Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

Exploring the Effectiveness of Data Mining Classification Algorithms in Credit Card Fraud Detection Agustino, Rano; Asniati Djaali, Nur; Restu Ayuningtias, Mutia
Siber Journal of Advanced Multidisciplinary Vol. 2 No. 2 (2024): (SJAM) Siber Journal of Advanced Multidisciplinary (July - September 2024)
Publisher : Siber Nusantara Research & Yayasan Sinergi Inovasi Bersama (SIBER)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/sjam.v2i2.198

Abstract

Credit card fraud is a widespread problem that impacts both individuals and companies. Data mining provides a powerful solution to not only detect but also prevent this type of fraud. This research explores this approach by utilizing data mining classification techniques to determine the potential for fraudulent credit card transactions. Data from various sources is collected and processed to extract relevant features. This research will compare 8 classification algorithms, namely Naive Bayes, Decision Trees, Artificial Neural Network, SVM, Linear Regression, Logistic Regression, LDA and Random Forest, in classifying transactions as legitimate or fake. These findings suggest that the combined use of these data mining classification methods offers a powerful tool in combating credit card fraud. To combat the problem of credit card fraud and maintain financial security for both individuals and institutions, this researcher explores the power of data mining. By using potential classification techniques, this research aims to predict fraudulent transactions on credit cards.
Membangun Sistem Model Learning Style Inventory Untuk Pencapaian Prestasi Belajar Mahasiswa Program E-Learning Agustino, Rano; Pertiwi, Santhi
Jurnal Inovasi Pendidikan MH Thamrin Vol. 4 No. 2 (2020): Jurnal Inovasi Pendidikan MH Thamrin
Publisher : LPPM Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jipmht.v4i2.418

Abstract

In improving the quality of education by teaching, it is the thing that has the greatest effectiveness. Because of a good and appropriate teaching method, it is likely to increase the absorption of knowledge for students, so that the quality of knowledge from students increases. There are several ways to improve the quality of teaching, one of which is to know the learning styles of these students. Methods to determine learning styles such as Visual Auditorial Kinesthetic (VAK), Learning Style Inventory, Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) and others, but in this study using the Learning Style Inventory (LSI) introduced by David Kolb. To see the Learning Style of each student, an online questionnaire was held. Respondents in this study were online students of the Mohammad Husni Thamrin University Informatics Engineering Study Program with 50 students as respondents. By using the Linear Regression model, it shows a significance value of 0.02 which is less than 5%, so the analysis can be continued. On the other hand, the results are based on the value of R Square, which is 0.099 or 0.1, where it is the Coefficient of Determination or it can be interpreted that the LSI Value Variable has the ability to influence 10% of the Student Value Variable.
Design of GIS-Based Attendance Application at SMA Santika East Jakarta Saputro, Mohammad Ikhsan; Pertiwi, Santhi; Suryatno, Agung; Setiadi, Dedi; Sopian, Abu; Rifqi, Agven Muharis; Agustino, Rano
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 11 No. 1 (2025): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v11i1.2569

Abstract

In the digital era and industry 4.0 like today, human resource management (HR) is important for schools. One important aspect in human resource management (HR) in a school is employee attendance. Currently, for employee attendance at SMA Santika East Jakarta, the fingerprint attendance system is still used, which has shortcomings, such as the possibility of misuse of number codes that can lead to falsification of attendance. This study aims to develop an attendance application based on the Geographic Information System (GIS) at SMA Santika East Jakarta to improve the accuracy and reliability of the employee attendance system. In the context of the digital era and industry 4.0, proper employee attendance management is crucial, especially when employees work outside the office. To overcome this problem, this study designs a GIS-based attendance application that is able to track employee locations in real-time when taking attendance, both in the school environment and outside the school. The research methodology involves observation, interviews, and literature studies to obtain relevant data. The development model used is a prototype, which includes needs analysis, design, code development, testing, and system support. The application is developed using the React Native framework and TypeScript programming language, and is integrated with the Odoo system via REST API. With this application, it is hoped that SMA Santika East Jakarta can reduce the risk of attendance falsification and improve human resource management, as well as increase operational efficiency and accuracy of employee attendance data.
YOLOv12 for Human Object Detection in Real-time Video Surveillance Systems Widodo, Yohanes Bowo; Sibuea, Sondang; Agustino, Rano
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 11 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v11i2.2789

