Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
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
489 Documents
<![CDATA[Desain Sistem Informasi Berbasis Web untuk Manajemen Data Produk Cacat pada PT Internasional Molding ]]>
<![CDATA[Yusuf, Arif Maulana]]>;
<![CDATA[Iswanto, Muhammad Edi]]>;
<![CDATA[Irawan, Joko]]>;
<![CDATA[Priatna, Apit]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11382
<![CDATA[Seiring dengan meningkatnya permintaan produksi di PT Internasional Molding, penanganan data produk Not Good (NG) menjadi tantangan yang memengaruhi efisiensi dan keakuratan laporan. Saat ini, pencatatan produk NG masih dilakukan secara manual melalui handphone, sehingga data sulit dilacak dan rawan hilang. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi berbasis web untuk mempermudah pengelolaan data produk cacat, meningkatkan kecepatan pencarian data, dan menyusun laporan yang lebih akurat. Metode yang digunakan mencakup perancangan flowchart, Data Flow Diagram (DFD), kamus data, dan Entity Relationship Diagram (ERD) untuk menggambarkan alur sistem dan hubungan antar data. Hasil sementara menunjukkan sistem yang dikembangkan dapat mengelola data produk NG dengan lebih terstruktur dan mengurangi potensi kehilangan data. Dengan adanya sistem ini, proses kerja bagian visual packing menjadi lebih efektif dan efisien. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan produktivitas dan kualitas pengelolaan data produk di PT Internasional Molding.]]>
<![CDATA[Platform Edukasi Dan Penjualan Tanaman Hias Berbasis Web Responsif ]]>
<![CDATA[Muhammad Rafif Rabbani]]>;
<![CDATA[Supriyono]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11389
<![CDATA[Minat masyarakat terhadap tanaman hias meningkat pesat, namun masih banyak kendala yang dihadapi peminat pemula, seperti kurangnya pengetahuan mengenai perawatan, hama, serta media tanam yang sesuai. Di sisi lain, petani dan pelaku usaha kecil mengalami kesulitan dalam memasarkan produk secara luas dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan AgroVerse, sebuah platform berbasis web responsif yang menggabungkan edukasi interaktif dan sistem marketplace untuk tanaman hias. Pengembangan sistem dilakukan melalui pendekatan Design Thinking, dengan penyusunan user persona, audit kompetitor, dan fitur berdasarkan solution concept dan product statement. Fitur utama terdiri dari panduan perawatan tanaman berbasis visual, marketplace untuk produk tanaman hias, forum komunitas, dan integrasi webinar edukatif. Hasil akhir berupa prototipe dan pengembangan sistem awal menunjukkan bahwa platform mampu menjawab tantangan edukasi dan pemasaran sekaligus. Platform ini diharapkan dapat meningkatkan literasi tanaman hias dan memberdayakan petani lokal melalui digitalisasi berbasis teknologi.]]>
<![CDATA[Kombinasi Metode AHP Dan SAW Dalam Sistem Identifikasi Stunting Berbasis Python ]]>
<![CDATA[Aurel Fransisca Kusuma Wardhani]]>;
<![CDATA[Rini Indriati]]>;
<![CDATA[Dwi Harini]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11397
<![CDATA[Stunting merupakan kondisi gagal tumbuh pada balita akibat kekurangan gizi kronis dan infeksi berulang, yang berdampak jangka panjang pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak. Proses identifikasi stunting yang masih dilakukan secara manual oleh tenaga kesehatan seperti di posyandu atau puskesmas seringkali tidak efisien dan berisiko terjadi kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan (SPK) guna mengidentifikasi stunting secara lebih sistematis. Sistem ini menggabungkan dua metode pengambilan keputusan, yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria yang memengaruhi status gizi anak, sedangkan metode SAW menghitung nilai akhir dan klasifikasi status gizi. Data penelitian berasal dari Puskesmas Gurah, Kediri, sebanyak 212 data balita. Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Streamlit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi status gizi dengan hasil yang konsisten terhadap perhitungan manual. Sistem ini diharapkan menjadi solusi dalam membantu tenaga kesehatan untuk menentukan status gizi balita secara cepat, tepat, dan efisien, serta mendukung upaya pencegahan dan penanganan stunting di tingkat pelayanan kesehatan dasar.]]>
<![CDATA[Implementasi Metode SAW Pada Sistem Seleksi Program Keluarga Harapan (PKH) ]]>
<![CDATA[Altha Inas Shofyana]]>;
<![CDATA[Rini Indriati]]>;
<![CDATA[Anita Sari Wardani]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11398
