Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.026
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JETL (Journal Of Education, Teaching and Learning) MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Vokasional JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Journal of Software Engineering, Information and Communication Technology Bulletin of Information Technology (BIT) Jurnal Informasi Sains dan Teknologi (ISAINTEK) Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Blend Sains Jurnal Teknik Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health Golden Ratio of Data in Summary Jurnal Umum Pengabdian Masyarakat (JUPEMAS) Journal of Informatics and Data Science (J-IDS) Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Jurnal Manajemen Informatika, Sistem Informasi dan Teknologi Komputer (JUMISTIK)
Dedy Kiswanto
Universitas Negeri Medan
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 66 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 66 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
ANALISIS PERFORMA SISTEM OPERASI MANJARO LINUX DALAM LINGKUNGAN KOMPUTASI DESKTOP VIRTUAL Insan Pratama Siagian, Raihan; Azima Lubis, Fauzan; Abid Syuja, Muhammad; Kiswanto, Dedy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12668

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa Manjaro Linux dalam lingkungan komputasi desktop virtual menggunakan VirtualBox. Sistem operasi ini diuji dengan berbagai parameter, meliputi waktu booting, penggunaan memori, penggunaan CPU, dan performa grafis, dengan menggunakan alat bantu seperti systemd-analyze, htop, stress-ng, dan glxgears pada desktop environment KDE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Manjaro Linux memiliki waktu booting yang cepat (18,2 detik), penggunaan memori yang efisien (1081 MB dalam kondisi idle), serta performa CPU dan grafis yang stabil. Dengan hasil ini, Manjaro Linux direkomendasikan untuk kebutuhan komputasi desktop ringan hingga menengah di lingkungan virtual, dengan optimalisasi lebih lanjut pada pengalokasian sumber daya virtual untuk meningkatkan performa.
ANALISIS KINERJA PENCARIAN FILE DENGAN FIND DAN LOCATE PADA RED HAT 9.0 Latifah Hasibuan, Najwa; Khoiriah, Najwatul; Kiswanto, Dedy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12679

Abstract

Pencarian file merupakan salah satu fungsi utama dalam sistem operasi Linux, termasuk pada Red Hat 9.0. Artikel ini membandingkan kinerja dua perintah pencarian file, yaitu find dan locate, yang memiliki pendekatan berbeda. Perintah find bekerja langsung pada sistem file, sementara locate menggunakan database indeks untuk pencarian yang lebih cepat. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen komparatif dengan mengukur waktu eksekusi, penggunaan CPU, memori, serta fleksibilitas pencarian pada berbagai ukuran direktori (100, 1.000, dan 10.000 file). Hasil penelitian menunjukkan bahwa find lebih efisien dalam penggunaan CPU, terutama pada direktori kecil, namun membutuhkan lebih banyak memori dibandingkan locate. Sebaliknya, locate lebih cepat dalam pencarian sederhana tetapi bergantung pada pembaruan database yang memengaruhi akurasi. Kesimpulan dari penelitian ini merekomendasikan penggunaan find untuk pencarian kompleks dan locate untuk pencarian cepat pada data yang stabil.
Deteksi Jenis Tanaman Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan KNN Nasution, Siti Ananda; Lestari, Dewi; Azzahra, Dita Putri; Kiswanto, Dedy
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.646

Abstract

Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, termasuk ribuan spesies tanaman yang tersebar luas. Identifikasi jenis tanaman penting dalam bidang seperti pertanian, kehutanan, dan penelitian ilmiah. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi jenis tanaman berbasis bentuk daun menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset gambar daun dikumpulkan dan diolah untuk mengekstraksi fitur morfologis, seperti tepi dan tekstur daun. KNN kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan daun ke dalam jenis tanaman tertentu berdasarkan kemiripannya dengan sampel dalam dataset. Validasi dilakukan dengan membandingkan akurasi dari berbagai nilai k untuk menemukan konfigurasi terbaik. Hasilnya, algoritma KNN berhasil mencapai akurasi klasifikasi 94,44%, dengan akurasi sempurna pada daun Kembang Sepatu dan Singkong, sedangkan daun Jarak dan Ubi Malaysia memiliki akurasi 83%. Kombinasi fitur LBP dan HOG terbukti efektif dalam meningkatkan representasi morfologi daun.
Identifikasi Variasi Paprika Berdasarkan Jenis Warna Paprika Berbasis Analisis Citra Digital Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Nasution, Adzkia; Lubis, Ardilla Syahfitri; Kiswanto, Dedy
Jurnal Informasi, Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 2 (2024): Desember: Jurnal Informasi Sains dan Teknologi
Publisher : Politeknik Negeri FakFak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/isaintek.v7i2.282

