Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
12.492
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JUSIFO : Jurnal Sistem Informasi Jurnal Informatika Upgris Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta SINTECH (Science and Information Technology) Journal JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Indonesian Journal of Applied Informatics Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Informatika Global IJEEIT : International Journal of Electrical Engineering and Information Technology Journal of Information Systems and Informatics bit-Tech Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Infotech: Journal of Technology Information Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Best : Journal of Applied Electrical, Science and Technology Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) JUTECH : Journal Education and Technology Journal Computer Science and Informatic Systems : J-Cosys Jurnal Mandiri IT International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Teknik Informatika Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Journal of Scientech Research and Development Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Innovative: Journal Of Social Science Research SmartComp CSRID Jurnal PETISI (Pendidikan Teknologi Informasi)
Permatasari, Hanifah
Universitas Duta Bangsa Surakarta
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 105 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal of Applied Informatics

 1 
Implementasi Sistem Rekomendasi Pengajuan Usulan Plt dan Plh Pejabat Struktural PNS Menggunakan Metode SAW di Pemerintah Kabupaten Sragen Muhamad Ilhamsyah Amara Ramadana; Afu Ichsan Pradana; Hanifah Permatasari
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i2.98559

Abstract

Abstrak : Pelaksana Tugas (Plt) dan Pelaksana Harian (Plh) adalah jabatan penugasan yang sangat penting jika jabatan struktural pada suatu perangkat daerah mengalami kekosongan. Karena jika suatu jabatan struktural kosong maka penanggung jawab, penentu kebijakan dan yang memiliki wewenang penunjukan tugas Aparatur Sipil Negara (ASN) baik Pegawai Negeri Sipil (PNS) ataupun Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK) dibawahnya menjadi tidak ada. Hal tersebut tentunya akan mengganggu jalannya fungsi pemerintahan, pengadministrasian , dan pelayanan publik suatu Perangkat Daerah. Proses pemilihan Plt dan Plh yang tidak transparan dan objektif sering menjadi kendala, sehingga diperlukan solusi berupa sistem rekomendasi berbasis teknologi. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan mempertimbangkan empat kriteria utama: pangkat, masa kerja, kompetensi, dan potensi. Sistem ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi rekomendasi hingga 30% dan mencapai tingkat akurasi sebesar 95%. Hasil penelitian ini berkontribusi pada pengelolaan sumber daya manusia di pemerintah daerah dengan menyediakan proses penilaian yang transparan, akuntabel, dan berbasis data untuk mendukung kebijakan pengisian jabatan struktural secara objektif.===================================================Abstract : Pelaksana Tugas (Plt) and Pelaksana Harian (Plh) are critical assignment positions when structural positions in a regional government agency are vacant. The absence of a structural position results in the lack of a responsible party, policy maker, and authority to delegate tasks to Aparatur Sipil Negara (ASN), whether they are Pegawai Negeri Sipil (PNS) or Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK). This situation can disrupt the functioning of governance, administration, and public services in a regional agency. The selection process which is often non-transparent and subjective, poses significant challenges. Therefore, a technology-based recommendation system is required. This study develops a recommendation system using the Simple Additive Weighting (SAW) method, considering four key criteria: rank, years of service, competence, and potential. The system has proven to improve decision-making efficiency by up to 30% and achieve an accuracy rate of 95%. The findings contribute to human resource management in local governments by providing a transparent, accountable, and data-driven assessment process to support objective policies in filling structural vacancies.
Klasifikasi Ancaman Keamanan Siber Menggunakan Algoritma Naive Bayes Irwan Budianto; Nurchim Nurchim; Hanifah Permatasari
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i2.104668

