Claim Missing Document
Check
Articles

Found 24 Documents
Search

Analisis Vulnerability pada Website Universitas Singaperbangsa Karawang menggunakan Acunetix Vulnerability Mayasari, Rini; Ali Ridha, Azhari; Juardi, Didi; Ahmad Baihaqi, Kiki
SYSTEMATICS Vol 2 No 1 (2020): April 2020
Publisher : Universitas Singaperbangsa Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35706/sys.v2i1.3450

Abstract

Isu keamanan website merupakan hal yang sangat krusial pada masa sekarang, sehingga masalah keamanan dan kerentanan website menjadi sangat penting dalam mengembangkan aplikasi website. Dalam mendeteksi kerentanan dalam penelitian ini digunakan metode kualitatif dengan memanfaatkan perangkat lunak Acunetix Vulnerability Scanner, yang dimulai dari tahap inisiasi, investigasi, pengujian dan verifikasi. Hasil dari penelitian ini, tingkt kerentanan website Universitas Singaperbangsa Karawang berada pada level 2 yaitu Medium, sehingga kemungkinan untuk mengakses dan mengumpulkan informasi sensitif, karena dengan infromasi tersebut penyusup bisa dengan mudah mengeksploitasi kelemahan yang ada.
Penentuan Paket Promosi Pakaian PT. D&C Production dengan Menggunakan Algoritma FP-Growth Muhammad Rizky; Azhari Ali Ridha; Kamal Prihandani
Jurnal Pendidikan Informatika (EDUMATIC) Vol 5, No 2 (2021): Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika
Publisher : Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/edumatic.v5i2.3714

Abstract

PT. DC Production is a center for selling, foam mattresses, mattresses of all sizes and models, may types of car accessories and various kinds of women's and men's underwear. Problems regarding the decline in sales resulted in the accumulation of goods so that it became a loss. Data mining can be a solution to overcome these problems. This study will use the fp-growth algorithm to form an association model with the aim of helping companies increase their sales by creating underwear promotional packages. The data set that will be used to support this research is the sales transaction data set for the period April 2020 to December 2020. The results show that known rules have been obtained using the fp-growth algorithm, where the rules of this association can create strategies to increase clothing sales. In the form of five association rules that are ready to be used for making clothing promotional packages by meeting the support values and confidence values that have been set at the beginning, namely having a confidence value above 80% and a support value above 25%
PELATIHAN PENERAPAN OUTDOOR ACTIVITY TERHADAP PERKEMBANGAN MULTIPLE INTELLEGENCE ANAK USIA DINI DI KECAMATAN BATUJAYA Tedi Purbangkara; Rahmat Iqbal; Azhari Ali Ridha
Jurnal Pengabdian Masyarakat Borneo Vol 5, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Borneo Tarakan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35334/jpmb.v5i2.2439

Abstract

Pendidikan bagi anak usia dini merupakan pendidikan yang paling dasar bagi anak. Orang tua harus benar-benar paham dalam mendidikan anak karena pada tahap ini baik dalam memilih lembaga pendidikan bagi sang anak. Dalam pendidikan anak usia dini hendaknya memperhatikan kecerdasan yang dimiliki oleh anak. Karena kecerdasan setiap anak berbeda, olehkarena itu orang tua maupun pendidik anak usia dini harus mengenali kecerdasan yang dimiliki anak agar dapat mengarahkan dan mengembangkan kecerdasan yang dimiliki anak secara maksimal. Pembelajaran outdoor activity dalam meningkatkan perkembangan multiple intelligence mempunyai pengaruh besar dalam proses pembelajaran di sekolah. Banyak sekolah-sekolah yang sudah mengembangkan pembelajaran dengan konsep tersebut, Dan hasil yang dicapai adalah banyak siswa yang tadinya diperkirakan tidak dapat berhasil dalam studi mereka tenyata dapat dibantu, dan berhasil dengan baik berkat pengajaran dengan multiple intelligence yang digabungkan dengan outdoor activity. Demikian juga banyak guru yang tadinya merasa tidak dapat membantu anak didik karena mengajar dengan model yang sama terus-menerus ternyata dapat membantu anak didik untuk berhasil karena mereka dapat mengembangkan pengajaran yang bervariasi. Dalam pembelajaran outdoor activity dalam mengembangakan multiple intelligence setiap siswa harus paham dan tau bahwa setiap siswa mempunyai intelegensi yang berbeda dan siswa akan lebih mudah belajar dan dibantu belajar bila materi diajarkan dengan intelegensi mereka yang menonjol. dikarenakan intelegensi siswa di satu kelas berbeda-beda, maka guru perlu memasukkan dan mengolah materi yang akan diajarkan dengan Konsep pembelajaran outdoor activity dalam meningkatkan perkembangan multiple intelligence sesuai dengan intelegensi siswa-siswa tersebut. Guru perlu mengajar dengan model yang bervariasi dan ruang belajar yang tidak terbatas sehingga setiap siswa dapat dibantu secara tepat. Maka, sangat baik sebelum mengajar guru mencoba mengenali intelegesi apa saja yang dimiliki siswanya
Analisis Sentimen Opini Pemindahan Ibu Kota Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine Tezza Fazar Tri Hidayat; Garno Garno; Azhari Ali Ridha
Jurnal Ilmu Komputer Vol 14 No 1 (2021): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIK.2021.v14.i01.p06

