p-Index From 2021 - 2026
22.414
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Gramatika Jurnal Ilmiah KOMPUTASI JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer Sebatik Journal of Information Technology and Computer Engineering Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JURTEKSI INTEK: Informatika dan Teknologi Informasi Informatika : Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Jurnal Elektronika Listrik dan Teknologi Informasi Terapan bit-Tech Systematics Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Jurnal Informasi dan Teknologi Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Journal of Robotics and Control (JRC) JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Jurnal Infortech Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Journal of Computer Scine and Information Technology Bulletin of Computer Science Research Insearch: Information System Research Journal Jurnal Pengabdian Inovasi dan Teknologi Kepada Masyarakat Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Gramatika: Jurnal Penelitian Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Journal of Materials Exploration and Findings Jurnal Komtekinfo Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Teknologi Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis RJOCS (Riau Journal of Computer Science) SmartComp Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) The Indonesian Journal of Computer Science CSRID Jurnal Riset Pendidikan Multidisiplin dan Pengabdian Kepada Masyarakat
Claim Missing Document
Check
Articles

Identifikasi Pola Seleksi Penentuan Calon Wali Nagari dengan Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Perceptron Yuhandri, Muhammad Habib; Mayola, Liga
Jurnal KomtekInfo Vol. 10 No. 4 (2023): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i4.485

Abstract

Proses seleksi pemilihan calon Wali Nagari atau setingkat dengan Kepala Desa merupakan salah satu bagian dari sistem demokrasi yang ada saat sekarang ini. Pada dasarnya seleksi penentuan calon wali nagari tersebut berasal dari ketentuan yang dibuat oleh Komisi Pemilihan Umum (KPU) dan dieselengagarakan oleh Kelompok Penyelenggara Pemungutan Suara (KPPS). Adapun permasalahan yang sering terjadi pada saat seleksi penentuan calon yakni banyaknya para calon dan pendukung yang menyalahkan kinerja dari pihak KPPS, sehingga dapat menimbulkan krisis kepercayaan. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk indentifikasi pola seleksi penentuan calon wali nagari dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) algoritma Perceptron. Algoritma Perceptron pada dasarnya mampu melakukan identifikasi terhadap pola, aturan dan ketentuan dengan menggunakan variabel-variabel yang telah ditentukan. Proses penentuan nilai yang digunakan pada variabel tersebut nantinya akan memainkan peran logika fuzzy untuk memberikan nilai yang tepat beradasarkan data yang didapatkan sebelumnya. Hasil pengujian ANN dengan menggunakan algoritma perceptron pada proses pelatihan dan pengujian telah mampu menghasilkan keluaran yang tepat dan akurat. Hasil tersebut dapat dijadikan pola dalam melakukan seleksi penentuan calon wali nagari dan juga dijadikan sebagai basis knowlade based system. Berdasarkan hasil tersebut maka penelitian ini akan memberikan kontribusi untuk membantu kinerja KPPS untuk melakukan seleksi dalam menetapkan calon dalam pemilihan.
Penerapan Algoritma Frequent Pattern Growth Untuk Mengantisipasi Kekurangan Obat Pada Klinik Pulungan, Akhiruddin; Yuhandri; Sumijan
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.535

