Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.388
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma JURNAL KAJIAN TEKNIK MESIN Jurnal Mantik Cyber Security dan Forensik Digital (CSFD) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal Sains Teknologi dalam Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Jaring SainTek Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS) J-Intech (Journal of Information and Technology) Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Jurnal Pengabdian Pelitabangsa Jurnal Manajemen Informatika dan Bisnis Digital Indonesian Journal of Education And Computer Science Journal of Computer Science Contributions (Jucosco) Journal of Informatics and Information Security IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Joniwarta
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
Religion Aerospace Engineering Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 37 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 37 Documents
Search

 1   2   3   4 
Implementasi Metode SVM untuk Klasifikasi Bunga dengan Ekstraksi Fitur Histogram of Gradient (HOG) Henny Leidiyana; Warta, Joni
Journal of Informatic and Information Security Vol. 3 No. 1 (2022): Juni 2022
Publisher : Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/f3cgcv61

Abstract

Feature extraction techniques are applied to obtain features that will be useful in classifying and recognizing images. Feature extraction techniques are very helpful in various image processing applications. Many studies show the effectiveness of feature extraction before classification. There is also research showing that a feature extraction method may be good for certain classification approaches but may also be preferable. The impact of the sample and its size can also determine the results of the application of feature extraction techniques in the classification process. In this study, the author aims to prove the effectiveness of the application of the HOG feature extraction technique on the classification with the SVM method on flower images. The experiment was carried out on two groups of images, where the first group was image classes with relatively uniform colors and shapes, both in shape and color. and the second group is image classes with relatively different colors and shapes in the same class. The results showed that image datasets with relatively uniform colors and shapes do not require the application of any feature extraction to produce high accuracy. For classification by performing feature extraction in this study it gives different results for the two interest groups.
Perancangan Dan Implementasi Sistem Monitoring Arus Listrik Berbasis Iot Dengan Algoritma Moving Average Dan Thingspeak Dimas Abimanyu Prasetyo; Joni Warta; Wowon Priatna
Indonesian Journal of Education And Computer Science Vol. 3 No. 2 (2025): INDOTECH - August 2025
Publisher : PT. INOVASI TEKNOLOGI KOMPUTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60076/indotech.v3i2.1416

Abstract

Berdasarkan data PLN, gangguan kelistrikan di wilayah perumahan meningkat sebesar 12%, sementara pembelian energi oleh pembangkit listrik naik sebesar 6% dibandingkan tahun sebelumnya. Sebagian besar gangguan disebabkan oleh ketidakstabilan arus listrik serta penggunaan peralatan rumah tangga secara bersamaan tanpa manajemen beban memadai. Pada tahun 2024, tingkat susut energi tercatat 8,55%, terdiri atas susut transmisi 2,03% dan susut distribusi 6,65%, menunjukkan bahwa pengelolaan energi yang efisien masih menjadi tantangan. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem yang mampu mendeteksi dan memantau faktor daya secara real-time, mengukur dan mencatat nilai energi listrik secara akurat dan real-time, serta merancang platform berbasis IoT untuk monitoring arus listrik. Penelitian dilakukan di lingkungan rumah tangga nyata, dengan penyesuaian lokasi dan waktu untuk mendukung proses pengambilan data. Hasil menunjukkan sistem berhasil mengirimkan data arus, daya, dan energi dengan interval 15 detik. Sensor PZEM-004T menunjukkan akurasi tinggi. Metode Simple Moving Average (SMA) juga memberikan hasil akurat dalam menghitung total daya. Sistem IoT yang dirancang mampu memantau penurunan faktor daya secara real-time serta mencatat energi yang digunakan. Melalui platform ThingSpeak, sistem menyediakan informasi arus listrik yang berguna bagi pengguna rumah tangga untuk mengelola konsumsi energi secara efisien.
Perancangan Platform IoT Sebagai Sistem Peringatan Dini Banjir Menggunakan Algoritma Fuzzy Logic Di Perumahan Masnaga Bintara Jeremiah Marvin Kapoyos; Joni Warta; Nurfiyah
Indonesian Journal of Education And Computer Science Vol. 3 No. 2 (2025): INDOTECH - August 2025
Publisher : PT. INOVASI TEKNOLOGI KOMPUTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60076/indotech.v3i2.1418

