Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Sobirin
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Data Mining Menganalisa Pola Penjualan Barang Pada Aisyah Shop Menggunakan Metode FP-Growth Derma Br Ginting; Tugiono; Sobirin
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i1.11819

Abstract

Membangun sebuah bisnis Online Shop penjualan barang sangat memerlukan penggunaan teknologi informasi, guna mendukung kelancaran penjualan produk-produk yang disediakan. Masalah yang terjadi adalah Aisyah Shop kesulitan menentukan strategi penjualan dan persediaan barang yang mengakibatkan tingkat penjualan dinilai masih kurang maksimal. Pada saat ini Aisyah Shop masih memproses data penjualannya secara manual, sehingga ketersediaan data penjualan besar tidak dapat digunakan semaksimal mungkin. Online Shop dituntut untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan produk yang akan dijual. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk penentuan strategi penjualan barang adalah dengan menggunakan teknik data mining. Adapun metode yang digunakan dalam hal ini adalah algoritma FP-Growth, yaitu sebuah algoritma yang menghasilkan frequent itemset yang nantinya akan digunakan dalam proses penentuan aturan yang dapat menghasilkan sebuah pilihan. Algoritma FP-Growth menggunakan konsep tree development dalam pencarian jenis produk yang sering dibeli (frequent itemset). Data yang digunakan yaitu 50 jenis barang dan 40 data transaksi. Pada penelitian ini ditentukan nilai minimum support sebesar 7% dan nilai minimum confidence sebesar 27%. Dari hasil pengujian yang dilakukan didapatkan beberapa aturan yang dijadikan pola dalam membangun strategi penjualan maupun strategi persediaan yang lebih baik dimasa yang akan datang. Kata kunci: Penjualan, Data Mining, FP-Growth, Association rules, Frequent itemset.
E-Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Metode Teorema Bayes Eka Santi M. Manalu; Hendra Jaya; Sobirin
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 2 (2026): EDISI MARET 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i2.12088

Abstract

Jantung merupakan organ vital yang rentan terhadap berbagai penyakit, menjadikannya penyebab utama kematian di dunia, termasuk Indonesia. Keterbatasan akses terhadap layanan kesehatan, terutama di daerah terpencil, serta kurangnya kesadaran masyarakat terhadap deteksi dini penyakit jantung, memperburuk situasi ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu mendiagnosis penyakit jantung secara cepat dan akurat menggunakan metode Teorema Bayes. Sistem ini dirancang untuk membantu masyarakat dan tenaga medis dalam proses diagnosis awal dengan mengintegrasikan pengetahuan medis dan gejala penyakit jantung. Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari Rumah Sakit Mitra Sejati Medan, mencakup data pasien dan riwayat penyakit jantung. Metode Teorema Bayes diterapkan untuk menghitung probabilitas terjadinya penyakit jantung berdasarkan gejala yang dilaporkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu mendeteksi penyakit jantung seperti Penyakit Jantung Koroner, Gagal Jantung, dan Aritmia dengan akurasi yang memadai.
Co-Authors Derma Br Ginting Eka Santi M. Manalu Hendra Jaya Tugiono