Abstract

Pelayanan kesehatan adalah segala bentuk kegiatan dan serangkaian kegiatan pelayanan yang diberikan secara langsung kepada perseorangan atau masyarakat untuk memelihara dan meningkatkan derajjat Kesehatan masyarakat dalam bentuk promotif, preventif, kuratif, rehabilitatif, dan/atau paliatif. Pelayanan kesehatan yang berkualitas penting untuk meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan. Ketersediaan obat tentunya juga termasuk salah satu pelayanan kesehatan. Tidak bisa dibayangkan jika pasien membutuhkan obat ketika diperlukan tetapi ketersediaan tidak tercukupi. Penelitian ini bertujuan untuk mengantisipasi kekurangan stok obat dengan memanfaatkan teknik Data Mining. Metode yang digunakan yaitu teknik asosiasi dengan Algoritma Frequent Pattern Growth. Algoritma ini memiliki tujuh tahapan yaitu menghitung frekuensi item set, menentukan support pada setiap item, membentuk FP-Tree, menentukan conditional pattern base, menentukan conditional FP-Tree, menentukan frequent pattern dan menghitung nilai support dan confidance. Dataset diambil dari riwayat kunjungan pasien pada bulan Maret-Mei 2023 sebanyak 70 kunjungan dan 32 jenis obat yang digunakan di klinik pesantren darul mursyid. Pada penelitian ini diberikan support sebesar 5% dan confidance 20 %. Hasil penelitian inidapat menghasilkan aturan asosiasi sebanyak 9 aturan asosiasi, dengan aturan jika metoclorpamid maka parasetamol dengan support 5.71% dan confidance 57.14%, jika parasetamol maka omegtamin dengan support 8.57% dan confidance 23.08%, jika omegtamin maka parasetamol 8.57% dan confidance 75%, jika cefixim maka citirizine dengan support 5.71% dan confidance 25%, jika citirizine maka cefixim dengan support 5.71% dan confidance 40%, jika amoxicillin maka asam mefenamat dengan support 8.57% dan confidance 40%, jika asam mefenamat maka amoxicillin dengan support 8.57% dan 60%, jika amoxicillin maka parasetamol dengan support 5.71% dan confidance 26.67% dan jika cefixim maka parasetamol dengan support 7.14% dan confidance 31.25%. Pemanfaatan teknik asosiasi dapat disimpulkan bahwasanya algoritma frequent pattern growth dapat digunakan dalam mencari dan menghitung pola asosiasi yang saling berkait dan mencari item yang sering muncul.
Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Penyakit ISPA di Puskesmas Sonia Indhira; Yuhandri; Hendrik, Billy
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.541

Abstract

Perkembangan teknologi indonesia yang semakin pesat telah menandakan adanya perubahan transisi pada era kehidupan manusia yang baru Kemajuan teknologi memberikan dampak terhadap berbagai macam bidang, khususnya pekerjaan didalam dunia kesehatan seperti di Rumah Sakit. Salah satu penyakit yaitu Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau yang kita sering sebut ISPA merupakan infeksi yang terjadi pada bagian sinus, tenggorokan, saluran udara, atau paru-paru. Kejadian penyakit batuk pilek pada balita di Indonesia diperkirakan 3 sampai 6 kali per tahun, yang berarti seorang balita rata- rata mendapat serangan batuk pilek sebanyak 3 sampai 6 kali setahun. Selain itu dari virus dan bakteri banyak factor-faktor penyebab terjadinya infeksi yaitu salah satunya dari asap rokok, system kekebalan tubuh pada anak-anak, dan lanjut usia yang sangat lemah membuat mereka semakin rentan terhadap serangan virus atau bakteri yang menyebabkan gejala infeksi. ISPA menjadi salah satu penyakit terbanyak yang diderita oleh anak-anak, baik dinegara berkembang maupun dinegara maju. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi penyakit ISPA di Puskesmas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes. Naïve Bayes dipilih karena merupakan salah satu dari metode pengklasifikasian yang simpel dan efisien. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari kasus ISPA yang ada pada Puskesmas Muaro Bodi dengan total mencapai 2.678 kasus. Dari 21 Responden didapat hasil pengolahan menggunakan metode Naïve Bayes yang terdiri dari 6 Responden ISPA Berat, 8 Responden ISPA Ringan dan 7 Responden Tidak ISPA. Tujuan akhir dari proses Klasifikasi penyakit ISPA dengan presentase kelas Penyakit ISPA lebih besar dari kelas Tidak ISPA. Maka dapat dinyatakan model proses Naïve Bayes termasuk layak digunakan sebagai penentuan hasil keputusan yang baik dalam hal prediksi dan klasifikasi.
Perancangan Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Untuk Mendeteksi Penyakit Kelinci Sajida, Mayang; Yuhandri; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 3 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i3.546