Abstract

The relocation of the capital city of Indonesia has now been inaugurated by President Joko Widodo on August 26, 2019, to Kalimantan, it is a new history in Indonesian history because it has never happened before, giving rise to many opinions or responses from the public. Sentiment analysis is an activity used to analyze a person's opinions or opinions on a topic. Twitter is a social media used to express user's opinions and united them on a topic. Support Vector Machine is a method of text mining which includes classification methods and Term Frequency - Inverse Document Frequency is a method of weighting characters. SVM and TF-IDF can be used to analyze public opinion sentiments on the topic of moving the Indonesian capital. The purpose of this study is to classify public opinion on the topic of moving the Indonesian capital from thousands of tweets that have been collected and filtered. Tweets that have been processed are 992 tweets from March 22-29, 2020 and, consist of 221 data with positive labels and 771 negative data. And using the SVM method which has an accuracy of 77.72% and combined with TFIDF which increases its accuracy to 78.33%.
Implementasi Arsitektur Jaringan Komputer di Laboratorium Komputer Unsika Ade Andri Hendriadi; Azhari Ali Ridha; Arip Solehudin
SYNTAX Jurnal Informatika Vol 2 No 01: syntax
Publisher : Universitas Singaperbangsa Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (536.692 KB) | DOI: 10.35706/syji.v2i01.194

Abstract

Abstract - Internet access is very important to looking for and sending information. Internet usefull for knowing new information especially about technology in crease but also can be down of studies quality. At practice goes on so the student in permit for un access internet because it will be concentrate of student who has practice (except internet practice). Master data who was more than 700 user not be stabelize so will be need server ClearOS as master data and mikrotik router for user hotspot with using topology new network. The method who has used for this research using mono polating method with forward enginering method with research step following to Network Development Life Cycle (NDLC). Result of design application and architecture implementation network of computer laboratory UNSIKA are with apply bandwith management using ClearOS can be border on internet access while practice in computer laboratory UNSIKA, except that who was used internet facility. With appliying mikrotik router as user management hotspot beetween giving upload/download with maximal, user name and password can be border on internet access by hotspot in computer laboratory UNSIKA. With using router mikrotik and server ClearOS can be manage and knowing bandwith effect for network access local and internet, so can be based of learning process about network management, with applying ClearOS as master data in computer laboratory UNSIKA can be solve of manage more then 700 user.Kata Kunci: Network Architecture, Network Topology, Server ClearOS, Mikrotik Router, WEBHTB, and Bandwidth Management.
Aplikasi Kehadiran Mahasiswa Menggunakan NFC Card Berbasis Mobile Android Maulana Anas Jaffar; Purwantoro Purwantoro; Azhari Ali Ridha
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 6, No 1 (2021): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v6i1.7368

Abstract

Various kinds of activities in the fields of communication, information, transportation, banking, education, and those that require high mobility, require a supporting technology to do so. The supporting technology is a smartphone, where this smartphone is almost owned by every level of society. Smartphones are widely used in education to support learning between lecturers and students. At the University of Singaperbangsa Karawang Faculty of Computer Science, there is one aspect of student assessment that is measured based on the number of students pre-sent. The attendance system that runs at the Singaperbangsa University of Karawang, Faculty of Computer Science, has not yet implemented smartphone technology in its implementation. The problems that arise with the attendance system at this time is the presence data that has no backup if lost and absenteeism records that are easily damaged. Therefore the design and manufacture of the NFC Presence application is carried out to overcome this problem. The NFC Pres-ence application was built using the Mobile Application Development Life Cycle (MADLC) method. NFC (Near Field Communication) on smartphones and NFC Card is a tool to support student attendance data, which will then be stored properly in the database to prevent student attendance data loss. The attendance pro-cess in the NFC Presence application is done by mentoring an NFC card containing data in accordance with the data-base to the lecturer smartphone. Furthermore, the lecturer smartphone will send attendance data to the database, so that this data can be accessed anytime, anywhere.
Implementasi Deep Learning Untuk Deteksi Masker Reza Rizqi Ramdhani; Riza Ibnu Adam; Azhari Ali Ridha
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v4i2.2707

