ILKOM Jurnal Ilmiah (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muslim Indonesia)
Not a member yet
653 research outputs found
Sort by
Penerapan Metode User Centered Design Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kulit Berbasis Web
Get PDFInfeksi penyakit kulit merupakan salah satu masalah global kesehatan masyarakat yang memiliki berbagai bentukpengobatan dengan dampak yang minimal. Penyakit herpes adalah salah satu penyakit kulit yang sangat susah untuk diobatidan semua orang pasti bisa mengalaminya, Karakteristik penyakit ini ditandai dengan adanya vesikel unilateral yangberkelompok dengan nyeri yang ditandai dengan radikulopati sekitar dermatom. Pemanfaatan teknologi web dalammengembangkan sistem pakar telah menjadi solusi yang menarik. Dengan menggunakan platform web, sistem pakar dapatdiakses secara online oleh perawat atau bahkan pasien. User centered design merupakan desain yang digunakan karenamenyajikan pendekatan terbaik jika menggambarkan dari tahap awal suatu proses interaktif untuk mendiagnosis penyakitkulit. Dengan web ini tidak harus menunggu lama untuk mengantisipasi pengobatan secara cepat dan tepat. Caramenggunakan web ini yaitu pasien mendapatkan pertanyaan berupa gejala-gejala yang dialami oleh pasien, selanjutnyasistem akan mengolah semua jawaban pasien dan sistem akan mengeluarkan output berupa hasil diagnosa jenis penyakit.Sistem yang dibangun dapat membantu pasien dalam mengetahui jenis penyakit yang sedang diderita pasien dan sesuaidengan analisis pakar penyakit kulit
Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Perkembangan Artificial Intelligence (AI) Menggunakan Algoritma Machine Learning
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap perkembangan Artificial Intelligence (AI) dengan membandingkan kinerja tiga algoritma machine learning: Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 5044 tweet yang dikumpulkan dari platform media sosial X yang merepresentasikan opini dan pandangan pengguna tentang perkembangan AI. Proses pengumpulan data melibatkan pemilihan tweet yang relevan dengan menggunakan keyword terkait perkembangan AI, diikuti dengan tahap preprocessing untuk membersihkan dan menghilangkan noise serta kata yang tidak relevan. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score setiap algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen tweet sebagai positif, negatif, atau netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM secara signifikan lebih efektif dalam menangani analisis sentimen dibandingkan NB dan KNN, dengan akurasi masing-masing algoritma sebagai berikut: SVM=93%, NB=91%, dan KNN=81%. Penelitian ini dapat memberikan wawasan penting mengenai pemilihan algoritma machine learning yang optimal untuk analisis sentimen dan dapat membantu peneliti dan praktisi dalam memilih metode yang tepat untuk evaluasi sentimen di berbagai topi
Deteksi Foto Palsu Menggunakan Tools Forensically
No full textMaraknya foto palsu yang beredar di media sosial menjadi masalah digital yang hampir sebagian besar dijumpai saat ini,menjadikan sebuah foto dapat dimanipulasi dengan mudah sehingga dapat merubah informasi yang disampaikan menjadiberbeda dan membuatnya rawan digunakan untuk tindak kejahatan. Maka dari itu,penelitian ini bertujuan untukmenganalisis sebuah citra digital yang telah dimanipulasi atau direkayasa dengan menggunakan software atau programtertentu. Sedangkan alat analisisnya menggunakan tools Forensically yaitu Forensically Beta yang terdiri dari 3 metodeutama yaitu Error Level Analysis, Clone Detection dan Metadata. Hasil yang diperoleh untuk setiap metode yaitu metodeELA dapat menampilkan tingkat kesalahan pada sebuah gambar yang menunjukkan terjadinya perubahan pada fototersebut, metode Clone Detection mampu menangkap area pada citra dengan mengambil area yang berasal dari frame dansize yang sama sedangkan metode Metadata membantu mengidentifikasi dan mendeskripsikan gambar dengan memberikaninformasi perangkat yang digunakan, tanggal pengambilan gambar, dan deskripsi foto lainnya. Kesimpulan dari penelitianini yaitu ketiga metode yang digunakan sangat mendukung untuk digunakan dalam menganalisis foto palsu
Perancangan Sistem Keamanan Jaringan Intrusion Prevention System Menggunakan Suricata Dan IPTables