Abstract

Pada era teknologi saat ini pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence telah meluas ke berbagai bidang kehidupan manusia. Kecerdasan buatan memiliki cakupan yang sangat luas dan mencakup berbagai aplikasi salah satunya adalah sistem pakar. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence yang dirancang untuk meniru kemampuan dan pengetahuan seorang pakar dalam suatu bidang tertentu yang mempunyai tujuan untuk membuat keputusan yang tepat dan berbasis pengetahuan tersebut. Konteks dunia medis khususnya dalam diagnosis penyakit pada hewan, sistem pakar dapat dimanfaatkan untuk mendiagnosis berbagai penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh kelinci. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi 6 jenis penyakit seperti Scabies, Gastroenteritis, Radang Telinga, Radang Mata, Hipocalcium dan Pneumonia, melalui analisis terhadap 24 gejala yang terkait. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem pakar yang menggunakan metode Forward Chaining (FC) dan Certainty Factor (CF) sebagai teknik utama dalam mendeteksi penyakit pada kelinci. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis online yang dirancang khusus untuk membantu para pemilik kelinci dalam proses diagnosis penyakit yang mungkin diderita oleh kelinci mereka. Sistem ini dibangun dengan tujuan untuk memberikan tingkat kepastian yang tinggi pada hasil diagnosis yang berkaitan dengan penyakit berbahaya pada kelinci. Indikator diagnosis didasari oleh gejala yang didapatkan berdasarkan riwayat diagnosis serta nilai probabilitas mengacu kepada nilai yang diberikan oleh pakar. Berdasarkan pengujian kinerja metode CF dan FC dalam diagnosis mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90% berdasarkan data uji. Dengan akurasi tersebut, maka penelitian ini dapat dikatakan berhasil dalam melakukan deteksi penyakit pada kelinci.
Penerapan Forward Chaining dan Metode Certainty Factor dalam Merancang Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kepribadian Fernando Ramadhan; Yuhandri; Gunadi Widi Nurcahyo
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.548

Abstract

Sistem pakar adalah aplikasi kecerdasan buatan yang dirancang untuk meniru kemampuan pakar dalam mengambil keputusan atau memberikan diagnosis secara akurat dan efisien. Penelitian ini difokuskan pada pengembangan sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan kepribadian dengan menggunakan metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Gangguan kepribadian sering kali sulit dikenali karena gejalanya yang kompleks serta ketidakmampuan individu untuk menyadari adanya gangguan dalam dirinya. Tujuan utama penelitian ini adalah mempermudah proses diagnosis gangguan kepribadian dan memberikan solusi yang dapat diakses oleh masyarakat secara mandiri tanpa harus mengandalkan konsultasi dengan psikolog yang memerlukan biaya tidak sedikit. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi 10 jenis gangguan kepribadian, termasuk Paranoid, Schizoid, Schizotypal, Antisosial, Borderline, Histrionik, Narsistik, Avoidant, Dependent, dan Obsessive-Compulsive, melalui analisis terhadap 79 gejala yang terkait. Metode Forward Chaining digunakan untuk menyusun aturan berdasarkan gejala-gejala yang dimasukkan oleh pengguna. Nilai Certainty Factor diperoleh dari pakar guna memberikan tingkat kepastian dalam diagnosis yang dihasilkan. Data rekam medis dari 10 pasien digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem ini. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem pakar ini memiliki tingkat akurasi sebesar 98,1% dalam mendiagnosis gangguan kepribadian antisocial, dan akurasi diatas 90% untuk diagnosa data uji lainya. Sistem ini juga mampu mengidentifikasi beberapa pasien yang mungkin mengalami lebih dari satu jenis gangguan kepribadian dengan persentase yang berbeda-beda. Sistem pakar ini tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu yang efektif bagi tenaga medis dalam memberikan diagnosis yang lebih tepat dan cepat, tetapi juga menawarkan solusi diagnosis mandiri yang lebih terjangkau dan mudah diakses oleh masyarakat luas. Sistem ini diharapkan dapat berkontribusi secara signifikan dalam meningkatkan kesadaran dan deteksi dini gangguan kepribadian serta mengurangi beban biaya yang harus dikeluarkan oleh individu yang memerlukan penanganan psikologis.
Analytic Hierarchy Process dan Multi Attribute Utility Theory untuk Penentuan Penerima Alsintan pada Dinas Pertanian Siregar, Diffri; Yuhandri; Sovia, Rini
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.549

