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 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,
Computer Science & IT
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
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 521 Documents
 49   50   51   52   53 
Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menganalisis Pola Nilai Siswa Pada Ujian Sekolah Di SD Negeri 101879 Noval, Daffa; Muhammad Zunaidi; Faisal Taufik
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i6.12075

Abstract

Permasalahan nilai siswa yang belum mencapai standar ketuntasan minimal (KKM) di SD Negeri 101879 menjadi perhatian utama karena berdampak pada efektivitas pembelajaran. Fenomena remedial yang berulang pada mata pelajaran tertentu seperti Matematika, IPA, dan Bahasa Indonesia mengindikasikan adanya pola khusus yang belum teridentifikasi secara sistematis. Guru kesulitan menganalisis keterkaitan antar faktor-faktor penyebab remedial, seperti absensi, kesulitan materi, dan tugas harian, karena data yang tersedia masih bersifat deskriptif. Penelitian ini menawarkan solusi melalui penerapan algoritma Apriori, salah satu teknik dalam Data Mining untuk menemukan pola asosiasi tersembunyi dalam data nilai siswa. Dengan pendekatan Association Rule Mining, sistem dirancang untuk menganalisis keterkaitan antar mata pelajaran dan faktor lainnya yang sering muncul bersamaan pada kasus remedial. Data diuji menggunakan nilai minimum support dan confidence untuk menghasilkan aturan asosiasi yang akurat dan bermanfaat bagi pengambilan keputusan pendidikan. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor “kesulitan materi” dan “absensi” memiliki tingkat support dan confidence tertinggi sebagai penyebab utama remedial. Selain itu, ditemukan bahwa siswa yang remedial pada Matematika juga cenderung remedial di IPA dan IPS. Temuan ini memberikan gambaran pola keterkaitan nilai yang dapat dimanfaatkan oleh sekolah dalam menyusun strategi pembelajaran dan intervensi yang lebih tepat sasaran. Sistem yang dibangun berbasis web dan dapat digunakan guru untuk mengidentifikasi siswa berisiko remedial sejak dini.
Rekrutmen Calon PANTARLIH Untuk Pilkada Di Kelurahan Pasar Baru Kecamatan Medan Kota Menggunakan MOOSRA Sari, Niken Permata; Anwar, Badrul; Santosa, Ismawardi
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.v5i1.12106

Abstract

Rekrutmen calon Petugas Pemutakhiran Data Pemilih (PANTARLIH) untuk Pilkada di Kelurahan Pasar Baru Kecamatan Medan Kota kadang mengalami masalah yang berpengaruh terhadap jalannya proses dan hasilnya. Salah satu masalahnya adalah kurangnya efisiensi dan akurasi dalam proses rekrutmen petugas. Pada periode sebelumnya secara manual, penilaian calon petugas berdasarkan kriteria tertentu tidak transparan, sering menghabiskan banyak waktu, dan rentan terhadap subjektivitas. Ini membuat sulit untuk memastikan bahwa kandidat yang dipilih memiliki kompetensi yang diperlukan untuk posisi tersebut. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan memanfaatkan kemajuan teknologi informasi. Salah satunya adalah sistem pendukung keputusan (Decision Support System), yaitu pasangan berbagai sumber intelektual dari sekelompok individu dengan sumber intelektual komputer untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Sistem ini digunakan untuk menilai calon berdasarkan kriteria yang telah ditentukan seperti pengalaman, kompetensi, dan hasil tes, sehingga proses seleksi menjadi lebih objektif, efisien, dan transparan. Salah satu metode yang digunakan adalah Multiobjective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis (MOOSRA).Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah tersusunnya sistem pendukung keputusan dengan metode MOOSRA yang mampu mempercepat proses rekrutmen petugas pemutakhiran data pemilih secara objektif, efisien, dan transparan, sehingga kandidat terpilih benar-benar sesuai dengan kriteria dan kebutuhan yang ditetapkan.
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Prioritas Alokasi Anggaran Menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI) dan Rank Order Centrod (ROC) Kumalasari, Siti; Marsono; Setiawan, Dedi
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i6.12132