Abstract

Abstrak : Saat ini keamanan siber menjadi permasalahan utama didalam tata kelola keamanan informasi Pemerintah Daerah. Untuk mencegah terjadinya kerugian akibat serangan siber maka perlu dilakukan identifikasi dan klasifikasi terhadap ancaman siber secara cepat dan akurat. Sehingga diperlukan sebuah system untuk mengklasifikasikan ancaman siber yang terjadi. Penelitian ini adalah membangun sistem klasifikasi ancaman keamanan siber menggunakan algoritma Naive Bayes sehingga dapat dilakukan analisis data ancaman secara efektif dan mengklasifikasikan jenis ancaman dengan akurasi yang tinggi. Metode yang digunakan adalah pengumpulan dataset terkait log aktifitas serangan yang terekam di aplikasi Wazuh. Selanjutnya dilakukan preprocessing data untuk mendapatkan atribut yang sesuai dengan kebutuhan sistem. Penerapan algoritma Naive Bayes digunakan sebagai metode klasifikasi berdasarkan probabilitas atribut terhadap kategori ancaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan ancaman keamanan siber dengan akurasi yang baik, sehingga dari system yang dibangun dapat ditentukan bahwa serangan yang terjadi pada area sistem operasi server atau aplikasi web serta mampu memberikan dukungan pengambilan keputusan yang lebih cepat dalam mitigasi serangan. Hasil pengujian menunjukkan performa yang sangat baik dari model Naive Bayes pada kedua kelas yaitu presisi=0.98, recall=1, f1-score=0.99, support=57.===================================================Abstract :Currently, cybersecurity is a major problem in the governance of regional government information security. To prevent losses due to cyber attacks, it is necessary to identify and classify cyber threats quickly and accurately. So a system is needed to classify cyber threats that occur. This study is to build a cybersecurity threat classification system using the Naive Bayes algorithm so that threat data analysis can be carried out effectively and classify types of threats with a high level of accuracy. The method used is collecting datasets related to attack activity logs recorded in the Wazuh application. Furthermore, data preprocessing is carried out to obtain attributes that match system needs. The Naive Bayes algorithm is implemented as a classification technique that evaluates the probability of attributes relative to threat categories. The findings indicate that this algorithm effectively categorizes cybersecurity threats with high accuracy. Consequently, the developed system can identify whether an attack targets the server operating system or the web application, while also enabling faster decision-making to support attack mitigation. The Naive Bayes model performs exceptionally well in both classes according to the test results, with precision=0.98, recall=1, f1-score=0.99, and support=57.
Sistem Pakar Dengan Metode Certainty Factor Untuk Mengetahui Gaya Belajar Anak Usia Dini Areta Reza Pradana; Hanifah Permatasari; Afu Ichsan Pradana
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v10i1.103964

