cover
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 Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Published by STMIK Triguna Dharma
ISSN : 28281004     EISSN : 28282566     DOI : https://doi.org/10.53513/jursi.v1i2.4814
Core Subject : Science,
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma merupakan Jurnal yang menampung hasil penelitian dari Mahasiswa khususnya mahasiswa di Program Studi Sistem Informasi juga menerima hasil penelitian dari kampus berbeda dengan bidang keilmuan yang sama. Jurnal ini menampung publikasi dibidang ilmu komputer khususnya Sistem Informasi, Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Pakar, Pengolahan Citra, Jaringan Saraf Tiruan, Data Mining, Security Computer dan seluruh keilmuan dibidang komputer
Articles 521 Documents
Implementasi Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Dompo (Herpes Zoster) Menggunakan Metode Certainty Factor Wafiq Fadila; Zulfian Azmi; Abu Hasan Al-asy'ari
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.8977

Abstract

Herpes zoster merupakan virus yang mengakibatkan varicella dan herpes zoster. Penyakit ini disebut sebagai cacar air karena gelembung atau bisul yang terbentuk pada kulit apabila pecah mengeluarkan air. Penyakit ini sangat mudah untuk menyebar kepada orang lain, terutama pada anak – anak yang belum pernah terkena varicella zoster atau yang dikenal dengan penyakit herpes zoster. Penyebaran virus dapat melalui udara dan kontak langsung pada penderita. Sulitnya mendapatkan informasi mengenai penyakit ini secara cepat dan juga kondisi pada klinik ketika terjadi antrian yang cukup panjang serta apabila dokter sedang tidak berada diklinik  Oleh karena itu, diperlukan sebuah pemecahan masalah dengan memanfaatkan bidang ilmu Sistem Pakar dengan metode komputasi yaitu Certainty Factor. Sistem ini nantina dapa membanu mendiagnosa penyakit herpes zoster demgan cara memberikan solusi dan penanganan kepada penderita herpes zoster Hasil yang diperoleh dari Sistem Pakar menggunakan metode Certainty Factor  yaitu memberikan hasil akhir berupa nilai kemungkinan hasil diagnosa terhadap sebuah penyakit serta solusi terhadap penyakit Dompo (Herpes Zoster)
Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Fisik dan Psikis Akibat Penggunaan Narkoba Jenis Methamphetamine dan Mariyuana Menggunakan Theorema Bayes Beni Desmanta Sembiring; Muhammad Dahria; Syarifah Fadillah Rezky
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.8995

Abstract

Gangguan fisik dan psikis merupakan gangguan kepribadian yang ditandai dengan gangguan utama dalam pikiran, emosi dan perilaku. Individu yang mengalami gangguan tersebut memiliki pemikiran yang tidak logis, mata sayu, badan kurus dan halusinasi serta aktivitas motoric yang aneh. Gangguan fisik dan psikis di sebabkan oleh factor psikiologis, faktor biologis dan social. Salah satu faktor social yang memepengaruhi gangguan fisik dan psikis adalah tempat tinggal, sekolah, pergaulan bebas dan pemakaian atau ketergantungan narkoba. Sistem pakar adalah suatu sistem informasi yang berusaha mengadopsi pengetahuan dari manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah layaknya seorang pakar. Dalam mendiagnosa penyakit gangguan fisik dan psikis akibat penggunaan narkoba jenis methamphetamine dan mariyuana  dibutuhkan sebuah system pakar yang mengadopsi metode theorema bayes  untuk mempermudah psikiater di klinik sempakata medan agar memperoleh hasil yang tepat dan akurat. Adanya system pakar dapat memberikan kemudahan bagi klinik sempakata medan dalam mendiagnosa penyakit gangguan Fisik dan Psikis akibat penggunaan narkoba jenis methamphetamine dan mariyuana dengan metode Theorema Bayes serta memberikan solusi dari hasil diagnose penyakit tersebut.
Mendeteksi Tingkat Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HIS (Hue, Intensity, dan Saturation) Andryan Syahfitri; Khairi Ibnutama; Devri Suherdi
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.9040

