Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

6.831

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Media Mesin: Majalah Teknik Mesin INFORMAL: Informatics Journal Jurnal Teknik Sipil Bina Insani ICT Journal Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Journal of Community Development Journal of Information System and Technology (JOINT) JIWAKERTA: Jurnal Ilmiah Wawasan Kuliah Kerja Nyata BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer Abdimas Awang Long: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Indonesian Community Journal Dedikasi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jutech: Jurnal Teknologi Informasi INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Jurnal Informatika dan Teknologi Pendidikan Smart Techno (Smart Technology, Informatic and Technopreneurship) JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy J-ENSITEC (Journal of Engineering and Sustainable Technology) Jurnal Aplikasi Sistem Informasi dan Elektronika Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Sains Journal of Digital Literacy and Volunteering (JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia)

Oktavianto, Hardian

Universitas Muhammadiyah Jember

Author-ID : 1282732

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 59 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

Analisis dan Implementasi Honeypot Menggunakan Dionaea Sebagai Penunjang Keamanan Jaringan Cahyanto, Triawan Adi; Oktavianto, Hardian; Royan, Agil Wahyu
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 2 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Honeypot merupakan salah satu paradigma baru dalam keamanan jaringan yang bertujuan untuk mendeteksi kegiatan yang mencurigakan, membuat jebakan untuk penyerang (attacker) serta mencatat aktivitas yang dilakukan penyerang. Dionaea merupakan salah satu kategori honeypot low interaction sebagai penerus Nephentes. Dionaea membuat emulasi layanan palsu yang akan dijadikan sebagai target utama serangan. Penelitian yang dilakukan dengan membuat simulasi terhadap kinerja sistem. Honeypot dibangun menggunakan sistem operasi pada lingkungan virtual. Pengujian sistem menggunakan teknik penyerangan port scanning dan exploit layanan sistem. Hasil penyerangan akan tersimpan pada log yang terdapat pada honeypot. Dioanea berhasil diterapkan untuk menjebak penyerang dimana data penyerangan yang tercatat pada log berupa exploitasi ke MySQL, Layanan SMB dan Layanan MSRPC.Kata kunci: Honeypot, Dionaea, Exploit, Keamanan Jaringan

Optical Character Recognition Untuk Ekstraksi Teks Rambu Lalu Lintas Oktavianto, Hardian Oktavianto; Sulistyo, Henny Wahyu
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 1 (2018): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Papan penunjuk arah merupakan salah satu jenis dari rambu lalu lintas yang ditempatkan di sepanjang jalan untuk memberi informasi kepada para pengemudi tentang kondisi jalan dan keterangan arah. Faktanya tulisan yang tertera pada papan penunjuk arah cenderung susah dideteksi dan dibaca karena berbagai ukuran, kondisi, nilai-nilai grayscale, dan latar belakang yang kompleks. Teknik pengolahan citra digital yaitu Optical Character Recognition (OCR) dapat digunakan untuk membantu mengatasi permasalahan ekstraksi informasi atau pembacaan tulisan pada papan penunjuk arah. Pada penelitian ini akan digunakan ekstraksi teks dengan metode OCR dengan menggunakan salah satu library dari MATLAB. Library ocr dapat digunakan untuk melakukan ekstraksi teks pada rambu lalu lintas penunjuk informasi arah. Uji tingkat kesuksesan ekstraksi teks mencapai 97%, dan uji kesesuaian hasil ekstraksi teks dengan kecocokan informasi pada rambu penunjuk arah adalah sebesar 60%.Kata Kunci : OCR, Ekstraksi Teks, Pengolahan Citra, Matlab

DETEKSI SPAM PADA EMAIL BERBASIS FITUR KONTEN MENGGUNAKAN NAÃ¯VE BAYES fitriyah, nur qodariah; Oktavianto, hardian; hasbullah, hasbullah
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 5, No 1 (2020): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v5i1.3414

