Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal The Indonesian Journal of Computer Science
M.Iqbal, M.Iqbal
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : The Indonesian Journal of Computer Science

 1 
Pengenalan Sayuran Slada Hidroponik dan Non Hidroponik Berdasarkan Bentuk dan Tekstur Menggunakan Metode KNN M.Iqbal, M.Iqbal; Utari, Utari Armila; Agung, Agung Ramadhanu
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 12 No. 5 (2023): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v12i5.3371

Abstract

Selada merupakan sayuran yang banyak tumbuh di daerah yang beriklim sedang maupun tropis. Untuk pemenuhan kebutuhan, para petani banyak membudidayakan sayuran selada hidroponik dengan keunggulan lebih higenis, tahan lama dan bebas dari zat kimia yang sesuai dengan tren gaya hidup sehat masyarakat. Terdapat perbedaan antara selada hidroponik dan non hidroponik diantaranya dari segi warna, bentuk, tekstur dan ukuran. Penelitian ini melakukan pengenalan sayuran selada hidroponik dan non hidroponik berdasarkan bentuk dan tekstur menggunakan metode KNN dengan bantuan aplikasi matlab untuk pengenalan citra berdasarkan image processing ekstraksi ciri bentuk dan tekstur dengan parameter matric, eccentricity, contrast, energy, homogeneity dan perhitungan KNN dengan nilai K = 3, diperoleh hasil akurasi kebenaran lebih dari 80% dan hasil identifikasi citra sesuai.
Implementasi Pengolahan Citra Digital dalam Pengenalan Wajah Menggunakan Contrast Stretching dan Algoritma Viola Jones M.Iqbal, M.Iqbal; Imrah, Imrah Sari; Agung, Agung Ramadhanu
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 2 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i2.3660

Abstract

Wajah manusia merupakan salah satu bagian penting pada tubuh yang mempunyai ciri khusus yang dapat membedakan seseorang. Perbedaan ciri dari wajah seseorang dapat diidentifikasi dengan sistem pengenalan wajah (face Recognition). Kemajuan teknologi dalam pengenalan wajah memberikan dampak dalam berbagai sektor seperti keamanan, keuangan, kesehatan dan hiburan. Penelitian ini melakukan Pengenalan wajah dengan mengimplentasikan pengolahan citra digital menggunakan contrast stretching dan algoritma viola jones untuk mendapatkan nilai akurasi yang baik dalam pengenalan wajah dengan bantuan aplikasi Matlab. Dari hasil penelitian dalam pengenalan wajah diperoleh hasil akurasi yang akurat yaitu mencapai 91,89% dan hasil identifikasi pengenalan wajah pada citra sesuai.
Audit Keamanan Jaringan Komputer Server dari Serangan DDoS Menggunakan Snort Intrusion Detection System M.Iqbal, M.Iqbal; Yuhandri Yunus; Syafri Arlis
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 5 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i5.4391

Abstract

Network security is a crucial aspect for educational institutions that rely on information technology for operational activities, including teaching and learning processes. SMKS YPPI Tualang, a private school in Riau that is part of PT Indah Kiat Pulp and Paper Tbk's CSR program, faces serious threats from Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, which can cause significant disruptions to network services. DDoS attacks involve multiple computer systems overwhelming a server with excessive traffic, leading to service disruptions. This study aims to enhance network security at SMKS YPPI Tualang through a comprehensive security audit and the implementation of Snort, an Intrusion Detection System (IDS) effective in detecting and preventing DDoS attacks. By analyzing potential security gaps and vulnerabilities, this study is expected to contribute to mitigating the risk of DDoS attacks, thereby ensuring the continuity of the school's operations. The results of this study indicate that the implementation of Snort can improve early threat detection and strengthen the school's network security.
Co-Authors Agung, Agung Ramadhanu Imrah, Imrah Sari Syafri Arlis Utari, Utari Armila Yuhandri Yunus