Abstract

Alat dan Mesin Pertanian (Alsintan) merupakan alat pertanian yang digunakan sebagai fasilitas bantuan untuk memudahkan serta membantu para petani dalam proses pengelolaan lahan sampai hasil pertanian. Proses untuk mendapatkan manfaat Alsintan melibatkan kelompok petani yang mengajukan permintaan bantuan kepada dinas pertanian. Selanjutnya, petugas meninjau dokumentasi untuk menentukan kesesuaiannya, setelah disetujui proposal dikirim ke otoritas pusat (Kementerian Pertanian). Identifikasi kelompok petani yang memenuhi syarat untuk bantuan saat ini dilakukan masih bersifat manual, tidak memiliki sistem untuk mencatat data penilaian, yang mengakibatkan alokasi bantuan yang kurang tepat dan terarah. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan penerima bantuan yang layak dan pantas mendapatkan dukungan Alsintan dengan menerapkan konsep pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan adalah proses metodis dalam memilih opsi terbaik dari beberapa pilihan lalu menggunakan opsi pilihan tersebut untuk memecahkan permasalahan secara metodis. Metode yang dipakai untuk penelitian penentuan penerima Alsintan yaitu kombinasi Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dan Analytic Hierarchy Process (AHP), dimana metode AHP digunakan sebagai penentuan bobot kriteria dan metode MAUT digunakan untuk perangkingan alternatif. Metode AHP memiliki 7 tahapan yaitu membuat struktur hirarki, kriteria perbandingan berpasangan, menghitung konsistensi logis, menghitung eigen vector, menghitung Consistency Index (CI), menghitung Consistency Ratio (CR), dan memeriksa konsistensi. Metode MAUT terdapat 4 tahapan diantaranya membuat matriks keputusan, menghitung normalisasi matriks, menghitung utilitas margin, dan menghitung utilitas akhir. Dataset yang didapatkan dalam penelitian berjumlah 54 data dimana data yang digunakan untuk perhitungan dengan menerapkan metode AHP dan MAUT yaitu 10 data. Hasil akhir perhitungan menggunakan metode AHP dan MAUT menghasilkan alternatif yang mendapatkan nilai total tertinggi yaitu alternatif Sidabu-dabu dengan nilai total 0.9271, sedangkan alternatif dengan nilai total terendah yaitu alternatif Sejahtera dengan nilai 0.1864. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan ini bisa menjadi pertimbangan untuk dinas pertanian Padang Lawas dalam menentukan keputusan kelompok tani yang layak dalam penerimaan bantuan Alsintan.
Perbandingan Algoritma Queue Type SFQ, RED,FIFO dan PCQ Pada Jaringan Nirkabel Berbasis Router Mikrotik Auriga, Wira; Yuhandri; Sumijan
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 3 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i3.550

Abstract

Jaringan nirkabel menawarkan fleksibilitas, kecepatan transfer data tinggi yang menawarkan kecepatan transfer data yang jauh lebih tinggi, latensi lebih rendah, dan kemampuan untuk menghubungkan lebih banyak perangkat secara bersamaan. Selain itu, infrastruktur nirkabel memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar dalam desain dan penataan ruang kerja, karena tidak memerlukan instalasi kabel fisik yang rumit dan mahal. Jaringan nirkabel juga mempunyai beberapa kelemahan, seperti interferensi sinyal dan jangkauan yang terbatas, yang dapat mempengaruhi kualitas koneksi jaringan nirkabel di lingkungan kampus Sekolah Tinggi Teknologi Payakumbuh, Kualitas jaringan nirkabel sangat penting untuk mendukung kegiatan pembelajaran online, transaksi data akademik, dan pertukaran informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kualitas infrastruktur jaringan nirkabel di kampus Sekolah Tinggi Teknologi Payakumbuh guna meningkatkan kualitas jaringan intenet untuk mendukung kegiatan pembelajaran online, transaksi data akademik dan pertukaran informasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah perbandingan kinerja beberapa tipe antrian queue type pada router Mikrotik, seperti Stochastic Fairness Queue, Random Early Drop, First In First Out dan Per Connection Queue. Penelitian ini juga melakukan pengukuran dan pengambilan data sample kualitas jaringan nirkabel menggunakan standar Quality of Service Telecomunications and Internet Protocol Harmonization Over Network dengan indikator throughput, bandwidth, delay, dan packet loss untuk masing-masing trafik upload dan download dengan total 32 pengukuran sample upload dan download jaringan internet nirkabel Sekolah Tinggi Teknologi Payakumbuh menggunakan wireshark. Hasil penelitian metode SFQ menunjukkan peningkatan kinerja sebesar 6% dalam throughput upload, dengan penurunan delay dan jitter masing-masing sebesar 5.7% dan 5.6% dibandingkan FIFO. Sementara itu, metode FIFO unggul dalam mengurangi packet loss dan meningkatkan throughput download sebesar 1.7% dibandingkan metode lainnya. Metode RED, meskipun memperlihatkan beberapa peningkatan pada delay dan jitter download, memiliki trade-off berupa peningkatan packet loss sebesar 0.06% pada sisi download dibandingkan FIFO dan SFQ. Secara keseluruhan SFQ menawarkan kinerja yang lebih seimbang dan andal.
Penerapan Convolutional Neural Network Untuk Mengidentifikasi Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Riati, Itin; Yuhandri; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.554

