p-Index From 2021 - 2026
11.601
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Prosiding SNATIF JURNAL PASTI (PENELITIAN DAN APLIKASI SISTEM DAN TEKNIK INDUSTRI) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Annual Research Seminar JOIN (Jurnal Online Informatika) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) Jurnal Kreativitas PKM JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Jurnal Manajemen Informatika Jurnal ICT : Information Communication & Technology Building of Informatics, Technology and Science JUTIS : Jurnal Teknik Informatika Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOINT (Journal of Information Technology jurnal syntax admiration Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Informatics and Digital Expert (INDEX) International Journal of Global Operations Research Jurnal Sosial dan Teknologi Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) International Journal of Quantitative Research and Modeling Jurnal Abdimas Kartika Wijayakusuma International Journal of Informatics, Information System and Computer Engineering (INJIISCOM) Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Algoritma IJESPG (International Journal of Engineering, Economic, Social Politic and Government) journal Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development Enrichment: Journal of Multidisciplinary Research and Development Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Malahayati International Journal of Nursing and Health Science Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika
Claim Missing Document
Check
Articles

Implementasi Algoritma Rivest Shamir Adleman (RSA) dan Zero-Knowledge Proofs (ZKP) untuk Meningkatkan Keamanan Data Rekam Medis Elektronik Lestari, Abdila; Id Hadiana, Asep; Melina
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2360

Abstract

Perkembangan teknologi komputer dan telekomunikasi meningkatkan efisiensi pengolahan data, namun menimbulkan tantangan keamanan, khususnya pada data rekam medis elektronik (RME) yang bersifat sensitif. Penelitian ini mengimplementasikan metode Zero-Knowledge Proof (ZKP) dan Revest Shamir Adleman (RSA) untuk meningkatkan keamanan dan privasi RME. ZKP memungkinkan pembuktian tanpa mengungkapkan informasi rahasia, sedangkan RSA menjaga kerahasiaan dan integritas data melalui enkripsi-dekripsi. Hasilnya, entropi data meningkat 24,53% (4,8314 menjadi 6,0165 bits/byte) setelah enkripsi RSA 2048-bit dengan padding OAEP berbasis SHA-256. Protokol ZKP metode Schnorr berhasil diimplementasikan tanpa membocorkan rahasia pengguna. Pengujian pada 100 pengguna simultan menunjukkan waktu respons rata-rata 1,8 detik dengan keberhasilan permintaan di atas 94%. Tantangan utama adalah beban komputasi autentikasi ZKP dan efisiensi saat jumlah pengguna bertambah. Integrasi RSA dan ZKP terbukti efektif meningkatkan keamanan, menjaga privasi, dan mempertahankan kinerja sistem RME.
Evaluasi Kualitas Klaster Wilayah Rawan Bencana Menggunakan K-Means dengan Silhouette dan Elbow Method Sudrajat, Risqi; Hadiana, Asep Id; Melina, Melina
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2379

Abstract

Natural disasters such as floods, earthquakes, and landslides are recurring threats in Cirebon City, West Java. This study aims to classify disaster-prone areas using the K-Means algorithm based on 1,144 incident data from Open Data Jabar. The data were grouped into three clusters, namely safe, moderate, and dangerous. Cluster quality was evaluated using the Silhouette Score and Elbow Method. The results of this study show that the model without normalization produced a score of 0.6804, reflecting good cluster separation. Conversely, the application of MinMaxScaler normalization significantly reduced the model's performance, with a score of 0.3900. The main contribution of this study is to show that data normalization can disrupt the natural pattern of risk distribution, thereby reducing the quality of clustering. Therefore, the selection of pre-processing techniques needs to be adjusted to the characteristics of local data. It is hoped that this study can be the basis for the development of a more adaptive and data-driven disaster mitigation decision support system.
Sistem Data Loss Prevention Untuk Deteksi dan Enkripsi pada Dokumen Menggunakan Regex dan Format Preserving Encryption Rahmawati, A Lusi Fitri; Hadiana, Asep Id; Melina
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2387

