Garuda - Garba Rujukan Digital

Implementasi Array dalam Pengolahan Data Nilai Mahasiswa di Perguruan Tinggi Purba, Rohit Jhon Lamtama; Gurning, Yeremia Setya Maharman; Purba, Desni Paramitha; Nasution, Aurela Khoiri
Journal of Accounting Law Communication and Technology Vol 2, No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jalakotek.v2i1.4150

Penelitian ini dilakukan karena pentingnya efisiensi dan ketepatan dalam pengelolaan data nilai mahasiswa di perguruan tinggi. Pengolahan data secara manual sering kali mengakibatkan kesalahan dan membutuhkan waktu yang lebih lama, sehingga penggunaan teknologi seperti array dalam struktur data dapat menjadi solusi untuk mengoptimalkan proses ini. Array memungkinkan penyimpanan data nilai secara terstruktur dan akses yang cepat, membantu dosen dan administrasi dalam mengelola data akademik secara lebih efisien dan akurat. Implementasi array dalam program berbasis Python, seperti dalam penelitian ini, dapat meminimalkan risiko kesalahan input dan memudahkan proses penghitungan, tampilan, serta pembaruan data nilai mahasiswa.Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pentingnya Array, meningkatkan efisiensi pengolahan data, mengurangi kesalahan input data, menyediakan solusi praktis untuk dosen dan administrasi, mendukung pengambilan keputusan akademik. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem (development research). Metode ini mencakup beberapa tahapan penting, yaitu: analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi program, pengujian sistem, evaluasi sistem. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah program yang dirancang untuk mengelola data dan nilai mahasiswa di perguruan tinggi dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap praktik pengelolaan data akademik di perguruan tinggi dan menunjukkan bahwa teknologi dapat digunakan secara efektif untuk meningkatkan kualitas pendidikan.

Deteksi Gerakan Kepala Secara Real-Time Menggunakan OpenCV Dan Python Imelda, Yusmita; Daulay, Leni Karmila; Purba, Desni Paramitha; Syahputra, Hermawan
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i1.6528

Perkembangan teknologi komputer dan kecerdasan buatan telah mendorong inovasi dalam sistem interaksi manusia-komputer, salah satunya adalah deteksi gerakan kepala secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan orientasi kepala (pitch, yaw, dan roll) dengan memanfaatkan pustaka OpenCV dan Dlib dalam bahasa pemrograman Python. Sistem dirancang dengan mengimplementasikan teknik deteksi wajah, pelacakan landmark, dan estimasi pose kepala menggunakan fungsi solvePnP. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi orientasi kepala secara akurat dan responsif dalam waktu kurang dari 0.5 detik. Evaluasi kinerja menunjukkan tingkat konsistensi yang baik, meskipun terdapat kendala pada kondisi pencahayaan rendah dan kualitas kamera yang kurang optimal. Aplikasi ini berpotensi untuk diterapkan dalam berbagai bidang seperti alat bantu disabilitas, sistem kontrol berbasis gestur, dan keamanan. Dengan pengembangan lanjutan, sistem ini dapat menjadi solusi interaktif yang lebih inklusif dan intuitif.

Penerapan Aljabar Linear Dalam Penyelesaian Sistem Persamaan Linear Menggunakan Metode Eliminasi Gauss Purba, Desni Paramitha; Karo, Ichwanul Muslim Karo
Journal of Law, Education and Business Vol 3, No 1 (2025): April 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jleb.v3i1.5920

Sistem persamaan linear merupakan salah satu bagian penting dalam aljabar linear dasar yang memiliki banyak penerapan di berbagai bidang, mulai dari teknik, ekonomi, hingga ilmu komputer. Metode eliminasi Gauss merupakan salah satu pendekatan sistematis untuk menyelesaikan sistem persamaan linear secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan penerapan metode eliminasi Gauss dalam menyelesaikan sistem persamaan linear, melalui studi literatur dan analisis kasus. Hasil menunjukkan bahwa metode ini sangat efektif dalam menyelesaikan sistem dengan solusi unik, dan juga mudah diimplementasikan secara manual maupun melalui perangkat lunak. Dengan struktur langkah yang sistematis, metode ini memberikan solusi yang akurat serta menjadi dasar dalam pemrograman matematis.

Deteksi Gerakan Kepala Secara Real-Time Menggunakan OpenCV Dan Python Imelda, Yusmita; Daulay, Leni Karmila; Purba, Desni Paramitha; Syahputra, Hermawan
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i1.6528

Perkembangan teknologi komputer dan kecerdasan buatan telah mendorong inovasi dalam sistem interaksi manusia-komputer, salah satunya adalah deteksi gerakan kepala secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasikan orientasi kepala (pitch, yaw, dan roll) dengan memanfaatkan pustaka OpenCV dan Dlib dalam bahasa pemrograman Python. Sistem dirancang dengan mengimplementasikan teknik deteksi wajah, pelacakan landmark, dan estimasi pose kepala menggunakan fungsi solvePnP. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi orientasi kepala secara akurat dan responsif dalam waktu kurang dari 0.5 detik. Evaluasi kinerja menunjukkan tingkat konsistensi yang baik, meskipun terdapat kendala pada kondisi pencahayaan rendah dan kualitas kamera yang kurang optimal. Aplikasi ini berpotensi untuk diterapkan dalam berbagai bidang seperti alat bantu disabilitas, sistem kontrol berbasis gestur, dan keamanan. Dengan pengembangan lanjutan, sistem ini dapat menjadi solusi interaktif yang lebih inklusif dan intuitif.

