Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.626
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PROtek : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Ainet : Jurnal Informatika Jurnal Digital Teknologi Informasi Madaniya Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Informatika Progres ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Journal of Muhammadiyah’s Application Technology
Bakti, Rizki Yusliana
Informatika, Universitas Muhammadiyah Makassar
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Optimalisasi Sistem Keamanan SSH dari Serangan Brute Force Mengunakan Intrusion Prevention System pada Mikrotik Usman, Ansharullah Patiroi; Bakti, Rizki Yusliana; Hayat, Muhyiddin Am
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 1: April (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i1.380

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, keamanan informasi dan jaringan menjadi hal yang sangat penting. Dalah satunya kompunen kunci dalam infrastruktur jaringan adlah protokol securel shell (SSh), yang digunakan untuk mengamankan komunikasi dan akses jarak jauh ke sistem. Meskipun SSh dirancang dengan lapisan yang sangat kuat, serangan Brute force tetap menjadi ancaman yang signifikan. Tujuan dari penelitian ini untuk membangun sistem keamanan dari srrangan Brute Force menggunakan metode Intrusion Prevention System. Tujuan utama dari perencanaan sistem ini adalah untuk mengurangi risiko serangan brute force terhadap layanan SSH. Dengan merancang langkah-langkah keamanan yang efektif, seperti pembatasan IP, sistem akan dapat mendeteksi dan mencegah percobaan masuk yang mencurigakan.
Chatbot Sistem Informasi Pendaftaran Mahasiswa Baru Universitas Muhammadiyah Makassar dengan Algoritma Natural Language Processing Utama, Prengki Putra; Bakti, Rizki Yusliana; Hayat, Muhyiddin A M
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.651

Abstract

Chatbot harus dibuat sebagai bagian dari sistem informasi Universitas Muhammadiyah Makassar untuk menerima siswa baru. Menggunakan algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP), chatbot ini bertujuan untuk membantu calon siswa berinteraksi dengan sistem dan memahami dan merespons pertanyaan dan permintaan dengan cara yang lebih alami.Studi ini mencakup pembuatan dan penggunaan chatbot yang dapat memberi tahu calon mahasiswa tentang persyaratan baru, jadwal, dan bagaimana menerima siswa baru. Dengan menggunakan algoritma proses bahasa alami (NLP), chatbot dapat memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dan mengurangi hambatan komunikasi.Analisis kebutuhan pengguna, desain antarmuka yang responsif, dan pengujian fungsionalitas adalah langkah-langkah pengembangan yang digunakan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa chatbot ini mampu memberikan informasi dengan cepat dan efisien, membantu calon siswa baru mengakses kampus dan memahami proses pendaftaran.Dengan memasukkan chatbot berbasis NLP ke dalam sistem informasi pendaftaran mahasiswa baru, diharapkan dapat meningkatkan keterlibatan dan efisiensi calon mahasiswa, memberikan pengalaman yang lebih personal, dan membantu Universitas Muhammadiyah Makassar mencapai tujuan strategisnya untuk meningkatkan kualitas layanan pendidikan. Di Universitas Muhammadiyah Makassar, chatbot ini sangat membantu memperbarui proses pendaftaran mahasiswa baru. Chatbot membantu siswa mendapatkan jawaban yang cepat dan solusi yang dapat diandalkan.Dengan menggunakan algoritma pemrosesan bahasa alami, chatbot lebih mampu memahami variasi bahasa alami dan lebih mampu menyesuaikan diri dengan perubahan kebijakan penerimaan mahasiswa baru. Hal ini memastikan bahwa chatbot menyajikan informasi yang relevan dan akurat.
Analisis Penugasan Agen terhadap Lokasi Nasabah Menggunakan Metode Vincenty Yanti, Wilda; Rachman, Fahrim Irhamna; Bakti, Rizki Yusliana
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.652