Abstract

This research discusses the application of the YOLO (You Only Look Once) model to detect human objects in real-time video surveillance systems. This model was developed in response to the increasing need for efficiency and accuracy in video surveillance analysis, particularly in identifying abnormal or malicious activities. The application of deep learning technology, especially the YOLO model, has been shown to provide better performance in object recognition compared to traditional methods, such as SVM and Haar-Cascade, which often experience limitations in terms of speed and accuracy. One significant contribution of the use of YOLO lies in its ability to detect objects simultaneously in high-speed video, which is crucial in surveillance contexts that require rapid response to incidents. The implementation of YOLO also promises better collaboration between edge and cloud computing, allowing video processing to be carried out closer to the data source, reducing latency and improving data security. With this approach, the system can generate relevant information for rapid decision-making, such as monitoring human behavior in public settings and detecting suspicious activity. The analysis of this study highlights the significant potential of YOLO in improving real-time video surveillance systems and demonstrates that more accurate object detection capabilities can improve overall public safety. Through this model, we hope to revolutionize surveillance practices, adapt to modern needs, and provide a solid foundation for further development in the field of video surveillance.
Identification of Cell Images in Pap Smear Using GLCM and Classification Methods in Machine Learning Agustino, Rano; Fauziah, Prima Nanda
Journal Medical Informatics Technology Volume 3 No. 3, September 2025
Publisher : SAFE-Network

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/medinftech.v3i3.85

Abstract

Early detection of cervical cancer is critical for improving patient outcomes, and accurate classification of Pap smear images supports clinical decision-making. This study aimed to improve cervical cancer diagnosis by classifying Pap smear images using texture features. A dataset of 250 images across five classes underwent preprocessing including grayscale conversion and noise removal. Texture features such as contrast, dissimilarity, homogeneity, energy, correlation, and Angular Second Moment (ASM) were extracted using the Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM). These features were then used to train and evaluate machine learning algorithms: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and Neural Networks (NN). The Decision Tree model achieved the highest accuracy of 95%, outperforming Neural Networks which reached 74%. Ensemble methods like RF and GB showed robust performance across classes. These results demonstrate the effectiveness of GLCM-based feature extraction combined with Decision Tree classification for accurate and reliable Pap smear image analysis. This approach offers valuable insights for enhancing clinical decision support in cervical cancer diagnosis.
Simulasi Otomatisasi Sistem Penyiraman Tanaman Menggunakan Moisture Sensor Berbasis Mobile Narji, Mohammad; Agustino, Rano; Setiadi, Dedi; Widyahastuti, Febrianti; Effendi, Muhammad Ridwan
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 8 No. 1 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i1.853