Abstract

In today’s digital era, the leakage of sensitive information has become a serious threat for both individuals and organizations, especially when data is not adequately protected. To address this issue, a system is required that not only detects the presence of sensitive data but also protects it effectively. This study develops a Data Loss Prevention (DLP) system that integrates sensitive data pattern detection using regular expressions (regex) with Format-Preserving Encryption (FPE) techniques to safeguard sensitive information in digital documents. The system is designed to identify data patterns such as national ID numbers (NIK), tax identification numbers (NPWP), phone numbers, email addresses, and bank account numbers using regex, and then encrypt the detected data without altering its original format. The test data used in this research consists of synthetic datasets that resemble real-world data. The encryption process employs the FF3 algorithm with a deterministic approach tailored to each data type to maintain system compatibility. The evaluation covers detection effectiveness using precision, recall, and F1-score metrics, as well as encryption efficiency and security through processing time measurements and entropy values. The evaluation results indicate a detection accuracy of 94.1%, precision of 100%, recall of 88.8%, and an F1-score of 94.1%. The average encryption time per document is only 0.15 milliseconds, while the encryption process successfully increases the document entropy by 0.0645 bits. This system demonstrates stable and reliable performance in detecting and protecting sensitive information without disrupting data structure or operational processes.
Model Prediksi Produksi Padi Berdasarkan Curah Hujan dan Suhu Menggunakan Regresi Linier Berganda Kharisma S, Moh Iqbal; Hadiana, Asep ID; Ramadhan, Edvin
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2793

Abstract

Padi merupakan komoditas pangan utama yang memiliki peran strategis dalam menjaga ketahanan pangan nasional. Produktivitas padi sangat rentan terhadap fluktuasi iklim, terutama curah hujan dan suhu udara yang kerap berubah akibat dinamika iklim global. Kondisi tersebut menimbulkan ketidakpastian hasil panen yang berdampak pada kesejahteraan petani, ketersediaan pangan, serta stabilitas sosial ekonomi. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan berbasis data yang mampu memberikan estimasi produksi padi secara lebih akurat sebagai dasar perencanaan pertanian dan mitigasi risiko. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi produksi padi menggunakan regresi linier berganda dengan variabel curah hujan dan suhu udara sebagai prediktor utama. Data penelitian berupa data sekunder curah hujan, suhu, dan produksi padi diperoleh dari instansi resmi selama periode 2015–2024. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data melalui normalisasi dan analisis korelasi, pembangunan model regresi linier berganda, serta evaluasi menggunakan koefisien determinasi (R²), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE) disertai uji asumsi klasik regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier berganda mampu memprediksi produksi padi dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah, sehingga dapat dijadikan alat bantu analitis untuk memperkirakan potensi hasil panen. Model prediktif ini diharapkan dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah, penyuluh pertanian, dan petani dalam menyusun strategi tanam, pengelolaan irigasi, serta distribusi pangan secara lebih efektif dan efisien. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam mendukung ketahanan pangan nasional melalui penerapan teknologi prediktif berbasis data.
The effect of digital nursing documentation simulation on nursing informatics competency Jatnika, Galih; Yuswandi, Yuswandi; Ismafiaty, Ismafiaty; Badrujamaludin, Asep; Hadiana, Asep Id
Malahayati International Journal of Nursing and Health Science Vol. 8 No. 9 (2025): Volume 8 Number 9
Publisher : Program Studi Ilmu Keperawatan-fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Malahayati

