Claim Missing Document
Check
Articles

Synthetic Minority Oversampling Technique for Efforts to Improve Imbalanced Data in Classification of Lettuce Plant Diseases Nurliana Nasution; Feldiansyah Feldiansyah; Ahmad Zamsuri; Mhd Arief Hasan
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 6 No. 1 (2023): Jurnal Teknologi dan Open Source, June 2023
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v6i1.2883

Abstract

In this study we classified lettuce plant diseases. These plant diseases are available in the form of images that have been converted in .csv format to be classified. These plant diseases are available in the form of images that have been converted in .csv format to be classified. Image These plant diseases have been divided into several classes or categories. Then we determine the features of each row and column of the dataset. Each line in the CSV file represents one image, and each column represents one feature Each line in the CSV file represents one image, and each column represents one feature. Then a label is made for each line in the CSV file, namely the class or category where the images are grouped. Thus, so that we get datasets that are ready to be processed with machine learning. However, in processing the dataset, we get imbalanced data. So we added the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) method to overcome the imbalance that occurs. So that the data can be classified using several algorithms to find the best accuracy.
IMPLEMENTASI TEKNIK QUERY OPTIMIZATION UNTUK MENINGKATKAN PERFORMA SQL SERVER PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK Patulus Rahmat Tambunan, Salam; Arief Hasan, MHD; Hartono Tambunan, Rezky; Stephen Siahaan, Michael; Jordan Sirait, Michael; Mahmud, Farid
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13041

Abstract

Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) berperan penting dalam pengelolaan data akademik di perguruan tinggi, terutama Kartu Rencana Studi (KRS) mahasiswa. Namun, meningkatnya jumlah data dan pengguna sering menyebabkan performa sistem menurun akibat eksekusi query SQL yang kurang efisien. Masalah ini berdampak pada lambatnya proses data, konflik jadwal, dan akses informasi. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan performa SQL server melalui teknik seperti pengindeksan dan penggunaan stored procedures. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan signifikan pada waktu eksekusi query dan pengurangan beban server. Pengujian lima kali menunjukkan performa yang lebih baik. Penggunaan indexing menurunkan rata-rata penggunaan CPU dari 9,4 menjadi 3, serta waktu eksekusi query dari rata-rata 249 ms menjadi 129 ms—peningkatan 93%. Sementara itu, stored procedures meski meningkatkan rata-rata penggunaan CPU dari 6 menjadi 9,4, tetap memberikan pengurangan waktu eksekusi rata-rata menjadi 117,6 ms, dengan peningkatan performa hingga 95%. Optimasi ini menjadikan SIAKAD lebih responsif dan efisien, mendukung pengelolaan data akademik secara cepat, akurat, dan handal, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna, termasuk mahasiswa, dosen, dan pihak administrasi.
OPTIMASI BACKUP DAN RESTORE SQL SERVER DENGAN SKRIP PYTHON Leonard, Willyam; Arief Hasan, Mhd; Amri, Fadilah; Roma Umboh, Joyful; Daffa Ardiansyah, Muhamad; Rifski Alvares Bangun, Gilang
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13112