Penelitian menunjukkan bahwa terdapat lebih dari 3 milyar akun email di dunia dengan frekuensi pengiriman email sekitar 205 ? 294 milyar setiap hari. Salah satu masalah yang muncul dari pengiriman email yang luar biasa ini adalah adanya spam email. Salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan spam email tersebut adalah dengan teknik penyaringan spam email. Penyaringan spam email dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan teori berbasis pembelajaran, yaitu dengan klasifikasi. Penelitian ini menerapkan algoritma Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi spam email sehingga dari dataset email, akan dikelompokkan menjadi 2 yaitu spam email dan non- spam email. Hasil uji dengan menggunakan k-fold cross validation sebagai pembagian data latih dan data uji, menghasilkan kesimpulan bahwa nilai rata ? rata data terklasifikasi benar adalah sebesar 3903, sedangkan nilai rata ? rata data terklasifikasi salah adalah sebesar 698, rata ? rata akurasi sebesar 84.8%, sedangkan rata ? rata precision dan recall berturut ? turut adalah 0.86 dan 0.85. Akurasi, precision, dan recall tertinggi diperoleh ketika menggunakan nilai k=9. Kata kunci: deteksi, klasifikasi, spam email, naive bayes ABSTRACT Research shows that there are more than 3 billion email accounts in the world with a frequency of sending emails around 205 - 294 billion every day. One problem that arises from sending this extraordinary email is the existence of spam email. One solution to overcome the problem of email spam is by email spam filtering techniques. Email spam filtering can be done using a learning-based theory approach, namely classification. This study applies the Naive Bayes algorithm to classify email spam so that from the email dataset, it will be grouped into 2 namely spam email and non-spam email. The test results using k-fold cross validation as a division of training data and test data, resulting in the conclusion that the average value of correctly classified data is 3903, while the average value of classified data is 698, the average accuracy is 84.8% , while the average precision and recall are 0.86 and 0.85, respectively. The highest accuracy, precision, and recall are obtained when using the value k = 9. Keywords: detection, classification, spam email, naive bayes

SEGMENTASI AREA GIGI MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS Hardian Oktavianto; Izzati Muhimmah; Taufiq Hidayat
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 4 No 2 (2017)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v4i2.63

Researches with early detection of caries using x-ray topic has been widely developed, generally before doing object detection, the early step is segmentation. Image segmentation is one of the digital image processing steps used to segregate an area or object observed with other areas or objects. Segmentation has an important role as the initial determination of the desired area or object so that it can be continued to the identification stage. FCM (fuzzy c-means) algorithm is one of object segmentation technique or object grouping in the field of digital image processing study. The basic concept of FCM is to determine the centroid and members of each group adaptively, in principle FCM uses a fuzzy grouping model so that a data or element becomes a member of all the clusters that are formed. Segmentation of the dental area using FCM with 4 clusters aims to segment the enamel, dentin, pulp, and backround areas. The result of segmentation using FCM is influenced by the condition of the dataset used. The background area of the entire dataset can be well segmented. FCM is also capable of segmenting the enamel area but in some datasets, the enamel segmentation results are still mixed with other teeth areas. For the dentin and pulp areas, the segmentation result of these two areas is not optimal yet; most of the dentin and or pulp areas are still segmented with the other teeth’s area.

Pencarian Pola Asosiasi Keluhan Pasien Menggunakan Teknik Association Rule Mining Ulya Anisatur Rosyidah; Hardian Oktavianto
INFORMAL: Informatics Journal Vol 3 No 1 (2018): INFORMAL - Informatics Journal
Publisher : Faculty of Computer Science, University of Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/isj.v3i1.5541