Abstract

Coronavirus Disease-19 (COVID-19) telah memberikan dampak yang besar pada banyak Negara di dunia sejak Desember 2019. Pemerintah Indonesia telah melakukan beberapa upaya untuk menekan penyebaran COVID-19 di antaranya adalah mewajibkan penggunaan masker. Tetapi masih terdapat pada beberapa daerah dimana presentase orang yang tidak menggunakan masker mencapai lebih dari 30%. Maka dari itu diperlukan sebuah sistem pendeteksi masker yang terhubung dengan pemerintah, agar pemerintah dapat melakukan pengawasan terhadap masyarakat di tempat umum. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasi dan menguji model deteksi masker wajah dengan algoritma single shot multibox detector dan mobilenetv2. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data, pre-processing, training model, testing model, dan implementasi model. Model yang dibangun dapat mencapai akurasi sebesar 99% baik pada tahap training maupun tahap testing
Perbandingan Metode MSD dan Cosine Similarity pada Sistem Rekomendasi Item-Based Collaborative Filtering Samsul Arif Zulvian; Kamal Prihandan; Azhari Ali Ridha
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 4 No 2 (2021): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v4i2.2781

Abstract

Perkembangan teknologi membantu manusia dalam mencari hal-hal yang diinginkan dengan cepat dan mudah. Contoh konkret yang banyak diterapkan saat ini adalah sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi dapat membantu pengguna dalam menemukan item yang diinginkan tanpa perlu melihat seluruh item yang terdapat di dalam sebuah situs web atau platform lainnya. Collaborative Filtering adalah salah satu teknik yang memanfaatkan rating pengguna sebagai acuan untuk merekomendasikan item. Item-Based Collaborative Filtering merupakan teknik untuk menilai kemiripan suatu item dengan item yang lain. Mean Squared Difference (MSD) dan Cosine Similarity bisa dijadikan ukuran untuk menentukan tingkat kemiripan antar item. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan dataset review produk Amazon tahun 2018 pada kategori video games, ditemukan bahwa metode MSD memiliki keunggulan dibandingkan dengan Cosine Similarity dengan selisih sebesar 0,42074604 detik untuk waktu fitting dan 0,05530257 detik untuk waktu uji.
Klasifikasi Jenis Kekerasan Pada Perempuan Dan Anak Dengan Algoritma Multinomial Naïve Bayes Giat Subroto; Nina Sulistiyowati; Azhari Ali Ridha
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 1 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v5i1.3598

Abstract

Laporan kasus tindak kekerasan dan pelecehan seksual pada perempuan dan anak yang diterima oleh Dinas Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak (DP3A) dalam melakukan rekap dan pengelompokan laporan kasus masih dilakukan secara manual. Penelitian dilakukan untuk membuat model klasifikasi berdasarkan kronologi kejadian pada laporan kasus kedalam beberapa kategori jenis kekerasan dengan memanfaatkan Text Mining. Tahapan yang dilakukan sesuai dengan tahapan pada metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu data selection, preprocessing, transformation, modeling, dan evaluation. Pembobotan kata dilakukan menggunakan algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Untuk menangani imbalance dataset dilakukan proses oversampling menggunakan algoritma Random Oversampling. Algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi yaitu algoritma Multinomial Naïve Bayes. Kata Kunci: Multinomial Naïve Bayes, Random Oversampling, Text Mining, TF-IDF
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Muhammad Diki Hendriyanto; Azhari Ali Ridha; Ultach Enri
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol 5 No 1 (2022): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/intecoms.v5i1.3708

Abstract

MOLA is one of the video streaming platform applications on the google play store. The mola application has been downloaded 5 million times but only has a 3.2 rating. On the Google Play Store app rating is followed by user reviews of the app. There are quite a lot of reviews that are unstructured and contain opinions from users about their satisfaction with the application so that it is often taken into consideration by potential users to choose the application used. Based on this, sentiment analysis was carried out using the Support Vector Machine algorithm to find out how the sentiments of users towards the MOLA application on the google play store were carried out. This study uses the Knowledge Discovery in Database (KDD) method. The data used is a review of the MOLA application with as many 520 data consisting of 312 positive reviews and 208 negative reviews. The best results are obtained in scenario 1 (90:10) using the RBF (Radial Basis Function) kernel which produces 92.31% accuracy, 96.3% precision, 89.66% recall, and 92.86% f1-score. Keywords: Sentiment Analysis, Support Vector Machine, MOLA