<![CDATA[Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan program bantuan sosial bersyarat yang diluncurkan oleh pemerintah Indonesia guna meningkatkan kesejahteraan dan mengurangi kemiskinan di kalangan keluarga prasejahtera. Meskipun telah memberikan manfaat signifikan, pelaksanaan program ini di tingkat desa sering menghadapi tantangan, terutama terkait akurasi dalam proses seleksi penerima bantuan. Penilaian kelayakan yang masih dilakukan secara manual dan tidak memperhatikan seluruh kriteria yang ditetapkan oleh Kementerian Sosial menyebabkan bantuan tidak tepat sasaran. Dalam mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini memungkinkan penilaian yang terukur dengan menjumlahkan bobot dari berbagai kriteria penting, seperti keberadaan lansia, ibu hamil, anak usia sekolah, kondisi ekonomi, dan lainnya. Hasil dari penelitian menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) menghasilkan nilai pengerjaan manual yang signifikan dengan implementasi pada website dan dapat digunakan sebagai alat bantu bagi pendamping PKH dalam menentukan penerima yang memenuhi kriteria Kemensos dan indikator BPS.]]>
<![CDATA[Pengukuran Penerimaan Aplikasi E-Government Menggunakan Technology Acceptance Model ]]>
<![CDATA[Mohammad Ainun Naja Fauzi]]>;
<![CDATA[Rini Indriati]]>;
<![CDATA[Dwi Harini]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11400
<![CDATA[Aplikasi Nganjuk Smart City merupakan layanan berbasis mobile yang dikembangkan oleh Pemerintah Kabupaten Nganjuk untuk memberikan akses mudah kepada masyarakat terhadap informasi dan layanan publik. Namun demikian, sebagai aplikasi yang baru diluncurkan, tingkat adopsi dan pemanfaatan aplikasi Nganjuk Smart City masih tergolong rendah. Hal ini terlihat dari minimnya jumlah pengguna aktif dan kurangnya partisipasi masyarakat, terutama dari kalangan usia tua yang belum terbiasa dengan teknologi digital. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengukuran penerimaan terhadap kualitas aplikasi Nganjuk Smart City. Dengan demikian, penelitian ini dilakukan untuk mengukur penerimaan aplikasi Nganjuk Smart City menggunakan technology acceptance model. Penelitian ini menggunakan dua variable utama dari TAM yaitu kemudahan pengguna dan manfaat pengguna. Responden yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 100 responden. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, diketahui kemudahan pengguna mendapatkan presentase 79,12 % yang termasuk dalam kategori “Sangat Setuju”, Sedangkan manfaat pengguna mendapatkan presentase 79,37% yang termasuk kategori “Sangat Setuju”, dapat disimpulkan Aplikasi Nganjuk Smart City masih bisa diterima dari sisi kemudahan dan manfaatnya.]]>
<![CDATA[Pengendalian Persediaan Produk dengan Metode PBB ]]>
<![CDATA[Pelawi, Predho]]>;
<![CDATA[Simanjuntak, Adolf Mulia]]>;
<![CDATA[Sitio, Bram Gideon]]>;
<![CDATA[Laia, Yonata]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11407
<![CDATA[Penelitian ini mengkaji pengendalian persediaan bahan baku pada UD. Jaya Rejeki dengan menerapkan metode Part Period Balancing (PPB). Masalah utama perusahaan adalah ketidakteraturan dalam pemesanan bahan baku yang menyebabkan inefisiensi biaya dan gangguan produksi. Melalui pendekatan kuantitatif dan analisis perhitungan PPB, penelitian ini menghasilkan rekomendasi pemesanan optimal yang mempertimbangkan biaya pemesanan dan penyimpanan. Hasil menunjukkan bahwa metode PPB mampu menurunkan total biaya persediaan dibandingkan pendekatan sebelumnya. Penelitian ini tidak hanya memberikan solusi praktis bagi sektor industri kecil, tetapi juga memperkuat bukti empiris mengenai efektivitas PPB dalam konteks kebutuhan produksi yang fluktuatif. Kontribusi utama penelitian ini adalah penyajian model implementasi PPB berbasis data aktual, yang dapat diadaptasi untuk meningkatkan efisiensi logistik pada sektor UMKM.]]>
<![CDATA[Perbandingan Pendekatan Statistika dan Machine Learning dalam Peramalan Data Time Series ]]>
<![CDATA[Christopher Andreas]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11429
<![CDATA[Peramalan data time series berfungsi sebagai alat penting untuk memahami pola temporal dan memproyeksikan hasil di masa mendatang, terutama dalam konteks menghadapi ketidakpastian global. Secara umum, peramalan dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan statistika atau machine learning (pembelajaran mesin). Studi ini membandingkan kinerja peramalan metode statistika (dengan AutoRegressive Integrated Moving Average atau ARIMA) dan metode pembelajaran mesin (dengan Support Vector Regression atau SVR). Variabel yang diteliti dalam studi ini adalah harga emas dunia. Estimasi parameter untuk model ARIMA dilakukan dengan menggunakan teknik Conditional Least Squares, sedangkan parameter untuk model SVR dipilih melalui metode grid search. Hasilnya menunjukkan bahwa kedua model menghasilkan prediksi yang sangat akurat, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6,59% untuk ARIMA dan 2,38% untuk SVR. Namun, terdapat perbedaan antara kedua pendekatan tersebut dalam hal asumsi model yang mendasari dan prosedur inferensi. Oleh karena itu, pilihan metode peramalan harus mempertimbangkan sejumlah faktor, tidak hanya karakteristik data, tetapi juga tujuan dan persyaratan khusus yang ditetapkan peneliti.]]>
