Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.978
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Infotronik : Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika Jurnal Mantik JSMA (Jurnal Sains Manajemen dan Akuntansi) INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Media Jurnal Informatika INOTEK VISA: Journal of Vision and Ideas INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Herwanto, Patah
STMIK IM, Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Public Health Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : INOTEK

 1 
Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Machine Learning Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Chalifa Chazar; Indra Nursyamsi; Patah Herwanto
Prosiding Seminar Nasional Inovasi dan Adopsi Teknologi (INOTEK) Vol. 1 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi dan Adopsi Teknologi (INOTEK)
Publisher : LPPM STMIK Rosma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (423.707 KB)

Abstract

Banyak anggapan bahwa kanker payudara sama seperti tumor, pada kenyataanya tumor yang muncul tidak berarti kanker payudara. Penyakit ini sulit didiagnosis pada tahap awal, hal ini menyebabkan banyak penderita baru mengetahui kondisinya setelah memasuki tahapan yang sulit disembuhkan. Biopsi adalah teknik pemeriksaan dengan mengambil cairan di payudara dengan menggunakan Fine Needle Aspiration (FNA), selanjutnya akan dilakukan diagnosis untuk mengetahui jenis kanker apakah termasuk pada kelompok jinak atau ganas. Diagnosis ini membutuhkan waktu yang relative lama. Machine Learning (ML) memiliki kemampuan untuk dapat meniru kecerdasan manusia dan terus melakukan pembelajaran berdasarkan data atau pengalaman di masa lalu. Semakin sering digunakan Machine Learning (ML) akan menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Untuk meningkatkan hasil akurasi dari predisksi yang dihasilkan digunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi Machine Learning (ML) untuk mendiagnosis jenis kanker payudara dengan menggunkan algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dapat menentukan jenis kanker payudara dengan menggunkan sedikit data atau pengalaman dengan hasil akhir yang mudah dipahami.
Penggunaan Encripsi MD5 Untuk Pencegahan SQL Injection Pada Aplikasi Berbasis Web Benediktus Zebua; Patah Herwanto; Rosida Rosida
Prosiding Seminar Nasional Inovasi dan Adopsi Teknologi (INOTEK) Vol. 2 No. 1 (2022): Prosiding Seminar Nasional Inovasi dan Adopsi Teknologi (INOTEK)
Publisher : LPPM STMIK Rosma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (373.036 KB) | DOI: 10.35969/inotek.v2i1.206

Abstract

Pengembangan website yang terus berkembang dan masif maka sistem keamanan adalah hal yang paling penting untuk melindungi informasi yang bersifat sensitif. SQL Injection merupakan salah satu serangan yang sangat populer dan sering digunakan untuk memanfaatkan celah keamanan pada sistem untuk menyerang database pada sebuah website. Oleh karena itu, pencegahan perlu dilakukan untuk menghindari serangan SQL Injection. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data dan pengembangan sistem. Pengumpulan data menggunakan studi pustaka dan studi lapangan. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode prototype, sebelum mendapatkan kesepakatan pada bentuk sistem yang akan dibangun maka perubahan dan presentasi pada prototype yang dirancang dapat dilakukan berkali-kali. Pencegahan adanya serangan SQL Injection pada suatu website, maka peneliti tertarik membuat sistem pencegahan dengan menggunakan Algoritma MD5 untuk mengenkripsi parameter query string. Enkripsi dilakukan untuk menjaga keaslian data yang dikirimkan ke sistem agar tidak terjadi penyisipan perintah-perintah yang membahayakan sistem. Dalam pembuktian implementasi MD5 untuk pencegahan SQL injection ini digunakan aplikasi website sederhana yang bisa menggambarkan proses bagimana pencegahan dapat dilakukan.
Co-Authors Anasayyasy, Daffa Benediktus Zebua Chairuddin Chairuddin Chalifa Chazar Haryoso Wicaksono Hendri Hendri Herdyansyah, Ridwan Indra Nursyamsi Intan Pramesti Dewi Maulana, Muhamad Iqbal Farhan Muhammad, Dian Nasution, Harmansyah Nenda Marliani Pratama Putra, Fathurrahman Rani Apriliani Aditya Rosida Rosida Rosida Rosida Rosida Rosida Suwandy, Fanji Arief Syukur, Moh Rezky Whily Ambodo, Inov Yudhi Widya Arthana Rustam