Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.073
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Mantik Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) ABDI SABHA (Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Bulletin of Informatics and Data Science
Ahmad Fitri Boy
STMIK Triguna Dhama
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 37 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 37 Documents
Search

 1   2   3   4 
Penerapan Metode Weighted Product Dalam Merekomendasikan Laptop Mhd. Ade Chandra Nasution; Ahmad Fitri Boy; Mhd. Gilang Suryanata
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 2 (2023): EDISI MARET 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i2.5767

Abstract

Lucky Computer merupakan sebuah toko komputer yang menjual berbagai produk laptop dengan berbagai macam spesifikasi dari perangkat yang biasa hingga yang canggih. Banyak konsumen merasa bingung untuk memilih laptop yang sesuai dengan kebutuhannya. Seperti halnya mahasiswa jurusan Sistem Informasi yang sedikit berbeda pada pemakaian laptop pada umumnya dalam hal kebutuhan teknologi terutama dibidang multimedia. Namun dikarenakan banyaknya produk-produk laptop yang disediakan, maka akan membuat, mahasiswa Sistem Informasi bingung dalam memilih produk yang sesuai untuk memenuhi kebutuhan belajar di jurusan tersebut. Untuk membantu pihak Lucky Computer maka dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan dengan dukungan metode Weighted Product Sistem ini dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam perekomendasian laptop bagi mahasiswa Sistem Informasi dengan cara menghubungakan rating atribut, dimana setiap rating atribut harus dipangkatkan dengan bobot atau atribut yang bersangkutan. Berdasarkan hasil penelitian ini, sebuah aplikasi berbasis desktop berhasil dibangun dengan mengimplementasikan metode Weighted Product untuk memberikan rekomendasi secara baik dan cepat sesuai dengan kebutuhan mahasiswa Sistem Informasi.
Sistem Pakar Mendiagnosa Resiko Penyakit Infark Miokard Akut (Ima) Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer Beni Andika; Ishak Ishak; Ahmad Fitri Boy; Zulfian Azmi; Milfa Yetri; Suardi Yakub
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.v22i2.8760

Abstract

Penyakit Infark Miokard Akut (IMA) merupakan gangguan aliran darah kejantung yang menyebabkan sel otot jantung mati. Daerah otot disekitarnya yang sama sekali tidak mendapat aliran darah atau alirannya sangat sedikit sehingga tidak dapat mempertahankan fungsi otot jantung yang menyebabkan utama maut didunia. Banyaknya masyarakat yang rentan terkena penyakit ini yang berakibat secara fatal namun banyaknya masyarakat yang tidak tahu penanganan pertama apa yang harus dilakukan. Hal itu juga disebabkan karena jauh nya perjalanan menuju kerumah sakit yang membutuhkan banyak waktu dan biaya yang sangat besar.Keadaan ini yang mendorong sangat dibutuhkan informasi yang tepat dan mudah bagi masyarakat untuk mendapat pengetahuan seputar infark miokard akut serta penanganannya, dengan mengembangkan suatu Artificial Intelligence yaitu sistem pakar berbasis web menggunakan metode Dempster Shafer.Hasil yang diperoleh adalah terciptanya Sistem Pakar yang dapat mendiagnosa penyakit infark miokard akut berbasis website yang dapat diguakan masyarakat dimana pun dan kapan pun.
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Export Penjualan Produk Kerajinan Rotan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda Novri Ckristina Florensa Nainggolan; Ahmad Fitri Boy; Elfitriani Elfitriani
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.v2i5.6779

