriyance; Panjaitan, Zaimah; Dahria, Muhammad; Andika, Beni
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i6.12383

Abstract

Klasifikasi tingkat kematangan buah tomat secara manual sering menghasilkan penilaian yang tidak konsisten, yang dapat menimbulkan kerugian ekonomi dalam industri pertanian. Maka dari itu diperlukan sistem yang dapat menggabungkan ilmu pengolahan citra digital dalam penilaian kematangan tomat. Metodologi yang digunakan mencakup digitalisasi gambar melalui penangkapan citra tomat lewat kamera secara real time. Selanjutnya dilakukan preprocessing menggunakan teknik high-pass filtering untuk penajaman citra dan peningkatan kontras. Setelah itu dilakukan transformasi nilai warna dari RGB (red/merah, green/hijau, blue/biru) ke HSV (Hue/warna dasar, saturation/saturasi, value/nilai warna) untuk uji coba analisis warna dan juga deteksi tepi menggunakan operasi sobel. Warna dan tepi tersebut akan menciptakan segmentasi untuk menjadi acuan klasifikasi tomat. Untuk menguji lebih jauh dalam akurasi segmentasi dengan HSV, maka dilakukan perbandingan terhadap model segmentasi dengan RGB dan juga simulasi kualitas kamera rendah menggunakan noise dan blurring. Kombinasi teknik deteksi tepi dan segmentasi berbasis HSV akan memberikan akurasi 54,7% sementara segmentasi berbasis RGB dengan akurasi 72%. Akurasi juga akan menurun ketika jarak antara objek dan kamera semakin panjang. Hasil luaran dari konsep HSV adalah hasil klasifikasi tomat dari tomat mentah, tomat hampir matang dan tomat matang yang ditampilkan pada pemograman web yang dibangun menggunakan arsitektur HTML(Hypertext Markup Language) dan JavaScript.
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Al Asyari, Abu Hasan Andika, Beni Arif, Saiful Nur Asmarani, Putri Hendra Jaya Herriyance Hutagalung, Juniar kamil erwansyah Kustini, Rini Laia, Elisman Mariami, Ita Miranda Myora, Grace Muhammad Syahril Murnianti, Sri Panjaitan, Zaimah Prayuda, Dimas Raden Mohamad Herdian Bhakti Rahmadiansyah, Dudi Ramadhan, Mukhlis Rezky, Syarifah Fadillah Rudi Gunawan Sarjon Defit Simbolon, Erwin Syahputra Sirait, M. Rizky Ramadhan Sobirin Sobirin Sonata, Fifin - Tengku Riza Zarzani N Veronika Simanjuntak, Sarah Wahyuni, Meri Sri Yakub, Suardi Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Zulkifli Lubis