Abstract

Banjir merupakan bencana alam yang kerap melanda wilayah urban di Indonesia, khususnya daerah yang memiliki sistem drainase yang kurang optimal. Salah satu wilayah terdampak adalah Perumahan Masnaga Bintara Jaya, yang mengalami beberapa kejadian banjir selama periode musim hujan. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini bertujuan merancang sistem peringatan dini banjir berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan algoritma Fuzzy Logic tipe Mamdani guna memberikan informasi secara real-time dan adaptif terhadap perubahan ketinggian air. Perancangan sistem dilakukan menggunakan sensor ultrasonik JSN-SR04T untuk mengukur ketinggian air, mikrokontroler NodeMCU ESP8266 sebagai pengolah dan pengirim data, serta platform ThingSpeak sebagai media penyimpanan dan visualisasi data. Data yang diperoleh diklasifikasikan ke dalam tingkat risiko menggunakan logika fuzzy, dengan kategori status “Aman”, “Siaga”, dan “Bahaya”. Hasil klasifikasi tersebut ditampilkan melalui website monitoring yang dapat diakses masyarakat secara langsung untuk mendukung kesiapsiagaan. Penelitian menggunakan metode prototipe dan diuji pada lokasi nyata dengan tujuan mengevaluasi kecepatan sistem dalam merespons kenaikan muka air serta akurasi klasifikasi risiko. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi dan memberikan notifikasi secara cepat dan tepat. Dengan pendekatan ini, masyarakat dapat mengambil tindakan lebih dini, sehingga risiko kerusakan dan korban dapat diminimalisir
Sistem Keamanan Transaksi Penjualan Baja Dengan Menerapkan Algoritma Hashing Pada PT. Bakrie Metal Industries Warta, Joni; Khaerudin, Muhammad; Hidayat, Agus
IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim Vol. 4 No. 1 (2025): IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Publisher : IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim

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

Abstract

Dalam penelitian ini, sebuah pendekatan telah diusulkan untuk mengatasi masalah dalam pengembangan aplikasi berbasis web pada PT. Bakrie Metal Industries dan penerapan sistem keamanan transaksi penjualan baja berbasis web, berbagai masalah seperti ancaman keamanan data dan ancaman ketergantungan pada satu sumber data telah diidentifikasi dan diatasi melalui pendekatan ini. Untuk penggunaan algoritma hashing ini melakukan sebuah enkripsi nilai dari id pemesanan customer yang akan dienkripsi atau dibuat kode secara acak untuk pengamanan data hasil pembelian dan ada berbagai metode pembayaran digital untuk melakukan transaksi yang aman. Untuk mengumpulkan data, dokumentasi API, studi pusaka dan observasi digunakan untuk menemukan kumpulan daftar data hasil penjualan dan payment gateway dengan mengintegrasikan API ke aplikasi yang sedang dikembangkan. Kesimpulan dari sistem keamanan transaksi, metode yang diusulkan memberikan pendekatan yang komprehensif untuk melindungi data transaksi dengan menggunakan algoritma hashing, pendekatan ini bertujuan untuk memberikan kerangka kerja yang komprehensif dalam mengatasi permasalahan yang muncul dalam pengembangan aplikasi web, penggunaan data dan keamanan transaksi secara online, sehingga meningkatkan kenyamaan dan keamanan sistem secara keseluruhan
Mikrokontroler Untuk Sistem  Penjadwalan Penyiraman Otomatis Tanaman Aeroponik pada kebun Hidroponik Khaerudin, Muhammad; Warta, Joni; Mahbub, Asep Ramdhani
IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim Vol. 4 No. 1 (2025): IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim
Publisher : IKRAM: Jurnal Ilmu Komputer Al Muslim

