Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Tecnoscienza Information System Journal (INFOS) JAMAS: Jurnal Abdi Masyarakat
Fiyas Mahananing Puri
Universitas Amikom Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Mathematics Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Tinjuan Pustaka Sistematis - Sistem Rekomendasi Menggunakan Collaborative Filtering Fiyas Mahananing Puri; Kusrini Kusrini; Emha Taufiq Luthfi
JURNAL TECNOSCIENZA Vol. 5 No. 1 (2020): TECNOSCIENZA
Publisher : JURNAL TECNOSCIENZA

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

Abstract

Pemanfaatan bigdata pada era industry 4.0 telah banyak diterapkan diberbagai bidang untuk membuat sebuah sistem rekomendasi, salah satunya pada bidang bisnis. Collaborative Filtering merupakan salah satu metode yang banyak digunakan pada saat ini untuk menghasilkan sebuah rekomendasi produk. Graph Database pada saat ini sudah menjadi pilihan yang banyak dikombinasikan dengan penggunaan metode Collaborative Filtering. Tujuan dari makalah ini adalah sebagai systematic literatur review untuk menentukan sebuah sistem rekomendasi dengan menggabungkan metode rekomendasi dengan database grafik. Hasil penelitian ini menjawab pertanyaan penelitian (Research Question) sebagai berikut. RQ1: Apakah penggunakan sistem rekomendasi dengan algoritma collaborative filtering mengalami peningkatan? RQ2: Apasajakah fokus dan tujuan penelitian dengan menggunakan collaborative filtering? RQ3: Sub-disiplin ilmu apa yang sering menggunakan collaborative filtering? Sebagai hasil dari tinjauan pustaka, 42 jurnal dipilih sebagai bahan Analisa yang diterbitkan antara tahun 2014 sampai dengan 2019. Hasil penelitian menunjukkan adanya keakuratan tingkat rekomendasi dari metode dan algoritma yang digunakan, dan menjawab pertanyaan selanjutnya (RQ2 dan RQ3). Kata kunci: Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering, Graph Database
DETEKSI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN TEKNIK FILTER PADA MODEL MACHINE LEARNING Vikky Aprelia Windarni; Anggit Ferdita Nugraha; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Dewi Anisa Istiqomah; Fiyas Mahananing Puri; Adi Setiawan
Information System Journal Vol. 6 No. 01 (2023): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2023v6i01.1268

Abstract

Phishing merupakan bentuk serangan pada dunia maya yang cukup popular, dimana pengguna dibuat untukmengunjungi situs web yang tidak sah. Pengguna ditipu untuk mengungkapkan informasi pribadinya sepertiusername, password, informasi kartu kredit dan sebagainya. Maraknya phishing membuat kerugian dalam halprivacy, bahkan terjadi penyalahgunaan data yang menyebabkan kerugian finansial. Tujuan dari penelitian iniadalah peneliti ingin menggunakan machine learning dengan memanfaatkan fitur filter yang ada didalamnya yaitupearson correlation dan menerapkan 3 metode Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest untuk menentukanmetode yang paling efektif dalam mendeteksi web phishing. Terdapat 4 alur penelitian yang digunakan olehpeneliti, yaitu (1) Tahap persiapan, (2) Metode yang digunakan, (3) Analisa, dan (4) Evaluasi. Dari hasil penelitianini didapatkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode Decision Treememiliki nilai akurasi 94,4% dan metode Random Forest memiliki akurasi sebesar 96,3%. Sehingga dapatdisimpulkan bahwa metode yang paling efektif untuk mendeteksi web phishing adalah menggunakan RandomForest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada kasusyang sama dengan menggunakan algoritma yang berbeda.
MENGEMBANGKAN KETRAMPILAN DESAIN GRAFIS UNTUK MENDUKUNG PRODUKTIVITAS DI ERA 5.0: Developing Graphic Design Skills To Support Productivity In The 5.0 Era vikky kiky; Surya Tri Atmaja Ramadhani; Fiyas Mahananing Puri; Dewi Annisa Istiqomah; Amirudin Khoirul Huda; Anggit Ferdita Nugraha
JAMAS : Jurnal Abdi Masyarakat Vol. 1 No. 3 (2023)
Publisher : Forind Press

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

Abstract

Graphic design is a fine art often encountered in various activities on the street and in public spaces. Graphic design can be used for various purposes, such as making pamphlets, posters, brochures and other promotional media. As an extracurricular organization, the English Tadris Study Program Student Association (HMPS) Faculty of Tarbiyah and Teacher Training, State Islamic University (UIN) Salatiga often holds events that must be published visually with graphic design. However, there needs to be more knowledge about graphic design. HPMS TBI members are still limited to the Medkominfo division only, so it is necessary to provide Graphic Design Training (PGD) using the Canva application to all members. The aim of this activity is for administrators to have graphic design skills so they can create more exciting and high-quality event documentation. The method used in this community service program is divided into four stages, starting from analyzing partner problems by observing and interviewing by coming directly to the location with the head of the HMPS TBI UIN Salatiga organization, creating training modules, delivering material and direct practice, and evaluate activities using questionnaires. The results of this program succeeded in improving the graphic design skills of the participants, especially members of HMPS TBI. HMPS TBI members can now significantly contribute more to documentation and promotional activities on campus and in the surrounding community. They can create more professional promotional materials.
Co-Authors Adi Setiawan Amirudin Khoirul Huda Dewi Anisa Istiqomah Dewi Annisa Istiqomah Emha Taufiq Luthfi Kusrini Kusrini Nugraha, Anggit Ferdita Surya Tri Atmaja Ramadhani Vikky Aprelia Windarni vikky kiky