Abstract

Daging sapi merupakan salah satu komoditi peternakan yang menjadi andalan sumber protein hewani dan sangat menunjang untuk memenuhi kebutuhan pangan di Indonesia. Daging sapi memiliki banyak kandungan bermanfaat bagi tubuh yakni protein, zat besi, selenium, zinc, vitamin B kompleks, dan juga omega 3. Umumnya sulit untuk membedakan daging sapi segar, tidak segar, dan busuk karena rentang warnanya tidak terlalu jauh sehingga dapat dengan mudah membuat terkecoh. Oleh karena itu dibutuhkan sistem untuk membedakan ruang warna tersebut dengan akurasi yang tinggi. Maka digunakanlah ruang warna HIS (Hue Saturation Intensity) untuk menentukan tingkat kesegaran daging sapi. Ruang warna HIS dipilih karena memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dari ruang warna RGB (Red Green Blue) dalam membedakan warna. Analisa tingkat kesegaran daging sapi menggunakan metode transformasi ruang warna HSI (Hue Saturation Intensity) dengan hasil persentase tingkat akurasi 88,8%, Sehingga dengan demikian hasil yang diharapkan dari analisa ini dapat mendeteksi kesegaran daging sapi.
Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-means Pada Pengelompokan Data Calon Siswa Baru Muhammad Norshahlan; Hendra Jaya; Rini Kustini
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.9148

Abstract

Proses Penerimaan Siswa baru di setiap sekolah menghasilkan data siswa yang sangat berlimpah berupa data alamat dan data lainnya. Hal tersebut terjadi secara berulang dikarenakan penerimaan siswa baru di setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan data siswa sekolah Harapan Bangsa dengan memanfaatkan proses data mining dengan memnggunakan metode clustering. Adapun Algoritma yang digunakan adalah Algoritma K-Means Clustering. Algoritma K-Means merupakan Algoritma pengelompokan iterative yang melakukan partisi set data kedalam sejumlah K cluster yang sudah ditetapkan diawal. Implementasi dengan menggunakan aplikasi berbasis website digunakan untuk membantu menemukan nilai yang akurat. Atribut yang digunakan untuk tahapan clustering adalah jurusan, asal sekolah, dan tahun lahir. Cluster siswa yang terbentuk adalah 2 cluster, yaitu 47 items cluster pertama, 23 items cluster kedua. Adapun tujuan penelitian ini adalah salah satu dasar pengambilan keputusan untuk menentukan strategi dalam mempromosikan sekolah. Dapat disimpulkan bahwa proses clustering mencapai 3 kali iterasi untuk mendapatkan hasil clustering akhir, sehingga dapat disimpulkan bahwa peminat terbanyak di masing -masing jurusan dan asal sekolah, sehingga pihak kampus dapat memikirkan strategi promosi.
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pupuk Terbaik Pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Preference selection index Mario Febrian Panjaitan; Trinanda Syahputra; Masyuni Hutasuhut
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.9338

Abstract

Desa perkebunan Ramunia Kecamatan Pantai Labu juga sangat mendukung dan memperhatikan para petani padi khususnya yang tergabung dalam kelompok tani, Namun permasalahan yang ditemukan pada Desa perkebunan Ramunia Kecamatan Pantai Labu adalah diantaranya adalah proses pemilihan pupuk terbaik untuk masyarakat yang menaman padi terkadang dilakukan dengan waktu yang lama dan hasil yang kurang akurat, dikarenakan banyaknya varian atau merk dari pupuk yang beredar dipasaran sehingga merasa bingung ataupun ragu untuk memberikan rekomendasi terkait pupuk yang cocok bagi petani. Selain itu, banyaknya varian pupuk juga menimbulkan waktu penilaian yang lama apabila harus diuji dan dilakukan penilaian secara satu persatu. Maka dari itu dibangunlah sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang dapat melakukan penilaian terkait rekomendasi pupuk terbaik untuk tanaman padi berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Sistem ini nantinya akan dikombinasikan dengan metode Preference Selection Index (PSI) sebagai metode komputasi. Metode PSI merupakan metode untuk memecahkan multi kriteria pengambilan keputusan. Dalam metode yang diusulkan itu tidak perlu untuk menetapkan kepentingan relatif antara atribut. PSI merupakan metode untuk memecahkan multi kriteria pengambilan keputusan. Hasil yang diperoleh adalah terciptanya sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan output (keluaran) berupa rekomendasi pupuk terbaik untuk tanaman padi mulai dari nilai yang tertinggi hingga terendah dalam bentuk perangkingan yang dapat membantu petani Desa Perkebunan Ramunia dalam memberikan rekomendasi pupuk terbaik untuk tanaman padi.
Implementasi Naive Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Laringitis (Radang Pita Suara) Pada Manusia Dwi Putri Zebua; Hafizah Hafizah; Rina Mahyuni
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.9430