Abstract

Badan Kesatuan Bangsa dan Politik Provinsi Sumatera Utara memiliki peran strategis dalam menjaga stabilitas politik dan sosial di daerah, termasuk memastikan alokasi anggaran program secara tepat sasaran. Tantangan yang dihadapi adalah kompleksitas program yang harus didanai dengan sumber daya terbatas, sehingga proses penentuan prioritas anggaran rentan terhadap subjektivitas dan ketidakefisienan. Maka dari itu, Penelitian ini menawarkan solusi melalui pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Preference Selection Index (PSI) dan Rank Order Centroid (ROC). Metode PSI digunakan untuk melakukan perengkingan alternatif berdasarkan nilai preferensi tiap kriteria, sedangkan metode ROC digunakan untuk menghitung bobot kriteria secara objektif dari urutan kepentingannya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan metode PSI dan ROC dapat meningkatkan keakuratan, efisiensi, dan transparansi proses penentuan prioritas alokasi anggaran.
Sistem Pakar Diagnosa Dini Diabetes Pada Remaja Di Klinik Andriani Menggunakan Metode Teorema Bayes Batubara, Aprina; Ramadhan, Mukhlis; Kusnasari, Sri
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.v5i1.12203

Abstract

Penyakit diabetes pada remaja dini menjadi perhatian khusus karena dapat berdampak serius terhadap kesehatan jangka panjang. Deteksi dini terhadap gejala-gejala diabetes sangat penting agar penanganan dapat dilakukan secara cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang mampu mengidentifikasi kemungkinan terjadinya diabetes berdasarkan gejala yang dialami oleh remaja dini dengan menerapkan metode Teorema Bayes. Metode ini digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya suatu jenis diabetes berdasarkan gejala-gejala yang diinput oleh pengguna. Sistem ini dibangun dengan basis pengetahuan yang bersumber dari data dan referensi medis terpercaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan diagnosis dengan probabilitas yang mendekati hasil dari tenaga medis, dengan contoh kasus menunjukkan bahwa pasien D1 terdiagnosis menderita Diabetes tipe-I dengan probabilitas sebesar 54%. Akurasi sistem juga dinilai cukup baik berdasarkan perbandingan dengan data riil dan masukan dari tenaga medis. Dengan demikian, sistem pakar ini dapat menjadi alat bantu alternatif dalam proses skrining awal penyakit diabetes pada remaja dini. Dengan adanya sistem pakar ini, proses deteksi dini penyakit diabetes pada remaja dini dapat dilakukan dengan lebih cepat, praktis, dan terstruktur. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi dalam mendukung tenaga medis maupun masyarakat umum sebagai sarana skrining awal, sehingga potensi risiko komplikasi akibat keterlambatan penanganan dapat diminimalisasi.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kualitas Minyak Mentah Kelapa Sawit Terbaik Menggunakan Metode MOORA Tumangger, Nova Liana Br; Jaya, Hendra; Kustini, Rini
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.v5i1.12204

Abstract

PT Perkebunan Lembah Bhakti memiliki permasalahan dalam penentuan kualitas minyak mentah kelapa sawit terbaik dimana proses penentuan masih dilakukan dengan cara manual tanpa mempertimbangkan kriteria kriteria yang menjadi akar penilaian. Proses menentukan kualitas minyak mentah kelapa sawit juga membutuhkan waktu. Hal ini tentu berpengaruh terhadap penjualan. Oleh karena itu maka dibangunlah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan proses penilaian data alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan dikombinasikan dengan metode MOORA. Metode MOORA merupakan metode yang dapat mengurangi kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah. Hasil yang diperoleh adalah sebuah sistem yang dapat memberikan hasil akhir berupa urutan penilaian dalam penentuan kualitas minyak mentah kelapas sawit terbaik mulai dari nilai tertinggi hingga terendah. Keputusan yang didapat, diharapkan akan membantu pihak PT Perkebunan Lembah Bhakti dalam menambah penjualan.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menganalisis Pendapat Siswa Terhadap Edukasi Anti Perundungan Petti Indrayati Sijabat; Eviyanti Br Barus; Nuraisana; Laora S.Lingga, Yosia; Amelia Putri, Dwita
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.v5i1.12336

Abstract

Perundungan di lingkungan pendidikan merupakan permasalahan sosial yang berdampak signifikan terhadap perkembangan psikologis dan akademik peserta didik. Edukasi anti perundungan telah banyak diterapkan di sekolah, namun efektivitasnya sering kali sulit diukur secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendapat siswa terhadap program edukasi anti perundungan dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada data berbasis teks. Data diperoleh melalui kuesioner terbuka yang diisi oleh siswa, kemudian dilakukan tahap preprocessing meliputi tokenizing, stopword removal, dan pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil klasifikasi pendapat siswa dibagi menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma KNN dengan nilai k = 5 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 86,4%, menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi kecenderungan opini siswa secara efektif. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan dalam evaluasi serta pengembangan strategi edukasi anti perundungan di lingkungan sekolah.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Barang Elektronik Dengan Metode Assemble AHP-SAW Hakim, Bhustomy; Clarissa, Talarice Felicia Elvinata Happy; Jong, Peter Nolasco; Carlos, Leoflavianus Jang; Geasela, Yemima Monica
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.v5i1.12344

