Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD
Bioinformatics/Biomedical Applications Biometrical Application Computer Network and Architecture Computer Vision Content-Based Multimedia Retrievals Information System Data analysis Fuzzy Logic Genetic Algorithm High Performance Computing Image Processing Information Retrieval Information Security Infrastructure Systems and Services Intelligent Devices Intelligent Home Environments Machine Learning Natural Language Processing Neural Networks Pattern Recognition Robotic Systems Remote Sensing Decision Support System
Articles
261 Documents
<![CDATA[Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA Pada Anak ]]>
<![CDATA[Purwadi, Purwadi]]>;
<![CDATA[taufik, faisal]]>;
<![CDATA[nofriansyah, dicky]]>;
<![CDATA[erwansyah, kamil]]>;
<![CDATA[zulfahmi, luthfi]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7948
<![CDATA[ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) adalah suatu penyakit gangguan saluran pernapasan yang dapat menimbulkan berbagai spektrum penyakit mulai dari penyakit tanpa gejala, infeksi ringan sampai penyakit yang parah dan mematikan akibat faktor lingkungan. Banyak anak yang menderita penyakit ISPA sementara jumlah dokter anak (pakar) terbatas. Keterbatasan jam kerja atau praktik dokter, jarak rumah sakit atau klinik yang jauh dan biaya yang mahal menjadi faktor permasalahan.Dari permasalahan tersebut dibutuhkanlah suatu sistem yang dapat mengadopsi keilmuan seorang pakar dalam hal ini yaitu dokter spesialis anak, dimana sistem tersebut adalah sistem pakar menggunakan metode naïve bayes.Hasil yang diperoleh adalah terciptanya sistem pakar yang dapat mendiagnosa gangguan tidur pada remaja berbasis website yang dapat digunakan masyarakat dimana pun dan kapan pun selama terhubung dengan jaringan internet.]]>
<![CDATA[Implementasi Teknik Clustering Untuk Pengelompokan Mobil Bekas Berdasarkan Grade Pada Mobi Auto ]]>
<![CDATA[Yusuf, Diana]]>;
<![CDATA[Sestri, Ellya]]>;
<![CDATA[Razi, Fahrul]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8352
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknik clustering dalam pengelompokan mobil bekas berdasarkan grade pada perusahaan Mobi Auto. Metode clustering yang digunakan ialah K-Means Clustering untuk mengelompokkan mobil bekas ke dalam 3 (tiga) grade yakni grade A (Mobil Kualitas Sangat Baik), grade B (Mobil Kualitas Baik), dan grade C (Mobil Kualitas Rata-Rata). Data fitur kendararaan, kondisi fisik, riwayat perawatan, harga dan atribut tambahan dikumpulkan dan digunakan sebagai variabel dalam analisis klasterisasi. Hasil penelitian ini dapat memberikan pengelompokkan mobil bekas sesuai dengan grade yang ditetapkan oleh perusahaan. Hal ini akan membantu Mobi Auto dalam mengelola stok mobil bekas dengan lebih efisien, memberikan informasi yang akurat kepada pelanggan dan meningkatkan pengalaman pembelian mobil bekas. Implementasi K-Means Clustering ini dapat menjadi alat yang bermanfaat dalam pengelompokkan mobil bekas berdasarkan grade di perusahaan Mobi Auto. Penelitian ini memberikan dasar bagi pengembangan sistem pengelompokkan yang lebih canggih dan efektif di masa depan, serta memberikan manfaat dalam pengolahan dan analisis data secara keseluruhan untuk perusahaan penjualan mobil bekas.    ]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Simple Additive Weigthing Pemilihan Karyawan Terbaik Per Triwulan ]]>
<![CDATA[Anwar, Badrul]]>;
<![CDATA[Ginting, Erika Fahmi]]>;
<![CDATA[Syahril, Muhammad]]>;
<![CDATA[Nugroho, Nurcahyo Budi]]>;
<![CDATA[Waruwu, Ceni Arman]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7945