Penerapan Aljabar Linear Dalam Penyelesaian Sistem Persamaan Linear Menggunakan Metode Eliminasi Gauss Purba, Desni Paramitha; Karo, Ichwanul Muslim Karo
Journal of Law, Education and Business Vol 3, No 1 (2025): April 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jleb.v3i1.5920

Sistem persamaan linear merupakan salah satu bagian penting dalam aljabar linear dasar yang memiliki banyak penerapan di berbagai bidang, mulai dari teknik, ekonomi, hingga ilmu komputer. Metode eliminasi Gauss merupakan salah satu pendekatan sistematis untuk menyelesaikan sistem persamaan linear secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan penerapan metode eliminasi Gauss dalam menyelesaikan sistem persamaan linear, melalui studi literatur dan analisis kasus. Hasil menunjukkan bahwa metode ini sangat efektif dalam menyelesaikan sistem dengan solusi unik, dan juga mudah diimplementasikan secara manual maupun melalui perangkat lunak. Dengan struktur langkah yang sistematis, metode ini memberikan solusi yang akurat serta menjadi dasar dalam pemrograman matematis.

Implementasi Array dalam Pengolahan Data Nilai Mahasiswa di Perguruan Tinggi Purba, Rohit Jhon Lamtama; Gurning, Yeremia Setya Maharman; Purba, Desni Paramitha; Nasution, Aurela Khoiri
Journal of Accounting Law Communication and Technology Vol 2, No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jalakotek.v2i1.4150

Penelitian ini dilakukan karena pentingnya efisiensi dan ketepatan dalam pengelolaan data nilai mahasiswa di perguruan tinggi. Pengolahan data secara manual sering kali mengakibatkan kesalahan dan membutuhkan waktu yang lebih lama, sehingga penggunaan teknologi seperti array dalam struktur data dapat menjadi solusi untuk mengoptimalkan proses ini. Array memungkinkan penyimpanan data nilai secara terstruktur dan akses yang cepat, membantu dosen dan administrasi dalam mengelola data akademik secara lebih efisien dan akurat. Implementasi array dalam program berbasis Python, seperti dalam penelitian ini, dapat meminimalkan risiko kesalahan input dan memudahkan proses penghitungan, tampilan, serta pembaruan data nilai mahasiswa.Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi pentingnya Array, meningkatkan efisiensi pengolahan data, mengurangi kesalahan input data, menyediakan solusi praktis untuk dosen dan administrasi, mendukung pengambilan keputusan akademik. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan sistem (development research). Metode ini mencakup beberapa tahapan penting, yaitu: analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi program, pengujian sistem, evaluasi sistem. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah program yang dirancang untuk mengelola data dan nilai mahasiswa di perguruan tinggi dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap praktik pengelolaan data akademik di perguruan tinggi dan menunjukkan bahwa teknologi dapat digunakan secara efektif untuk meningkatkan kualitas pendidikan.

Pengembangan Sistem Logging Berbasis Web untuk Deteksi Anomali Menggunakan K-Means Clustering Akva, Sabrina; Kiswanto, Dedi; Purba, Desni Paramitha
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.v8i6.9921

Abstrak - Penelitian ini mengembangkan sistem logging berbasis website dengan kemampuan deteksi anomali menggunakan metode K-Means Clustering. Data log yang dianalisis berasal dari dua sumber, yaitu sistem reservasi bioskop yang dibangun menggunakan Flask dan data eksternal NASA HTTP log. Setiap aktivitas dicatat dalam bentuk IP Address, Timestamp, Username, Role, Action, Status Code, dan URL, kemudian dikonversi menjadi fitur numerik seperti req_count, unique_urls, pct_errors, dan login_failed. Proses clustering menghasilkan nilai K terbaik sebesar 8 berdasarkan Silhouette Score tertinggi. Analisis centroid menunjukkan adanya cluster dengan perilaku anomali, seperti req_count sebesar 16.67925, unique_urls sebesar 12.79245, dan pct_errors mencapai 99.29356. Skor anomali dihitung berdasarkan jarak titik ke centroid, dengan ambang batas ditentukan pada persentil ke-99 yaitu 1.2429. Dari hasil evaluasi, sistem berhasil mengidentifikasi 233 aktivitas anomali, termasuk aktivitas mencurigakan dari IP eksternal seperti wormhole.ctp.com dengan anomaly score tertinggi sebesar 12.752941. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan clustering tanpa pengawasan (unsupervised) dapat diterapkan secara efektif dalam mendeteksi potensi serangan, seperti DDoS, dengan memanfaatkan pola aktivitas pengguna yang terekam dalam sistem logging.Kata kunci : Logging Web; K-Means Clustering; Deteksi Anomali; Analisis Log; Abstract - This study develops a website-based logging system with anomaly detection capabilities using the K-Means Clustering method. The analyzed log data comes from two sources, namely a cinema reservation system built using Flask and external NASA HTTP log data. Each activity is recorded in the form of IP Address, Timestamp, Username, Role, Action, Status Code, and URL, then converted into numeric features such as req_count, unique_urls, pct_errors, and login_failed. The clustering process produces the best K value of 8 based on the highest Silhouette Score. Centroid analysis shows the presence of clusters with anomalous behavior, such as req_count of 16.67925, unique_urls of 12.79245, and pct_errors reaching 99.29356. The anomaly score is calculated based on the distance of the point to the centroid, with a threshold determined at the 99th percentile of 1.2429. From the evaluation results, the system successfully identified 233 anomalous activities, including suspicious activities from external IPs such as wormhole.ctp.com with the highest anomaly score of 12.752941. These results prove that the unsupervised clustering approach can be applied effectively in detecting potential attacks, such as DDoS, by utilizing user activity patterns recorded in the logging system.Keywords: Web Logging; K-Means Clustering; Anomaly Detection; Log Analysis;

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search