Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

DETEKSI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN TEKNIK FILTER PADA MODEL MACHINE LEARNING Vikky Aprelia Windarni; Anggit Ferdita Nugraha; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Dewi Anisa Istiqomah; Fiyas Mahananing Puri; Adi Setiawan
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1268

Abstract

Phishing merupakan bentuk serangan pada dunia maya yang cukup popular, dimana pengguna dibuat untukmengunjungi situs web yang tidak sah. Pengguna ditipu untuk mengungkapkan informasi pribadinya sepertiusername, password, informasi kartu kredit dan sebagainya. Maraknya phishing membuat kerugian dalam halprivacy, bahkan terjadi penyalahgunaan data yang menyebabkan kerugian finansial. Tujuan dari penelitian iniadalah peneliti ingin menggunakan machine learning dengan memanfaatkan fitur filter yang ada didalamnya yaitupearson correlation dan menerapkan 3 metode Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest untuk menentukanmetode yang paling efektif dalam mendeteksi web phishing. Terdapat 4 alur penelitian yang digunakan olehpeneliti, yaitu (1) Tahap persiapan, (2) Metode yang digunakan, (3) Analisa, dan (4) Evaluasi. Dari hasil penelitianini didapatkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode Decision Treememiliki nilai akurasi 94,4% dan metode Random Forest memiliki akurasi sebesar 96,3%. Sehingga dapatdisimpulkan bahwa metode yang paling efektif untuk mendeteksi web phishing adalah menggunakan RandomForest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada kasusyang sama dengan menggunakan algoritma yang berbeda.
PEMBUATAN APLIKASI LAPORAN KINERJA ONLINE (LAKON) BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE WATERFALL Majid, Ammar Waly; Istiqomah, Dewi Anisa; Wiratama , Bill Bilal; Guji S. U. , Fitra Jibjaya; Wahyuni, Sri Ngudi; Windarni , Vikky Aprelia
Information System Journal Vol. 7 No. 01 (2024): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2024v7i01.1528

Abstract

Kementerian Agama Kabupaten Klaten dituntut untuk memperbaiki sistem kerja khususnya dalam hal pelaporan kinerja. Sistem pengisian Laporan Capaian Kinerja Harian (LCKH) dan Sasaran Kerja Pegawai (SKP) saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel. Untuk memperbaiki proses ini, perlu membangun aplikasi Laporan Kinerja Online (LAKON) berbasis Android. Penggunaan aplikasi LAKON dapat menambah fleksibilitas kinerja pegawai. Pegawai dapat mengisi laporan kinerja dari mana saja dan kapan saja. Pembuatan aplikasi LAKON menggunakan metode Waterfall. Alasan pemilihan metode Waterfall dalam pembuatan aplikasi LAKON yaitu tahapan dalam metode Waterfall dilakukan secara bertahap, sehingga kualitas sistem yang dihasilkan akan baik. Kontribusi dari  penelitian ini yaitu menguatkan hasil penelitian sebelumnya. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa penulis berhasil membangun aplikasi LAKON berbasis Android dengan melalui tahapan identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Aplikasi LAKON dapat melakukan pengisian dan pencarian laporan kinerja secara online serta terintegrasi dengan website monitoring kinerja pegawai.
Peningkatan Pengetahuan Agile Scrum dalam Pengembangan Perangkat Lunak pada Startup Kala Kreatif Indonesia Istiqomah, Dewi Anisa; Vikky Aprelia Windarni; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Zein Nur Ichsan
JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Vol. 5 No. 3 (2024)
Publisher : Politeknik Piksi Ganesha Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/jurpikat.v5i3.1777