Abstract

Proses backup dan restore pada SQL Server sering menghadapi berbagai kendala, seperti waktu pelaksanaan yang lama, ukuran file yang besar, serta penggunaan sumber daya sistem yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi berbasis skrip Python yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi waktu, mengurangi ukuran file backup, dan meminimalkan penggunaan sumber daya selama proses tersebut. Metodologi yang digunakan melibatkan pengembangan skrip Python yang diuji dalam berbagai skenario, termasuk lingkungan lokal dan cloud.Skrip Python ini dirancang dengan menggunakan algoritma kompresi yang efisien serta dilengkapi fitur otomatisasi dan fleksibilitas tinggi agar dapat disesuaikan dengan kebutuhan organisasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa proses backup menggunakan skrip ini dapat diselesaikan hanya dalam waktu 0,11 detik dengan ukuran file sebesar 1,39 MB. Hal ini jauh lebih cepat dan efisien dibandingkan metode tradisional, yang membutuhkan waktu hingga 60 detik dengan ukuran file sebesar 8 MB. Selain itu, tingkat keberhasilan backup mencapai 98%, lebih tinggi dibandingkan metode tradisional yang hanya mencapai 85%. Penelitian ini membuktikan bahwa skrip Python merupakan solusi yang efektif dan efisien untuk proses backup dan restore, khususnya dalam pengelolaan basis data berskala besar. Untuk ke depannya, disarankan agar skrip ini diintegrasikan dengan teknologi cloud dan pengamanan data tingkat lanjut guna meningkatkan skalabilitas dan keandalan dalam pengelolaan data secara modern.
PENGARUH INDEXED VIEWS TERHADAP PERFORMA QUERY PADA BASIS DATA SQL SERVER DENGAN DATA SKALA BESAR Rama Putra, Muhammad; Hasan, Mhd. Arief; Stefanus, Vito; Bhaskoro Maghribi, Aulia; Irawan, Marigel; Menzona, Redico
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13159

Abstract

Performa query pada basis data berskala besar sering menjadi tantangan, terutama pada sistem yang membutuhkan analisis cepat untuk mendukung pengambilan keputusan. Salah satu teknik optimasi yang dapat digunakan adalah indexed views, yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi query pada SQL Server. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh indexed views terhadap performa query berdasarkan metrik seperti waktu eksekusi, logical reads, dan physical reads. Dengan menggunakan basis data uji berisi satu juta transaksi, pengujian dilakukan pada skenario query tanpa dan dengan indexed views. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indexed views secara signifikan meningkatkan performa, dengan pengurangan waktu CPU sebesar 100%, waktu total sebesar 96,77%, logical reads sebesar 98,01%, sementara physical reads tidak mengalami perubahan. Temuan ini mengindikasikan bahwa indexed views efektif untuk skenario read-intensive, namun kurang optimal pada sistem dengan operasi write-intensive. Implementasi indexed views direkomendasikan pada aplikasi yang memerlukan analisis data besar untuk menghasilkan respons yang lebih cepat dan efisien.
OPTIMASI QUERY SQL SERVER DENGAN TEKNIK INDEXING DAN PERFORMANCE MONITORING Raphaela Mei Lanny Br Aritonang, Gloria; Arief Hasan, Mhd; Khasbulla Ridwan, Mohammad; Nur Iman, Muhamad; Carlo Pratama Silalahi, Ricky; Suranta Sipayung, Rizky
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13179

Abstract

Pengelolaan database yang efisien merupakan salah satu tantangan utama dalam dunia teknologi informasi, terutama pada sistem dengan volume data besar dan kompleksitas query yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja query pada Microsoft SQL Server melalui penerapan teknik indexing dan monitoring performa. Eksperimen dilakukan dengan membandingkan performa query pada database tanpa indeks dan dengan indeks, menggunakan data dummy sebanyak 1 juta baris. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan indeks mampu mengurangi logical reads hingga 89.77%, CPU time hingga 68.09%, dan waktu eksekusi (elapsed time) hingga 90.20%. Selain itu, monitoring performa melalui SQL Server Management Studio (SSMS) mengidentifikasi tingkat fragmentasi indeks sebagai faktor yang memengaruhi efisiensi query. Dengan demikian, teknik indexing terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja pengolahan data pada database SQL Server. Penelitian ini memberikan wawasan strategis tentang pentingnya perancangan indeks yang tepat serta perlunya monitoring performa untuk menjaga efisiensi sistem database.
PEMANFAATAN LSTM UNTUK MENGANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER: STUDI KASUS PADA TWEET BERITA TERKINI Darmawan, Erwin; Hasan, Mhd Arief; Irsando, Irsando; Rahmawati, Ningsi; Kurniawan, Agung; Kurniawan, Veby
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13194