Abstract

CV. Haramas merupakan usaha yang bergerak di bidang produk kerajinan rotan asli CV. Haramas merupakan usaha yang bergerak di bidang produk kerajinan rotan asli produk Indonesia. Pelanggan terdiri dari berbagai kalangan baik itu dari masyarakat ataupun turis manca negara. Perusahaan juga aktif menjual fashion yang lagi trend saat ini berdasarkan permintaan yang ada. Adapun masalah permasalahan yang terjadi dalam mengestimasi penjualan produk kerajinan rotan dengan persaingan begitu banyak dan terjadinya dampak penjualan yang menurun. Dalam permasalahan tersebut pihak CV. Haramas membutuhkan solusi untuk mengetahui ataupun memprediksi penjualan produk kerajinan rotan dan dapat mengantisipasi kerugian yang dialami oleh CV. Haramas. Permasalahan tersebut dapat disarankan dengan mengetahui jumlah produksi dolimit, dapat memprediksi export penjualan kerajinan, maka sistem yang dapat menerapkan prediksi export penjualan kerajinan adalah Data Mining dengan menggunakan metode Regresi Linear Berganda. Hasil analisis regresi berupa hasil pada masing-masing variabel X (independen). Hasil tersebut diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel Y (dependen) dengan suatu persamaan. Regresi Linear Berganda dengan satu variabel bebas, sehingga Algoritma sangat sesuai dan dapat sebagai alat bantu untuk estimasi jumlah dalam laporan data produksi konsep keilmuan Data Mining.
Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Pemilihan Oli Mesin Sepeda Motor 150 CC Juniar Hutagalung; Ahmad Fitri Boy; M Arief Yahdie
Bulletin of Informatics and Data Science Vol 1, No 2 (2022): November 2022
Publisher : PDSI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

There are many types and types of engine lubricating oil, so you must be selective in choosing the right lubricant (oil) to preserve the life time of the engine. With the oil, the friction between the components in the engine becomes smoother and makes it easier for the engine to reach the ideal temperature. Oil is often used to reduce friction (friction), if two surfaces that are attached to each other move, friction will arise. If the engine heat is not absorbed, the wear and tear of engine components will accelerate. The purpose of this study is to implement a decision support system using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method in selecting the best motorcycle engine oil so that it can assist motorcycle riders in choosing the best engine oil. Motorcycle owners do not experience difficulties and do not need a long time in the selection of engine oil for their motorcycles. The Waspas method can be applied in solving the problem of determining the best lubricant (oil) for 150cc sport motorbikes. The best lubricant (oil) based on the calculation results of 5 alternatives with a value above 0.60, namely deltalube daily with the highest score of 0.6906, repsol mx25 with a value of 0.6902, ahm oil mpx 2 with a value of 0.6644, federal ultratec with a value of 0.6238 and shell advance ax5 with a value of 0.6097. With the application of the desktop-based Waspas method in decision making, it can make it easier for motorcycle owners to select the best lubricant (oil) for 150cc sport motorbikes.
Pemanfaatan Data Mining Untuk Segmentasi Pelanggan Dalam Meningkatkan Efektivitas Penawaran Di Showroom Menggunakan Metode K-Means Emiya Pepayosa Br Surbakti; Ahmad Fitri Boy; Suardi Yakub
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 2 (2026): EDISI MARET 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i2.11706

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong perusahaan untuk memanfaatkan data sebagai dasar dalam mengambil keputusan strategis. Salah satu pendekatan yang efektif adalah segmentasi pelanggan menggunakan teknik data mining. Penelitian ini dilakukan pada Showroom Pandu Motor dengan tujuan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik tertentu guna mendukung efektivitas strategi penawaran. Segmentasi ini dianggap penting karena dapat membantu pihak showroom dalam memahami preferensi pelanggan secara lebih spesifik.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means Clustering, yang mampu membagi data ke dalam tiga kelompok pelanggan berdasarkan atribut seperti usia, penghasilan, harga motor, lama kredit, dan status OJK. Proses analisis dilakukan secara bertahap mulai dari pengumpulan data, normalisasi, pemilihan centroid awal, hingga perhitungan jarak Euclidean dan proses iterasi yang berulang sampai hasil pengelompokan stabil (konvergen). Metode ini dinilai efisien karena dapat mengolah data dalam jumlah besar dan menghasilkan segmentasi yang jelas.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil mengidentifikasi tiga cluster pelanggan yang berbeda tingkat potensinya, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Dengan informasi tersebut, showroom dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran untuk tiap segmen pelanggan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem analisis pelanggan berbasis data mining, khususnya dalam sektor perdagangan otomotif.
Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Kolesistitis Radang Saluran Empedu Menggunakan Metode Teorema Bayes Sintia Nur Ardilla; Ahmad Fitri Boy; Siti Julianita Siregar
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.v5i3.10372