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem klasifikasi warna paprika (merah, kuning, hijau, orange) dengan memanfaatkan analisis citra digital yang didukung oleh algoritma Support Vector Machine (SVM). Pendekatan yang digunakan meliputi pengumpulan data berupa gambar paprika, pengolahan awal data melalui langkah-langkah seperti penyesuaian ukuran gambar, pengaburan untuk mengurangi noise, serta peningkatan kontras menggunakan metode CLAHE. Selain itu, fitur warna diekstraksi menggunakan momen warna, dan fitur tekstur diperoleh melalui matriks co-occurrence skala abu-abu (GLCM). Model SVM diuji dengan berbagai jenis kernel, yaitu linier, polinomial, RBF, dan sigmoid, guna menentukan kernel dengan kinerja terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kernel linier dan RBF mengalami overfitting karena menghasilkan akurasi sempurna sebesar 100%, sementara kernel poly dan sigmoid mencapai akurasi sebesar 97,56% dan 39%. Secara keseluruhan, model SVM mampu mengklasifikasikan warna paprika dengan tingkat akurasi yang tinggi, dengan rata-rata presisi, recall, dan skor F1 mencapai 97,56%. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam identifikasi warna paprika serta mendukung inovasi dan modernisasi dalam sektor pertanian.
Perubahan Sentimen Publik Terhadap Calon Gubernur Sumatera Utara Tahun 2024 Berdasarkan Data Twitter: Pendekatan Naive Bayes Panggabean, Suvriadi; Kiswanto, Dedy; Surbakti, Nurul Maulida; Azis, Zainal; Harahap, Tua Halomoan
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 2 (2024): Vol. 7 No. 2 September 2024
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v7i2.3468

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan sentimen publik terhadap calon gubernur Sumatera Utara pada pemilihan tahun 2024 menggunakan data Twitter. Fokus utama penelitian ini adalah dua kandidat, yaitu Edy Rahmayadi dan Bobi Nasution. Data yang digunakan mencakup 150 tweet per bulan dari periode Januari hingga Agustus 2024, yang diambil menggunakan API Tweet Harvest. Sentimen pada tweet tersebut diklasifikasikan menggunakan algoritma Naive Bayes ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil analisis menunjukkan adanya fluktuasi sentimen publik yang signifikan setiap bulannya, terutama pada Juli dan Agustus 2024, yang mencerminkan perubahan persepsi publik terkait kedua calon gubernur tersebut. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam memahami opini publik melalui media sosial sebagai salah satu indikator dalam konteks pemilihan politik.
Classification of Pear Varieties Using the K-Nearest Neighbor Algorithm and Extraction of Shape, Color, Texture, and Size Features Putri, Rezkya Nadilla; Kiswanto, Dedy; Sitepu, Keysa Shifa Adwitia
Golden Ratio of Data in Summary Vol. 5 No. 1 (2025): November - January
Publisher : Manunggal Halim Jaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52970/grdis.v5i1.910

Abstract

This study develops a pear variety classification system based on digital images using the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. The data used included 195 images from three pear varieties, namely Century, Forel Afrika, and Singo, which were analyzed by utilizing various features such as color (RGB), texture (Local Binary Pattern), shape (area, circumference, length-width ratio), and size (bounding box dimensions). The preprocessing process removes the image's background to increase focus on the main object, thus allowing for more optimal feature extraction. The dataset is divided into 80% for training and 20% for model testing. The evaluation results show that the KNN model can achieve an accuracy of 85%, with an average precision value of 0.85, recall of 0.89, and F1-score of 0.85. These results prove that the KNN algorithm is effective in accurately classifying pear varieties, which can significantly contribute to applying digital image-based technology for automatic classification needs in the agricultural sector.
Analisis Implementasi Linux Mint dan Fedora: Studi Perbandingan Performa Kinerja di Laptop Gaol, Anwar Shaleh Lbn; Parapat, Gerhard Hasangapon; Nababan, Sirus Daniel; Sitanggang, Yoseph Christian; Kiswanto, Dedy
Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health Vol 4, No 1 (2025): March 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetish.v4i1.5109

