Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Afrrahman S. Effendi, Ali
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI PYTHON DALAM PENGOLAHAN DATA PRIBADI MAHASISWA ILMU KOMPUTER ANGKATAN 23 PADA UNIVERSITAS NEGERI MEDAN MENGGUNAKAN STRUKTUR DATA LINKED LIST Rizki Andrian Fitra, Muhammad; Afrrahman S. Effendi, Ali; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12164

Abstract

Kemajuan teknologi dalam dunia komputasi digital yang semakin terus berkembang efisiensi dalam pengelolaan data menjadi kebutuhan yang sangat penting, sehingga dibutuhkan sebuah struktur data yang tepat untuk proses dalam mengelola data berjalan dengan efisien seperti struktur data Linked list. Proses pengelolaan data mahasiswa sering kali menghadapi tantangan seperti keterbatasan fleksibilitas dalam struktur penyimpanan data dan kompleksitas dalam menambah, mencari, atau menghapus data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengelolaan data berbasis GUI dengan memanfaatkan Linked list untuk menambah, mencari, dan menghapus data menjadi lebih mudah. Dengan metode pengujian sistem aplikasi GUI dengan menggunakan struktur data Linked list dalam pengelolaan data seperti fungsi tambah, cari, dan hapus data. Hasil uji sistem aplikasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi struktur data Linked list memungkinkan untuk pengelolaan data yang lebih fleksibel dan efisien. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan sebuah wawasan bagi pengembang perangkat lunak yang ingin membangun sistem pengelolaan data yang aman, dan efisien.
UJI PENETRASI MENGGUNAKAN HYDRA DAN METASPLOIT PADA PROTOKOL SECURE SHELL Rizki Andrian Fitra, Muhammad; Afrrahman S. Effendi, Ali; Audy Priscilia, Selfi; Kiswanto, Dedy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12583

Abstract

Perkembangan informasi dan teknologi yang semakin pesat telah mempercepat proses dalam semua kegiatan manusia. Perkembangan ini membawa manfaat besar namun juga timbulnya ancaman ketidakamanan data pada web server. Sebuah web server harus mempunyai standar keamanan internasional untuk mengurangi risiko tidak mempunyai standar keamanan dalam suatu web yang potensi bisa diserang oleh pihak ketiga. Kerentanan pada protokol Secure Shell dapat dengan mudah dimasuki oleh pihak tidak bertanggung jawab. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi kerentanan pada web server yang berjalan di sistem operasi Linux Ubuntu dengan menggunakan Secure Shell. Metode penelitian yang digunakan meliputi instalasi, konfigurasi alat penetrasi keamanan seperti Hydra, Nikto, Nmap, dan Metasploit. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa teknik uji penetrasi yang digunakan efektif untuk mengidentifikasi celah keamanan pada web server
RANCANG BANGUN CHATBOT SEBAGAI MEDIA LAYANAN INFORMASI AKADEMIK MAHASISWA UNIVERSITAS NEGERI MEDAN BERBASIS NLP SEDERHANA Evanthe, Hansel; Afrrahman S. Effendi, Ali; Putra Paskah Halawa, Sovantri; Zidane, Muhammad; Perdana, Adidtya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13997

Abstract

Kemajuan teknologi kecerdasan buatan mendorong pengembangan chatbot sebagai solusi otomatis dalam layanan informasi akademik. Penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis web menggunakan Flask dan MySQL untuk menjawab pertanyaan mahasiswa Universitas Negeri Medan. Permasalahan utama adalah kurangnya sistem otomatis yang efisien dalam menyediakan informasi kampus secara real-time, sehingga diperlukan chatbot yang merespons pertanyaan berdasarkan data terstruktur dalam database. Tujuan penelitian adalah membangun chatbot yang dapat merespons pertanyaan mahasiswa dengan cepat dan akurat, sehingga mempermudah akses informasi akademik dan meningkatkan efisiensi layanan. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan melalui observasi, studi literatur, dan pengamatan website universitas; perancangan sistem dengan dukungan flowchart; implementasi backend menggunakan Flask dan penyimpanan data dengan MySQL; serta pengujian fungsionalitas melalui pertanyaan standar seperti informasi rektor, jurusan, fasilitas, dan pengumuman. Hasil pengujian menunjukkan chatbot memberikan jawaban akurat (100%) dengan waktu respons di bawah 1 detik. Antarmuka yang dibangun dengan HTML, CSS, dan JavaScript terbukti interaktif dan mudah digunakan. Namun, sistem masih terbatas dalam menangani pertanyaan dengan typo atau variasi kalimat, serta pembaruan data masih manual. Hasil ini mendemonstrasikan efektivitas chatbot sebagai penyedia informasi akademik dan menyarankan pengembangan NLP yang lebih canggih serta integrasi machine learning.
EVALUASI PERBANDINGAN TEKNIK OVERSAMPLING TERHADAP KINERJA RANDOM FOREST DALAM MENDETEKSI TRANSAKSI HARI SPESIAL DI E-COMMERCE Muslim Sinaga, Rizal; Afrrahman S. Effendi, Ali; Latifah Hasibuan, Najwa; Asro Harahap, Fatimah; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.14156

Abstract

Perkembangan pesat e-commerce, khususnya pada event-event spesial seperti Harbolnas dan Black Friday, mengarah pada permasalahan ketidakseimbangan data dalam klasifikasi transaksi. Pada hari biasa, jumlah transaksi lebih banyak dibandingkan dengan hari spesial, yang menyebabkan model machine learning cenderung bias. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan teknik-teknik oversampling seperti Random Oversampling, SMOTE, ADASYN, dan Borderline-SMOTE untuk menyeimbangkan data dalam klasifikasi transaksi e-commerce. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif, di mana dataset transaksi e-commerce diproses dengan berbagai teknik oversampling untuk memperbaiki ketidakseimbangan kelas. Data yang telah diproses kemudian digunakan untuk pelatihan model klasifikasi dengan algoritma Random Forest. Evaluasi dilakukan dengan metrik Precision, Recall, dan F1-Score untuk mengukur kinerja model dalam mengklasifikasikan data yang telah disesuaikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik SMOTE memberikan hasil yang lebih baik dalam meningkatkan keseimbangan antara Precision, Recall, dan F1-Score, dibandingkan dengan teknik oversampling lainnya. Penelitian ini menyarankan penggunaan teknik SMOTE untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi transaksi e-commerce pada hari spesial
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Asro Harahap, Fatimah Audy Priscilia, Selfi Dedy Kiswanto Evanthe, Hansel Latifah Hasibuan, Najwa Muslim Sinaga, Rizal Putra Paskah Halawa, Sovantri Ramadhani, Fanny Rizki Andrian Fitra, Muhammad Zidane, Muhammad