Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.041
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Brilliance: Research of Artificial Intelligence Jurnal Ilmiah SIGMA: Informatics Engineering Journal of UPB Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence VIDHEAS: Jurnal Nasional Abdimas Multidisiplin
Halim Anshor, Abdul
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mathematics Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Pengembangan Kebijakan Keamanan Adaptif Berbasis Machine Learning pada Firewall SDN Surojudin, Nurhadi; Turmudi Zy, Ahmad; Maulana, Donny; Halim Anshor, Abdul
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 1 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i1.919

Abstract

Dalam era digital yang semakin kompleks, serangan siber seperti Distributed Denial of Service (DDoS) menjadi tantangan besar dalam pengelolaan keamanan jaringan. Penelitian ini mengusulkan pengembangan kebijakan keamanan adaptif berbasis machine learning untuk firewall pada arsitektur Software-Defined Networking (SDN). Dengan menggunakan algoritma Random Forest dan dataset CICIDS2017, sistem mampu mendeteksi serangan DDoS secara otomatis dan akurat. Data diuji melalui metode stratified split agar proporsi label tetap seimbang, serta dilakukan pembersihan nilai tak valid. Model menunjukkan performa sangat tinggi dengan akurasi 99,9978%, precision dan recall 99,996%, serta f1-score 99,996%. Evaluasi melalui confusion matrix mengindikasikan hanya dua kesalahan klasifikasi dari total 45.149 data uji. Hasil ini membuktikan bahwa integrasi machine learning dalam firewall SDN dapat memperkuat deteksi ancaman dan menghasilkan kebijakan keamanan yang dinamis, efisien, serta dapat beradaptasi terhadap serangan baru. Rencana pengembangan ke depan mencakup penerapan pada data real-time dan perluasan cakupan deteksi terhadap jenis serangan lainnya. Temuan ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan solusi keamanan jaringan berbasis SDN yang cerdas.
Association Rule to Increase Sales Using the Apriori Algorithm Method Ermanto, Ermanto; Halim Anshor, Abdul; Arwan Sulaeman, Asep; Winarni, Sri
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 4 No. 1 (2024): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research May 2024
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v4i1.4185

Abstract

The Apriori algorithm is a data mining technique used to find relationship patterns between items in a transaction dataset. In this context, the Apriori algorithm will be used to identify products that are often purchased simultaneously by customers. By understanding these purchasing patterns, companies can design more effective marketing strategies, such as strategic product placement, bundling package offers, and special promotions. This research involves several stages, starting from collecting sales transaction data, data preprocessing, applying the Apriori algorithm, to interpreting the results. The transaction data used is taken from the sales database of a retail store during a certain period. After the data is processed, the Apriori algorithm is applied to identify frequent itemsets and form association rules. The results of this research show that there are several significant purchasing patterns, such as a combination of product A and product B which are often purchased together. By applying data mining using the a priori algorithm method, you can find out which products sell the most. From the results of manual calculations it was found that consumers who bought RB 1060 would buy RB 1099 with 81% confidence, whereas using WEKA it was found that consumers who bought RB 1060 would buy RB 1099 with a confidence value of 82%.
Pendampingan Pembuatan Sistem Pendaftaran Bakti Sosial Menyehatkan Masyarakat Masjid Baitul Ikhlas Wiyanto, Wiyanto; Nugroho, Agung; Halim Anshor, Abdul; Hidayati, Nur; Salsabila, Aisha; Deya Nur Havidtar Murti Aqsa, Febryvia
VIDHEAS: Jurnal Nasional Abdimas Multidisiplin Vol. 3 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : VINICHO MEDIA PUBLISINDO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61946/vidheas.v3i2.149

