Abstract:Abstract: The use of QR Codes in academic settings has increased with the digitization of attendance systems, but it has also introduced potential abuse in the form of quishing attacks (QR phishing). Previous studies have…
e mainly focused on user behavior, while forensic analysis of digital artifacts as evidence is still limited. This study aims to conduct a forensic analysis of browser artifacts resulting from interactions with dangerous QR Codes at Aisyiyah University Yogyakarta using the framework of the National Justice Institute (NIJ). Six investigation parameters are defined: domain identification, endpoint identification, identification of supporting resources, visualization of image artifacts, timestamp correlation, and HTML reconstruction. Data is obtained from the Google Chrome profile directory and analyzed using Autopsy, focusing on Web Cache, Browser History, and Cookies artifacts. The results showed that five parameters were successfully identified with an investigation success rate of 83.3%, while HTML reconstruction could not be fully achieved due to cache limitations. These findings show that Web Cache artifacts provide evidentiary value in the forensic investigation of QR Code-based attacks. Future research should focus on improving full-page reconstruction techniques.
Keywords: browser forensics; digital artifacts; NIJ; quishing; Web Cache
Abstrak: Penggunaan Kode QR di lingkungan akademik telah meningkat seiring dengan digitalisasi sistem absensi, tetapi juga menimbulkan potensi penyalahgunaan dalam bentuk serangan phishing (QR phishing). Studi sebelumnya sebagian besar berfokus pada perilaku pengguna, sementara analisis forensik artefak digital sebagai bukti masih terbatas. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis forensik artefak browser yang dihasilkan dari interaksi dengan Kode QR berbahaya di Universitas 'Aisyiyah Yogyakarta menggunakan kerangka kerja Lembaga Kehakiman Nasional (NIJ). Enam parameter investigasi didefinisikan: identifikasi domain, identifikasi titik akhir, identifikasi sumber daya pendukung, visualisasi artefak gambar, korelasi stempel waktu, dan rekonstruksi HTML. Data diperoleh dari direktori profil Google Chrome dan dianalisis menggunakan Autopsy, dengan fokus pada artefak Cache Web, Riwayat Browser, dan Cookie. Hasil menunjukkan bahwa lima parameter berhasil diidentifikasi dengan tingkat keberhasilan investigasi sebesar 83,3%, sementara rekonstruksi HTML tidak dapat sepenuhnya dicapai karena keterbatasan cache. Temuan ini menunjukkan bahwa artefak Cache Web memberikan nilai bukti dalam investigasi forensik serangan berbasis Kode QR. Penelitian selanjutnya harus fokus pada peningkatan teknik rekonstruksi halaman penuh.
Kata kunci: forensik peramban; artefak digital; NIJ; quishing; web cache
Abstract:Abstract: Automated batik motif classification is challenged by high inter-class similarity and texture complexity. This study proposes a hybrid model integrating MobileNetV2 as a feature extractor and Support Vector Machine…
hine (SVM) as the classifier to optimize accuracy and efficiency. Utilizing a Kaggle dataset of 8,640 images across 20 batik categories, the data was partitioned into 420 training images per class (Dayak: 360) and 15 testing images per class. The results demonstrate superior performance with 96.00% accuracy, exceeding the 90% target. The system showed high computational efficiency with a total execution time of 359.92 seconds and feature extraction taking only 22.63 seconds. This hybrid approach provides an ideal performance balance for resource-constrained mobile applications.
Keywords: batik classification; MobileNetV2; support vector machine; hybrid model; computational efficiency
Abstrak: Klasifikasi motif batik secara otomatis menghadapi tantangan kemiripan visual antar-kelas yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan akurasi dan efisiensi pengenalan batik menggunakan model hibrida MobileNetV2 sebagai pengekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) sebagai klasifikator. Menggunakan dataset Kaggle berisi 8.640 citra dari 20 kategori batik, data dibagi menjadi 420 citra latih per kelas (kecuali Batik Dayak 360) dan 15 citra uji per kelas. Hasil eksperimen menunjukkan performa impresif dengan akurasi 96,00%, melampaui target awal 90%. Sistem ini sangat efisien dengan total waktu eksekusi 359,92 detik, di mana ekstraksi fitur hanya membutuhkan 22,63 detik. Kombinasi MobileNetV2 dan SVM memberikan keseimbangan performa ideal untuk implementasi pada perangkat bergerak dengan sumber daya terbatas.