Abstract

Kolesistitis, atau peradangan pada kantung empedu, sering disebabkan oleh batu empedu dan dapat menimbulkan komplikasi serius seperti empiema dan hidrops kandung empedu. Gejala penyakit ini sering kali mirip dengan kondisi lainnya, membuat diagnosis yang akurat menjadi tantangan. Kurangnya alat bantu yang efektif untuk diagnosis memerlukan pendekatan inovatif dalam bidang kesehatan. Sebagai solusi, penelitian ini mengembangkan sistem pakar yang menggunakan metode Teorema Bayes untuk mendiagnosis kolesistitis. Sistem ini dirancang untuk memanfaatkan pengetahuan medis dan probabilitas gejala untuk memberikan diagnosis yang akurat. Dengan meniru proses berpikir seorang pakar, sistem ini menganalisis data gejala pasien dan merekomendasikan tindakan medis yang sesuai. Hasil akhir dari aplikasi ini adalah sistem pakar yang dapat mendiagnosis kolesistitis dengan cepat dan akurat. Sistem ini menyediakan informasi yang diperlukan untuk membantu pasien memahami kondisi mereka dan memperoleh penanganan yang tepat. Dengan demikian, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan kesehatan dan mempercepat proses diagnosis serta penanganan penyakit kolesistitis.
A combination of hill cipher and RC4 methods for text security Azanuddin Azanuddin; Rikie Kartadie; Fauzi Erwis; Ahmad Fitri Boy; Asyahri Hadi Nasyuha
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 22, No 2: April 2024
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v22i2.25628

Abstract

To hide confidential messages from people who are not responsible or who can access the messages, a way is needed to hide the messages. One way to hide messages in transmission is to change the data into something unintelligible by encoding and embedding it using cryptography and steganography techniques. This application was built using the hill cipher algorithm and the Rivest Cipher 4 (RC4) method. This algorithm is a symmetric key algorithm which has several advantages in data encryption. The hill chiper algorithm uses a mxm matrix as the encryption and decryption key. Meanwhile, the RC4 symmetric key is in the form of a stream cipher which can process input data as well as messages or information. Input data is generally in the form of bytes or even bits. The results of this research show that hill cipher and RC4 have their respective advantages and disadvantages. However, currently, RC4 is generally considered less safe for use in security-critical scenarios due to its vulnerability to attack. It is highly recommended to use an encryption algorithm such as advanced encryption standard (AES) which is modern and strong and has been tested and proven to be more resilient.
E-assessment Kinerja Mentor Anak Menggunakan Metode MABAC Pada Pusat Pengembangan Anak (PPA) IO-103 Simpang Tuntungan Windi Agitha Depari; Ahmad Fitri Boy; Yopi Hendro Syahputra
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.v4i6.11399

Abstract

Penilaian kinerja mentor adalah sistem yang dapat mengevaluasi dan menilai kemampuan, kinerja, dan kontribusi seluruh mentor terhadap pekerjaan atau tugas mereka secara sistematis. Evaluasi kinerja dalam organisasi publik seperti perusahaan memainkan peran yang sangat penting untuk pertumbuhan dan produktivitas karyawan. Pada Pusat Pengembangan Anak (PPA) IO-103 Simpang Tuntungan terdapat masalah yaitu evaluasi kinerja mentor masih dilakukan secara manual, yang memungkinkan memakan waktu, kurang transparan, serta rentan terhadap subjektivitas. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka perlu dibangun sebuah aplikasi cerdas berbasis desktop menggunakan bahasa pemrograman visual basic.net 2010 sehingga dapat membantu dan mendukung sebuah keputusan yang dihasilkan dengan berbagai kriteria melalui dukungan metode Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC) yang menghasilkan nilai preferensi dari setiap alternatif. Hasil yang diperoleh adalah sebuah sistem yang dapat memberikan hasil akhir berupa urutan penilaian kinerja dari nilai tertinggi hingga terendah. Keputusan yang didapat diharapkan akan membantu pihak Pusat Pengembangan Anak (PPA) Simpang Tuntungan dalam menentukan assessment kinerja mentor anak.
Implementasi IoT Untuk Monitoring Suhu Pada Area Wisata Lau Kawar Secara Real Time Devri Suherdi; Muhammad Dahria; Ishak; Saniman; Darjat Saripurna; Ahmad Fitri Boy; Muhammad Zunaidi
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v6i1.12338