Abstract

Penelitian ini mengkaji perbandingan performa sistem operasi Linux Mint dan Fedora melalui metode eksperimen komparatif. Studi dilakukan dalam lingkungan virtual yang terkontrol menggunakan VirtualBox untuk memastikan keadilan pengujian. Pengujian meliputi waktu boot, penggunaan RAM saat idle, kemudahan instalasi aplikasi, serta responsivitas antarmuka pengguna (GUI). Linux Mint dan Fedora diinstal pada Virtual Machine (VM) dengan spesifikasi yang sama untuk mengevaluasi kelebihan dan kekurangan keduanya. Data yang diperoleh dianalisis dengan pendekatan statistik untuk memberikan wawasan tentang distribusi yang lebih unggul dalam kondisi tertentu. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pengguna dalam memilih distribusi Linux yang sesuai untuk kebutuhan komputasi sehari-hari.
IMPLEMENTASI DAN ANALISIS PROTOKOL HSRP DAN VRRP DALAM MENINGKATKAN REDUNDANSI GATEWAY PADA JARINGAN VIRTUAL silalahi, evelyn keisha; Sitanggang, Yoseph Christian; Suryaningsih, Embun; Kiswanto, Dedy
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6474

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat menuntut ketersediaan jaringan tinggi untuk mendukung layanan kritikal. Penelitian ini menganalisis implementasi protokol redundansi HSRP (Cisco-proprietary) dan VRRP (standar IEEE) dalam meningkatkan ketersediaan jaringan melalui simulasi Cisco Packet Tracer dan GNS3. Metode eksperimen mencakup: (1) konfigurasi gateway virtual, (2) pengujian failover otomatis, dan (3) analisis parameter QoS (ping, traceroute). Hasil menunjukkan kedua protokol berhasil mempertahankan konektivitas tanpa packet loss saat failover, dengan latency 0ms (HSRP) dan respons stabil (VRRP). HSRP unggul dalam lingkungan Cisco dengan preempt cepat, sedangkan VRRP lebih fleksibel untuk jaringan multi-vendor. Temuan ini membuktikan efektivitas redundansi First-Hop dalam memitigasi downtime, sekaligus menyoroti kebutuhan pengujian lanjutan pada beban trafik tinggi dan integrasi dengan SDN. Penelitian ini memberikan dasar empiris untuk seleksi protokol redundansi sesuai kebutuhan infrastruktur jaringan.  The rapid advancement of information technology demands high network availability for critical services. This study analyzes the implementation of redundancy protocols HSRP (Cisco-proprietary) and VRRP (IEEE standard) to enhance network availability through Cisco Packet Tracer and GNS3 simulations. Experimental methods include: (1) virtual gateway configuration, (2) automatic failover testing, and (3) QoS parameter analysis (ping, traceroute). Results demonstrate both protocols maintained zero packet loss during failover, with 0ms latency (HSRP) and stable response (VRRP). HSRP excels in Cisco environments with fast preemption, while VRRP offers multi-vendor flexibility. These findings prove the efficacy of First-Hop redundancy in mitigating downtime, while highlighting the need for further testing under high traffic loads and SDN integration. This research provides empirical basis for protocol selection tailored to network infrastructure needs.The rapid advancement of information technology demands high network availability for critical services. This study analyzes the implementation of redundancy protocols HSRP (Cisco-proprietary) and VRRP (IEEE standard) to enhance network availability through Cisco Packet Tracer and GNS3 simulations. Experimental methods include: (1) virtual gateway configuration, (2) automatic failover testing, and (3) QoS parameter analysis (ping, traceroute). Results demonstrate both protocols maintained zero packet loss during failover, with 0ms latency (HSRP) and stable response (VRRP). HSRP excels in Cisco environments with fast preemption, while VRRP offers multi-vendor flexibility. These findings prove the efficacy of First-Hop redundancy in mitigating downtime, while highlighting the need for further testing under high traffic loads and SDN integration. This research provides empirical basis for protocol selection tailored to network infrastructure needs.
Developing of Thesis Guidance Learning Media Using The Five Stage Model (MANTAP) in French Language Study Program Zulherman, Zulherman; Kiswanto, Dedy; Adawi, Rabiah
JETL (Journal of Education, Teaching and Learning) Vol 9, No 2 (2024): Volume 9 Number 2 September 2024
Publisher : STKIP Singkawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26737/jetl.v9i2.5244

