Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.986
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Health Information : Jurnal Penelitian JENGGALA: Jurnal Riset Pengembangan dan Pelayanan Kesehatan Journal of Scientific Insights Jurnal Teknologi dan Sains Modern
Atnang, Muhammad
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Education Engineering Health Professions Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi dan Sains Modern

 1 
Transparansi dan Auditabilitas Data Pribadi dalam Layanan Berbasis Cloud Pada Proyek PACE: Studi Literatur Mustamin, Syaiful Bachri; Atnang, Muhammad; Sahriani; Hikmah , Nur; Samsidar
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 1 No. 1 (2024): Mei-Juni
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v1i1.57

Abstract

Ulasan komprehensif ini mengeksplorasi pendekatan-pendekatan beragam dalam meningkatkan privasi dan keamanan dalam manajemen data di berbagai bidang. Studi pertama menyajikan kerangka konseptual yang bertujuan untuk memperkuat privasi dan keamanan dalam manajemen data kota cerdas dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan dan pemodelan big data. Meskipun analisis data empiris absen, kerangka konseptual tersebut memberikan wawasan penting tentang kemungkinan kemajuan. Studi kedua menelusuri proyek Privacy-Aware Cloud Ecosystems (PACE), berfokus pada teknologi blockchain untuk meningkatkan transparansi dan auditabilitas dalam pemrosesan data pribadi berbasis awan. Meskipun secara utama berorientasi pada masa depan, teknologi yang dikembangkan menjanjikan peningkatan privasi dan keamanan data dalam komputasi awan. Tinjauan literatur dalam studi ketiga mengevaluasi tren dan tantangan dalam menerapkan keamanan dan blockchain dalam Internet of Multimedia Things (IoMT), memberikan wawasan berharga meskipun tanpa temuan empiris langsung. Terakhir, sebuah studi eksperimental memperkenalkan sistem pengolahan data berbasis blockchain dan differential privacy untuk komputasi perkotaan, melaporkan kinerja sistem dan peningkatan keamanannya. Meskipun metodologi beragam, setiap studi memberikan kontribusi pada diskusi yang lebih luas tentang privasi dan keamanan data, menawarkan wawasan, kerangka kerja, dan inovasi teknologi untuk penelitian dan implementasi praktis di masa depan.
Inovasi Pembelajaran Mesin untuk Deteksi Malware: Analisis Komprehensif dan Tinjauan Literatur Samsidar; Mustamin, Syaiful Bachri; Atnang, Muhammad; Sahriani; Fajar, Nurhikmah
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 1 No. 1 (2024): Mei-Juni
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v1i1.58

Abstract

Penelitian tentang deteksi malware menggunakan pembelajaran mesin dan teknik deep learning telah menjadi topik yang menarik dalam beberapa tahun terakhir. Kombinasi fitur statis dan dinamik telah terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi deteksi hingga 95%, sementara pendekatan ensemble learning juga menunjukkan peningkatan yang signifikan, mencapai akurasi hingga 97% untuk malware nol-hari. Implikasi temuan ini sangat penting dalam konteks keamanan siber, dengan kemampuan deteksi yang lebih baik dapat membantu melindungi sistem dan infrastruktur kritis dari serangan malware yang semakin canggih. Namun, ada beberapa batasan dalam penelitian ini, termasuk fokus yang terbatas pada tinjauan literatur dan tidak mencakup evaluasi eksperimental langsung. Oleh karena itu, penelitian lanjutan diperlukan untuk menguji metode ini pada dataset yang lebih beragam dan lingkungan operasional yang lebih realistis. Kontribusi dari penelitian ini terletak pada pengembangan solusi deteksi malware yang lebih efektif dan akurat menggunakan pendekatan pembelajaran mesin dan deep learning. Pertanyaan dan arah penelitian baru termasuk investigasi efektivitas metode dalam lingkungan produksi, pengembangan model hibrid yang menggabungkan pembelajaran mesin dengan teknik lain, serta eksplorasi penggunaan pembelajaran mesin untuk deteksi malware pada perangkat Internet of Things (IoT). Penelitian ini juga menyoroti pentingnya mempertimbangkan variabel tambahan seperti kompleksitas malware, metode penyebaran, dan dampak terhadap sistem target dalam penelitian mendatang. Secara keseluruhan, temuan ini mendukung gagasan bahwa pembelajaran mesin dan deep learning memiliki potensi besar dalam mengatasi tantangan deteksi malware yang semakin kompleks dan dinamis, dengan implikasi yang luas dalam meningkatkan keamanan siber.
Studi Literatur Deep Learning dan Machine Learning untuk Analisis dan Prediksi Pasar Saham: Metodologi, Representasi Data, dan Studi Kasus Sari, Eka Purnama; Mustamin, Syaiful Bachri; Atnang, Muhammad; Sahriani; Fajar, Nurhikmah
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 1 No. 1 (2024): Mei-Juni
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v1i1.59