Abstract

Analisis sentimen terhadap berita terkini di platform Twitter menjadi penting untuk memahami dampak informasi terhadap persepsi pengguna. Penelitian ini memanfaatkan Long Short-Term Memory (LSTM) guna menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap tweet berita terkini, dengan tujuan melatih model prediksi sentimen (positif/negatif) sekaligus mengevaluasi pengaruh berita terhadap respons pengguna. Metode yang digunakan melibatkan dataset sebesar 123.218 tweet (75.482 positif dan 47.736 negatif) untuk pelatihan model LSTM, dilengkapi analisis distribusi panjang teks (rata-rata 22,36 karakter untuk sentimen positif dan 23,08 karakter untuk negatif). Evaluasi performa mencakup akurasi, presisi, recall, F1-Score, serta pemeriksaan overfitting melalui grafik akurasi dan loss. Hasil pengujian menunjukkan model mencapai akurasi 91,52%, dengan presisi 91,75%, recall 91,27%, dan F1-Score 91,51%. Klasifikasi berhasil mengidentifikasi 416 tweet positif (True Positive) dan 499 tweet negatif (True Negative), dengan kesalahan 37 False Positive dan 40 False Negative. Grafik akurasi dan loss membuktikan model tidak mengalami overfitting, ditunjukkan oleh konsistensi performa pada data pelatihan dan validasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa LSTM efektif sebagai alat analisis sentimen di Twitter, terutama dalam mengungkap hubungan antara berita terkini dan dinamika sentimen pengguna.
AUDIT KEAMANAN BASIS DATA MENGGUNAKAN SQL SERVER AUDIT UNTUK DETEKSI AKTIVITAS TIDAK SAH Di Juni, Padina; Arief Hasan, Mhd; Sri Putri Sitompul, Yefita; Alexander, Jonatan; Hidayat, Ibnu; Marco Bilbo, Ronaldo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13198

Abstract

Keamanan basis data merupakan aspek krusial dalam perlindungan informasi sensitif dari aktivitas tidak sah. Dalam era digital yang semakin berkembang, ancaman terhadap keamanan basis data menjadi lebih kompleks, termasuk risiko akses ilegal, manipulasi data, dan serangan siber. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan adalah dengan menerapkan SQL Server Audit untuk mendeteksi dan mencatat aktivitas mencurigakan pada basis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi efektivitas SQL Server Audit dalam mendeteksi aktivitas mencurigakan, menguji skenario audit yang melibatkan akses sah dan tidak sah, serta mengevaluasi implementasi SQL Server Audit dalam meningkatkan keamanan basis data. Pendekatan yang digunakan adalah eksperimental, di mana data simulasi sebanyak 2.515 entri diuji dalam berbagai skenario, termasuk login pengguna, pembaruan, dan penghapusan data. Implementasi melibatkan konfigurasi audit server, pembuatan trigger log, serta analisis log menggunakan Power BI dan Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SQL Server Audit mampu mendeteksi aktivitas mencurigakan dengan tingkat akurasi tinggi, mencatat setiap interaksi pengguna secara rinci, serta mengidentifikasi pola akses yang tidak sesuai dengan kebijakan keamanan. Sistem ini juga terbukti andal dalam kondisi beban kerja tinggi dan sesuai dengan standar keamanan ISO 27001. Kesimpulannya, SQL Server Audit merupakan alat yang efektif dalam meningkatkan keamanan basis data dengan memberikan pencatatan audit yang sistematis dan transparan. Studi ini memberikan kontribusi bagi organisasi dalam menerapkan kebijakan keamanan berbasis audit, serta membuka peluang untuk penelitian lanjutan yang mengintegrasikan kecerdasan buatan dalam analisis log secara otomatis.
IMPLEMENTASI QUERY TUNING UNTUK PENINGKATAN PERFORMA PADA DATABASE BARANG MINI MARKET NAN Raihan Siddik, Muhammad; Arief Hasan, Mhd.; Fajar Kesuma, Andika; Sari, Nurmala; Dwi Putri, Shania; Uyun Harahap, Qurrotul
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13217

