cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Kamil Erwansyah
Contact Email
erwansyah.kamil@gmail.com
Phone
+62811656784
Journal Mail Official
prpmtgd@gmail.com
Editorial Address
Jl. Pintu Air I/Jend. AH Nasution No. 73, Medan Johor Sumatera Utara - Indonesia
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD
Published by STMIK Triguna Dharma
ISSN : 26218976     EISSN : 26155133     DOI : https://doi.org/10.53513/jsk.v4i1.2439
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
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
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 291 Documents
 26   27   28   29   30 
Analisis Sentimen Terhadap Penanganan Begal di Kota Medan Menggunakan Naïve Bayes Classifier Fitrah Sofiansyah Nasution; Khairi Ibnutama; Suardi Yakub
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13447

Abstract

Masalah penanganan begal di Kota Medan telah menjadi perhatian serius di kalangan masyarakat dan pengguna media sosial. Analisis sentimen pengguna Twitter terhadap isu ini diperlukan untuk memahami opini publik dan evaluasi tindakan yang telah dilakukan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk menganalisis dengan penanganan begal. Proses analisis meliputi pengumpulan data tweet, pra-pemrosesan data, pelabelan data secara manual, dan penerapan metode Naïve Bayes untuk klasifikasi sentimen.Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa dari 123 tweet yang dianalisis, terdapat 81 tweet dengan sentimen negatif, 40 tweet dengan sentimen positif, dan 2 tweet dengan sentimen netral. Metode Naïve Bayes Classifier mencapai tingkat akurasi sebesar 74,79%, yang menunjukkan bahwa metode ini cukup efektif untuk digunakan dalam analisis sentimen terhadap isu penanganan begal di Kota Medan. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai opini masyarakat dan diharapkan dapat menjadi dasar bagi peneliti selanjutnya untuk mengembangkan sistem yang lebih modern dan dinamis, serta mempertimbangkan pembuatan sistem berbasis online untuk kemudahan akses.analisis sentimen menggunakan Naïve Bayes Classifier berhasil mengidentifikasi dominasi sentimen negatif dalam tweet terkait penanganan begal di Kota Medan, menandakan perlunya tindakan lebih lanjut untuk meningkatkan keamanan publik dan respons pemerintah.
Pengolahan Citra Mengidentifikasi Penyakit Pucuk Putih Pada Daun Padi Menggunakan Metode Grayscale Hazaini; Wahyu Riansah; Sri Murniyanti
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13448

Abstract

Penyakit pucuk putih pada daun padi merupakan salah satu penyakit yang signifikan yang dapat mengurangi hasil panen dan kualitas padi. Deteksi dini dan akurat terhadap penyakit ini sangat penting untuk mengurangi dampaknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pendeteksian penyakit pucuk putih pada daun padi menggunakan teknik pengolahan citra berbasis grayscale.Proses penelitian dimulai dengan pengambilan gambar daun padi menggunakan kamera digital. Gambar-gambar tersebut kemudian diproses menggunakan metode konversi grayscale untuk menyederhanakan analisis citra. Langkah berikutnya adalah segmentasi citra untuk memisahkan area daun yang sehat dan yang terinfeksi penyakit. Teknik thresholding digunakan untuk melakukan segmentasi ini, di mana nilai ambang ditentukan untuk membedakan antara area yang terinfeksi dan yang sehat. Setelah segmentasi, fitur-fitur penting dari citra, seperti tekstur dan pola warna, diekstraksi untuk analisis lebih lanjut. Fitur-fitur ini kemudian digunakan dalam algoritma klasifikasi untuk mengidentifikasi keberadaan penyakit pucuk putih. Hasil klasifikasi dibandingkan dengan data ground truth untuk mengevaluasi akurasi metode yang dikembangkan.
Penerapan Data Mining Untuk Pengekompokan Data Penjualan Syrup Dripp Dan Syrup Multibev Dengan Metode K-Means Clustering Muhammad Rasyidi; Dicky Nofriansyah; Lusiyanti
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13449