Abstract

The COVID-19 pandemic has been proven to have a significant impact on changes in various aspects of human life, including education. One group that is specifically affected is final semester students who face challenges in the thesis preparation process due to the large-scale social restriction (PSBB) policy in Indonesia. With limited social interaction and face- to-face learning, the thesis guidance process becomes more complex, increasing the psychological and academic burden for students. including the thesis supervision process for French Language Students at Medan State University. As an alternative solution, research was carried out by examining the use of GitHub as a cloud storage medium and Telegram as a communication platform to speed up the thesis guidance process, where when students make corrective changes to the thesis files contained in Github, the lecturer will automatically get the information via notification on Telegram. This research uses  the MANTAP model in system development, where the results of each stage will become input for the next stage so that the process of improving each other occurs. The test results of the real-time notification system show that the notification messages to lecturers and students are completely accurate, namely 100%, meaning that every change made to the thesis file on Github will be notified automatically by Telegram. Apart from that, from measuring the system response time with 2 scenarios, it was found that the average response time was very good based on QoS (Quality of Service) standards, namely 0.47 ms for scenario 1 and 0.82 ms for scenario 2, this difference is the average response time for scenario 1 and scenario 2 This occurs due to differences in internet speed for each collabator which has an impact on differences in response time obtained.
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENILAIAN AKADEMIK UNTUK PERLINDUNGAN DATA PRIBADI Hidayat, M Fauzan; Kiswanto, Dedy; Andreas Sinabariba, Ade; Vincentius Manurung, Enriko; Jibran Muzakki Khan, Adhevta; Abdi Azzaki G, Fikri; Ahmad Fahrezi, Bryan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14190

