Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTECH : Journal Education and Technology Jurnal Minfo Polgan (JMP)
Saromah, Saromah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Machine Learning untuk Deteksi Intrusi pada Jaringan Komputer Sari, Dyan Prawita; Halim, Zuhri; Irlon, Irlon; Waseso, Bayu; Saromah, Saromah
Jurnal Minfo Polgan Vol. 13 No. 2 (2024): Artikel Penelitian
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v13i2.14074

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, keamanan jaringan komputer menjadi isu yang sangat penting, terutama dengan meningkatnya ancaman dari serangan siber. Salah satu metode yang efektif dalam mendeteksi ancaman tersebut adalah melalui implementasi machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model machine learning yang mampu mendeteksi intrusi pada jaringan komputer secara real-time. Model yang diusulkan menggunakan teknik supervised learning, di mana dataset yang berisi lalu lintas jaringan normal dan lalu lintas yang mengandung serangan digunakan untuk melatih algoritma. Algoritma yang dipertimbangkan meliputi Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini juga melakukan analisis komparatif untuk menilai kinerja masing-masing algoritma dalam hal akurasi, presisi, recall, dan waktu pemrosesan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model machine learning yang diterapkan mampu mendeteksi berbagai jenis serangan dengan tingkat akurasi yang tinggi, mencapai lebih dari 95% pada dataset uji. Selain itu, Random Forest terbukti menjadi algoritma yang paling efektif dalam mendeteksi intrusi dengan keseimbangan terbaik antara akurasi dan waktu pemrosesan. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kemampuan deteksi intrusi pada jaringan komputer, sehingga membantu dalam menjaga keamanan data dan mengurangi potensi kerugian akibat serangan siber.
PERANCANGAN APLIKASI MOBILE KALKULASI DRILL ASSEMBLY OFFSET (DAO) PENGEBORAN SUMUR MINYAK BERBASIS ANDROID Ratuwulan, Anjelis; Yamin, Muhammad Ikrar; Saromah, Saromah; Setiawan, Adi Wahyu; Mahfuzan, Muhammad Saqfan
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 5, No 2 (2024): JUTECH DESEMBER
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v5i2.4167

Abstract

The advancement of mobile technology has significantly contributed to various industries, including the oil and gas industry. In this context, mobile applications have become extremely useful tools for facilitating the planning and execution of oil well drilling operations. This study explores the design and implementation of a Mobile Application for Drill Assembly Offset Calculation based on Android. This application aims to provide an easy-to-use and efficient solution for engineers and technicians involved in oil well drilling. The main features of this application include offset calculations to align drilling equipment with the targeted well, accurate calculations to minimize risks and enhance operational efficiency, and intuitive data visualization. Through the integration of mobile technology, users can quickly access and utilize this tool in the field, reducing dependence on specialized hardware and increasing flexibility. Thus, it is hoped that this application can improve the effectiveness, efficiency, and safety of oil well drilling operations, and contribute positively to overall industry productivity.
Co-Authors Irlon, Irlon Mahfuzan, Muhammad Saqfan Ratuwulan, Anjelis Sari, Dyan Prawita Setiawan, Adi Wahyu Waseso, Bayu Yamin, Muhammad Ikrar Zuhri Halim, Zuhri