Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering (JCoSITTE) Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Muit Sunjaya
STMIK Triguna Dharma
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Analisis Komperatif Akurasi Deteksi Phising Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Sunjaya, Muit
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 8 No. 2 (2025): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v8i2.11959

Abstract

Serangan phishing merupakan salah satu bentuk ancaman siber yang bertujuan untuk mencuri data sensitif dengan cara menipu pengguna melalui jaringan komputer. Untuk mendeteksi dan mencegah serangan semacam ini, diperlukan sistem yang mampu mengenali pola ancaman secara cerdas, salah satunya adalah Intrusion Detection System (IDS). IDS dapat bekerja berdasarkan dua pendekatan utama, yaitu rule based (signature based) dan behavior based. Penelitian ini menggunakan pendekatan behavior based yang memanfaatkan dataset serta algoritma klasifikasi untuk mendeteksi serangan phishing. Tidak semua algoritma data mining memiliki kinerja klasifikasi yang optimal, oleh karena itu dilakukan analisis komparatif terhadap algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Linear, Polynomial, dan Sigmoid. Dataset yang digunakan berasal dari UCI Machine Learning Repository dengan fokus pada deteksi phishing. Evaluasi dilakukan berdasarkan metrik confusion matrix, precision, recall, dan f1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma SVM Polynomial memiliki akurasi tertinggi, sedangkan Naive Bayes menunjukkan akurasi terendah. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma sangat berpengaruh terhadap performa sistem deteksi phishing.
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemuda Yang Layak Masuk Organisasi Pemuda Dakwah Fisabilillah Menggunakan Metode COPRAS Sunjaya, Muit; Shandy, Ari; Iqbal, Muhammad
Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Vol. 6 No. 2 (2023): J-SISKO TECH EDISI JULI
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jsk.v6i2.8591

Abstract

Pada Pemuda Dakwah Fisabilillah dalam pengambilan keputusan untuk menentukan pemilihan Pemuda yang layak masuk Organisasi Pemuda Dakwah Fisabilillah (PDF) terdapat suatu permaslahan dalam pemilihan PDF disini dari awal ajang perekrutan hingga sekarang tergolong sangat tidak baik. Bahkan sering terjadi ketidak sesuaian dalam pelaksanaan tugas yang di berikan di dalam PDF yang seharusnya PDF menjadi contoh dan tauladan bagi Pemuda yang lain. Tapi jauh dari kata memberikan contoh dan tauladan yang di karenakan dalam hasil penilaian di katakan tidak akurat. Karena dari setiap hasil penilaian tidaklah memiliki acuan perhitungan yang pasti dan proses penilaian di lakukan secara manual yang juga mengakibatkan kesilapan dan penentuan calon PDF dalam penilaianya menjadi lama. Oleh karena itu diperlukan adanya sistem pendukung keputusan dalam pemilihan Pemuda yang layak masuk PDF menggunakan metode COPRAS. Dengan adanya  sistem tersebut diharapkan kinerja dan waktu  dalam pengambilan keputusan pemilihan santri menjadi efektif dan efisien  baik dari segi kecepatan dalam pengambilan keputusan. Hasil program ini menunjukkan bahwa sistem yang di bangun dengan berbasis dekstop dapat membantu Pemuda Dakwah Fisabilillah dalam mengambil keputusan pemilihan Pemuda yang layak masuk Organisasi Pemudah Dakwah Fisabilillah dengan cepat dan tepat.
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Santri Yang Layak Masuk Organisasi Pelajar Menggunakan Metode COPRAS Sunjaya, Muit; Nofriansyah, Dicky; Ibnutama, Khairi
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 3 No. 1 (2024): EDISI JANUARI 2024
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v3i1.5631