Abstract

Pemanfaatan teknologi dapat dikembangkan di segala bidang seperti dalam bidang perkebunan kelapa sawit. Tanaman kelapa sawit merupakan komoditas perkebunan di Indonesia yang telah berkembang dengan pesat, faktor – faktor yang mempengaruhi pertumbuhan dan produktivitas kelapa sawit harus diperhatikan seperti adanya hama dan penyakit tanaman kelapa sawit. kecerdasan buatan merupakan teknologi masa kini yang konsepnya memindahkan kecerdasan manusia ke dalam mesin. Terdapat beberapa jenis kecerdasan buatan yang digunakan dalam pendidikan yakni Machine learning dan Deep Learning, salah satu algoritma Deep Learning yang merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MPL) yang dirancang untuk mengolah data dalam bentuk dua dimensi, misalnya gambar atau suara yaitu Convolutional Neural Network (CNN). Metode yang dapat digunakan dalam melakukan identifikasi ini yaitu Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat memplajari objek pada pola citra. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dalam deteksi penyakit serta hama pada bibit kelapa sawit, menggunakan dataset yang terdiri dari gambar bibit yang terinfeksi dan sehat. Data yang di ambil yaitu 800 data gambar bibit kelapa sawit yang di bagi menjadi 3 kelas yaitu bagus, kulvularia sp dan antraknosa. Parameter yang diujikan pada penelitian ini yaitu hidden layer dan optimizer berpengaruh terhadap performa sistem yang berupa nilai akurasi, precision, recall, fl-score, dan loss. Pada penelitian ini didapatkan hasil terbaik dengan penggunaan empat hidden layer dan optimizer Adam didapatkan hasil akurasi sebesar 91,66%, precision, recall, fl score sebesar 90% dan loss sebesar 0,0047 serta grafik performa akurasi dan loss secara good fit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN dapat secara efektif mendeteksi berbagai jenis hama dan penyakit pada tanaman kelapa sawit dengan akurasi lebih dari 90%. penelitian ini menunjukkan potensi besar dalam pertanian modern dan dapat memfasilitasi praktik pertanian yang lebih berkelanjutan dan efisien.
Penerapan Metode Live Forensik Untuk Analisis Serangan DoS Pada Router Mikrotik Syahputra, Afriadi; Nurcahyo, Yuhandri; Arlis, Syafri
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.555

