Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Perbandingan Evaluasi Kerentanan Menggunakan Tenable Nessus Scanner dan Owasp Zed Attack Proxy untuk Meningkatkan Keamanan Sistem Informasi Kepegawaian di Universitas Merdeka Malang Wenny, Rizca; Pamuji, Fandi Yulian
Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol 24, No 3 (2024): Oktober
Publisher : Universitas Batanghari Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33087/jiubj.v24i3.5488

Abstract

This study aims to compare the vulnerability analysis between Tenable Nessus Scanner and OWASP Zed Attack Proxy (ZAP) for improving the security of the Human Resource Information System (HRIS) website at Universitas Merdeka Malang. The research methodology includes the use of both Nessus and OWASP ZAP tools to scan the HRIS website for potential vulnerabilities. The findings of this research indicate that OWASP ZAP identified several critical web application vulnerabilities such as the absence of Anti-CSRF tokens, lack of Content Security Policy (CSP) headers, and missing Anti-Clickjacking headers, which are essential for maintaining the security and integrity of user data. On the other hand, Nessus Scanner focused more on network and server infrastructure vulnerabilities. The results suggest that OWASP ZAP is more effective for web application security in this context. Recommendations are provided to address the identified vulnerabilities and enhance the overall security of the HRIS website.
Evaluasi Metode Single Exponential Smoothing dan Long Short-Term Memory pada Prediksi Saham Bank BRI Muhaimin, M. Rizal; Pamuji, Fandi Yulian
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.4948

Abstract

Penelitian ini membahas perbandingan kinerja metode peramalan harga saham Bank BRI (BBRI) menggunakan dua pendekatan kuantitatif, yaitu metode Single Exponential Smoothing (SES) dan Long Short-Term Memory (LSTM) yang dioptimasi dengan GridSearchCV. Data historis harga saham BBRI dari periode 2019 hingga 2024 yang diperoleh dari Yahoo Finance digunakan sebagai data utama. Metode SES dipilih karena sederhana dan efektif dalam menangani data deret waktu, sedangkan metode LSTM dipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola kompleks dan ketergantungan temporal pada data saham. GridSearchCV digunakan untuk mengoptimalkan parameter LSTM agar menghasilkan akurasi peramalan yang lebih baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode LSTM yang dioptimasi dengan GridSearchCV secara konsisten memberikan performa prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode SES, yang ditunjukkan melalui nilai error yang lebih rendah, seperti Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Dengan demikian, metode LSTM yang dioptimasi dengan GridSearchCV lebih efektif dalam memodelkan data saham dengan karakteristik jangka panjang seperti harga saham BBRI. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan strategi peramalan dan investasi berbasis data historis.