Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Information Technology (BIT) Jurnal Pengabdian Masyarakat Gemilang (JPMG)
Afiati Nasution, Nadrah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pelatihan Dan Pendampingan Pembuatan Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Adobe Flash CS3 Pada Materi Statistika Ramadhani, Fanny; Afiati Nasution, Nadrah; Nadia Amalia, Sisti
Jurnal Pengabdian Masyarakat Gemilang (JPMG) Vol. 2 No. 5: November 2022
Publisher : HIMPUNAN DOSEN GEMILANG INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58369/jpmg.v2i5.77

Abstract

Media pembelajaran berperan sebagai salah satu sumber belajar siswa. Dengan pemanfaatan media siswa akan lebih tertarik dalam belajar serta dapat mengasah pengetahuan mereka demi mencapai tujuan pembelajaran. Pembelajaran yang menyenangkan dengan penggunaan Media Interaktif berbasis IT misalnya mampu menarik minat siswa untuk lebih mendalami materi yang diajarkan. Terlebih jika guru yang bersangkutan menerapkan pembelajaran yang aktif, inovatif, kreatif, efektif dan menyenangkan. Namun sayangnya masih banyak guru yang tidak memperdulikan pemanfaatan Media Interaktif berbasis IT serta kegunaannya dalam proses pembelajaran. Beberapa guru yang telah diwawancarai mengaku bahwa tidak menggunakan Media Interaktif berbasis IT seperti Adobe Flash CS3 dikarenakan tidak pandai dalam mengoperasikan Aplikasi tersebut. Hal inilah yang menjadi latar belakang tujuan pengabdian masyarakat ini yakni untuk membantu guru-guru matematika dan bidang keahlian lainnya khususnya menggunakan Adobe Flash CS3 sebagai salah satu media pembelajaran. Kegiatan yang dikemas dengan pelatihan langsung ini telah meningkatkan pengetahuan guru-guru di SMK Sandhy Putra–2 Medan. Kegiatan pengabdian ini terdiri dari tiga tahapan, yaitu tahapan pertama persiapan dengan mengadakan wawancara kepada kepala sekolah, tahap kedua pelatihan dan pendampingan dan tahap ketiga evaluasi. Hasil pelatihan dan pendampingan ini menunjukkan bahwa 10 guru (83,33%) guru mampu membuat media pembelajaran interaktif berbasis Adobe Flash CS3 dan 3 guru (16,7%) belum mampu membuat media pembelajaran berbasis Adobe Flash CS3. Hal ini terjadi karena guru baru pertama kali menggunakan Aplikasi Adobe Flash CS3 untuk membuat media pembelajaran.
Pengembangan dan Implementasi Sistem Deteksi Serangan DDoS Berbasis Algoritma Random Forest Kiswanto, Dedy; Ramadhani, Fanny; Maulida Surbakti, Nurul; Afiati Nasution, Nadrah
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 6 No 3: September 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v6i3.2203

Abstract

Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) merupakan ancaman serius bagi keamanan jaringan, sementara metode deteksi tradisional seperti threshold-based detection dan signature-based detection memiliki keterbatasan dalam mengenali pola serangan baru maupun anomali lalu lintas yang kompleks. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan model prediksi serangan DDoS berbasis algoritma Random Forest yang mampu membedakan trafik normal dan berindikasi serangan secara akurat. Pendekatan Research and Development (R&D) digunakan, meliputi studi literatur, perancangan model, implementasi, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, precision, recall, F1-score, confusion matrix, dan learning curve. Berdasarkan hasil evaluasi, model Random Forest menunjukkan kinerja sangat baik dengan akurasi 0,99942 (99,942%). Precision untuk kelas 0 dan 1 masing-masing sebesar 0,99979 dan 0,99884, sedangkan recall mencapai 0,99928 untuk kelas 0 dan 0,99966 untuk kelas 1. Nilai F1-score tinggi, yaitu 0,99953 untuk kelas 0 dan 0,99925 untuk kelas 1, dengan macro average F1-score sebesar 0,99939 dan weighted average sebesar 0,99942, menunjukkan keseimbangan performa pada kedua kelas. Confusion Matrix menunjukkan kesalahan klasifikasi rendah (44 false positive dan 13 false negative dari 99.066 sampel). Analisis learning curve mengungkapkan akurasi pelatihan stabil di atas 0,998, sedangkan akurasi validasi meningkat dari 0,986 pada 10.000 data hingga di atas 0,998 pada 80.000 data, dengan jarak antarkurva semakin kecil. Pola ini menandakan model mampu memanfaatkan data tambahan untuk meningkatkan generalisasi tanpa gejala overfitting atau underfitting. Temuan ini membuktikan bahwa model Random Forest yang dirancang dapat menjadi solusi deteksi dini serangan DDoS yang andal, adaptif, dan berpotensi diintegrasikan dalam sistem keamanan jaringan secara real-time.
Co-Authors Dedy Kiswanto Maulida Surbakti, Nurul Nadia Amalia, Sisti Ramadhani, Fanny