Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.756
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal PKM Manajemen Bisnis AKADEMIK: Jurnal Mahasiswa Humanis SAINSTECH: Jurnal Penelitian dan Pengkajian Sains dan Teknologi Jurnal Ilmu Komputer (JIK) Dinamika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Spectrum: Multidisciplinary Journal
Handijono, Ardijan
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Spectrum: Multidisciplinary Journal

 1 
Sistem Monitoring Serangan Dos Dengan Metode Intrusion Detection System (Ids) Snort Menggunakan Aplikasi Berbasis Python Pada Sistem Operasi Linux Gunawan, Heru; Handijono, Ardijan; Putra, Ari; Zein, Afrizal
Spectrum: Multidisciplinary Journal Vol. 2 No. 3 (2025): Spectrum: Multidisciplinary Journal
Publisher : Sapta Arga Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan ketergantungan terhadap sistem jaringan komputer, namun juga memunculkan ancaman keamanan, salah satunya serangan Denial of Service (DoS). Serangan ini membanjiri jaringan dengan lalu lintas berlebih hingga layanan tidak tersedia. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pemantauan serangan DoS menggunakan Snort Intrusion Detection System (IDS) pada Ubuntu Server 20.04 LTS dan aplikasi berbasis Python. Snort digunakan untuk menganalisis paket jaringan, sedangkan Python memproses log dan menampilkannya dalam dashboard interaktif menggunakan Flask. Metode yang digunakan adalah Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi serangan DoS secara efektif, menampilkan informasi seperti IP sumber, jenis serangan, prioritas, dan tren waktu. Penggunaan CPU meningkat saat lonjakan log namun tetap dalam batas wajar. Sistem bekerja stabil tanpa kegagalan dalam pengolahan data. Sistem ini memberikan kontribusi nyata dalam pemantauan lalu lintas jaringan secara real-time dan menjadi dasar pengembangan sistem keamanan yang lebih luas
Penerapan Machine Learning untuk Mempertahankan Loyalitas Pelanggan menggunakan Churn Prediction Handijono, Ardijan; Suhatman, Zaldy
Spectrum: Multidisciplinary Journal Vol. 2 No. 3 (2025): Spectrum: Multidisciplinary Journal
Publisher : Sapta Arga Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini membangun model Churn Prediction untuk Bank XYZ menggunakan kerangka kerja CRISP-ML dengan data ±700 ribu nasabah dan transaksi tabungan selama enam bulan. Tantangan utama adalah ketidakseimbangan kelas, di mana hanya 1,70% nasabah berstatus Churn. Untuk mengatasinya, digunakan teknik SMOTE. Empat algoritma ensemble learning diuji, yaitu RandomForest, XGBoost, LightGBM, dan ExtraTrees, dengan hyperparameter tuning menggunakan RandomizedSearchCV dan GridSearchCV. Hasil evaluasi menunjukkan LightGBMClassifier memiliki performa terbaik (F1-Score 0,8623; AUC 0,99). Model diimplementasikan berbasis API yang memungkinkan untuk dapat diintegrasikan dengan sistem lain misalnya CRM, dilengkapi pemantauan performa dan retraining otomatis. Pendekatan ini terbukti efektif untuk mendukung strategi retensi nasabah melalui prediksi Churn yang akurat.
Co-Authors Ari Putra Gunarto, Rudy Irawan Gunawan, Heru Harits, Abdurrahman Marpitasa, Samsul Suhaunan, Zaldi Sutrisna, Entis Zaldy Suhatman, Zaldy Zein, Afrizal