Articles
<![CDATA[Analysis of FAM in satisfaction of inpatient services ]]>
<![CDATA[Muhammad Sabir Ramadhan]]>;
<![CDATA[Nizwardi Jalinus]]>;
<![CDATA[Refdinal Refdinal]]>;
<![CDATA[Marsono Marsono]]>;
<![CDATA[Yohanni Syahra]]>;
<![CDATA[Asyahri Hadi Nasyuha]]>;
<![CDATA[Buyung Solihin Hasugian]]>;
<![CDATA[Erika Fahmi Ginting]]>;
<![CDATA[Masyuni Hutasuhut]]>
<![CDATA[ TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 19, No 5: October 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Ahmad Dahlan ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12928/telkomnika.v19i5.20295
<![CDATA[Patients are the main object who must get the best service at a hospital, because the quality of hospital services determines the recovery of a patient and the quality of the hospital. The quality of hospital services has two components, namely the fulfillment of predetermined quality standards and the fulfillment of patient satisfaction. Hospitals must provide services that focus on patient satisfaction. Improving the quality of health services can be started by evaluating each element that plays a role in shaping patient satisfaction. The application of evaluation measures to patient care in each hospital is needed as an increase in the quality of service to patients. The analysis of the fuzzy associate memory method has the closeness of human reasoning to get solutions to various problems so that they are easy to apply and understand. Utilization of decision support system (DSS) analysis with fuzzy associate memory method can be used as an evaluation of the perception of each consumer complaint to measure the level of patient satisfaction.]]>
<![CDATA[Penerapan Data Mining Pengaturan Pola Tata Letak Barang Pada Berkah Swalayan Untuk Strategi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori ]]>
<![CDATA[Marsono Marsono]]>
<![CDATA[ InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Vol 3, No 2 (2019): InfoTekJar Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Islam Sumatera Utara ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (552.552 KB)
|
DOI: 10.30743/infotekjar.v3i2.908
<![CDATA[Toko Berkah Swalayan adalah toko yang bergerak di bidang ritel atau eceran. Dalam meningkatkan strategi penjualan ada beberapa cara yang dapat dilakukan oleh Toko Berkah Swalayan salah satunya adalah dengan melakukan pola tata letak barang. Pengaturan tata letak barang dagangan di rak toko sangat mempengaruhi minat konsumen dalam berbelanja. Akan tetapi dalam pengaturan tata letak barang pada Toko Berkah Swalayan masih mengalami kendala yaitu kurangnya pengetahuan pihak Toko Berkah Swalayan dalam pengaturan tata letak barang.Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu Toko Berkah Swalayan dalam menentukan pengaturan tata letak barang agar dapat meningkatkan strategi penjualan yaitu dengan membangun sebuah sistem Penerapan Data Mining Pengaturan Pola Tata Letak Barang Pada Berkah Swalayan Untuk Strategi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori. dengan dibangunnya sistem ini diharapkan dapat membantu pihak Berkah Swalayan dalam mengatasi permasalahan yang terjadi.Hasil dari penelitian adalah, Pertama dapat meningkatkan strategi penjualan Berkah Swalayan melalui data penjualan, Kedua sistem ini dapat membantu meningkatkan target penjualan pada Berkah Swalayan dan yang Ketiga sistem ini dapat membantu dalam menentukan tata letak barang dengan lebih baik]]>
<![CDATA[Menentukan Rujukan Rumah Sakit Terbaik Bagi Pasien BPJS Menggunakan Metode Weighted Sum Model (WSM) Pada Puskesmas ]]>
<![CDATA[Maulida Purba]]>;
<![CDATA[Marsono Marsono]]>;
<![CDATA[Rina Mahyuni]]>
<![CDATA[ Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 3 (2018): Edisi Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30645/jurasik.v3i0.70
