Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health
Valentino, Bob
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Neuroscience Nursing Public Health Transportation

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

Found 4 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI MATLAB DALAM MENGANALISIS TOTAL WAKTU BELAJAR MAHASISWA DENGAN PENDEKATAN INTEGRAL Wardhana, Riyan; Glori Rajagukguk, Gloria; Valentino, Bob; Harliana, Putri
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.v9i1.12341

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis total waktu belajar mahasiswa menggunakan pendekatan integral yang diimplementasikan dengan MATLAB. Menggunakan integral sebagai mikroskop akademik, penelitian menyelidiki kompleksitas manajemen waktu mahasiswa yang seringkali terabaikan, Melalui metode kuantitatif berbasis kuesioner dan analisis menggunakan MATLAB, penelitian mengeksplorasi pola, dinamika, dan faktor yang mempengaruhi aktivitas belajar. Temuan utama menunjukkan rata-rata waktu belajar mahasiswa adalah 2,83 jam per hari, dengan mayoritas mahasiswa belajar selama 3 jam. Analisis mendalam mengungkapkan hubungan signifikan antara frekuensi gangguan dan efektivitas belajar semakin tinggi gangguan, semakin menurun kualitas proses pembelajaran. Kesimpulan dari penelitian ini tidak sekedar mengukur waktu, melainkan membedah ekosistem belajar mahasiswa, menawarkan wawasan berharga dalam merancang strategi pendidikan yang lebih responsif dan personal
Penerapan Array Dalam Mengelola Data CPNS Untuk Menampilkan Data Pelamar Denil, Ahmad; Valentino, Bob; Putra, Idris; Mario, Pedro
Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health Vol 4, No 1 (2025): March 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetish.v4i1.4110

Abstract

Penerapan array dalam mengelola data CPNS untuk menampilkan data pelamar merupakan topik yang relevan dalam pengembangan sistem informasi. Abstrak ini akan membahas tentang cara efektif menggunakan array untuk menyimpan, mengelola, dan menampilkan data pelamar CPNS. Dengan menggunakan array, proses penyimpanan dan pengelolaan data pelamar dapat dilakukan secara efisien dan akurat. Fokus utama adalah pada deklarasi array, penyimpanan data pelamar, dan penggunaan array untuk menampilkan data pelamar yang lulus atau gagal dalam tes SKD.
PEMAHAMAN DASAR MATRIKS DAN APLIKASINYA DALAM KEHIDUPAN SEHARI-HARI Valentino, Bob; Muslim Karo Karo, Ichwanul
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.v9i3.14183

Abstract

Matriks merupakan salah satu konsep fundamental dalam matematika yang memiliki peran penting dalam berbagai bidang ilmu dan kehidupan sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman dasar mengenai matriks, termasuk definisi, jenis-jenis, serta operasi-operasi dasar seperti penjumlahan, perkalian, dan invers matriks. Selain itu, dibahas pula berbagai contoh aplikasi nyata matriks dalam kehidupan sehari-hari, seperti dalam pemrosesan citra digital, perencanaan keuangan, serta sistem navigasi dan transportasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur dan analisis deskriptif terhadap berbagai kasus aplikasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa pemahaman konsep dasar matriks sangat penting sebagai fondasi dalam mempelajari matematika lanjutan serta mendukung penerapan teknologi dalam berbagai bidang. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi awal bagi pelajar dan mahasiswa dalam memahami dan mengaplikasikan konsep matriks secara praktis
Perancangan dan Implementasi Sistem Logging Jaringan Berbasis Website dengan Fitur Multi-User Real-Time dan Deteksi Zai, Tri Sapta Warman; Kiswanto, Dedy; Putri, Fahra Pebiana; Valentino, Bob
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.9915

Abstract

Abstrak - Perkembangan teknologi informasi menimbulkan tantangan dalam deteksi anomali log secara real-time. Penelitian ini mengembangkan NetLog, sistem monitoring log dengan pendekatan hybrid yang menggabungkan deep learning dan deteksi berbasis aturan. Sistem menggunakan Autoencoder untuk mempelajari pola log normal dan rule-based detector sebagai fallback. Arsitektur terdiri dari backend FastAPI, frontend React/Next.js, dan modul anomaly detection. Hasil implementasi menunjukkan sistem berhasil mendeteksi 60% serangan simulasi dengan precision 100% dan recall 20%. Evaluasi komprehensif menunjukkan ROC AUC 82% dan PR AUC 86.7%, mengindikasikan kemampuan model yang baik dalam membedakan log normal dan log anomali. Dashboard real-time menampilkan log dengan latensi di bawah 2 detik. Kesimpulannya, pendekatan hybrid pada NetLog terbukti efektif memperluas cakupan deteksi anomali dibandingkan metode tunggal, meskipun masih diperlukan peningkatan sensitivitas deteksi.Kata kunci: Deteksi Anomali; Autoencoder; Deep Learning; Monitoring Log; Sistem Real-time; Abstract - The rapid advancement of information technology poses new challenges in real-time log anomaly detection. This study develops NetLog, a log monitoring system based on a hybrid approach that combines deep learning with rule-based detection. The system employs an Autoencoder to learn normal log patterns and a rule-based detector as a fallback mechanism. The architecture consists of a FastAPI backend, React/Next.js frontend, and an anomaly detection module. The implementation results show that the system successfully detected 60% of simulated attacks with 100% precision and 20% recall. A comprehensive evaluation demonstrates ROC AUC of 82% and PR AUC of 86.7%, indicating a strong ability of the model to distinguish between normal and anomalous logs. The real-time dashboard displays log data with latency below 2 seconds. In conclusion, the hybrid approach of NetLog effectively broadens anomaly detection coverage compared to single-method systems, although improvements in sensitivity are still required.Keywords: Anomaly Detection; Autoencoder; Deep Learning; Log Monitoring; Real-time System;
Co-Authors Dedy Kiswanto Denil, Ahmad Glori Rajagukguk, Gloria Ichwanul Muslim Karo Karo Mario, Pedro Putra, Idris Putri, Fahra Pebiana Wardhana, Riyan Zai, Tri Sapta Warman