cover
Contact Name
Wire Bagye
Contact Email
wirestmik@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
jirestmiklombok@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Kab. lombok tengah,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik
ISSN : 26206900     EISSN : 26206897     DOI : -
Core Subject : Science,
JIRE (Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik) (eISSN: 2620-6900) diterbitkan oleh LPPM STMIK Lombok sebagai wadah untuk mempublikasikan artikel tentang pengetahuan baru dan penelitian dengan isu terkini yang berkaiatan dengan teknologi informasi, dengan topik Networks, Internet and Mobile Computing, Informatics Technology dan Engineering Jurnal ini terbit 2 (dua) kali dalam setahun yaitu pada bulan April dan Nopember.
Arjuna Subject : -
Articles 232 Documents
ANALISA PERANKINGAN KONTROL KEAMANAN ASPEK SISTEM PADA CMS WORDPRESS Evangelista S., Jacqueline; Adityas Widjajarto; Avon Budiyono
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1279

Abstract

Penggunaan Content Management System (CMS) seperti WordPress sangat populer, namun juga rentan terhadap serangan siber. Laporan GoDaddy pada 2018 mencatat 18.302 insiden peretasan, di mana 90% menargetkan WordPress. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi kerentanan WordPress, serta menyusun desain kontrol keamanan berdasarkan standar OWASP Top Ten. Penelitian dilakukan melalui eksperimen dan simulasi yang menekankan eksploitasi kerentanan WordPress. Lima kerentanan utama ditemukan, yaitu Broken Access Control pada PHP 8.1.0-dev dan Apache 2.4.49 dengan tingkat "High", Injection melalui SQL Injection dengan tingkat "Critical", Insecure Design pada Path Traversal dengan tingkat "Medium", serta Vulnerable and Outdated Components pada Plugin Social Warfare dengan tingkat "Medium". Desain kontrol yang diusulkan meliputi penggunaan Web Application Firewall (WAF), pembaruan rutin, pembatasan akses, validasi input, dan penerapan parameterized queries. Prioritas diberikan pada kerentanan "Critical" seperti SQL Injection. Penerapan desain kontrol keamanan yang sesuai standar OWASP Top Ten terbukti penting dalam mengurangi risiko pada WordPress.
KOMPARASI DETEKSI PENYAKIT GINJAL KRONIS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST Khasan Galuh Ramadhan; Gentur Wahyu Nyipto Wibowo; Nadia Annisa Maori
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1288

Abstract

Penyakit Ginjal Kronis (PGK) adalah masalah kesehatan global yang signifikan dan seringkali tidak terdeteksi hingga mencapai stadium lanjut. PGK juga menjadi salah satu Penyakit Tidak Menular (PTM) penyebab kematian terbanyak dalam lingkup global. Oleh karena itu, deteksi dini PGK sangat penting untuk mencegah risiko komplikasi. Studi ini membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF). Algoritma SVM dikenal karena tingkat akurasinya yang tinggi, efisien dalam penggunaan memori, dan kemampuannya untuk menangani data dengan distribusi yang tidak normal. Sementara itu, algoritma RF dikenal karena kemampuannya dalam mengatasi overfitting dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pasien PGK yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository, yang terdiri dari 400 catatan pasien dengan 25 fitur. Optimalisasi parameter dilakukan menggunakan GridSearchCV untuk mendapatkan parameter terbaik untuk kedua algoritma. Hasil penelitian ini, algoritma Random Forest (RF) menunjukkan performa yang lebih baik daripada algoritma SVM, dengan akurasi sebesar 98,75%, precision 98,48%, recall 98,96%, dan F1-score 98,70%. Algoritma Random Forest (RF) lebih efektif dalam klasifikasi PGK pada dataset ini dibandingkan SVM. Studi ini menekankan pentingnya pemilihan algoritma yang tepat dan optimasi parameter dalam mengembangkan model klasifikasi yang andal dan akurat. Penyakit Ginjal Kronis (PGK) adalah masalah kesehatan global yang signifikan dan seringkali tidak terdeteksi hingga mencapai stadium lanjut. PGK juga menjadi salah satu Penyakit Tidak Menular (PTM) penyebab kematian terbanyak dalam lingkup global. Oleh karena itu, deteksi dini PGK sangat penting untuk mencegah risiko komplikasi. Studi ini membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF). Algoritma SVM dikenal karena tingkat akurasinya yang tinggi, efisien dalam penggunaan memori, dan kemampuannya untuk menangani data dengan distribusi yang tidak normal. Sementara itu, algoritma RF dikenal karena kemampuannya dalam mengatasi overfitting dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pasien PGK yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository, yang terdiri dari 400 catatan pasien dengan 25 fitur. Optimalisasi parameter dilakukan menggunakan GridSearchCV untuk mendapatkan parameter terbaik untuk kedua algoritma. Hasil penelitian ini, algoritma Random Forest (RF) menunjukkan performa yang lebih baik daripada algoritma SVM, dengan akurasi sebesar 98,75%, precision 98,48%, recall 98,96%, dan F1-score 98,70%. Algoritma Random Forest (RF) lebih efektif dalam klasifikasi PGK pada dataset ini dibandingkan SVM. Studi ini menekankan pentingnya pemilihan algoritma yang tepat dan optimasi parameter dalam mengembangkan model klasifikasi yang andal dan akurat.
PENGELOMPOKAN PRESTASI AKADEMIK SISWA SD MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Srirahmawati, Eneng Okta; Purnamasari, Ade Irma; Bahtiar, Agus; Tohidi, Edi
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1358

