Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

1.984

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas EMITTER International Journal of Engineering Technology Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Pengabdian Polinema Kepada Masyarakat Jurnal INFOTEL

Vivi Nur Wijayaningrum

Politeknik Negeri Malang

Author-ID : 2378204

Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 12 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

END TO END ENKRIPSI MENGGUNAKAN ADVANCED ENCRYPTION STANDARD PADA PERANGKAT INTERNET OF THINGS Noprianto, Noprianto; Wijayaningrum, Vivi Nur
Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Vol 14, No 2 (2021): JURNAL SISTEM INFORMASI DAN BISNIS CERDAS (SIBC) AGUSTUS 2021
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, UPN "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33005/sibc.v14i2.2734

Penerapan teknologi Internet of Things (IoT) di berbagai bidang di dalam kehidupan sehari-hari menyebabkan diperlukannya sebuah teknik pengamanan data untuk mencegah terjadinya tindak kejahatan yang dapat merugikan pengguna. Penggunaan algoritma kriptografi Advanced Encryption Standard (AES) dapat dimanfaatkan untuk mengamankan data yang tersimpan pada perangkat IoT sehingga data tersebut tetap dalam keadaan aman pada saat proses pengiriman dilakukan dengan perangkat IoT lainnya. Penerapan AES dilakukan pada sistem IoT dengan menguji mekanisme monitoring dan controlling untuk memastikan keamanan data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan AES mode Cipher Block Chaining (CBC) dapat memberikan pengamanan data saat melakukan proses pengiriman data dari perangkat IoT sampai dengan aplikasi dashboard monitoring. DOI : https://doi.org/10.33005/sibc.v14i2.2734

DESAIN SISTEM SMART ATTENDANCE MENGGUNAKAN KOMBINASI SMART CARD DAN SIDIK JARI Ahmadi Yuli Ananta; N Noprianto; Vivi Nur Wijayaningrum
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 9, No 3 (2020): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

ABSTRACTMonitoring student attendance during class hours required by each university due to the presence of the students proved to have a positive correlation with the performance of students during their studies. Most universities still use conventional techniques to record student attendance during teaching and learning in the classroom. Conventional techniques are inefficient and ineffective because they tend to spend a lot of time to record attendance and fraud appeared in the form of false presence. In this study a system that combines smart card and fingerprint technology is proposed to reduce fraud during the process of recording attendance in class, as well as making it easier for academics to manage attendance data. This system consists of card personalization applications, card reading applications, and attendance monitoring applications. The test results show that all three applications in this system give the expected results. In addition, the system is proven to be able to reduce frauds that occur in the classroom because there are two validation processes at the time of recording attendance namely smart card and fingerprint validation. With fingerprint validation, students cannot commit fraud because fingerprints are difficult to be manipulated or duplicated.Keywords: attendance, fraud,identification, illegal attendance , near field communicationABSTRAKPemantauan kehadiran mahasiswa selama jam perkuliahan di kelas sangat perlu dilakukan oleh setiap perguruan tinggi karena kehadiran mahasiswa terbukti mempunyai korelasi positif terhadap kinerja mahasiswa tersebut selama masa studinya. Sebagian besar perguruan tinggi masih menggunakan teknik konvensional untuk mencatat kehadiran mahasiswa selama proses belajar mengajar di kelas. Teknik konvensional tersebut tidak efisien dan tidak efektif karena cenderung menghabiskan banyak waktu untuk pencatatan kehadiran dan muncul tindak kecurangan berupa kehadiran palsu. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem yang mengombinasikan teknologi smart card dan sidik jari untuk mengurangi tindakan kecurangan pada saat proses pencatatan kehadiran di kelas, serta memudahkan pihak akademik untuk mengelola data kehadiran. Sistem ini terdiri dari aplikasi personalisasi kartu, aplikasi pembacaan kartu, dan aplikasi monitoring kehadiran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ketiga aplikasi di dalam sistem ini memberikan hasil sesuai yang diharapkan. Selain itu, sistem terbukti dapat mengurangi tindakan kecurangan yang terjadi di dalam kelas karena adanya dua kali proses validasi pada saat pencatatan kehadiran yaitu validasi smart card dan sidik jari. Dengan adanya validasi sidik jari, mahasiswa tidak dapat melakukan titip absen karena sidik jari sulit untuk dimanipulasi atau diduplikasi.Kata Kunci: kehadiran, kecurangan, identifikasi, titip absen, near field communication

