Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.816
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal Riset Informatika bit-Tech Jurnal E-Komtek Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) International Journal Engineering and Applied Technology (IJEAT) Jurnal Indonesia Sosial Teknologi Eastasouth Journal of Positive Community Services AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi TEKNOBIS : Jurnal Teknologi, Bisnis dan Pendidikan JOAPE Prosiding SENTIMETER : Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer
Somantri
Unknown Affiliation
Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Nursing Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

 1   2   3 
Perancangan dan Impelementasi QoS Di Mikrotik Menggunakan Metode HTB (Studi Kasus SMP MBS Al Karimah Cibadak) Hamudi Alamsyah; Somantri
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 7 No. 1 : Tahun 2022
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54367/jtiust.v7i1.1648

Abstract

SMP Muhammadiyah Boarding School is a boarding school where students are required to live in a dormitory that has been provided. In addition to students, there are coaches whose job is to guide students after their teaching and learning activities are completed. In carrying out their activities in addition to guiding students, coaches really need an internet network connection to meet their needs and interests in finding things needed on the internet. In order to avoid problems in using the internet network from an ISP, it is necessary to have bandwidth management that can regulate the speed of internet connections so that it is more equitable in the distribution of internet bandwidth. If a LAN network without bandwidth usage management may often occur bandwidth struggles between client 1 and other clients. LAN (Local Area Network) is a computer network that is connected to a computer server using a certain topology, usually used in the area of one building or area not more than one km away [4]. With the problems as above, the authors conducted research and made a QoS Design and Implementation in Mikrotik Using the HTB Method (Case Study of SMP MBS AL KARIMAH). The author has analyzed that the topology used in SMP MBS AL KARIMAH is a Star topology with 1 Telkom ISP modem which is directly connected to the switch and from the switch to the client. This design is done by using a Mikrotik Router and a Winbox application for a remote Mikrotik router. Mikrotik is a Linux base operating system designed specifically for networking purposes [13]. In addition, MikroTik Router has several features such as authentication, authorization, client accounts, routing, mpls, Queues, firewalls, IP Telephony which allows Voice over IP (VoIP) [15].
Klasifikasi Jenis Burung Kacamata dan Ciblek Berdasarkan Warna dengan Metode RFBNN (Radial Basis Function Neural Network) Somantri; Heru Subakti; Tegar Pratama; Angga Maulana Yusuf; Rayhanna Adhisti Putri Syarifudin
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 3 (2024): Sentimeter 2024
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Klasifikasi jenis burung berbasis warna merupakan suatu pendekatan yang inovatif dalam mengidentifikasi dan membedakan spesies burung. Penelitian ini fokus pada penerapan metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) untuk mengklasifikasikan dua jenis burung, yaitu burung kacamata dan burung ciblek, berdasarkan karakteristik warna pada bulu mereka. Pendekatan ini menggunakan teknologi pengolahan citra untuk mengekstraksi fitur-fitur warna yang representatif dari gambar burung. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup berbagai gambar burung kacamata dan burung ciblek dengan variasi warna bulu yang signifikan. Metode RBFNN dipilih karena kemampuannya dalam memodelkan pola-pola non-linier dan kemampuannya untuk mengatasi permasalahan klasifikasi pada dataset yang kompleks. Jaringan saraf ini dilatih dengan menggunakan algoritma pembelajaran yang dapat mengoptimalkan bobot dan parameter lainnya untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode RBFNN efektif dalam mengklasifikasikan jenis burung berdasarkan warna bulu mereka. Tingkat akurasi yang tinggi dicapai, menunjukkan keberhasilan pendekatan ini dalam membedakan burung kacamata dan burung ciblek. Selain itu, analisis fitur-fitur warna yang signifikan juga memberikan wawasan tambahan terkait perbedaan karakteristik antar spesies. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan teknik klasifikasi jenis burung berbasis warna dan dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam pemahaman dan pelestarian biodiversitas burung.
Klasifikasi Sentimen Analisis terhadap Cryptocurrency Exchange Menggunakan Naive Bayes untuk Mendukung Keputusan Investor Pemula Dila Aura Futri; Verdi Eza Irawan; Feby Alfaraby; Moh Azral Fathurrazaq; Fikri Maulana; Somantri; Gina Purnama Insany
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 3 (2024): Sentimeter 2024
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Investasi dalam cryptocurrency semakin menarik perhatian di tengah perkembangan teknologi finansial dan globalisasi. Cryptocurrency Exchange atau Bursa Pasar Mata Uang Kripto merupakan platform penting bagi para investor dalam melakukan transaksi jual beli aset kripto. Bagi investor pemula, pemahaman sentimen pasar dapat menjadi kunci untuk pengambilan keputusan yang tepat. Penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi kepada investor pemula dalam memilih platform Exchange Cryptocurrency, seperti Binance, KuCoin, Tokocrypto, dan Indodax, melalui analisis sentimen ulasan pengguna di Play Store. Metode penelitian mencakup enam tahap, termasuk pengumpulan data, preprocessing teks, pembobotan, pemodelan Naïve Bayes, dan evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Binance memiliki sentimen positif tertinggi dengan nilai precision sebesar 0.99 dan akurasi 95%. Temuan ini dapat menjadi panduan bagi calon pengguna dalam memilih platform Exchange Cryptocurrency dan memberikan masukan bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas aplikasi. Kesimpulannya, pemodelan sentimen analisis menggunakan Naïve Bayes memberikan hasil yang baik, dengan akurasi rata-rata lebih dari 93%.
