Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.203
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Journal on Education Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Bakti Masyarakat Indonesia
Tri Sutrisno
Universitas Tarumanagara
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
PEMILIHAN BAHAN MAKANAN ANAK BALITA DENGAN PENERAPAN FINITE COVERING Ika Chandriyani; Dyah Erny Herwindiati; Tri Sutrisno
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 6, No 1 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v6i1.16231

Abstract

Sistem pemilihan bahan makanan berdasarkan kebutuhan jenis zat gizi merupakan program website yang dibuat untuk memberikan rekomendasi kepada ibu yang memiliki anak balita agar anak balita tersebut dapat terpenuhi kebutuhan zat gizinya sehingga pertumbuhan dan perkembangannya dapat lebih optimal. Diterapkannya metode finite covering agar sistem dapat mengeluarkan rekomendasi kombinasi bahan makanan dengan jumlah jenis paling sedikit namun mencakup seluruh kebutuhan jenis zat gizi penting anak balita. Pada proses perhitungan, dibentuk graf dengan sisi mewakili zat gizi dan simpul mewakili jenis bahan makanan. Graf tersebut kemudian direpresentasikan dalam bentuk matriks untuk dilakukan proses pencarian sel esensial dan pereduksian agar ditemukan minimal covering yaitu himpunan covering dengan jumlah simpul paling sedikit. Pada sistem ini, pengguna dapat memasukkan berbagai jenis bahan makanan kemudian sistem akan memberikan hasil rekomendasi berdasarkan metode finite covering. Sistem difokuskan pada 11 jenis zat gizi, jika bahan makanan yang dimasukkan tidak mengandung kesebelas jenis zat gizi, maka sistem akan memberikan informasi zat gizi yang masih kurang. Berdasarkan percobaan 10 hasil rekomendasi bahan makanan, jika dianalisa secara langsung oleh dokter gizi, didapatkan akurasi 80% dan jika dievaluasi berdasarkan bahan makanan pada sistem didapatkan 93.69%. Kesimpulan yang didapat adalah sistem bekerja dengan baik dan sesuai dengan tujuan pembuatan sistem.
PENGEMBANGAN WEBSITE KELURAHAN KOTA BAMBU UTARA JAKARTA Dedi Trisnawarman; Tri Sutrisno; Viny Christanti
Jurnal Bakti Masyarakat Indonesia Vol 4, No 1 (2021): Jurnal Bakti Masyarakat Indonesia
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jbmi.v4i1.9933

Abstract

Kelurahan Kota Bambu Utara merupakan pemerintah Kelurahan yang terletak di Kecamatan Palmerah, Jakarta Barat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta. Tugas pokok dan fungsi kelurahan menyelenggarakan urusan pemerintahan, pembangunan, kemasyarakatan, dan ketertiban umum. Berdasarkan ketentuan UU No. 4 Tahun 2014 diamanatkan bahwa segala perencanaan, kegiatan, dan hasil pencapaian pembangunan Kelurahan harus diinformasikan kepada masyarakat, sehingga dibutuhkan media yang berbasis teknologi informasi agar dapat menjadi pendukung dalam penyampaian informasi. Media yang tepat untuk mendukung tercapainya amanat tersebut adalah website Kelurahan. Saat ini perkembangan Kelurahan Kota Bambu Utara belum disosialisasikan secara optimal kepada masyarakat, sehingga perlunya dilakukan kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat dengan Pembuatan dan implementasi website Kelurahan Kota Bambu Utara. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan membangun dan menerapkan website Kelurahan dengan metode pelaksanaan pengembangan perangkat lunak yaitu metode prototyping yang melibatkan pengguna secara aktif. Pelaksanaan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini menghasilkan sebuah produk website yang dapat digunakan untuk meningkatkan arus informasi secara efektif kepada masyarakat tentang kegiatan pemerintahan, layanan masyarakat, dan dapat digunakan sebagai sarana promosi.
Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Multiple Linear Regression Untuk Prediksi Status dan Plafon Kredit (Studi Kasus: Bank ABC) Arya Prawira; Desi Arisandi; Tri Sutrisno
Journal on Education Vol 5 No 1 (2022): Journal on Education: Volume 5 Nomor 1 Tahun 2022
Publisher : Departement of Mathematics Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/joe.v5i1.720

