Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Prosiding SENTIMETER : Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer
Maulina, Siti Farda
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma Naive Bayes dan KNN pada Klasifikasi Gizi Ibu Hamil di Puskesmas Cicurug Insany, Gina Purnama; Somantri, S; Maulina, Siti Farda
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 9, No 2 (2024): Edisi Agustus
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v9i2.802

Abstract

Nutrition is a very important factor for the human body, especially for pregnant women. Based on data from the 2018 Basic Health Survey (Riskades), 48.9% of pregnant women, 17.3% of whom suffer from Chronic Energy Deficiency (KEK), and 28% of pregnant women are at risk of experiencing birth complications that can cause death. Even though this figure shows a decline every year, the problem of malnutrition among pregnant women is still a major concern. In data analysis, the classification technique with the best performance was used to classify the nutritional status of pregnant women. Classification of the nutritional status of pregnant women using the supervised learning method with the Naïve Bayes and K-nearest neighbor (K-NN) algorithms. The data set used was 850 pregnant women which included the variables age, upper arm circumference (LiLA), Body Mass Index (BMI), and Hemoglobin. The research results show that the Naive Bayes algorithm has an accuracy value of 79.18% with an error value of (0.6802) with the K-NN model k=3, k=5, and k=7. Meanwhile, the K-NN k=3 and k=5 algorithms have the most optimal accuracy of 94.92% with an error value of (0.1878), while the K-NN k=7 model has an accuracy value of 93.90% with an error value of (0.2284).
Analisis Monitoring Sistem Keamanan Jaringan Komputer menggunakan Software NMAP (Studi Kasus Jaringan di Universitas Nusa Putra) Fergina, Anggun; Setia, Moch Ichwan; Yusuf, Maulana; Fauzan, M. Azmi; Aryani, Dini; Maulina, Siti Farda
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 2 (2023): Sentimeter 2023
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Keamanan Jaringan dalam jaringan komputer sangat penting dilakukan untuk memonitor akses jaringan dan mencegah penyalahgunaan sumber daya jaringan yang tidak sah. Tujuan dari penelitian ini untuk mendeteksi port terbuka, mengetahui perangkat keras dan perangkat lunak yang dipakai dalam jaringan, me-monitoring jaringan dengan melakukan network scanning dan port scanning serta dapat mengeksplorasi sistem keamanan jaringan dan mengaudit keamanan jaringan yang digunakan. Sistem keamanan jaringan alias network security system merupakan perangkat yang bertugas untuk menghindari aktivitas tidak sah atau ilegal dalam sebuah jaringan komputer. Aktivitas tersebut berupa penyelundupan sebuah jaringan dengan tujuan mencuri data atau menanam virus di dalamnya. Jaringan komputer atau (computer network) adalah jaringan telekomunikasi yang memungkinkan antar komputer untuk saling berkomunikasi dengan bertukar data. Tujuan dari jaringan komputer adalah agar dapat mencapai tujuannya, setiap bagian dari jaringan komputer dapat meminta dan memberikan layanan (service). NMAP adalah singkatan dari Network Mapper yang merupakan sebuah tool atau alat yang bersifat open source. Alat ini hanya digunakan secara khusus untuk eksplorasi jaringan serta melakukan audit terhadap keamanan dari jaringan.
Co-Authors adang badru jaman,anggun fergina, adang badru jaman,anggun fergina Dini Aryani Fauzan, M. Azmi Insany, Gina Purnama Maulana Yusuf Setia, Moch Ichwan Somantri, S