Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Widiarti Rista Maya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode WASPAS Dalam Mengukur Kinerja Karyawan Leonardo Sakti Siregar; Beni Andika; Widiarti Rista Maya
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 4 (2023): EDISI JULI 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i4.5391

Abstract

Perusahaan harus melakukan pengukuran kinerja karyawan agar setiap karyawan dapat bekerja lebih profesional lagi untuk mencapai sebuah tujuan atau target perusahaan. PT. SHOPEE EXPRESS di Medan, masih melakukan pengukuran kinerja karyawan secara manual. Pengukuran secara manual terdapat sebuah kelemahan seperti perusahaan tersebut akan sulit dalam melakukan pengumpulan, penganalisaan, dan membuat sebuah kesimpulan tentang kinerja setiap karyawan. Untuk membantu PT. SHOPEE EXPRESS dalam melakukan pengukuran kinerja karyawan yang lebih baik kedepannya, maka dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang merupakan sistem berbasis web dengan menggunakan metode WASPAS untuk mendapatkan nilai tertinggi hingga nilai terendah pada kinerja karyawan. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, Sistem Pendukung Keputusan berhasil dibangun untuk mengukur kinerja karyawan pada PT. SHOPEE EXPRESS.
Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Paru Obstruktif Kronis (PPOK) Pada Saluran Pernapasan Menggunakan Metode Teorema Bayes Siahaan, Wendy Japet Sola; Widiarti Rista Maya; Hafizah
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i4.10056

Abstract

Penyakit Paru Obstruktif Kronis (PPOK) merupakan kondisi kronis pada sistem pernapasan yang ditandai dengan penyumbatan saluran udara yang terus-menerus, memburuk seiring waktu, dan terkait dengan peradangan kronis yang dipicu oleh gas atau zat berbahaya. Indonesia memiliki tingkat kejadian PPOK yang signifikan, menjadi salah satu penyebab utama kematian di negara ini. Kurangnya pemahaman masyarakat terhadap PPOK seringkali menyebabkan keterlambatan dalam deteksi dan pengolahan yang optimal. Proses diagnosa manual yang memakan waktu dan akses terbatas ke layanan kesehatan mengakibatkan perlunya sistem yang dapat mengolah informasi secara cepat dan memberikan keputusan medis yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang mampu mendiagnosis PPOK pada saluran pernapasan menggunakan Metode Teorema Bayes. Sistem pakar ini diharapkan dapat meningkatkan aksebilitas informasi kesehatan, mengurangi kebutuhan perjalanan ke pusat layanan kesehatan, dan menyediakan alternatif yang efisien dan nyaman bagi individu yang mencari informasi terkait kondisi kesehatan mereka. Metode Teorema Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas seseorang menderita PPOK berdasarkan gejala yang terjadi. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat memberikan layanan konsultasi yang membantu dalam mendiagnosa PPOK berdasarkan gejala yang dialami masyarakat, sehingga dapat digunakan sebagai diagnosa awal sebelum melakukan pemeriksaan intensif.
Sistem Deteksi Banjir Berbasis IoT Pada Sungai Abadi, Kec. Sei Bingai, Kab. Langkat Setiawan, Dedi; Ishak; Marsono; Widiarti Rista Maya; Darjat Saripurna; Saniman
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 5 No. 2 (2025): Edisi Juli 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v5i2.11783

Abstract

Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di wilayah Indonesia, termasuk di daerah Sungai Abadi, Kecamatan Sei Bingai, Kabupaten Langkat. Keterlambatan informasi mengenai potensi banjir sering kali menyebabkan kerugian yang besar, baik materiil maupun non-materiil. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi banjir berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau ketinggian air secara real-time dan memberikan peringatan dini kepada masyarakat. Sistem ini menggunakan sensor ultrasonik untuk mengukur ketinggian permukaan air sungai, mikrokontroler ESP32 sebagai pengendali utama, serta modul komunikasi yang terhubung ke jaringan internet untuk mengirimkan data ke server dan aplikasi pemantauan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja secara stabil, memberikan pembacaan yang akurat, serta mengirimkan notifikasi peringatan ke pengguna saat ambang batas ketinggian air terlampaui. Diharapkan sistem ini dapat menjadi solusi efektif dalam mitigasi bencana banjir di wilayah rawan serta meningkatkan kesiapsiagaan masyarakat terhadap potensi bencana.
Co-Authors Beni Andika Darjat Saripurna Dedi Setiawan Hafizah ISHAK Leonardo Sakti Siregar Marsono Saniman Siahaan, Wendy Japet Sola