Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

PENGUKURAN TINGKAT KEAMANAN INFORMASI PADA UPT-PSI UNIVERSITAS MURIA KUDUS BERDASARKAN INDEKS KEAMANAN INFORMASI (KAMI) VERSI 4.2 Tachiyya Nailal Khusna; Bambang Sugiantoro
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 8, No 3 (2023)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v8i3.3720

Abstract

Keamanan merupakan faktor krusial dalam proses penerapan teknologi informasi di suatu institusi karena melindungi aset dari segala jenis ancaman. Evaluasi juga krusial dilakukan instansi untuk mengetahui tingkat pengamanan yang sudah dicapai. Unit Pelaksana Teknis – Pusat Sistem Informasi (UPT-PSI) merupakan salah satu Unit Pelaksana Teknis (UPT) yang ada di Universitas Muria Kudus guna melayani kendala teknis yang dialami oleh pengguna atau user yang dalam hal ini adalah unit, fakultas maupun mahasiswa dalam menggunakan sistem yang ada di lingkungan Universitas Muria Kudus. UPT-PSI berperan dalam  Merencanakan, pengembangan dan pemeliharaan sistem informasi dan situs web, Menyelenggarakan dan mengelola data akademik, keuangan, hukum, dan data terkait lainnya sambil bekerja sama dengan organisasi lain. Selain itu, meningkatkan dan mengelola penyelenggaraan media pendidikan daring yang me-manfaatkan teknologi informasi dalam menjalankan prosedur tersebut. Prosedur tersebut merupakan langkah awal bagi setiap institusi yang harus diamankan, yang berdampak pada semakin seringnya terjadi insiden internal maupun ekster-nal.. oleh karena itu. Unit Pelaksana Teknis (UPT) Universitas Muria Kudus perlu dilakukan pengukuran terkait kea-manan informasi dan instansi sudah menerapkan pengamanan informasi dan melakukan pengukuran Penggunaan tools indeks KAMI dalam penelitian ini menggunakan Indeks KAMI versi 4.2 Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan melakukan analisis terhadap hasil implementasi Indeks KAMI SNI ISO/IEC 27001:2013. Hasil dari pengukuran ini di-peroleh tingkat kelengkapan sebesar 480. Dan tingkat kematangan berada pada level II sampai dengan III +. Berdasarkan hasil pengukuran akhir UPT-PSI Universitas Muria Kudus dikategorikan “Cukup Baik” terhadap kelengkapan penerapan standar SNI/ISO/IEC 27001:2013. Rekomendasi dari studi ini dapat digunakan sebagai tolok ukur dan evaluasi bagi otoritas yang melakukan perbaikan terkait keamanan informasi terhadap kerentanan keamanan informasi, serta dapat memastikan keputusan terhadap kebijakan keamanan informasi dalam satu instansi di masa depan.
Implementasi Design Thinking Dalam Desain UI/UX Pada Konten Digital Informasi Agrowisata Berbasis Web Sintha Istikomah; Tachiyya Nailal Khusna; Virjayanti Lazinu
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v4i2.10264

Abstract

Desa Guyangan memiliki banyak potensi untuk dikembangkan, salah satunya adalah agrowisata jambu kristal. Potensi ini dapat diperkenalkan lebih luas melalui berbagai pembaruan inovasi dengan memanfaatkan teknologi informasi melalui desain website informasi konten digital yang dapat membantu pemilik kebun untuk memasarkan secara lebih luas dan membantu wisatawan dalam mencari informasi agrowisata. Penelitian ini berfokus pada proses desain UI/UX dengan pendekatan metode design thinking untuk mendapatkan hasil yang efektif dan efisien. Tahap empati melibatkan wawancara dengan pemilik kebun untuk memahami kebutuhan pengguna. Pada tahap penentuan untuk mengidentifikasi persyaratan inti dan diagram alur proses menggunakan Figma untuk pembuatan prototipe. Tahap ideate melibatkan brainstorming dan wireframing, sedangkan tahap prototipe menghasilkan desain akhir untuk pengujian. Tahap Pengujian Menggunakan Usability Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desain prototipe telah menjawab permasalahan pemilik kebun dalam mendesain UI/UX sesuai dengan kebutuhan pengguna.
PENGEMBANGAN PLATFORM E-COMMERCE BERBASIS WEB SEBAGAI STRATEGI DIGITAL MARKETING UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN UMKM KOPI LOKAL DI KAWASAN GUNUNG MURIA Khusna, Tachiyya Nailal; Istikomah, Sintha; Kabib, Masruki
Jurnal Dialektika Informatika (Detika) Vol 5, No 2 (2025): Jurnal Dialektika Informatika(Detika) Vol.5 No.2 Mei 2025
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/detika.v5i2.15342