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

Abstract

Saat ini penyiraman tanaman secara tradisional dirasa kurang efisien karena lamanya dalam penyiraman. Tak hanya itu, penyiraman secara tradisional juga membutuhkan banyak tenaga dalam melakukan aktifitas tersebut. Hal ini menyebabkan pemilik tidak bisa meninggalkan tanaman mereka dalam waktu yang lama, karena tanaman dapat kekurangan air dan kehilangan nutrisi. Teknik penyiraman yang ada pada WIBEY Farm masih belum memakai penyiraman secara rutin dan terjadwal secara otomatis. Berdasarkan latar belakang ini maka rumusan masalah yang didapat adalah, bagaimana merancang sistem penjadwalan penyiraman tanaman aeroponik secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk dapat merancang suatu sistem penyiraman otomatis dan memberikan fasilitas berupa alat guna mempersingkat waktu.Penyiraman dengan metode penjadwalan berbasis arduino merupakan teknologi maju dalam bidang irigasi mikro yang bekerja secara efisien guna meningkatkan produksi serta mutu dari hasil pertanian/perkebunan. Dengan menggunakan mikrokontroler arduino uno yang telah diprogram untuk melakukan penjadwalan penyiraman otomatis melalui modul RTC DS1307 dapat melakukan penyiraman sesuai dengan jadwal yang kita inginkan serta kita dapat memonitoring dengan LCD Keypad Shield untuk melihat proses penyiraman berjalan selama 1 menit. Dengan pengujian yang telah didapatkan dengan bantuan alat sesnsor suhu dan kelembaban didapatkan bahwa Nozzle Sprinkler juga dapat memelihara kesuburan tanaman karena setelah dilakukannya penyiraman, suhu menjadi menurun. Hal ini dikarenakan Nozzle Sprinkler dapat mengubah cairan menjadi butiran. Adanya alat ini membuat WIBEY Farm dapat mempersingkat waktu untuk melakukan penyiraman serta memudahkan memelihara kesuburan tanaman dalam budidaya tanaman aeroponik.
ANALISIS KOMPARATIF ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK MENDETEKSI MALICIOUS URL BERBASIS FITUR GANDA Alexander, Allan Desi; Warta, Joni; Lubis, Hendarman; Mahbub, Asep Ramdhani; Rasim, Rasim
Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta Vol 5 No 3 (2025): Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta ( JMI Jayakarta)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jmijayakarta.v5i3.2101