Abstract

Penelitian ini mengkaji penggunaan model Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) untuk peramalan harga saham, sebuah topik yang semakin relevan di sektor keuangan. Model ensemble "Random Forest + XG-Boost + LSTM" terbukti memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan model ML dan DL lainnya, menunjukkan bahwa integrasi model dapat meningkatkan akurasi prediksi. Penelitian lain juga menyoroti potensi jaringan deep learning untuk analisis pasar saham, menemukan bahwa jaringan saraf dapat mengekstrak informasi tambahan yang meningkatkan kinerja prediksi, meskipun sangat bergantung pada representasi data yang digunakan. Penggabungan variabel sentimen publik dari media sosial dengan variabel teknis dapat meningkatkan akurasi prediksi, terutama dalam kondisi pasar yang tidak stabil. Berdasarkan tinjauan pustaka komprehensif terhadap lebih dari 150 artikel dan menemukan bahwa algoritma ML, terutama RNN, menunjukkan kinerja unggul dalam prediksi pasar keuangan. Model yang menggunakan sentimen dari media sosial untuk memprediksi pergerakan harga saham, menunjukkan bahwa informasi sentimen dapat memberikan informasi tambahan yang signifikan untuk prediksi. Penelitian-penelitian ini menegaskan pentingnya penggunaan model ML dan DL dalam peramalan harga saham serta manfaat integrasi variabel non-teknis seperti sentimen dari media sosial dengan variabel teknis. Meski demikian, diperlukan penelitian lebih lanjut untuk memperluas cakupan data dan menguji generalisasi model pada berbagai pasar saham global serta periode waktu yang lebih panjang.
Teknologi Terkini dalam Pemantauan Infrastruktur: Tinjauan Literatur tentang Penerapan IoT dalam Pemantauan Kualitas Air dan Deteksi Retak Permukaan Jalan Samsidar; Kiki; Mustamin, Syaiful Bachri; Atnang, Muhammad; Sahriani; Fajar, Nurhikmah
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 1 No. 1 (2024): Mei-Juni
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v1i1.60

Abstract

Pemantauan kualitas air dan deteksi retak permukaan jalan merupakan dua bidang penting dalam teknologi infrastruktur dan lingkungan. Artikel-artikel yang dipelajari dalam tinjauan ini memberikan wawasan mendalam tentang perkembangan terkini dalam kedua bidang tersebut, dengan fokus utama pada penerapan Internet of Things (IoT) dan teknik pengolahan citra digital. Pembahasan dalam beberapa artikel meliputi tinjauan terhadap sistem pemantauan kualitas air berbasis IoT untuk aplikasi domestik. Tinjauan ini mengidentifikasi tren, teknik, dan tantangan terkini dalam sistem tersebut, memberikan wawasan tentang potensi pemanfaatan teknologi IoT untuk pengembangan sistem pemantauan kualitas air yang lebih efisien dan aman. Implikasi dari temuan ini mencakup meningkatnya pemantauan kualitas air secara real-time untuk menjamin keamanan air minum dan potensi penerapan teknologi IoT dalam skala yang lebih luas seperti kota pintar. Namun, keterbatasan utama adalah ketiadaan studi empiris yang menguatkan temuan literatur. Pada artikel lainnya membahas pengembangan metode deteksi retak pada permukaan jalan menggunakan teknik non-lokal dalam pengolahan citra digital. Temuan ini mengungkapkan bahwa metode denoising dan peningkatan kualitas citra non-lokal dapat meningkatkan akurasi deteksi retak pada permukaan jalan, yang berpotensi digunakan dalam pemantauan kondisi jalan dan perencanaan pemeliharaan infrastruktur. Kontribusi dari penelitian ini adalah pengembangan metode deteksi retak yang lebih akurat, meskipun batasan utamanya adalah kurangnya informasi tentang validasi hasil secara lebih komprehensif.
Pemanfaatan Teknologi Telemedicine untuk Peningkatan Diagnosis Pneumonia Anak di Daerah Terpencil Atnang, Muhammad; Samsidar; Mustamin, Syaiful Bachri
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 2 No. 1 (2025): Januari-Februari
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v2i1.314