<![CDATA[PT. Cipta Mandiri Agung Jaya Dalam melaksnakan operasional perusahaan memberikan penghargaan dan memberikan bonus kepada para karyawan-karyawan yang selama ini kinerjannya dianggap baik, penghargaan dan bonus tersebut di berikan setiap triwulanya permasalahan yang dihadapi oleh PT. Cipta Mandiri Agung Jaya selama ini perusahaan menentukan karyawan terbaik masih dengan manual dengan menghitung satu persatu dan korelasi data yang kurang akurat sehingga hasil yang diterima tidak memuaskan dan kurang efektif. Oleh sebab itu permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan suatu sistem untuk memberikan efesiensi waktu dan tenaga serta kualitas yang baik secara kelembagaan dibutuhkan suatu sistem untuk dapat digunakan sebagai solusi, sistem tersebut adalah sistem pendukung keputusan mengunakan metode SAW. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah perangkat lunak yang dapat dijadikan dalam mengambil keputusan dalam hal menentukan karyawan terbaik pada PT.Cipta Mandiri Agung Jaya yang efektif dan Efisien.]]>
<![CDATA[Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Toko Roti Mawar Menggunakan Regresi Linier Berganda ]]>
<![CDATA[Zaqy, Muhammad Joefitra]]>;
<![CDATA[Mentari, Riya]]>;
<![CDATA[Iqbal, Muhammad]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8534
<![CDATA[Salah satu toko atau pembuat roti tersebut adalah Mawar Bakery. Mawar Bakery berdiri pada tanggal 8 Februari 2003, berlokasi di Jalan Pinang Baris Medan nomor 261, saat ini Mawar Bakery menjadi salah satu produsen bakery terbaik di Sumatera Utara. Roti merupakan produk pangan olahan hasil proses pemanggangan adonan yang telah difermentasi dan memiliki struktur berongga yang dikembangkan dengan ragi roti. Roti biasanya dibuat dari tepung terigu, air, ragi dan garam. Seiring berjalannya waktu, khususnya di kota Medan banyak bermunculan toko dan toko roti. Dari sini terlihat bahwa masyarakat kota Medan sangat menyukai dan membutuhkan roti sebagai salah satu bahan makanannya. Keberhasilan penjualan roti ini berasal dari cara penjualannya kepada konsumen yang sering disebut dengan customer service atau ketersediaan roti, dan konsumen mengetahui apa yang sebenarnya diinginkan konsumen dari setiap elemen.Penelitian ini berjudul “Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Penjualan Toko Roti Mawar Menggunakan Regresi Bergandaâ€. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem komputerisasi untuk memudahkan perolehan hasil evaluasi penjualan Mawar Bakery.Hasil dari permasalahan tersebut berupa aplikasi yang mengimplementasikan teknik data mining dengan memperkenalkan metode estimasi menggunakan algoritma regresi, yang nantinya dapat membantu Mawar Bakery untuk mengetahui estimasi penjualan dan menarik kesimpulan yang bermanfaat.  Kata Kunci : Data Mining, Regresi, Estimasi]]>
<![CDATA[Implementasi OCR Menggunakan Algoritma Template Matching Correlation pada Pengarsipan e-KTP ]]>
<![CDATA[Haris, Muhammad]]>;
<![CDATA[Suryanata, Mhd Gilang]]>;
<![CDATA[Yetri, Milfa]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8134
<![CDATA[Kartu Tanda Penduduk Elektronik atau KTP-el/e-KTP merupakan kartu identitas yang memiliki kapasitas data sebesar 8 KB. Chip yang tertanam di dalam e-KTP memuat informasi yaitu: Nomor Induk Kependudukan; Nama Lengkap; Tempat Tanggal Lahir; Jenis Kelamin; Agama; Status; Golongan Darah; Alamat Lengkap; Pekerjaan; Pas foto; Tempat dan Tanggal dikeluarkannya KTP; Tanda Tangan Pemegang KTP; Nama dan Nomor Induk Pegawai Pejabat yang menandatanganinya. Pengarsipan data yang terdapat pada e-KTP sering kali masih menggunakan cara manual dengan mengetik data yang terdapat pada e-KTP secara langsung. Pengarsipan data dapat ditingkatkan dengan melakukan penginputan e-KTP secara otomatis. Hal ini berutujuan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengarsipan e-KTP. Dari uraian tersebut maka dirancanglah sebuah sistem berbasis desktop dengan memanfaatkan sistem Optical Character Recognition (OCR) dan Algoritma Template Matching Correlation, pembacaan data teks yang terdapat pada e-KTP dapat dilakukan secara otomatis tanpa perlu mengetik ulang data yang terdapat pada e-KTP. Template Matching Correlation merupakan sebuah Algoritma dalam OCR yang dapat menemukan korelasi antara dua buah citra yang memiliki kesamaan dengan nilai -1 sampai dengan +1. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat melakukan pendeteksian karakter teks pada 15 field dalam e-KTP dengan rata-rata akurasi yang didapat sebesar 79%.]]>
