Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Hasi Penelitian Dan Pengkajian Ilmiah Eksakta - JPPIE Nusantara Community Empowerment Review
Sari, Melisa Puspita
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Investigasi Forensik Serangan Siber Pada Autonomous Vehicle Menggunakan Metode Deep Learning Sari, Melisa Puspita; Editya, Arda Surya
Jurnal Penelitian Dan Pengkajian Ilmiah Eksakta Vol 4 No 1 (2025): Jurnal Hasi Penelitian Dan Pengkajian Ilmiah Eksakta - JPPIE
Publisher : LPPM Universitas Dharma Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jppie.v4i1.2002

Abstract

Kendaraan otonom berkembang pesat sebagai solusi transportasi masa depan yang lebih aman dan efisien, namun rentan terhadap serangan siber yang membahayakan pengendara dan infrastruktur. Penelitian ini mengembangkan metode investigasi forensik serangan siber pada kendaraan otonom menggunakan deep learning. Metode yang digunakan mencakup pengumpulan data serangan, pre-processing, serta pelatihan model deep learning berbasis Transformer, RNN, dan LSTM. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LSTM memiliki performa terbaik dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-score sebesar 1,0000, dibandingkan Transformer yang mencapai akurasi 0,316667 dan RNN dengan performa terendah. Temuan ini membuktikan bahwa LSTM lebih efektif dalam mendeteksi pola serangan siber pada kendaraan otonom. Penelitian ini berkontribusi pada keamanan siber dengan menyediakan pendekatan deep learning yang meningkatkan deteksi dan mitigasi serangan. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan eksplorasi teknik hybrid deep learning serta pengujian dalam skenario serangan yang lebih kompleks guna meningkatkan keandalan sistem keamanan kendaraan otonom.
Pelatihan Batik Tulis: Strategi Pengembangan Batik Sukma sebagai Ikon Budaya Lokal Pratama, Fredi Aldi; Azizah, Zahrotul; Sari, Melisa Puspita; Hamid, Mas Ghoniyyul; Praciana, Yuvi Arinta; Insiah, Sofiatul
Nusantara Community Empowerment Review Vol. 3 No. 2 (2025): Nusantara Community Empowerment Review
Publisher : LPPM UNUSIDA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55732/py46f695

Abstract

Artikel ini menyajikan hasil pengabdian masyarakat melalui pelatihan batik tulis yang dirancang untuk mengembangkan Batik Sukma sebagai ikon budaya khas RT 23 RW 04 Desa Suko, Kecamatan Sukodono, Kabupaten Sidoarjo. Program pelatihan batik tulis di Desa Suko bertujuan untuk mengembangkan Batik Sukma sebagai ikon budaya lokal, memperkuat identitas budaya, dan meningkatkan ekonomi masyarakat. Metode penelitian melibatkan ceramah, demonstrasi, dan pelatihan tahap demi tahap, mulai dari penggambaran motif hingga penghilangan lilin batik. Harapannya, brand "Batik Sukma" dapat menjadi simbol budaya yang dikenal secara luas, bukan hanya di tingkat lokal. Pelatihan ini diharapkan mampu mendorong ekonomi masyarakat dan memperluas pasar untuk produk batik tersebut. This article presents the results of community service through batik training designed to develop Batik Sukma as a cultural icon typical of RT 23 RW 04 Suko Village, Sukodono District, Sidoarjo Regency. The batik training program in Suko Village aims to develop Batik Sukma as a local cultural icon, strengthen cultural identity, and improve the community's economy. The research method involves lectures, demonstrations, and step-by-step training, from drawing motifs to removing batik wax. It is hoped that the "Batik Sukma" brand can become a widely known cultural symbol, not only at the local level. This training is expected to be able to boost the community's economy and expand the market for these batik products.
Co-Authors Arda Surya Editya Hamid, Mas Ghoniyyul Insiah, Sofiatul Praciana, Yuvi Arinta Pratama, Fredi Aldi Zahrotul Azizah