Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.835
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Kresna: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi
Christian Nicholas Sinaga
Universitas Negeri Medan
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 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.
Penerapan K-Means untuk Klasterisasi Pola Cuaca Spasial di Kawasan Sumatera Berbasis Data Reanalisis ERA5 Yehezkiel Haganta Tarigan; Sofia Zahra; Christian Nicholas Sinaga
Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) Vol. 5 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juktisi.v5i1.945

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pola cuaca spasial di wilayah Sumatera dengan memanfaatkan metode K-Means berbasis data reanalisis ERA5. Latar belakang penelitian ini didasari oleh kompleksitas dinamika cuaca yang tinggi serta keterbatasan data observasi yang tersebar tidak merata, sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk memperoleh pola yang lebih jelas dan terstruktur. Proses penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu pembersihan data, normalisasi menggunakan metode Min-Max Scaling, penentuan jumlah cluster dengan metode Elbow, serta proses pengelompokan menggunakan algoritma K-Means. Variabel yang digunakan meliputi suhu udara, tekanan permukaan, dan kecepatan angin sebagai representasi kondisi atmosfer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan yang dihasilkan mampu menggambarkan perbedaan karakteristik wilayah, seperti area perairan, pegunungan, dataran rendah, serta zona transisi pesisir. Selain itu, pola yang terbentuk juga mencerminkan kondisi geografis yang beragam di wilayah penelitian. Dengan demikian, metode K-Means dapat digunakan sebagai pendekatan yang efektif dalam mengidentifikasi pola cuaca spasial secara lebih sistematis.
Tantangan Bahasa Indonesia dalam Ekosistem Kecerdasan Buatan: Kajian Literatur Natasha Patricia Nainggolan; Jhon Gabriel Simarmata; Christian Nicholas Sinaga; Lastri Putri Silaban; Anggia Puteri
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 3 (2026): EduTIK : Juni 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.67142/edutik.v6i3.397

Abstract

ABSTRAK Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah memengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk penggunaan Bahasa Indonesia dalam komunikasi digital. Penelitian ini bertujuan mengkaji tantangan Bahasa Indonesia dalam era kecerdasan buatan melalui metode studi literatur dengan pendekatan kualitatif deskriptif. Data diperoleh dari berbagai jurnal dan artikel ilmiah yang relevan, kemudian dianalisis dan disintesis untuk mengidentifikasi permasalahan utama. Hasil kajian menunjukkan bahwa Bahasa Indonesia masih menghadapi beberapa tantangan, yaitu keterbatasan dataset berkualitas, dominasi bahasa Inggris dalam pengembangan model AI, kesalahan tata bahasa, penggunaan bahasa gaul dan campur kode, serta bias algoritma yang menyebabkan kurangnya representasi budaya lokal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan pengembangan dataset lokal yang representatif, penguatan AI berbasis Bahasa Indonesia, peningkatan literasi digital, dan kolaborasi antara pemerintah, akademisi, serta pengembang teknologi. Penelitian ini menegaskan pentingnya upaya pelestarian dan pengembangan Bahasa Indonesia agar tetap relevan di era kecerdasan buatan. ABSTRACT The rapid development of Artificial Intelligence (AI) has influenced various aspects of life, including the use of the Indonesian language in digital communication. This study aims to examine the challenges faced by the Indonesian language in the era of artificial intelligence through a descriptive qualitative literature review approach. Data were collected from relevant scientific journals and articles, then analyzed and synthesized to identify major issues. The findings indicate that the Indonesian language faces several challenges, including limited high-quality datasets, the dominance of English in AI model development, grammatical inaccuracies, the widespread use of slang and code-mixing, and algorithmic bias that leads to inadequate representation of local cultures. To address these issues, it is necessary to develop representative local datasets, strengthen Indonesian-based AI systems, improve digital literacy, and foster collaboration among government institutions, academics, and technology developers. This study highlights the importance of preserving and developing the Indonesian language to maintain its relevance in the era of artificial intelligence.
RANCANG BANGUN APLIKASI MONITORING PELANGGARAN LALU LINTAS DETEKSI HELM OTOMATIS Christian Nicholas Sinaga; Juhraini Helfiana Lexa; Debi Yandra Niska
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 9 No. 1 (2026): JIRE April 2026
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v9i1.2012

Abstract

Tingginya pelanggaran penggunaan helm pada pengendara sepeda motor berkontribusi terhadap fatalitas kecelakaan lalu lintas. Pengawasan manual dinilai kurang efisien sehingga dibutuhkan solusi berbasis teknologi yang mampu melaksanakan pemantauan secara otomatis dan real-time. Oleh karena itu, penelitian ini merancang dan mengembangkan aplikasi monitoring pelanggaran lalu lintas berbasis deteksi penggunaan helm menggunakan algoritma YOLOv8 dengan sumber input video dari kamera smartphone. Metode yang digunakan merupakan pendekatan pengembangan sistem dengan model prototyping yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian dan evaluasi. Dataset diperoleh dari sumber publik dan data lapangan, kemudian melalui tahap preprocessing dan pelatihan model menggunakan parameter tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mengalami peningkatan performa yang signifikan, dengan nilai mAP50 mencapai 0,945 pada epoch ke-30. Selain itu, sistem mampu mendeteksi penggunaan helm secara real-time serta menyimpan bukti pelanggaran dalam bentuk snapshot dan timestamp. Meskipun demikian, masih terdapat kesalahan deteksi yang dipengaruhi oleh kondisi lingkungan. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan memiliki potensi sebagai solusi monitoring lalu lintas yang lebih efektif, fleksibel, dan ekonomis.
Implementasi Divide and Conquer pada Algoritma Perkalian Matriks untuk Efisiensi Komputasi Christian Nicholas Sinaga; Jhon Gabriel Simarmata; Juhraini Helfiana Lexa; 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

Perkalian matriks merupakan dasar operasi dalam komputasi yang banyak digunakan dalam berbagai bidang, namun metode konvensional memiliki kompleksitas waktu O(n³) sehingga kurang efisien untuk ukuran data besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma perkalian matriks menggunakan pendekatan Divide and Conquer serta menganalisis efisiensi kinerjanya dibandingkan metode konvensional. Metode penelitian meliputi studi literatur, perancangan algoritma, implementasi menggunakan bahasa Python, serta pengujian dengan berbagai ukuran matriks. Selain itu, digunakan optimasi algoritma Strassen untuk meningkatkan performa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada matriks berukuran kecil, metode konvensional masih memiliki kinerja yang kompetitif karena minimnya overhead. Namun, pada matriks berukuran menengah hingga besar, pendekatan Divide and Conquer yang dioptimalkan dengan algoritma Strassen terbukti lebih efisien dengan waktu komputasi yang lebih cepat. Oleh karena itu, pendekatan ini lebih direkomendasikan untuk pengolahan matriks berukuran besar guna meningkatkan efisiensi komputasi.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Anggia Puteri Azis Kurniadi Callysa Elistia Jatmiko Althaf Aziz Jhon Gabriel Simarmata Juhraini Helfiana Lexa Lastri Putri Silaban Natasha Patricia Nainggolan Niska, Debi Yandra Sofia Zahra Yehezkiel Haganta Tarigan Zevan Irfandi Surbakti Zulfahmi Indra, Zulfahmi