Abstract

Serangan Denial of Service pada perangkat router dapat menyebabkan kerusakan pada jaringan dan menghambat konektivitas. Serangan Denial of Service merupakan salah satu serangan terhadap situs, jaringan, router firewall dan server yang sering terjadi. Jenis serangan yang sering digunakan oleh hacker adalah yang bersifat mengirimkan sejumlah paket melalui internet protocol secara terus menerus yang dapat mengganggu organisasi dari jaringan komputer dengan tujuan melumpuhkan server. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan solusi atau alternatif pencegahan terjadinya serangan DoS terhadap perangkat router mikrotik. Sehingga organisasi yang menggunakan perangkat router mikrotik dalam aktivitas operasionalnya dapat terhindar dari kerugian material dan nonmaterial akibat kondisi jaringan router yang down karena serangan dari orang yang tidak bertanggung jawab. Serangan Denial of Service bertujuan untuk membuat jaringan down sehingga tidak mampu melayani permintaan user yang memiliki hak akses yang sah. Akibatnya akan mengganggu aktivitas operasional organisasi dan menimbulkan kerugian material maupun nonmaterial. Penerapan metode Live Forensik dapat digunakan untuk menganalisis serangan DoS pada perangkat router. Live forensics merupakan keadaan atau proses analisis Forensik yang dilakukan ketika sistem jaringan Komputer sedang beroperasi. Hal ini dikarenakan informasi bukti digital hanya bisa didapatkan pada saat sistem berjalan dan informasi tersebut bisa hilang jika sistem jaringan dalam keadaan mati. Metode ini meliputi tahap-tahap seperti analisis data, investigasi dan presentasi hasil. Dari proses penyerangan yang di analisa bahwa serangan Denial of Service menggunakan aplikasi Hping3 dari Sistem Operasi Kali Linux dengan cara mengirim pesan secara bertubi-tubi sehingga membuat jaringan Router menjadi Down. Data yang digunakan adalah data dari perangkat jaringan dan log aktivitas Router Mikrotik Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Bukittinggi. Dari hasil penelitian diperoleh bukti digital serangan Denial of Servic berupa IP Address dan log activity penyerang. Selain itu peningkatan keamanan router dari segi software dengan menggunakan Firewall Filter dan Firewall Raw terbukti efektif dalam mencegah terjadinya serangan. Penerapan metode Live Forensik dapat digunakan untuk menganalisis serangan DoS pada perangkat router dan membantu dalam mengambil tindakan untuk mencegah serangan selanjutnya.
Efektivitas Metode Multi Attribute Utility Theory Dalam Menentukan Tingkat Keaktifan Belajar Siswa Sahri, Alfi; Yuhandri; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.560

