Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) Network Engineering Research Operation [NERO] The Indonesian Journal of Computer Science
Maretha Ruswiansari
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
SLING : APLIKASI AGENDA BERBASIS SMARTWATCH UNTUK MENUNJANG KESIBUKAN RUTINITAS Maretha Ruswiansari; Azmuri Wahyu Azinar
Network Engineering Research Operation Vol 3, No 2 (2017): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (709.275 KB) | DOI: 10.21107/nero.v3i2.85

Abstract

IMPLEMENTASI DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) PADA IMAGE WATERMARKING Maretha Ruswiansari; Atik Novianti; Wirawan Wirawan
Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan (e-Journal) Vol 3 No 1: JETT Juli (2016)
Publisher : Direktorat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (548.964 KB) | DOI: 10.25124/jett.v3i1.130

Abstract

Keaslian informasi dalam berbagai bentuk dan media tidak lagi terjaga karena setiap orang dapat mengubah dan memodifikasinya untuk kemudian disebarkan kembali. Tanda air (watermarking) dapat diartikan sebagai suatu teknik penyisipan dan atau penyembunyian informasi yang bersifat rahasia pada suatu data lainnya untuk “ditumpangi” (kadang disebut dengan host data), tetapi orang lain tidak menyadari adanya kehadiran data tambahan pada data host-nya (istilah host digunakan untuk data atau sinyal digital yang disisipi), sehingga seolah-olah tidak ada perbedaan berarti antara data host sebelum dan sesudah proses watermarking. Pada penelitian ini dilakukan simulasi algoritma watermarking dengan menyisipkan citra watermark ke citra asli menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Singular Value Decomposition (SVD). Penelitian ini menggunakan citra host berwarna sehingga perlu dilakukan proses konversi citra RGB menjadi komponen Y, Cb, dan Cr. Metode DWT-SVD lebih tahan terhadap attack dibandingkan dengan metode DWT. Prosespenyisipan watermark dengan Arnold transform menghasilkan PSNR lebih tinggi dibandingkan tanpa Arnold transform, dimana dengan Arnold transform PSNR = 85.7959 dB, dan tanpa Arnold transform PSNR = 85.3901 dB. Semakin rendah PSNR maka semakin tinggi nilai similarity factor (SF) dan semakin jelas watermark-nya.
Indonesian Hoax News Detection Using IndoBERT and Knowledge Graph Laily Maulidya Purwanti; Sigit Wasista; Maretha Ruswiansari
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 15 No. 4 (2026): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v15i4.5195

Abstract

The spread of hoax news in Indonesian online media has become an increasing concern, highlighting the need for accurate automatic detection systems. This study proposes an integrated hoax detection approach that combines IndoBERT, which captures semantic context in Indonesian text, with a Knowledge Graph that verifies relationships between entities. IndoBERT's performance is also compared with SVM+TF-IDF, FastText, 1D-CNN, and LSTM. Experimental results show that IndoBERT achieves the highest performance, reaching 98.05% accuracy on headline data and 96.35% on narrative data using a dataset of 8,433 news articles. Although the Knowledge Graph alone produces lower accuracy, it enhances information verification by validating entity relationships. Integrating IndoBERT and the Knowledge Graph using a 90:10 weighting scheme further improves overall performance, achieving 98.00% accuracy on headline data and 96.20% on narrative data. The proposed approach provides a more accurate and comprehensive solution for Indonesian hoax detection.
Co-Authors ATIK NOVIANTI Azmuri Wahyu Azinar Laily Maulidya Purwanti Sigit Wasista Wirawan Wirawan