Abstract

Laringitis adalah peradangan yang terjadi pada laring, yaitu bagian dari saluran pernafasan dimana pita suara berada. Kondisi ini dapat disebabkan oleh penggunaan laring yang berlebihan, iritasi atau infeksi. Secara umum Laringitis dapat bersifat akut dan kronis, serta kurangnya pengetahuan masyarakat yang tidak mencukupi tenaga ahli medis yang mengakibatkan terlambatnya penanganan terhadap pasien yang menderita penyakit Laringitis. Untuk penyelesaian masalah penyakit Laringitis dapat dilakukan dengan memanfaatkan sistem pakar menggunakan metode naive bayes. Naive bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas. Naive Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Hasil akhir dari penelitian ini adalah untuk mempermudah pengguna melakukan diagnosa terhadap jenis penyakit Laringitis menggunakan metode Naive Bayes, sehingga memberikan hasil informasi dari diagnosa yang dapat menunjukkan tingkat kepercayaan sistem terhadap penyakit tersebut dan saran atau solusi untuk mengatasi penyakit Laringitis.
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kualitas Bahan Cat Terbaik Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index) Muhammad Ilham Ramadhan Pardede; Afdal Alhaifz; Astri Syahputri
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i6.9435

Abstract

Baamy Project adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa, khususnya di bidang pengecatan. Dengan kualitas jasa yang dimiliki Bengkel Baamy Project berhasil mencuri perhatian pasar pada bidang pengectan. Bengkel Baamy Project berniatan untuk mengembangkan usahanya dengan cara memberikan kualitas bahan cat terbaik. Oleh karena itu dikembangkan sebuah sistem yang dapat membuat rekomendasi kualitas bahan cat terbaik dengan berbagai alternatif pilihan dan kriteria, sehingga banyak pilihan untuk menentukan kualitas bahan cat terbaik pada Bengkel Baamy Project. Sistem yang tepat yang dapat digunakan sebagai solusi dari permasalahan tersebut adalah Sistem Pendukung Keputusan. Hasil uji konsultasi dengan sistem ini menunjukkan bahwa sistem mampu menentukan kualitas bahan cat terbaik menggunakan metode Preference Selection Index beserta pengujian Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan kualitas bahan cat terbaik yaitu dengan cara diimplementasikan di dunia otomotif agar dapat digunakan dengan terlebih dahulu terkoneksi ke jaringan  internet.
Perbandingan Metode Canny, Sobel, Dan Laplacian of Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Citra Objek Bergerak Moelya, Muhammad Syafwanalif; Ramadhan, Puji Sari; Suryanata, Mhd. Gilang
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 4 (2024): Edisi Juli 2024
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v3i4.6466

Abstract

Pengolahan citra adalah bagian penting yang mendasari berbagai aplikasi nyata seperti pengenalan pola, pengindraan jarak jauh melalui satelit, pesawat udara, dan Computer Vision. Salah satu bagian dari pengolahan citra yang paling awal dan paling banyak diteliti yaitu penentuan tepian atau deteksi tepi. Deteksi tepi pada citra adalah proses yang menghasilkan tepi-tepi dari objek-objek citra yang dilakukan untuk menemukan garis pemisah dari suatu objek pada citra. Terdapat banyak metode yang bisa digunakan untuk melakukan pendeteksian tepi, antara lain metode Canny, Sobel, dan Laplacian of Gaussian. Penelitian ini akan membandingkan penggunaan metode Canny, Sobel, dan Laplacian of Gaussian untuk mendeteksi tepi citra bergerak berbentuk video singkat. Ketiga metode tersebut layak untuk dibandingkan karena masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan dalam pendeteksian tepi citra. Penelitian ini juga digunakan untuk mengetahui metode mana yang paling optimal dalam melakukan pendektesian tepi citra objek bergerak. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah video bergerak, yang nantinya akan dilakukan pengukuran tingkat pengenalan hasil deteksi tepi dari setiap metode yang akan digunakan. Hasil deteksi tepi algoritma Canny memiliki hasil deteksi yang paling optimal, dengan hasil tepi yang tebal, detail, dan minim noise. Hasil deteksi tepi algoritma Sobel menghasilkan tepi yang halus dan putus-putus, serta terdapat banyak noise. Hasil deteksi tepi algoritma Laplacian of Gaussian memiliki hasil deteksi yang sangat detail dengan garis yang tebal tetapi terdapat beberapa garis yang putus dan terdapat lumayan banyak derau.
Implementasi Kriptografi Pengamanan Data Pemesanan Produk Menggunakan Meotode AES Sidabutar, Leonardi; Ramadhan, Mukhlis; Panjaitan, Zaimah
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 4 (2024): Edisi Juli 2024
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v3i4.6538