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) memberikan kemudahan dalam pengumpulan dan pemantauan data secara real time di berbagai sektor, termasuk pariwisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem monitoring suhu berbasis IoT pada area wisata Lau Kawar, Kabupaten Karo, Sumatera Utara. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor suhu dan kelembapan DHT22, serta platform Blynk sebagai antarmuka pengguna untuk menampilkan data secara real time melalui perangkat mobile. Data suhu yang diperoleh dikirimkan ke server dan divisualisasikan dalam bentuk grafik serta notifikasi jika suhu melebihi ambang batas tertentu. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memonitor suhu lingkungan dengan tingkat akurasi 97,8% dibandingkan dengan alat ukur standar, serta memberikan kemudahan kepada pihak pengelola wisata dalam menjaga kenyamanan dan keselamatan wisatawan. Dengan demikian, penerapan IoT dapat menjadi solusi efektif dalam pengelolaan kawasan wisata berbasis data.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Bekas Menggunakan Metode WASPAS Edy Suranta Ginting; Ahmad Fitri Boy; Mhd. Gilang Suryanata
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 25 No 1 (2026): Februari 2026
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v25i1.13369

Abstract

Sistem pendukung keputusan (SPK) telah menjadi komponen vital dalam proses pengambilan keputusan di berbagai bidang. Dalam industri otomotif, SPK dapat digunakan untuk membantu konsumen dalam memilih motor bekas yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan SPK untuk pemilihan motor bekas menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) berbasis web. Metode WASPAS digunakan karena dapat mengatasi kompleksitas pemilihan motor bekas dengan mempertimbangkan banyak kriteria dan bobotnya secara fleksibel. Implementasi berbasis web memungkinkan akses yang mudah dan cepat bagi pengguna dari berbagai perangkat yang terhubung dengan internet. Hasil akhir dalam penelitian ini sebuah aplikasi berbasis web dimana pengguna dapat memasukkan preferensi mereka terkait kriteria seperti harga, kondisi mesin, kilometer, berkas dan usia motor. Sistem akan melakukan perhitungan peringkat motor bekas yang paling sesuai dengan preferensi pengguna berdasarkan bobot yang telah ditentukan dan menghasilkan. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan data motor bekas yang tersedia dan mendapatkan hasil yang memuaskan dalam memberikan rekomendasi kepada pengguna. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi properti yang berguna bagi konsumen yang ingin memilih motor bekas dengan lebih efisien dan efektif.
Co-Authors Afdal Hafidz Amrullah Amrullah Asyahri Hadi Nasyuha Azanuddin Azanuddin Bambang Widjanarko Beni Andika Darjat Saripurna Dedi Setiawan Devri Suherdi Dicky Nofriansyah Edy Suranta Ginting Egi Affandi Egi Affandi Elfitriani Elfitriani Emiya Pepayosa Br Surbakti Erika Fahmi Ginting Fauzi Erwis Hutagalung, Juniar Ikhwani Putri Hardana Ishak Ishak Ishak Ismawardi Santoso Ita Mariami Jufri Halim jufri halim Junielis Hulu M Arief Yahdie Mariana Simaremare Marsono Marsono Mhd Gilang Suryanata Mhd. Ade Chandra Nasution Milfa Yetri Muhammad Dahria Muhammad Zunaidi Novri Ckristina Florensa Nainggolan Nurcahyo Budi Nugroho Purwadi Rikie Kartadie Rima Novi Datasya Rina Mahyuni Rinal Trisnawan Saniman Saniman Sintia Nur Ardilla Siti Julianita Siregar Suardi Yakub Trinanda Syahputra Trinanda Syahputra Widiarti Rista Maya Windi Agitha Depari Yopi Hendro Syahputra Zaimah Panjaitan Zufian Azmi Zulfian Azmi