Garuda - Garba Rujukan Digital

ANALISIS DATA PEGAWAI UNTUK MEMPREDIKSI GAJI BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR SPESIFIK DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING Ramadhan, Bachtiar; Firdaus, Diash; Adiningrum, Nur Tri Ramadhanti
Naratif (Jurnal Nasional Riset, Aplikasi Dan Teknik Informatika) Vol 5 No 2 (2023): NARATIF : Jurnal Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53580/naratif.v5i2.205

Perusahaan tidak dapat dipisahkan dari tenaga kerjanya. Salah satu faktor yang memengaruhi kemajuan perusahaan adalah kinerja karyawannya. Menyediakan gaji yang sesuai merupakan salah satu faktor penting untuk meningkatkan kinerja tenaga kerja. Sayangnya, pengembangan perusahaan saat ini tidak memiliki media keputusan untuk memprediksi gaji karyawan berdasarkan kualitas data. Studi ini bertujuan untuk menentukan prediksi gaji karyawan berdasarkan faktor-faktor tertentu. Dalam studi ini, faktor-faktor yang diuji termasuk variabel independen berupa Usia, Tingkat Jabatan, Total Tahun Bekerja, dan Tahun di Perusahaan. Kemudian variabel dependen adalah Pendapatan Bulanan. Dalam melakukan prediksi gaji karyawan terdapat beberapa Teknik analisis, Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linier multivariat. Output aplikasi untuk hasil prediksi gaji karyawan akan ditampilkan dalam bentuk web. Pengujian model dilakukan dengan Uji f (ANOVA), R-Squared, Linearitas, Normalitas, Multikolinearitas, Autokorelasi dan Homoskedatisitas. Berdasarkan uji validitas, nilai akurasi 0,909 menunjukkan bahwa MonthlyIncome dipengaruhi oleh faktor independen (Age, YearsAtCompany) sebesar 0,909 atau 90,9%. Nilai sisa dari akurasi tersebut adalah 0,091 atau 9,1% yang artinya MonthlyIncome dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diketahui sebesar 9,1%. Model yang dibuat berhasil melewati semua uji pada tahap validasi model, sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang dibuat dapat bekerja dengan baik untuk memprediksi gaji karyawan. Visualisasi data dari hasil model prediksi gaji karyawan dapat digunakan menjadi bentuk aplikasi berbasis web base dengan menggunakan framework Django. Dengan aplikasi tersebut, admin dapat melakukan prediksi gaji karyawan dengan mudah dan dengan cepat.

DETEKSI ANOMALI DAN SERANGAN LOW RATE DDOS DALAM LALU LINTAS JARINGAN MENGGUNAKAN NAIVE BAYES Firdaus, Diash; Fahira, Fahira; Rianti, Resa
Naratif (Jurnal Nasional Riset, Aplikasi Dan Teknik Informatika) Vol 5 No 2 (2023): NARATIF : Jurnal Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53580/naratif.v5i2.208

Low Rate DDoS merupakan serangan jenis DDoS yang sulit di deteksi karena memiliki karakteristik paket yang mirip dengan trafik normal, sehingga dibutuhkan algoritma yang memiliki akurasi tinggi serta memiliki latensi yang cukup rendah dalam memberikan keputusan terhadap trafik di jaringan. Metode Machine Learning dengan algoritma Naïve Bayes digunakan untuk melakukan deteksi terhadap serangan Low Rate DDoS karena memiliki akurasi yang cukup baik. Algoritma yang sering digunakan dalam melakukan deteksi serangan DDoS seperti SVM, KNN dan Random Forest akan tetapi algoritma tersebut memiliki latensi yang cukup tinggi karena komputasi yang dibutuhkan cukup kompleks. Dengan demikian Algoritma Machine Learning yang digunakan adalah algoritma Naive Bayes sebagai model prediksi karena memiliki waktu training yang cepat. Sedangkan dataset yang digunakan adalah CICIDS2017. pada tahap testing dilakukan menggunakan 20% dari CICDS2017. Hasil akhir dari penelitian ini adalah teknik deteksi yang efektif dalam mendeteksi anomali dan serangan Low Rate DDoS. Hal yang dilakukan adalah merancang strategi pemodelan yang baik untuk mendeteksi anomali dan serangan Low Rate DDoS dengan menggunakan pendekatan algoritma Naive Bayes. Model Machine Learning Naive Bayes dievaluasi dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1 score dan dihasilkan model yang dapat memprediksi anomali dan serangan Low Rate DDoS pada lalu lintas jaringan dengan baik. Hasil akurasi yang paling tinggi terdapat pada model GaussianNB yaitu dengan akurasi 83,45 % dimana telah dibandingkan oleh model BernoulliNB yang tertinggi hanya mendapatkan akurasi 76,21%.