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan prestasi akademik siswa di SDN Lebakwangi menggunakan algoritma K-Means. Algoritma K-Means adalah metode pengelompokan dalam data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik antara data satu dengan data lainnya. Dalam penelitian ini, data yang digunakan berupa nilai rapor akademik siswa kelas 1, 2, 3, 4, dan 5 semester genap tahun 2024 sebanyak 171 data siswa, yang mencakup berbagai mata pelajaran yang digunakan sebagai atributnya, dengan menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Penelitian ini dapat mengidentifikasi pola pengelompokan siswa berdasarkan nilai akademik mereka yang lebih akurat dan efisien. Hasil evaluasi menggunakan algoritma k-means dan indeks evaluasi DBI menunjukkan bahwa nilai DBI terendah terdapat pada percobaan k=2, dengan nilai DBI 0.738. Pada percobaan tersebut, terbentuk 2 cluster, yaitu cluster_0  terdiri dari 141 siswa dengan kategori “baik” dan nilai rata rata 76.242, sedangkan pada cluster_1  terdiri dari 27 siswa dengan kategori  “sangat baik”  dan nilai rata-rata 85.181. Hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan bagi guru untuk merancang cara pembelajaran yang lebih tepat sesuai dengan kebutuhan akademik masing-masing kelompok siswa.
KONTROL DAN MONITORING PENGISIAN AIR DI LABORATORIUM TEKNIK ELEKTRONIKA POLITEKNIK NEGERI PONTIANAK Mardianto , Eko; Suparno; Yohannes Chrysostomos
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1368

Abstract

Saat ini pemanfaatan air yang baik dan benar perlu dilakukan, banyak daerah yang mengalami kekurangan air terutama air bersih. Salah satunya penggunaan air pada laboratorium teknik elektronika yang digunakan untuk mahasiswa dan staf. Tempat penampungan air, diisi secara manual menyebabkan tidak jarang air meluber hingga banyak yang terbuang. Pengisian air dilakukan secara manual sehingga pada akhir pekan sudah habis dan disini pekan selanjutnya. Oleh permasalahan tersebut, penelitian ini berfokus pada kontrol dan monitor pengisian air tandon pada laboratorium Teknik elektronika dengan mengunakan PLC dan HMI. Kontrol prinsip increment decrement untuk mengatur kecepatan putar pompa berdasarkan level air.  Komponen yang digunakan yaitu Watel Level Transmitter (WLT), pompa 3 phase, inverter. Kontroller berfungsi untuk menstabilkan level air pada tandon, saat air tandon berkurang maka pompa akan mengisi tandon. Pengaturan kecepatan menggunakan inventer 1 phase - 3 phase. Nilai arus dari WLT mewakili ketinggian level air pada tandon. Disaat ketinggian air dari 0 sampai 56 cm kecepatan putar pompa maksimum dengan pengaturan frekuensi pompa sebesar 50 Hz. Pada ketinggian 56 cm sampai 76 cm kecepatan pompa berkurang secara linier dari 40 Hz sampai dengan 17 Hz. Bila tidak ada air yang digunakan maka pompa akan berhenti beroperasi.
PENGUJIAN WEBSITE DINAS SOSIAL SURABAYA MENGGUNAKAN METODE PENETRATION TESTING DAN OWASP TOP 10 Bagaskara, Bregas Arya; Mohammad Idhom; Henni Endah Wahanani
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1375

