Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.845
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal ULTIMATICS JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Adjektiva: Educational Languages and Literature Studies Alinea: Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajaran MAANA: Jurnal Pendidikan Islam Anak Usia Dini Qomaruna Journal of Advance in Language, Literature, and Education
Pariyasto, Sofyan
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

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

Found 4 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH

 1 
ANALISIS ONTOLOGIS PERFORMA METODE EUCLIDEAN, MANHATTAN, DAN MINKOWSKI UNTUK IDENTIFIKASI KEMIRIPAN CITRA Pariyasto, Sofyan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2480

Abstract

Abstract: Information about algorithm performance is one of the reasons for this research. Choosing an algorithm that suits your needs will certainly increase the effectiveness of the computational process. The ontology in this study focuses on finding information about the comparison of the performance of the Euclidean, Manhattan, and Minkowski methods. In the research process, testing was carried out using a dataset consisting of 1,000 images. From the dataset used, there are ten categories, namely African Tribes, Beaches, Buildings, Buses, Dinosaurs, Elephants, Flowers, Horses, Mountains, and Food. Each category consists of 100 images. The study was conducted by comparing the performance of each method to identify image similarities. From the results of the study, information was obtained on the average execution time to perform computations from each method, namely Euclidean 0.55 seconds, Manhattan 0.56 seconds, and Minkowski 0.58 seconds. Then the average memory usage for the computational process of each method, namely Euclidean 2.29 MB, Manhattan 2.28 MB, and Minkowski 2.22 MB. The peak memory usage during the computation process of each method is Euclidean 3.60 MB, Manhattan 3.59 MB, and Minkowski 2.39 MB. Euclidean distance offers the speed of the computation process but requires the highest resources. Minkowski distance offers low resource usage but the computation process becomes slow. Keywords: Euclidean Method, Manhattan, Minkowski, Image Similarity Identification. Abstrak: Informasi mengenai performa algoritma menjadi salah satu alasan dilakukan penelitian ini. Pemilihan algoritma yang sesuai dengan kubutuhan tentu akan meningkatkan efektifitas dalam proses komputasi. Ontologi dalam penelitian ini fokus dalam mencari keberadaan informasi mengenai perbandingan performa metode Metode Euclidean, Manhattan, dan Minkowski. Dalam proses penelitian dilakukan pengujian dengan menggunakan dataset yang terdiri dari 1.000 citra. Dari dataset yang digunakan terdapat sepuluh kategori yaitu Suku Afrika, Pantai, Bangunan, Bus, Dinosaurus, Gajah, Bunga, Kuda, Gunung, dan Makanan. Setiap kategori terdiri dari 100 citra. Penelitian dilakukan dengan membandingkan kinerja masing-masing metode metode untuk melakukan identifikasi kemiripan citra. Dari hasil penelitian didaptkan informasi rata-rata waktu eksekusi untuk melakukan komputasi dari tiap-tiap metode yaitu Euclidean 0.55 detik , Manhattan 0.56 detik, dan Minkowski 0.58 detik. Kemudian rata-rata penggunaan memori untuk proses komputasi dari masing-msing metode yaitu Euclidean 2.29 MB, Manhattan 2.28 MB, dan Minkowski 2.22 MB. Puncak penggunaan memori saat melakukan proses komputasi dari masing-masing metode yaitu Euclidean 3.60 MB, Manhattan 3.59 MB, dan Minkowski 2.39 MB. Eculidean distance menawarkan kecepatan proses komputasi namun membutuhkan resource paling tinggi. minkowski distance menawarkan penggunaan resource yang rendah namun proses komputasi menjadi lambat. Kata kunci: Metode Euclidean, Manhattan, Minkowski, Identifikasi Kemiripan Citra
OPTIMALISASI KLASIFIKASI CITRA MEDIS MENGGUNAKAN CNN DAN ADAM OPTIMIZER DENGAN PARAMATER MINIMUM Pariyasto, Sofyan; Warongan, Vicky Arfeni; Suryani, Suryani
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2515

