Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JCES (Journal of Character Education Society) JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Prosiding Snastikom Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Sri Kusnasari
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Library & Information Science Social Sciences

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
PERAN PELABUHAN DALAM MENDORONG ARUS BARANG DAN PERTUMBUHAN EKONOMI SUMATERA UTARA Rudi Gunawan; Zulkifli Lubis; Sri Kusnasari; Rini Kustini
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol 2, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v2i1.1382

Abstract

ABSTRAKPerdagangan merupakan salah satu sistem yang digunakan mendapatkan penghasilan baik bagi pribadi setiap orang, perusahaan bahkan pendapatan bagi negera. Salah satu pintu masuk di perdagangan adalah melalui Pelabuhan. Pelabuhan yang ada di wilayah Indonesia khususnya di Provinsi Sumatera Utara merupakan gerbang terdepan dalam proses barang keluar dan masuk di perdagangan, sehingga pelabuhan memiliki peranan yang sangat vital dalam perdagangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peran besar dari sebuah pelabuhan dalam hal mendorong pertumbuhan ekonomi berdasarkan arus barang pada perdagangan baik perdagangan lokal maupun internasional. Hasil penelitian ini adalah prediksi pertumbuhan ekspor barang dagangan yang keluar dan masuk dari pelabuhan guna meningkatkan peran pelabuhan dan menaikkan arus barang dalam perdagangan khususnya yang terjadi di Provinsi Sumatera Utara.Kata Kunci : Pelabuhan, Perdagangan, Pertumbuhan Ekonomi
PREDICTION OF DRUG SALES DURING A PANDEMI USING THE TREND MOMENT METHOD Juniar Hutagalung; Saiful Nurarif; Rini Kustini; Sri Kusnasari; Rudi Gunawan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 9, No 1 (2022): Desember 2022
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v9i1.1572

Abstract

Abstract: Consumer demand for drugs during this pandemic is so high that pharmacies must be able to estimate drug sales to meet consumer demand. The history of monthly sales transactions is only a report that causes data to accumulate if not processed properly. There needs to be a system for estimated drug sales in order to reduce costs in drug supply so that consumer needs are met. This study aims to analyze in order to predict drug sales at Apotek Manjur Marendal so that it can control drug stock supplies so that losses can be minimized. Drug sales data samples were taken from January 2021 to December 2021. The web-based application was successfully applied to predict drug sales. The prediction results are stable in terms of sales of ± 5000 drugs per month in 2022. Based on the calculation results, the lowest accuracy is 64% and the highest accuracy is > 90%. Data mining techniques with the trend moment method can be applied to web-based applications to predict drug sales.            Keywords: data mining; drugs; drugstore; prediction; trend moment Abstrak: Permintaan konsumen terhadap obat-obatan pada masa pandemi ini sangat tinggi sehingga membuat pihak apotik harus dapat mengestimasi penjualan obat untuk memenuhi permintaan konsumen. Riwayat transaksi penjualan perbulan hanya sebagai laporan yang menimbulkan data menumpuk bila tidak diolah dengan baik. Perlu adanya sebuah sistem untuk penjualan obat diestimasi agar mengurangi biaya dalam penyediaan obat sehingga terpenuhi kebutuhan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa agar dapat memprediksi penjualan obat pada Apotik Manjur Marendal sehingga dapat mengendalikan persediaan stok obat dengan demikian kerugian dapat diminimalisir. Sampel data penjualan obat diambil mulai dari bulan Januari 2021 hingga Desember 2021. Aplikasi yang dibangun berbasis web berhasil diterapkan untuk memprediksi penjualan obat. Hasil prediksi stabil diangka penjualan ±5000 obat perbulan pada tahun 2022. Berdasarkan hasil perhitungan mencapai akurasi terendah 64% dan akurasi tertinggi > 90%. Teknik data mining dengan metode trend moment dapat diterapkan pada aplikasi berbasis web untuk melakukan prediksi penjualan obat. Kata kunci: apotik; data mining; obat-obatan; prediksi; trend moment
Strategi Marketing Dalam Meningkatkan Bibit Tanaman Pada Kelompok Tani Dwi Warna Badrul Anwar; Rini Kustini; Sri Kusnasari; Puji Sari Ramadhan; Ardianto Pranata; Tria Khairunisa
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 3 No. 1 (2023): Edisi Januari 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v3i1.7565

