Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.024
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Journal of Applied Geospatial Information Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Informatika dan Multimedia Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Sains dan Informatika INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Prosiding Conference on Research and Community Services Journal Automation Computer Information System (JACIS) International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Minfo Polgan (JMP) Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Terintegrasi MATRIX : JURNAL MANAJEMEN TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA JOMPA ABDI: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika dan Multimedia Jurnal ELTEK Journal of Applied Business and Technology International Journal of Entrepreneurship, Business, and Creative Economy Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Information Technology Education Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Jurnal Informatika Polinema (JIP) Journal of Information Technology and Cyber Security Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat KOPEMAS
Toga Aldila Cinderatama
Politeknik Negeri Malang
Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Penerapan Teknologi Cloud Untuk Pengembangan Website Resmi Yayasan Pendidikan Daarul Faroh Solihin Yunhasnawa, Yoppy; Cinderatama, Toga Aldila; Hamdana, Elok Nur; Ariyanto, Yuri; Budiprasetyo, Gunawan
Jompa Abdi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 4 (2025): Jompa Abdi: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : Yayasan Jompa Research and Development

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57218/jompaabdi.v4i4.2230

Abstract

Yayasan Pendidikan Daarul Faroh Solihin merupakan lembaga pendidikan nirlaba yang menyelenggarakan layanan PAUD, TK, TPA, dan TPQ bagi masyarakat dengan biaya terjangkau, namun menghadapi keterbatasan visibilitas digital yang berdampak pada rendahnya akses informasi terkait program pendidikan, kegiatan sekolah, dan pendaftaran peserta didik baru. Untuk menjawab permasalahan tersebut, kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan mengembangkan website resmi sebagai sarana informasi dan media komunikasi yang lebih efektif antara yayasan dengan masyarakat. Kegiatan dilaksanakan melalui beberapa tahapan, yaitu identifikasi kebutuhan sistem melalui wawancara dengan pengurus yayasan, perancangan dan pengembangan website menggunakan CMS WordPress yang dipilih karena kemudahan pengelolaan konten oleh pengguna non-teknis, serta penempatan website pada layanan komputasi awan (cloud computing) guna memastikan aksesibilitas yang stabil, aman, dan mudah dipelihara. Setelah pembangunan teknis selesai, dilakukan penyusunan konten awal yang mencakup profil yayasan, struktur organisasi, program pendidikan, galeri kegiatan, serta berita-berita terbaru yang relevan bagi orang tua dan masyarakat. Selain itu, diberikan pelatihan singkat kepada guru dan staf yayasan agar mampu mengelola dan memperbarui konten secara mandiri, sehingga keberlanjutan pemanfaatan website dapat terjaga. Hasil pelaksanaan menunjukkan bahwa website yang dikembangkan mampu meningkatkan eksistensi daring yayasan, menyediakan pusat informasi yang terstruktur, serta memperluas jangkauan promosi dan komunikasi publik. Website ini diharapkan dapat menjadi sarana pendukung utama dalam peningkatan kualitas layanan pendidikan dan transparansi informasi di Yayasan Pendidikan Daarul Faroh Solihin.
Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Malware Berbasis Android Menggunakan Perintah Strace Alhamri, Rinanza Zulmy; Eliyen, Kunti; Cinderatama, Toga Aldila; Heriadi, Agustono
Jurnal Informatika Polinema Vol. 12 No. 1 (2025): Vol. 12 No. 1 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v12i1.7793

