Garuda - Garba Rujukan Digital

Deteksi Serangan Distributed Denia of Services (DDOS) Berbasis HTTP Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno Nadila Sugianti; Yayang Galuh; Salma Fatia; Khadijah Fahmi Hayati Holle
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 4 No. 3 (2020): Januari 2020
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Distributed Denial of Services (DDOS) is a type of attack that exploits the web. This attack causes the server to go down and a system error. Thus, early detection of DDOS attacks is fundamental. The purpose of this paper is to develop applications that are capable of detecting HTTP-based DDOS attacks. This paper uses the sugeno fuzzy method for a systematic approach. From several studies that have been conducted, the researchers identified that the optimal input variables included the number of users, number of packages, number of lengths / users, and length of packages. Data processing used MATLAB software. The validity of the test uses the formula for the level of accuracy as in equation (3), resulting in an application that is able to detect HTTP-based DDOS attacks using sugeno fuzzy method with an accuracy rate of up to 90%.

Perbandingan Metode Machine Learning dalam Analisis Sentimen Twitter Yusuf Ansori; Khadijah Fahmi Hayati Holle
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10, No 4 (2022)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v10i4.51784

Perbedaan pemahaman di kalangan masyarakat sering terjadi terkait diterbitkannya kebijakan baru oleh pemerintah. Diantaranya adalah kebijakan dalam menangani kasus kekerasan seksual di lingkungan kampus yang tertulis dalam Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi Nomor 30 Tahun 2021 sehingga diperlukan kajian mendalam dengan melakukan analisis sentimen. Ada banyak algoritma yang digunakan dalam penelitian analisis sentimen, maka dalam penelitian ini peneliti menggunakan 4 algoritma klasifikasi machine learning, yaitu Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, NaÃ¯ve Bayes Classifier, dan Logistic Regression untuk dilakukan perbandingan performa dari masing-masing algoritma. Data penelitian yang digunakan berjumlah 470 data dengan pembagian 236 tweet berlabel positif dan 238 tweet berlabel negatif yang diambil pada rentang bulan Oktober sampai Desember. Dalam penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner dengan menerapkan teknik k-Fold Cross Validation untuk memisahkan data latih dan data uji secara acak. Terdapat perbedaan performa pada algoritma machine learning yang digunakan untuk analisis sentimen, dari algoritma yang telah diujikan, nilai akurasi tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine, yaitu sebesar 69,15%, kemudian nilai presisi tertinggi terdapat pada algoritma K-Nearest Neighbor, sebesar 69,07%, kemudian nilai recall tertinggi terdapat pada algoritma Support Vector Machine sebesarÂ 71,98%, dan nilai f-measure tertinggi terdapat pada algoritma K-Nearest Neighbor yaitu sebesar 68,08%.

WEBGIS OF MAPPING PASURUAN CITY FURNITURE INDUSTRY USING LEAFLET AND OPENSTREETMAP Allin Junikhah; Khadijah Fahmi Hayati Holle
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 9, No 4 (2023): September 2023
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v9i4.2470

