Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.056
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Sebatik ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Teknisi Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Komputer Triguna Dharma (JURSIK TGD) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Puji Sari Ramadhan
STMIK TRIGUNA DHARMA
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Social Sciences

Published : 47 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 47 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Model Klasifikasi Jenis Hewan Dengan SVM, KNN, Logistic Regression Menggunakan Pre-Trained VGG 16 Jaka Tirta Samudra; Rika Rosnelly; Zakarias Situmorang; Puji Sari Ramadhan
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.v22i2.8314

Abstract

Proses komputasi serta filtering pada komputer untuk melaksanakan suatu tugas yang diinginkan untuk melakukan kegiatan tertentu tentunya tidak lepas dari sebuah metode pada pembelajaran. Dalam proses pembelajaran tersebut ada beberapa dari berbagai metode dapat dilakukan untuk dapat memenuhi periode training dan uji tersebut untuk memberikan komputer suatu keahlian tertentu. Salah satu cara tujuan untuk melakukan penunjang pada periode tersebut adalah dengan menggunakan algoritma support vector machine, k-nearest neighbor, dan logistic regression. Dimana pada algoritma ini mampu memuat keseluruhan skala informasi klasifikasi objek tanpa kehilangan dari pengetahuan keakuratannya. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan pada komputer dalam menggali kemampuan untuk mengenali jenis binatang dan memprediksi jenis binatang berdasarkan gambar yang dimasukan. Penelitian ini juga bertujuan untuk menilai keakuratan hasil training metode pembelajaran dibangkan dengan hasil keluaran dari pembelajaran. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah mentraining secara komputasi, sejumlah gambar dari bebrapa hewan yang memiliki 10 jenis hewan yang dekat kepada manusia salah satunya hewan ternak, peliharaan, dan buas. Kemudian test akan dilakukan dengan cara yang sama setelah melalui tahapan konvulasi training. Hasil dari penelitian ini keakuratan hasil training mencapai 84%.
Sistem Pakar Dalam Mendiagnosa Penyakit Canine Influenza Pada Hewan Anjing Jenis Pomerania Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes Puji Sari Ramadhan; Ardianto Pranata; Astri Syahputri; Sobirin Sobirin; Rizky Ananda
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.v22i2.7962

Abstract

Penyakit Influenza pada hewan merupakan salah satu penyakit zoonosis yang berpotensi mengakibatkan dampak buruk bagi kesehatan manusia maupun hewan. Virus ini menyebar pada anjing dan beradaptasi sehingga dapat dengan mudah menular pada anjing. Kemudian virus ini dikenal sebagai virus H3N8 yang spesifik terhadap anjing. Dengan masalah tersebut maka di buatlah sistem pakar mendiagnosa penyakit pada canine influenza pada hewan anjing jenis pomerania dengan tujuan untuk membantu dalam mendiagnosa pada penyakit canine influenza. Sistem pakar merupakan sebuah sistem aplikasi yang memiliki kemampuan layaknya seperti berpikir seorang pakar dalam menyelesaikan  masalah terkait penyakit canine influenza sehingga dapat menghasilkan  sebuah kesimpulan atau solusi. Hasil dari penelitian ini mendapatkan suatu keluaran berupa penyakit yang dialami oleh seekor anjing serta solusi penanganan pada penyakit yang dialami dengan menggunakan metode teorema bayes
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pengangkatan Aparatur Desa Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory Ina Andriani; Puji Sari Ramadhan; Erika Fahmi Ginting
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.v2i4.5518

Abstract

Perangkat desa merupakan hal penting  dalam  Desa,  tanpa  adanya  Perangkat  Desa pelayanan  terhadap masyarakat akan terhabat. Setiap Perangkat Desa masing-masing memiliki peran yang penting. Pemerintahan Desa dapat berjalan dengan baik dengan adanya Perangkat Desa yang mampu bekerja sama dengan Kepala Desa untuk memajukan Sumber Daya Manusia yang baik. Dengan masalah tersebut diatas maka dibutuhkan sebuah sistem yang mampu memberikan saran atau sebuah pertimbangan kepada Kepala Desa dalam pengambilan keputusan. Hasil dari penelitian ini mendapatkan suatu keluaran berupa hasil tingkat seseorang menjadi Aparatur Desa, sehingga dapat membantu Kepala Desa dalam menentukan siapa yang bisa menjadi aparatur desa yang tepat.
Sistem Pendukung Dalam Pemilihan Produk Asuransi Unit Link Menggunakan Metode OCRA Arya Rizky Rifanzi; Puji Sari Ramadhan; Hendryan Winata
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.8834