Abstract

Deteksi malware pada sistem operasi Android dapat dilakukan dengan mengidentifikasi system calls aplikasi sehingga dapat diklasifikasikan sebagai malware atau jinak. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk mengidentifikasi malware, namun pembahasannya belum mendetail sehingga proses deteksi malwre sulit untuk diimplementasikan pada sistem operasi Android. Penelitian ini membahas mengenai aplikasi pendeteksi malware berbasis Android yang dapat melakukan deteksi dengan menerapkan analisis dinamis berdasarkan system calls dengan melakukan rooting agar aplikasi dapat bekerja sesuai fungsi. Hal ini dikarenakan, perintah pelacakan system calls strace dieksekusi harus dengan akses root. Permasalahannya adalah bagaimana menggunakan Wrap Shell Script pada aplikasi pendeteksi malware berbasis Android agar dapat menjalankan perintah Strace. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi dapat menjalankan fungsi meliputi dapat melakukan registrasi, otentikasi, melihat daftar PID aplikasi, pendeteksian malware, melihat hasil deteksi malware, dan melihat halaman kredit telah berhasil dikembangkan.
PEMANFAATAN DOCKER SWARM SEBAGAI KOLABORATOR PRIVATE DAN PUBLIC CLOUD UNTUK IMPLEMENTASI SCALABLE VIRTUALISASI Cinderatama, Toga Aldila; Arif, Hamdani
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 1 No. 1 (2017): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-I Tahun 2017
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v1i1.346

Abstract

Berkembang pesatnya teknologi saat ini linier dengan semakin banyaknya aplikasi yang dibuat oleh software developer dimana diperlukan implementasi virtualisasi agar program yang dibuat dapat berjalan pada lintas platform dengan berbagai macam konfigurasi. Implementasi virtualisasi ini biasanya membutuhkan resource hardware yang banyak, yang tentunya akan membutuhkan biaya yang cukup besar. Teknologi docker sebagai salah satu platform yang dibangun untuk menjalankan virtualisasi dalam model container, dapat dimanfaatkan untuk membangun virtualisasi sistem operasi atau sebuah web server atau sebuah database server yang tentunya lebih ringan dibandingkan dengan teknik virtualisasi konvensional. Dalam perkembangannya, docker swarm hadir yang dapat berfungsi untuk membantu mengelompokkan container dari docker yang sudah ada untuk mewujudkan suatu private cloud. Scalability dan flexibility merupakan salah satu kelebihan dari cloud computing. Dengan mengkombinasikan docker yang bekerja di private cloud dan resource dari berbagai cloud service provider yang ada di market, diharapkan dapat mengimplementasikan suatu infrastructure hybrid cloud untuk mengatasi keterbatasan resource yang biasanya menjadi kendala pada implementasi virtualisasi di private cloud.
O Optimalisasi Aset Tetap Berwujud untuk Meningkatkan Produktivitas Pada Syafiqa Mom & Baby Kid's Spa Yohan Bakhtiar; Ahmad Athoillah Saifi; Abidatul Izzah; Toga Aldila Cinderatama; Ellya Nurfarida; Mujahid Wahyu; Hadi Rahmad
ABDI: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol 7 No 3 (2025): Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat
Publisher : Labor Jurusan Sosiologi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/abdi.v7i3.1237

Abstract

Fenomena bonus demografi di Jawa Timur ditandai dengan peningkatan angka kelahiran bayi dalam tiga tahun terakhir yang mendorong munculnya peluang usaha di bidang layanan kesehatan dan relaksasi anak, salah satunya baby spa. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan aset tetap berwujud guna meningkatkan produktivitas layanan pada mitra tunggal, yaitu Syafiqa Mom and Baby Kid’s Spa, yang melayani anak usia 0–12 tahun. Metode pelaksanaan meliputi analisis kebutuhan, diskusi partisipatif dengan mitra, inventarisasi aset tetap, pendampingan penggunaan sarana, serta evaluasi kegiatan menggunakan observasi langsung dan wawancara. Hasil menunjukkan adanya peningkatan kapasitas layanan sebesar 35% setelah pengadaan Nebulizer Terapi Uap Pernafasan dan Premium Baby Swimming Pool, dengan rata-rata jumlah pelanggan bulanan naik dari 40 menjadi 54 orang. Selain itu, tingkat kepuasan pelanggan meningkat sebesar 25% berdasarkan kuesioner evaluasi. Temuan ini mengindikasikan bahwa optimalisasi aset tetap berwujud mampu meningkatkan kualitas layanan sekaligus pendapatan usaha, sehingga dapat memperkuat daya saing mitra dalam industri jasa baby spa.
Development of a Web-Based SQL Query Online Examination System with Automated Grading Using the MVC Design Pattern Yoppy Yunhasnawa; Atif Windawati; Toga Aldila Cinderatama; Candra Bella Vista; Moch. Zawaruddin Abdullah
International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Vol. 4 No. 3 (2024): DECEMBER 2024
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijsecs.v4i3.3285