Menilai Keamanan Aplikasi Web Melalui Pengujian Penetrasi: Pendekatan Studi Kasus Dah Berrou; Salsa Rizkia Sabila; Muhammad Haidar Matin; Mohammad Fajril Ramdhani; Somantri
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 4 (2025): Sentimeter 2025
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Keamanan aplikasi web telah menjadi perhatian utama karena aplikasi tersebut semakin terintegrasi ke dalam operasi perusahaan kontemporer. Meningkatnya serangan siber yang menargetkan aplikasi ini mengungkap kelemahan serius, yang sering kali disebabkan oleh pengaturan yang salah dan pengodean yang buruk. Masalah mendesak dari langkah-langkah keamanan yang tidak memadai yang membuat perusahaan rentan terhadap pelanggaran dibahas dalam studi ini. Untuk menemukan kerentanan umum seperti injeksi SQL, skrip lintas situs (XSS), dan metode autentikasi yang lemah, kami melakukan pengujian penetrasi pada sejumlah aplikasi web operasional. Untuk memperoleh pemahaman menyeluruh tentang kelemahan keamanan, kami mereplikasi skenario serangan aktual menggunakan alat otomatis seperti Burp Suite dan metode pengujian manual. Pengujian kami mengungkap pola yang mengkhawatirkan: frekuensi kerentanan yang tinggi di semua aplikasi yang kami lihat. Banyak bisnis meremehkan bahaya yang ditimbulkan oleh celah keamanan ini, yang dapat mengakibatkan pelanggaran data yang serius, kerugian moneter, dan kerusakan reputasi. Hasil kami menunjukkan bahwa perusahaan sangat perlu meningkatkan prosedur dan proses keamanan mereka.Pentingnya pengujian penetrasi rutin sebagai prosedur mendasar untuk menjaga keamanan aplikasi web yang kuat merupakan salah satu kesimpulan utama yang diambil dari penelitian kami. Organisasi dapat mendeteksi kerentanan sebelum pelaku jahat memanfaatkannya dengan melakukan evaluasi yang komprehensif dan berkala. Studi kami juga memberikan saran praktis untuk meningkatkan langkah-langkah keamanan, seperti menggunakan teknik pengkodean aman yang mengutamakan keamanan selama tahap pengembangan. Lebih jauh, kami menekankan pentingnya melakukan penilaian kerentanan secara berkala untuk menjamin bahwa aplikasi selalu diawasi terhadap bahaya yang muncul. Menggunakan teknik autentikasi yang kuat, seperti autentikasi multi-faktor, juga penting untuk menjaga kepercayaan pengguna dan mengamankan data sensitif. Pada akhirnya, studi kami menekankan betapa pentingnya bagi bisnis untuk secara proaktif memperbaiki kerentanan keamanan. Bisnis dapat memperkuat pertahanan mereka terhadap serangkaian ancaman siber yang terus berubah dengan mengutamakan keamanan aplikasi web melalui pengujian yang sering dan menggunakan praktik terbaik
Analisis Sentimen pada Media Sosial TikTok Mengenai Kebijakan Penghapusan TikTok Shop Menggunakan Naive Bayes Somantri; Dave Maulana Ferros; Tiara Lelita; Yulinar Sri Wahyuni; Mohammad Ihsan Al Falak; Irvan Yudistiansyah
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 3 (2024): Sentimeter 2024
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen pada media sosial TikTok terkait kebijakan penghapusan TikTok Shop menggunakan metode Naïve Bayes. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna Tik Tok terkait kebijakan tersebut menjadi positif, negatif, atau netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data publik yang diambil dari postingan dan komentar pada media sosial TikTok terkait kebijakan penghapusan TikTok Shop. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemprosesan data, ekstraksi fitur, pelatihan model Naïve Bayes, dan evaluasi hasil. Diharapkan hasil analisis sentimen ini dapat memberikan wawasan tentang respons pengguna Tik Tok terhadap kebijakan penghapusan TikTok Shop.
Implementasi Sistem Informasi Manajemen Laundry Berbasis Web Putri Ayu Negara; Alyanissa Putri Iskandar; Fahmi Aldian Surachman; Dita Indriawati; Gina Purnama Insany; Somantri
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 3 (2024): Sentimeter 2024
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi implementasi sistem manajemen laundry untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan dalam industri laundry. Melalui pendekatan kombinasi antara aplikasi online dan manajemen tradisional, penelitian ini bertujuan untuk memahami dampak sistem manajemen terhadap proses penerimaan pesanan, pencucian, pengembalian, dan pengelolaan inventori dalam usaha laundry. Metode penelitian yang digunakan melibatkan analisis data kuantitatif dan kualitatif dari operasional laundry yang telah menerapkan sistem manajemen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi sistem manajemen memberikan peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional, pemantauan inventori yang lebih baik, dan peningkatan kepuasan pelanggan. Selain itu, penelitian ini membahas tantangan dan peluang yang mungkin timbul selama proses implementasi, termasuk faktor teknis, keamanan data, dan adaptasi pelanggan terhadap perubahan teknologi. Temuan penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi pemilik usaha laundry dan praktisi industri terkait untuk meningkatkan kualitas layanan dan daya saing melalui penggunaan sistem manajemen yang efektif.
Implementation of IOT-based Motorcycle Security System with Cut Off Engine and Mobile Application Insany, Gina Purnama; Alawiyah, Sindi Aulia; Somantri; Septian, Deni Ramdan; Iyusmani
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.2841