Abstract

UMKM kopi di kawasan Gunung Muria memiliki potensi besar dalam sektor pertanian dan ekonomi lokal, namun masih menghadapi kendala dalam hal pemasaran dan distribusi produk secara luas. Sistem penjualan konvensional yang mengandalkan metode offline dinilai kurang efektif di era digital saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan aplikasi e-commerce berbasis web sebagai solusi digital dalam meningkatkan penjualan produk kopi bubuk kemasan dari UMKM setempat. Metode pengembangan yang digunakan adalah pendekatan waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil implementasi menunjukkan bahwa aplikasi e-commerce ini mampu memfasilitasi transaksi secara daring, memperluas jangkauan pasar, dan memberikan kemudahan bagi pelaku UMKM dalam mengelola produk serta pesanan pelanggan. Dengan adanya transformasi digital melalui platform e-commerce, pelaku UMKM diharapkan dapat lebih kompetitif dan adaptif terhadap perkembangan teknologi informasi serta dinamika pasar.
KOMPARASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER, K-NEAREST NEIGHBOR DAN DECISION TREE UNTUK MENGANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KESEHATAN MENTAL PADA MEDIA SOSIAL TWITTER Khusna, Tachiyya Nailal; Sugiantoro, Bambang
JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) Vol 7 No 1 (2023): Jurnal Masyarakat Informatika Unjani
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26874/jumanji.v7i1.279

Abstract

Twitter adalah platform media sosial paling populer di internet dan menawarkan kesempatan kepada pengguna untuk mengekspresikan pendapat mereka tentang berbagai topik, termasuk berita, peristiwa terkini, kabaret, dan topik lainnya. Salah satunya adalah opini Kesehatan mental. Namun, ada banyak opini yang berbeda di Twitter dari pengguna internet yang berbeda, Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis dasar mengenai opini publik untuk menjelaskan dan memberikan informasi baru mengenai topik tertentu yang berkaitan dengan kesehatan mental, metode yang digunakan adalah algoritma Naïve Bayes Clasifier dan K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree. Ada 5000 data yang berhasil dikumpulkan melalui API Twitter dengan memanfaatkan kata kunci 'Kesehatan Mental'. Proses pengumpulan data meliputi klasifikasi opini menjadi positif atau negatif, pembersihan data, dan pra-pemrosesan, hingga mencapai hasil akhir. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan tiga algoritma yang berbeda, yaitu Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbors (K-NN) serta Decision Tree, untuk membandingkan dan menentukan akurasi tertinggi. Dalam penelitian ini, algoritma Naïve Bayes menunjukkan hasil terbaik dengan akurasi 98,3%, presisi 79%, dan recall 87,17%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Decision Tree, Kesehatan Mental, K-Nearest Neighbors (K-NN), Naïve Bayes Classifier.
Implementasi Design Thinking Dalam Desain UI/UX Pada Konten Digital Informasi Agrowisata Berbasis Web Sintha Istikomah; Tachiyya Nailal Khusna; Virjayanti Lazinu
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v4i2.10264