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33024/minh.v8i9.1689

Abstract

Background: Nursing informatics competencies are the skills and knowledge that nurses must master to effectively integrate digital technology into nursing practice. Digital nursing documentation simulation is an innovative learning program that utilizes digital technology to create nursing care documentation. This allows students to train in a safe environment that reflects real life clinical conditions, with a facilitator providing feedback. Purpose: To determine the effect of digital nursing documentation simulation on nursing informatics competency. Method: A quasi-experimental design with a pretest and posttest one-group design. The population was 22 undergraduate nursing students enrolled in the Faculty of Health Sciences, Jenderal Achmad Yani University, year level 4th, with a sample size of 22 participants. The digital nursing documentation simulation was administered in three stages: orientation to digital nursing documentation learning, completing nursing care documentation using a computer-based application program, and evaluation and feedback. Nursing informatics competency among nursing students was compared before and after the intervention using the Self-Assessment Informatics Competency Scale (SICS). Data were analyzed using the Wilcoxon test. Results: The average informatics competency before the intervention was 3.32, while the average informatics competency after the simulation was 3.59. There was a significant effect of digital nursing documentation simulation on nursing informatics competency (p value: 0.014). Conclusion: The application of digital nursing documentation simulation has a positive impact on Nursing Informatics Competency, especially in nursing students, in implementing nursing care.
Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi TikTok menggunakan Fine Tuning IndoBERT Adriansyah Pramana; Asep Id Hadiana; Gunawan Abdillah
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2629

Abstract

Aplikasi TikTok merupakan salah satu platform media sosial paling populer di Indonesia dengan jutaan ulasan pengguna di Google Play Store. Ulasan ini berisi opini, kritik, apresiasi, maupun keluhan. Ulasan tersebut berpotensi menjadi sumber data penting untuk memahani persepsi pengguna, namun sulit dianalisis secara manual karena jumlahnya yang sangat besar dan penggunaan bahasa Indonesia. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen terhadap ulasan TikTok menggunakan pendekatan deep learning dengan fine-tuning IndoBERT. Dataset sebanyak 100.002 ulasan diperoleh melalui platform Kaggle dan dilabeli otomatis berdasarkan rating positif, netral dan negatif. Tahapan pra-processing mencakup cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi menggunakan tokenizer IndoBERT. Model IndoBERT kemudian di fine-tune menggunakan data latih sebanyak 80% dan diuji dengan data uji sebanyak 20%. Evaluasi dilaksanakan dengan memakai metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil penelitian memperlihatkan bahwasanya IndoBERT mampu mencapai akurasi 78% dengan performa tinggi pada kelas positif F1-score 0,87 dan negatif F1-score 0,76, namun masih rendah pada kelas netral F1-score 0,00. IndoBERT efektif dalam membedakan sentimen positif dan negatif pada ulasan TikTok, serta dapat berkontribusi secara praktis bagi pengembang aplikasi dalam memahami kebutuhan dan pengalaman pengguna.  
Analisis Kinerja Differential Privacy pada Data Resep Medis Menggunakan Laplace dan Gaussian Mechanism Muhammad Akmal Ramadhan; Asep Id Hadiana; Edvin Ramadhan
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2634

Abstract

Perlindungan data medis menjadi prioritas utama di era digital karena tingginya risiko kebocoran dan penyalahgunaan informasi pasien. Regulasi seperti HIPAA, GDPR, dan Undang-Undang Kesehatan No. 36 Tahun 2009 mewajibkan penerapan keamanan, namun tantangan teknis dalam implementasi masih besar. Differential Privacy (DP) menawarkan pendekatan matematis untuk menjamin privasi dengan menambahkan noise terkontrol sehingga keberadaan individu sulit diidentifikasi tanpa mengurangi nilai analisis data. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efektivitas DP pada dataset prescriptions. Data yang diuji bersumber dari database rekam medis publik MIMIC-III yang mencakup ribuan catatan resep. Empat atribut sensitif (row_id, subject_id, hadm_id, icustay_id) dianalisis menggunakan variasi parameter ε = {0.1, 0.5, 1.0, 5.0}. Evaluasi dilakukan menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) untuk menilai trade-off antara privasi dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Laplace mechanism lebih stabil dibanding Gaussian dengan nilai RMSE konsisten lebih rendah, terutama pada ε kecil hingga sedang. Gaussian menghasilkan error tinggi pada ε kecil dan baru mendekati Laplace pada ε besar. Kebaruan penelitian ini terletak pada analisis kuantitatif langsung menggunakan RMSE untuk membandingkan kinerja mekanisme Laplace dan Gaussian pada atribut-atribut identitas rekam medis, memberikan bukti empiris praktis yang melengkapi studi sebelumnya yang seringkali bersifat teoretis atau tinjauan umum. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan mekanisme dan parameter ε sangat menentukan kualitas data medis yang diproteksi. Secara praktis, penelitian ini merekomendasikan penggunaan Laplace mechanism dengan ε = 0.5–1.0 untuk implementasi Differential Privacy pada sistem rekam medis elektronik. Konfigurasi
Penerapan Metode Moving Average Untuk Analisis Dan Visualisasi Tren Diagnosis Penyakit Harian Data Rekam Medis R Ramadhan Destyanto; Asep Id Hadiana; Gunawan Abdillah
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2638

