Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi
Kamila, Ahya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Identifikasi Ciri Link Phishing Menggunakan Algoritma Random Forest Untuk Meningkatkan Keamanan Cyber Tampinongkol, Felliks; Ilham, Rozali; Kamila, Ahya; Purnomo, Yunianto; Herdian, Cevi; Virginia, Stella
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 9 No 2 (2024): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v9i2.7664

Abstract

Abstract— Keamanan data digital diera teknologi yang semakin berkembang menjadi salah satu fokus utama yang harus diantisipasi agar tidak terjadi pencurian data atau privasi. Data privasi berupa pesan elektronik (email), nama, nomer handphone, password sampai pada nomer rekening bank tidak boleh sampai diketahui oleh orang yang tidak bertanggung jawab, karena akan menyebabkan dampak yang serius seperti pembobolan rekening bank dan tindak cybercrime yang lain. Salah satu tindak kejahatan cyber yang marak terjadi adalah link phishing, yang membuat korban dapat terkecoh apabila tidak melihat link dengan lebih teliti. Dengan memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) dapat dibuat suatu system yang mampu mendeteksi apakah link tersebut terkategori sebagai link phishing atau legitimate link. Suatu link dapat dikatakan sebagai phishing atau legitimate itu dapat dilihat dari karakteristik link tersebut (features). Setiap link memiliki domain yang unik, keunikan dari domain ini yang digunakan sebagai nilai masukan pada system AI dan diproses menggunakan algoritma Random forests classification. Berdasarkan dengan hasil yang diperoleh system AI yang dirancang menggunakan random forest classification dapat memprediksi atau membedakan link phishing atau legitimate sebesar 0.77% sebagai nilai akurasi model, dengan menggunakan 6 features untuk digunakan sebagai data training. Penggunaan data link dan penambahan features yang akan digunakan sebagai data latih juga dapat dilakukan untuk meningkatkan akurasi dan presisi dari model yang telah diperoleh.
One-hot encoding feature engineering untuk label-based data studi kasus prediksi harga mobil bekas Herdian, Cevi; Kamila, Ahya; Tampinongkol, Felliks Feiters; Kembau, Agung Stefanus; Budidarma, I Gusti Agung Musa
Informasi Interaktif : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Vol 9 No 1 (2024): JII Volume 9, Number 1, Januari 2024
Publisher : Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Janabadra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37159/jii.v9i1.41

Abstract

Penggunaan machine learning telah meluas di berbagai industri untuk analisis tren dan prediksi. Untuk memprediksi harga mobil bekas yang fluktuatif, penelitian ini menerapkan salah satu teknik Feature Engineering yaitu One-Hot Encoding, sebuah teknik Feature Engineering yang fokus kepada data-data label atau non-numeric. Studi ini mengeksplorasi data harga penjualan mobil bekas sebagai target variabel dan beberapa fitur seperti produsen, tahun keluaran, tipe mesin, jumlah pintu, dan popularitas. Hasil dari proses Feature Engineering ini sangatlah bagus, dimana R-Squared untuk data validasi adalah 0.85 dan untuk data testing adalah 0.86. Hasil penelitian ini memberikan informasi yang berharga bagi para peneliti dan profesional bisnis yang ingin membuat sebuah model prediksi khususnya bagaimana menangani sebuah data yang bentuknya adalah label kategori atau non-numeric.
Co-Authors Felliks Tampinongkol, Felliks Herdian, Cevi I Gusti Agung Musa Budidarma Budidarma Kembau, Agung Stefanus Purnomo, Yunianto Rozali Ilham Tampinongkol, Felliks Feiters Virginia, Stella