Pemanfaatan AES dengan Key Dinamis sebagai Metode Pengamanan Data pada Smart Card Noprianto Noprianto; Vivi Nur Wijayaningrum; Rudy Ariyanto
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 10, No 3 (2021): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

AbstrakTerjadinya pandemi Covid-19 di hampir seluruh belahan dunia, termasuk Indonesia, menjadikan masyarakat mempunyai gaya hidup baru dalam bertransaksi untuk mencegah penularan virus sesuai anjuran Pemerintah. Semua transaksi cenderung dilakukan secara non tunai dengan memanfaatkan teknologi smart card untuk menghindari adanya kontak fisik dengan orang lain. Tingginya penggunaan smart card pada berbagai bidang untuk mendukung aktivitas sehari-hari menyebabkan rawannya terjadi pencurian data di dalam smart card oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. AES sebagai algoritma kriptografi dapat digunakan untuk mengamankan data di dalam smart card dengan melakukan enkripsi data sebelum data yang bersifat rahasia tersebut disimpan ke dalam smart card. Untuk meningkatkan keamanan data, diusulkan sebuah mekanisme penggunaan key yang bersifat dinamis dengan memanfaatkan Unique Identifier (UID) setiap smart card. Dengan demikian, key yang digunakan untuk melakukan enkripsi dan dekripsi data dibentuk berdasarkan UID dan berbeda-beda untuk setiap smart card. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan AES dengan key yang bersifat dinamis ini mampu mengamankan data 40 byte plainteks menjadi 48 byte cipherteks, dengan rata-rata waktu komputasi sebesar 71.2 ms untuk penulisan data dan 89.4 ms untuk pembacaan data menggunakan key 128 bit, 70.8 ms untuk penulisan data dan 88 ms untuk pembacaan data menggunakan key 192 bit, dan 72 ms untuk penulisan data dan 88.4 ms untuk pembacaan data menggunakan key 256 bit. Waktu komputasi ini hanya mempunyai selisih sekitar 2 ms dibandingkan dengan penulisan dan pembacaan data tanpa mekanisme enkripsi dan dekripsi.Kata kunci: covid-19, dekripsi, enkripsi, keamanan, kriptografi AbstractThe occurrence of the Covid-19 pandemic in almost all parts of the world, including Indonesia, has made people have a new lifestyle in transactions to prevent transmission of the virus as recommended by the Government. All transactions tend to be carried out in non-cash using smart card technology to avoid physical contact with other people. The high use of smart cards in various fields to support daily activities makes it prone to data theft on the smart card by irresponsible parties. AES as a cryptographic algorithm can be used to secure data on the smart card by encrypting the data before the confidential data is stored on the smart card. To improve data security, a dynamic key usage mechanism is proposed by utilizing the Unique Identifier (UID) of each smart card. Thus, the key used to encrypt and decrypt data is formed based on the UID and is different for each smart card. The test results show that the use of AES with a dynamic key is able to secure 40 bytes of plaintext to 48 bytes of ciphertext, with an average computation time of 71.2 ms for writing data and 89.4 ms for reading data using 128-bit keys, 70.8 ms for writing data and 88 ms for reading data using a 192-bit key, and 72 ms for writing data and 88.4 ms for reading data using a 256-bit key. This computation time only has a difference of about 2 ms compared to writing and reading data without encryption and decryption mechanisms.Keywords: covid-19, decryption, encryption, security, cryptography dan pembacaan data tanpa mekanisme enkripsi dan dekripsi.