Abstract

Kala Kreatif Indonesia merupakan startup dalam bidang teknologi informasi. Dalam pengembangan perangkat lunak, Kala Kreatif Indonesia telah menerapkan kerangka kerja manajemen proyek berupa Scrum. Namun dalam penerapannya belum sesuai dengan fundamental Agile Scrum. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor yaitu kurangnya pengetahuan terkait Agile Scrum pada beberapa karyawan. Implementasi Scrum yang belum sesuai fundamental Agile Scrum mengakibatkan beberapa acara penting dalam Scrum tidak diselenggarakan, delivery product pada setiap sprint tidak selalu tercapai, dan belum adanya evaluasi kinerja tim. Untuk mengatasi permasalahan yang dialami, diberikan solusi berupa pelatihan Agile Scrum dan pendampingan implementasi Agile Scrum. Hasil dari pelatihan Agile Scrum yaitu berupa peningkatan pengetahuan karyawan. Sebelum dilaksanakan pelatihan, rata-rata pengetahuan karyawan tentang Agile Scrum yaitu 53%. Sedangkan setelah dilaksanakan pelatihan, rata-rata pengetahuan karyawan menjadi 80%. Hasil dari pendampingan implementasi Agile Scrum yaitu Kala Kreatif Indonesia telah dapat mengimplementasikan semua kegiatan dalam Scrum dengan baik dan benar.
Analisis Rekomendasi Pembuatan Produk Menggunakan RStudio Dan Twitter (Studi Kasus : Git Solution) Puri, Fiyas Mahananing; Ramadhani, Surya Tri Atmaja; Istiqomah, Dewi Anisa; Windarni, Vikky Aprelia; Hidayat, Kardilah Rohmat
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 9 No. 1 (2024): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51158/c9z0w740

Abstract

Dalam lanskap korporat kontemporer, internet telah muncul sebagai alat fundamental untuk meningkatkan penjualan dan layanan pelanggan, terutama melalui penerapan sistem rekomendasi yang banyak digunakan khususnya dalam e-commerce. Namun, banyak perusahaan, termasuk PT GIT Solution, masih belum sepenuhnya memanfaatkan potensi big data dalam analisis pasar, dan masih bergantung pada data historis serta metode konvensional seperti follow-up atau kunjungan langsung. Hal ini menyebabkan kurang optimalnya pemanfaatan data untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan dan personal bagi pelanggan. Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis data Twitter dengan algoritma pengelompokan K-Means untuk mengelompokkan data dan metode perangkingan Simple Additive Weighting (SAW) untuk memberikan rekomendasi produk yang disesuaikan dengan preferensi pelanggan. Data yang digunakan diperoleh melalui crawling data Twitter, dan dianalisis menggunakan RStudio untuk mengidentifikasi tren serta preferensi konsumen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang digunakan memberikan hasil evaluasi yang memuaskan dengan Indeks Davies-Bouldin (DBI) sebesar 0,10%, yang menunjukkan kualitas pengelompokan yang baik. Implikasi dari hasil ini adalah perusahaan dapat memanfaatkan analisis big data dari media sosial untuk meningkatkan kualitas rekomendasi produk, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan efektivitas pemasaran.
Pengembangan Model Pembelajaran Berbasis Multimedia dalam Pelatihan Practical Office Advance Istiqomah, Dewi Anisa; Annafi, Farrizka; Astuti, Yuli; Nugraha, Dani Fitrianto
SWAGATI : Journal of Community Service Vol. 1 No. 2 (2023): July
Publisher : Universitas AMIKOM Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/swagati.2023v1i2.1092

Abstract

Pelatihan practical office advance dibutuhkan masyarakat untuk memperoleh keterampilan dalam pengoperasian perangkat lunak pengolah kata. Pelatihan ini telah dilaksanakan oleh kejuruan Teknologi Informasi dan Komunikasi UPTD Balai Latihan Kerja (BLK) Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Kabupaten Bantul. Model pembelajaran yang digunakan yaitu praktik berbasis kompetensi. Model pembelajaran ini sudah berjalan dengan baik, akan tetapi membutuhkan beberapa peningkatan. Media pembelajaran yang ada saat ini yaitu modul pelatihan berupa teks, belum menerapkan multimedia sehingga media belajar kurang menarik. Selain itu, perlunya peningkatan dalam penyampaian materi terutama materi yang sering diujikan dalam uji kompetensi dengan menerapkan multimedia pembelajaran. Salah satu materi yang sering diujikan adalah pembuatan daftar isi dan halaman pada Microsoft Word. Luaran dari kegiatan ini yaitu tersedianya modul pelatihan berupa video pembelajaran, khususnya untuk materi pembuatan daftar isi dan halaman pada Microsoft Word yang dapat diakses peserta pelatihan dengan mudah. Selain itu, terlaksananya pelatihan dengan menerapkan video pembelajaran dalam proses pembelajaran.
Pendampingan Persiapan Sertifikasi Agile Scrum pada Startup Kala Kreatif Indonesia Istiqomah, Dewi Anisa; Annafi, Farrizka; Windarni, Vikky Aprelia; Ramadhani, Surya Tri Atmaja; Rakhmawati, Restu
JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Vol. 6 No. 2 (2025)
Publisher : Politeknik Piksi Ganesha Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/jurpikat.v6i2.2385