Abstract

Query tuning merupakan suatu langkah optimasi performa database pada SQL Server. Query Tuning ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi eksekusi query dengan meminimalkan penggunaan sumber daya seperti waktu proses dan konsumsi memori. Dalam pengoperasiannya, Query Tuning melibatkan analisis query plan, indeks, serta penggunaan teknik-teknik seperti pembaruan statistik, restrukturisasi query, dan pengelolaan indeks yang tepat. Selain itu, fitur bawaan SQL Server seperti Database Engine Tuning Advisor dan Query Store memberikan panduan praktis dalam mengidentifikasi bottleneck performa. Dengan menerapkan query tuning secara efektif, performa aplikasi berbasis database dapat ditingkatkan secara signifikan, memastikan akses data yang cepat dan handal. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi metode-metode utama dalam query tuning serta dampaknya terhadap kinerja sistem database SQL Server Penerapan query tuning dalam penelitian ini menunjukkan peningkatan efisiensi eksekusi query secara signifikan. Optimasi pada tabel barang mengurangi waktu eksekusi dari 229 ms menjadi 162 ms (29,26%), sementara query kompleks dengan indeks tambahan turun dari 223 ms menjadi 140 ms (37,22%). Strategi optimasi, seperti identifikasi query lambat, penerapan indeks cluster dan non-cluster, serta query refactoring, berdampak positif pada performa sistem, mengurangi waktu eksekusi serta penggunaan CPU dan memori.
MEMBANGUN KETERAMPILAN DIGITAL: PELATIHAN PENGGUNAAN SCRATCH DI SMK NEGERI 8 PEKANBARU Nurliana Nasution; Feldiansyah Bakri Nasution; Mhd Arief Hasan; Muhammad Al Fajar
Jurnal Pemberdayaan Sosial dan Teknologi Masyarakat Vol 4, No 1 (2024): April 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jpstm.v4i1.1932

Abstract

Abstract: This community service aims to enhance the programming skills of students at SMK Negeri 8 Pekanbaru through Scratch training. The problems addressed include limited access to and knowledge of programming among students, as well as low participation rates in technology learning. With a practical and interactive approach, the training involved 7 students and one accompanying teacher. The methods used included introducing basic programming concepts, case studies, and practical projects. Evaluation results showed a significant improvement in understanding basic programming concepts, ability to create simple projects, and interest in programming. The level of student participation in the training sessions reached 100%, indicating high enthusiasm and engagement. This activity proves to be an effective step in preparing students to face the challenges in an increasingly digitally connected workforce. Keywords: pelatihan; pemrograman; scratch; siswa; SMK.  Abstrak: Pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan keterampilan pemrograman siswa SMK Negeri 8 Pekanbaru melalui pelatihan penggunaan Scratch. Masalah yang dihadapi adalah keterbatasan akses dan pengetahuan siswa terkait pemrograman serta rendahnya tingkat partisipasi dalam pembelajaran teknologi. Dengan pendekatan praktis dan interaktif, pelatihan dilaksanakan dengan melibatkan 7 siswa dan satu guru pendamping. Metode yang digunakan mencakup pengenalan konsep dasar pemrograman, studi kasus, dan proyek praktikum. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman konsep dasar pemrograman, kemampuan membuat proyek sederhana, dan minat terhadap pemrograman. Tingkat partisipasi siswa dalam sesi pelatihan mencapai 100%, menandakan antusiasme dan keterlibatan yang tinggi. Kegiatan ini membuktikan dirinya sebagai langkah efektif dalam mempersiapkan siswa untuk menghadapi tantangan di dunia kerja yang semakin terhubung secara digital. Kata kunci: training; programming; scratch; students; vocational school.
APLIKASI TEST ONLINE BAGI CALON SISWA BARU UNIVERSITAS LANCANG KUNING Setiawan, David; Hasan, Mhd Arief; Zamzami, Zamzami
Jurnal Ilmu Komputer Vol 4 No 1 (2015): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : STMIK Hang Tuah Pekanbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33060/JIK/2015/Vol4.Iss1.29