<![CDATA[Analisis dan Perancangan Platform Edukasi PassionPath untuk Pemilihan Jurusan Pendidikan Berdasarkan Minat Bakat Siswa ]]>
<![CDATA[Nesicha, Yutia Nia]]>;
<![CDATA[Irawan, Yudie]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11430
<![CDATA[Pemilihan jurusan pendidikan lanjutan merupakan keputusan penting yang berdampak pada masa depan akademik dan karier siswa. Namun, banyak siswa masih mengalami kesulitan dalam menentukan jurusan yang sesuai dengan potensi diri akibat keterbatasan pemahaman terhadap minat, bakat, serta informasi jurusan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan platform edukasi digital bernama PassionPath yang memfasilitasi proses eksplorasi potensi diri siswa melalui asesmen psikologi interaktif dan konten edukatif berbasis video. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan pendekatan prototyping. Hasil perancangan mencakup use case diagram, class diagram, serta implementasi tampilan antarmuka pengguna mulai dari halaman landing page hingga halaman video pembelajaran. Platform PassionPath diharapkan mampu membantu siswa dalam mengambil keputusan jurusan pendidikan secara tepat, personal, dan berbasis data. Sistem ini juga mendukung peran guru dan orang tua dalam proses pendampingan karier siswa secara lebih aktif dan terstruktur.]]>
<![CDATA[Model Prediksi Penjadwalan Produksi Energi Terbarukan dengan Algoritma XGBoost dan Analisis Interpretatif Menggunakan SHAP ]]>
<![CDATA[M. Safii]]>;
<![CDATA[Husain]]>;
<![CDATA[Ika Okta Kirana]]>;
<![CDATA[Sasha Aiko Leana]]>;
<![CDATA[Yuli Indahwati Gultom]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11443
<![CDATA[Penjadwalan produksi energi terbarukan adalah kegiatan untuk menyeimbangkan antara pasokan dan permintaan energi dalam siklus sistem energi berkelanjutan. Berbagai jenis energi terbarukan seperti hidro, angin, matahari, dan lainnya akan melalui pemodelan prediktif dari jadwal produksi menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yang dikombinasikan dengan pendekatan interpretabilitas model menggunakan SHapley Additive exPlanations (SHAP). Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan parameter Tahun, Negara, Energi Surya, Energi Angin, Energi Hidro, Energi Terbarukan Lainnya, dan Total Energi Terbarukan. Pemodelan menunjukkan bahwa energi angin dan energi matahari memiliki prediksi produksi yang meningkat ketika nilai fitur tinggi dan energi angin memiliki efek negatif ketika nilai fitur rendah. Penelitian ini memiliki kontribusi yang signifikan terhadap faktor yang mempengaruhi penjadwalan dan juga berpeluang untuk penerapan sistem cerdas dalam pengambilan keputusan sektor energi. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar untuk merumuskan strategi manajemen energi berkelanjutan yang memiliki potensi untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan dan transparansi model dalam kebijakan energi terbarukan.]]>
<![CDATA[Peningkatan Pelayanan Tempat Wisata Dengan Penentuan Rute Terpendek ]]>
<![CDATA[Butar-Butar, Josepin Romiansyah]]>;
<![CDATA[Hutahaean, Pani Rosalita]]>;
<![CDATA[Laia, Yonata]]>
<![CDATA[ Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[STMIK Triguna Dharma ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11447
<![CDATA[Perkembangan teknologi membuat setiap informasi dapat tersebar dalam waktu singkat. Teknologi juga dapat digunakan untuk mengiklankan setiap tempat, usaha, produk. Perkembangan teknologi tidak lepas dari setiap kegiatan yang di lakukan oleh manusia salah satunya adalah penentuan objek wisata yang terdekat. wisata adalah tempat untuk repsing dan dapat bekunjung sampai waktu yang di inginkan oleh pengunjung, Sesuai dengan penjelasan diatas maka dapat dikatakan bahwa destinasi merupakan tempat yang dapat dikunjungin oleh wisatawan luar dan dalam negeri. Pencarian rute terpendek adalah kendala yang sering dihadapai oleh setiap pencari jalan alternatif untuk mencapai tujuan lebih cepat. Ada beberapa metode lain yang dapat menyelesaikan permasalah pencarian rute salah satu metode yang dapat menyelesaikan masalah tersebut adalah menggunakan metode pencarian heuristik. Salah satunya adalah algoritma Greedy Best-first search. hasil dari Penelitian dapat memberikan dampat positif kepada setia pengunjung terlebih dalam menentukan rute terpendek menuju tempat lokasi Wisatawan.]]>
