Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK) Proceeding of Community Service and Engagement
Zuki Pristiantoro Putro
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan QR Code Berbasis Aplikasi Mobile Untuk Manajemen Aset di SMK Telkom Jakarta Zuki Pristiantoro Putro; Hesmi Aria Yanti; Daduk Merdika Mansur; Mochamad Yudha Febrianta
The Proceeding of Community Service and Engagement (COSECANT) Seminar Vol. 4 No. 1 (2024): The Proceeding of Community Service and Engagement (COSECANT) Seminar
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cosecant.v4i1.7895

Abstract

Pengelolaan aset yang efisien merupakan tantangan utama bagi SMK Telkom Jakarta, sebuah lembaga pendidikan yang fokus pada teknologi informasi dan komunikasi. Manajemen aset yang masih dilakukan secara manual menyebabkan berbagai masalah, seperti ketidaktelitian pencatatan, kehilangan aset, dan rendahnya efisiensi operasional. Untuk mengatasi masalah ini, dilakukan pengembangan dan implementasi aplikasi mobile berbasis QR Code untuk manajemen aset (Simaset). Aplikasi dirancang mempermudah dan mengotomatisasi pencatatan dan pelacakan aset melalui teknologi QR Code dan setiap aset diberi label QR Code unik yang dapat dipindai menggunakan aplikasi mobile untuk memperbarui data secara real-time. Hasil implementasi menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil meningkatkan efisiensi dan akurasi dibuktikan dengan pengguna memberikan umpan balik positif terhadap kemudahan penggunaan aplikasi. diharapkan dapat memberikan inspirasi dan menjadi model bagi institusi pendidikan yang lain untuk menghadapi masalah serupa.
Optimasi Deteksi DDoS Attack Melalui Feature Selection Dan Ensemble Learning Zuki Pristiantoro Putro; Agung Kurniawan
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK) Vol. 4 No. 1 (2026): JURNAL PENGEMBANGAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIAKSI (JUPTIK)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Muara Bungo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52060/juptik.v4i1.4236

Abstract

Serangan DDoS (Distributed Denial of Service) semakin berkembang dalam kompleksitas dan skala, mengancam ketersediaan layanan jaringan secara serius. Deteksi yang efektif tidak hanya bergantung pada pemilihan classifier yang tepat, tetapi juga pada rekayasa fitur yang mampu mengisolasi atribut trafik paling diskriminatif dari ruang fitur berdimensi tinggi. Penelitian ini mengusulkan pipeline deteksi DDoS yang mengintegrasikan Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RFECV) untuk seleksi fitur, Random Undersampling untuk menangani ketidakseimbangan kelas, dan classifier Random Forest yang dioptimalkan melalui Grid Search. Eksperimen dilakukan pada dataset benchmark CIC-DDoS2019 yang mencakup 12 jenis serangan DDoS dengan 87 fitur awal. RFECV berhasil mereduksi ruang fitur menjadi 25 atribut dengan skor cross-validation 99,83%. Dengan hyperparameter optimal (n_estimators=300, max_depth=None), model yang diusulkan mencapai akurasi 99,97%, presisi 99,96%, recall 99,95%, dan F1-score 99,95% pada data uji. Analisis ablasi mengkonfirmasi bahwa kombinasi seleksi fitur berbasis wrapper dengan tuning hyperparameter menghasilkan peningkatan F1-score sebesar 0,24 poin absolut dibandingkan baseline. Hasil ini menunjukkan efektivitas pendekatan optimasi terstruktur berbasis komponen untuk deteksi DDoS berperforma tinggi.
Co-Authors Agung Kurniawan Daduk Merdika Mansur Hesmi Aria Yanti Mochamad Yudha Febrianta