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining dalam pengelompokan data penjualan syrup Dripp dan syrup Multibev pada CV. Untung Ada Noda menggunakan metode K-Means Clustering. Data penjualan dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan mengelompokkan produk berdasarkan tingkat kelarisan: laris, cukup laris, dan tidak laris. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam mengelompokkan data penjualan ke dalam tiga kategori utama, masing-masing dengan karakteristik yang spesifik. Pengelompokan ini memberikan wawasan penting tentang distribusi penjualan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dengan demikian, CV. Untung Ada Noda dapat mengoptimalkan strategi pemasaran berdasarkan hasil pengelompokan ini untuk meningkatkan volume penjualan dan keuntungan perusahaan. Penelitian ini menekankan pentingnya penerapan teknik data mining dalam pengambilan keputusan bisnis di industri makanan dan minuman
Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Tanaman Terong Ungu (Solanum Melongena) Dengan Menggunakan Metode Dempster Shafer Puansari Uli Arta Br Lubis; Yohani Syahra; Jufri Halim
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13450

Abstract

Tanaman terong (Solanum melongena) sering mengalami kerusakan akibat penyakit, terutama selama musim penghujan, yang menyebabkan kegagalan panen bagi petani di Desa Jeraya, Kecamatan Simpang Empat, Kabupaten Karo. Serangan penyakit seperti layu fusarium dan minimnya pengetahuan petani mengenai diagnosis dan penanganan penyakit berkontribusi pada rendahnya hasil panen dan kualitas tanaman. Sebagai solusi, dikembangkan sebuah sistem pakar yang menggunakan metode Dempster Shafer untuk mendiagnosis penyakit tanaman terong secara akurat. Metode ini memanfaatkan teori matematika untuk mengkombinasikan informasi dan memberikan diagnosis yang tepat berdasarkan fungsi kepercayaan dan pemikiran rasional. Sistem pakar ini akan menyediakan panduan tentang gejala penyakit, penyebab, dan langkah-langkah penanganan yang tepat. Dengan adanya sistem pakar ini, petani diharapkan dapat melakukan diagnosis penyakit dengan lebih akurat, mengurangi kesalahan dalam pengobatan, serta meningkatkan hasil panen dan kualitas tanaman terong. Sistem ini bertujuan untuk memperbaiki pengetahuan dan keterampilan petani dalam mengelola kesehatan tanaman, sehingga dapat mendukung produktivitas pertanian secara signifikan.
Analisis Kepuasan Pasien Terhadap Pelayanan Rumah Sakit Umum Seger Waras Menggunakan Metode K-Means Clustering Ramda Gita Gautama; Mhd. Gilang Suryanata; Tugiono
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13451

Abstract

Rumah Sakit Umum Seger Waras merupakan salah satu institusi kesehatan yang memberikan pelayanan rawat inap, rawat jalan, dan rawat darurat bagi masyarakat. Dengan tingginya volume kunjungan pasien setiap harinya, penting bagi rumah sakit untuk mempertahankan kualitas pelayanan yang optimal demi kenyamanan dan kepuasan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kepuasan pasien terhadap pelayanan yang diberikan oleh Rumah Sakit Umum Seger Waras menggunakan metode K-Means Clustering. Metode ini memungkinkan pengelompokan data berdasarkan karakteristik yang mirip, sehingga dapat memudahkan analisis kepuasan pasien. Beberapa studi sebelumnya menunjukkan hasil yang signifikan dalam pengukuran kepuasan menggunakan K-Means Clustering, dengan berbagai tingkat kepuasan yang ditemukan dalam layanan publik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai elemen pelayanan yang perlu dipertahankan maupun ditingkatkan, serta membantu Rumah Sakit Umum Seger Waras dalam meningkatkan kualitas layanan kesehatan secara keseluruhan
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Pinjaman Koperasi Menggunakan Metode Profile Matching Richard Elkurnia Yamo Era-Era Gulo; Fifin Sonata; Zaimah Panjaitan
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13452

Abstract

Koperasi Jasa New Mitra Karya Unit XXIX adalah usaha yang bergerak di bidang pemberian pinjaman kepada nasabah. Pemberian pinjaman terhadap nasabah tentu menghadapi resiko atau masalah, salah satunya adalah kredit macet. Kredit macet disebabkan karena nasabah mengalami kesulitan melakukan pelunasan akibat adanya faktor tertentu. Hal tersebut tejadi karena kelemahan dalam menganalisa kredit dan kurangnya pengawasan pada saat pemberian pinjaman. Koperasi Jasa New Mitra Karya Unit XXIX belum mampu mendeteksi permohonan nasabah dengan melakukan seleksi sesuai persyaratan yang ada. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang menjadi tolak ukur dalam memilih siapa nasabah yang layak menerima pinjaman dengan menerapkan metode Profile Matching. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan yang mampu mengukur tingkat kelayakan pengajuan pinjaman berdasarkan kriteria yang ditentukan. Pengukuran dilakukan dengan menerapkan metode Profile Matching sehingga dapat menghasilkan kelayakan yang akurat.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kambing Unggul Dengan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Sri Rahayu; Juniar Hutagalung; Ita Mariami
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13453