Abstract

Dosen adalah pengajar yang mempunyai 3 tugas utama Tridharma Perguruan Tinggi, yaitu pendidikan, penelitian, dan pengabdian[1]. Dalam rangka pemenuhan kewajiban tersebut, berbagai macam bentuk pengabdian terhadap sesama hendaknya dapat dilakukan oleh Dosen dan dapat melibatkan mahasiswa dilingkungan Universitas Pelita Bangsa khususnya pada prodi Teknik Informatika dan Prodi lainnya agar dapat saling berkolaborasi. Program pengabdian yang dilakukan ini adalah ialah pada kegiatan bakti sosial menyehatkan masyarakat yang diadakan oleh LP3IK dan Masjid Baitul Ikhlas. LP3IK merupakan Lembaga Pelatihan dan Pengembangan Ilmu Kesehatan. Tujuan dari pengabdian kepada Masyarakat ini ialah melakukan pendampingan pembuatan sistem pendaftaran pada saat pelaksanaan bakti sosial menyehatkan Masyarakat yaitu pengobatan klasik yang akan dilaksanakan di Masjid Baitul Ikhlas Perum. Bumi Citra Lestari Ds. Waluya Kec. Cikarang Utara Kab. Bekasi yang akan dilaksanakan pada bulan November 2025 selama 3 pekan berturut-turut setiap hari Sabtu, dimana target bakti sosial pengobatan klasik tersebut sebanyak 150-200 orang per pekan. Manfaat lain dari dari pengabdian ini ialah memberikan kontribusi kepada masyarakat dalam penerapan keilmuan dibidang komputer. Pengabdian ini diselenggarakan dengan menggunakan metode pendampingan dalam pembuatan sistem pendaftaran pada saat bakti sosial dari Dosen dan Mahasiswa Universitas Pelita Bangsa.
Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Pengelompokan Data Persediaan Barang pada PT. X Rahmatullah, Deny; Tri Sasongko, Ananto; Halim Anshor, Abdul
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 6 No 1 (2026): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v6i1.1781

Abstract

Pengelolaan persediaan barang yang efektif membutuhkan pemahaman mendalam terhadap pola dan karakteristik stok. Penerapan data mining memungkinkan perusahaan melakukan analisis tersebut secara lebih objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data persediaan barang di PT. X menggunakan metode K-means clustering sebagai dasar identifikasi kategori barang berdasarkan kesamaan karakteristik stok. Data penelitian diperoleh dari dataset “Stock list E3” dan diolah melalui tahapan prapemrosesan, meliputi pembersihan data, penghapusan duplikasi, seleksi variabel, encoding label, serta normalisasi fitur numerik. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Score. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai Silhouette Score tertinggi diperoleh pada k = 4 dengan nilai 0.985, yang mengindikasikan kualitas pengelompokan yang sangat baik. Klaster yang terbentuk merepresentasikan tiga kategori utama, yaitu normal item, bulk stock dan critical part, berdasarkan kombinasi nilai stok, harga standar, dan ketersediaan barang. Temuan penelitian ini dapat dimanfaatkan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi pengendalian persediaan, memprioritaskan pengadaan, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam manajemen logistik.
Co-Authors . Ermanto Adeliani Putri, Fadilah Adrian Maulana, Riko Alvin, Anggi Aminuyati Andi Hardiansyah, Novianto Ardi Iman Prakoso, Ramadhan Arwan Sulaeman, Asep Azmi Abdussyukur, Mohammad Darmanto Darmanto Dewi Zahrani, Zalfa Deya Nur Havidtar Murti Aqsa, Febryvia Fajrianto Anggara Sakti, Afrizal Ferdianto, Aang Hadimulya, Ihsan Hermawan, Dani Hidayatullah, Cahyo Humaidy, Syamil Iqbal Fadillah, Muhammad Irvan Zidni, Mohamad Julyant Firdausy, Assandra Latiefa Zahra, Anindha Maulana Ayassy, Bayu Maulana, Donny muhammad rizky, muhammad Mutaqim, M. Zaenal Nur Hidayati Nurkholik, Dhefi Nurul Akbar Purnama Alam, Ali Rahmatullah, Deny Restina Maharani, Nova Rifqi Aziz, Muhammad Riyadus Solihin, Muhammad Salsabila, Aisha Sri Winarni Surojudin, Nurhadi Taufik Hidayat Toga Junior Sinaga, Michael Tri Sasongko, Ananto Turmudi Zy, Ahmad Wiyanto - Yuda Ramadhan, Ahmad