Abstract

Indonesia adalah negara agraris dengan penduduk yang hampir bermayoritas mata pencaharian di bidang pertanian. Mayoritas pelaku usaha tani pembibitan di indonesia masih menggunakan teknologi tradisional. Perkembangan teknologi informasi juga berpengaruh memperketat persaingan perusahan sejenis baik perusahaan nasional ataupun perusahaan multinasional. Maka untuk bersaing merebutkan pasar, baik pasar nasinoal maupun internasional, perusahaan harus bijak dalam melihat setiap peluang yang ada dan meminimalisir terjadinya kesalahan yang dapat merugikan perusahaan. Instrumen utama dalam penelitian kualitatif ini adalah peneliti sendiri sebagai instrumen utama. Shopee Salah satu daya tarik masyarakat yang paling utama di E-commerce adalah aplikasi shopee, dimana harga, jarak, dan kualitas lebih bagus dibanding aplikasi lain, maka dari itu dalam penelitian ini menggunakan aplikasi shopee dalam memasarkan bibit tanaman bangun sari. Selain digital marketing, pemasaran melalui offline adalah hal yang sangat penting dimana tidak semua masyarakat memiliki akses berbelanja secara online. Pembuatan spanduk yang akan di paparkan di depan jalan dimaksudkan agar masyarakat luas dapat melihat berbagai bibit tanaman yang dijual.
Menentukan Pola Pembelian Konsumen Pada Toko Grosiran El-Shop Menggunakan Algoritma FP-Growth Muhammad Syahril; Sri Kusnasari; Abdullah Muhazir; Masyuni Hutasuhut; Purwadi Purwadi
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 22, No 1 (2023): Februari 2023
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v22i1.7517

Abstract

Melihat perkembangan fashion yang terus berkembang pesat maka tidak menutup kemungkinan untuk membuka bisnis fashion. Karena sejatinya bisnis fashion merupakan suatu usaha yang cukup menjanjikan karena perkembangannya yang cepat sekali. Toko Grosiran El-Shop merupakan salah satu usaha yang bergerak dibidang fasion. Toko ini merupakan salah satu toko yang cukup banyak diminati oleh masyarakat setempat. Hal tersebut dapat dilihat dari banyaknya penjualan dari Toko Grosiran El-Shop. Akibat dari banyaknya penjualan dari toko tersebut, pihak toko sering mengalami kehabisan stok barang, tentunya hal tersebut akan membuat pelanggan berpindah ketoko lain dikarenakan stok barang yang yang dicari tidak ada. Untuk itu pihak toko perlu mengenali pola pembelian konsumen agar dapat meminimalisir terjadinya kebahabisan stok barang.Dalam membantu pemilik Toko Grosiran El-Shop untuk mengenali pola pembelian konsumen agar dapat meminimalisir terjadinya kehabisan stok barang yang tersedia ditoko maka dibutuhkan sebuah data mining dengan menggunakan metode frequent pattern growth (FP-Growth). Sehingga pihak toko dapat mengenali atau mengetahui pola pembelian konsumen dan pihak toko dapat menyediakan stok lebih banyak untuk jenis barang yang paling banyak diminati oleh konsumenBerdasarkan hasil penelitian ini, sistem data mining yang dibangun berhasil mengenali pola pembelian konsumen pada Toko Grosiran El-Shop, dan juga dapat melihat jenis barang yang paling banyak diminati oleh konsumen. Oleh sebab itu pihak toko dapat menyediakan stok lebih banyak untuk jenis barang yang paling banyak diminati oleh konsumen. Kata Kunci : Fashion, Stok Barang, Penjualan, Data Mining, Fp-Growth 
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Employee Salary Increase Menggunakan Metode OCRA Risa Yanti Amanda; Hendryan Winata; Sri Kusnasari
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 3 (2023): EDISI MEI 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i3.7817

Abstract

PT. Surya Sejati Migasindo merupakan perusahaan yang bergerak dibidang industri liquefied petrolium gas (LPG) serta bahan bakar minyak (BBM). Sebagai sebuah perusahaan yang terus berkembang, PT.Surya Sejati Migasindo berupaya memberikan pelayanan terbaik bagi para konsumen. Akan tetapi terdapat suatu permasalahan dimana untuk menentukan Employee Salary Increase atau kenaikan gaji karyawan masih dilakukan secara sistem manual. Oleh karena itu diperlukan adanya sistem pendukung keputusan untuk menentukan Employee Salary Increase menggunakan metode Operational Competitivennes Rating Analysis (OCRA). Dengan adanya sistem tersebut diharapkan kinerja dan waktu dalam menentukan Employee Salary Increase atau kenaikan gaji karyawan menjadi lebih efektif dan efisien dalam mengambil keputusan. Hasil program ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dengan berbasis dekstop dapat membantu pihak PT. Surya Sejati Migasindo dalam mengambil keputusan dengan cepat dan tepat dengan demikian hasil dari sistem tersebut akan mempermudah proses untuk menentukan Employee Salary Increase di PT. Surya Sejati Migasindo.
Klasifikasi Masyarakat Miskin Layak Menerima Bantuan Sosial Sri Kusnasari; Azlan Azlan; Masyuni hutasuhut; Berlianta Esterlina Br Tarigan Br Tarigan
Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Vol 20, No 2 (2021): AGUSTUS 2021
Publisher : PRPM STMIK TRIGUNA DHARMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jis.v20i2.8754