Abstract

Bibit kambing terbaik adalah binatang mamalia dan pemakan rumput atau daun-daunan, berkuku genap, tanduk bergeronggang, dan dipelihara sebagai hewan ternak untuk diambil susu, dan perkembangbiakan bibit kambing terbaik.Pada tingkat kelahiran ternak masih rendah karena pengelolaan reproduksinya kurang maksimal. Cara menjaga bibit kambing terbaik yang dikelola dengan metode yang lebih sederhana disebabkan oleh kurangnya pengetahuan dan keterampilan. Tetapi pemeliharaan bibit kambing terbaik harus tepat sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan, untuk mendukung keputusan pemeliharaan bibit kambing terbaik yang berkualitas. Diperlukan adanya suatu sistem yang akan dapat menganalisa permasalahan, kriteria, dan menyelesaikan masalah dalam pemilihan bibit kambing terbaik yang masih melakukan secara manual terdapat sebuah kekurangan yang membuat kesalahan dalam pemilihan bibit kambing terbaik. seperti mendata bibit kambing terbaik, proses seleksi yang rumit, dan sulit memilih bibit kambing terbaik yang sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan oleh peternak. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dibutuhkan beberapa kriteria tambahan yang dikombinasikan dengan aplikasi sistem pendukung keputusan agar proses pengambilan keputusan dapat dilakukan secara cepat, dan tepat. Untuk menghitung setiap nilai kriteria, dibutuhkan suatu metode sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan dalam pemilihan bibit kambing terbaik dengan Metode Operational Competitivenees Rating Analysis (OCRA). Metode OCRA ) suatu pendekatan pengukuran dari kinerja relatif berdasarkan model nonparametri, dan sederhana untuk menganalisis berbagai sektor dan membandingkan unit-unit keputusan yang berbeda.Berdasarkan penelitian ini, ditemukan hasil dari perangkingan metode OCRA dapat diketahui bahwa kambing yang dinyatakan nilai tertinggi sebagai bibit kambing terbaik adalah kambing dengan nilai 0,975 Yaitu kambing dengan nama Kambing sapera kandang 5 blok 3.
Penilaian Kompetensi Pedagogik Guru Dalam Meningkatkan Mutu Pendidikan Menggunakan Metode MOORA Syarifah Desi Rahmatillah; Badrul Anwar; Kartika Sari
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13454

Abstract

Permasalahan yang terjadi pada SMK Swasta Budi Setia ini sudah memiliki rencana untuk meningkatkan dan mengembangkan fasilitas sarana dan prasarana dari tahun ke tahun secara berkelanjutan, dan program promosi yang semakin berkembang, namun belum ada program untuk meningkatkan kualitas guru yang terencana dengan jelas dari pihak sekolah,belum adanya rencana strategis untuk meningkatkan kompetensi pedagogik guru ini mempengaruhi kinerja guru pada saat proses belajar mengajar dan kurangnya kreatifitas dan inovasi guru pada saat mengajar, untuk proses penilaian kompetensi pedagogik guru dalam meningkatkan mutu pendidikan masih bersifat subjectif, sehingga terkadang hanya berdasarkan satu sudut pandang saja. Ketika adanya permasalahan pada SMK Swasta Budi Setia dalam penilaian kompetensi pedagogik guru maka dari itu dibangunlah sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan berbasis Web yang dapat membantu pihak sekolah SMK Swasta Budi Setia dalam penilaian kompetensi pedagogik guru dalam meningkatkan mutu pendidikan dengan menggunakan metode MOORA. metode MOORA dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan dimana kriteria dapat bernilai menguntungkan(benefit) atau tidak menguntungkan (cost). Setelah melakukan observasi pada SMK Swasta Budi setia, maka di temukanlah 20 data guru dan 5 data kriteria guru dalam meningkatkan kompetensi pedagogik, sehingga hasil dari permasalahan yang di temukan telah di bangun sebuah sistem berbasis web agar dapat membantu pihak kepala sekolah dalam melakukan proses penilaian kompetensi pedagogik guru untuk kedepan nya.
Penerapan Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Penyakit Campak Rubella Mengunakan Metode Nai’ve Bayesian Classification Vito Anugerah Hutauruk; Saiful Nurarif; Rini Kustini
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13455