<![CDATA[BPJS Health is one of the most important services for the community. For people who are sick and have been registered in BPJS, then the cost of treatment will be borne by the BPJS and the community is what is said as Patient BPJS. However, if a patient BPJS experiencing pain, then the patient first went to the health center or Faskes level 1 before being referred to the Hospital. Therefore, this study aims to build decision support system that has the ability to analyze in determining referral hospital for Patient BPJS at puskesmas or Faskes level 1. The method used in this research is Weighted Sum Model (WSM). The hospital samples used as many as 10 obtained from UPT Puskesmas Padang Bulan, Jln. Jamin Ginting - Medan. Based on calculations performed obtained the highest value of 77.5, ie on RS3. Therefore, this hospital is the foremost hospital as a reference for Patients BPJS. This research is expected to help the Puskesmas or Faskes level I in the city of Medan in providing hospital referrals for patients BPJS.]]>
<![CDATA[Analisis Data Mining Pada Strategi Penjualan Produk PT Aquasolve Sanaria Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[Marsono Marsono]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 2, No 1 (2019): J-SISKO TECH EDISI JANUARI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v2i1.87
<![CDATA[Aquasolve adalah perusahaan manufaktur yang berbasis di Jakarta, ibu kota Indonesia. Perusahaan telah mapan selama bertahun-tahun dan juga diakui selama bertahun-tahun komitmennya dalam bidangnya. Fasilitas ini memiliki lingkungan yang bersih, sehat dan dilengkapi dengan sertifikasi Good Manufacturing Practice karena memperhatikan factor-faktor kebersihan. Aquasolve mengkhususkan diri dalam perwatan gigi secara oral. Akan tetapi, perusahaan mengalami beberapa masalah dalam pengolahan data yang begitu banyak. Sehingga mengalami kesulitan dalam mengelompokkan data tersebut dan menentukan tujuan yang akan mereka ambil. Untuk dapat menyelesaikan permasalahan yang ada maka salah satu cara yang dapat dilakukan untuk pemanfaatan data dalam mengelompokkan item produk berdasarkan tingkat penjualan adalah dengan menggunakan teknik data mining. Adapun teknik yang digunakan dalam hal ini adalah Algoritma K-Means. K-Means adalah salah satu teknik dalam data mining dalam mengelompokkan data (clustering). Hasil dari penelitian ini adalah, mengelompokkan data berdasarkan tingkat supplay dan penjualan terhadap item produk pada PT Aquasolve Sanaria. Sehingga perusahaan dapat mengetahui keinginan pasar terhadap produk mereka]]>
<![CDATA[Analisis Data Mining Pada Strategi Penjualan Produk PT Aquasolve Sanaria Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering ]]>
<![CDATA[marsono marsono]]>;
<![CDATA[darjat saripurna]]>;
<![CDATA[muhammad zunaidi]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 4, No 1 (2021): J-SISKO TECH EDISI JANUARI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v4i1.60
<![CDATA[Aquasolve adalah perusahaan manufaktur yang berbasis di Jakarta, ibu kota Indonesia. Perusahaan telah mapan selama bertahun-tahun dan juga diakui selama bertahun-tahun komitmennya dalam bidangnya. Fasilitas ini memiliki lingkungan yang bersih, sehat dan dilengkapi dengan sertifikasi Good Manufacturing Practice karena memperhatikan factor-faktor kebersihan. Aquasolve mengkhususkan diri dalam perwatan gigi secara oral. Akan tetapi, perusahaan mengalami beberapa masalah dalam pengolahan data yang begitu banyak. Sehingga mengalami kesulitan dalam mengelompokkan data tersebut dan menentukan tujuan yang akan mereka ambil.Untuk dapat menyelesaikan permasalahan yang ada maka salah satu cara yang dapat dilakukan untuk pemanfaatan data dalam mengelompokkan item produk berdasarkan tingkat penjualan adalah dengan menggunakan teknik data mining. Adapun teknik yang digunakan dalam hal ini adalah Algoritma K-Means. K-Means adalah salah satu teknik dalam data mining dalam mengelompokkan data (clustering). Hasil dari penelitian ini adalah, mengelompokkan data berdasarkan tingkat supplay dan penjualan terhadap item produk pada PT Aquasolve Sanaria. Sehingga perusahaan dapat mengetahui keinginan pasar terhadap produk mereka. ]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Barang NG (Not Good) di PT.Sagami Indonesia Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Assosiative Memory (FAM) ]]>