Pengenalan Ekspresi Wajah Secara Real-Time Menggunakan Metode SSD Mobilenet Berbasis Android Daffa Ulhaq, Muhammad Rifqi; Zaidan, Muammar Alfien; Firdaus, Diash
Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 5 No. 1 (2023): Vol. 5 No.1 (2023)
Publisher : Universitas Dinamika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37802/joti.v5i1.387

Pengenalan ekspresi wajah secara real-time menjadi topik yang menarik dalam bidang pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah metode yang dapat mendeteksi objek ekspresi wajah secara akurat dan efisien. Untuk mencapai tujuan ini, peneliti mengadopsi pendekatan berbasis Single Shot MultiBox Detector (SSD) yang terkenal dalam deteksi objek. Peneliti melatih model SSD menggunakan dataset wajah dengan berbagai ekspresi. Metode yang diusulkan memanfaatkan fitur-fitur wajah yang penting untuk memperoleh lokalisasi dan klasifikasi ekspresi wajah. Peneliti melakukan pelatihan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam dengan menggunakan data wajah yang dikategorikan berdasarkan ekspresi tertentu. Eksperimen dilakukan pada citra wajah yang diambil secara real-time, dan hasil deteksi objek wajah dievaluasi berdasarkan ukuran akurasi dan kecepatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mendeteksi ekspresi wajah secara real-time dengan akurasi tinggi dan kecepatan pemrosesan yang baik. Hasil evaluasi menggunakan Metric Evaluation, model memiliki akurasi 0.51 detik dan kecepatan deteksi 31 frame per-detik dimana dengan demikian model dapat berjalan dengan komputasi rendah pada erangkat mobile. Temuan ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan berpotensi menjadi solusi efektif untuk pengenalan ekspresi wajah secara real-time dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan emosi, interaksi manusia-mesin, dan keamanan.

Integrating Retrieval-Augmented Generation with Large Language Model Mistral 7b for Indonesian Medical Herb Firdaus, Diash; Sumardi, Idi; Kulsum, Yuni
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 9 No. 3 (2024): September 2024
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14421/jiska.2024.9.3.230-243

Large Language Models (LLMs) are advanced artificial intelligence systems that use deep learning, particularly transformer architectures, to process and generate text. One such model, Mistral 7b, featuring 7 billion parameters, is optimized for high performance and efficiency in natural language processing tasks. It outperforms similar models, such as LLaMa2 7b and LLaMa 1, across various benchmarks, especially in reasoning, mathematics, and coding. LLMs have also demonstrated significant advancements in addressing medical queries. This research leverages Indonesia’s rich biodiversity, which includes approximately 9,600 medicinal plant species out of the 30,000 known species. The study is motivated by the observation that LLMs, like ChatGPT and Gemini, often rely on internet data of uncertain validity and frequently provide generic answers without mentioning specific herbal plants found in Indonesia. To address this, the dataset for pre-training the model is derived from academic journals focusing on Indonesian medicinal herbal plants. The research process involves collecting these journals, preprocessing them using Langchain, embedding models with sentence transformers, and employing Faiss CPU for efficient searching and similarity matching. Subsequently, the Retrieval-Augmented Generation (RAG) process is applied to Mistral 7b, allowing it to provide accurate, dataset-driven responses to user queries. The model's performance is evaluated using both human evaluation and ROUGE metrics, which assess recall, precision, F1 measure, and METEOR scores. The results show that the RAG Mistral 7b model achieved a METEOR score of 0.22%, outperforming the LLaMa2 7b model, which scored 0.14%.