Abstract: Pasuruan is a well-known area for producing furniture products in East Java. The furniture commodity industry is widely spread in this city. This industry is also one of the top products. To boost market interest in the furniture industry in Pasuruan City, which has been affected by the COVID-19 pandemic, and a geographic information system has not yet been developed in an effort to develop the furniture industry, research has been carried out on a web-based geographic information system (WebGIS) mapping the furniture industry in Pasuruan City using Leaflets and OpenStreetMap. The developed furniture industry WebGIS application takes advantage of the open source and dynamic advantages of Leflet and OpenStreetMap technologies which have provided very decent results on several GIS web-based application systems. In the testing phase with the Blackbox method, the WebGIS application for the furniture industry in Pasuruan City functionally has run well on desktop devices and also run well on simulated mobile devices. Testing was carried out on several types of browsers like Google Chrome and Microsoft Edge. This WebGIS application has been able to map the furniture industry in Pasuruan City so that the distribution of economic activity actors, especially the furniture industry, can be seen throughout the city and each sub-district. It can provide detailed information on furniture industry players in Pasuruan. Keywords: framework; leaflet; mapping; openstreetmap; webgis Abstrak: Pasuruan merupakan salah satu daerah yang terkenal sebagai penghasil produk mebel di Jawa Timur. Industri komoditas mebel tersebar cukup banyak di kota ini. Industri ini juga merupakan salah satu produk unggulan. Guna mendongkrak minat pasar akan industri mebel kota Pasuruan yang terimbas pandemi COVID-19, dan belum dikembangkannya suatu sistem informasi geografis sebagai upaya pengembangan industri mebel maka dilaksanakan penelitian tentang sistem informasi geografis berbasis web (WebGIS) pemetaan industri mebel kota Pasuruan menggunakan Leaflet dan OpenStreetMap. Aplikasi WebGIS industri mebel yang dikembangkan memanfaatkan kelebihan teknologi Leflet dan OpenStreetMap yang bersifat open source dan dinamis yang telah memberikan hasil yang sangat layak pada beberapa sistem aplikasi berbasis WebGIS. Pada tahap pengujian dengan metode Blackbox, aplikasi WebGIS industri mebel kota Pasuruan secara fungsional telah dapat berjalan dengan baik pada perangkat dekstop dan juga berhasil berjalan dengan baik pada simulated mobile device. Pengujian dilakukan pada beberapa macam browser seperti Google Chrome dan Microsoft Edge. Aplikasi WebGIS ini telah dapat memetakan industri mebel kota Pasuruan, sehingga dapat diketahui sebaran pelaku kegiatan ekonomi khususnya industri mebel, baik seluruh kota maupun tiap-tiap kecamatan, serta dapat memberikan detail informasi pelaku industri mebel di kota Pasuruan. Kata kunci: framework; leaflet; openstreetmap; pemetaan; webgis

Evaluasi Teknik Preprocessing terhadap Kinerja Multinomial NaÃ¯ve Bayes dalam Klasifikasi Pertanyaan Insincere Holle, Khadijah Fahmi Hayati; Alfianita, Rizha; Putri, Hikmatul Maulidia
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.82758

Platform komunitas tanya-jawab atau Community Question Answering (CQA) telah menjadi sumber informasi yang penting namun menghadapi tantangan, salah satunya adalah adanya pertanyaan insincere. Pertanyaan insincere ini mengacu pada pertanyaan yang tidak tulus dan sering didasarkan pada asumsi keliru, yang dapat mengganggu kenyamanan pengguna dan menyebabkan penyebaran informasi yang menyesatkan. Oleh karena itu, diperlukan deteksi pertanyaan insincere. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh teknik preprocessing teks terhadap kinerja algoritma Multinomial NaÃ¯ve Bayes (MNB) dalam mengklasifikasikan pertanyaan insincere. Data yang digunakan terdiri dari 4000 pertanyaan dari Quora, dengan masing-masing 2000 pertanyaan berlabel insincere dan 2000 berlabel sincere. Pembobotan kata dilakukan menggunakan TF-IDF. Terdapat 4 skenario pengujian yang berfokus pada variasi tahap preprocessing untuk mengetahui pengaruh preprocessing terhadap akurasi sistem. Skenario tersebut adalah MNB dengan stemming, MNB dengan lemmatization, MNB tanpa stemming, dan MNB dengan stemming tanpa stopword removal. Pengujian dilakukan menggunakan teknik k-Fold Cross Validation. Hasil uji coba menunjukkan bahwa skenario MNB dengan stemming tanpa stopword removal memberikan hasil terbaik dengan akurasi 83%, presisi 78%, recall 94%, dan F1-score 85%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pemilihan teknik pemrosesan teks yang tepat sangat penting untuk meningkatkan kinerja teks, khususnya dalam mendeteksi pertanyaan insincere pada platform CQA.