<![CDATA[marsono marsono]]>;
<![CDATA[marsono mars marsono]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 2, No 2 (2019): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v2i2.129
<![CDATA[ABSTRACTPT.Sagami Indonesia merupakan sebuah perusahaan yang memproduksi suku cadang semi konduktor yang menghasilkan komponen-komponen elektronik seperti untuk audio mobil, PC, Sistem Navigasi Mobil, Camera, HP, Induktor Listrik dan komponen elektronik lainnya. Adapun permasalahan yang dihadapi oleh PT.Sagami yaitu banyaknya barang yang rusak atau sering disebut barang NG (Not Good) yang tidak dapat lagi dipergunakan. Hal ini mungkin terjadi karena karyawan yang kurang teliti mengerjakan barang tersebut, kerusakan pada fungsi komponen, kondisi fisik, dan keadaan cover dalam keadaan rusak sehingga terciptalah barang NG. Dan ini membuat perusahaan menjadi rugi. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu menetukan barang NG di PT.Sagami Indonesia.Penentuan barang NG pada PT. Sagami dapat di selesaikan menggunakan Sistem pendukung keputusan yang dapat menhasilkan solusi atas permasalahan yang ada., SPK yang di rancang juga mampu membantu pihak manajemen PT. Sagami dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analisis dalam kondisi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas. Dengan menggunakan teknik Fuzzy Associative Memory (FAM) maka proses penentuan barang NG di PT.Sagami Indonesi menjadi lebih jelas dan tepat sesuai dengan apa yang diharapkan oleh pihak perusahaan.Copyright © 2018 STMIK Triguna Dharma.All rights reserved]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Barang NG (Not Good) di PT.Sagami Indonesia Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Assosiative Memory (FAM) ]]>
<![CDATA[marsono marsono]]>;
<![CDATA[marsono mars marsono]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 2, No 2 (2019): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v2i2.129
<![CDATA[ABSTRACTPT.Sagami Indonesia merupakan sebuah perusahaan yang memproduksi suku cadang semi konduktor yang menghasilkan komponen-komponen elektronik seperti untuk audio mobil, PC, Sistem Navigasi Mobil, Camera, HP, Induktor Listrik dan komponen elektronik lainnya. Adapun permasalahan yang dihadapi oleh PT.Sagami yaitu banyaknya barang yang rusak atau sering disebut barang NG (Not Good) yang tidak dapat lagi dipergunakan. Hal ini mungkin terjadi karena karyawan yang kurang teliti mengerjakan barang tersebut, kerusakan pada fungsi komponen, kondisi fisik, dan keadaan cover dalam keadaan rusak sehingga terciptalah barang NG. Dan ini membuat perusahaan menjadi rugi. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu menetukan barang NG di PT.Sagami Indonesia.Penentuan barang NG pada PT. Sagami dapat di selesaikan menggunakan Sistem pendukung keputusan yang dapat menhasilkan solusi atas permasalahan yang ada., SPK yang di rancang juga mampu membantu pihak manajemen PT. Sagami dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analisis dalam kondisi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas. Dengan menggunakan teknik Fuzzy Associative Memory (FAM) maka proses penentuan barang NG di PT.Sagami Indonesi menjadi lebih jelas dan tepat sesuai dengan apa yang diharapkan oleh pihak perusahaan.Copyright © 2018 STMIK Triguna Dharma.All rights reserved]]>
<![CDATA[Data Mining Untuk Menganalisa Pola Pembelian Perak Dengan Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Toko Emas Dan Perak Adi Saputra Tanjung ]]>
<![CDATA[Latifa Suryani Nasution]]>;
<![CDATA[Widiarti Rista Maya]]>;
<![CDATA[Jufri Halim]]>;
<![CDATA[Marsono M]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol 3, No 2 (2020): J SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v3i2.2039