Abstract

Desa Guyangan memiliki banyak potensi untuk dikembangkan, salah satunya adalah agrowisata jambu kristal. Potensi ini dapat diperkenalkan lebih luas melalui berbagai pembaruan inovasi dengan memanfaatkan teknologi informasi melalui desain website informasi konten digital yang dapat membantu pemilik kebun untuk memasarkan secara lebih luas dan membantu wisatawan dalam mencari informasi agrowisata. Penelitian ini berfokus pada proses desain UI/UX dengan pendekatan metode design thinking untuk mendapatkan hasil yang efektif dan efisien. Tahap empati melibatkan wawancara dengan pemilik kebun untuk memahami kebutuhan pengguna. Pada tahap penentuan untuk mengidentifikasi persyaratan inti dan diagram alur proses menggunakan Figma untuk pembuatan prototipe. Tahap ideate melibatkan brainstorming dan wireframing, sedangkan tahap prototipe menghasilkan desain akhir untuk pengujian. Tahap Pengujian Menggunakan Usability Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desain prototipe telah menjawab permasalahan pemilik kebun dalam mendesain UI/UX sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Real Time Mask Detection Using Viola Jones Method Safrida Ika Guslianto; Khairunnas Khairunnas; Tachiyya Nailal Khusna; Miftahul Jannah
PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Vol. 12 No. 1 (2024): March 2024
Publisher : LPPM Universitas Islam 45 Bekasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33558/piksel.v12i1.9028

Abstract

The coronavirus disease (COVID-19) pandemic requires us to wear masks when doing direct contact with other people. The use of masks is mandatory in some places to break the chain of the spread of the COVID-19 virus. The spread of this virus occurs through the respiratory tract. Wearing masks is a form of our efforts to suppress the spread of this virus. This study detects human face objects in a room to determine faces that use masks and faces without using masks. The research was conducted using the Viola Jones Method in the OpenCV-Python library. This paper resulted in a good accuracy of the tests carried out to obtain 95.6% results. This detection agent has been able to perform face recognition with the condition of using a mask and the face without using a mask. On the display screen will show the face recognition accuracy in real time of the detected face object.
INTELLIGENT SYSTEM FOR EARLY DETECTION OF DIABETES MELLITUS IN CHILDREN USING SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD Tachiyya Nailal Khusna Khusna; Intan Sekar Arumdani; Fadila Amanda; Ahmad Jazuli
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 12 No. 1 (2026): JITK Issue August 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v12i1.8568

Abstract

Once viewed predominantly as a disease of adulthood, diabetes mellitus has become an escalating concern among Indonesian children and adolescents, with type-1 diabetes cases in the under-18 cohort rising approximately seventy-fold between 2010 and 2023. Against this backdrop, this study constructs a web-based clinical intelligent system that harnesses the Support Vector Machine (SVM) algorithm for early risk identification in patients aged 6–18 years. Unlike prior SVM-based diabetes detection studies, which have largely relied on adult benchmark datasets and treated the problem as standard binary classification, this study assembles a pediatric-specific dataset of 500 medical records, comprising 350 clinical records (70%) and 150 re-screened public records (30%), with 10 clinical features. The observed class imbalance (43% positive, 57% negative) is addressed using Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), applied solely within the training partition, while feature thresholds are adjusted to WHO pediatric standards. Data preprocessing includes handling missing values, Min-Max normalization, and label encoding. The SVM model with a Radial Basis Function (RBF) kernel was optimized using Grid Search with 5-fold cross-validation, yielding optimal parameters of C=10 and gamma=0.1. On a held-out test set of 97 records, the model achieved 84.54% accuracy, 81.82% precision, 83.72% recall, and an 82.76% F1 score. The accompanying web application, developed using Python Flask and Bootstrap 5, passed all functional black-box tests. Targeted at frontline healthcare workers in primary care settings rather than lay users, the system provides a practical point-of-care screening instrument for clinicians managing pediatric diabetes risk.