Abstract

In this study, the Researchers provide the design, development, and evaluation of a web-based SQL exam system that utilizes the Model-View-Controller (MVC) architectural pattern to enhance automated grading functionality and ease of maintenance. The main objectives of the system are to simplify the process of administering SQL exams, to make it user-friendly for students to enter their SQL statements, and as a means for teachers to automate the grading process. This allows a clear separation between three separate modules: Model to manage data, View to present the application to users, and Controller to manage the application logic. This separation allows for modular development, easier maintenance, and code reuse. The fundamental aspect of the system lies in its automated grading mechanism, which intelligently compares the SQL queries submitted by students with the corresponding validated answer keys stored in the database. Extensive black-box testing was conducted to ensure the reliability and accuracy of the system with various test cases to assess its ability to assess responses and provide real-time feedback to students, in addition to smooth and intuitive navigation within the system. All testing criteria yielded successful results with 100% agreement proving the robustness of the system with all possible locations that could potentially be used in higher education structures. The system provides a scalable and flexible approach to address the challenges associated with SQL assessment in academic institutions, thereby facilitating uniform, efficient, and objective evaluation standards. The system uses data up to October 2023 to prevent the model from becoming obsolete
ILMI: A Virtual Assistant for Learning Media in Accounting Inventory Courses Yohan Bakhtiar; Abidatul Izzah; Dion Yanuarmawan; Fitria Nur Hamidah; Toga Aldila Cinderatama
Information Technology Education Journal Vol. 4, No. 3, August (2025)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/intec.v4i3.9685

Abstract

Promoting interactive and engaging learning remains a major challenge, particularly in the design and development of instructional media that can serve as a virtual instructor for accounting students. To address this challenge, the present study introduces the development of a virtual teaching assistant specifically designed for accounting courses, with a focus on the inventory topic. The virtual assistant delivers guided instruction in audio format by utilizing Google’s text-to-speech technology, aiming to enhance students’ comprehension and engagement during learning activities and assessments. The integration of text-to-speech into inventory learning media represents the novelty of this research. Accordingly, the system named Interactive Learning Media of Inventory (ILMI) was developed through a structured process consisting of needs analysis, system design, implementation, user testing, and maintenance. Finally, the system was evaluated and achieved a SUS score of 79, indicating a high level of usability based on respondent feedback.
Heuristic Adaptive Weighted Decision untuk Task Offloading pada Edge–Fog IoT Amrullah, Ata; Cinderatama, Toga Aldila; Ardiansyah, Mohammad Rifqi Dwi
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 1 (2026): Februari - April
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i1.6460

Abstract

Pertumbuhan pesat Internet of Things (IoT) mendorong peningkatan jumlah perangkat dan volume data yang harus diproses secara real-time dengan batasan latensi yang ketat. Ketergantungan penuh pada cloud computing sering kali kurang efisien akibat keterbatasan bandwidth, jarak geografis, dan fluktuasi kondisi jaringan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, paradigma edge–fog computing diperkenalkan dengan mendekatkan sumber daya komputasi ke pengguna akhir. Namun, keterbatasan kapasitas komputasi dan panjang antrean pada node edge dan fog menjadikan penentuan strategi task offloading sebagai isu krusial dalam menjaga kualitas layanan IoT, khususnya pada aplikasi yang sensitif terhadap keterlambatan respons. Penelitian ini mengusulkan metode Heuristic Adaptive Weighted Decision (HAWD) untuk task offloading pada arsitektur edge–fog IoT. Metode yang diusulkan menentukan node tujuan eksekusi task berdasarkan kombinasi beberapa parameter sistem, yaitu latensi end-to-end, utilisasi CPU, dan panjang antrean, dengan bobot keputusan yang disesuaikan secara adaptif mengikuti kondisi beban sistem. Pendekatan ini dirancang bersifat ringan dan tidak memerlukan proses pelatihan model, sehingga sesuai untuk lingkungan edge–fog dengan sumber daya terbatas. Evaluasi kinerja metode HAWD dilakukan melalui simulasi pada skenario smart healthcare dan dibandingkan dengan pendekatan baseline static latency-only. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode HAWD mampu menurunkan latensi end-to-end rata-rata sebesar 18–25% serta menghasilkan distribusi beban yang lebih stabil pada node edge–fog, terutama pada kondisi beban sistem tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan offloading berbasis multi-kriteria adaptif lebih efektif dalam mendukung layanan IoT real-time dibandingkan strategi statis konvensional.
Pengembangan Aplikasi Web Machine Learning Berbasis Web untuk Server Pendeteksi Malware Android Riswanda Al Farisi; Rinanza Zulmy Alhamri; Toga Aldila Cinderatama; Kunti Eliyen
Jurnal Informatika Polinema Vol. 12 No. 3 (2026): Vol. 12 No. 3 (2026)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v12i3.9504