Abstract

Penelitian ini membuat seperangkat alat untuk memonitoring kelembapan tanah yang disertai dengan penyiraman tanaman berbasis mobile. Manfaat  alat pendeteksi kelembapan tanah disertai penyiraman tanaman ini bertujuan untuk mempermudah pekerjaan pengukuran kelembapan dari tanah yang disertai dengan penyiraman. Pada alat monitoring kelembapan tanah disertai penyiraman tanaman tersusun dari komponen-komponen elektronika, yang terdiri dari Arduino Uno sebagai system controller dari semua unit rangkaian, sedangkan sensor soil moisture berfungsi untuk mengukur kelembapan dari tanah, Cara kerja dari sensor soil moisture untuk mengukur kelembapan tanah. Sedangkan blynk digunakan untuk mengirimkan sinyal kelembapan tanah  melalui handphone. Setelah itu akan terbentuk hasil dari pembacaan nilai sensor adalah kering, lembap dan basah sesuai dengan nilai range yang telah ditetapkan. Kondisi tanah basah   dengan nilai range yaitu 150 sampai dengan 350, kondisi tanah lembap dengan nilai range yaitu 351 sampai dengan 475, kondisi tanah Kering  nilai  yaitu 476 sampai dengan 1023. Dari hasil pengujian sistem monitoring kelembapan tanah dan penyiraman tanaman dapat mendeteksi kelembapan tanah dan penyiraman tanaman, kemudian blynk akan  mengotomatisasi untuk mengirimkan sinyal ke handphone dari pemilik tanah tersebut.  
Perancangan Sistem Informasi Manajemen Klinik Berbasis Web Dengan Mengggunakan Metode System Development Life Cycle Agustino, Rano; Gustiawan, Handa; Amin Sakaria, Muhammad; Wiyatno, Agus
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 8 No. 2 (2022): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v8i2.1273

Abstract

Dalam membangun suatu sistem untuk mendukung manajemen klinik agar dapat mengolah administrasi klinik menjadi tersistem maka hal yang perlu dilakukan terlebih dahulu adalah merancang sistem nya yang sesuai dengan kebutuhan administrasi klinik Pesona Medika. Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) untuk metode pengembangan sistem nya sedangkan model nya menggunakan Waterfall, karena penelitian ini lebih berorientasi kepada dokumentasi yang mana dengan model waterfall lebih sesuai untuk keperluan ini. Proses model waterfall terdiri 5 tahapan yangb mana yang pertama adalah Analisa Kebutuhan Sistem. Untuk memenuhi kebutuhan dari analisa kebutuhan sistem  pada administrasi klinik maka dibutuhkan kerja sama dari pihak klinik dalam hal ini staff admin atau operator dari klinik untuk menjelaskan dan memberikan dokumen atau data apa saja yang berhubungan dengan proses administrasi nya, proses ini berada di tahapan Analisa Kebutuhan Sistem. Sedangkan untuk bahasa pemrograman dalam membuat website ini dengan menggunakan HTML 5 Sebagai tampilan user nya, sedangkan untuk backen nya menggunakan PHP, sedangkan database yang digunakan Kata Kunci: Sistem Klinik, SI Klinik, SIK.
Rancang Bangun Aplikasi Identifikasi Penyakit Lambung dengan Menggunakan Metode Fuzzy Mamdami Setiadi, Dedi; Agustino, Rano
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 1 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i1.1322

Abstract

Di era modern ini masyarakat disajikan bermacam-macam teknologi dan juga informasi yang begitu banyak, dari berbagai aspek pendidikan, pekerjaan hingga hiburan, hampir semua sudah menggunakan teknologi dan informasi. Ketergantungan ini membuat masyarakat menjadi sibuk dengan penggunaan teknologi dan iformasi tersebut, sehingga melupakan kesehatan diri sendiri. Banyak penyakit akibat mengabaikan kesehatan diri sendiri, yang sering terjadi adalah penyakit lambung. Dikarenakan kesibukan tersebut ada beberapa masyarakat yang kurang memperhatikan penyakit lambung, dan enggan untuk memeriksakannya dikarenakan kesibukan. Dari kebutuhan inilah peneliti mencoba memberikan kemudahan untuk masyarakat yang ingin memilik informasi tentang penyakit lambung. Aplikasi ini dapat mengidentifikasi penyakit lambung dengan cara mendiagnosa ciri-ciri nya. Aplikasi ini menggunakan Algoritma Fuzzy untuk mencari nilai min dan max nya. Penelitian ini menggunakan Metode Protyping untuk Metode Pengembangan Sistemnya, sedangkan jenis penelitian nya adalah jenis penelitian kualitatif. Aplikasi identifikasi penyakit lambung ini menggunakan metode Fuzzy Mamdani, mampu mendeteksi jenis penyakit dengan metode himpunan fuzzy sehingga dapat memberikan informasi pengobatan penyakit.
Implementasi Media Pendidikan Animasi dengan Pemanfaatan Limbah menggunakan Adobe Animate CC untuk Meningkatkan Pemahaman Siswa tentang Pengelolaan Sampah di SD 01 Dukuh Jakarta Timur Agustino, Rano; Widodo, Yohanes Bowo; Setiadi, Dedi; Febrianto, Febrianto
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 9 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v9i2.1997