<![CDATA[Pencatatan data transaksi pembelian perak harian pada took emas dan perak Adi Saputra Tanjung belum dilakukan dengan rapi dan data transaksinya dicatat ke dalam buku besar masih secara manual sehingga membuat pemilik toko kesulitan dalam menentukan barang apa saja yang laris di tokonya yang mengakibatkan promosi yang digunakan untuk meningkatkan penjualan di nilai kurang maksimal.Berdasarkan penelitian sebelumnya yang ditulis oleh Agus Nuryanto yaitu Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan K-Means Untuk Meningkatkan Penjualan Toko Perhiasan Emas Setia Kawan, peneliti menganalisa pola pembelian perak untuk penemuan pola barang yang dibeli oleh pelanggan dengan harapan hasil penelitian dapat membantu rekomendasi promosi sehingga strategi pemasaran menjadi lebih tepat sasaran. algoritma yang digunakan adalah Frequent Pattern- Growth (FP-Growth) yaitu pengembangan dari metode Apriori yang merupakan salah satu alternatif untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data dengan membangkitkan struktur data Tree atau disebut dengan Frequent Pattern Tree (FP-Tree).Hasil penelitian dari tahapan yang telah dilakukan, didapatkan nilai support sebesar 9% dan nilai confidence sebesar 30% dengan jenis perak yang dibeli konsumen yaitu cincin putar, mainan kalung, kalung nama, cincin rantai pilin dan anting. Hasilnya dapat membantu pemilik toko untuk mengambil keputusan dalam penentuan stok perak yang perlu diperbanyak sehingga meningkatkan keuntungan dan meminimalisir kerugian.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentuka Kelayakan Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Pada SD Negeri 8 Bintang Menggunakan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) ]]>
<![CDATA[Hendryan Winata]]>;
<![CDATA[Marsono Marsono]]>;
<![CDATA[Asyahri Hadi Nasyuha]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 17, No 2 (2018): AGUSTUS 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jis.v17i2.44
<![CDATA[Bantuan Siswa Miskin (BSM) adalah Program Nasional yang bertujuan untuk menghilangkan halangan siswa miskin untuk bersekolah dengan membantu siswa miskin memperoleh akses pelayanan pendidikan yang layak, mencegah putus sekolah, menarik siswa miskin untuk kembali bersekolah, membantu siswa memenuhi kebutuhan dalam kegiatan pembelajaran.Penentuan penerima dana BSM dengan cara manual ini dapat menyebabkan kesalahan pada saat menyeleksi, Sehigga kriteria penilaian siswa miskin yang telah di tetapkan sering terjadi kesalahan, untuk membantu penentuan dalam menetapkan seorang siswa yang layak mendapatkan dana BSM maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan Metode TOPSIS dalam menentukan kelayakan penerimaan bantuan siswa miskin. Diharapkan dengan menggunakan metode TOPSIS dapat menyeleksi siswa yang layak menerima bantuan dan yang tidak layak mendapat bantuan.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Nasabah yang Layak Menerima Kredit Angsuran Pembiayaan Mekar di Kecamatan Medan Belawan pada PT. Permodalan Nasional Madani dengan Metode Analytical Hierarchy Process ]]>
<![CDATA[Hendryan Winata]]>;
<![CDATA[Mukhlis Ramadhan]]>;
<![CDATA[Suardi Yakub]]>;
<![CDATA[Marsono Marsono]]>
<![CDATA[ Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 18, No 2 (2019): AGUSTUS 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jis.v18i2.147
<![CDATA[PT. Permodalan Nasional Madani merupakan solusi dari pemerintah untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat melalui pengembangan akses permodalan kredit angsuran. PT. Permodalan Nasional Madani masih mengalami masalah seperti pengambilan keputusan yang kurang efektif. Selain itu belum adanya program yang dapat membantu untuk menentukan Nasabah yang layak menerima kredit angsuran pembiayaan mekar pada PT. Permodalan Nasional Madani.Untuk mempermudah dalam pemilihan Nasabah yang layak menerima kredit angsuran maka dapat menggunakan Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan Nasabah yang layak menerima kredit angsuran pembiayaan mekar di kecamatan Medan Belawan pada PT. Permodalan Nasional Madani dengan menggunakan kriteria dan Metode Analytical Hierarchy Process.Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dengan pengujian sistem dapat membantu pihak PT. Permodalan Nasional Madani dalam menentukn nasabah yang layak menerima kredit angsuran pembiayaan mekar dikecamatan Medan Belawan secara cepat dan tepat]]>