Kata kunci: klasifikasi batik; MobileNetV2; Support Vector Machine; Hybrid Model; efisiensi komputasi
Abstract:Abstract: Higher education plays an essential role in improving human resource quality, one of which is through the institution’s ability to monitor and predict student graduation outcomes. This study does not focus on a…
a specific university but utilizes the publicly available Students Performance in Exams dataset from Kaggle, consisting of 1,000 student records containing mathematics, reading, and writing scores, along with demographic attributes such as gender, parental education level, lunch type, and test preparation participation. The data were processed through a feature engineering stage by adding an average score variable as an early indicator of graduation status. A predictive model was developed using the Random Forest Classifier, achieving an accuracy of 94.5%. The final model was integrated into a Streamlit-based web application to provide an accessible tool for academic stakeholders. The results indicate that the proposed model can serve as an effective decision-support tool for early evaluation of students’ likelihood of graduation.
Keywords: prediction; random forest classifier, streamlit, student graduation.
Abstrak: Pendidikan tinggi memegang peran penting dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia, salah satunya melalui kemampuan institusi dalam memantau dan memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Penelitian ini tidak berfokus pada perguruan tinggi tertentu, melainkan menggunakan dataset publik Students Performance in Exams dari Kaggle yang berisi 1.000 data mahasiswa, terdiri atas nilai matematika, membaca, menulis, serta atribut demografis seperti gender, tingkat pendidikan orang tua, jenis makan siang, dan partisipasi kursus persiapan. Data diolah melalui tahap feature engineering dengan menambahkan variabel average score sebagai indikator awal kelulusan. Model prediksi dibangun menggunakan algoritma Random Forest Classifier, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,5%. Model ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit untuk memberikan layanan prediksi yang mudah diakses oleh pihak akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu digunakan sebagai alat pendukung keputusan untuk melakukan evaluasi dini terhadap potensi kelulusan mahasiswa.
Kata kunci: kelulusan mahasiswa; prediksi; random forest classifier; streamlit.
Abstract: Abstract: The Ombudsman of the Republic of Indonesia is an institution tasked with supervising the administration of public services and handling community complaint reports related to allegations of maladministration.…
on. The purpose of this research is to create a decision support system using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, which facilitates the determination of priority handling of community complaint reports at the Ombudsman of the Republic of Indonesia Bengkulu Representation. This decision support system is built on a web-based platform using PHP programming language with a MySQL database that can be accessed offline by the admin of the Ombudsman. With the existence of this priority recommendation, it is expected that work will become more effective and efficient, as resources can be focused on reports that most need attention. Based on the test data used, which consists of 12 Community Complaint Reports from July 2024, it was found that the priority handling recommendations for community complaint reports were derived from 3 reports with the highest final AHP values. The recommended priority handling reports are registration number 0021/LM/VII/2024/BKL with a final AHP value of 2.074, registration number 0020/LM/VII/2024/BKL with a final AHP value of 1.964, and registration number 0018/LM/VII/2024/BKL with a final AHP value of 1.866.
Keywords: decision support system; priority recommendation; public complaint report; AHP Method (analytic hierarchy process method)
Abstract:Abstract: The advancement of network security faces growing challenges as cyberattacks become more sophisticated. Traditional rule-based systems struggle with zero-day attacks and obfuscation techniques. This study examines…
nes the development trends of AI-based algo-rithms, particularly machine learning and deep learning, in threat detection. A literature review evaluates AI-driven approaches, including support vector machines, random for-est, deep neural networks, convolutional neural networks, and reinforcement learning. Findings show that AI enhances detection accuracy, adaptability, and reduces false posi-tives. Machine learning efficiently classifies known attacks, while deep learning excels in identifying complex patterns such as distributed denial-of-service and advanced persis-tent threats. Unsupervised learning improves anomaly detection without labeled data. However, AI models require high-quality data, substantial computational resources, and remain vulnerable to adversarial attacks. Despite these challenges, AI provides a dynam-ic and adaptive security solution, surpassing traditional systems. Future research should enhance AI scalability and resilience for evolving cybersecurity threats.