Abstract

Pada Tahfizhul Al Qur’an Darul Adib dalam pengambilan keputusan untuk menentukan pemilihan Santri yang layak masuk Organisasi Pelajar Darul Adib (OPDA) terdapat suatu permaslahan dalam pemilihan OPDA disini dari awal ajang perekrutan hingga sekarang tergolong sangat tidak baik. Bahkan sering terjadi ketidak sesuaian dalam pelaksanaan tugas yang di berikan di dalam OPDA yang seharusnya OPDA menjadi contoh dan tauladan bagi santri yang lain. Tapi jauh dari kata memberikan contoh dan tauladan yang di karenakan dalam hasil penilaian di katakan tidak akurat. Karena dari setiap hasil penilaian tidaklah memiliki acuan perhitungan yang pasti dan proses penilaian di lakukan secara manual yang juga mengakibatkan kesilapan dan penentuan calon OPDA dalam penilaianya menjadi lama. Oleh karena itu diperlukan adanya sistem pendukung keputusan dalam pemilihan Santri yang layak masuk OPDA menggunakan metode COPRAS. Dengan adanya  sistem tersebut diharapkan kinerja dan waktu  dalam pengambilan keputusan pemilihan santri menjadi efektif dan efisien  baik dari segi kecepatan dalam pengambilan keputusan. Hasil program ini menunjukkan bahwa sistem yang di bangun dengan berbasis dekstop dapat membantu Tahfizhul Al Qur’an Darul Adib dalam mengambil keputusan pemilihan Santri yang layak masuk Organisasi Pelajar Darul Adib dengan cepat dan tepat.
Implementasi Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar untuk Deteksi Kerusakan Mesin Vibration Continuous Monitoring Amrullah; Akbar Idaman; Muit Sunjaya; Febry Aurlani
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i1.12479

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis metode Certainty Factor dalam mendeteksi kerusakan pada mesin Vibration Continuous Monitoring. Mesin ini digunakan untuk memantau getaran pada mesin industri, yang jika tidak terdeteksi dapat menyebabkan kerusakan lebih parah dan mengurangi efisiensi operasional. Metode Certainty Factor digunakan untuk mengukur tingkat kepastian dalam diagnosis kerusakan berdasarkan gejala yang terdeteksi. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data melalui observasi, wawancara dengan ahli, dan studi literatur untuk membangun basis aturan dan menghitung nilai CF untuk setiap gejala. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu mendeteksi kerusakan dengan tingkat kepastian yang tinggi, dengan beberapa jenis kerusakan memiliki nilai CF di atas 90%. Dengan menggunakan sistem ini, proses diagnosis kerusakan dapat dilakukan lebih cepat dan akurat, mengurangi ketergantungan pada kehadiran teknisi ahli dan mengoptimalkan pemeliharaan mesin. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam penerapan kecerdasan buatan di bidang pemeliharaan mesin industri, yang dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional.
Integrasi Multi Factor Evaluation Process (MFEP) Untuk Prioritisasi Kanal Pemasaran Digital UMKM Akbar Idaman; Muit Sunjaya; Tar Muhammad Raja Gunung; Febry Aurlani
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 2 (2026): EDISI MARET 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i2.12328

Abstract

Penelitian ini mengintegrasikan Multi Factor Evaluation Process (MFEP) sebagai kerangka evaluasi multikriteria untuk prioritisasi kanal pemasaran digital UMKM pada konteks Indonesia yang ditandai keterbatasan anggaran, SDM, dan kompetensi digital. Lima kriteria inti digunakan, yaitu Reach–Fit, efisiensi biaya/CPA, potensi konversi, kecepatan dampak (time-to-result), serta kemudahan eksekusi & pengukuran. Data mencakup 13 alternatif kanal yang dinilai pada skala 1–5 dan dibobotkan sesuai skema penelitian. Capaian utama menunjukkan 7 kanal melampaui ambang kelulusan TNE ≥ 3,50, yaitu: TikTok Ads (3,95), Facebook Local Awareness Ads (3,85), Influencer Mikro (3,85), Instagram Feed Ads Conversion (3,60), WhatsApp Click-to-Chat (3,55), Instagram Reels Organic + Light Ads (3,50), dan Marketplace Ads (3,50); kanal lain berada pada rentang 2,85–3,30 dan direkomendasikan sebagai pendukung/optimalisasi. Hasil ini menegaskan bahwa keputusan yang menimbang kelima kriteria lebih konsisten, hemat, dan actionable dibanding pemilihan berbasis intuisi, karena langsung diturunkan menjadi urutan eksekusi, alokasi anggaran awal, dan fokus peningkatan kapabilitas tim. Kerangka MFEP yang diusulkan bersifat sederhana, transparan, dan dapat dijelaskan, sehingga layak diadopsi sebagai sistem pendukung keputusan bagi pendampingan UMKM.
Akselerasi Efektivitas Belajar Melalui Internalisasi Literasi Artificial Intelligence (AI) Bagi Siswa di SMK Terpadu Al-Farabi Muit Sunjaya
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v6i1.12501

