Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering Jurnal Masyarakat Madani Indonesia
Husnawati Husnawati
Politeknik Negeri Sriwijaya
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Public Health Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Identifikasi Malware pada Jaringan Internet sebagai Tindakan Preventif untuk Ancaman Siber berbasis Deep Learning Husnawati Husnawati; Rian Rahmanda Putra; Faris Humam; Ica Admirani; Reza Maulana; M. Humam Fadholi; Bagus Ananta Hidayatullah; Abib Ardiansyah
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 11 No 1: Vol. 11 No. 1: Juni 2026
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v11.i1.2026.77-86

Abstract

Keamanan jaringan merupakan aspek krusial bagi penyedia layanan internet (Internet Service Provider/ISP), terutama dalam menghadapi ancaman malware yang terus berkembang. Malware merupakan perangkat berbahaya yang dirancang untuk menyerang sistem operasi atau mengeksploitasi kerentanan sistem. Ancaman ini dapat menyebabkan pencurian data penting dan kerugian signifikan bagi pengguna. Salah satu perusahaan yang bergerak di bidang jaringan dan sebagai penyedia layanan internet yang digunakan pada instansi pemerintahan di Sumatera Selatan, menghadapi permasalahan untuk meminimalkan risiko serangan malware pada jaringan yang mereka kelola. Sehingga pada penelitian ini dilakukan penerapan metode deep learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan lalu lintas jaringan yang terindikasi malware. Proses dilakukan melalui tahap pengumpulan dataset lalu lintas jaringan, pra-pemrosesan data, pelatihan model CNN, serta evaluasi kinerja model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN mampu mendeteksi serangan malware dengan tingkat akurasi sebesar 83%, precision 83%, dan recall 82%. Penerapan metode ini memberikan sistem deteksi yang cepat dan akurat, sehingga server dan client dapat lebih waspada terhadap ancaman siber dan terhindar dari pencurian data krusial.
Pendampingan Penggunaan Alat Pencampur Bumbu Kerupuk pada UMKM Rumah Lele Athallah (RULE) Kabupaten Banyuasin Sumatera Selatan Husnawati Husnawati; Muhammad Agus Triawan; Bagus Ananta Hidayatullah; Faris Humam; Ali Firdaus; Muhammad Aidil Akbar
Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Vol. 5 No. 3 (2026): Agustus (In Progress)
Publisher : Alesha Media Digital

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59025/w6benh06

Abstract

UMKM Rumah Lele Athallah (RULE) merupakan usaha pengolahan hasil perikanan yang memproduksi kerupuk dengan konsep zero waste. Salah satu permasalahan utama dalam proses produksi adalah pencampuran bumbu yang masih dilakukan secara manual, yang sering menghasilkan distribusi bumbu yang kurang merata. Pengabdian ini bertujuan untuk menerapkan, dan mengevaluasi alat pencampur bumbu berbasis teknologi tepat guna, meningkatkan efisiensi proses produksi dan keseragaman mutu produk. Metode pelaksanaan meliputi identifikasi permasalahan, perancangan alat, perakitan komponen, pengujian kinerja, implementasi pada proses produksi, serta pelatihan operator. Alat yang dikembangkan memiliki kapasitas 0,5–3 kg per proses, menggunakan tabung berbahan stainless steel, pengaduk horizontal dengan sudut 35°, motor DC 12V/10A, serta sistem kendali berbasis ESP32–BTS7960 yang dilengkapi pengaturan waktu dan kecepatan putaran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rasio 5:1 atau 500 g kerupuk dan 100 g bumbu menghasilkan campuran yang lebih merata sesuai standar mitra. Waktu pencampuran optimal diperoleh selama 1 menit pada kecepatan 255 PWM, sehingga berpotensi menghemat waktu proses sekitar 66% dibandingkan metode manual. Selain itu, Kegiatan ini menunjukkan bahwa penerapan alat pencampur bumbu berbasis teknologi tepat guna dapat meningkatkan efisiensi waktu, keseragaman hasil pencampuran, dan mendukung peningkatan kapasitas produksi UMKM.
Rancang Bangun Robot Pengambil Bola Tenis Otomatis Menggunakan Metode Hue Saturation Value (HSV): Design and Development of an Automatic Tennis Ball Retrieving Robot Using HSV Raditya Raya; Herlambang Saputra; Husnawati Husnawati
Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE) Vol. 6 No. 1 (2026): Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE)
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/ijirse.v6i1.2690

Abstract

Perkembangan teknologi dalam bidang robotika dan pengolahan citra digital memungkinkan terciptanya sistem otomatis yang mampu menggantikan tugas manusia, salah satunya dalam pengambilan bola tenis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun robot pengambil bola tenis otomatis menggunakan metode deteksi warna berbasis ruang warna Hue Saturation Value (HSV). Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali dan ESP32-CAM yang terintegrasi dengan kamera OV2640 untuk menangkap citra dan mendeteksi bola berdasarkan warna secara real-time, serta dikombinasikan dengan motor DC yang dikendalikan melalui driver L298N untuk pergerakan robot. Proses pengambilan bola dilakukan menggunakan motor servo, sementara sensor ultrasonik HC-SR04 digunakan untuk mengukur jarak antara robot dan bola. Robot dirancang untuk mengambil satu bola dalam satu waktu pada kondisi bola diam. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan mengambil bola tenis secara otomatis pada rentang jarak 10–80 cm, dengan tingkat akurasi dan keberhasilan sebesar 80% dari lima kali percobaan dengan variasi jarak. Selain itu, rata-rata waktu yang dibutuhkan robot untuk mengambil 4 bola adalah 11,36 detik
Co-Authors Abib Ardiansyah ALI FIRDAUS Bagus Ananta Hidayatullah Faris Humam Herlambang Saputra Ica Admirani M. Humam Fadholi Muhammad Agus Triawan Muhammad Aidil Akbar Raditya Raya Reza Maulana Rian Rahmanda Putra