Abstract

Dalam penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menggunakan sistem pengujian White Box Testing. Metode analisis data adalah Teknik analisis data meliputi pencarian data, wawancara, catatan lapangan, pengumpulan data secara sistematis dari dokumen, pengorganisasian data ke dalam kategori, memecahnya menjadi unit-unit, melakukan compositing, Artinya proseses merakit dan memilih menjadi dua pola konversi. Buat kesimpulan tentang apa yang penting dan apa yang perlu dieksplorasi, dan untuk memudahkan anda dan orang lain untuk memahaminya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dalam proses analisis metode Vincenty, untuk distribusi pelanggan ke agen terdekat dari 11 agen, hanya ada 1 lokasi agen dengan persentase tertinggi atau yang paling banyak dihubungi oleh pelanggan, yaitu agen yang berada di Kel. Jenetallasa, Dari penelitian yang dilakukan, menghasilkan tingkat akurasi 97% dengan menghitung jarak antara agen dan pelanggan, menggunakan metode Vincenty dengan Google Maps.
Klasifikasi Tinggi Tanaman Jagung dengan Menggunakan Image dan Mobile Net Iskandar, Aryansyah; Rachman, Fahrim Irhamna; Bakti, Rizki Yusliana
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.653

Abstract

Dengan berkembangnya teknologi di bidang pertanian, sistem untuk mendeteksi tinggi tanaman semakin mungkin dikembangkan. Salah satu tantangan utamanya adalah bagaimana mendeteksi dan mengklasifikasikan tinggi tanaman secara akurat menggunakan gambar dan algoritma MobileNet. Penelitian ini mengembangkan metode klasifikasi tinggi jagung menggunakan citra digital dan MobileNet, yang dipilih karena ringan, cepat, dan efisien, ideal untuk perangkat mobile dan embedded systems. Dalam pertanian presisi, pengukuran tinggi tanaman penting untuk menilai pertumbuhan dan kesehatan. Dataset gambar tanaman jagung dengan tinggi 20 cm, 50 cm, dan 110 cm digunakan untuk melatih dan menguji MobileNet, yang menunjukkan akurasi 95%. Evaluasi komputasi menunjukkan bahwa MobileNet cocok untuk aplikasi skala besar pada perangkat terbatas, dan berpotensi digunakan untuk pemantauan pertanian real-time guna meningkatkan produktivitas dan efisiensi.
Deteksi Tingkat Kemiripan Judul Skripsi Prodi Informatika Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Natural Languange Processing Haruna, Hanjas; Bakti, Rizki Yusliana; Wahyuni, Titin
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.655

Abstract

Skripsi merupakan salah satu persyaratan akhir dalam pendidikan akademis mahasiswa yang harus ditulis sesuai dengan bidang ilmunya. Proses awal dalam pembuatan skripsi adalah pengajuan judul, di mana mahasiswa harus memastikan bahwa judul yang diajukan tidak mirip dengan judul skripsi sebelumnya untuk menghindari plagiarisme. Deteksi kemiripan judul sangat penting untuk mencegah plagiarisme dan meningkatkan akurasi sistem rekomendasi dengan mengidentifikasi judul yang relevan. Dengan kemajuan teknologi informasi, tantangan seperti plagiarisme menjadi lebih kompleks, memerlukan sistem yang efisien untuk mengecek kemiripan judul. Salah satu metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM), sebuah teknik pembelajaran mesin yang efektif dalam klasifikasi teks, termasuk judul skripsi, berkat kemampuannya dalam menangani hubungan non-linear melalui kernel. Penggunaan Support vector machine dalam deteksi kemiripan judul bertujuan untuk memastikan keakuratan dan efisiensi dalam mengidentifikasi potensi plagiarisme. Kombinasi metode Support Vector Machine (SVM) dan Natural Language Processing (NLP), khususnya melalui vektorisasi menggunakan TF-IDF, telah terbukti efektif dalam mendeteksi kemiripan judul skripsi. Proses ini melibatkan pengumpulan data dari database judul_skripsi, diikuti dengan preprocessing yang meliputi tokenisasi, penghapusan kata-kata tidak relevan, dan stemming. Data yang bersih dan terstruktur ini kemudian diubah menjadi representasi numerik melalui TF-IDF, yang memberikan bobot lebih tinggi pada kata-kata yang spesifik namun signifikan. Model SVM yang dilatih dengan data ini berhasil mendeteksi kemiripan dengan tingkat akurasi yang memadai.
Analisis Sentimen Aplikasi WhatsApp berdasarkan Ulasan di PlayStore Berbasis Natural Languange Processing Dewi, Syamrilla; Bakti, Rizki Yusliana; Wahyuni, Titin
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.656