Keywords: anomaly detection; artificial intelligence; deep learning; machine learning; network security
Abstrak: Perkembangan keamanan jaringan menghadapi tantangan yang semakin besar seiring meningkatnya kompleksitas serangan siber. Sistem berbasis aturan tradisional kesulitan mendeteksi zero-day attack dan teknik penyamaran. Penelitian ini mengkaji tren pengembangan algoritma berbasis AI, khususnya machine learning dan deep learning, dalam deteksi ancaman. Literature review mengevaluasi pendekatan berbasis AI, termasuk support vector machines, random forest, deep neural networks, convolutional neural networks, dan reinforcement learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI meningkatkan akurasi deteksi, adaptabilitas terhadap ancaman baru, serta mengurangi false positive. Machine learning efektif mengklasifikasikan serangan yang telah diketahui, sementara deep learning unggul dalam mengenali pola kompleks seperti distributed denial-of-service dan advanced persistent threats. Unsupervised learning meningkatkan deteksi anomali tanpa memerlukan data berlabel. Namun, AI masih bergantung pada data berkualitas tinggi, sumber daya komputasi besar, dan rentan terhadap adversarial attack. Meskipun demikian, AI menawarkan solusi keamanan yang lebih dinamis dan adaptif dibandingkan sistem tradisional. Penelitian selanjutnya perlu difokuskan pada peningkatan skalabilitas dan ketahanan AI dalam menghadapi ancaman siber yang terus berkembang.
Kata kunci: deteksi anomali; jaringan keamanan; kecerdasan buatan; pembelajaran dalam; pembelajaran mesin
Abstract:Abstract: Breast cancer is the leading cause of death for women globally, exacerbated by late detection. This study proposes a breast cancer risk prediction framework using XGBoost with SelectKBest feature selection. It…
aims to improve the accuracy and efficiency of early detection through exploratory data analysis, coding, SMOTE to address class imbalance, and feature selection (k=29). As a result, the XGBoost model achieved 98.1% accuracy, 98.1% recall, 98.1% f1-score, and 98.2% precision on test data, highlighting the importance of feature selection. These results are promising in patient prioritization (triage) for further examination, helping medical personnel identify high-risk patients, thus improving resource allocation efficiency. These findings validate SelectKBest and pave the way for the development of a machine learning-based clinical decision support system for breast cancer early detection workflows. This research contributes significantly to the application of machine learning to support early breast cancer detection.
Keywords: breast cancer; feature selection; machine learning; risk prediction; XGBOOST.
Abstrak: Kanker payudara menjadi penyebab utama kematian wanita global, diperparah deteksi yang terlambat. Penelitian ini mengusulkan kerangka prediksi risiko kanker payudara menggunakan XGBoost dengan seleksi fitur SelectKBest. Tujuannya meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dini melalui analisis data eksploratif, pengkodean, SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan seleksi fitur (k=29). Hasilnya, model XGBoost mencapai akurasi 98.1%, recall 98.1%, f1-score 98.1%, dan presisi 98.2% pada data uji, menyoroti pentingnya seleksi fitur. Hasil ini menjanjikan dalam penentuan prioritas pasien (triage) untuk pemeriksaan lebih lanjut, membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya. Temuan ini memvalidasi SelectKBest dan membuka jalan bagi pengembangan sistem pendukung keputusan klinis berbasis machine learning untuk alur kerja deteksi dini kanker payudara. Penelitian ini berkontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk mendukung deteksi dini kanker payudara.
Kata kunci: kanker payudara; pembelajaran mesin; prediksi risiko ; seleksi fitur; XGBOOST.
Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Data on stunting cases among toddlers in Datuk Bandar Timur sub-district, Tanjung Balai city Not yet processed in a way computerized use digital map , so that the monitoring process in-depth investigation of the…
e distribution and patterns of stunting in a area Not yet presented with Good . This matter Of course impact on cadre Public health center Semula Jadi For monitor number nutrition bad And spread prevalence of stunting in Datuk Bandar Timur sub-district, Tanjung Balai city . For That need development A system internal data management form chart nor map that can be give description spread nutrition bad in the region Mayor. Planning And development system information This done with use method data collection and interview direct to the UPTD Community Health Center Semula Jadi . Objective it was built this webgis can assist in identifying areas that need nutritional intervention, mapping the prevalence of stunting and malnutrition, as well as monitoring nutrition programs and optimizing resource allocation. Results from GIS can plays an important role in supporting efforts to prevent and overcome stunting problems by providing tools effective software for collecting, analyzing and visualizing nutritional data spatially. The use of web GIS can also provide information on stunting locations from UPTD Semula Jadi Health Center data.