Performance Evaluation of Transformer Models: Scratch, Bart, and Bert for News Document Summarization Holle, Khadijah Fahmi Hayati; Munna, Daurin Nabilatul; Ekaputri, Enggarani Wahyu
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 2 (2025): JUTIF Volume 6, Number 2, April 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.2.2534

This study evaluates the performance of three Transformer models: Transformer from Scratch, BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers), and BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) in the task of summarizing news documents. The evaluation results show that BERT excels in understanding the bidirectional context of text, with a ROUGE-1 value of 0.2471, ROUGE-2 of 0.1597, and ROUGE-L of 0.1597. BART shows strong ability in de-noising and producing coherent summaries, with a ROUGE-1 value of 0.5239, ROUGE-2 of 0.3517, and ROUGE-L of 0.3683. Transformer from Scratch, despite requiring large training data and computational resources, produces good performance when trained optimally, with ROUGE-1 scores of 0.7021, ROUGE-2 scores of 0.5652, and ROUGE-L scores of 0.6383. This evaluation provides insight into the strengths and weaknesses of each model in the context of news document summarization.

WEBGIS OF MAPPING PASURUAN CITY FURNITURE INDUSTRY USING LEAFLET AND OPENSTREETMAP Junikhah, Allin; Hayati Holle, Khadijah Fahmi
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 9 No. 4 (2023): September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v9i4.2470

Abstract: Pasuruan is a well-known area for producing furniture products in East Java. The furniture commodity industry is widely spread in this city. This industry is also one of the top products. To boost market interest in the furniture industry in Pasuruan City, which has been affected by the COVID-19 pandemic, and a geographic information system has not yet been developed in an effort to develop the furniture industry, research has been carried out on a web-based geographic information system (WebGIS) mapping the furniture industry in Pasuruan City using Leaflets and OpenStreetMap. The developed furniture industry WebGIS application takes advantage of the open source and dynamic advantages of Leflet and OpenStreetMap technologies which have provided very decent results on several GIS web-based application systems. In the testing phase with the Blackbox method, the WebGIS application for the furniture industry in Pasuruan City functionally has run well on desktop devices and also run well on simulated mobile devices. Testing was carried out on several types of browsers like Google Chrome and Microsoft Edge. This WebGIS application has been able to map the furniture industry in Pasuruan City so that the distribution of economic activity actors, especially the furniture industry, can be seen throughout the city and each sub-district. It can provide detailed information on furniture industry players in Pasuruan. Keywords: framework; leaflet; mapping; openstreetmap; webgis Abstrak: Pasuruan merupakan salah satu daerah yang terkenal sebagai penghasil produk mebel di Jawa Timur. Industri komoditas mebel tersebar cukup banyak di kota ini. Industri ini juga merupakan salah satu produk unggulan. Guna mendongkrak minat pasar akan industri mebel kota Pasuruan yang terimbas pandemi COVID-19, dan belum dikembangkannya suatu sistem informasi geografis sebagai upaya pengembangan industri mebel maka dilaksanakan penelitian tentang sistem informasi geografis berbasis web (WebGIS) pemetaan industri mebel kota Pasuruan menggunakan Leaflet dan OpenStreetMap. Aplikasi WebGIS industri mebel yang dikembangkan memanfaatkan kelebihan teknologi Leflet dan OpenStreetMap yang bersifat open source dan dinamis yang telah memberikan hasil yang sangat layak pada beberapa sistem aplikasi berbasis WebGIS. Pada tahap pengujian dengan metode Blackbox, aplikasi WebGIS industri mebel kota Pasuruan secara fungsional telah dapat berjalan dengan baik pada perangkat dekstop dan juga berhasil berjalan dengan baik pada simulated mobile device. Pengujian dilakukan pada beberapa macam browser seperti Google Chrome dan Microsoft Edge. Aplikasi WebGIS ini telah dapat memetakan industri mebel kota Pasuruan, sehingga dapat diketahui sebaran pelaku kegiatan ekonomi khususnya industri mebel, baik seluruh kota maupun tiap-tiap kecamatan, serta dapat memberikan detail informasi pelaku industri mebel di kota Pasuruan. Kata kunci: framework; leaflet; openstreetmap; pemetaan; webgis

Analisis Sentimen Terhadap PERMENDIKBUD No.30 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan LSTM Romadhoni, Yuliana; Holle, Khadijah Fahmi Hayati
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 7, No 2 (2022)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v7i2.3191