Abstract

Perkembangan teknologi informasi membawa peluang dan tantangan bagi dunia pendidikan, teknologi juga telah menjadi komponen integral untuk meningkatkan kualitas pengetahuan. Sistem manajemen pendidikan yang terkomputerisasi merupakan hal yang sudah sangat dibutuhkan saat ini. Bidang pendidikan mempunyai peranan yang sangat penting, terutama jika dikaitkan dengan upaya peningkatan mutu sumber daya manusia. Peningkatan kualitas Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan hal yang harus secara terus menerus dilakukan untuk menumbuhkan siswa yang memiliki keterampilan seperti, berpikir kritis, menyelesaikan masalah, dan berkomunikasi. Kinerja siswa merupakan ukuran keberhasilan yang dicapai siswa selama menyelesaikan kegiatan pembelajaran. Hasil yang dapat dicapai siswa tidak terlepas dari peran dan kontribusi berbagai pemangku kepentingan, termasuk pemerintah dan institusi sekolah. Keaktifan belajar siswa merupakan kegiatan yang melibatkan siswa secara langsung selama proses pembelajaran, keaktifan siswa tentunya akan mudah dicapai apabila dilakukan secara efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan tingkat keaktifan belajar siswa. Metode pendekatan yang dapat digunakan dalam menentukan tingkat keaktifan belajar siswa, salah satu metode yang digunakan yaitu Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT), metode ini merupakan sebuah metode pada sistem pengambilan keputusan sebagai perbandingan dan untuk memproleh hasil alternatif yang unggul. Dataset yang diteliti terdiri dari 63 data siswa dengan menggunakan 10 kriteria yang akan menjadi sampel dalam mentukan tingkat keaktifan belajar siswa, kemudian memiliki 3 bobot untuk masing-masing kriteria. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam menentukan tingkat keaktifan belajar siswa di SMA N 1 RAO dengan tingkat akurasi 100%. Oleh karena itu penelitian ini dapat menjadi acuan dalam menentukan tingkatkeaktifan belajar siswa untuk selanjutnya.
Co-Authors - Hendrick - Khairiazaz AA Sudharmawan, AA Aal, Defrizal Abda Abda Abdul Azis Said Achmad Fauzan Syaputra Ade Dwi Dayani Afifah Cahayani Adha Aggy Pramana Gusman Agung Ramadhanu Agus Perdana Windarto Akbar Iskandar Akbari Wafridh Aldi Muharsyah Alfallah, Fadhly Alifcha Ghazian Alifia Restu Selvanda Allans Prima Aulia Andema, Henky Andre Rahmat Kurniawan Andrean, Fajri Ilhami Angga Putra Juledi Anita Sindar Anjun Dermawan Antoni Antoni Aprilian Gevindo Ardiyan, Destio Arif Budiman Arika Juwita Z Ariza Ikhlas Asyhari, Ahmad Aulia, Allans Prima Auriga, Wira Ayu Prima Siska Bambang Supperianto Billy Hendrik Borianto, B Budayawan, Khairi Budi Jaya Budi Permana Putra Chairul Imam Chairul Imam, Chairul Chandra, Mrs Montesna Dahria, Muhammad Dari, Rahmatia Wulan Darnis, Rahmi Delmayanti, Vera Dendi Ferdinal Deno Yulfa Ardian Desi Laidawati Devi Maryuni Dewi Eka Putri Dian Maharani, Dian Dikki Handoko Djasmayena, Selvia Djesmedi, Dinda Dodi Andre Putra Dolly Indra DWI JULISA UTARI Dwi Narulita Dwika Assrani Dzaki Al Fikri Effendy, Geraldo Revanska Efori Buulolo Eggy Febyanti Edwar Eka Naufaldi Novri Eka Praja Wiyata Mandala Eka Ramadhani Putra Eka Sofianti Elpina, Elpina Sari Dewi Hasibuan Eriyanto, Joko Erizke Aulya Pasel Esa Kurniawan Esa Kurniawan Eska, Juna Eva Rianti Fachrul Ilmawan Fadil Idensia Fahmi Firzada Fajri Ilhami Andrean Fauzan, Yuniko Febri Aldi Febri Hadi Feri Irawan Fernando Ramadhan Fhajri Arye Gemilang Finny Fitry Yani Firna Yenila Firzada, Fahmi Fitra, Ilham Fuad El Khair Gayatri, Satya Gemilang, Fhajri Arye Gunadi Dwi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo, Gunadi Hadi Syahputra Hadrila P A Halifia Hendri Harkamsyah Andrianof Hartika Zain, Ruri Hartika Hartomi, Zupri Henra Hasanatul Iftitah