Abstract

Sampah merupakan masalah yang akan selalu ada dan akan mengiringi pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat di suatu wilayah. Ketidakpedulian terhadap pengelolaan sampah menyebabkan penurunan kualitas lingkungan yang mengganggu kenyamanan hidup dan berpotensi menurunkan kualitas kesehatan masyarakat. Dalam penelitian ini, fokus utamanya adalah merancang media pembelajaran berbasis animasi interaktif menggunakan Adobe Animate CC. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah MDLC (Multimedia Development Life Cycle), yang terdiri dari tahap analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan evaluasi. Model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) juga diadopsi sebagai panduan dalam pengembangan multimedia pembelajaran. Penelitian ini ditujukan kepada siswa kelas IV sampai VI di SD 01 Dukuh Jakarta Timur. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain penelitian potong lintang (cross-sectional). Sampel penelitian terdiri dari 45 responden yang dipilih secara acak, dengan 15 siswa per kelas. Analisis data menggunakan tabel distribusi frekuensi dan histogram menunjukkan bahwa pandangan siswa terhadap media pendidikan animasi dengan pemanfaatan limbah menggunakan media interaktif tergolong sangat baik pada rentang skor di atas 78. Kategori baik dan sangat baik berada pada rentang skor 76-85, sedangkan kategori kurang terletak pada rentang skor 56-75. Siswa memiliki pandangan positif terhadap penggunaan media pendidikan animasi dengan metode pemanfaatan limbah menggunakan media interaktif, dengan mayoritas memilih kategori baik dan sangat baik.
Inovasi Pengelolaan Sampah: Tempat Sampah Pintar Berbasis IoT di Museum MH.Thamrin Jakarta Agustino, Rano; Saputro, Moh Ikhsan; Gustiawan, Handa; Sakaria, M Amin; Widyahastuti, Febrianti
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 1 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i1.2129

Abstract

Kotak sampah pintar dengan sistem deteksi otomatis hadir sebagai solusi inovatif untuk mengatasi permasalahan penumpukan sampah dan pengambilan sampah yang tidak teratur di Museum. Kotak sampah ini dilengkapi sensor ultrasonik dan mikrokontroler untuk mendeteksi tingkat pengisian dan mengirimkan notifikasi kepada petugas kebersihan ketika sampah hampir penuh. Hal ini memungkinkan pengumpulan sampah yang tepat waktu dan efisien, meminimalisir penumpukan sampah, dan meningkatkan kebersihan lingkungan. Penelitian ini merancang dan membangun purwarupa kotak sampah pintar dengan harapan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan sampah di Museum, mendorong terciptanya lingkungan yang lebih bersih dan sehat, serta menjadi langkah awal menuju pengelolaan sampah yang berkelanjutan dan ramah lingkungan. Penerapan kotak sampah pintar ini diharapkan dapat mengurangi penumpukan sampah, meningkatkan efisiensi pengumpulan sampah, dan mendorong partisipasi pengunjung dalam menjaga kebersihan lingkungan, sehingga Museum menjadi tempat yang lebih nyaman dan menyenangkan bagi semua orang.Kata Kunci: Kotak Sampah IoT, Mikrokontroler, Sensor ultrasonik, WeMos