Abstract

The increasing rate of motorcycle theft highlights the limitations of conventional security systems such as mechanical alarms and double locks, which often fail to provide proactive protection. This research proposes an Internet of Things (IoT)-based motorcycle security system integrating an engine cut-off feature, GPS tracking, vibration detection, and real-time notifications via a custom mobile application. Unlike previous solutions that commonly rely on SMS gateways or third-party services, this system leverages the Wemos D1 Mini microcontroller and Firebase Realtime Database to enable high-speed, two-way communication between the vehicle and the user. The system allows real-time vehicle location monitoring, remote engine control, and immediate detection of suspicious activities through the SW-420 vibration sensor connected to an audible buzzer alarm. The Android application, developed independently using the Kodular platform, not only provides digital vehicle location mapping but also enables quick engine deactivation and emergency alerts within seconds. Laboratory and field tests confirm a response time of less than one second for the engine cut-off function and accurate GPS tracking with an average deviation of under 10 meters. The primary innovation of this study lies in the full integration of IoT components, mobile interfaces, and cloud databases into a single platform without external dependencies, thereby enhancing efficiency, reliability, and system flexibility. The results demonstrate the system’s potential to deliver adaptive and modular vehicle security solutions, with opportunities for future enhancements such as geofencing, biometric authentication, and hybrid connectivity for improved resilience.
Integration of OCR Technology with ETL Processes for Automating Data Pipeline of Financial Disbursement Documents at BPS Sukabumi Regency Muhammad Raihan Izharul Haq; Gina Purnama Insany; Somantri
Jurnal Riset Informatika Vol. 7 No. 4 (2025): September 2025
Publisher : Kresnamedia Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1600.245 KB) | DOI: 10.34288/jri.v7i4.395

Abstract

In the digital era, managing archival data poses challenges for many institutions, including Badan Pusat Statistik (BPS) of Sukabumi Regency, especially when dealing with unstructured PDF documents. This study develops a data pipeline by effectively integrating Optical Character Recognition (OCR) technology with Extract, Transform, Load (ETL) processes. Unstructured data from financial disbursement documents, such as SPM and SP2D, were automatically extracted with high accuracy, achieving an average of 98.52% for SPM using a combination of OCR and PDFPlumber, and 100% for SP2D extracted using PDFPlumber. Extraction results were stored in a data warehouse, then transformed using Apache Spark and loaded into data marts. ETL process was automated using Apache Airflow, which operated reliably according to dependencies. The processed data were presented through an interactive Looker Studio dashboard in real-time, supporting efficient archive management and more informed decision-making. This study not only provides a solution to existing archival management problems but also opens opportunities for further development in the application of big data technologies and business process automation in public sector.
The Implementasi Model Vision Transfomers Pada Klasifikasi Jenis Kulit Wajah Berbasis Website Dila Aura Futri; Ivana Lucia Kharisma; Somantri
Computer Science and Information Technology Vol 6 No 2 (2025): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v6i2.10026

