Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JAMAIKA: Jurnal Abdi Masyarakat Jurnal Ilmu Komputer
Thoyyibah Tanjung
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PEMANFAATAN APLIKASI KAHOOT DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA DI SMP DAARUL QUR’AN INTERNASIONAL CIPONDOH TANGERANG Rusyda Maulida; Thoyyibah Tanjung; Tita Puspitasari; Wasis Haryono; Tomi Hardi
JAMAIKA: JURNAL ABDI MASYARAKAT Vol 1, No 2 (2020): JUNI
Publisher : Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1072.264 KB)

Abstract

Tujuan dari Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat adalah untuk untuk menumbuhkan rasa ingin tau, inovatif, kreatif guru dalam memanfaatkan media pembelajan, menambah pengetahuan dan pengalaman mengenai  pemanfaatan  media  pembelajaran  berbasis  teknologi  (Kahoot)  yang  dapat  digunakan  dalam pembelajaran matematika dan membantu peserta didik lebih termotivasi dalam belajar Matematika. Metode yang  digunakan  pada  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  ini  berupa  ekspositori  yaitu  penyampaian  materi secara  verbal  dan  demontrasi  yaitu  pembelajaran  dengan  cara  memperagakan  urutan  melakukan  suatu kegiatan secara langsung melalui penggunaan media pembelajaran berbasis teknologi dalam pembelajaran Matematika. Hasil pengabdian masyarakat yang diperoleh adalah bertambahnya keilmuan bagi para Para Guru SMP Daarul Qur’an Internasional, agar mereka menambah pengetahuan dan pengalaman mengenai pemanfaatan media pembelajaran berbasis teknologi (Kahoot) yang dapat digunakan dalam pembelajaran matematika, serta membantu peserta didik lebih termotivasi dalam belajar Matematika karena suasana yang menyenangkan.  Ilmu  yang  diperoleh  pada  Pengabdian  Masyarakat  ini  diharapkan  mampu  memberikan semangat baru bagi kita dalam menyampaikan materi dan motivasi serta berkontribusi bagi generasi muda, baik dilingkungan sekolah, kampus dan keluarga. 
Analisis Kinerja Sistem Deteksi Intrusi Jaringan Internet Of Things Berbasis Metode Ensemble Eko Kristianto; Arya Adhyaksa Waskita; Thoyyibah Tanjung
Jurnal Ilmu Komputer Vol 2 No 2 (2024): Jurnal Ilmu Komputer (Edisi Desember 2024)
Publisher : Universitas Pamulang

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

Abstract

Network intrusion has rapidly evolved, posing significant risks to IT infrastructure. To address this, ensemble learning, known for its robust classification capabilities, is applied to IoT network traffic using the public RT_IOT2022 dataset. Models such as CatBoost, Extreme Gradient Boost (XGBoost), and LightGBM were developed and evaluated. The dataset was normalized using the Normalizer and MinMaxScaler functions from the scikit-learn framework. Model training was conducted with an 80:20 fixed data split for training and testing, along with 5-fold cross-validation. Testing revealed that XGBoost with MinMaxScaler and the 80:20 split achieved the highest accuracy of 99.89%. However, accuracy decreased to 94.04% when using 5-fold cross-validation. Nevertheless, XGBoost with MinMaxScaler consistently demonstrated the fastest computation time across all schemes. For instance, it required only 15 seconds for the fixed split scheme compared to 59 seconds for 5-fold cross-validation. These findings highlight the efficiency and accuracy of XGBoost when combined with MinMaxScaler under specific validation schemes.
Co-Authors Arya Adhyaksa Waskita Eko Kristianto Haryono, Wasis Rusyda Maulida Tita Puspitasari tomi hardi