Abstract

Perkembangan teknologi yang cepat, terutama di bidang internet, telah mengubah cara komunikasi individu dan kelompok dalam berbagai aspek kehidupan. Internet telah melahirkan berbagai platform digital, termasuk media sosial seperti WhatsApp. WhatsApp adalah aplikasi pesan instan yang memungkinkan penggunanya mengirim teks, pesan suara, gambar, video, dokumen, serta melakukan panggilan suara dan video melalui koneksi internet. Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing) telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa dekade terakhir, terutama terkait dengan analisis sentimen. Metode naive bayes dipilih agar dapat mengklasifikasikan ulasan yang bersentimen positif dan negatif serta netral agar memudahkan masyarakat dalam menentukan aplikasi terbaik berdasarkan nilai akurasi yang telah diteliti. Berdasarkan hasil yang diperoleh dengan menggunakan naive bayes dan perbandingan 80:20 untuk data training dan data testing, menghasilkan akurasi yang cukup tinggi, yaitu sebesar 85,51%, dalam klasifikasi sentimen ulasan. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan NLP yang diterapkan dalam penelitian ini telah berhasil meningkatkan kinerja Naive Bayes Classifier dalam analisis sentimen ulasan pengguna di platform Google Play Store.
Sistem Pakar Tentang Mendiagnosa Penyakit pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Forward Chaining Muslimah, Nurul Aulia; Bakti, Rizki Yusliana; Wahyuni, Titin
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.657

Abstract

Penelitian ini berfokus pada perancangan dan implementasi sistem pakar berbasis web dengan menggunakan metode forward chaining untuk diagnosis penyakit pada tanaman padi. Sistem ini dikembangkan untuk membantu petani mengidentifikasi penyakit padi secara cepat dan akurat berdasarkan gejala yang terdeteksi. Metode penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data, desain sistem, implementasi, serta pengujian dengan metode black box untuk memastikan sistem berfungsi sesuai dengan yang diharapkan.Dari hasil perhitungan dan pengujian yang telah dilakukan memperlihatkan gejala dan penyakit yang dihitung mendapatkan hasil yang sangat akurat. Sistem ini juga memberikan saran penanganan yang sesuai berdasarkan hasil diagnosis. Evaluasi terhadap metode forward chaining dalam sistem pakar menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam menganalisis gejala yang diinput pengguna untuk mengidentifikasi penyakit.Secara keseluruhan, sistem pakar berbasis web ini dapat menjadi alat yang bermanfaat bagi petani dalam mendeteksi dan menangani penyakit pada tanaman padi secara lebih efisien dan efektif, serta berpotensi meningkatkan produktivitas hasil pertanian.
Perancangan Aplikasi Mobile Hybrid untuk Penelusuran Tanaman Obat Herbal dengan Metode Delta Sync Lukman; Sulaeman; Bakti, Rizki Yusliana
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.659

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang menyediakan platform bagi pengguna untuk mengakses informasi tentang tanaman obat dan manfaat kesehatannya dengan mudah, bahkan tanpa koneksi internet. Dalam era digital saat ini, akses informasi kesehatan yang cepat dan akurat sangat penting, namun keterbatasan koneksi internet seringkali menjadi hambatan. Untuk mengatasi masalah ini, aplikasi yang dikembangkan mengusung konsep “Offline First”, yang memungkinkan pengguna untuk mengakses data mengenai tanaman obat tanpa memerlukan koneksi internet. Dengan fitur ini, aplikasi dapat menyimpan informasi penting secara lokal di perangkat pengguna, memastikan aksesibilitas dan kehandalan data di berbagai kondisi. Penelitian ini mengidentifikasi kebutuhan pengguna dan mendesain aplikasi dengan antarmuka yang intuitif serta konten yang relevan, mencakup deskripsi tanaman obat, manfaat kesehatan, serta panduan penggunaannya. Hasil dari pengembangan aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan pengetahuan masyarakat mengenai tanaman obat dan mendukung upaya kesehatan berbasis informasi yang dapat diakses kapan saja dan di mana saja.
Penerapan Algoritma Mobilenet Single Shot Detector Untuk Deteksi Api dan Asap Berpotensi Kebakaran Pada Citra Hutan Salam, Abd; Bakti, Rizki Yusliana; Lukman; Rachman, Fahrim Irhamna
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.663

