Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.8
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSM (Jurnal SIFO Mikroskil) Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal Telematika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) eProceedings of Engineering AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika
Niken Dwi Wahyu Cahyani
Telkom University
Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Klasifikasi Topik Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Multilayer Perceptron Grace Tika; Adiwijaya Adiwijaya; Niken Dwi Wahyu Cahyani
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Berita adalah salah satu representasi dari kehidupan nyata sosial yang selalu menggambarkan isu-isu yang masih banyak dan sering dibagikan oleh masyarakat. Setiap hari, selalu ada pembaruan berita sehingga menjadikannya berita yang baru dan membuat berita mengalir semakin banyak. Dengan adanya internet membuat berita lebih mudah dan cepat tersebar luaskan. Karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi terhadap berita agar berita tersebut dapat dikelompokkan berdasarkan kategori seperti Teknologi, Budaya, Pendidikan, dan lain-lain. Salah satu cara yang dapat mengatasi permasalah tersebut adalah dengan adanya sistem klasifikasi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Metode jaringan syaraf tiruan ini dapat menciptakan suatu pola pengetahuan dengan kemampuan belajar (self organizing) dan secara optimasi, jaringan syaraf tiruan dapat menemukan jawaban terbaik. Sehingga metode jaringan syaraf tiruan ini menarik dan bagus untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dari hasil terbaik penelitian yang didapat ini dinyatakan dalam F1-measure micro-average dengan nilai performansi mencapai 77,44% dimana data berita berbahasa Indonesia yang digunakan memiliki berbagai macam keragaman yang dapat mempengaruhi proses stemming. Kata kunci : Berita, text preprocessing, text classification, Multilayer Perceptron Abstract News is one of the representation of real social life that always illustrates issues that are still many and often shared by the community. Every day, there is always a news update so that it makes new news and makes the news flow more and more. With the internet, the news makes it easier and faster to spread. Because of that problem, it requires a system that can classify news so that the news can be grouped by categories such as Technology, Culture, Education, and others. One method that can overcome this problem is the existence of a classification system using Artificial Neural Networks (ANN). This artificial neural network method can create a pattern of knowledge with self-organizing and optimization, artificial neural networks can find the best answer. So this artificial neural network method is interesting and good for overcoming these problems. The results of this research are stated in F1-measure micro-average with performance values reaching 77.44% which is the data of Indonesian news has various types that can influence the stemming process. Keywords: News, text preprocessing, text classification, Multilayer Perceptron
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kinerja Presiden Indonesia Dalam Aspek Ekonomi, Kesehatan, Dan Pembangunan Berdasarkan Opini Dari Twitter Widya Pratiwi Ali; Niken Dwi Wahyu Cahyani; Yuliant Sibaroni
eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakMenjelang pilpres tahun 2019, opini – opini atau tweet yang berkaitan dengan Presiden dan Calon Presidenadalah yang paling banyak diutarakan oleh pengguna twitter di Indonesia saat ini. Opini – opini masyarakatsangat penting untuk mengetahui keadaan keberpihakan masyarakat pada pemilihan presiden yang akandatang. Selain itu dengan melihat opini – opini yang terpampang secara bebas di twitter, kita dapatmengetahui secara umum keadaan beberapa aspek ekonomi, aspek kesehatan, dan aspek pembangunandengan memanfaatkan opini – opini di twitter. Pada Tugas Akhir ini dibangun sistem untuk analisissentimen dalam tiga aspek yaitu ekonomi, kesehatan, dan pembangunan yang berupa sentimen positif atausentimen negatif. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes dengan menggunakan ekstraksi fitur LexiconSentiWordnet dan penggabungan TF-IDF dengan Lexicon SentiWordnet. Masukan dari sistem ini berupadataset tweet dari Twitter sebanyak 1357, kemudian dataset tersebut dilabeli secara manual. Keluaran daripenelitian ini berupa evaluasi dengan menggunakan 10 fold cross validation, kemudian pengukuran akurasidiukur dengan confusion matrix. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, penggunaan NaïveBayes dengan ekstraksi fitur Lexicon SentiWordnet dalam pembuatan sistem Sentiment Analysis terbuktilebih baik dengan akurasi 84,75% dibandingkan dengan Naïve Bayes dengan menggunakan ekstraksi fiturTF-IDF ataupun TF-IDF yang digabungkan dengan Lexicon SentiWordnet.Kata kunci : Naïve Bayes, Lexicon SentiWordnet, Twitter , confusion matrix, analisis sentimen, TF-IDF AbstractTowards the 2019 presidential election, opinions or tweets related to the President and PresidentialCandidates are the most widely expressed by twitter users in Indonesia today. Public opinion is veryimportant to understand the state of community alignments in the upcoming Presidential election. Inaddition, by looking at opinions posted on Twitter, we can discuss several aspects of the economy, healthaspects, and aspects of infrastructure by using opinions on Twitter. In this Final Project a system forsentiment analysis is built in three aspects, namely economic, health, and development which containpositive sentiments or negative sentiments. The method that used is Naïve Bayes by using the LexiconSentiWordnet for the feature extraction and the integration of TF-IDF with Lexicon SentiWordnet. Issuedfrom this system consists of tweet datasets from Twitter totaling 1357, then the dataset is labeled manually.The output of this study consisted of evaluations using a 10-fold cross validation, then the evaluation wascompleted with a confusion matrix. Based on the results of research that has been done, the use of NaïveBayes with the extraction of the Lexicon SentiWordnet feature in making Sentiment Analysis systemsproved to be better with 84.75% consultation compared to Naïve Bayes by using the TF- IDF or TF-IDFfeature extraction combined with the Lexicon SentiWordnet.Keywords: Naïve Bayes, Lexicon SentiWordnet, Twitter, confusion matrix, sentiment analysis, TF-IDF
Analisis Dampak Pengaturan Mode Keamanan Browser Terhadap Kelengkapan Data Forensik Cahyo Nugroho , Bahtiar; Wahyu Cahyani , Niken Dwi; Akbar Mugitama , Satria
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak - Internet sudah menjadi kebutuhan pokok manusia di zaman modern ini. Web browser menjadi salah satu program yang banyak dipakai untuk mengakses internet. Web browser juga menawarkan berbagai macam fitur seperti privasi, keamanan, kinerja penjelajahan internet dan pembersihan data. Dari beberapa fitur tersebut memungkinkan pengguna untuk menjelajahi internet tanpa menyimpan informasi apa pun di dalam web browser. Hal ini akan menjadi masalah jika pengguna melakukan suatu tindakan kriminal melalui web browser dengan fitur yang dirancang untuk tidak meninggalkan jejak digital. Sedangkan pencarian bukti digital dari aktivitas web browsing merupakan satu komponen penting dari penyelidikan digital forensik. Pada tugas akhir ini membahas tentang sejauh mana mode pengaturan keamanan browser memengaruhi data forensik yang didapatkan dengan menerapkan teknik akuisisi memori live forensics pada simulasi kasus yang melibatkan dua web browser yaitu Brave dan Opera GX. Serta dilakukan analisis terhadap data yang dapat dijadikan bukti digital dari hasil kegiatan simulasi. Dari tugas akhir ini berhasil diperoleh informasi jejak digital dari simulasi yang dilakukan terhadap tiga mode pengaturan keamanan browser.