Abstract

Meningkatnya jumlah perangkat Android berbanding lurus dengan meningkatknya ancaman malware pada sistem Android. Peningkatan jumlah malware pada sistem Android saat ini menuntut solusi berupa sistem deteksi malware yang andal. Beberapa penelitian sebelumnya telah melakukan analisis statis dalam mendeteksi malware Android menggunakan Machine Learning (ML) yang fokus pada perbandingan dan peningkatan akurasi. Namun sampai saat ini belum ada penelitian yang mengembangkan antarmuka server ML sebagai wadah operasional yang efektuf untuk mendeteksi ini, khususnya yang memanfaatkan analisis system calls. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi server Machine Learning untuk mendeteksi malware Android berbasis web menggunakan framework Django. Penelitian ini melibatkan tahapan pengembangan perangkat lunak dengan metode Waterfall meliputi studi literatur, analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Untuk memvalidasi operasional sistem, dilakukan pengujian fungsional dengan pendekatan Black-Box Testing. Metode black-box digunakan untuk memastikan setiap fitur bekerja sesuai spesifikasi dari perspektif pengguna. Sistem ini menyediakan fungsi bagi administrator, meliputi: otentikasi pengguna (termasuk reset password), aktivasi deteksi menggunakan klasifikasi, pencarian data, klasifikasi otomatis, dan visualisasi statistik data melalui grafik batang. Hasil pengujian fungsional sistem dengan pendekatan black-box testing menunjukkan bahwa sistem web berhasil melakukan deteksi malware pada Android melalui klasifikasi otomatis yang diterapkan menggunakan ML. Semua fungsi utama sistem berjalan dengan valid dan efektif, serta berhasil memenuhi seluruh kebutuhan fungsional yang telah didefinisikan.
AutoClusterAPI: A Lightweight Backend Framework for Automated Unsupervised Clustering Pipelines Yoppy Yunhasnawa; Atif Windawati; Toga Aldila Cinderatama; Moch. Zawaruddin Abdullah; Elok Nur Hamdana
International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Vol. 6 No. 1 (2026): APRIL 2026
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA), Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijsecs.v6i1.5997

Abstract

This study presents AutoClusterAPI, a lightweight and extensible backend system designed to simplify and accelerate unsupervised clustering workflows. The system addresses a recurring problem in data analysis practice: many practitioners need rapid clustering capabilities but lack the programming or statistical background required to build complete pipelines from scratch. AutoClusterAPI provides an automated, endpoint-driven solution that allows users to perform every stage of clustering — from data loading and cleaning to feature preparation, algorithm execution, profiling, and visualization — through standard HTTP requests. The system is built using Python and the FastAPI web framework, supports eight clustering algorithms, and includes automated preprocessing alongside PCA-based visualization. Functional testing confirms that all endpoints behave correctly under both valid and invalid inputs, establishing the reliability of the system. A case study using a customer segmentation dataset further demonstrates its practical utility, showing that AutoClusterAPI can efficiently generate meaningful cluster structures and interpretable visual outputs. The system offers an accessible yet configurable environment for rapid clustering analysis and establishes a basis for future extensions and real-world deployment.
Mobile Based Application for Loan Approval and Loan Distribution Using Machine Learning in Savings and Loan Cooperatives Benni Agung Nugroho; Rinanza Zulmy Alhamri; Toga Aldila Cinderatama
International Journal of Entrepreneurship, Business, and Creative Economy Vol. 5 No. 2 (2025): July
Publisher : Research Synergy Foundation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31098/ijebce.v5i2.3397

