Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kresna: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Zevan Irfandi Surbakti
Universitas Negeri Medan
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Desain Model Matematika Deterministic Finite Automata (DFA) untuk Validasi Keamanan Alur Transaksi Finansial pada Mesin Anjungan Tunai Mandiri (ATM) Perbankan Zulfahmi Indra; Christian Nicholas Sinaga; Lastri Putri Silaban; Jatmiko Althaf Aziz; Callysa Elistia; Azis Kurniadi; Zevan Irfandi Surbakti
KRESNA: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat Vol 6 No 1 (2026): Jurnal KRESNA Mei 2026
Publisher : DRPM Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/kresna.v6i1.314

Abstract

Perkembangan layanan perbankan digital meningkatkan pentingnya keamanan pada sistem transaksi Automatic Teller Machine (ATM). Penelitian ini bertujuan merancang model matematika berbasis Deterministic Finite Automata (DFA) untuk memvalidasi urutan proses transaksi ATM serta mencegah terjadinya penyimpangan alur transaksi. Model yang diusulkan merepresentasikan setiap tahapan transaksi sebagai state dan setiap aksi pengguna sebagai transisi yang bersifat deterministik. Metode penelitian meliputi pengumpulan data melalui studi literatur dan dokumentasi teknis, analisis kebutuhan menggunakan pendekatan 5W1H, pemodelan formal DFA, implementasi menggunakan bahasa pemrograman Python, serta pengujian logika melalui berbagai skenario transaksi. Model DFA dibangun menggunakan struktur 5-tuple dan dilengkapi dengan error state untuk menangani input yang tidak sesuai dengan aturan sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu membedakan alur transaksi yang valid dan tidak valid secara efektif. Skenario transaksi normal berhasil diterima hingga mencapai final state, sedangkan percobaan bypass dan penyimpangan urutan transaksi berhasil ditolak melalui mekanisme trap state. Model yang dikembangkan memiliki keunggulan berupa kepastian logika, kemampuan validasi alur transaksi, dan efisiensi komputasi yang tinggi, meskipun masih memiliki keterbatasan pada aspek fleksibilitas dan validasi berbasis waktu.
Pengaruh Karakteristik Data Terhadap Performa Algoritma Sorting Nayla Anjani Nasution; Natasha Patricia Nainggolan; Zevan Irfandi Surbakti; Adidtya Perdana
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 3 No 12 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Algoritma sorting merupakan salah satu komponen fundamental dalam ilmu komputer yang banyak digunakan dalam berbagai proses pengolahan data. Pemilihan algoritma sorting yang tepat menjadi sangat penting karena setiap algoritma memiliki karakteristik performa yang berbeda tergantung pada kondisi data yang diproses. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh karakteristik data terhadap performa beberapa algoritma sorting. Algoritma yang diuji dalam penelitian ini adalah Insertion Sort, Merge Sort, dan Quick Sort. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen komputasional dengan mengimplementasikan ketiga algoritma tersebut menggunakan bahasa pemrograman Python. Pengujian dilakukan pada empat jenis karakteristik data, yaitu random data, sorted data, reversed data, dan nearly sorted data, dengan variasi ukuran dataset mulai dari 1.000 hingga 10.000 elemen. Waktu eksekusi algoritma diukur menggunakan fungsi time.perf_counter() untuk memperoleh hasil pengukuran yang presisi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik data memiliki pengaruh yang signifikan terhadap performa algoritma sorting. Insertion Sort menunjukkan performa yang baik pada dataset kecil dan data yang hampir terurut, namun kurang efisien pada dataset berukuran besar karena kompleksitas waktunya O(n²). Sebaliknya, Merge Sort dan Quick Sort menunjukkan performa yang lebih stabil pada berbagai kondisi dataset dengan kompleksitas rata-rata O(n log n). Temuan penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam menentukan algoritma sorting yang paling sesuai berdasarkan karakteristik data yang diproses. Kata kunci: algoritma sorting, insertion sort, merge sort, quick sort, performa algoritma.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Azis Kurniadi Callysa Elistia Christian Nicholas Sinaga Jatmiko Althaf Aziz Lastri Putri Silaban Natasha Patricia Nainggolan Nayla Anjani Nasution Zulfahmi Indra, Zulfahmi