Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTEK: Jurnal Penelitian Prosiding Seminar Riset Mahasiswa Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems SmartComp
Alvian Bastian
Politeknik Negeri Ujung Pandang
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Design and Build Chatroom Application as Student Consultation Media Based on Android Alvian Bastian; Muhammad Affiq Solihin; Anggi Amelia Irdan; Novita Maulidya Jalal
INTEK: Jurnal Penelitian Vol 8, No 2 (2021): October 2021
Publisher : Politeknik Negeri Ujung Pandang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31963/intek.v8i2.2975

Abstract

To support the government’s program in preventing the spread of COVID-19 virus, it is expected to reduce direct communication between fellow students and lecturers. The purpose of this research to create interactive media that can provide consulting service for students with academic advisor (PA) without direct contact. It is expected for this research, students can be more proactive in interacting with their academic advisor in discussing academic and non-academic problems. The method used in this research is using Android Studio and Visual Studio Code as an Integrated Development Environment (IDE) and using a no-relational (NoSQL) realtime database on firebase. The advantage of this research is that the system to be developed does not use physical servers anymore but all databases are stored in the cloud system. The result of this research is chatroom application consisting of 7 modules namely application login with username and password, searching user, chatting user, list consultation, student input consultation, edit data consultation, and account setting.
Rancang Bangun Sistem Pemantauan dan Kendali Kebun Hidroponik Nutrient Film Technique (NFT) Berbasis IoT Syahrul Mifta Ramadan; Asriyadi Asriyadi; Alvian Bastian
Prosiding Seminar Riset Mahasiswa Vol 1, No 1: Maret 2023
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Berkebun merupakan hal yang umum bagi masyarakat Indonesia karena sebagian besar penduduknya bekerja di sektor pertanian dan perkebunan. Salah satu metode bercocok tanam yang saat ini digemari masyarakat adalah hidroponik. Penelitian ini untuk membangun sebuah sistem pemantauan dan kendali kebun hidroponik sistem NFT menggunakan teknologi Internet of Things (IoT) yang dapat dipantau dan dikendalikan melalui aplikasi mobile. Menggunakan sensor TDS, pH air, suhu air, suhu dan kelembaban udara serta intensitas cahaya, dimana setiap sensor memiliki peranan masing-masing yang dapat mengendalikan pompa air, pompa nutrisi AB Mix dan grow light. Pengguna dapat melakukan pemantauan dan kendali kapan pun dan di mana pun secara otomatis atau manual dengan menggunakan aplikasi pada perangkat mobile. Sistem kontrol dan monitor nutrisi kebun hidroponik ini dibuat untuk mempermudah para petani ataupun masyarakat yang ingin atau sedang menjalankan sistem hidroponik ini. Karena sistem ini terdapat sensor-sensor seperti sensor TDS meter, pH meter, kelembaban dan suhu udara, sensor suhu air, serta sensor cahaya yang digunakan untuk kontrol dan monitor kebun hidroponik secara otomatis ataupun manual melalui aplikasi mobile. Implementasi IoT untuk sistem pemantauan dan kendali kebun hidroponik NFT dapat bekerja dengan baik dengan memenuhi fitur-fitur yang dibutuhkan. Adapun hal-hal yang menjadi saran sebagai bahan pertimbangan untuk pengembangan aplikasi agar menjadi lebih baik adalah dengan menggunakan sensor yang mumpuni dan sesuai standar yang dapat meningkatkan akurasi hasil sensing sehingga sistem menjadi lebih efektif.Keyword: IoT, Hidroponik, NFT, Real Time, ESP32
Implementasi Pengolahan Citra Untuk Menghitung Jumlah Kandungan Aflatoksin Pada Jagung Sebagai Bahan Utama Pakan Ternak Florencia Gulo; Mardawia Mabe Parenreng; Alvian Bastian
Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Vol. 4 No. 1 (2023): Vol 4, No 1 (2023): May 2023
Publisher : Program Studi Teknik Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Aflatoksin adalah sejenis kapang yang dihasilkan oleh Aspergillus Flavus yang dapat menyebabkan gangguan kesehatan bagi hewan dan manusia yang mengonsumsinya. Biasanya, aflatoksin terkontaminasi dalam beberapa komoditas pertanian. Oleh karena itu, diperlukan pemantauan terhadap standar kontaminasi aflatoksin. Salah satu produk pertanian yang menggunakan jagung sebagai bahan utamanya adalah pakan ternak. Namun, jagung juga rentan terkontaminasi aflatoksin. Sebelum jagung tersebut diolah menjadi pakan ternak, perlu dilakukan pengujian terhadap kandungan aflatoksin. Badan Penelitian dan Pengembangan Taman Serealia telah menetapkan Standar Nasional Indonesia untuk jagung sebagai pakan ternak, di mana kandungan aflatoksin yang diperbolehkan adalah sebesar 150-200 ppb. Jika melebihi standar ini, dapat membahayakan hewan ternak. Salah satu cara pengendalian aflatoksin adalah melalui perhitungan berdasarkan parameter ukuran dan warna. Berdasarkan latar belakang tersebut, penulis ingin melakukan penelitian tentang perhitungan aflatoksin yang diimplementasikan dalam pengolahan citra. Aplikasi yang dirancang dapat mendeteksi dan menghitung kandungan aflatoksin dalam sebuah citra. Melalui proses segmentasi dan ekstraksi fitur citra, aplikasi ini memiliki tingkat akurasi sebesar 76%.
Improving Antivirus Signature For Detection Ransomware Attacks With Machine Learning Alvian Bastian
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 10, No 1 (2021): Smart Comp : Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v10i1.2190

Abstract

Cybercrime activities are difficult separate from the development of malware. In Internet Security Threat Report, crime by exploiting malware becomes the ultimate crime. One of the highest spreading malwares is ransomware. Ransomware infections has increased year by year since 2013 and there are 1,271 detections for one day in 2017. Meanwhile, in 2018 there was a shift in attacks where 81 percent of attacks targeted enterprise so that ransomware infections increased by 12 percent. For solve this problem, this research proposed antivirus signature based on DLL Files and API Calls of ransomware files. Detection files based on antivirus signature has high theoretical value and practical significance. The experiment showed detection ransomware files based on DLL Files and functional API Calls with machine learning have a good result than detection files based on MD5 and hexdump. For testing and detection ransomware files, this research is using machine learning algorithms such as KNN, SVM, Decision Trees, and Random Forest. Experiment result showed the successful detection ransomware files, improved detection object and method research for antivirus signature.Kata Kunci : Ransomware, Antivirus, Machine Learning, Malware.
Co-Authors Anggi Amelia Irdan Asriyadi Asriyadi Florencia Gulo Mardawia Mabe Parenreng Muhammad Affiq Solihin Novita Maulidya Jalal Syahrul Mifta Ramadan