Abstract

Several savings and loan cooperatives (KSP) in Kediri City, Indonesia have used a website-based information system for increasing efficiency. However, the financial health of KSP in Kediri City remains low because there are many delays in credit payments and even bad credit occurs. Manual profiling for approving loan application causes bad decisions. The management needs a function to obtain recommendation for approving loan application and also for distributing the loan service to potential members automatically. The purpose of this research is to develop a mobile based application for loan approval recommendation and loan distribution utilizing Machine Learning (ML) in KSP and to study the performance of the model using Support Vector Machine (SVM) method. It adopted Waterfall Method including analysis, design, implementation, and testing for two purposes including SVM model development and Android based application development. The dataset experienced preprocess including data cleaning, label encoding, and normalization. It obtained amounts to 150 data for loan approval recommendation and 150 data for loan distribution. Implementation stage includes developing Android based application and Python based ML. The testing stage uses functional testing for Android application and K-Fold Cross Validation for ML performance. Android application has two users, the first is admin that can manage member, retrieve loan approval recommendation, and manage loan application, then the second is member that can retrieve loan distribution and apply loan. The performance of the ML using SVM includes the accuracy of loan approval recommendation reached 90%, while loan distribution reached 85%.
Co-Authors Abidatul Izzah Afta Ramadhan Zayn Agustono Heriadi Agustono Heriadi Agustono Heriadi, Agustono Ahmad Saifi Athoillah Amini, Julia Intan Andika Kurnia Adi Pradana Ardiansyah, Mohammad Rifqi Dwi Ashafidz Fauzan Dianta Ashafidz Fauzan Dianta Ashafidz Fauzan Dianta Ashafidz Fauzan Dianta Ashafidz Fauzan Dianta Ashafidz Fauzan Dianta Ashafidz Fauzan Dianta, Ashafidz Fauzan Asmoro, Wiwiek Kusumaning Ata Amrullah Atif Windawati Atik Tri Andari Atik Tri Andari, Atik Tri Atiqah Nurul Asri Benni Agung Nugroho Benni Agung Nugroho Benni Agung Nugroho Benni Agung Nugroho Benni Agung Nugroho, Benni Agung Budiprasetyo, Gunawan Candra Bella Vista Devianti, Meryta Dewi, Isyana Wikrama Dharma Tungga Dion Yanuarmawan Eliyen, Kunti Ellya Nurfarida Elok Nur Hamdana Elok Nur Hamdana Fadelis Sukya Fadelis Sukya Fadelis Sukya, Fadelis Fariez Ilham Alviansyah Fery Sofian Efendi Fery Sofian Efendi Fery Sofian Efendi Fery Sofian Efendi Fery Sofian Efendi Fery Sofian Efendi Fery Sofian Effendi Fery Sofian Effendi fitria nur hamidah Fitria Nur Hamidah, Fitria Nur Gunawan Budiprasetyo Hadi Rahmad Hamdani Arif Hendrawan, Muhammad Afif Irfin Sandra Asti Junaedi Adi Prasetyo Kenneth Pinandhito Kenneth Pinandhito Kunti Eliyen Kunti Eliyen Maskur, M Meyti Eka Apriyani Moch Zawaruddin Abdullah Mujahid Wahyu Mungki Astiningrum Nugraha, Girindra Fajar Putranti, Eti Rahmad Aliy Cagar Wahyu Aji Ratna Widyastuti, Ratna Renaldi, Rasyed Rinanza Zulmy Alhamri Rinanza Zulmy Alhamri, Rinanza Zulmy Riswan Eko Wahyu Susanto Riswanda Al Farisi Rudy Ariyanto Setianingsih, Novie Astuti Sofian Efendi, Fery Trisha Alfandi Windawati, Atif Yan Watequlis Syaifudin Yanuarmawan, Dion Yohan Bakhtiar Yoppy Yunhasnawa Yoppy Yunhasnawa Yuri Arianto Yuri Ariyanto Zulmy Alhamri, Rinanza