Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) Journal of System and Computer Engineering Jurnal Minfo Polgan (JMP) Ilmu Komputer untuk Masyarakat
First Wanita, First
Program Studi Teknik Informatika STMIK AKBA
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
SISTEM PAKAR DETEKSI DINI PENYAKIT DENGAN GEJALA SESAK NAFAS MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Wanita, First; Ashari, Ashari
Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) Vol 2, No 2 (2017): Vol 2, No 2 (2017): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Infor
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (441.879 KB)

Abstract

Penelitian ini dilakukan berdasarkan kebutuhan akan adanya alat bantu bagi masyarakat dalam deteksi dini penyakit dengan gejala sesak nafas pada manusia. Alat bantu tersebut berupa sistem pakar dengan memanfaatkan PHP dan Macromedia Dreamweaver, system pakar ini sebagai alat bantu untuk mendiagnosis dan juga memberikan solusi pengobatannya. Sistem pakar ini bisa dijalankan melalui konsultasi dengan menjawab setiap pertanyaan dengan ya atau tidak, semua jawaban disesuaikan dengan keluhan yang dirasakan oleh pasien. Metode inferensi yang digunakan adalah forward chaining. Keluaran dari sistem ini berupa nama penyakit, dan saran pengobatan.
Enhancing Intrusion Detection Using Random Forest and SMOTE on the NSL‑KDD Dataset Saputra, Febri Hidayat; Ilham, Ilham; Rizal, Muhammad; Wisda, Wisda; Wanita, First; Mursalim, Mursalim; Fadillah, Arif
Journal of System and Computer Engineering Vol 6 No 3 (2025): JSCE: July 2025
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61628/jsce.v6i3.2056

Abstract

Intrusion Detection Systems (IDS) play a crucial role in identifying suspicious activities on computer networks. However, a major challenge in developing machine learning-based IDS is the issue of class imbalance, where attacks—being minority classes—are often overlooked by classification models. This study aims to construct an intrusion detection system based on the Random Forest algorithm integrated with the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to address this problem. The NSL-KDD dataset is used for evaluation, with the data split into 80% for training and 30% for testing. Experiments include Random Forest-based feature selection and performance evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the Random Forest–SMOTE combination achieves an accuracy of 99.78%, precision of 99.70%, recall of 99.88%, and an F1-score of 99.79%. The confusion matrix indicates a very low rate of false positives and false negatives. Additionally, selecting the most influential features such as src_bytes and dst_bytes improves model efficiency. Thus, the integration of Random Forest and SMOTE proves to be effective in enhancing detection sensitivity toward attacks without compromising model precision. This approach offers a significant contribution to the development of adaptive, accurate, and deployable IDS in real-world network environments.
Optimasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Random Forest untuk Meningkatkan Tingkat Retensi Sulehu, Marwa; Wisda, Wisda; Wanita, First; Markani, Markani
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i2.14472

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi berbasis algoritma Random Forest guna mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko putus kuliah di Universitas Teknologi AKBA Makassar, di mana tingginya angka putus kuliah menjadi tantangan signifikan yang disebabkan oleh berbagai faktor akademik, sosial-ekonomi, dan psikologis. Dengan pendekatan kuantitatif melalui metode data mining, data dari sistem informasi akademik dan survei primer, menggunakan 1.425 data mahasiswa yang diolah melalui tahap preprocessing dan dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IPK, motivasi belajar, dan kehadiran merupakan variabel paling signifikan dalam memprediksi kelulusan, dengan model prediksi yang mencapai akurasi 70% serta performa precision dan recall yang memadai. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam mendukung pengambilan keputusan strategis di institusi pendidikan tinggi untuk meningkatkan tingkat retensi mahasiswa dan mengurangi angka putus kuliah, meskipun masih terdapat ruang untuk peningkatan kinerja model, khususnya dalam menangani ketidakseimbangan data.
IMPLEMENTASI APLIKASI VIRTUAL REALITY SEABAGI MEDIA PEMBELAJARAN TATA SURYA DI SD LANIANG MAKASSAR H, Muhammad Rizal; Aman, Andryanto; Mursalim, Mursalim; Muhajirin, Muhajirin; Pratma, Jordan Nusti; Wanita, First; Ilham, Ilham
Ilmu Komputer untuk Masyarakat Vol 5, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkomas.v5i1.2284

Abstract

Pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mengimplementasikan aplikasi virtual reality (VR) dalam pengenalan tata surya di SD Laniang BTP Makassar. Latar belakang kegiatan ini adalah tantangan yang dihadapi siswa dalam memahami konsep tata surya melalui metode pembelajaran konvensional yang kurang interaktif. Melalui pengenalan dan pelatihan teknologi VR, siswa diharapkan dapat mempelajari tata surya dengan cara yang lebih menarik dan mendalam. Metode yang digunakan dalam pengabdian ini meliputi pengenalan dasar teknologi VR, pembelajaran interaktif dengan aplikasi VR, diskusi dan refleksi, serta evaluasi dan pengumpulan umpan balik. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam minat, motivasi, dan pemahaman siswa mengenai tata surya. Peningkatan ini ditunjukkan melalui perbandingan skor pre-test dan post-test, serta respon positif dari siswa terhadap penggunaan VR. Faktor-faktor pendorong keberhasilan program ini meliputi dukungan penuh dari pihak sekolah, antusiasme siswa, dan kualitas konten VR yang interaktif. Kendala seperti keterbatasan jumlah perangkat VR berhasil diatasi melalui pengaturan penggunaan yang bergantian. Secara keseluruhan, implementasi aplikasi VR dalam pembelajaran tata surya di SD Laniang BTP Makassar memberikan dampak positif yang signifikan terhadap kualitas pembelajaran, menciptakan pengalaman belajar yang lebih interaktif, menyenangkan, dan mendalam bagi siswa.
Co-Authors Aman, Andryanto Arif Fadillah H, Muhammad Rizal Ilham Ilham Markani, Markani Mochammad Imron Awalludin Muhajirin, Muhajirin MUHAMMAD RIZAL Mursalim Mursalim Pratma, Jordan Nusti Saputra, Febri Hidayat Sulehu, Marwa Wisda, Wisda