Get PDFServer merupakan perangkat dalam jaringan telekomunikasi yang bertugas mendistribusikan perangkat lunak IPTables danbasis data. Salah satu tipe server yang rentan terhadap serangan Denial of Service (DoS) merupakan web server. SeranganDoS bekerja dengan menghabiskan sumber daya server sehingga menyebabkan server tersebut menjadi tidak dapat diaksesatau down. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pencegahan serangan denganmenggunakan Intrusion Prevention System (IPS) yang memanfaatkan Suricata dan IPTables sebagai mekanisme deteksidan pencegahan serangan DoS pada web server. IPS bekerja dengan menganalisis lalu lintas jaringan yang masuk dankeluar, melakukan inspeksi mendalam terhadap setiap paket data yang melintasi jaringan. Dengan penerapan Suricata danIPTables pada web server, administrator jaringan dapat memastikan keamanan web server dari ancaman serangan.Penelitian ini akan menunjukkan bahwa aturan Suricata dan IPTables efektif dalam mendeteksi serangan yang dilakukandengan alat Hping3, sebuah perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan pemindaian jaringan dan secara defaulttersedia di Kali Linux yang akan dimanfaatkan untuk simulasi serangan Do
Analisis Keamanan Website dengan Metode Penetration Testing pada PT. PLN (Persero)
Get PDFPT. PLN (Persero) Pusmanpro - Unit Pelaksanaan Manajemen Konstruksi V Makassar beralamat di jl. Prof. Abdurahman Basalamah, Komplek Perumahan PLN, Kota Makassar, Sulawesi Selatan. Adapun permasalahan yang terjadi terhadap beberapa ancaman keamanan komputer seperti virus, worm, Trojan, spam serta tindakan merugikan dari para cracker ataupun heacker, dimana masing-masing memiliki cara untuk mencuri data dan merusak sistem. Proses penetration testing dalam hal ini melibatkan proses analisis kepada sebuah sistem untuk mencari potensi celah keamanan seperti kesalahan konfigurasi sistem. Berdasarkan hasil pengujian kerentanan sistem dengan menggunakan metode penetration testing penulis mendapatkan beberapa seperti security website yang terdapat pada situs https://pln.co.id telah menerapkan pengamanan yang cukup baik sehingga hanya ditemukan beberapa kerentanan yang tidak begitu berdampak buruk bagi sistem. Dari pengujian yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan bahwa seluruh tahapan penelitian telah dilakukan mulai dari tahapan menggali informasi, analisis hingga tahap pengujian untuk mencari kerentanan yang tersedia. penelitian hanya menggunakan beberapa teknik exploit yang dilakukan. Adapun hasil pengujian menggunakan metode penetration testing dapat mendeteksi celah keamanan pada website PT. PLN (Persero) Pusmanpro – Unit Pelaksanaan Manajemen Konstruksi V Makassar
Performance Analysis of LoRaWAN Communication Utilizing the RFM96 Module
Get PDFThis research discusses the utilization of LoRa and LoRaWAN or Low Power Wide Area (LPWA) and Low Power Wide Area Network (LPWAN). In this study, the application server is utilized using Telkom IoT. In its utilization, Telkom IoT can provide comprehensive results regarding LoRa quality of service capabilities such as bit rate, latency, and longitude and latitude data. Terrestrial measurements conduct tests in different areas with different conditions that cause different data obstruction, with several LoRa end-node points transmitting data with low bit-rate. For example, heart rate data. Some other parameters are the spreading factor (SF) and power consumption. Some parameters that determine the quality of transmitting data include the Spreading Factor and the Bandwidth used. From the analysis dan Experiment results, the Delay (ms) generated from measurements using RFM96 LoRa for IoT is around 0.02 seconds or 20 ms to around 0.05 seconds or 50 ms, and sometimes it can reach 0.07 ms to 0.09 ms. RSSI and SNR show the quality of the signal obtained which will provide a Quality of Service (QoS) value. From the measurement results using Telkom IoT in several times of data collection and testing, the average RSSI (-dBm) is at -110 dBm to -115 dBm. While SNR is at -10 dB to -16 dB
Comparison of Convolutional Neural Network Models for Feasibility of Selling Orchids
Get PDFOrchid flowers are one of the most popular ornamental plants, widely appreciated for their unique features and aesthetic appeal, making them highly potential for sales in the global market. While numerous studies have explored Orchid flower characteristics and disease detection, research on the classification of Orchid salability remains unexplored. This study addresses this gap by classifying Orchid flowers into three categories: saleable, potential saleable, and not saleable. Convolutional Neural Networks (CNN), known for their effectiveness in image-based classification, were employed in this study with performance enhancement through the application of transfer learning. Two prominent transfer learning architectures, VGG-16 and ResNet-50, were implemented and compared to evaluate their suitability for Orchid salability classification. The results demonstrated that the VGG-16 model significantly outperformed ResNet-50 in all evaluation metrics. The VGG-16 model achieved an accuracy of 98%, precision of 99%, recall of 97%, and an F1 score of 98%. In contrast, the ResNet-50 model yielded lower performance, with an accuracy of 69%, precision of 68%, recall of 56%, and an F1 score of 56%. The study also observed that increasing the training epochs from 25 to 50 had no significant impact on the performance of either model. This research highlights the superior performance of VGG-16 in Orchid salability classification and underscores the potential of transfer learning in advancing ornamental plant research