Perkembangan dan pertumbuhan data di bidang kesehatan semakin meningkat dan bertambah, baik dari kualitas maupun kuantitas, dilihat dari sisi kualitas, perkembangan data ini mengalami perubahan dari bentuk dokumen tulis menjadi dokumen digital atau yang biasanya kita sebut dengan file. Isu yang muncul adalah apakah informasi yang bisa diambil atau didapatkan dari sekian banyak data medis yang tersedia hanya berupa informasi – informasi pada umumnya, sedangkan dari suatu basis data yang tersedia seringkali memuat beberapa variabel sekaligus, bahkan apabila diteliti lebih jauh lagi, basis data yang berbeda bisa jadi memuat beberapa variabel yang sama, dari isu tersebut maka diperlukan suatu metode untuk bisa menggali lebih dalam informasi – informasi yang belum diketahui. Berkaitan dengan data medis serta data mining, maka penelitian kali ini akan membahas tentang implementasi atau kegunaan dari data mining pada data kunjungan pasien dengan cara menerapkan association rule mining untuk mendapatkan pola – pola asosiasi dari basis data kunjungan pasien yang tersedia menggunakan algoritma apriori dan algoritma FP-Growth. Baik algoritma apriori dan algoritma FP-Growth menghasilkan output yang sama. Perbedaan hasil uji coba terletak pada jumlah rule asosiasi yang ditemukan, dengan menggunakan algoritma apriori ditemukan 3 buah rule asosiasi, sedangkan ketika digunakan algoritma FP-Growth ditemukan 2 buah rule asosiasi, hal ini terjadi pada saat uji coba yang dilakukan menggunakan confidence sebesar 80%.

Analisis Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Naive Bayes Hardian Oktavianto; Rahman Puji Handri
INFORMAL: Informatics Journal Vol 4 No 3 (2019): INFORMAL - Informatics Journal
Publisher : Faculty of Computer Science, University of Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/isj.v4i3.14170

Breast cancer is one of the highest causes of death among women, this disease ranks second cause of death after lung cancer. According to the world health organization, 1 million women get a diagnosis of breast cancer every year and half of them die, in general this is due to early treatment and slow treatment resulting in new cancers being detected after entering the final stage. In the field of health and medicine, machine learning-based classification has been carried out to help doctors and health professionals in classifying the types of cancer, to determine which treatment measures should be performed. In this study breast cancer classification will be carried out using the Naive Bayes algorithm to group the types of cancer. The dataset used is from the Wisconsin breast cancer database. The results of this study are the ability of the Naive Bayes algorithm for the classification of breast cancer produces a good value, where the average percentage of correctly classified data reaches 96.9% and the average percentage of data is classified as incorrect only 3.1%. While the level of effectiveness of classification with naive bayes is high, where the average value of precision and recall is around 0.96. The highest precision and recall values are when the test data uses a percentage split of 40% with the respective values reaching 0.974 and 0.973.

The Four-Distance Domination Number in the Ladder and Star Graphs Amalgamation Result and Applications Ilham Saifudin; Hardian Oktavianto; Lutfi Ali Muharom
JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Vol 6, No 2 (2022): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jtam.v6i2.6628

The study purpose is to determine the four-distance domination number in the amalgamation operation graph, namely the vertex amalgamation result graph of ladder graph Amal(L_m,v,n) with m≥2 and n≥2 and the vertex amalgamation result graph of a star graph with its name Amal(S_m,v,n) with m≥2 and n>2. In addition, the application use the Four-distance domination number on Jember Regency Covid-19 taskforce post-placement. The Importanceof this research, namely the optimal distribution of the Covid-19 task force post. It is not just doing mask surgeries every day on the streets. The optimal referred to can be in the form of integrated handlers in each sub-district or points that are considered to need fast handling so that coordination between posts can respond and immediately identify cases of transmission and potential infections due to interactions with patients who are already positive. The methods used in this research are pattern recognition and axiomatic deductive methods. The results of this study include:γ_4 (Amal(S_m,v,n))=1; for m≥2 and n≥2, γ_4 (Amal(L_m,v,n))={■(1; for 2≤m≤4 @⌊m/8⌋n+1 for m≡0,1,2,3,4 (mod 8)@⌈m/8⌉n; for others m ) ┤ and based on the Indonesia Country, Jember Regency Map, 2 Covid 19 task-force posts are needed to be placed in Balung and Kalisat sub-districts using the Four-distance domination number application.