Abstract

Seiring berjalannya waktu, digitalisasi di sektor kesehatan telah menghasilkan jumlah besar Electronic Medical Records (EMR) yang berpotensi dimanfaatkan untuk analisis tren penyakit. Penelitian ini berfokus pada penerapan metode moving average untuk menganalisis dan memvisualisasikan pola diagnosis harian, dengan menekankan perbandingan antara Simple Moving Average (SMA) dan Exponential Moving Average (EMA). Kedua metode ini penting karena mampu menghaluskan fluktuasi data harian, menonjolkan pola utama, serta membantu mendeteksi perubahan tren yang relevan bagi pemantauan penyakit secara real-time. Dataset yang digunakan terdiri atas 995 catatan transaksi diagnosis pasien dari periode observasi tertentu dari rumah sakit TMC Tasikmalaya. Tahapan penelitian mencakup pembersihan data, agregasi frekuensi diagnosis harian, transformasi ke bentuk deret waktu, penyaringan penyakit dengan jumlah kasus memadai, serta penerapan model SMA dan EMA untuk proses perataan data. Hasil analisis menunjukkan bahwa diagnosis “demam tidak spesifik” menempati peringkat tertinggi secara konsisten di semua metode, dengan nilai rata-rata berkisar antara 0,2041–0,2050. Secara kuantitatif, EMA dengan rentang 7 hari terbukti paling optimal karena mampu menyeimbangkan tingkat kesalahan prediksi dan kestabilan tren, dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,1645 dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,0714, menunjukkan adaptivitas yang lebih tinggi dibanding SMA dalam menangkap perubahan harian. Temuan ini menegaskan potensi integrasi EMA-7 ke dalam sistem pemantauan penyakit real-time di rumah sakit, guna mendukung identifikasi dini peningkatan kasus dan pengambilan keputusan berbasis data. Dengan demikian, penelitian ini memperlihatkan peran penting metode moving average dalam analisis tren diagnosis medis serta membuka peluang pengembangan lebih lanjut dalam sistem pendukung keputusan di sektor kesehatan.
Co-Authors Abdillah, Fajrul Abidillah, Gunawan Adelia Siti Rukoyah Adriansyah Pramana Agri Yodi Prayoga Agus Komarudin Agus Komarudin Agus Komarudin Alawiah, Siti Nurbayanti Alda Amorita Azza Ali, Moch. Dzikri Azhari Ananta Firdaus, Ahnaf Anggoro, Sigit Anggun Titah Islamiyyah Anshori, Siddiq Ahmad Anwar Fauzi, Mochammad Ardiansyah, Diki Arthur Oliviana Zabka Ashaury, Herdi Ashaury, Herdy Azhari, Moch Dzikri Azy Mushofy Anwary Badrujamaludin, Asep Chrisnanto, Yulison H. Dava Maulana, Muhammad Destiyanti, Fitri Dewi Marini Umi Atmaja Dewi Ratnasari DEWI RATNASARI Diah Tri Wahyuni Eddie Khrisna Putra Edvin Ramadhan Edvin Ramadhan Eka Purnama Rijaludin, Muhamad Engko M, Galih Yuga Pangestu Eriyadi, Maulidina Norick Fadilah, Vira Hasna