Abstract

Kemiskinan adalah fokus utama pemerintah pusat dan pemerintah daerah.Dengan adanya program bantuan, diharapkan meningkatkan status sosial ekonomi Keluarga Miskin, meningkatkan tingkat pendidikan Keluarga Miskin dan meningkatkan perekonomian masyarakat dengan adanya bantuan sosial dari pemerintah kemiskinan akan berkurang, terkhusus di Desa. Dalam tahun-tahun terakhir ini Program Penerima Bantuan sering sekali mengalami masalah pada saat memprediksi penerima bantuan. Hal ini disebabkan karena sistem yang digunakan masih manual sehingga sering terjadi kesalahan saat memberikan data masyarakat yang layak menerima bantuan.dan banyak prasangka buruk yang terjadi yang beranggapan bahwa aparatur desa yang mengatur untuk masyarakat yang mendapat bantuan. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem untuk dapat mengatasi kesalahan kinerja serta meminimalisir kesalahan yang terdapat di kantor Kepala Desa maka digunakan ilmu Data Mining.Hasil Penelitian merupakan terciptannya sebuah aplikasi yang dapat memprediksi tingkat penerimaan program bantuan dengan tepat dan akurat yang nantinnya diharapkan dapat membantu Kantor Kepala Desa dalam memecahkan permasalahan mengenai penerimaan program bantuan pemerintah daerah.Kata Kunci : Algoritma C4.5, Decision tree, Kemiskinan, Klasifikasi, Penerima Program Bantuan
Mendiagnosis Penyakit Anoreksia Nervosa Pada Anak Remaja Menggunakan Metode Certainty Factor Riris Marito Pasaribu; Yohanni Syahra; Sri Kusnasari
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.v2i5.6022

Abstract

Anoreksia Nervosa merupakan sindrom klinis dimana seseorang mengalami rasa takut yang tidak wajar terhadap kegemukan. Hal tersebut ditandai dengan keengganan menetapkan berat badan normal, distorsi yang kasar dari bayangan tubuh dan perilaku makan yang sangat terganggu. Biasanya masyarakat yang menderita penyakit ini akan datang ke RSU Mitra Sejati untuk memeriksa kondisinya, namun terkadang karena keterbatasan waktu baik karena dokter tidak ada ataupun jadwal dokter yang terlalu padat menjadi kendala. Bahkan seringkali pasien menjadi malas untuk berobat,  sehingga mengakibatkan pasien mengalami komplikasi. Dalam mengidentifikasi penyakit Anoreksia Nervosa dilakukan analisis terhadap data penyakit, dengan menggunakan Sistem Pakar. Metode yang digunakan dalam menentukan jenis penyakit Anoreksia Nervosa adalah Certainty Factor. Metode Certainty Factor digunakan untuk mengakomodasi pemikiran seorang pakar. Metode ini memperkenalkan konsep keyakinan dan ketidakyakinan atau pasti dan tidak pasti. Berdasarkan hasil diagnosis yang didapat maka pasien kemungkinan mengalami klasifikasi penyakit Anoreksia Nervosa Restrictive dengan tingkat probabilitas terhadap penyakit tersebut adalah dengan nilai CF = 0,8715 atau 87,15 %.
Co-Authors Abdullah Muhazir Ardianto Pranata Azlan Azlan Badrul Anwar Berlianta Esterlina Br Tarigan Br Tarigan Dicky Nofriansyah Doli Indra Nasution Fifin Sonata Ginting, Erika Fahmi Hendra Jaya Hendryan Winata Hutagalung, Juniar Iskandar Zulkarnain Iskandar Zulkarnain kamil erwansyah Khairi Ibnutama Masyuni Hutasuhut Muhammad Syahril Nur Yanti Luman Gaol Puji Sari Ramadhan Purwadi Purwadi Rini Kustini Riris Marito Pasaribu Risa Yanti Amanda Rizka Annisa Rudi Gunawan Rudi Gunawan Saiful Nurarif Sefia Natalia Br Sembiring Tika S Miftahul Jannah Tria Khairunisa Yohanni Syahra Zaimah Panjaitan Zulkifli Lubis