Abstract

Memilih produk asuransi unit link adalah keputusan yang agak rumit karena melibatkan banyak kriteria yang berbeda sebagai faktor yang harus diperhitungkan saat mengambil keputusan. Permasalahan yang sering dihadapi calon nasabah adalah lamanya proses pemilihan produk dan kurangnya kecocokan nasabah terhadap produk yang ditawarkan. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan pihak asuransi dalam proses pemilihan produk yang sesuai dengan kriteria calon nasabah untuk memudahkan dalam mengajukan polis asuransi atau hanya untuk mendapatkan informasi tentang produk yang tepat untuk mereka. Oleh karena itu salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis desktop yang interaktif serta fleksibel dan menerapkan metode OCRA (Operational Competitiveness Rating Analysis) pada data yang diperoleh dari perusahaan PT. AIA Financial. Sistem Pendukung Keputusan ini dirancang menggunakan software Visual Studio, Microsoft Access dan Crystal Report. OCRA itu sendiri merupakan teknik pengambilan keputusan multi kriteria berdasarkan bahwa setiap alternatif terdiri dari beberapa kriteria yang memiliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa pentingnya ia terhadap kriteria lain. Pembobotan ini digunakan untuk mengevaluasi setiap alternatif agar didapatkan alternatif terbaik. Hasil dari sistem ini adalah berupa perangkingan data produk asuransi unit link untuk memperoleh hasil terbaik yang digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan bagi pihak asuransi. Adapun yang menjadi hasil dalam penelitian ini ialah alternatif A9 dengan nilai 0,257 atas nama produk Proteksi Retirement Maksima.
Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengclusteran Penerima Dana Bantuan Langsung Tunai (BLT) Di Desa Mulyoharjo Ahmad Raynaldi; Puji Sari Ramadhan; Afdal Alhafiz
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 3 (2026): EDISI MEI 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i3.10345

Abstract

Bantuan langsung tunai adalah program bantuan pemerintah berjenis pemberian uang tunai atau beragam bantuan lainnya, baik bersyarat (conditional cash transfer) maupun tak bersyarat (unconditional cash transfer) untuk masyarakat miskin. Dari hasil observasi yang telah di lakukan melalui salah satu kepala desa di desa Mulyoharjo yang berada di suatu daerah pedalaman tepatnya di sulawesi tengah kabupaten banggai, terkait dengan penyaluran Bantuan Langsung tunai terungkap bahwa pemerintah desa merasa kesulitan dalam mengelompokan dan memilih keluarga yang menerima bantuan, di karnakan kurangnya sistem, akibatnya, dirasakan bahwa masih terdapat keluarga yang membutuhkan bantuan namun belum mendapat perhatian.Maka salah satu upaya dalam pengolahan bantuan data tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode Data Mining dengan Algoritma K-Means Clustering. Dari hasil klasterisasi pada data yang di hasilkan pengelompokan data masyarakat desa Mulyoharjo kurang mampu dengan tiga cluster yaitu cluster kurang mampu, mampu, sangat mampu, dengan algoritma K-means clustering sebanyak 2 iterasi maka mendapatkan hasil pada cluster pertama sebanyak 32 kepala keluarga kurang mampu, pada cluster ke dua sebanyak 20 kepala keluarga mampu dan pada cluster ke tiga sebanyak 18 kepala keluarga sangat mampu. Dan terciptanya sebuah aplikasi data mining yang dapat digunakan untuk menetukan kelayakan penerima dana bantuan langsung tunai dengan menggunakan metode Algoritma K-Means
Penerapan Algoritma C4.5 dalam Klasifikasi Tingkat Konsumsi Harian Masyarakat untuk Mengurangi Food Waste pada UMKM di Kota Medan Dea Khairani; Puji Sari Ramadhan; Rina Mahyuni
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol. 13 No. 2 (2026): April 2026
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v13i2.9660