Abstract

Perkembangan teknologi dewasa ini yang dibarengi oleh keberanian tenaga kesehatan komunitas bersatu untuk menaklukkan tantangan kesehatan global. Penelitian terbaru membuka tabir bagaimana telehealth bukan lagi sekadar angan-angan, melainkan solusi nyata untuk pendidikan medis yang merata. Dengan video konferensi dan program seperti Project ECHO, pelatihan berkualitas kini menjangkau para pahlawan medis di pelosok negeri, menghilangkan batasan geografis. Lebih dari itu, tenaga kesehatan komunitas (CLHW) tampil sebagai pejuang garis depan dalam perang melawan pneumonia. Mereka tidak hanya cakap memberikan amoksisilin oral, tetapi juga terampil menggunakan pulse oximetry, memastikan setiap anak dan bayi mendapatkan penanganan yang tepat waktu. Ini bukan lagi sekadar teori, melainkan bukti nyata bahwa perawatan kesehatan bisa diakses bahkan di daerah terpencil. Namun, ada raksasa ekonomi yang harus kita hadapi, yaitu biaya rawat inap pneumonia yang mencengangkan. Data di Inggris menunjukkan angka £731 juta per tahun, dan ini mungkin baru puncak gunung es. Di sisi lain, secercah harapan muncul dari Yordania, di mana masyarakat semakin menerima telemedicine, terutama mereka yang berpendidikan dan melek teknologi. Ini adalah panggilan bagi kita untuk memanfaatkan teknologi sebagai jembatan menuju layanan kesehatan yang lebih adil dan terjangkau. Temuan ini bukan hanya data, melainkan inspirasi untuk perubahan yang lebih baik.
Kecerdasan Buatan untuk Keberlanjutan: Menavigasi Aplikasi dan Tantangan Etis dalam Mengelola Lingkungan Ramli, Agus Salim; Mustamin, Syaiful Bachri; Fajar, Nurhikmah; Hidayatullah, Nurul; Atnang, Muhammad
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 2 No. 2 (2025): Maret-April
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v2i2.348

Abstract

Kecerdasan Buatan (AI) berperan penting dalam mengatasi tantangan lingkungan melalui pemantauan iklim, optimasi sumber daya, dan konservasi alam. Studi ini menggunakan tinjauan sistematis terhadap lima sumber utama untuk mengeksplorasi penerapan AI, seperti analisis citra satelit, pembelajaran mesin, dan integrasi IoT. Hasil menunjukkan peningkatan akurasi prediksi iklim, efisiensi penggunaan air dan energi, serta konservasi keanekaragaman hayati. Namun, tantangan seperti konsumsi energi AI, isu etika, dan kesenjangan akses teknologi masih perlu diatasi. Kesimpulannya, AI memiliki potensi besar untuk mendukung keberlanjutan jika diimbangi dengan pendekatan etis dan kolaboratif.
Co-Authors Amrullah, Mujahidin Andika Mayansara Anggriani, Dwi Bachri Mustamin, Syaiful Banudi, La Dwiyanti Dwiyanti, Dwiyanti Eka Purnama Sari, Eka Purnama Fajar, Nurhikmah Ferdiansyah Hikmah , Nur Kiki Mustamin, Syaiful Bachri Nur Azaliah MAR, Nur Azaliah Nurul Hidayatullah, Nurul Nurwijayanti Pahlawan , Muammar Reza Ramli, Agus Salim riskyawan Sahriani Sahriani, Sahriani Samsidar Sari, Sri Kurnian Siti Fatmah, Siti Surahmawanti, Mita