Abstract

Kala Kreatif Indonesia telah menerapkan Scrum dalam pengembangan perangkat lunak. Namun, belum ada karyawan tetap yang memiliki sertifikasi Scrum. Sertifikasi Scrum dibutuhkan untuk mendukung praktik Scrum terutama bagi anggota tim yang berperan sebagai Scrum Master. Biaya sertifikasi terbilang mahal, sehingga membutuhkan persiapan sebelum melakukan sertifikasi. Pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk melakukan pendampingan persiapan sertifikasi Agile Scrum pada Kala Kreatif Indonesia. Simulasi soal yang digunakan berasal dari EXIN Agile Scrum Foundation. Alur kegiatan pengabdian ini dimulai dengan masukan berupa hasil kegiatan pengabdian sebelumnya kemudian dilanjutkan dengan pemilihan karyawan potensial untuk menjadi Scrum Master, dan pelaksanaan pendampingan persiapan sertifikasi Agile Scrum serta evaluasi. Pendampingan persiapan sertifikasi Agile Scrum mencakup tahap I, II, dan III. Hasil pendampingan persiapan sertifikasi Agile Scrum yaitu Kala Kreatif Indonesia dinyatakan siap mengikuti ujian sertifikasi Agile Scrum dengan memperoleh nilai ujian simulasi EXIN Agile Scrum Foundation yaitu 83% dan dinyatakan lulus. Hal ini telah mencapai tujuan yang diharapkan.
Penentuan Luas Lahan dengan Metode Pendekatan Lingkaran Berbasis Google Earth dan GADM untuk Wilayah Kabupaten Semarang Windarni, Vikky Aprelia; Istiqomah, Dewi Anisa; Setiawan, Adi
Jurnal Transformatika Vol. 18 No. 2 (2021): January, 2021
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/transformatika.v18i2.2740

Abstract

Geographically Semarang regency as one of the regencies in Central Java province has an area of 95,020.67 hectares. In this study, the sub-district areas in Semarang regency is calculated using Circle Approach method and Karney s Polygon method using Google Earth and GADM database in the form of latitude and longitude coordinates. The results of the study show that the land area of 19 districts in Semarang regency is 11.61% more than of the reference areas based on the coordinates of the latitude and longitude on Google Earth using the circle approach method. While the percentage for the area referring to GADM data using the Karney s Polygon method is 9.71% more than of the reference areas and the difference is 13.55% more than the reference areas using Circle Approach. The results of the three comparisons show that GADM data using the Karney s Polygon method can produce better results than other methods.
Human Facial Pattern Shape Classification Using a Retraining Strategy and Convolutional Neural Network Architecture Hidayat, Tonny; Istiqomah, Dewi Anisa; Arifianto, Teguh
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 9, No 5 (2025)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.9.5.3471

Abstract

Many shapes and patterns on the human body might be considered a person's uniqueness or feature since they differ significantly from one another, one of which is the shape of the face. In computer vision, the shape of a face is divided into five fundamental shapes. The experiment in this paper provides a model based on the final layer of the results of retraining InceptionV3, a Convolutional Neural Network (CNN) architecture for classifying human face photos. Inspired by human neural networks, this method generally works well for face recognition and computer vision research. This research begins with the stages of data acquisition, data exploration, classification, and evaluation. Retraining is performed to improve accuracy using the distance and angle of facial landmarks. The results are compared to other classification methods, including linear discriminant analysis (LDA), support vector machine with a linear kernel (SVM-LIN), support vector machine with a radial basis function kernel (SVM-RBF), artificial neural networks or multilayer perceptrons (MLP), and k-nearest neighbors. The facial dataset used consists of 747 photos, divided into five categories: oval, round, square, heart, and oblong. The Canny edge detector approach is utilized to enhance CNN accuracy, which has been effectively improved through training and testing. The maximum accuracy achieved was 91.7% based on training and testing at 85%-98%. This demonstrates that the outcomes of inceptionV3 retraining may appropriately adapt training data and outperform alternative classification techniques without the need to specify the function of certain features during the model training process.