RANCANG BANGUN APLIKASI PENCATATAN KEUANGAN DIGITAL BAGI BUMDES Henny Wahyu Sulistyo; Hardian Oktavianto
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 6 No 1 (2021): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2021)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v6i1.1763

Bagi Bumdes tentunya catatan keuangan sangat bermanfaat dimana pengelola dapat mengetahui secara rinci perkembangan usaha. Dengan memiliki pencatatan yang detail, maka pengelola dapat mengetahui sudah sejauh mana perkembangan usaha yang dimiliki melalui progres kondisi bisnis, apakah sedang meningkat, menurun, maupun dalam kondisi yang stagnan. Kondisi tersebut dapat terlihat dari catatan keuangan yang dimiliki. Pengelola juga dapat mengetahui kondisi keuangan bisnis. Sebagai Bumdes yang mungkin baru beberapa tahun berdiri, maka catatan keuangan sangat penting untuk melihat kondisi keuangan, sehingga pengelola mengetahui kondisi keuangan dari bulan ke bulan, maupun dari tahun ke tahun. Selain itu pengelola dapat menjadikan catatan keuangan sebagai sumber pengambil keputusan, karena keputusan sebuah bisnis dapat dilihat dari kondisi keuangan yang sedang dijalankan. Jika selama satu bulan ini dalam kondisi rugi, maka bisa menentukan target apa yang seharusnya dilakukan untuk meningkatkan keuntungan pada periode selanjutnya. Beberapa aplikasi telah disediakan oleh pemerintah akan tetapi banyak bumdes yang kesulitan dalam penggunaannya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan rancang bangun aplikasi pencatatan keuangan bagi bumdes yang ramah dan mudah dalam penggunaannya. Aplikasi dibangun berdasarkan kebutuhan dasar bumdes melalui observasi dan hasil studi yang mendalam, kebutuhan bumdes diambil berdasarkan salah satu bumdes di Kabupaten Jember.Aplikasi pencatatan keuangan dapat membantu pihak Bumdes dalam pencatatan transaksi keuangan dan penyajian laporan transaksi, sehingga dampaknya adalah meningkatkan produktivitas dan kinerja Bumdes. Aplikasi ini lebih baik dari model pencatatan yang telah dipakai sebelumnya yaitu dari model dokumen cetak dan formulir spreadsheet sederhana.

Deteksi Spam Pada Email Berbasis Fitur Konten Menggunakan Naïve Bayes Nur Qodariyah Fitriyah; Hardian Oktavianto; Hasbullah Hasbullah
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 5, No 1 (2020): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v5i1.3414

