Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Teknologika

PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN C45 Yusuf Muhyidin; Kharisma Alfiansyah; Erwin Parasian Hutapea
Jurnal Teknologika Vol 9 No 2 (2019): Jurnal Teknologika
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (242.351 KB)

Abstract

Seiring berjalannya waktu perkembangan akan industri baik dari sektor otomotif, kimia, makanan dan tekstil terus mengalami peningkatan. Hal tersebut terjadi karena adanya permintaan dari konsumen terkait produk yang harus terus menerus dipenuhi. Begitupun dengan PT. South Pacific Viscose yang bergerak dibidang industri kimia memerlukan banyak karyawan untuk menjalankan operasional perusahaan. Untuk cabang di Indonesia karyawan yang dimiliki sejumlah 1600 orang. Untuk meningkatkan performa karyawan setiap 3-5 tahun sekali diadakan promosi karyawan yang dilakukan melalui proses seleksi. Dari hasil observasi terhadap dataset penentuan promosi jabatan karyawan departemen engineering PT. Lenzing dan melalui proses mining menggunkan aplikasi rapid miner melalui metode klasifikasi naive bayes dan Decision tree (C4.5) dengan atribut yang telah dijelaskan dipembahasan sebelumnya, didapatkan sebuah hasil bahwa nilai akurasi terhadap prediksi sebesar 80 % menggunakan algoritma naïve bayes dan 60 % menggunakan algortima C4.5 Dan Berdasarkan langkah-langkah penelitian yang telah dilakukan melalui metode perbandingan akurasi dapat disimpulkan bahwa algortima naïve bayes memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma C4.5 dalam konteks dataset yang digunakan.
Perbandingan Tingkat Keamanan Website Menggunakan Nmap Dan Nikto Dengan Metode Ethical Hacking Yusuf Muhyidin; M. Hafid Totohendarto; Erina Undamayanti; Salsabilla choerunnisa
Jurnal Teknologika Vol 12 No 1 (2022): Jurnal Teknologika
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (447.986 KB) | DOI: 10.51132/teknologika.v12i1.143

Abstract

Keamanan website perlu menjadi perhatian di tengah banyaknya kasus peretasan website dari pihak yang tidak bertanggung jawab. Keamanan website merupakan upaya untuk melindungi website dari serangan hacker yang terhubung melalui suatu jaringan. Situs website yang dapat diakses secara online dapat menciptakan kerentanan terhadap ancaman dari serangan hacker. Untuk meminimalkan kerentanan ini, perlu untuk menguji website yang lebih tinggi dan menganalisis tingkat keamanan website tersebut . Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Ethical Hacking yang menitikberatkan pada teknik footprinting dan vulnerability scanning. Hasil penelitian ini telah menemukan informasi terkait dengan website target yatu web A, B, dan C, dapat diketahui IP target, hostname target, port target, lalu jenis server yang digunakan website tersebut.
ANALISIS DAN SIMULASI PENGUJIAN SERANGAN KEAMANAN SMARTPHONE ANDROID MENGGUNAKAN METODE PENETRATION TESTING DENGAN TOOLS PHONESPLOIT Juniansyah, Nurhamzah; Singasatia, Dayan; Muhyidin, Yusuf
Jurnal Teknologika Vol 14 No 2 (2024): Jurnal Teknologika
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51132/teknologika.v14i2.418

Abstract

Di era kemajuan teknologi yang semakin pesat, kebutuhan akan layanan internet terus meningkat setiap harinya, baik untuk keperluan pribadi maupun pekerjaan yang mendesak.Hal ini mendorong pemilik fasilitas umum untuk menyediakan layanan internet berupa Wi-Fi, baik secara cuma-cuma maupun berbayar sesuai dengan peraturan yang diterapkan oleh penyedia layanan tersebut. Seiring berjalannya waktu dan perkembangan teknologi, hal ini memicu permasalahan baru yaitu serangan hacker yang dapat menyusup pada jaringan internet di fasilitas tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasikan serangan berdasarkan kasus nyata yang dipraktikkan oleh hacker dalam mengeksploitasi perangkat Smartphone Android, guna meningkatkan keamanan dan mencegah serangan di masa mendatang. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Penetration Testing, yang merupakan metode penetrasi perangkat untuk menguji keamanan sistem. Penelitian ini menggunakan Emulator Android sebagai media uji coba untuk melakukan analisis. memungkinkan penulis melakukan serangan dan akses penuh tanpa risiko kerusakan sistem. Hasil dari penelitian ini berupa data hasil dari simulasi uji coba serangan yang dilakukan selama masa pengujian serta hasil analisis source code yang berperan dibalik serangan yang dilakukan. Tujuan nya yaitu untuk memberikan pemahaman terhadap makna dan tujuan dari Source Code yang terdapat pada Toolkit Phonesploit.
APPLICATION OF THE NAÏVE BAYES ALGORITHM FOR PREDICTION OF LUNG DISEASES USING RAPIDMINER Muhyidin, Yusuf; Muhammad Rafi Muttaqin; Imam Ma'ruf Nugroho; Moch. Hafid
Jurnal Teknologika Vol 14 No 1 (2024): Jurnal Teknologika
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51132/teknologika.v14i1.378

Abstract

The lungs are the main organ in the human respiratory system which is located in the chest cavity and consists of a pair. The lungs are a vital organ that greatly influences the body's health, because it has the function of maintaining the body's acid-base balance, removing carbon dioxide that the body does not need and water vapor. Smoking is the main cause of lung disease, in 2020 based on the World Health Organization (WHO) report, it is estimated that 10 million people suffer from lung disease worldwide. This research uses the Naïve Bayes classification algorithm to obtain a prediction model that can predict lung disease patient data. This research aims to obtain accuracy values ​​using the Naïve Bayes algorithm. The data used in this research was obtained from Kaggle which contains 469 data with 14 attributes in it. RapidMiner is used as a tool to test the patient dataset used to produce a prediction with an accuracy rate of 99.9% risk false (no risk of having lung disease).