Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.334
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Komputer Triguna Dharma (JURSIK TGD) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Khairi Ibnutama
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Social Sciences

Published : 52 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 52 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Implementasi Teknik PI (Propotional Integral ) Pada Sistem Penjemur Pakaian Sanita Br Barus; Ardianto Pranata; Khairi Ibnutama
Jurnal Sistem Komputer Triguna Dharma (JURSIK TGD) Vol. 4 No. 5 (2025): JURSIK TGD EDISI SEPTEMBER
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursik.v4i5.10509

Abstract

Jemuran pakaian merupakan alat yang biasanya digunakan untuk menjemur pakaian, jemuran pakaian juga merupakan salah satu kebutuhan yang wajib dimiliki oleh hampir setiap orang karena setelah mencuci pakaian nya tentu membutuhkan tempat untuk menjemur agar pakaian yang dicucinya menjadi kering, jemuran biasanya terletak pada tempat terbuka yang terkena paparan sinar matahari. Masalah yang sering terjadi pada proses penjemuran pakaian sangat bergantung pada kondisi cuaca yang tidak dapat diprediksi dengan akurat. Cuaca yang tidak bersahabat seperti hujan akan memperlambat waktu yang diperlukan untuk mengeringkan pakaian maka dari itu dibuatlah sistem penjemuran otomatis menggunakan sensor hujan, sensor cahaya, sensor suhu dan kelembapan untuk memprediksi cuaca yang akan mengeluarkan atau memasukkan jemuran dengan kondisi cuaca tertentu. Dalam perancangan sistem ini tentunya dibutuhkan berupa sensor yang dapat mendeteksi cuaca seperti sensor suhu yang berfungsi untuk membaca subu dan kelembaban udara dan sensor LDR yang berfungsi untuk mendeteksi cahaya dan sensor raindrop uang berfungsi untuk mendeteksi  hujan. Berdasarkan hasil uji coba  sistem ini berhasil di rancang untuk memasukkan dan mengeluarkan jemuran berdasarkan kondisi cuaca yang sudah di tentukan.   Cuaca yang dapat di deteksi sistem ini  adalah gelap mendung dan cerah .
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 Ade Putra Armadhani Afdal Al Hafiz Al Hafiz, Afdal Alfisyahri Reza Andryan Syahfitri Arbiyani Arbiyani Ardianto Pranata Br Manik, Hernita Pebriola Darjat Saripurna Deski Helsa Pane Deski Helsa Pane Devri Suherdi Dicky Nofriansyah Egi Dio Bagus Sudewo Elfitriani Elfitriani elfitriani, elfitriani Fadli, Rahmat Faisal Taufik Fauzi, Muhammad Riski Fery Setiawan Fitrah Sofiansyah Nasution Ginting, Erika Fahmi Hafizah Hafizah Harmaya, Putri Luthfiah Hendryan Winata Jhonni Parulian Rumahorbo Kamil Erwansyah Kusnasari, Sri Lubis, Zullkifli Mariani Simaremare Marsono Marsono Masyuni Hutasuhut Mawar Sinaga Mega Mutiara Br Bangun Mhd Gilang Suryanata Moch Iswan Perangin-angin Mochammad Iswan Mochammad Iswan Muhammad Zaki Nasri Nasution Muit Sunjaya Nur Agustina Panjaitan, Zaimah Putri Luthfiah Harmaya Renata Menantikan Daeli Rian Farta Wijaya Rian Farta Wijaya Rika Oktia Putri Rina Mahyuni Rita Hamdani Samuel Siagian Saniman Saniman, Saniman Sanita Br Barus Sawalinto Sawalinto SOBIRIN Sri Kusnasari Sri Murniyanti Suardi Yakub Sulasmi Harahap Syahputri, Astri Telaumbanua, Deswan Berkat Putra Tugiono Tugiono Vira Dwi Puspita Anggraini Wahyu Asmara Wulansari, Indah Yakub, Suardi Yopi Hendro Syahputra Zaimah Panjaitan Zulkifli Lubis Zulkifli Lubis