Penelitian menunjukkan bahwa terdapat lebih dari 3 milyar akun email di dunia dengan frekuensi pengiriman email sekitar 205 – 294 milyar setiap hari. Salah satu masalah yang muncul dari pengiriman email yang luar biasa ini adalah adanya spam email. Salah satu solusi untuk mengatasi permasalahan spam email tersebut adalah dengan teknik penyaringan spam email. Penyaringan spam email dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan teori berbasis pembelajaran, yaitu dengan klasifikasi. Penelitian ini menerapkan algoritma Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi spam email sehingga dari dataset email, akan dikelompokkan menjadi 2 yaitu spam email dan non- spam email. Hasil uji dengan menggunakan k-fold cross validation sebagai pembagian data latih dan data uji, menghasilkan kesimpulan bahwa nilai rata – rata data terklasifikasi benar adalah sebesar 3903, sedangkan nilai rata – rata data terklasifikasi salah adalah sebesar 698, rata – rata akurasi sebesar 84.8%, sedangkan rata – rata precision dan recall berturut – turut adalah 0.86 dan 0.85. Akurasi, precision, dan recall tertinggi diperoleh ketika menggunakan nilai k=9. Kata kunci: deteksi, klasifikasi, spam email, naive bayes ABSTRACT Research shows that there are more than 3 billion email accounts in the world with a frequency of sending emails around 205 - 294 billion every day. One problem that arises from sending this extraordinary email is the existence of spam email. One solution to overcome the problem of email spam is by email spam filtering techniques. Email spam filtering can be done using a learning-based theory approach, namely classification. This study applies the Naive Bayes algorithm to classify email spam so that from the email dataset, it will be grouped into 2 namely spam email and non-spam email. The test results using k-fold cross validation as a division of training data and test data, resulting in the conclusion that the average value of correctly classified data is 3903, while the average value of classified data is 698, the average accuracy is 84.8% , while the average precision and recall are 0.86 and 0.85, respectively. The highest accuracy, precision, and recall are obtained when using the value k = 9. Keywords: detection, classification, spam email, naive bayes

Optical Character Recognition Untuk Ekstraksi Teks Rambu Lalu Lintas Hardian Oktavianto Oktavianto; Henny Wahyu Sulistyo
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 3, No 1 (2018): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/justindo.v3i1.2204

Co-Authors A'yun, Qurrota Abdul Azis Aditya Surya Manggala Agil Wahyu Royan Agung Nilogiri Ahmad Yusril Ghali Taufiqul Haq aji brahma nugroho, aji brahma Al Faruq, Habibatul Azizah Alfain, Asfik Amilia, Indi Rosifatul Anggar Wahyu Hadiyatullah Ardhi Fathonisyam Putra Nusantara Ardhi, Nusantara Fathonisyam Putra Ari Eko Wardoyo Ari Eko Wardoyo Budi Satria Bakti Chaidir, Reza Daryanto Daryanto Dasuki, Moh Dewi Lusiana Dewi Lusiana Pater Dewi, Sofia Rhosma Dimas D K Dimas Nur Hazikin Dimas Pradana Ega Yusni Habibie Firdaussani, Ahmad fitriyah, nur qodariah Fitriyah, Nur Qodariyah Ginanjar Abdurrahman Hadijatmiko, Hadijatmiko Hasbullah Hasbullah Hasbullah Hasbullah Hidayat, Muhammad Hafid Iftitah Sita Devi Andani Irawan, Dudi Izzati Muhimmah Kiki Diah Ayu Puspita Luqman Hakim Lusiana, Dewi Marganingsih, Dirgahayu Maulana, Oka Wahyu Moh Khoirul Anam Moh. Dasuki Mokh Hairul Bahri Mubarok, Fikril Muh Nur I.F Muhammad Rivansyah Muhammad Zainur Ridlo Muharom, Lutfi Ali Mukti Sintawati Nanang Saiful Rizal Nely Ana Mufarida Nugroho, Dimas Widia Adi Permata, Arindha Dyah Probowulan, Diyah Qurotta A’yun Qurrota A’yun Rahayu, Yeni Dwi Rahman Puji Handri Rahman, Miftahur Rahman, MIftahur Rasuki, Muhlisin Rega Sukmawati Ria Angin, Ria Rizky, Mohammad Royan, Agil Wahyu Saifudin, Ilham Saputra, Septiyan Tri Septian Dwi Chandra Sofia Ariyani Suharso, Wiwik Sulistyo, Henny Wahyu TAUFIQ HIDAYAT Taufiq Timur Warisaji Triawan Adi Cahyanto Ulya Anisatur Rosyidah Umar Dani Umilasari, Reni Warisaji, Taufiq Timur Wijaya, Guruh Zainul Arifin Zainul Arifin ZAINUL ARIFIN Zakiyyah, Amalina Maryam

Title

Found 59 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 59 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 59 Documents
Search