Abstract

Skin type misidentification often leads to inappropriate skincare product selection, which can negatively affect skin health. This study aims to develop a web-based automatic facial skin type classification system using the Vision Transformer (ViT) architecture. The model implemented is ViT Base Patch 16, pre-trained on the ImageNet dataset and fine-tuned using 10,000 facial images evenly distributed across four classes: normal, dry, oily, and combination. The dataset underwent augmentation and normalization during preprocessing. The training results showed an accuracy of 78% on the test data, with the best performance in the combination skin class (F1-score of 0.86) and the lowest in the normal skin class (F1-score of 0.72). The model was integrated into a Flask-based system that enables users to classify their skin type by either uploading an image or capturing it via camera. System testing was conducted using functional testing and API testing via Postman. The results demonstrated that all key features of the system functioned properly, and the API successfully returned classification responses in JSON format. This system can assist users in identifying their skin type and serve as a reference for selecting appropriate skincare ingredients.
Analisis Efektivitas Logistic Regression dalam Identifikasi Serangan DDoS pada Jaringan IoT Berbasis Dataset IoT-DIAD2024 Laufra, Lukas Febrian; Somantri
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36418/syntax-literate.v10i9.61692

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi efektivitas Logistic Regression dalam mendeteksi serangan Distributed Denial of Service (DDoS) pada jaringan Internet of Things (IoT) menggunakan dataset IoT-DIAD2024. Dataset ini menggabungkan tiga jenis serangan (HTTP Flood, TCP Flood, dan UDP Flood) dari file CSV terpisah, dengan fitur seperti inter_arrival_time, jitter, dan User Agent. Dua model dikembangkan: Model 1 untuk memprediksi jenis serangan, dan Model 2 untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan (High, Medium, Low). Pipeline prapemrosesan meliputi SimpleImputer untuk menangani nilai hilang dan StandardScaler untuk normalisasi fitur. Kedua model mencapai akurasi 0,99, dengan matriks konfusi menunjukkan kesalahan minimal, seperti 162 prediksi HTTP Flood sebagai UDP Flood. Ketiadaan data normal dalam dataset dapat menyebabkan bias, sehingga integrasi data normal direkomendasikan untuk validasi lebih lanjut. Penelitian ini mendukung pengembangan sistem keamanan IoT yang lebih robust dan memenuhi tugas akademik Jalur Penelitian Semester 6 di Universitas Nusa Putra pada Juli 2025.
Co-Authors Abdullah, Saeful Alawiyah, Sindi Aulia Alviqih, Fadillah Alviqih Alyanissa Putri Iskandar Angga Maulana Yusuf Anggraini , Syafira Anggy Pradiftha Junfithrana Bimantoro, Ilham Bunga Firdausy, Sahnaya Dah Berrou Dani Mardiyana Dave Maulana Ferros Devi Novianti, Devi Dila Aura Futri Dita Indriawati Fahmi Aldian Surachman Fauziah, Alvira Feby Alfaraby Fikri Maulana Firmansyah, Akmal Gina Purnama Insany Hamudi Alamsyah Haryono, Wasis Hendriyana Heru Subakti Hikmatullah, Fajar Insany, Gina Purnama Irvan Yudistiansyah Ivan Hermawan IVANA LUCIA KHARISMA Iyusmani Jajat, Jajat Darojat Junaedi, Junjun Kamdan Khairina, Dini Latifah, Usnul Laufra, Lukas Febrian Mamun, Cep Margia, Sandira Moh Azral Fathurrazaq Mohammad Fajril Ramdhani Mohammad Ihsan Al Falak Muhammad Abdillah Muhammad Haidar Matin Muhammad Raihan Izharul Haq Mulyana, Azril Navida, Eneng Tesly Noer, Silvia Novriansyah, Muhammad Aldi Nurfaizah, Esa Olis, Siti Perani Rosyani Putri Amelia, Bella Putri Ayu Negara Rafi Pratama, Aditya Rayhanna Adhisti Putri Syarifudin Riyandi, M.Azri Rizal Kholiq, Abdul Rossa Amalia Monitha Januari Rozi, Fachrul Rozi, Fachul Salsa Rizkia Sabila Satish Kumar Damodar Septian, Deni Ramdan Sundari, Sylvia Farha Tegar Pratama Tiara Lelita Ulumudin, Muhamad Ihsan Verdi Eza Irawan Yulinar Sri Wahyuni Zulkarnaen, Rahman