Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.91
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) ABDI SABHA (Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat) Jurnal Teknisi Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Komputer Triguna Dharma (JURSIK TGD) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Suardi Yakub
STMIK Triguna Dharma
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analisis Wsm Dan Wp Dalam Menentukan Pupuk Terbaik Dengan Pendekatan Wsm-Score Dan Vector Asyahri Hadi Nasyuha; Suardi Yakub; Widiarti Rista Maya; Yohanni Syahra; Saniman Saniman
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 4 No. 2 (2021): June 2021
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v4i2.538

Abstract

Fertilizer is a material that is given to the soil or plants to meet the nutritional needs of the plant. Fertilization needs to be done rationally according to plant needs. In the supply of fertilizer, farmers have difficulty in determining the best fertilizer for their crops, making it difficult to choose which fertilizers are good for their crops. In determining the best fertilizer, a decision support system can be used as an alternative to help someone make decisions more effectively and efficiently by utilizing certain data and models. To solve the existing problems, it is necessary to conduct research in decision making using the Weighted Sum Model (WSM) and Weight Product (WP) Methods which can produce decisions based on the best fertilizer criteria that will be purchased by customers. The Weighted Sum Model (WSM) method is one of the simplest and easiest methods to understand its application, this method is also part of the MCDM (Multi-Criteria Decision Making) method in evaluating the value of each alternative. The Weight Product (WP) method is a method using multiplication to relate the attribute rating, where the rating of each attribute must be ranked with the attribute weight in question. From the results of the implementation of this system, it can be concluded that using the Weighted Sum Model and Weight Product method can help customers in the decision-making process for choosing the best fertilizer to use on their plants.
IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENGATURAN DISTRIBUSI BARANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Ahmad Fitri Boy; Suardi Yakub; Ishak Ishak; Zulfian Azmi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 5 No. 2 (2022): June 2022
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v5i2.947

Abstract

Dengan begitu banyaknya distribusi barang dari warehouse yang terjadi setiap harinya ke perusahaan Lastana Express, Lastana Express mengalami kesulitan dalam mendistribusi barang yang mau didistribusikan. Berdasarkan permasalahan ini peneliti tertarik untuk menerapkan salah satu teknik Data mining untuk mengetahui distribusi barang pada warehouse, dimana nantinya dapat membantu Lastana Express untuk menganalisa pola. Maka sistem yang di butuhkan dalam menganalisa pola barang distribusi dari warehouse dengan keilmuan Data mining.Penerapan Data mining telah banyak digunakan dalam pengelolahan data untuk menghasilkan pengetahuan, salah satunya adalah menggunakan Data mining untuk penentuan dalam menganalisa pola barang distribusi dari warehouse ke Lastana Express. Dengan menganalisa pola barang, maka algoritma  yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut yaitu FP-Growth.Algoritma FP-Growth  sendiri merupakan hasil perbaikan dari algoritma apriori. FP-Growth membangkitkan struktu data tree atau yang lebih dikenal sebagai frequent pattern tree. Dari system tersebut mendapatkan hasil yang maksimal dalam menganalisa pola barang distribusi dari warehouse dengan menggunakan algoritma FP-Growth yang lebih efisien maupun efektif dalam mengambil keputusan dengan  minim  resiko.
Analisis Sentimen Terhadap Penanganan Begal di Kota Medan Menggunakan Naïve Bayes Classifier Fitrah Sofiansyah Nasution; Khairi Ibnutama; Suardi Yakub
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13447

Abstract

Masalah penanganan begal di Kota Medan telah menjadi perhatian serius di kalangan masyarakat dan pengguna media sosial. Analisis sentimen pengguna Twitter terhadap isu ini diperlukan untuk memahami opini publik dan evaluasi tindakan yang telah dilakukan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk menganalisis dengan penanganan begal. Proses analisis meliputi pengumpulan data tweet, pra-pemrosesan data, pelabelan data secara manual, dan penerapan metode Naïve Bayes untuk klasifikasi sentimen.Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa dari 123 tweet yang dianalisis, terdapat 81 tweet dengan sentimen negatif, 40 tweet dengan sentimen positif, dan 2 tweet dengan sentimen netral. Metode Naïve Bayes Classifier mencapai tingkat akurasi sebesar 74,79%, yang menunjukkan bahwa metode ini cukup efektif untuk digunakan dalam analisis sentimen terhadap isu penanganan begal di Kota Medan. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai opini masyarakat dan diharapkan dapat menjadi dasar bagi peneliti selanjutnya untuk mengembangkan sistem yang lebih modern dan dinamis, serta mempertimbangkan pembuatan sistem berbasis online untuk kemudahan akses.analisis sentimen menggunakan Naïve Bayes Classifier berhasil mengidentifikasi dominasi sentimen negatif dalam tweet terkait penanganan begal di Kota Medan, menandakan perlunya tindakan lebih lanjut untuk meningkatkan keamanan publik dan respons pemerintah.
Co-Authors A, Azanuddin Ahmad Fitri Boy Antiani A Asyahri Hadi Nasyuha Bambang Widjanarko Beni Andika Darjat Saripurna Dedi Setiawan Destiansyah Putra Tarigan Elfitriani Elfitriani Elpandri Elpandri Elsa Rianty Purba Emiya Pepayosa Br Surbakti Fifin Sonata Fitrah Sofiansyah Nasution Hafizah Hafizah Hendryan Winata Ishak Ishak Ita Mariami Jaka Prayuda Jaka Prayudha Joferson Sembiring Jufri Halim Khairi Ibnutama M Reza Lubis Marsono Marsono Melati Harianti Milfa Yetri Moch.Iswan Perangin - angin Muhammad Arridho Siregar Muhammad Fachrizal Anshary Muhammad Hafiz Gunawan Purba Muhammad Syahril Muhammad Zunaidi Mukhlis Ramadhan Puji Sari Ramadhan Purwadi Putri Astryani Situmorang Regi Cahaya Ginting Rina Mahyuni Riski Mandala Perangin-angin Ruth Sayanti Situngkir Sahdan Efendi Hasibuan Saniman Saniman Sarmauli Simbolon Seniman Laia Siti Zahara Sri Murniyanti Syahfitriani Syahfitriani Tika Aldila Tugiono Tugiono Tutut Anggraini Wahyu Riansah Widiarti Rista Maya Yohanni Syahra Yopi Hendro Syahputra Zulfian Azmi