Abstract

Along with changing technology, Human resources are still needed in many parts of decision making. The companies and organizations still use human to analysis data. Despite of that performance, human analysis took longer time and effort to complete. And sometimes there is always a negative factor of human resources such as unmanageable human. Therefore, it’s always important to provide an excellent training source so this human resource able to reach an outcome that needed. Machine learning is one of the most common knowledge that use in decision making. There are many forms of machine learning such as regression, classification, clustering, etc. two of which is used in this application, regression and classification. Naive Bayes regression is one of classification method which rooted on Bayes theorem. Naïve Bayes use historical data to predict future outcome based on the characteristic on that historical data. Multiple Linear Regression involves more than one independent variable or predictor. With machine learning and human resources, man can easily to analyse credit worthiness and determine the credit limit of one bank costumer without taking a long time and much effort.
KLASIFIKASI OPINI MASYARAKAT DI TWITTER TENTANG KEBOCORAN DATA YANG TERJADI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM Desi Arisandi; Tri Sutrisno; Iwan Kurniawan
Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Vol 7 No 1 (2023): Volume 7, Nomor 1, Januari 2023
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jik.v7i1.10

Abstract

Personal data is sensitive and private, it can only be seen by an individual. However, as time goes by, data leaks often occur on the internet, especially in Indonesia. This data leak was busy on Twitter social media and was used as a forum for opinions regarding data leaks that occurred in Indonesia. The classification method used for this research is Support Vector Machine (SVM) with TF-IDF feature extraction. The dataset was obtained through the results of scraping Twitter and getting 5000 tweets. The dataset is manually labeled as Positive, Negative, and Neutral before entering the SVM Classification stage. And based on the results of the SVM classification, SVM produces an accuracy of 83%.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS TERHADAP OPINI MASYARAKAT MENGENAI PERKIRAAN PEMILU 2024 PADA TWITTER Yepin Andrianus; Wasino Wasino; Tri Sutrisno
Simtek : jurnal sistem informasi dan teknik komputer Vol. 8 No. 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : STMIK Catur Sakti Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51876/simtek.v8i2.271

Abstract

Dengan adanya pemilihan umum rakyat dapat ikut berperan serta dalam memilih pemimpin. Banyak dari masyarakat yang beropini mengenai pemilihan umum melalui media sosial, terutama twitter. Dalam hal ini bisa dilakukan penelitian yang membahas mengenai opini masyarakat pada pemilihan umum. penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering dengan metode pengujian silhouette coefficient. Data yang diperoleh sebanyak 1000 data. Berdasarkan hasil perhitungan bahwa sentimen positif memiliki nilai 4.30%, netral 92.50% dan negatif 3.20% Dengan tingkat akurasi menggunakan metode Silhouette sebesar 0.9812638% yang memiliki hasil struktur yang kuat.
Rancangan Sistem Operasional Perusahaan Otobus Mahendra Transport Indonesia Menggunakan Metode Agile Mohammad Faraditya Eka Putra; Dedi Trisnawarman; Tri Sutrisno
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 7 No 3 (2024): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v7i3.10410

Abstract

Sistem operasional perusahaan bus merupakan hal yang sangat penting dalam bisnis transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem berbasis web untuk Mahendra Transport Indonesia, sebuah perusahaan bus antarkota dan antarprovinsi. Dengan menggunakan model Agile, Pekerjaan berulang yang berfokus pada pengembangan aturan dan solusi secara kolaboratif yang telah disetujui oleh setiap anggota tim adalah dasar dari pengembangan perangkat lunak tangkas, yang dilakukan dengan cara yang terorganisir dan terstruktur. Komponen utama dari temuan penelitian ini termasuk menciptakan platform yang lebih mudah dan lebih efektif bagi agen untuk memesan tiket, menyediakan data jadwal bus terbaru melalui antarmuka yang ramah pengguna, dan mengotomatisasi prosedur untuk meningkatkan efisiensi manajemen gaji staf. Sistem ini diharapkan dapat menawarkan layanan yang mudah digunakan dan mendorong komunikasi internal yang lebih baik di antara para karyawan, sehingga meningkatkan efektivitas operasional secara keseluruhan.
Co-Authors Arya Prawira Dedi Trisnawarman Dedi Trisnawarman Desi Arisandi Dyah Erny Herwindiati Ika Chandriyani Iwan Kurniawan Mohammad Faraditya Eka Putra Viny Christanti Wasino Wasino Yepin Andrianus