Abstract

Data pemesanan produk adalah data yang berisikan tentang data calon konsumen yang hendak membeli produk melalui pemesanan online dari website. Data tersebut diinput oleh konsumen lalu disimpan oleh sistem ke dalam database. Data pemesanan produk yang diinput oleh konsumen adalah data yang penting bagi perusahaan. Pengamanan terhadap jaringan komputer yang terhubung dengan database sudah tidak lagi menjamin keamanan data karena kebocoran data dapat disebabkan oleh “orang dalam” atau pihak-pihak yang langsung berhubungan dengan database seperti administrator database atau pihak hosting sekalipun. Hal ini menyebabkan isi dari database seperti data pemesanan produk harus diamankan tanpa campur tangan administrator database. maka dari itu solusi yang tepat untuk mengamankan data pemesanan tersebut di dalam database adalah dengan menerapkan ilmu Kriptografi. Kriptografi dapat digunakan untuk mengamankan data. Oleh karena itu, pengguna database membutuhkan bantuan untuk memenuhi kebutuhan keamanan akan data yang disimpannya. Kriptografi merupakan seni dan ilmu untuk memproteksi pengiriman data dengan mengubahnya menjadi kode tertentu dan hanya ditunjukan untuk orang yang hanya memiliki sebuah kunci untuk mengubah kode itu kembali yang berfungsi dalam menjaga kerahasiaan data atau pesan. Advanced Encryption Standard (AES) adalah algoritma kriptografi yang menjadi standard algoritma enkripsi kunci simetris pada saat ini. Dalam algoritma kriptografi AES-128, 1 blok plaintext berukuran 128 bit terlebih dahulu dikonversi menjadi matriks heksadesimal berukuran 4x4 yang disebut state. Setiap elemen state berukuran 1 byte.
Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) Dalam Pendukung Keputusan Recruitment Kepala Toko Pradana, Yogie Indra; Yetri, Milfa; Calam, Ahmad
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 4 (2024): Edisi Juli 2024
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v3i4.7752

Abstract

Proses rekrutmen Kepala Toko Quality Fried Chicken, bagian HRD memilah dan menyeleksi satu persatu data pelamar yang masuk. Banyaknya pelamar membuat pihak HRD sering mengalami kesulitan dalam memilih calon Kepala Toko, dan dalam proses seleksi keputusan yang diambil sering dipengaruhi faktor subjektivitas dari pengambil keputusan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem pendukung keputusan rekrutmen Kepala Toko di Quality Fried Chicken Medan. Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Dalam penerapanya, sistem pendukung keputusan memiliki banyak sekali metode yang umum digunakan, salah satunya adalah metode Aras. Additive Ratio Assessment (ARAS) adalah sebuah metode yang digunakan untuk perangkingan kriteria dan metode ini secara garis besar banyak melakukan perangkingan dengan cara membandingkan dengan alternatif lainya sehingga mendapatkan hasil yang ideal dan terbaik. Berdasarkan hasil penelitian ini diketahui bahwa metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dapat digunakan untuk menganalisa rekrutmen Kepala Toko Quality Fried Chicken Medan. Berdasarkan dari hasil perangkingan dengan metode Aras, diambil 3 prioritas dari seluruh pelamar, yaitu M. Harfi Eka Putra dengan nilai 0,6506 sebagai prioritas pertama, Dillah Raya Hasim Batubara dengan nilai 0,6214 sebagai prioritas kedua dan Najlah Najiah dengan nilai 0,6053 sebagai prioritas ketiga. Sistem pendukung keputusan menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dapat diterapkan ke dalam aplikasi berbasis web dengan database MySQL.