Abstract

Malicious URL Detection (MUD) merupakan komponen esensial dalam pertahanan siber, mengingat kerugian finansial global yang disebabkan oleh phishing, penyebaran malware, dan serangan botnet IoT. Pendekatan tradisional seperti blacklisting terbukti tidak efektif melawan URL yang baru dibuat atau polymorphic. Penelitian ini menyajikan analisis komparatif ekstensif dari tiga kelas algoritma utama: Ensemble Learning (Random Forest/RF), Kernel Methods (Support Vector Machine/SVM), dan Deep Learning (DL), dalam mengklasifikasikan URL yang berpotensi berbahaya. Data yang digunakan bersumber dari repositori publik URLhaus, yang sangat fokus pada malware download, khususnya kampanye botnet Mozi dan Mirai. Metodologi studi ini menekankan pada rekayasa fitur multi-modal, yang menggabungkan fitur leksikal, berbasis host/domain, dan fitur berbasis metadata (tag malware). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik yang sensitif terhadap keamanan siber, yaitu Presisi, Recall, dan F1-Score, untuk meminimalisir False Negatives. Hasil analisis memperlihatkan bahwa meskipun model DL mencapai akurasi tertinggi, Random Forest menawarkan keseimbangan optimal antara kinerja deteksi yang kuat dan efisiensi komputasi, menjadikannya ideal untuk implementasi real-time dalam sistem deteksi ancaman. Malicious URL Detection (MUD) is an essential component of cyber defense, given the global financial losses caused by phishing, malware distribution, and IoT botnet attacks. Traditional approaches such as blacklisting have proven ineffective against newly created or polymorphic URLs. This study presents an extensive comparative analysis of three main classes of algorithms: Ensemble Learning (Random Forest/RF), Kernel Methods (Support Vector Machine/SVM), and Deep Learning (DL), in classifying potentially malicious URLs. The data used is sourced from the public repository URLhaus, which focuses heavily on download malware, specifically the Mozi and Mirai botnet campaigns. The study's methodology emphasizes multi-modal feature engineering, combining lexical, host/domain-based, and metadata-based features (malware tags). Model performance is evaluated using cybersecurity-sensitive metrics, namely Precision, Recall, and F1-Score, to minimize False Negatives. The analysis results show that although the DL model achieves the highest accuracy, Random Forest offers an optimal balance between strong detection performance and computational efficiency, making it ideal for real-time implementation in threat detection systems.
Pelatihan Penggunaan Multimedia Guna Meningkatkan Minat Belajar Pada Sekolah Advent Anggrek Alexander, Allan D; Warta, Joni
Journal Of Computer Science Contributions (JUCOSCO) Vol. 3 No. 1 (2023): Januari 2023
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengabdian kepada Masyarakat dan Publikasi Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31599/60htf056

Abstract

The Anggrek Adventist School was established in 1985 and currently consists of 2 educational units, namely the Anggrek Adventist Elementary School and the Anggrek Adventist Junior High School, this school is located at Jl. Orchid no. 17 Koja Tanjung Priok, North Jakarta and has a total of 152 students. Most of the students come from families with low socioeconomic status. In several studies, the socioeconomic conditions of parents affect students' learning requests where the low economic and social conditions of parents will make it difficult for students to develop themselves compared to the condition of parents of students whose socio-economic conditions are better because they are able to support the educational needs of their children so that can motivate students to study well. The use of audio-visual media can increase interest in learning by using audio-visual media, students will experience interesting things from the previous situation, based on research that has been done showing that the use of audio-visual (multimedia) can increase student interest in learning and for those services activities to This community will focus on training the use of multimedia to increase interest in learning in Orchid Adventist School students, and the multimedia application that will be used is wordwall where the use of this application can increase student participation in learning and it is hoped that with increasing student participation in the learning process, interest will also increase. students to take lessons.
Co-Authors -, Rasim ., Rasim Achmad Noe’man Agus Hidayat Alexander, Allan D Alif Septiyanto Amaliah Annisa Annisa, Amaliah Ardha Maliki Asep R. Hamdani Asep Ramdhani M Asep Ramdhani Mahbub Cecep Kusmana Dani Yusuf Dimas Abimanyu Prasetyo Dwi Budi Srisulistiowati Hadi Kurniawanto Hantoro, Kusdarnowo Henny Leidiyana Irsya Fadillah Jeremiah Marvin Kapoyos Khaerudin, Muhamad Khoirunnisaa, Nabiilah Kustanto , Prio Lubis, Hendarman Mahbub, Asep Ramdhani Maria Ulfah Mugiarso Mugiarso Muhamad Khaerudin Muhammad Khaerudin Nurfiyah Nurhasan Nugroho Priatna , Wowon RAFIKA SARI Rafika Sari Ramadhan, Idrus Rasim Rasim Rasim, Rasim Ratna Salkiawati Rinaldi Tunnisia Ritzkal, Ritzkal Shifa Anamika Sinaga, Zulkani Sri Rejeki Sulistiyo, Dwi Tyastuti Sri Lestari Widodo, Hernowo