Peningkatan Keamanan dan Privasi Aplikasi Website DNA Sequencing Menggunakan Enkripsi AES 256 dan Query Parameterization Firdaus, Diash; Dafy, Muhammad Zufar
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v4i2.3907

Data DNA Sequencing merupakan informasi yang sangat sensitif dan esensial dalam berbagai aplikasi biomedis, termasuk penelitian genetika, diagnosis penyakit, dan pengembangan terapi medis. Keamanan dan privasi data ini menjadi sangat penting untuk mencegah penyalahgunaan dan kebocoran informasi yang dapat berdampak serius pada individu. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan privasi pada aplikasi website DNA Sequencing melalui implementasi enkripsi AES-256 dan query parameterization. Enkripsi AES-256 digunakan untuk mengenkripsi data DNA sensitif sebelum disimpan dalam basis data, memastikan bahwa data tersebut terlindungi dari akses tidak sah dan kebocoran informasi. Selain itu, query parameterization diterapkan untuk melindungi aplikasi dari serangan injeksi SQL dengan memisahkan data dari pernyataan SQL, sehingga mencegah eksekusi perintah yang tidak diinginkan akibat input pengguna yang berbahaya. Hasil dari implementasi ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam keamanan dan privasi aplikasi web DNA Sequencing. Data yang dienkripsi menjadi tidak dapat dibaca tanpa kunci dekripsi yang sesuai, dan query parameterization mencegah eksploitasi melalui injeksi SQL. Penelitian ini memiliki kontribusi penting dalam pengembangan aplikasi web yang aman, khususnya dalam konteks aplikasi biomedis yang menangani data sensitif seperti DNA. Rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut meliputi eksplorasi metode enkripsi dan teknik keamanan tambahan serta pelaksanaan audit keamanan berkala dan pengujian penetrasi untuk memastikan sistem tetap terlindungi dari ancaman yang terus berkembang. Dengan demikian, penerapan enkripsi AES-256 dan query parameterization terbukti efektif dalam meningkatkan keamanan dan privasi aplikasi web DNA Sequencing.

Pengembangan Aplikasi Capaian Belajar Siswa di SDN 071 Sukagalih Bandung Firdaus, Diash; Rizky Herdiansyah, Muhammad; Maulana, Azka; Krisna Yudha, Muhammad; Hassan Ifrayim, Mikail; Binsar, Ray
Jurnal Abdimas Berdaya : Jurnal Pembelajaran, Pemberdayaan dan Pengabdian Masyarakat Vol 8, No 1 (2025): Jurnal Abdimas Berdaya
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jab.v8i1.1053

Pengembangan Sistem Informasi Akademik di MTs Madinah Bunder Firdaus, Diash; Nurrizziqie, Ahmad Mufie; Heryani, Rena; Suryana, Agung; PPA , M Davin
Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer Vol. 5 No. 02 (2025): Artikel Riset Oktober 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/jpsk.v5i02.6084

MTs Madinah Bunder di Kabupaten Cirebon menghadapi tantangan dalam hal efisiensi dan akurasi pengelolaan data akademik karena masih menggunakan sistem manual yang tidak terintegrasi dan kurang efisien. Permasalahan ini menyebabkan keterlambatan dalam proses administrasi, kesalahan pencatatan data, serta rendahnya partisipasi orang tua dalam memantau perkembangan belajar anak secara aktif dan berkelanjutan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk menyediakan solusi melalui perancangan dan implementasi sistem informasi akademik berbasis website yang lebih modern dan adaptif. Metode pelaksanaan mencakup observasi awal terhadap sistem yang berjalan, wawancara mendalam dengan kepala sekolah dan staf administrasi, pengembangan sistem berbasis website yang dirancang khusus sesuai kebutuhan madrasah, serta evaluasi melalui uji coba dan monitoring berkala terhadap performa sistem. Sistem yang dikembangkan dilengkapi dengan berbagai fitur utama seperti basis data terpusat, penjadwalan otomatis, pencatatan nilai secara real-time, akses multilevel bagi guru, siswa, dan orang tua, serta integrasi layanan pembayaran digital dan pelaporan otomatis. Hasil implementasi menunjukkan penurunan beban kerja administratif, peningkatan keakuratan data akademik, dan meningkatnya partisipasi orang tua. Survei evaluasi yang dilakukan menunjukkan bahwa 86.6% responden merasa puas dengan sistem yang diimplementasikan. Pendampingan teknis juga meningkatkan pemahaman teknologi di kalangan staf dan wali murid. Kesimpulannya, sistem informasi akademik berbasis website terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas pengelolaan pendidikan di madrasah dan berpotensi diterapkan di lembaga serupa.