Efektivitas Sistem Administrasi Perpajakan Berbasis E-Samsat Terhadap Tingkat Kepuasan Publik Pada Payment Point Bank Jatim Universitas Panca Marga Probolinggo
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk efektivitas sistem administrasi perpajakan berbasis e-Samsat dalam meningkatkan kepuasan masyarakat di payment point Bank JATIM Universitas Panca Marga Probolinggo. Di era digitalisasi yang semakin maju, pelayanan perpajakan yang efisien dan responsif sangat penting untuk mendorong kepatuhan masyarakat dalam memenuhi kewajiban pajak mereka. Metode yang digunakan adalah deskriptif kualitatif, dengan pengumpulan data melalui analisis mendalam, observasi langsung, dan dokumentasi terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem e-Samsat berhasil mempercepat proses pembayaran pajak kendaraan bermotor dan mengurangi waktu antrean, yang secara signifikan meningkatkan tingkat kepuasan wajib pajak. Diskusi menekankan perlunya pelatihan pegawai serta sosialisasi layanan untuk memastikan masyarakat memahami cara memanfaatkan e-Samsat secara optimal. Kesimpulannya, sistem administrasi perpajakan berbasis e-Samsat terbukti efektif dalam meningkatkan kepuasan masyarakat, dan disarankan untuk terus dikembangkan agar dapat memenuhi kebutuhan layanan perpajakan yang semakin kompleks, efisien, dan beragam di masa mendatang untuk masyarakat secara keseluruhan dan untuk meningkatkan pendapatan asli daerah yang berkelanjutan
Perancangan Sistem Informasi Penjualan ATK Study Kasus UD. MRESKI Berbasis Android
Get PDFPerkembangan teknologi di era Industri 4.0 dan Society 5.0 memaksa semua sektor, termasuk bisnis, untuk mengadopsi teknologi terbaru,sekitar 88% pengguna internet telah membeli produk secara online, UD. Mreski, berlokasi di Jl. H. Isa 3, Tanjung Redeb, Berau, masih menggunakan metode konvensional untuk penjualan alat tulis kantor (ATK), yang kurang efisien dan membatasi jangkauan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi penjualan berbasis Android untuk meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing toko. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan diagram Unified Modeling Language (UML), pengembangan aplikasi Android, serta pengujian dan implementasi sistem. Hipotesis yang diajukan adalah bahwa sistem informasi ini akan meningkatkan efisiensi operasional dan memperluas jangkauan pasar UD. Mreski. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dirancang dapat memudahkan pelanggan dalam memesan barang, memberikan informasi produk secara efektif, dan memastikan keamanan transaksi online. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing UD. Mreski di era digita
Telegram bot-based Flood Early Warning System with WSN Integration
Get PDFIndonesia experiences frequent flooding, with data from the National Disaster Management Agency (BNPB) revealing that floods account for 41% of all natural disasters (1,441 incidents) recorded in 2021. These floods cause significant property damage and casualties. To address this challenge, we have developed a prototype flood early warning system. This system utilizes ultrasonic sensors for real-time water level detection. Sensor data is transmitted to designated personnel through a website interface. Additionally, the system leverages a Telegram bot to deliver flood early warnings directly to the community residing in flood-prone areas. The sensor data comparison test yielded an error rate of only 0.6175% with an average difference of 1 cm, demonstrating the system's accuracy and functionality. Furthermore, a notification test conducted ten times achieved 100% accuracy. The Telegram bot successfully sent text message alerts (alert 1, alert 2, alert 3) with an average delivery time of 4.07 seconds. This prototype offers a promising solution for flood mitigation. By providing real-time water level data and issuing timely alerts via a user-friendly Telegram bot, the system empowers communities to prepare for potential flooding and minimize associated risks