KLASIFIKASI TEKS LAPORAN MASYARAKAT PADA SITUS LAPOR! MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK Imam Fahrur Rozi; Vivi Nur Wijayaningrum; Nur Khozin
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 9, No 3 (2020): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

ABSTRACTThe existence of public dissatisfaction with public services causes the public to be provided with facilities to make complaints. One of the sites that can be used to make complaints is the Public Service Complaint Management System (SP4N LAPOR!). With this site, complaints made by the public can be handled quickly, transparently and accountably in accordance with the authority of each organizer. However, the large number of complaints that had to be processed caused the process of data verification and sorting of reports by respective departments to take quite a long time, so the report classification process was needed to speed up the handling and follow-up of a report. The purpose of this research is to classify each complaint report from the public in preparation for the verification process of each public report document, which is expected to have an impact on the accelerated process of handling and follow-up of each related institution or agency. In this study, Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network was used to perform the classification process for each public report document. The learning model is evaluated using k-fold cross-validation of 10 parts of data. The evaluation results show that the average f-measure percentage is 85.69% for the balanced dataset and 79.44% for the unbalanced dataset, while the highest evaluation value of all evaluations results in an f-measure of 88.82%. The high accuracy of the modeling indicates that the proposed method can be used to classify public report documents.Keywords: classification, complaint, , long short-term memory, recurrent neural network, reportABSTRAKAdanya ketidak puasan masyarakat terhadap layanan publik menyebabkan masyarakat perlu disediakan fasilitas untuk melakukan pengaduan. Salah satu situs yang dapat digunakan untuk melakukan pengaduan adalah Sistem Pengelolaan Pengaduan Pelayanan Publik (SP4N LAPOR!). Dengan adanya situs ini, aduan yang dilakukan oleh masyarakat dapat ditangani dengan cepat, transparan, dan akuntabel sesuai dengan kewenangan masing-masing penyelenggara. Namun, banyaknya aduan yang harus diproses menyebabkan proses verifikasi data dan pemilahan laporan berdasarkan instansi masing-masing membutuhkan waktu yang cukup lama, sehingga proses klasifikasi laporan sangat dibutuhkan untuk mempercepat penanganan dan tindak lanjut dari sebuah laporan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikasikan setiap laporan pengaduan dari masyarakat untuk persiapan proses verifikasi setiap dokumen laporan masyarakat, yang nantinya diharapkan dapat berdampak pada proses percepatan penanganan dan tindak lanjut dari setiap Lembaga atau instansi yang terkait. Pada penelitian ini, Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network digunakan untuk melakukan proses klasifikasi setiap dokumen laporan masyarakat. Model pembelajaran dievaluasi menggunakan k-fold cross-validation sebanyak 10 bagian data. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata persentase f-measure sebesar 85,69% untuk dataset seimbang dan 79,44% untuk dataset tidak seimbang, sedangkan nilai evaluasi tertinggi dari semua evaluasi menghasilkan f-measure sebesar 88,82%. Akurasi pemodelan yag cukup tinggi menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen laporan masyarakat.Kata Kunci: klasifikasi, pengaduan, long short-term memory, recurrent neural network, lapor

Forecasting Model of Staple Food Prices Using Support Vector Regression with Optimized Parameters Mungki Astiningrum; Vivi Nur Wijayaningrum; Ika Kusumaning Putri
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 7, No 3 (2021): December
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v7i3.22010

The large number of Indonesians who consume rice as their primary food makes rice price a benchmark for determining the other staple food prices. The instability of rice prices due to climate change or other uncontrollable factors makes it difficult for Indonesians to estimate the rice prices, especially for the poor. This study proposes the usage of the Improved Crow Search Algorithm (ICSA) to optimize the Support Vector Regression (SVR) parameter in building a regression model to predict the price of staple foods. The forecasting process is carried out based on time series data of 11 staples for four years. The proposed ICSA optimizes the six parameters used in the SVR to form a regression model, consisting of lambda, epsilon, sigma, learning rate, soft margin constant, and the number of iterations. Algorithm performance is measured using MAPE and NRMSE by comparing the actual price of staple foods and forecasting results to get the error rate. With this parameter optimization mechanism, the forecasting results given are good enough with a small error value, in the form of MAPE of 17.081 and NRMSE of 1.594. A MAPE value between 10 and 20 indicates that the forecasting result is acceptable, while an NRMSE value of less than 10 indicates that the forecasting accuracy is excellent. The improvised technique on Crow Search Algorithm is proven to improve the performance of Support Vector Regression in forecasting the price of staple foods.

