Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Eksplora Informatika E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika
Muhammad Rudyanto Arief
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Part of Speech Tagging Pada Teks Bahasa Indonesia dengan BiLSTM + CNN + CRF dan ELMo Muhamad Kurniawan; Kusrini Kusrini; Muhammad Rudyanto Arief
Jurnal Eksplora Informatika Vol 11 No 1 (2021): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v11i1.506

Abstract

Part of Speech Tagging atau POS Tag merupakan salah satu proses untuk mengelompokkan kata berdasarkan kelas kata seperti: kata benda, kata kerja, atau kata sambung. Kegunaan POS Tag antara lain dapat bermanfaat pada analisis sentimen, pengenalan entitas bernama, dan konversi teks ke suara. Dalam melakukan POS Tag, jika dilakukan secara manual dapat menghabiskan banyak waktu, oleh karena itu dibuatlah sistem berbasis machine learning untuk mengotomatisasi proses ini. Pada penelitian ini, dilakukan POS Tag dengan menerapkan transfer learning dengan model Embedding from Language Model (ELMo). Model ELMo cukup populer digunakan pada dataset bahasa Inggris karena dapat memberi hasil akurasi yang memuaskan namun pada dataset bahasa Indonesia belum ada paper yang membahas tentang model ini. Melalui penelitian ini ingin dilihat bagaimana performa ELMo pada dataset bahasa Indonesia. Model yang digunakan untuk menyelesaikan masalah POS Tag adalah model berbasis BiLSTM. Pada penelitian ini, juga ingin dilihat bagaimana performa model jika ditambahkan CNN setelah BiLSTM. Selain itu, juga diteliti bagaimana performa dari tiap lapisan ELMo. Dari penelitian ini diperoleh bahwa metode BiLSTM + CNN + CRF dengan embedding ELMo lapisan pertama memiliki akurasi terbaik, dengan nilai 95.62%. Selain itu, diperoleh bahwa penambahan CNN setelah BiLSTM dapat meningkatkan akurasi serta mengurangi overfitting pada masalah POS Tag bahasa Indonesia.
EVALUASI DASAR PENETRATION TESTING MENGGUNAKAN FRAMEWORK MITRE ATT&CK Vivin Wahyudi; Muhammad Rudyanto Arief; Banu Santoso; Rangga Wahyu Nugroho
E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika Vol. 20 No. 1: Mei 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/e-link.v20i1.9399

Abstract

Penetration testing is a method used to identify security vulnerabilities in networks or computer systems. In this process, pentesters attempt to exploit security gaps by simulating potential attacks that could be carried out by an actual attacker. The goal of penetration testing is to evaluate the security of computer systems or networks. This multi-stage approach, which includes information gathering, exploitation, and post-exploitation, utilizes the MITRE ATT&CK framework. Tools are used to help identify and exploit security weaknesses, such as nmap, netdiscover, metasploit, SSH, and MySQL. This research can reduce the risk of data loss and operational disruptions, enhance pentesters' skills and awareness, and strengthen the security of computer systems and networks.
Co-Authors Banu Santoso Kusrini Kusrini Muhamad Kurniawan Rangga Wahyu Nugroho Vivin Wahyudi