Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.863
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Bahasa dan Sastra Wana Raksa Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Mega Aktiva: Jurnal Ekonomi dan Manajemen Jurnal Inovasi, Evaluasi dan Pengembangan Pembelajaran (JIEPP) Jurnal Teknik Sipil Giratory Upgris Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Journal Of Technology and Information System (J-TIS) COSMOS Multidisciplinary Indonesian Center Journal Journal on Pustaka Cendekia Informatika
Trisno Trisno
FKIP UNTAD
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Social Sciences Transportation Other

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : Multidisciplinary Indonesian Center Journal

 1 
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP DALAM MENENTUKAN KUALITAS TANAMAN KOPI DI DESA DELO Beka, Mariana Veni; Trisno, Trisno; Momo , Lidia Lali
Multidisciplinary Indonesian Center Journal (MICJO) Vol. 1 No. 1 (2024): Vol. 1 No. 1 Edisi Januari 2024
Publisher : PT. Jurnal Center Indonesia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62567/micjo.v1i1.42

Abstract

Pendukung keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy AHP dalam menentukan kualitas tanaman. Kualitas tanaman dipengaruhi oleh dua faktor yaitu faktor internal seperti gen, hormon, dan faktor ekternal nutrisi, cahaya matahari, tingkat kelembapan, suhu, dan tanah. Seperti yang terjadi pada Desa Delo Khususnya Tanaman Kopi. Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat diambil kesimpulan, jenis tanah menjadi prioritas utama dengan bobot prioritas 0.934, kemudian tinggi dengan bobot prioritas 0.065, dan jenis pupuk dengan bobot prioritas 0. Dengan adanya Sitem Pendukung Keputusan ini berpengaruh postif terhadap Pemilihan tanaman kopi terbaik tidak lagi secara Subjektif melainkan penilaian secara Objektif karena berdasarkan kriteria yang sudah di tentukan dan Implementasi sistem pendukung keputusan telah berhasil dibagun untuk menciptakan suatu keputusan yang memungkinkan untuk menghasilkan keputusan yang lebih objektif, termanifestasikan dalam bentuk daftar peringkat alternatif penilaian kualitas tanaman kopi.
KLASIFIKASI DATA MINING KELULUSAN MAHASISWA (STIMIKOM) STELLA MARIS SUMBA MENGGUNAKAN ALGORITMANAIVE BAYES Tamo, Rahel Danga; Trisno, Trisno; Kurra , Titus; Uliyatunisa, Uliyatunisa
Multidisciplinary Indonesian Center Journal (MICJO) Vol. 1 No. 1 (2024): Vol. 1 No. 1 Edisi Januari 2024
Publisher : PT. Jurnal Center Indonesia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62567/micjo.v1i1.43

Abstract

Dalam data mining, penelitian mengenai klasifikasi kelulusan mahasiswa sudah pernah dilakukan oleh peneliti lain. Sebagian besar penelitian tersebut difokuskan pada identifikasi variabel prediktor. Ada banyak penelitian dalam literatur terdahulu yang menjelaskan faktor-faktor apa saja yang dapat mensukseskan proses pengklasifikasian kelulusan mahasiswa. Pemilihan penggunaan algoritma Naive Bayes, dan pada penelitian ini didasarkan pada beberapa alasan, yaitu: Selain ketiga algoritma tersebut sama-sama mudah diimplementasikan dan sama-sama dapat memberikan hasil yang baik dalam kasus klasifikasi, ketiga algoritma tersebut juga mempunyai beberapa keunggulan masing-masing. Implementasi data training sebanyak 51 data dengan algoritma Naive Bayes berhasil memprediksi besarnya kelulusan mahasiswa dengan persentase keakuratan sebesar 74,67%, Sebanyak 184 mahasiswa sebagai data uji yang dihasilkan penelitian ini bahwa mahasiswa yang akan lulus tepat waktu sebanyak 42 mahasiswa atau sekitar 22,8% dari jumlah data testing dengan keakuratan sebesar 74,67%, Bagi Prang Studi Teknik Informatika berdasarkan hasil penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan oleh pihak jurusan sebagai bahan pertimbangan bahwa dari jumlah data testing sebanyak 184 mahasiswa yang diperdiksi lulus tepat waktu sekitar 22,8% dan jumlah tidak tepat waktu 77,2%.
PENERAPAN AUGMENTED REALITY BERBASIS ANDROID UNTUK PENGENALAN PAKAIAN ADA SUMBA DI KAMPUNG ADAT PRAIJING DESA TEBARA KABUPATEN SUMBA BARAT Rewa , Adriana Pigi; Trisno, Trisno; Kurra , Titus
Multidisciplinary Indonesian Center Journal (MICJO) Vol. 1 No. 1 (2024): Vol. 1 No. 1 Edisi Januari 2024
Publisher : PT. Jurnal Center Indonesia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62567/micjo.v1i1.44