Abstract

Keamanan sistem informasi menjadi faktor penting dalam pengembangan teknologi informasi. Kemajuan teknologi membuat banyaknya potensi celah kemanan yang dapat dimanfaatkan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Dari hal tersebut dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis kerentanan pada website Dinas Sosial Surabaya menggunakan metode penetration testing dengan pendekatan OWASP Top 10. Sebagai salah satu aplikasi pelayanan publik, website Dinas Sosial Surabaya memiliki potensi menjadi target serangan siber yang dapat mengancam keamanan data pengguna. Penelitian ini melibatkan lima tahap dalam metode penetration testing, yaitu information gathering, footprinting & scanning, vulnerability assessment, exploitation, serta analyze & report. Pendekatan OWASP Top 10 digunakan untuk mengevaluasi kerentanan, dengan fokus pada sepuluh kerentanan paling kritis yang dapat membahayakan aplikasi web. Hasil pengujian mengungkapkan enam kerentanan utama pada website ini, yaitu Browsable Web Directories, web.config File Information Disclosure, Content Security Policy (CSP) Header Not Set, Strict-Transport-Security Header Not Set, Timestamp Disclosure - Unix, dan X-Content-Type-Options Header Missing. Untuk mengatasi kerentanan tersebut, disarankan penerapan header keamanan seperti Content-Security-Policy (CSP), Strict-Transport-Security (HSTS), dan X-Content-Type-Options: nosniff. Selain itu, pengamanan terhadap direktori dan file konfigurasi sensitif perlu dilakukan untuk meminimalkan risiko kebocoran data. Penelitian ini memberikan wawasan penting dalam meningkatkan keamanan website pemerintah sehingga lebih terlindungi dari ancaman siber.
PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DALAM DETEKSI SERANGAN PADA WEB SERVER APACHE arif wicahyanto; nurchim, nurchim; wijiyanto, wijiyanto
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1386

Abstract

Serangan siber terhadap website menjadi hal yang tidak dapat dihindarkan, tidak terkecuali website pemerintahan serta website kampus. Serangan siber memberikan dampak yang merugikan, mulai dari pencurian data sensitif, gangguan akses website, hingga kerugian finansial. Seiring dengan semakin canggihnya teknik serangan siber, sistem keamanan berbasis aturan dan pencocokan pola menghadapi kesulitan dalam mendeteksi serangan yang tersembunyi dan adaptif. Artificial Neural Network (ANN) adalah metode pembelajaran mesin yang memiliki kemampuan untuk belajar dari pola serangan yang kompleks, mengidentifikasi pola yang tidak terlihat dan beradaptasi dengan serangan baru. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan ANN dalam bentuk model untuk Smendeteksi serangan siber dengan menggunakan access log web server Apache sumber data dataset. Penelitian berhasil membangun model ANN untuk mendeteksi serangan pada web server Apache dengan nilai accuracy 0.9170.
KLASIFIKASI SERANGAN DDOS MENGGUNAKAN REQURSIVE FEATURE ELIMINATION DAN GRADIENT BOOSTING Candra Adi Lesmana; Lukman Hakim
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1396

Abstract

Keamanan internet menjadi tantangan penting seiring dengan pertumbuhan layanan teknologi informasi yang semakin pesat. Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) merupakan salah satu ancaman serius yang dapat menyebabkan crash pada server dan sistem jaringan dengan cara membanjiri jaringan dengan paket atau permintaan yang berlebihan. Dalam penelitian ini, diterapkan metode seleksi fitur Recursive Feature Elimination (RFE) pada proses klasifikasi serangan DDoS menggunakan algoritma Gradient Boosting. Tujuan Penelitian ini untuk melakukan penerapan algoritma seleksi fitur Reqursive Feature Elimination (RFE) untuk mengurangi jumlah fitur yang ada dalam data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan Gradient Boosting dengan parameter terbaik menghasilkan kinerja yang sangat baik, dengan akurasi sebesar 99,9%, presisi 99,8%, recall 99,9%, dan nilai F1 sebesar 99,9%. Kombinasi metode Reqursive Feature Elimination (RFE) dengan Gradient Boosting, di mana 10 fitur terbaik dipilih, tidak mempengaruhi hasil kinerja model secara signifikan, tetapi penerapan seleksi fitur ini berhasil mengurangi waktu komputasi secara signifikan dari 5463,24 detik menjadi 1023,19 detik tanpa mengorbankan kinerja model. Hasil ini menunjukkan bahwa metode seleksi fitur yang tepat sangat penting dalam meningkatkan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan performa model dalam deteksi serangan DDoS.
SISTEM PAKAR PENENTUAN KOMPOSISI SKINCARE BERDASARKAN MASALAH KULIT WAJAH MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) Yusuf, Muhammad; Anam, Asyrofi; Raihan, Muhammad Rifki
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1431