Sistem Informasi Pengaduan dan Pendataan Masyarakat Kepada Warga RW 10 Kampung Cijagra Alwan, Haikal H.; Putra, Bob Byan Handoko; Azka, Fadhlan M.; Ady P., Alfalery; Ali G. M., Rangga; Firdaus, Diash
Academic Journal of Computer Science Research Vol 7, No 1 (2025): Academic Journal of Computer Science Research (AJCSR)
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/ajcsr.v7i1.15814

Sistem pengaduan dan pendataan masyarakat diperlukan untuk meningkatkan efisiensi serta transparansi dalam pengelolaan data warga dan penanganan aduan di RW 10 Kampung Cijagra. Saat ini, proses manual masih menjadi kendala, menyebabkan keterlambatan dalam pencatatan data dan penanganan keluhan warga. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis web yang dapat mencatat data warga secara akurat dan menangani pengaduan dengan lebih sistematis. Metode yang digunakan mencakup analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi menggunakan framework Laravel 11 dan PHP 8.2, serta pengujian fungsionalitas sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu menyimpan data kependudukan dengan baik, menyediakan fitur pengaduan yang transparan, serta meningkatkan responsivitas pengurus RW dalam menangani keluhan masyarakat. Kesimpulannya, sistem yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi administrasi serta menjadi solusi digital yang dapat diadopsi di wilayah lain dengan kebutuhan serupa.

Peningkatan Keamanan dan Privasi Aplikasi Website DNA Sequencing Menggunakan Enkripsi AES 256 dan Query Parameterization Firdaus, Diash; Dafy, Muhammad Zufar
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v4i2.3907

Data DNA Sequencing merupakan informasi yang sangat sensitif dan esensial dalam berbagai aplikasi biomedis, termasuk penelitian genetika, diagnosis penyakit, dan pengembangan terapi medis. Keamanan dan privasi data ini menjadi sangat penting untuk mencegah penyalahgunaan dan kebocoran informasi yang dapat berdampak serius pada individu. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan privasi pada aplikasi website DNA Sequencing melalui implementasi enkripsi AES-256 dan query parameterization. Enkripsi AES-256 digunakan untuk mengenkripsi data DNA sensitif sebelum disimpan dalam basis data, memastikan bahwa data tersebut terlindungi dari akses tidak sah dan kebocoran informasi. Selain itu, query parameterization diterapkan untuk melindungi aplikasi dari serangan injeksi SQL dengan memisahkan data dari pernyataan SQL, sehingga mencegah eksekusi perintah yang tidak diinginkan akibat input pengguna yang berbahaya. Hasil dari implementasi ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam keamanan dan privasi aplikasi web DNA Sequencing. Data yang dienkripsi menjadi tidak dapat dibaca tanpa kunci dekripsi yang sesuai, dan query parameterization mencegah eksploitasi melalui injeksi SQL. Penelitian ini memiliki kontribusi penting dalam pengembangan aplikasi web yang aman, khususnya dalam konteks aplikasi biomedis yang menangani data sensitif seperti DNA. Rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut meliputi eksplorasi metode enkripsi dan teknik keamanan tambahan serta pelaksanaan audit keamanan berkala dan pengujian penetrasi untuk memastikan sistem tetap terlindungi dari ancaman yang terus berkembang. Dengan demikian, penerapan enkripsi AES-256 dan query parameterization terbukti efektif dalam meningkatkan keamanan dan privasi aplikasi web DNA Sequencing.

Title

Found 9 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 9 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 9 Documents
Search