Abstract

This study addresses the issue of inaccurate production forecasting among breakfast-serving SMEs in Medan due to fluctuations in demand, which often result in food waste and financial losses. The objective of this study is to develop a classification model for daily consumption levels (high, medium, low) to serve as the basis for production recommendations. The method used is the C4.5 Decision Tree algorithm with a dataset of 92 daily operational records covering the attributes of production catesgory, menu type, weather conditions, and operational days. The data was preprocessed through attribute categorization, then analyzed using entropy and gain ratio calculations to form a decision tree. Model evaluation was performed using 10-fold cross-validation in RapidMiner. The results showed that the production category attribute had the highest gain ratio, making it the root of the decision tree. The resulting model achieved an accuracy of 57.56% with a deviation of ±7.85%, performing best in the moderate consumption class. The primary contribution of this study is the generation of IF–THEN-based decision rules that can be practically applied by SMEs to adjust daily production volumes based on operational conditions, thereby helping to reduce potential food waste without requiring complex calculations.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN PADA DINAS PEKERJAAN UMUM KOTA MEDAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE WASPAS Melinda Lubis; Puji Sari Ramadhan; Ahmad Calam
JURNAL TEKNISI Vol. 2 No. 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/teknisi.v2i2.976

Abstract

Jalan merupakan infrastruktur yang sering dilalui oleh masyarakat, jika terjadi kerusakan akan sangat mengganggu kegiatan masyarakat baik dari segi ekonomi, pendidikan, dan lain-lain, namun pada era otonomi daerah, kapasitas keuangan masing-masing daerah menjadi hal yang sangat penting menjadi perhatian pemerintah daerah dan permasalahan yang dihadapi pemerintah yaitu mengalami kesulitan dalam menentukan jalan mana yang akan diperbaiki terlebih dahulu karena banyaknya usulan perbaikan jalan  dimana  jumlah  seluruh  anggaran  biaya  dari  seluruh  usulan  tersebut melebihi dari jumlah anggaran biaya yang diberikan oleh pemerintah daerah untuk pelaksanaan perbaikan jalan. Agar mudah dalam melakukan penyelesaian masalah terkait menentukan prioritas perbaikan jalan maka dibuatlah sebuah program sistem pendukung keputusan, program sistem pendukung keputusan memerlukan sebuah metode dalam melakukan perhitungannya dan metode   yang   digunakan   dalam   penyelesaian   masalah   terkait   menentukan prioritas perbaikan jalan menggunakan Metode WASPAS adalah Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Metode WASPAS merupakan metode yang dapat mengurangi kesalahan-kesalahan ataupun mengoptimalkan dalam sebuah penaksiran untuk pemilihan dari nilai yang tertinggi hingga terendah. Metode WASPAS ini juga memiliki perhitungan yang mudah dipahami dan memiliki tingkat ke akuratan yang baik. Hasil program ini menunjukan bahwa sistem yang dibangun dengan berbasis desktop dapat membantu pihak desa citaman jernih dalam mengambil keputusan dengan cepat dan tepat..
Co-Authors A, Azanuddin Afdal Alhafiz Ahmad Calam Ahmad Raynaldi Antiani A Ardianto Pranata Ariani Giawa Arnold Marpaung Arya Rizky Rifanzi B. Herawan Hayadi Badrul Anwar Bolin Agustinus Silaban Dea Khairani Dedi Setiawan Deski Helsa Pane Destiansyah Putra Tarigan Dicky Nofriansyah Dwika Andriawan Feri Setiawan Fikramsyah Fikramsyah Gilang Ramadhan Ginting, Erika Fahmi Hendra Jaya Hendryan Winata Ibnu Rusydi Ina Andriani Indriyani Silaban Ishak Ishak Iskandar Zulkarnain Ismawardi Santoso Jaka Tirta Samudra Jufri Halim kamil erwansyah Karina Andriyani Lusiyanti Lusiyanti Melinda Lubis Mesran, Mesran Mhd Ilham Lubis Muhammad Dahria Muhammad Dahria Muhammad Rizky Fadhillah Muhammad Syahril Mukhlis Ramadhan Nurarif, Saiful Nurdiyanti Safitri purwadi purwadi Purwadi Purwadi Rika Rosnelly Rina Mahyuni Rini Kustini Rizky Ananda Robin Darwis Gea Saiful Nur Arif Saiful Nurarif Sartika Mandasari Siti Zahara Sobirin Sobirin Sri Kusnasari Suardi Yakub Syahputri, Astri Tria Khairunisa Trinanda Syahputra Tugiono Tugiono Usti Fatimah Sari Sitorus Pane Yeni Riani Noviana Yuni Franciska Zakarias Situmorang