Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal PkM MIFTEK Jurnal Algoritma
Nurazizah, Neng Putri
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN LITERASI DIGITAL DI DESA KARYAJAYA DENGAN PENDEKATAN KEAMANAN DAN ETIKA DIGITAL Zaman, Muhammad Badru; Permata Sari, Isne Nabila; Aulia, Nita; Tri Andari, Mita; Nurazizah, Neng Putri; Yuliawati, Lia; Taftazani, Tantowi; Al-farisi, Fathan Sauqi; Nurhayati, Intan; Noor Sifa, Rachel Tina; Herdiansyah, Dendera; Nugraha, Aji Hadinata; Puspitasari, Dea; Karisma Putra, Shadam Alfito; Wafa, Shahibul; Abdillah, Moch Wilman; Nurahman, Faisal; Ruhiyat; Al Ghiffari, Moch. Sadila; Ramdani, Rizki; Hajarani, Rashela
Jurnal PkM MIFTEK Vol 5 No 1 (2024): Jurnal PkM MIFTEK
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/miftek/v.5-1.1554

Abstract

Seiring dengan perkembangan teknologi dan informasi pada saat ini di butuhkannya keamanan dan etika digital pada masyarakat. Di adakannya Upaya Keamanan digital adalah praktik melindungi data, sistem, dan informasi yang disimpan dan dipertukarkan melalui teknologi digital yang bertujuan untuk menjaga keamanan data dan informasi yang ada di dalamnya. Etika digital adalah mencakup perilaku dan prinsip-prinsip moral yang berkaitan dengan penggunaan teknologi digital. Ini melibatkan tanggung jawab dalam berinteraksi online, penggunaan informasi dengan integritas, dan menghormati privasi orang lain. Etika digital juga mencakup pertimbangan moral terkait dengan cyberbullying, pencurian identitas, dan dampak sosial dari teknologi digital yang bertujuan untuk memastikan bahwa masyarakat menggunakan teknologi dengan cara yang bermanfaat, adil, dan sesuai dengan norma-norma moral yang berlaku. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan lingkungan digital yang aman, etis, dan memberikan manfaat positif bagi masyarakat, sekaligus merespons dan mengatasi tantangan yang muncul dalam era digital.Studi ini menyoroti pentingnya literasi digital di era teknologi, terutama di Desa Karyajaya dengan populasi 5075 penduduk pada tahun 2023. Literasi digital mencakup kemampuan mendapatkan, memahami, dan menggunakan informasi digital dari berbagai sumber, serta berpikir yang berakar pada literasi komputer dan informasi. Metode door-to-door dan seminar digunakan dalam Program Kuliah Kerja Nyata (KKN) untuk mengedukasi masyarakat Desa Karyajaya tentang etika dan keamanan digital. Hasilnya menunjukkan peningkatan pemahaman dan keterampilan literasi digital di kalangan peserta seminar. Studi ini menekankan bahwa pendekatan KKN adalah langkah efektif dalam meningkatkan literasi digital, dan perlu diteruskan untuk mendukung pengembangan masyarakat berbasis teknologi di era revolusi digital.
Klasifikasi Keaslian Uang Kertas Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Metode Gabor Filter Mulyani, Asri; Nurazizah, Neng Putri
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2375

Abstract

Counterfeiting is currently on the rise in Indonesia. Based on Law No. 7 of 2011 concerning counterfeit rupiah currency, counterfeit currency is defined as any object whose material, size, color, image, and/or design resembles the rupiah that is made, formed, printed, duplicated, circulated, or used as a means of payment illegally. The objectives of this study are: To obtain a paper money classification model by applying the KNN and Gabor Filter algorithms. To improve the evaluation results of the paper money classification model by applying the KNN and Gabor Filter algorithms with Confusion Matrix and ROC-AUC Curve. The results of testing the banknote classification model show the effectiveness of the KNN algorithm model and the Gabor Filter method, as well as the assistance of PCA, producing the best performance with an accuracy value of 97.14%, precision of 95.72%, recall of 95.77%, f1-score of 95.74%, and specificity of 99.62%. The AUC value obtained on the ROC-AUC curve based on the test results produced a banknote classification model with an average AUC performance for all classes of 97.35%, which is classified as excellent in classifying banknotes, so that the model can be implemented into the system.
Co-Authors Abdillah, Moch Wilman Al Ghiffari, Moch. Sadila Al-farisi, Fathan Sauqi Asri Mulyani Aulia, Nita Hajarani, Rashela Herdiansyah, Dendera Karisma Putra, Shadam Alfito Noor Sifa, Rachel Tina Nugraha, Aji Hadinata Nurahman, Faisal Nurhayati, Intan Permata Sari, Isne Nabila Puspitasari, Dea Ramdani, Rizki Ruhiyat Taftazani, Tantowi Tri Andari, Mita Wafa, Shahibul Yuliawati, Lia Zaman, Muhammad Badru