Abstract

Berdasarkan hasil survei, sebanyak 72% wanita indonesia menggunakan skincare untuk merawat kulit wajah, namun kurang mengetahui cara merawat kulit wajah sehingga sering kali menggunakan produk dengan komposisi yang tidak sesuai dengan masalah kulit wajah. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem pakar yang memanfaatkan teknologi Natural Language Processing (NLP) dengan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG). Metode RAG menggabungkan pencarian dokumen relevan dan pembuatan teks berbasis pembelajaran mesin untuk memberikan solusi akurat melaui proses forward chaining, di mana data dari masukan pengguna dinyatakan sebagai fakta kemudian diolah menjadi keputusan. Sistem ini dirancang untuk membantu pengguna menemukan solusi skincare yang tepat sekaligus memberikan edukasi terkait komposisi perawatan kulit. Berdasarkan hasil pengujian, tingkat kemiripan antara jawaban sistem dengan pengetahuan pakar mencapai nilai tertinggi sebesar 0.9824 ? 98%, sehingga hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu dalam menentukan komposisi skincare yang sesuai dengan masalah kulit wajah berdasarkan masukan dari pengguna.
PERANCANGAN UI/UX APLIKASI DAUR ULANG SAMPAH MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING Oktarisa Vinarsih; Pulut Suryati
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1522

Abstract

Permasalahan sampah di perkotaan yang semakin meningkat memerlukan solusi inovatif, salah satunya melalui daur ulang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX aplikasi daur ulang sampah menggunakan metode Design Thinking, yang terdiri dari lima tahap: empati, definisi, ideasi, prototipe, dan pengujian. Penelitian ini menitikberatkan pada peningkatan kesadaran dan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan sampah dengan dukungan dari pemerintah dan sektor swasta. Aplikasi yang dirancang menyediakan berbagai fitur utama seperti informasi lokasi pusat daur ulang, panduan proses daur ulang, dan jadwal pengambilan sampah. Hasil pengujian prototipe menggunakan System Usability Scale (SUS) menunjukkan skor sebesar 67, yang menempatkan aspek usability aplikasi pada peringkat C dengan sifat "OK". Hasil ini menunjukkan bahwa rancangan UI/UX yang dibuat memiliki kualitas antarmuka yang mudah diakses dan ramah pengguna. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah bahwa penerapan metode Design Thinking dalam perancangan UI/UX aplikasi daur ulang dapat meningkatkan keterlibatan masyarakat dalam program daur ulang dan memberikan informasi yang mudah diakses. Namun, penelitian ini memiliki keterbatasan pada jumlah responden dalam pengujian dan variasi profil pengguna, sehingga diperlukan penelitian lanjutan dengan cakupan yang lebih luas untuk validasi lebih lanjut.
SISTEM RESERVASI ONLINE BERBASIS WEBSITE PADA KLINIK ANDALUS HYPERBARIC CENTRE Sukma Maulana Yusuf; Dea Andini Andriati
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 8 No. 1 (2025): JIRE APRIL 2025
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v8i1.1528

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem reservasi online untuk Klinik Andalus Hyperbaric Centre menggunakan PHP dan MySQL dengan metode waterfall. Proses reservasi manual melalui WhatsApp yang berjalan saat ini membutuhkan waktu 15-30 menit per pasien dan rentan terhadap human error. Sistem yang diimplementasikan mencakup fitur pendaftaran pasien, penjadwalan terapi, integrasi pembayaran, dan modul manajemen administratif. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan efisiensi operasional yang signifikan, dengan waktu reservasi berkurang menjadi kurang dari 5 menit per pasien. Sistem juga menyediakan informasi ketersediaan sesi secara real-time, verifikasi otomatis, dan kemampuan pelaporan yang komprehensif. Implementasi ini berhasil mengatasi tantangan klinik dalam pengelolaan data pasien dan penjadwalan terapi sambil meningkatkan aksesibilitas dan akurasi layanan.