Abstract

Pemilihan supplier merupakan salah satu aspek strategis dalam manajemen rantai pasok karena berpengaruh langsung terhadap kualitas bahan baku, kelancaran produksi, serta efisiensi biaya operasional. Namun, praktik di lapangan sering menghadapi tantangan berupa keterlambatan pengiriman, ketidaksesuaian kualitas produk, maupun biaya tambahan yang berdampak negatif terhadap produktivitas perusahaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sebuah pendekatan yang sistematis dan objektif melalui pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Penelitian ini mengusulkan pengembangan SPK dengan mengombinasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). AHP digunakan untuk menentukan bobot prioritas setiap kriteria melalui perbandingan berpasangan dan pengujian konsistensi, sedangkan SAW dimanfaatkan untuk menghitung skor akhir alternatif supplier berdasarkan bobot yang telah ditentukan. Kombinasi kedua metode ini diharapkan mampu memberikan peringkat alternatif yang lebih akurat, transparan, dan mudah dipahami oleh pengambil keputusan. Tahapan penelitian meliputi identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data terkait kriteria penilaian supplier, implementasi sistem berbasis metode AHP-SAW, serta evaluasi hasil perhitungan. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini antara lain kualitas produk, ketahanan, garansi, harga, kecepatan respon komunikasi, waktu pengiriman, dan biaya pengiriman. Hasil yang diharapkan adalah sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi supplier terbaik secara objektif, sehingga dapat membantu perusahaan meminimalkan risiko operasional dan meningkatkan daya saing. Penggabungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi pemilihan supplier secara objektif dan terstruktur. Sistem ini memberikan rekomendasi yang sistematis dan efisien sesuai dengan standar perusahaan, sehingga membantu mengurangi risiko kesalahan dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih bijak.
Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Analisis Profil Konsumen Untuk Strategi Manajemen Pemasaran Apriani, Wira; Yuda Perwira; Refin Herissandi; Septian Jordan Purba
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.v5i1.12492

Abstract

Segmentasi konsumen merupakan pendekatan penting dalam manajemen pemasaran untuk memahami karakteristik pelanggan dan merumuskan strategi yang tepat sasaran. Namun, tidak semua organisasi memiliki data transaksi yang lengkap, sehingga pemanfaatan data profil pelanggan non-transaksional menjadi alternatif yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi konsumen berdasarkan profil pelanggan menggunakan metode K-Means Clustering sebagai dasar penyusunan strategi manajemen pemasaran. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining. Dataset yang digunakan adalah dataset publik Customers Purchase Behavior dari Kaggle yang terdiri dari 72.637 data pelanggan. Variabel yang dianalisis meliputi lifestage dan premium customer. Data kategorik ditransformasikan melalui proses encoding dan dinormalisasi sebelum diterapkan algoritma K-Means Clustering. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumen dapat dikelompokkan ke dalam tiga segmen utama dengan karakteristik yang berbeda berdasarkan tahapan kehidupan dan preferensi harga. Segmentasi ini mencerminkan perbedaan sensitivitas harga dan potensi nilai pelanggan pada masing-masing kelompok. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode K-Means Clustering efektif digunakan untuk segmentasi konsumen berbasis data profil pelanggan non-transaksional. Hasil segmentasi dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam penyusunan strategi manajemen pemasaran yang lebih terarah dan berbasis data.
Analisis dan Implementasi Algoritma AES untuk Pengamanan Dokumen Pemerintahan Berbasis Website Panjaitan, Zaimah; Nasution, Muhammad Zaki Nasri; Pane, Deski Helsa; Ibnutama, Khairi
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.v5i1.12505