Abstract

Abstract: Research in the field of imaging, especially in medical terms, is expected to have a positive impact on the treatment and diagnosis of diseases in the medical world. Medical image classification is a topic that is often researched, this is indicated by the many national and international journals that discuss this topic. Research on medical image classification using Convolutional Neural Network (CNN) usually focuses on the use of maximum parameters (hyper parameters) to get the best results. However, those that use minimal parameters and the smallest resources are still lacking. Based on the existing problems, it is carried out to obtain optimization in the medical image classification process. The classification of medical images in this study focuses on brain tumor images consisting of three classes, namely meningioma, glioma and pituitary tumor. The approach taken in this study is to use the CNN model and Adaptive Moment Estimation (Adam) Optimizer. The study was conducted by combining the smallest parameters from the Adam Optimizer. The parameters combined are Epoch and Convolution Layer. Where 3 Epoch categories (1,5,10) and 5 convolution layers (1,2,3,4,5) are used. From the tests carried out, the highest accuracy results obtained were 92.8% with epoch parameters of 10 and three convolution layers. Meanwhile, the highest average accuracy was recorded at 90.7% with epoch parameters of 10. The fastest computation time required for model creation was 24.83 seconds, and the lowest CPU resource usage during the model creation process was 16.45%. Keywords: Image Classification, CNN Optimization, Adam Optimizer, Brain Tumor, Minimum Parameters Abstrak: Penelitian dibidang citra khususnya dalam hal medis diharapkan dapat membawa dampak baik bagi penanganan dan diagnosis penyakit dalam dunia medis. Klasifikasi citra medis menjadi topik yang cukup sering diteliti, hal ini ditandai dengan banyaknya jurnal baik nasional maupun internasional yang membahas mengenai topik ini. Penelitian mengenai klasifikasi citra medis menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) biasanya berfokus pada penggunaan paramater maksimal (hyper parameter) untuk mendapatkan hasil terbaik. Namun yang menggunakan paramater minimal dan sumber daya terkecil masih belum ada. Berdasarkan permasalahan yang ada maka dilakukan untuk mendapatkan optimalisasi dalam proses kalsifikasi citra medis. Klasifikasi citra medis dalam penelitian ini difokuskan pada citra tumor otak yang terdiri dari tiga kelas yaitu, meningioma, glioma dan pituitary tumor. Pendekatan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menggunakan model CNN dan Adaptive Moment Estimation (Adam) Optimizer. Penelitian dilakukan dengan melakukakn kombinasi paramater terkecil dari Optimizer Adam. Paramater yang dikombinasikan yaitu Epoch dan Lapisan konvolusi. Dimana digunakan 3 kategori Epoch (1,5,10) serta 5 lapisan konvolusi (1,2,3,4,5). Dari pengujian yang dilkaukan didapatkan hasil  Akurasi tertinggi yang diperoleh adalah 92,8% dengan parameter epoch 10 dan tiga lapisan konvolusi. Sementara itu, akurasi rata-rata tertinggi tercatat sebesar 90,7% dengan parameter epoch 10. Waktu komputasi tercepat yang diperlukan untuk pembuatan model adalah 24,83 detik, dan penggunaan sumber daya CPU terendah selama proses pembuatan model adalah 16,45%.Kata kunci: Klasifikasi Citra, Optimalisasi CNN, Adam Optimizer, Tumor Otak, Paramater Minimum
PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT MENENTUKAN MINAT BELAJAR SISWA PADA PENGOLAHAN DATA APLIKASI MICROSOFT OFFICE EXCEL DI SMK AL RAZI SINAR HARAPAN. Astuti, Ermayanti; Suryani, Suryani; Sinaga, Alesia Lorenzza; Pariyasto, Sofyan; Nurhayati, Nurhayati
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4788

Abstract

Abstract: Data processing applications are currently highly needed by students at Al Razi Sinar Harapan Private Vocational High School, Medan, Johor, especially in the Pharmacy and Software Engineering majors. A quality school is one that responds to the trust of the community, especially students, in choosing their majors at the third level. This means that the school is able to provide the best guidance and service to students, thus producing a generation of quality students in all aspects. Systems analysis is the decomposition of a complete information system into its component parts with the aim of identifying and evaluating problems, opportunities, obstacles, and expected needs so that improvements can be proposed. Systems analysis is conducted after the system design stage and before the system design stage. The method used in this research activity will be a sampling process complemented by training in the use of Microsoft Excel-based learning applications to make decisions regarding student learning interests in subjects. The results of these decisions can be obtained using the Weighted Product method.One way is to train students in the use of data processing applications, namely Microsoft Excel. It is hoped that this research will provide students with a better understanding of Information and Communication Technology (ICT) by utilizing Microsoft Excel, providing them with hands-on experience and skills in Microsoft Office. This will significantly improve their skills in utilizing information technology and computers, encouraging them to participate in further activities.Keywords: Systems Analysis, Learning Interest, Information and Communication Technology, Weighted Product Method, Microsoft Excel (Data Processing Application).Abstrak: Aplikasi Pengolahan data pada zaman sekarang sangat dibutuhkan oleh siswa dan siswi di Sekolah Menengah Kejuruan Swasta Al Razi Sinar Harapan Medan Johor terutama pada jurusan Farmasi dan Rekayasa Perangkat Lunak. Sekolah yang bermutu adalah yang dapat merespon kepercayaan masyarakat khususnya siswa dalam menentukan jurusan yang dipilih pada tingkat 3, artinya bagaimana pihak sekolah mampu memberikan arahan dan pelayanan yang terbaik bagi para siswa-siswi sehingga menghasilkan generasi yang bermutu dalam segala hal. Analisis sistem adalah penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan, kesempatan, hambatan yang terjadi dan kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan. Analisis sistem dilakukan setelah tahap perancangan sistem dan sebelum tahap desain sistem. Adapun metode yang di pakai dalam pelaksanaan kegiatan penelitian ini akan dilakukan dengan proses pengambilan sample yang dilengkapi dengan pelatihan penggunaan aplikasi pembelajaran berbasis Microsoft Excel untuk mengambil keputusan pada minat belajar siswa terhadap mata pelajaran. Hasil dari keputusan tersebut dapat diperoleh keputusan dengan menggunakan metode Weighted Product.Salah satunya adalah dengan melatih kemampuan memanfaatkan aplikasi pengolah data yaitu Microsoft Excel. Diharapkan dengan adanya penelitian tersebut, siswa dan siswi dapat lebih mengetahui tentang penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) dengan memanfaatkan Microsoft Excel sebagai pengalaman dan keterampilan bagi siswa dan siswi dalam penggunaan Microsoft Office. Sehingga memberikan manfaat yang signifikan bagi peningkatan keterampilan siswa dan siswi dalam memanfaatkan teknologi informasi dan komputer, mereka sangat berantusias untuk mengikuti kegiatan lebih lanjut.Kata Kunci: Analisis Sistem, Minat Belajar, Teknologi Informasi dan Komunikasi, Metode Weighted Product, Microsoft Excel (Aplikasi Pengolahan Data).
ANALISIS KEAMANAN LALU LINTAS WEB PADA PERANGKAT IOT ESP8266 MENGGUNAKAN TEKNIK SNIFFING PAKET Pariyasto, Sofyan; Agus, Raja Tama Andri; Priyulida, Fitria; Julita, Rina
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.5110