Analisis Dampak Pengaturan Mode Keamanan Browser Terhadap Kelengkapan Data Forensik Nugroho, Bahtiar Cahyo; Cahyani, Niken Dwi Wahyu; Mugitama, Satria Akbar
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak - Internet sudah menjadi kebutuhan pokok manusia di zaman modern ini. Web browser menjadi salahsatu program yang banyak dipakai untuk mengakses internet. Web browser juga menawarkan berbagai macamfitur seperti privasi, keamanan, kinerja penjelajahan internet dan pembersihan data. Dari beberapa fiturtersebut memungkinkan pengguna untuk menjelajahi internet tanpa menyimpan informasi apa pun di dalam webbrowser. Hal ini akan menjadi masalah jika pengguna melakukan suatu tindakan kriminal melalui web browserdengan fitur yang dirancang untuk tidak meninggalkan jejak digital. Sedangkan pencarian bukti digital dariaktivitas web browsing merupakan satu komponen penting dari penyelidikan digital forensik. Pada tugas akhir ini membahas tentang sejauh mana mode pengaturan keamanan browser memengaruhi data forensik yang didapatkan dengan menerapkan teknik akuisisi memorilive forensics pada simulasi kasus yang melibatkan dua web browser yaitu Brave dan Opera GX. Serta dilakukananalisis terhadap data yang dapat dijadikan bukti digital dari hasil kegiatan simulasi. Dari tugas akhir ini berhasildiperoleh informasi jejak digital dari simulasi yang dilakukan terhadap tiga mode pengaturan keamanan browser.
Analisis Perilaku Malware Malware Menggunakan Metode Analisis Dinamis Ibrahim, Khalif; Dewanta, Favian; Cahyani, Niken Dwi Wahyu
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Malware merupakan sebuah perangkat lunakatau software yang diciptakan untuk menyusup atau merusaksistem komputer. Penyebaran malware saat ini begitu mudahbaik melalui iklan-iklan tertentu pada website, USB flashdrive,dan media lainnya. Semuanya sangat erat kaitannya dengantindak kejahatan seperti pencurian file, internet banking, kartukredit dan lain sebagainya. Berkaitan dengan hal tersebut, adasuatu bidang yang menangani tindak kejahatan yaitu forensikdigital. Salah satu tahapan dalam forensik digital yaitumelakukan analisis terhadap barang bukti digital, dalam hal iniadalah malware. Untuk membuktikan suatu softwaredikatakan malware adalah dengan mengetahui cara kerjaprogram tersebut pada sistem komputer. Metode pengujianmalware dengan analisis dinamis merupakan metode yangpaling akurat untuk menganalisa cara kerja malware. PadaTugas Akhir ini, digunakan metode Malware Analisis Dinamismelalui pengujian Regshot dan Wireshark untuk menganalisa 6sample malware yang tersedia, yaitu Poison Ivy, Gen VariantJohnnie 97338, Trojan GenericKD 40427213,Dropped:Trojan.AgentWDCR. PZW, 32.Trojan.Raasmd.Autodan Gen:Variant.Strictor.171520. Dari pengujian tersebutdiperoleh hasil melalui metode Regshot terdapat perubahanRegistry terbanyak oleh malwareDropped:Trojan.AgentWDCR.PZW yaitu 163 Registry.Sedangkan dalam Metode Wireshark, malware yangmengirimkan protocol paling banyak adalahGen:Variant.Strictor.171520 sebanyak 1998 protocol.Kata kunci— Forensik Digital; Analisis Malware; DynamicAnalysis; Trojan; Gen; Poison Ivy; Wireshark; Regshot;Protocol.
Co-Authors Adiwijaya Afrizal, Anjar Akbar Mugitama , Satria Andika, Ryan Austin Anjar Afrizal Cahyo Nugroho , Bahtiar Erwid Musthofa Jadied Erwied M. Jadied Favian Dewanta Fenmelin Muhardafen Manullang Grace Tika Hafizh Enggar Kuswiharso Wicaksono Ibrahim, Khalif Nugroho, Bahtiar Cahyo Nurul Hidayah Ab Rahman Nurul Hidayah Ab Rahman, Nurul Hidayah Othman, Muhammad Fakri Pardede, Sara Lutami Pirzada, Shahnaz Rijanandi, Teguh Rio Guntur Utomo Satria Akbar Mugitama Satria Mandala Sinta Nur Maulina Sitorus, Mayer Reflino Syafiqah Hanisah Shahrol Nizam Vera Suryani Widya Pratiwi Ali Yuliant Sibaroni