<![CDATA[Penggunaan Algoritma Naive Bayes Dalam Text Mining Untuk Klasifikasi Pasal UU ITE ]]>
<![CDATA[Farhan, Farhan]]>;
<![CDATA[Triase, Triase]]>;
<![CDATA[Harahap, Aninda Muliani]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7896
<![CDATA[Saat ini, kemajuan informasi dan teknologi terus mengalami perkembangan yang pesat. Meskipun memberikan kemudahan bagi manusia, pengguna internet juga bisa mengalami risiko dalam keamanan dan privasi data mereka. Untuk mengatasi hal ini, UU ITE dibuat sebagai bentuk perlindungan bagi pengguna internet. Namun, masih banyak masyarakat yang melanggar peraturan dalam UU ITE. Untuk meningkatkan kesadaran pengguna internet, teknologi Machine Learning digunakan dengan metode Text Mining untuk mengklasifikasikan pelanggaran UU ITE berdasarkan teks kronologi pelanggaran dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini difokuskan pada pasal 27 dan 28 dengan total data sebanyak 245 kronologi pelanggaran. Pada implementasinya pada aplikasi web, menggunakan micro web framework Python yaitu Flask yang membantu dalam mengeksekusi teks kronologi dari text pre-processing, weighting, learning, dan testing sehingga menghasilkan informasi mengenai ancaman pasal yang mempunyai probabilitas tinggi untuk dilanggar. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 80% dengan 196 total data latih dan 49 total data uji. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan sebuah teks.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode ARAS Dalam Memilih Wilayah Prioritas Pendistribusian Logistik PMI Sumatera Utara ]]>
<![CDATA[Arif, Saiful Nur]]>;
<![CDATA[Yakub, Suardi]]>;
<![CDATA[Hutagalung, Juniar]]>;
<![CDATA[Dahria, Muhammad]]>;
<![CDATA[Sirait, M. Rizky Ramadhan]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7944
<![CDATA[Logistik merupakan keseluruhan proses pengelolaan bagaimana sumber daya diperoleh, disimpan, dan diangkut ke tujuan akhir mereka. Pendistribusian logistik memerlukan perencanaan yang matang dan cermat, dimana pengelolaan dan pendistribusian logistik dapat terlaksana secara tepat sasaran. Palang Merah Indonesia (PMI) Provinsi Sumatera Utara ini sedang melakukan perbaikan dalam sistem pendistribusian logistiknya, selama ini masih menggunakan sistem manual dalam melakukan pendataan logistiknya. Maka dalam hal ini yang diperlukan adalah bidang ilmu sistem pendukung keputusan untuk memilih wilayah prioritas dalam pendistribusian logistik. Sistem ini nantinya diharapkan dapat membantu Bidang Pendistribusian Logistik terkait dalam mengambil sebuah keputusan secara cepat dan tepat, sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan dan untuk menghindari sistem manipulasi data logistik. Berdasarkan masalah tersebut, maka dikembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) yang bertujuan untuk membantu Palang Merah Indonesia (PMI) dalam pengambilan keputusan dalan memilih wilayah pendistribusian logistik secara tepat.Dengan adanya hasil penelitian ini, maka Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan perhitungan metode ARAS (Additive Ratio Assessment) dapat mempermudah pihak Palang Merah Indonesia dalam pengambilan keputusan untuk memilih wilayah prioritas pendistribusian logistik sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Mendeteksi Kerusakan Mesin Pada Mobil Nissan Grand Livina L10 ]]>
<![CDATA[Winata, Hendryan]]>;
<![CDATA[Riansah, Wahyu]]>;
<![CDATA[Lubis, Zulkifli]]>;
<![CDATA[Kusnasari, Sri]]>;
<![CDATA[Hutabarat, Mutiara]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7952