Penelitian Analisis Sentimen tanggapan masyarakat terhadap PERMENDIKBUD No. 30 di media sosial Twitter dapat menggunakan model Machine Learning dan Deep Learning. Penelitian ini menggunakan 2 metode yang diturunkan dari dua model yaitu metode Naïve Bayes dan metode Long Short-Term Memory. Pengumpulan data dengan cara crawling data menggunakan Twitter API yang menggunakan kata kunci berupa “permendikbud30” dan “Kekerasan seksual di kampus”. berisi "Negatif" dan "Positif" Namun, dataset yang telah diproses sebelumnya dikurangi menjadi 471 data. Setelah preprocessing dilakukan, selanjutnya dilakukan proses pembobotan dengan menggunakan metode TF-IDF dan dilanjutkan dengan metode perhitungan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode LSTM mendapatkan nilai performansi yang lebih tinggi yaitu nilai Accuracy sebesar 77%, Precision sebesar 84%, Recall sebesar 75%, dan F1-Score 80%. pengujian metode Naïve Bayes diperoleh hasil akurasi 76%, presisi 75%, nilai recall 75% dan F1-Score 75%.

Pengendalian Gerak Robot Beroda Menggunakan Sarung Tangan Pintar dengan Neural Network Backpropagation Arif, Yunifa Miftachul; Mustofa, Ahmad Habibil; Holle, Khadijah Fahmi Hayati; Wibowo, Muhammad Ismail Arjun; Aziza, Miladina Rizka; Junikhah, Allin; Hasanah, Novrindah Alvi
SinarFe7 Vol. 7 No. 1 (2025): SinarFe7-7 2025
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

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

Pengendalian robot berbasis remote control konvensional kerap memerlukan adaptasi dan pembelajaran baru bagi pengguna, khususnya bagi mereka yang belum terbiasa dengan tata letak tombol yang kompleks. Penelitian ini menawarkan solusi yang lebih intuitif melalui pendekatan Hand Gesture Recognition berbasis sarung tangan pintar (smart glove) yang dilengkapi sensor MEMS berupa akselerometer dan giroskop. Data pergerakan tangan yang diperoleh diolah menggunakan metode Neural Network Backpropagation untuk mengenali lima jenis gerakan, yaitu diam, maju, mundur, belok kiri, dan belok kanan. Sistem dikembangkan pada mikrokontroler STM32F10C dengan modul nirkabel NRF24L01 sebagai media transmisi data ke robot beroda. Pengujian dilakukan oleh satu orang pengguna dengan sepuluh kali percobaan untuk setiap gerakan. Hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 82,8%, dengan respon yang cepat dan stabil terhadap perintah yang diberikan. Temuan ini membuktikan bahwa pengendalian robot dapat dilakukan secara lebih natural, efisien, dan responsif hanya dengan gerakan tangan, sehingga berpotensi dikembangkan untuk aplikasi yang lebih luas di masa depan.

Smart Assessment menggunakan Backpropagation Neural Network Agung Teguh Wibowo Almais; Cahyo Crysdian; Khadijah Fahmi Hayati Holle; Akbar Roihan
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1469

Penerapan scraping dan Backpropagation Neural Network dapat menjadikan penilaian Self- Assessment Questionnaire (SAQ) website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur lebih smart jika dibandingkan dengan model assessment yang sudah ada. Langkah awal yaitu melakukan scraping website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur untuk mendapatkan nilai SAQ. Hasil scraping tersebut akan digunakan sebagai data uji pada metode Backpropagation Neural Network, kemudian hasil data uji akan di proses menggunakan 4 jenis model data yang berbeda-beda dari segi jumlah iterasi dan hidden layer untuk mendapatkan akurasi terbaik. Pada model data A menggunakan iterasi 1000 dan 5 hidden layer menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) 0,0117, Mean Absolute Percent Error (MAPE) 39,36% dan Akurasi 60.64%. Model data B menggunakan iterasi 1000 dan 7 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0087, MAPE 29,49% dan Akurasi 70,50%. Model data C dengan menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0064, MAPE 24,46% dan Akurasi 75,53%. Model data D menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan nilai MSE 0,0036, MAPE 18,71% dan Akurasi 81,28%. Dari hasil ujicoba tersebut bahwa model data D yang menggunakan iterasi 2000 dan 9 hidden layer menghasilkan tingkat akurasi yang terbaik sehingga model data D dapat dijadikan acuan hasil penilaian website Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur tahun 2021.

Title

Found 19 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 19 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 19 Documents
Search