Abstract

Aplikasi Tes Online merupakan sarana media yang dapat membantu pihak Universitas Lancang Kuning dalam menerima mahasiswa barunya. Aplikasi ini dapat menggantikan sistem lama yakni sistem ujian yang masih manual. Waktu pemeriksaan yang lama dan biaya operasional yang mahal membuat sistem tersebut menjadi tidak efektif. Maka dari itu diperlukan sistem untuk mengatasi masalah tersebut. Sehingga pelaksanaan seleksi mahasiswa baru bagi Universitas Lancang Kuning nantinya bisa berjalan dengan cepat, tepat, akurat, efektif dan efisien.
Co-Authors Adnan, Govindo Agung Kurniawan Ahmad Zamsuri, Ahmad Al Fajar, Muhammad Alexander, Jonatan Amri, Fadilah Aprizaldi Aprizald Bhaskoro Maghribi, Aulia Bimby, Novia Carlo Pratama Silalahi, Ricky Daffa Ardiansyah, Muhamad David Setiawan David Setiawan David Setiawan, David Debi Setiawan Di Juni, Padina Dwi Putri, Shania Dwi Wahyu Handoyo Erwin Darmawan Ewa Haris Sembiring Fadrial, Yogi Ersan Fajar Kesuma, Andika Fajar, Muhammad Al Fajrizal Fajrizal Fajrizal, Fajrizal Fatkuroji, Moh Feldiansyah Feldiansyah Feldiansyah Feldiansyah Feldiansyah Nasution Feraldi, Riyan Guntoro, Guntoro Gyna Rahmi Fajri Handoyo, Dwi Wahyu Hartono Tambunan, Rezky Hidayat, Ibnu Irawan, Marigel Irsando, Irsando Jordan Sirait, Michael Khairuna, Aida Khasbulla Ridwan, Mohammad Kurniawan, Veby Leonard, Willyam Loneli Costaner Mahmud, Farid Marco Bilbo, Ronaldo Mariza Devega Megawati Menzona, Redico MIFTAHUL JANNAH Moh. Fatkuroji Muhamad Sadar Muhamad Sadar, Muhamad Muhammad Al Fajar Muhammad Alfajar Muhammad Fitra Hamidy MUHAMMAD RIZAL Nasution, Feldiansyah Nur Iman, Muhamad Nurliana Nasutio Nurliana Nasution, Nurliana Nurmala Sari Patulus Rahmat Tambunan, Salam Rahmawati, Ningsi Raihan Siddik, Muhammad Rama Putra, Muhammad Ramadhan, Hardiansyah Raphaela Mei Lanny Br Aritonang, Gloria Refnaldi kurniawan saputra Rezky, Rafael Rianto Rianto Rifski Alvares Bangun, Gilang Roma Umboh, Joyful Sadar, M. Sasqia Ismi Aulia Sembiring, Rafael Rezky Sihombing, Riyan Feraldi Simorangkir, Jansihar Sitompul, Monica Sri Putri Sitompul, Yefita Sri Utami Lestari Stefanus, Vito Stephen Siahaan, Michael SUDARSO Sudarso Sunaryanto, Hadi Supriadi Supriadi Suranta Sipayung, Rizky Sutejo Sutejo Sya'banu Ahmad Tulus Parmonangan Uyun Harahap, Qurrotul Walhidayat Walhidayat Widiyanto, Septian Yitro Amazihono Yogi Yunefri, Yogi Yuhendri Putra Zamzami Zamzami Zamzami Zamzami, Zamzami