Abstract

Artificial Intelligence (AI) telah berkembang pesat dan banyak diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk bidang pendidikan. Penerapan AI di sektor pendidikan menawarkan berbagai peluang, seperti peningkatan kualitas pembelajaran, personalisasi proses belajar, dan kemudahan dalam pengelolaan tugas-tugas administratif. Pengabdian kepada masyarakat dalam bentuk pendampingan pemanfaatan AI bagi Siswa ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas proses pembelajaran dengan mengintegrasikan teknologi AI. Kegiatan pendampingan dilaksanakan di SMK Terpadu Al-Farabi Takalar melalui tiga tahapan: tahap persiapan, pelaksanaan, dan evaluasi. Materi yang disampaikan mencakup peluang dan tantangan AI dalam pendidikan, serta simulasi penggunaan berbagai aplikasi berbasis AI, seperti ChatGPT, Canva, Dictation, Slidesgo, Curipod, dan Quizziz. Tingkat keberhasilan kegiatan ini diukur melalui angket respons Siswa setelah pendampingan. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh bahwa Siswa memberikan respons sangat positif terhadap pelaksanaan pendampingan dan berencana mengimplementasikan AI dalam pembelajaran. Hal ini menunjukkan bahwa pendampingan ini efektif dan layak digunakan secara berkelanjutan untuk meningkatkan kualitas proses pembelajaran di sekolah.
A Spatial Analysis-Based PSI Model for Post-Crisis Social Vulnerability Mitigation Priorities Muit Sunjaya; Akbar Idaman; Hamidah Azzahra S. Lubis
Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering Vol 7, No 2 (2026)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30596/jcositte.v7i2.32032

Abstract

Post-crisis social vulnerability is a crucial factor influencing a region's ability to face, respond to, and recover from a disaster. Differences in socioeconomic conditions, access to basic services, demographic characteristics, and adaptive capacity cause variations in the level of social vulnerability between regions. This study aims to develop a social vulnerability mitigation priority model in Medan City by integrating the Preference Selection Index (PSI) method with a sub-district-based spatial analysis approach. The study used 21 sub-districts in Medan City as decision alternatives evaluated based on seven criteria: economic vulnerability, disruption of access to basic services, post-crisis social impacts, demographic vulnerability, community social capital, community recovery capacity, and institutional and mitigation support. Research data were obtained through questionnaires and then aggregated into a decision matrix for the PSI calculation process. The PSI method was used to objectively generate criteria weights and obtain preference index values for each region. Next, the preference index values were transformed into a mitigation priority index using the inverse approach PMi=1−θi, where a higher PM value indicates a greater need for mitigation interventions. The results of the study indicate that Medan Belawan District has the highest mitigation priority with a PSI value of 0.5556 and a PM value of 0.4444, followed by Medan Labuhan District with a PSI value of 0.5986 and a PM value of 0.4014, and Medan Marelan District with a PSI value of 0.6253 and a PM value of 0.3747. These results indicate that the integration of the PSI method and spatial analysis is able to produce a data-based decision support model to identify priority areas for mitigating social vulnerability more objectively and systematically.
Co-Authors Akbar Idaman Akbar Idaman Amrullah Dicky Nofriansyah Febry Aurlani Hamidah Azzahra S. Lubis Khairi Ibnutama Muhammad Iqbal Shandy, Ari Tar Muhammad Raja Gunung