Abstract

Keamanan dokumen pemerintahan merupakan aspek penting dalam mendukung tata kelola pemerintahan yang transparan dan terpercaya, khususnya pada sistem pengelolaan dokumen berbasis website. Dokumen perencanaan pembangunan, seperti hasil kesepakatan Musyawarah Perencanaan Pembangunan (MUSRENBANG), memiliki tingkat kerahasiaan tinggi sehingga memerlukan mekanisme pengamanan yang andal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengimplementasikan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) dalam pengamanan dokumen pemerintahan berbasis website. Metode penelitian yang digunakan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan arsitektur aplikasi, serta implementasi algoritma AES pada proses enkripsi dan dekripsi dokumen. Pengujian sistem dilakukan dengan mengukur waktu proses enkripsi dan dekripsi pada berbagai ukuran file dokumen untuk mengevaluasi kinerja algoritma yang diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma AES mampu memberikan tingkat keamanan yang baik terhadap dokumen pemerintahan tanpa memberikan dampak signifikan terhadap kinerja sistem berbasis website. Selain itu, sistem yang dikembangkan mampu menjaga kerahasiaan data dokumen dari akses tidak sah. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan algoritma AES efektif digunakan sebagai solusi pengamanan dokumen pemerintahan berbasis website dan dapat diimplementasikan sebagai model pengamanan data pada sistem e-government tingkat lokal.
Integrasi Multi Factor Evaluation Process (MFEP) Untuk Prioritisasi Kanal Pemasaran Digital UMKM Idaman, Akbar; Sunjaya, Muit; Tar Muhammad Raja Gunung; Aurlani, Febry
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.v5i2.12328

Abstract

Penelitian ini mengintegrasikan Multi Factor Evaluation Process (MFEP) sebagai kerangka evaluasi multikriteria untuk prioritisasi kanal pemasaran digital UMKM pada konteks Indonesia yang ditandai keterbatasan anggaran, SDM, dan kompetensi digital. Lima kriteria inti digunakan, yaitu Reach–Fit, efisiensi biaya/CPA, potensi konversi, kecepatan dampak (time-to-result), serta kemudahan eksekusi & pengukuran. Data mencakup 13 alternatif kanal yang dinilai pada skala 1–5 dan dibobotkan sesuai skema penelitian. Capaian utama menunjukkan 7 kanal melampaui ambang kelulusan TNE ≥ 3,50, yaitu: TikTok Ads (3,95), Facebook Local Awareness Ads (3,85), Influencer Mikro (3,85), Instagram Feed Ads Conversion (3,60), WhatsApp Click-to-Chat (3,55), Instagram Reels Organic + Light Ads (3,50), dan Marketplace Ads (3,50); kanal lain berada pada rentang 2,85–3,30 dan direkomendasikan sebagai pendukung/optimalisasi. Hasil ini menegaskan bahwa keputusan yang menimbang kelima kriteria lebih konsisten, hemat, dan actionable dibanding pemilihan berbasis intuisi, karena langsung diturunkan menjadi urutan eksekusi, alokasi anggaran awal, dan fokus peningkatan kapabilitas tim. Kerangka MFEP yang diusulkan bersifat sederhana, transparan, dan dapat dijelaskan, sehingga layak diadopsi sebagai sistem pendukung keputusan bagi pendampingan UMKM.

Page 52 of 53 | Total Record : 521

 49   50   51   52   53 

Filter by Year

2022 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 2 (2026): EDISI MARET 2026 Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026 Vol. 4 No. 6 (2025): EDISI NOVEMBER 2025 Vol. 4 No. 5 (2025): EDISI SEPTEMBER 2025 Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025 Vol. 4 No. 3 (2025): EDISI MEI 2025 Vol. 4 No. 2 (2025): EDISI MARET 2025 Vol. 4 No. 1 (2025): EDISI JANUARI 2025 Vol. 3 No. 6 (2024): Edisi November 2024 Vol. 3 No. 5 (2024): Edisi September 2024 Vol. 3 No. 4 (2024): Edisi Juli 2024 Vol. 3 No. 3 (2024): Edisi Mei 2024 Vol. 3 No. 2 (2024): EDISI MARET 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): EDISI JANUARI 2024 Vol. 2 No. 6 (2023): EDISI NOVEMBER 2023 Vol. 2 No. 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023 Vol. 2 No. 4 (2023): EDISI JULI 2023 Vol. 2 No. 3 (2023): EDISI MEI 2023 Vol. 2 No. 2 (2023): EDISI MARET 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): EDISI JANUARI 2023 Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022 Vol 1, No 5 (2022): EDISI SEPTEMBER 2022 Vol. 1 No. 4 (2022): EDISI JULI 2022 Vol 1, No 4 (2022): EDISI JULI 2022 Vol 1, No 3 (2022): EDISI MEI 2022 Vol 1, No 2 (2022): EDISI MARET 2022 Vol 1, No 1 (2022): EDISI JANUARI 2022 More Issue