Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.619
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) ILKOM Jurnal Ilmiah Mobile and Forensics Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Keguruan dan Pendidikan (JPM-IKP) Indonesian Journal of Data and Science Jurnal Algoritma, Logika dan Komputasi Jurnal Teknologi Sistem Informasi Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Internet of Things and Artificial Intelligence Journal Journal of Muhammadiyah’s Application Technology
Anggreani, Desi
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Physics

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Stacking architecture-endpoint detection: a hybrid multi layered architecture for endpoint threat detection Wahid, Abd Rahman; Anggreani, Desi; Hayat, Muhyiddin A. M.; Abd Rahman, Aedah; Faisal, Muhammad
International Journal of Advances in Applied Sciences Vol 14, No 4: December 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijaas.v14.i4.pp1263-1280

Abstract

Modern endpoint threat detection systems face persistent challenges in balancing detection accuracy, resilience against zero-day attacks, and the interpretability of artificial intelligence (AI) models. Although deep learning (DL) approaches often achieve high accuracy on benchmark datasets, they remain vulnerable to adversarial perturbations and operate as opaque “black boxes,” thereby reducing trust and limiting practical adoption in critical infrastructures. This research introduces stacking architecture-endpoint detection (STACK-ED), a hybrid multi-layered architecture for endpoint threat detection. STACK-ED integrates three complementary paradigms: supervised learning for known attack patterns, self-supervised Fgraph-based learning for structural relationships, and unsupervised anomaly detection for emerging or unknown threats. The outputs are consolidated by a meta learner, followed by a post-hoc correction (PHC) mechanism to minimize false negatives. The framework was evaluated on a combined benchmark dataset (CSE-CIC-IDS2018 and UNSW-NB15, hereafter referred to as HIDS-Set). Experimental results demonstrate state-of-the-art performance, achieving an F2-score of 98.89% after hybrid integration and active learning, with the primary optimization objective being the reduction of undetected attacks. Furthermore, the Shapley additive explanations (SHAP) method enhances interpretability by revealing feature contributions, while the PHC successfully recovered 62.64% of missed zero-day candidates. The findings position STACK-ED not only as a highly accurate detection model but also as an adaptive, resilient, and transparent framework, offering practical implications for enterprise-grade endpoint defense and future zero-trust cybersecurity systems.
Pengembangan Sistem Kehadiran Mahasiswa Ceras Berbasis Web dengan Deteksi Waktu Nyata Menggunakan Yolo dan Arcface Nur, Andi Resqi Putriyani; Lukman; Anggreani, Desi; ., Andi Resqi Putriyani Nur
Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Vol. 4 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26618/28784r47

Abstract

ABSTRAK: Absensi mahasiswa merupakan aspek penting dalam proses perkuliahan untuk memantau tingkat kehadiran dan keterlibatan mahasiswa. Namun, sistem absensi konvensional yang masih dilakukan secara manual memiliki berbagai kelemahan, seperti tidak efisien, rawan kecurangan titip absen, serta kurang mendukung transformasi digital di lingkungan akademik. Penelitian ini merancang dan membangun sistem absensi cerdas berbasis web dengan mengintegrasikan object detection YOLOv8 dan face recognition ArcFace untuk melakukan pendeteksian serta identifikasi wajah mahasiswa secara otomatis dan real time. Sistem ini juga dilengkapi fitur anti spoofing untuk mencegah penggunaan foto atau gambar statis sebagai manipulasi kehadiran. Metode penelitian meliputi studi literatur, perancangan sistem, implementasi menggunakan framework Flask dan basis data MySQL, serta pengujian menggunakan metode blackbox testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mengenali wajah mahasiswa dengan cepat dan akurat, menampilkan rekap kehadiran berbasis web, meminimalisir kecurangan, meningkatkan efisiensi proses absensi, serta mendukung digitalisasi administrasi akademik secara berkelanjutan dan dapat diintegrasikan dengan sistem kampus.KATA KUNCIAbsensi Mahasiswa, YOLOv8, ArcFace, Face Recognition ABSTRACT: Student attendance is an important aspect of the learning process to monitor student presence and participation. However, conventional attendance systems that are still carried out manually have several weaknesses, such as inefficiency, vulnerability to fraud through proxy attendance, and limited support for digital transformation in academic environments. This research designs and develops a web-based intelligent attendance system by integrating YOLOv8 for object detection and ArcFace for face recognition to automatically and accurately detect and identify students’ faces in real time. The system is also equipped with an anti-spoofing feature to prevent the use of photos or static images as attendance manipulation. The research methods include literature study, system design, implementation using the Flask framework and MySQL database, and system testing using blackbox testing. The results show that the system can detect and recognize students quickly and accurately, present attendance recaps through a web interface, minimize fraud, improve attendance efficiency, and support sustainable digitalization of academic administration and integrationKeywords:Student Attendance, YOLOv8, ArcFace, Face Recognition
TRANSFORMASI PROSES PEMBELAJARAN MELALUI INTEGRASI TEKNOLOGI INFORMASI Anggreani, Desi; Lukman, Lukman
Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Keguruan dan Pendidikan (JPM-IKP) Vol 6, No 2 (2023): Jurnal Pengabdian Masyarakat (JPM-IKP)
Publisher : FKIP Universitas Trilogi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31326/jmp-ikp.v6i2.1738