Hasni, Salmi Hasri Awal Hendrick, H Hendro Zalmadani Henky Andema Hermanto Heru Rahmat Wibawa Putra Ibnu Luthfi Idir Fitriyanto Idir Idun Ariastuti Ikhlas, Muhammad Ilham Asy'ari Ilham Fitra Indah Dwi Putri Indah Permata Sari Indra Riyana Rahadjeng Irvan Okta Mazhona Iskandar Fitri, Iskandar Ismail Virgo Jaya, Budi Jefdy Kurniawan Jhon Veri Johan Danu Wijaya Jufriadif Na`am, Jufriadif Juledi, Angga Putra Julius Santony Julius Santony Julius Santony Julius Santony Julius Santony Julius Santony K Kadrahman Kadrahman, Kadrahman Karseno, Doni Khairani, Maisan Dewi Puspa Khairiazaz Kurniawan, Jefdy Laidawati, Desi Larissa Navia Rani, Larissa Lc Granadi Suhaidir Lidia K Simanjuntak Liga Mayola Lova Endriani Zen Lusi Kestina M Ikhsan Setiawan M Ilham Aldyno M Mutia M, Mutia M.Iqbal, M.Iqbal Maharani Maharani, Maharani Majid Rahman Aziz Mardayulis, Mardayulis Mardison Mardison Mardison Meiditra, Irzon Mesran, Mesran Mey Yuki Lestari Mifthahul Rahmi Mohammad Guntur Montesna Muhammad Abrar Masril Muhammad Amin Muhammad Amin Muhammad Arif Zikir Risky Muhammad Ihksan Muhammad Noor Hasan Siregar Mukhlis Santoso Na'am, Jufriadif Nabilla Yasmin Nandra Sunaryo Nasma Yeni Nasution, Annio Indah Lestari Natalia Silalahi, Natalia Negoro, Wahyu Saptha Nelly Astuti Hasibuan Nissa, Ika Ima Nuning Kurniasih Nurdiyanto, Heri Olivia, Ladyka Febby Ondra Eka Putra P, Prihandoko Permana, Randy Petti Indrayati Sijabat Pohan, Yosua Ade Pratama , Abdul Hanif Pratama, Muhammad Harits Pratiwi, Fitri Prestian Ramadhan Prihandoko Prihandoko Prihandoko Prihandoko, P Pulungan, Akhiruddin Purnomo, Nopi Putra, Heru Rahmat Wibawa Putra, Rafi Septiawan Putra, Rezi Elsya Putri, Stefani R Rahmiyanti Rafi Septiawan Putra Ragil Ardiansyah Rahayu, Rita Rahmad Dian Rahmad Dian Rahmansyah, Rizky Rakhmad Kuswandhie Resnawita Retno Devita Riadi, Rahadatul ‘Aisy Riati, Itin Ridho, Ridho Afwan Rifky, Muhammad Rio Andika Malik Ririn Violina Riski Randa Hidayatullah Rita Sari Rita Sari Rivo Stephano Roby Nurbahri Romi Hardianto Romzi Rahman Ronda Deli Sianturi Rovidatul Rubiati, Nur Rusydi, Rezki S Salmiati Sabri T Rahman Sagala, Gamrina Sahat Sonang Sitanggang Sahri, Alfi Said, Abdul Azis Sajida, Mayang Salman Alfarisi Salimu Salmiati, S Samosir, Khairunnisa Saputra, Randy Sari, Fitri P. Sarjon Defit Seni Oknora Firza Septiana Vratiwi Septiana, Vina Tri Setiawan, Adil Setiawan, Adil Silfia Andini Siregar, Diffri Sisi Hendriani Siska, Ayu Prima Soeheri Soeheri Sonang, Sahat Sonia Indhira Sopi Sapriadi Soraya Rahma Hayati Sovia, Rini Sri Amalia Harahap Sri Dewi Sri Dewi Sri Rahmawati Stefani Hardiyanti Putri Stephano, Rivo Subrianto Chandra Sugiarti, Sugiarti Suginam Suhaidir, Lc Granadi Sukardi Sulastri Sulastri Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan, S Sunaryo, Nandra Supriyanto, Boby Surya Darma Nasution Suryani, Vivi Sutiksno, Dian Utami Syafri Arlis Syafrika Deni Rizki Syafril Syafril Syahid Hakam Abdul Halim Syahputra, Afriadi Syaiffullah, Afif Syaljumairi, Raemon Syaputra, Eka B. Tajuddin, Muhammad Takyudin, Takyudin Tamin, Zulfiqar Taufik Nur Zam Zam Teddy Winanda Teguh Junaidi Teri Ade Putra Tessa Y M Sihite Toti Sri Mulyati Tri Agusti Farma Triyolla Ivandina Tukino, Tukino Uthama, Rayhan Veri, Jhon Very, Jhon Virgo, Ismail Vratiwi, Septiana Wanto, Anjar Wendi Boy Wenni Afrodita Willy Eka Septian Winanda, Teddy Winarto Winarto Wira Apriani Wira, M Wira Sanjaya Wirahmadayanti, Isna Yanti, Salma Nofri yanto, heri Yanto, Musli Yanto, Musli Yendi Putra Yendi Putra Yeni, Nasma Yolla Rahmadi Helmi Yosua Ade Pohan Yuda Irawan Yuda, Fitra Yuda Yudha Aditya Fiandra Yudha Aditya Fiandra Yundari, Yundari Yuniko Fauzan Yusma Elda Yusmaity Zalmadani, Hendro ZH, Lina Alfaridah. Zufari, Faisal Zupri Henra Hartomi