Abstract

Rubella, atau campak Jerman, adalah infeksi virus yang berbahaya terutama bagi ibu hamil, karena dapat menyebabkan Congenital Rubella Syndrome (CRS), yang mencakup katarak, penyakit jantung bawaan, gangguan pendengaran, dan keterlambatan perkembangan. Anak-anak yang terinfeksi rubella dapat menunjukkan gejala CRS, dengan gangguan pendengaran sebagai gejala yang paling umum. Campak, yang disebabkan oleh virus campak, dapat menimbulkan komplikasi serius seperti infeksi paru-paru, kejang, dan kerusakan otak, serta menjadi penyebab utama kematian di kalangan anak-anak di bawah 5 tahun. Untuk mengatasi masalah diagnosis campak rubella pada anak-anak, dibutuhkan sistem pakar yang dapat membantu proses diagnosis secara cepat dan akurat. Sistem pakar ini menggunakan metode Nai’ve Bayesian Classification karena efektivitas dan efisiensinya dalam machine learning dan data mining. Meskipun asumsi keidependenan atribut sering tidak terpenuhi dalam data sebenarnya, metode ini tetap menunjukkan performa klasifikasi yang tinggi berdasarkan penelitian empiris. Penelitian ini menghasilkan aplikasi sistem pakar yang mampu mendiagnosis campak rubella pada anak-anak dengan metode Nai’ve Bayesian Classification. Aplikasi ini diharapkan membantu tenaga medis dan penderita dalam mendiagnosis campak rubella secara efisien dan akurat, memberikan penanganan cepat dan tepat, serta mengurangi risiko komplikasi serius. Aplikasi ini juga diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan kesehatan, terutama dalam penanganan campak rubella pada anak-anak
Pengamanan Berkas Digital dengan Kombinasi Algoritma Vigenere Cipher & Rivest Shamir Adleman (RSA) Yoan Aditia; Nurcahyo Budi Nugroho; Purwadi
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v9i2.13456

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat telah merevolusi cara manusia berinteraksi.Migrasi dari berkas fisik menjadi berkas digital tidak dapat dihindari. Penelitian ini membahas penerapan kombinasi algoritma kriptografi Vigenere Cipher dan Rivest Shamir Adleman (RSA) dalam pengamanan berkas digital. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan keamanan berkas digital memalilui penerapan kombinasi kedua algoritma tersebut. Metode penelitian yang digunakan melibatkan implementasi langsung pada berkas digital dan analisis kinerja kombinasi algoritma dalam tingkat keamanan. Hasil penelitian menunjukan bahwa kombinasi algoritma mampu memberrikan tingkat keamanan yang lebih tinggi dibandingkan penggunaan salah satu algoritma secara individual

Page 29 of 30 | Total Record : 291

 26   27   28   29   30 

Filter by Year

2018 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 (2026): J-SISKO TECH EDISI JULI Vol. 9 No. 1 (2026): J-SISKO TECH EDISI JANUARI Vol. 8 No. 2 (2025): J-SISKO TECH EDISI JULI Vol. 8 No. 1 (2025): J-SISKO TECH EDISI JANUARI Vol. 7 No. 2 (2024): J-SISKO TECH EDISI JULI Vol. 7 No. 1 (2024): J-SISKO TECH EDISI JANUARI Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI Vol. 6 No. 1 (2023): J-SISKO TECH EDISI JANUARI Vol. 5 No. 2 (2022): J-SISKO TECH EDISI JULI Vol 5, No 1 (2022): J-SISKO TECH EDISI JANUARI Vol 4, No 2 (2021): J-SISKO TECH EDISI JULI Vol 4, No 1 (2021): J-SISKO TECH EDISI JANUARI Vol 3, No 2 (2020): J SISKO TECH EDISI JULI Vol 3, No 1 (2020): J SISKO TECH EDISI JANUARI Vol 2, No 2 (2019): J-SISKO TECH EDISI JULI Vol 2, No 1 (2019): J-SISKO TECH EDISI JANUARI Vol 1, No 2 (2018): J-SISKO TECH EDISI JULI More Issue