Abstract

Nusa Tenggara Timur (NTT) kaya akan pakaian tradisional yang beraneka ragam, masing-masing daerah atau kabupaten memiliki hasil tenunan dengan beraneka ragam motif sesuai dengan ciri khas dan adat istiadat budaya setempat. Salah satu unsur kebudayaan daerah adalah unsur pakaian adat tradisonal. Unsur pakaian adat tradisional dalam kehidupan nyata mempunyai fungsi sesuai pesan-pesan nilai budaya yang terkandung di dalamnya, yang berkaitan dengan aspek-aspek lain dari kebudayaan seperti ekonomi, sosial, politik, keagamanaan, dan pendidikan. Pesan-pesan nilai budaya yang disampaikan, pemahamannya dapat dilakukan dengan melalui berbagai simbol dalam ragam hias atau motif pakaian adat tradisional. Kain Tenun Sumba Barat memiliki warna dan motif yang berbeda-beda antara kabupaten yang satu dengan yang lain. Di Kabupaten Sumba Barat sendiri terdapat corak warna dan berupa permainan garis-garis yang di hiasi gambar-gambar seperti permainan kotak segitiga, jajar genjang dan lingkaran. Ada tiga suku besar di Sumba Barat ,yakni Lamboya, Wanokaka, dan Loli ada kain pawora, pahikung, lambaleko. Motif kain tenun Sumba Barat biasanya bergambar mamuli, buaya, kura-kura, ayam, kepiting, mata kerbau, kupu-kupu dan lain-lain. Setiap motif mempunyai makna dan filosofinya. Pada penelitian ini dilakukan di kampung adat praijng dengan menggunakan penerapan augmented reality berbasis android. Kampung adat Praijing itu sendiri merupakan kampung adat yang terletak di Sumba barat
PENENTUAN DAYA LISTRIK MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DI DESA TEBARA Bore, Aristo Tagu; Trisno, Trisno; Kurra , Titus
Multidisciplinary Indonesian Center Journal (MICJO) Vol. 1 No. 1 (2024): Vol. 1 No. 1 Edisi Januari 2024
Publisher : PT. Jurnal Center Indonesia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62567/micjo.v1i1.45