Abstract

Transformasi digital di Indonesia membawa tantangan baru dalam perlindungan data pribadi, khususnya pada sektor pendidikan yang mengelola data akademik seperti nilai dan sertifikat. Masalah utama yang dihadapi adalah rendahnya keamanan, transparansi, dan integritas sistem penilaian akademik tradisional yang masih rentan terhadap manipulasi dan kebocoran data. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan konsep keamanan dalam sistem penilaian akademik guna meningkatkan keamanan, transparansi, dan efisiensi pengelolaan data, serta mendukung perlindungan data pribadi. Metode yang digunakan adalah pengembangan sistem penilaian akademik berbasis web yang memungkinkan pencatatan dan verifikasi transaksi akademik secara permanen dan aman. Hasil penelitian menunjukkan sistema yang dikembangkan mampu menciptakan data yang transparan, tidak dapat diubah, serta meningkatkan kepercayaan terhadap sistem penilaian akademik. Temuan ini diharapkan menjadi acuan dalam penerapan teknologi digital untuk memperkuat integritas data akademik di Indonesia.
Co-Authors Abdi Azzaki G, Fikri Abid Syuja, Muhammad Adidtya Perdana, Adidtya Adventino Gulo, Steven Afiati Nasution, Nadrah Afiq Alghazali Lubis Afrrahman S. Effendi, Ali Agi Berutu, Iwan Ahmad Fahrezi, Bryan Akbar, Muhammad Budi Al-Kautsar, Muhammad Zidane Alfin, Muhammad Alvansyah, Oka Amanah, Fadilla Andreas Sinabariba, Ade Anggraini Yolandari, Nezza Ardani Achmad Ashillah, Salma Asro Harahap, Fatimah Audy Priscilia, Selfi Aulia Artika, Delvita Aulia, Windy Auzi, Sybil Azima Lubis, Fauzan Azis, Khildan Rifail Azis, Zainal Azzahra, Dita Putri Berutu, Iwan Agi Bonifasius Simbolon, Aldo Br Hutagalung, Fhadillah Citra Hasiana Rajagukguk, Gloria Davina, Sherly Dealva Arsyad, Thania Defi, Aqilah Defiyanti, Aqilah Dewi Lestari Dly, Revidamurti Drilanang, Mhd Ilyasyah Dwi Febrianti, Bunga Evanthe, Hansel Evanthe, Hansel Valent Farezi, Nazwar Fitra, Muhammad Rizki Andrian Gaol, Anwar Shaleh Lbn Hafika, Rizky Ananda Hafiz, Alvin Halawa, Sovantri Putra Paskah Hanafiah Hanafiah Harahap, Fatima Asro Harahap, Salsa Nabila Hasibuan, Muhammad Alby Savana Hasibuan, Najwa Latifah Hatoguan, Idris Putra Henrydunan, John Bush Heppy Ria Sibarani, Ronasip Hermawan Syahputra Hidayat, M Fauzan Human Sukma, Ayman Hutabarat, Felix John Pardamean Hutagalung, Fhadillah Br Ichwanul Muslim Karo Karo Insan Pratama Siagian, Raihan Jehian, Neysa Talitha Jibran Muzakki Khan, Adhevta Josua Pinem Juliana Silalahi, Feby Khoiriah, Najwatul Latifah Hasibuan, Najwa Lubis, Ardilla Syahfitri Lubis, Fauzan Azima M.Pd., Zulherman Malau, Mei Lammi Manik, Albert Ramadhan Manik, Kristin Impana Maulida Surbakti, Nurul Melly Br Bangun Muhammad Agus Syaputra Lubis Muslim Sinaga, Rizal Musyaafa, Muhammad Naufal Nababan, Sirus Daniel Nababan, Sirus Daniel Haholongan Nasution, Adzkia Nasution, Afifah Naila Nasution, Aurela Khoiri Nasution, Siti Ananda Nezza Anggraini Yolandari Noor, Muhammad Yazid Nurul Maulida Surbakti Panggabean, Suvriadi Parapat, Gerhard Hasangapon Pebiana Putri, Fahra Prana Walidin, Adamsyach Pratama, Ega Purba, Jogi Putra Paskah Halawa, Sovantri Putri Handayani Simbolon, Agata Putri Syaifullah, Sarah Putri, Fahra Pebiana Putri, Rezkya Nadilla Rabiah Adawi Raffi Akbar Tanjung, Muhammad Rajagukguk, Gloria Citra Hasiana Ramadhani, Fanny Rifail Azis, Khildan Rizki Andrian Fitra, Muhammad S., Yohana Lorinez Safitri, Eli Safrida Napitupulu Sapta Warman Zai, Tri Sembiring, Febe Gracia Shaleh Lbn Gaol, Anwar Siagian, Raihan Insan Pratama silalahi, evelyn keisha Silalahi, Feby Juliana Simanullang, Paskah Abadi Sinaga, Rizal Muslim Singgam, Pritiy Siregar, Dean Siregar, Ririn Amelia BR Sitanggang, Yoseph Christian Sitepu, Ahmad Denil Sitepu, Keysa Shifa Adwitia Siti Mamduhah siti wulandari Situmorang, Romatua SM Sidabutar, Yusiva Sri Dewi Sukma, Ayman Human Suryaningsih, Embun Syahri, Alfin Syukron, Ananda Irya Shakila Talitha Jehian, Neysa Tambunan, Vivielda Farmawaty Tua Halomoan Harahap, Tua Halomoan Valentino, Bob Vincentius Manurung, Enriko Wahyudi, Rizky Wardhana, Riyan Waruwu, Stefen Agus Yusuf Al-Hafiz, Ahmad Zai, Tri Sapta Warman Zidane Al-Kautsar, Muhammad Zulfahrizan, Atta Zulfi, M. Fikri