Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
oktavia, Divala zahra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Eksplorasi Response PID Pada Lengan Robot 4 DOF Menggunakan Input Joystick Tanpa Sensor Feedback oktavia, Divala zahra; Rama Daniy, Faid; Natalia, Desy; Akbar Anggara, Rafly; Norman Syah, Mario
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 19 No. 3 (2025)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v19n3.2846

Abstract

Lengan robot merupakan teknologi yang banyak diterapkan dalam pendidikan dan otomasi industri untuk meniru gerakan manusia secara presisi. Tantangan utama pada kendali manual tanpa sensor umpan balik ( open-loop ) adalah ketidakstabilan dan rendahnya akurasi posisi. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan kontrol Proportional-Integral-Derivative (PID) pada lengan robot 4 derajat kebebasan (DOF) yang dikendalikan secara manual menggunakan joystick analog tanpa sensor. Sistem menggunakan Arduino Uno, joystick KY-023, dan empat motor servo SG90. Algoritma PID diterapkan untuk mengatur kehalusan pergerakan berdasarkan estimasi dari input posisi joystick . Evaluasi dilakukan dengan membandingkan sistem dengan kontrol dan tanpa kontrol PID berdasarkan parameter rise time , settling time , dan overshoot . Hasil menunjukkan bahwa kontrol PID khususnya konstanta proporsional (Kp), secara signifikan meningkatkan kehalusan dan kestabilan gerakan. Penambahan konstanta integral (Ki) dan konstanta derivatif (Kd) justru menurunkan performa pada sistem open-loop . Pendekatan ini berpotensi diterapkan dalam robotika pendidikan serta pengembangan sistem kendali murah dan sederhana untuk otomasi skala kecil.
Perbandingan Performa Pembelajaran Mesin untuk Deteksi Ancaman Keamanan Aplikasi Web: Tinjauan Sistematis Oktavia, Divala Zahra; Hidayat , Dwi Alvin; Natalia , Desy; Prabantara, Satria Krisna; Arfriandi, Arief
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2026): January: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/dhayjg79

Abstract

Pemanfaatan aplikasi berbasis web yang semakin meluas di berbagai sektor menyebabkan meningkatnya risiko terhadap ancaman siber, termasuk serangan phising, DDoS, injeksi SQL, XSS, serta intrusi. Berbagai metode deteksi tradisional yang bersifat statis sering kali tidak mampu mengidentifikasi pola serangan baru yang bersifat dinamis. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, machine learning muncul sebagai pendekatan yang lebih adaptif karena mampu mempelajari pola perilaku, mendeteksi anomali, dan melakukan deteksi ancaman secara otomatis. Penelitian ini melakukan tijauan sistematis literatur (Systematic Literature Review/SLR) untuk meneliti penggunaan machine learning dalam mengingkatkan keamanan aplikasi web dan mengevaluasi performa beberapa algoritma yang digunakan. SLR dilaksanakan dengan menggunakan kerangka PICOC, yang mencakup populasi, intervensi, perbandingan, hasil, konteks. Hasil analisis menunjukkan bahwa machine learning digunakan untuk berbagai aspek keamanan web, seperti deteksi phising, penentuan URL berbahaya, pengurangan dampak serangan DDoS, serta identifikasi intrusi jaringan. Algoritma seperti Random Forest, XGBoost, dan SVM terbukti memiliki kinerja yang stabil dengan tingkat akurasi yang tinggi. Selain itu, teknik pendukung seperti ADASYN, feature selection, dan metode berbasis pemrosesan bahasa alami turut meningkatkan efektivitas model. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menegaskan bahwa machine learning dapat mempercepat dan meningkatkan ketepatan deteksi ancaman serta memberikan adaptasi terhadap pola serangan yang terus berubah, sehingga menjadi komponen penting dalam memperkuat keamanan aplikasi web.
Co-Authors Akbar Anggara, Rafly Arfriandi, Arief Desy Natalia Hidayat , Dwi Alvin Natalia , Desy Norman Syah, Mario Prabantara, Satria Krisna Rama Daniy, Faid