Abstract

Abstract: Technological developments in recent years have increased quite rapidly, especially in the field of IoT (Internet of Things). With the increasing development of IoT, of course, in line with the increasing use of IoT devices in everyday life. With the increasing number of IoT devices, the issue of data security in IoT devices is certainly one of the important things that must be considered. In this study, a security analysis of web data traffic was conducted on the IoT NodeMCU esp8266 device. The experiment was conducted using two IoT devices acting as senders and receivers of data and one computer device as an attacker. In the analysis process, three scenarios were carried out: sending data without encryption, sending data with base64 encryption without a key, and finally sending data with XOR encryption with a key inserted in the header of the sent data packet. The tapping process was carried out using Wireshark software. From the results of the trials carried out, the entire data transfer process between the two IoT devices can be fully intercepted by Wireshark. Plaintext data (without encoding) tends to be easier to obtain information, while data with encryption without a key on base64 must be analyzed for its pattern to be able to be decrypted. And for encryption that requires a key in XOR, further analysis is carried out by looking for the key inserted in the header so that decryption can be carried out. Keywords: Internet Of Things (IOT); Wireshark; NodeMCU; Base64 Encoding, XOR Encoding. Abstrak: Perkembangan teknologi dalam beberapa tahun terakhir meningkat dengan cukup pesat khususnya dalam bidang IOT (Internet Of Things). Dengan semakin meningkatnya perkembangan IOT tentu sejalan dengan meningkatnya penggunaan perangkat IOT dikehidupan sehari-hari. Dengan semakin banyaknya perangkat IOT yang ada tentu masalah keamanan data dalam perangkat IOT menjadi salah satu hal penting yang harus diperhatikan. Dalam penelitian ini dilakukan analisa keamanan lalu lintas data web pada perangkat IOT NodeMCU esp8266. Percobaan dilakukan dengan menggunakan 2 perangkt IOT yang bertindak sebagai pengirim dan penerima data dan satu perangkat komputer sebagai penyerang. Dalam proses analisa dilakukan tiga skenario yaitu pengiriman data tanpa enkripsi, pengiriman data dengan enkripsi base64 tanpa key, dan yang terakhir pengirimn data dengan enkripsi XOR dengan key disisipkan di header paket data yang dikirim. Proses penyadapan dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Wireshark. Dari hasil ujicoba yang dilakukan seluruh proses transfer data antara kedua perangkat IOT dapat disadap sepenuhnya oleh Wireshark. Data plaintext (tanpa encoding) cenderung lebih mudah didapatkan informasinya, sementara data dengan enkripsi tanpa key pada base64 harus dianalisa polanya untuk bisa dilakukan dekripsi. Dan untuk enkripsi yang membutuhkan key pada XOR dilakukan analisa lanjutan dengan mencari key yang disisipkan diheader agar bisa lakukan dekripsi. Kata kunci:  Internet Of Things (IOT); Wireshark; NodeMCU; Base64 Encoding, XOR Encoding.
Co-Authors Abrar Arief, Mhd. Agus, Raja Tama Andri Arfeni Warongan, Vicky Arini Vika Sari Astuti, Ermayanti Azmi, Zulfian edy susanto Ellanda Purwawijaya Irawati, Novica Julita, Rina Marpaung, Muhammad Sahrijal Monteres, Arlestito Nizam Husen, Mohd Nurhayati Nurhayati Priyulida, Fitria Simamora, Winri Sinaga, Alesia Lorenzza SURYANI Suryani . Suryani Suryani SYAHPUTRA, RIDWAN vicky arfeni warongan, vicky arfeni Widiyanto, Wahyu Wijaya