Abstract

Kebakaran hutan merupakan ancaman besar terhadap lingkungan, terutama di kawasan tropis seperti Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi api dan asap berbasis algoritma MobileNet Single Shot Detector (SSD) pada citra hutan. Dataset terdiri dari citra api dan asap yang dikumpulkan dari Lereng Pegunungan Bawakaraeng, Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi api dan asap dengan tingkat akurasi yang memadai, di mana nilai Mean Average Precision (mAP) mencapai 31,5% dan Average Recall sebesar 56,6%.
Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Putus studi Menggunakan Algoritma Naive Bayes Pada Fakultas Teknik Unismuh Makassar Kamsurya, Rianita; Hayat, Muhyddin A.M; Bakti, Rizki Yusliana
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v2i2.673

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi potensi putus studi mahasiswa di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Makassar. Penelitian ini dilakukan di Universitas Muhammadiyah Makassar, khususnya di Fakultas Teknik, pada periode 2013 sampai 2015 Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data, praproses data, pembagian data, klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes, dan pengujian sistem. Dari hasil yang didapat, algoritma naive bayes memiliki hasil peforma yang cukup tinggi dengan akurasi sebesar 97%. Sehingga algoritma ini menjadi salah satu algoritma yang baik dalam mengklasifikasi mahasiswa potensi putus studi dan tidak potensi pada jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Makassar. Pengujian menggunakan 10-fold cross-validation menunjukkan rata-rata akurasi 95,38%. Hasil ini mengindikasikan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat memberikan hasil yang konsisten dan andal dalam mengklasifikasikan mahasiswa berpotensi putus studi.
Co-Authors A M Hayat, Muhyddin Adrianingsih, Rizka Ahmad Risal Akbar, Syahril ANDI AGUNG DWI ARYA BULU Andi Yusri Anggreani, Desi Aritmawijaya, Suandi Chatarina Umbul Wahyuni Dewi MJ, Wanda Tyrana Dewi, Syamrilla Fachrim Irhamna Rachman Faeruddin, Muhammad Asygar Fahrim Irhmna Rachman Faturohman, Agung Hadawina Hadawina Haruna, Hanjas Hayat, Muhyddin A.M Indriani, Lis Iskandar, Aryansyah Ismail, La Ode Taufik Kamsurya, Rianita Kazman Riyadi La Ode Taufik Ismail La Ode Taufik Ismail Lukman LUKMAN ANAS Lukman Lukman Lukman Lukman LUKMAN, LUKMAN Maharani, Afifah Muh Nur Aqsal Aminullah Muhammad Faisal Muhyiddin A.M Hayat Mujidah, Jihan Izzathul Muslimah, Nurul Aulia Nandy Rizaldy Najib Nur Alam Nur, Makmur Jaya Prima Abdiguna, Aidhil Rahman, Fahrim Irhamna RAHMANIA Rahmania Rasyidi, Muhammad Fachri Reski Abbas Reski Awalia Ridwang Ridwang Ridwang Ridwang Ridwang, Ridwang S. Kuba, Muhammad Syafa'at Salam, Abd Sarina Sri Hastati suandi_17, suandi_aritmawijaya Sulaeman Suriani Suriani Syamsuri, Andi Makbul TANTRI INDRABULAN Thariq, Ahmad Titin Wahyuni Usman, Ansharullah Patiroi Utama, Prengki Putra Virgiawan, David Arian Wibawa. Ar, Arya Yanti, Wilda Yumi