<![CDATA[Kerusakan mesin mobil sering terjadi karena minimnya pengetahuan dan pemahaman untuk melakukan perawatan pada mesin, 90% pengguna mobil Nissan Grand Livina hanya ketergantungan dengan bengkel langganannya karena kurangnya pemahaman mengenai mesin dan hal ini bisa mengeluarkan biaya yang cukup mahal. Hal ini juga akan menjadi masalah bagi pengguna ketika berada jauh dari bengkel dan mesin mobil tiba-tiba rusak ditengah jalan dan ini akan mengganggu perjalanan dan juga memakan waktu jika menunggu mekanik datang. Maka solusi yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah diatas yaitu dengan mengadopsi sistem pakar yang menerapkan metode Certainty Factor. Penelitian ini bertujuan untuk membantu memecahkan masalah dan memberikan solusi yang cepat kepada masyarakat untuk mendeteksi mesin mobil Nissan Grand Livina L10. Hasil dari penelitian ini memiliki tingkat akurasi sistem sebesar 92%. mengarah pada kerusakan Ignation Coil sehingga dapat disimpulkan mobil Nissan Grand Livina L10 mengalami kerusakan pada Ignation Coil. ]]>
<![CDATA[Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Ayam Kampung ]]>
<![CDATA[Ramadhan, Mukhlis]]>;
<![CDATA[Hutasuhut, Masyuni]]>;
<![CDATA[Jaya, Hendra]]>;
<![CDATA[Sobirin, Sobirin]]>;
<![CDATA[Munthe, Muhammad lemsium]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7949
<![CDATA[Ayam Bukan Ras atau Ayam Kampung sering dijumpai di daerah pedesaan dan hampir setiap rumah memeliharanya. Hal ini disebabkan oleh pemeliharaan ayam buras yang relatif mudah dan tidak membutuhkan modal besar, dapat menyesuaikan dengan serta dapat diusahakan oleh setiap lapisan masyarakat.. Namun, masih begitu banyak masalah dalam usaha ayam buras (ayam kampung) seperti tingkat kematian yang tinggi. Hal ini disebabkan latar belakang pemeliharaannya adalah untuk sekedar usaha sampingan dengan tujuan untuk diambil daging dan telurnya sebagai kebutuhan pangan keluarga, dan dapat dijual saat membutuhkan uang. Pada sisi lain, ayam kampung sebagai ternak yang belum mendapat sentuhan teknologi pecngembangan genetis, mempunyai beberapa kelemahan dilihat dari berbagai perspektif ekonomi, seperti kematian anak ayam yang tinggi, daya tumbuh yang lambat, dan produksi telur yang sangat rendah.Agar mempermudah dalam penyelesaian masalah untuk mendiagnosa penyakit pada ayam kampung maka dibuatlah sebuah program Sistem Pakar. Sistem Pakar membutuhkan sebuah metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan terkait mendiagnosa penyakit pada Ayam Kampung Menggunakan Metode Certainty Factor.Hasil dari Penelitian ini : Berdasarkan Permasalahan yang dibahas maka dibangunlah sebuah sistem pakar menggunakan metode Certainty Factor dalam menyelesaika masalah dalam menentukna jenis penyakit pada ayam kampung. Dari masalah-masalah yang ada, maka judul yang ditetapkan dalam penelitian ini adalah “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada Gallus Domesticus Dengan Menggunakan Metode Certainty Factorâ€.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Sepeda Motor Scoopy Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes ]]>
<![CDATA[Ramadhan, Puji Sari]]>;
<![CDATA[Syahputri, Astri]]>;
<![CDATA[Kustini, Rini]]>;
<![CDATA[Santoso, Ismawardi]]>;
<![CDATA[Fajar, Muhammad]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jsk.v6i2.7946
<![CDATA[Sepeda motor merupakan sebuah sarana transportasi yang banyak digunakan pada masa sekarang ini.Sebagian besar masyarakat telah menggunakan sepeda motor sebagai angkutan umum, terutama bagi masyarakat di kota-kota besar mengingat tingginya pengguna sepeda motor matic saat ini timbul permasalahan bahwa tidak semua pengguna motor matic memiliki kemampuan melakukan perbaikan terhadap kerusakan sepeda motornya. maka dibutuhkan sebuah Sistem Pakar. Sistem dibangun untuk mendeteksi kerusakan pada sepeda motor dengan penerapan metode Teorema Bayes. Diharapkan metode teorema bayes ini dapat menyelesaikan permasalahan yang ada. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberi kesadaran kepada masyarakat tentang apa saja kerusakan yang sering dialami oleh sepeda motor dan apa saja gejala yang sering terjadi, sehingga mengurangi resiko kerusakan yang lebih parah.]]>