Abstract

Kualitas pendidikan adalah permasalahan yang sangat diperhatikan oleh pemerintah. Pendidikan merupakan sistem dinamis  yang terus berkembang, sehingga pendekatan proses pembelajaran juga ikut berubah-ubah. Dengan perubahan yang cukup cepat sehingga dibutuhkan upaya untuk meningkatkan tenaga pendidik sehingga bisa sejalan dengan perkembangan pendidikan. Kabupaten Nunukan merupakan wilayah perbatasan antara negara Indonesia dan negara malaysia. Kondisi pendidikan pada daerah perbatasan dalam keadaan masih jauh dari ideal. Upaya mempercepat pemerataan dan peningkatan sumber daya manusia dalam sektor pendidikan perlu dilakukan. Salah satu implementasi meningkatan sumber daya manusia adalah dengan mengadakan pelatihan pengenalan teknologi informasi yang dapat digunakan sebagai media pembelajaran. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan di SDN 003 Nunukan Selatan Kabupaten Nunukan Perbatasan Indonesia-Malaysia. Kegiatan berlangsung pada tanggal 9-10 Juni 2023. Kegiatan ini berjudul “Transformasi Proses Pembelajaran Melalui Integrasi  Teknolosi Informasi” dengan maksud memberikan pemahaman daerah perbatasan mengenai pentingnya melakukan proses pembelajaran interaktif dengan menggunakan media pembelajaran berbasis Teknologi Informasi. Dengan terselenggaranya kegiatan ini dapat menghasilkan peningkatan yang cukup tinggi pengetahuan peserta yang awalnya hasil Pre Test sebesar 38% setelah dilakukan pelatihan dan menghasilkan nilai Post test 80%. Peningkatan sebesar 42% pengetahuan tenaga pendidik mengenai media pembelajaran berbasis teknologi. Diharapkan kegiatan ini dapat ikut serta dalam proses transformasi pembelajaran menjadi lebih baik.
Co-Authors ., Andi Resqi Putriyani Nur A M Hayat, Muhyddin Abd Rahman, Aedah Abd. Rasyid Syamsuri Aji Prasetya Wibawa Bakti, Rizki Yusliana Danuputri, Chyquitha Dedi Setiawan Dedi Setiawan Dewi MJ, Wanda Tyrana Faturohman, Agung Hamdani Hayat, Muhyiddin A M Lukman Lukman LUKMAN, LUKMAN Muhammad Faisal Nur, Andi Resqi Putriyani Nurmisba Nurmisba, Nurmisba Purnawansyah Purnawansyah Putri, Desy Pratiwi Ika Wahid, Abd Rahman Wiwik Handayani