Abstract

Abstrak : Gaya belajar merupakan aspek penting dalam proses pembelajaran, terutama bagi anak usia dini yang berada pada tahap awal perkembangan kognitif. Identifikasi gaya belajar yang tepat dapat membantu pendidik dan orang tua dalam merancang metode pengajaran yang sesuai. Anak usia dini (0 - 6 tahun) masih berada dalam fase perkembangan awal, baik dari segi kognitif, motorik, bahasa, maupun sosial-emosional. Mereka belum mampu mengungkapkan preferensi belajar secara jelas, sehingga sulit untuk mengidentifikasi gaya belajarnya secara tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis, merancang, dan membangun sistem p|ak|ar deng|an metode Cert|ainty F|actor untuk menget|ahui g|ay|a bel|aj|ar |an|ak usi|a dini. Sistem p|ak|ar b|aikny|a dilengk|api deng|an sebu|ah metode y|ang d|ap|at memberi nil|ai kep|asti|an p|ad|a output d|ari sebu|ah sistem, metode y|ang bis|a diter|apk|an d|al|am menghitung sebu|ah nil|ai ketid|akp|asti|an d|ari output sistem s|al|ah s|atuny|a |ad|al|ah metode CF (Cert|ainty F|actor). Deng|an metode CF ini penulis bis|a menentuk|an g|ay|a bel|aj|ar y|ang cocok untuk |an|ak usi|a dini. D|ari h|asil peneliti|an tersebut, metode Cert|ainty F|actor d|ap|at menghitung |at|au menentuk|an tingk|at su|atu nil|ai kep|asti|an d|ari g|ay|a bel|aj|ar |an|ak usi|a dini y|ang did|ap|at mel|alui seor|ang p|ak|ar. Sistem ini juga dapat digunakan sebagai media konsultasi mandiri, tanpa perlu keterlibatan langsung dari ahli psikologi pendidikan, sehingga lebih efisien dari segi waktu dan biaya. Berd|as|ark|an hasil penelitian terhadap salah satu gaya belajar pada anak, diperoleh nilai Certainty Factor (CF) sebagai berikut: gaya belajar visual 94,29%, auditori 94,10%, dan kinestetik 91,25%.==================================================Abstract : Learning style is an important aspect in the learning process, especially for early childhood who are in the early stages of cognitive development. Identifying the right learning style can help educators and parents in designing appropriate teaching methods. Early childhood (0 - 6 years) is still in the early developmental phase, both in terms of cognitive, motor, language, and social-emotional. They are not yet able to express their learning preferences clearly, making it difficult to identify their learning style precisely. This research aims to analyze, design, and build an expert system with the Certainty Factor method to determine the learning style of early childhood. An expert system should be equipped with a method that can give a certainty value to the output of a system, a method that can be applied in calculating an uncertainty value of system output is the CF (Certainty Factor) method. With this CF method, the author can determine the learning style that is suitable for early childhood. From the results of this study, the Certainty Factor method can calculate or determine the level of a certainty value of an early childhood learning style obtained through an expert. This system can also be used as an independent consultation media, without the need for direct involvement from educational psychology experts, making it more efficient in terms of time and cost. Based on the results of research on one of the learning styles in children, the Certainty Factor (CF) value is obtained as follows: visual learning style 94.29%, auditory 94.10%, and kinesthetic 91.25%.
Co-Authors Abdul Rohim Bayu Aji Prayogo Abdullah Sajad Aditya Gema Pratama Aditya Rachman Putra Afu Ichsan Pradana Agustina Niken Laraswati Agustina Srirahayu Ahmad Khairul Adi Aldova Herbryan Putra Alfisal Punjung Kurniawan Amad Tri Yanto Andi Saputro Andika Pratama Ardiansyah, Muhammad Irfan Areta Reza Pradana Arif Wicaksono Septyanto Arif Wicaksono Septyanto Armeta Eka Putri Wibowo Artdelia Pingkan Salsabilla Artdelia Pingkan Salsabilla Atina, Vihi Atmojo, Fernando Winantya Bagas Setiadi Bahrul Aziz Rifai Bangun Prajadi Cipto Utomo Berlian Agustina, Anggun Brian Bagus Apriansah Cikal Fauziah Fatin Sawitri Cipto Utomo, Bangun Prajadi Claudia Swastikawati Dear Whizkid Aziiz Deleviar, Angky Fay Dewangga Ranggi Wiku Didik Kurniawan Dinda Amelia Galuh Puspita Sari Dinda Rizky Asmara Dos Santos, Savio Nelinhos Dwi Hartanti Dwi Hartanti Dwi Prasetiyo Dwi Septieni Dwika Nur Arifin Eka Arya Saputra Eka Wijanarka Satata Putra Eko Purwanto Eko Purwanto Eko Purwanto Erlang Bagus Sadewa Faiq Muhammad, Nibras Fany Kusuma Dewi Farida Surya Jati Fatimah Naim Azahara Faulinda Ely Nastiti Febrianti, Krisna Fitriana Sekar Kinasih Ghani Ardiesta, Alif Gian, Habib Nur Habib Nur Gian Hanif Nur Ahmad Hanif Sangga Paramanandi Hany Arya Wardhany Hartanti, Dwi Hasanah, Herliyani Henokh Lugo Hariyanto Hidayatullah, Muhamad Ichsan Ichsan Pradana, Afu Ika Putri Pujianti Indah Nofikasari Inta Oktaviani Intan Oktaviani Irawan, Ridwan Dwi Irwan Budianto Janah, Selvi Miftakhul Joel Adikurnia Purnama Kukuh Supriyanto Kuncorowati, Dewi Liana Trihardianingsih Linda Kusuma Dewi Listiani, Titin Ma'ruf Nur Muhammad Maharani, Tiara Putri Maulindar, Joni Mochamad Saefudin Moh. Muhtarom Mohd, Farahwahida Muhamad Ilhamsyah Amara Ramadana Muhammad Alwan Nurdin Muhammad Exsa Nugroho Muhammad Hashfi Rafid Muttaqin Muhammad Khovivul Anam Muhtarom, Moh Nafaria Rohmandani Ni’mal ‘Abdu, Aghni Rizqi Nibras Faiq Muhammad Novita Widyasari Nur Indahsari, Reggie Nurchim Nurchim Nurchim Nurchim Nurlita, Catarina Ivanda Nurmalitasari Nurmalitasari Otami Amalina Pipin Widyaningsih Pradana, Afu Ichsan Pramono Pramono Purwanto, Eko Putri Wibowo, Armeta Eka Rahadian, Dwiki Rasya Raihan Abdurrahim Al Ayyubi Ramadhan, Chandra Randis Wahyuni Rani Elsa Putri Ricky Eko Novianto Rico Yoga Pradana Ridho, Taufik Rini, Selfia Yustika Riyan Hidayah Robi Wariyanto Abdullah Rudi Susanto Sabar Sularno Salsabila Nurul Afifah Saputri, Okta Ramma Saputro, Khoirul Adi Saputro Sebastian, Angga Sejati, Ariya Putra Setiadi, Bagas Setiawan, Stevania Shandra Isti Kharisma Auliya Alamsyah Sigit Gunawan Siti Fatimah Siti Munawaroh Sofa Marwati Sri Mahardhika Pratiwi Sri Sumarlinda Srirahay, Agustina Stevania Frederica F.S Stevania Setiawan Sukma, Cahyaning Arum Surya Jati, Farida Syawaludin, M Ainur Telaga Nabila Putri Riyanto Toni Iksanudin Tri Wulandari, Rahmawati Desi Triyono Triyono Triyono Triyono Triyono Utomo, Bangun Prajadi Cipto Vanya Tabitha Wahyu Cahya Adi Putra Wahyudi Wahyudi Wanda Fadillah Wibowo, Anita Carolina Yogi Setyawan Putra Pratama Yuda Abi Bagaskara Zeno Candragufa Muria