Fahrezi, Rizal Febrian Faiza Renaldi Faiza Renaldi Fajar Firdaus, Fajar Fajri Rakhmat Umbara Febriansyah Istianto, Andrian Ferdiansyah Ferdian Ferina Nur Maulidya Firdaus, Syahrul Firman Alamsyah Galih Jatnika Galih Yuga Pangestu Engko M Gestavito, Rio Grace Christian M. Purba Gunawan Abdillah Gunawan Abdillah Gunawan Abdillah, Gunawan Gunawan Abidillah Hadi Apryana Hadimas Aprilian, Doni Haikal Muhammad, Husein Hanief Kuswanto, Muhammad Rafi Helsa Hawariyah Herdi Ashaury Herlina Napitupulu Hidayatulah Himawan Hovi Sohibul Wafa Hovi Hovi, Hovi Sohibul Wafa Humaira, Hana Nazla Idham Pratama Putra Illawati, Adinda Rahma Indah Putriani Fajar Sidik Insan Kamil Nurhikmat Ipan Sugiana Iqbal Dwi Nulhakim Iqbal Prayoga Willyana Irma Santikarama Irma Setiawati Ismafiaty, Ismafiaty Julianthy, Denissya Kafi, Moch. Nurul Kania Ningsih, Ade Kasyidi, Fatan Kharisma S, Moh Iqbal Komarudin, Agus Krishna Putra, Eddie Lestari, Abdila Lugina Masri M. Purba, Grace Christian Melina Melina Melina Monica, Taris Muhammad Akmal Ramadhan Muhammad Hasan Thoriq Almuwaffaq Thoriq Muhammad Sukma, Rifaz Muhammad, Azri Mulyasari, Cicik Rafka Mushofy Anwary, Azy Muthmainah, Sekar Ghaida Nabilla, Ulya Nizar Septi maulana Norizan Mohamed Nurrokhimah, Siti Nurul Sabrina, Puspita Oktaviani, Ayu Nur Oliviana Zabka, Arthur Prasetyo, Nur Faid Pryma Saputra Ginting Puspita Nurul Sabrina Puspita Nurul Sabrina Puspita Nurul Sabrina Puspita Putra, Eddie Krishna Putri Eka Prakasawati R Ramadhan Destyanto Rafli Firdaus Raflialdy Raksanagara Rahmawati, A Lusi Fitri Raihan Martin Permana Ramdani, Maullidan Alfa Rizki Fikri Rezki Yuniarti Rezky Yuniarti Ria Amelia Junandes Ridwan Ilyas Rifaldi Elpry Rizal Rizal Dwiwahyu Pribadi Rizky Bayu Oktavian Rizky Fauzi Achman Rukoyah, Adelia Siti Salsabila Fajriati Romli Salsabila Salsabila, Mira Salsabila, Salsabila Fajriati Romli Santikarama, Irma Sapari, Albi Mulyadi SETIAWAN, YOSEP Sevty Nourmantana Shisi Prayesti Singgih, Dimas Siti Rohaeni Siti Widiani Sopian, Annisa Mufidah Sudrajat, Risqi Sukono Sukono Susanti, Adisti Dwi Syamsi, Salsa Safira Nur Syechru Denny Irja Gotama Szalfa Saadiatus Sakinah Tacbir Hendro P Tacbir Hendro P Tacbir Hendro P Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Hendro Pudjiantoro Tacbir Pudjiantoro Hendro Tachbir Hendro Taufiq Akbar Herawan Thomas Adi Nugroho Tulus Harry Lamramot Tulus Tulus, Tulus Harry Lamramot Valentina Adimurti Kusumaningtyas Wahyuni Rodiyah Risfianti Widiyantoro, Widiyantoro Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Wina Witanti Winalia Winalia Winta Witanti Yasmina Azzahra Yudi Setiadi Permana Yulianto Dwi Saptohadi Yulison Herry Chrisnanto Yulita, Rita Fitri Yuswandi Yuswandi, Yuswandi