Abstract

Listrik merupakan salah satu kebutuhan dasar masyarakat dan merupakan salah satu kebutuhan hajat hidup orang banyak, sehingga perlu diatur dan disediakan oleh negara sesuai amanah undang-undang 1945 pasal 33. Subsidi diberikan dengan tujuan agar ketersediaan listrik dapat terpenuhi, serta membantu pelanggan yang kurang mampu dan masyarakat yang belum terjangkau pelayanan PT. Berdasarkan hasil evaluasi BKF dengan German International Cooperation (GIZ) terhadap subsidi listrik yang diberikan kepada kelompok pelanggan R1-450 VA dan R1-900 VA yang berlaku saat ini menunjukkan subsidi listrik tidak tepat sasaran, karena 5,9 juta pelanggan R1-450 VA dan 14,4 juta pelanggan R1-900 VA adalah kelompok rumah tangga yang telah mampu karena termasuk dalam pengeluaran per kapita lebih dari Rp.1 juta per bulan. Guna mengurangi risiko salah sasaran tersebut, perlu dilakukan klasifikasi dalam pemberian subsidi listrik berdasarkan kriteria-kriteria tertentu yang telah menjadi standar di PT. PLN menggunakan data mining dengan metode decision tree. Berdasarkan evaluasi dan hasil pengujian bab sebelumnya dengan dataset 50 data, 70 data dan 100 data produksi yang telah dilakukan, maka hasil pengukuran Confusion Matrix dalam penerapan data mining untuk memprediksi target Desa Tebara dengan metode Decision Tree (Algoritma C4.5) pada pengujian 50 data menghasilkan akurasi 74%, precision 60% dan recall 83,33%. Pada pengujian 70 data menghasilkan akurasi 81,43%, precision 76,92% dan recall 74,07%. Pada pengujian 100 data menghasilkan akurasi 82%, precision 76,67% dan recall 67,65%. Jadi untuk data uji lebih banyak akan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.
ANALISIS ALGORITMA ASOSIASI UNTUK MEMILIH JUDUL MAHASISWA SKRIPSI STIMKOM STELLA MARIS SUMBA Winyo, Albertina; Trisno, Trisno; Kurra , Titus
Multidisciplinary Indonesian Center Journal (MICJO) Vol. 1 No. 1 (2024): Vol. 1 No. 1 Edisi Januari 2024
Publisher : PT. Jurnal Center Indonesia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62567/micjo.v1i1.46

Abstract

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan algoritma asosiasi untuk mendapatkan pola pemilihan judul skripsi mahasiswa STIMIKOM Stella Maris Sumba. Tugas dari data mining adalah untuk menghasilkan semua kaidah asosiasi pada suatu tabel transaksional, yang mempunyai nilai support lebih dari minimum support. Kaidah tersebut juga harus mempunyai support yang lebih besar dari confidence. Sedangkan untuk melakukan ujicoba algoritmanya, penulis menggunakan software data mining Orange. Hasil akhir dari penelitian ini adalah gambaran pola pemilihan judul yang paling sering muncul secara bersamaan. Berdasarkan pembahasan dalam penelitian ini, nilai support dan confidence dengan acuan 2-itemset yang memiliki nilai tertinggi adalah kombinasi antara logika fuzzy dan system pakar dengan support 14% dan confidence 18%. Sedangkan untuk acuan 3-itemset diperoleh 4 aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence. Diperoleh bahwa semua kombinasi judul Sistem Pakar, Aplikasi Perangkat Lunak dan Logika Fuzzy memiliki nilai tertinggi yaitu support 12% dan confidence 85%
Co-Authors Adelbertus Umbu Janga Alghifari, Fadil Amalia, Citra Andi Hartono, Andi Beka, Mariana Veni Bore, Aristo Tagu Dedi Kusnadi Ibnu Toto Husodo, Ibnu Toto Ilham Adhya Ilham Ilham Karolus Wulla Rato Kurra , Titus Lende, Nofliana Theresia Liza, Liza LUKMAN NURHAKIM, LUKMAN Malo, Maria Wilda Marungkil Pasaribu Mikku Ate, Paulus Momo , Lidia Lali Muhammad Riandi Widiyantoro Nasution, Marnis Ndala, Stefanus Rami Ate, Egidius Rewa , Adriana Pigi Ritonga, Ali Akbar Robertus Tamo Ama Robinson Datu Reja Robo, Salahudin Santosa Santosa Slamet Budirahardjo Soleha, Dika Uliatu Sunardi Sunardi Tamo, Rahel Danga Tegar, Ais Anantatama Uliyatunisa, Uliyatunisa Winyo, Albertina Yayan Hendrayana Yusnarti, Mulya Yusuf Kendek Zulkifli Zulkifli