Jatropha Curcas Disease Identification using Random Forest Triando Hamonangan Saragih; Vivi Nur Wijayaningrum; Muhammad Haekal
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 7, No 1 (2021): April
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v7i1.20141

As one of the most versatile plants, Jatropha curcas is spread in various regions around the world because of the great benefits it provides. However, Jatropha curcas is easily attacked by viruses which then cause damage to the plant, such as yellowing leaves and secreting sap, making it necessary to identify Jatropha curcas disease to deal with the problem as early as possible so that the losses incurred are not too large. An expert system was built to be able to identify Jatropha curcas disease by adopting expert knowledge. The use of the Random Forest algorithm as one of the classification algorithms was applied in this study. By using a random forest, several disease prediction classes are generated by each decision tree that has been formed. The disease class with the most votes was used as the final result. In this study, the data used were 166 data with 9 diseases and 30 symptoms. The results showed that Random Forest outperformed other algorithms such as Fuzzy Neural Network and Extreme Learning Machine with an accuracy of 98.002% using the composition of training data and test data of 70:30.

An Improved Crow Search Algorithm for Data Clustering Vivi Nur Wijayaningrum; Novi Nur Putriwijaya
EMITTER International Journal of Engineering Technology Vol 8 No 1 (2020)
Publisher : Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24003/emitter.v8i1.498

Metaheuristic algorithms are often trapped in local optimum solutions when searching for solutions. This problem often occurs in optimization cases involving high dimensions such as data clustering. Imbalance of the exploration and exploitation process is the cause of this condition because search agents are not able to reach the best solution in the search space. In this study, the problem is overcome by modifying the solution update mechanism so that a search agent not only follows another randomly chosen search agent, but also has the opportunity to follow the best search agent. In addition, the balance of exploration and exploitation is also enhanced by the mechanism of updating the awareness probability of each search agent in accordance with their respective abilities in searching for solutions. The improve mechanism makes the proposed algorithm obtain pretty good solutions with smaller computational time compared to Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. In large datasets, it is proven that the proposed algorithm is able to provide the best solution among the other algorithms.

PELATIHAN PENGENALAN RAMBU-RAMBU LALU LINTAS DAN PRIORITAS PENGGUNA JALAN MENGGUNAKAN MEDIA INTERAKTIF Eka Larasati Amalia; Vivin Ayu Lestari; Mustika Mentari; Farida Ulfa; Vivi Nur Wijayaningrum; Chintya Puspa Dewi; Dimas Shella Charlinawati; Ermi Pristiyaningrum
Jurnal Pengabdian Polinema Kepada Masyarakat Vol. 8 No. 2 (2021): Jurnal Pengabdian Polinema Kepada Masyarakat
Publisher : UPT Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jppkm.v8i2.93

Tingginya minat anak-anak terhadap teknologi menyebabkan pentingnya dilakukan pengarahan agar anak-anak dapat memanfaatkan teknologi untuk kegiatan pembelajaran secara positif. Anak-anak sebagai generasi penerus bangsa harus dapat dididik secara benar untuk menjadi generasi yang berkualitas melalui berbagai kegiatan seperti stimulasi, pengasuhan, pendampingan, dan pelatihan yang bertujuan untuk mengembangkan potensi dan pengetahuan anak-anak agar dapat berkembang secara optimal. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat dianggap perlu dilakukan untuk memperkenalkan penggunaan teknologi yang bermanfaat kepada anak-anak di Taman Baca Galeri Kreatif. Kegiatan ini dikemas dalam bentuk pelatihan melalui sebuah aplikasi permainan tentang rambu-rambu lalu lintas dan prioritas pengguna jalan. Berdasarkan hasil uji coba permainan rambu-rambu lalu lintas dan prioritas pengguna jalan untuk anak-anak di Taman Baca Galeri Kreatif, diketahui minat dan antusias mereka dalam proses pembelajaran sangat tinggi. Hal ini dibuktikan dengan tingginya partisipasi para peserta didik untuk berpartisipasi dalam menjawab soal yang berkaitan dengan rambu-rambu lalu lintas secara tepat.

SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PEMESANAN USAHA KATERING DI PANTI ASUHAN PUTRI AISYIYAH MALANG Eka Larasati Amalia; Mustika Mentari; Vivin Ayu Lestari; Farida Ulfa; Vivi Nur Wijayaningrum; Widiareta Safitri; Naufal Yukafi Ridlo; Nabilah Argyanti Ardyningrum
Jurnal Pengabdian Polinema Kepada Masyarakat Vol. 8 No. 2 (2021): Jurnal Pengabdian Polinema Kepada Masyarakat
Publisher : UPT Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jppkm.v8i2.103

Pembekalan keterampilan pada anak-anak asuh di Panti Asuhan merupakan sebuah hal penting yang dapat mereka gunakan sebagai bekal di masa depan. Panti Asuhan Putri Aisyiyah Malang memberikan para anak asuhnya dengan keterampilan berwirausaha melalui usaha katering bernama PAP’A. Seiring berkembangnya usaha katering PAP’A tersebut, jangkauan pelanggan yang melakukan pemesanan juga semakin bertambah, sehingga diperlukan adanya manajemen pemesanan yang baik. Sayangnya, katering PAP’A tidak memanfaatkan teknologi untuk melakukan manajemen pemesanan yang dilakukan oleh pelanggan. Mereka hanya mencatat transaksi pemesanan yang dilakukan melalui telepon, WhatsApp, atau SMS ke dalam sebuah buku. Hal inilah yang menyebabkan seringnya terjadi human error dan berimbas pada kerugian di pihak pelanggan maupun pihak katering PAP’A. Oleh karena itu, pada kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini, diusulkan sebuah sistem informasi dalam bentuk website yang dikembangkan untuk memudahkan pihak katering PAP’A dalam melakukan manajemen pemesenan. Dengan adanya sistem informasi ini, pihak katering PAP'A dapat melakukan pengelolaan daftar pesanan, daftar produk makanan, dan pembayaran secara lebih terstruktur. Adanya fitur pembayaran juga memberikan kemudahan bagi pihak katering PAP'A untuk menghasilkan nota bukti pembayaran yang dilakukan oleh pelanggan.

Automatic essay assessment in e-learning using winnowing algorithm Eka Larasati Amalia; Vivin Ayu Lestari; Vivi Nur Wijayaningrum; Ali Ar Ridla
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 29, No 1: January 2023
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v29.i1.pp572-582

The pandemic has caused almost all educational institutions to use online learning media to support learning activities. E-learning is a technology that is widely used because it can accommodate all learning activities. However, in general, e-learning can only perform automatic assessments for multiple choice answers but not for essay answers, so that manual assessment by the teacher becomes difficult and takes a long time. In this study, the winnowing algorithm was applied to the automatic assessment process on students' essay answers by measuring their similarity to the teacher's answer key. The stages in the automatic assessment using the winnowing algorithm begin with forming a series of k-grams, calculating the hash value, forming a window from the hash value, calculating the fingerprint value, and calculating the Jaccard Coefficient to obtain the percentage of text similarity results. The test results show that the winnowing algorithm can provide good performance when the answers to questions are in the form of short entries with the number of hashes not smaller than the window value. Meanwhile, on questions with long answers, the winnowing algorithm can still work well with an average difference of 5.2% from the results of the assessment carried out by the teacher.

Co-Authors Ali Ar Ridla Amalia, Eka Larasati Ananta, Ahmadi Yuli Astiningrum, Mungki Budi Harijanto, Budi Chintya Puspa Dewi Dimas Shella Charlinawati Ermi Pristiyaningrum Farida Ulfa Iftitah Hidayati Ika Kusumaning Putri Ilham Sinatrio Gumelar Imam Fahrur Rozi M. Hasyim Ratsanjani Mamluatul Hani’ah Mochammad Hairullah Muhammad Haekal Mustika Mentari Nabilah Argyanti Ardyningrum Naufal Yukafi Ridlo Noprianto Noprianto, Noprianto Novi Nur Putriwijaya Nur Khozin Rudy Ariyanto Saragih, Triando Hamonangan vivin ayu lestari Widiareta Safitri

Title

Found 12 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 12 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 12 Documents
Search