Keywords : geographic information system; location mapping system; stunting.
Abstrak: Data kasus stunting pada balita di kecamatan datuk bandar timur kota tanjung balai belum diproses secara terkomputerisasi menggunakan peta digital, sehingga proses pemantauan penyelidikan mendalam tentang sebaran dan pola stunting disuatu daerah belum tersajikan dengan baik. Hal ini tentu berdampak pada kader puskesmas Semula Jadi untuk memantau angka gizi buruk dan penyebaran prevalensi stunting di kecamatan datuk bandar timur kota tanjung balai. untuk itu perlu pembangunan sebuah sistem pengelolaan data dalam bentuk grafik maupun peta yang dapat memberikan gambaran penyebaran gizi buruk diwilayah Datuk Bandar. Perancangan dan pembangunan sistem informasi ini dilakukan dengan menggunakan metode pengambilan data dan wawancara langsung ke UPTD Puskesmas Semula Jadi. Tujuan dibangunnya webgis ini dapat membantu dalam identifikasi daerah yang membutuhkan intervensi gizi, pemetaan prevalensi stunting dan gizi buruk, serta memantau program-program gizi dan optimalisasi alokasi sumber daya. Hasil dari SIG dapat berperan penting dalam mendukung upaya pencegahan dan penanggulangan masalah stunting dengan menyediakan alat software yang efektif untuk pengumpulan, analisis, dan visualisasi data gizi secara spasial. Kegunaan webgis juga dapat memberikan informasi mengenai lokasi stunting dari data UPTD Puskesmas Semula Jadi.
Kata kunci: sistem informasi geografis; sistem pemetaan lokasi; stunting
Abstract:Abstract: By leveraging digital technology, Laporkitong enhances transparency and accountability, as well as facilitates public participation in the oversight and enforcement processes related to land use and natural resource…
ource management. The Laporkitong website functions as an online reporting application aimed at documenting instances of spatial planning violations in the West Papua Province. The lack of public knowledge about the Laporkitong application has led to numerous issues. Therefore, an analysis of the adoption of the Laporkitong application is necessary. This study aims to investigate the influence of Perceived Quality, Perceived Control, and Perceived Ease of Use factors as determinants of the residents' willingness to use the Laporkitong application, employing the Technology Acceptance Model (TAM) and DeLone and McLean IS Success (IS D&M) theories. As many as 160 valid respondents are gathered based purposive sampling technique and evaluated using Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results inform that all seven hypotheses are accepted with the R-square of the intention to use is 0.273 indicationg 27.3% variance of the model can determine the outcome. Further discussion and conclusion regarding the implication of theoretical and practical contribution are also discussed.
Keywords: laporkitong; perceived control; perceived ease of use; perceived quality; technology acceptance model
Abstrak: Dengan memanfaatkan teknologi digital, Laporkitong meningkatkan transparansi dan akuntabilitas, serta memfasilitasi partisipasi publik dalam proses pengawasan dan penegakan terkait penggunaan lahan dan pengelolaan sumber daya alam. Website Laporkitong berfungsi sebagai aplikasi pelaporan online yang bertujuan untuk mendokumentasikan pelanggaran perencanaan tata ruang di Provinsi Papua Barat. Minimnya pengetahuan masyarakat terhadap aplikasi Laporkitong menyebabkan banyak permasalahan. Maka dari itu perlu dilakukan analisis mengenai adopsi pada aplikasi Laporkitong. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki pengaruh faktor Kualitas yang Dirasakan, Kendali yang Dirasakan, dan Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan sebagai penentu keinginan penduduk untuk menggunakan aplikasi Laporkitong, dengan menggunakan Model Penerimaan Teknologi (TAM) dan teori Kesuksesan Sistem Informasi (IS D&M) DeLone dan McLean. Sebanyak 160 responden valid dikumpulkan berdasarkan teknik purposive sampling dan dievaluasi menggunakan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasilnya menunjukkan bahwa semua tujuh hipotesis diterima dengan R-square niat untuk menggunakan adalah 0,273, menunjukkan bahwa 27,3% variasi model dapat menentukan hasilnya. Diskusi lebih lanjut dan kesimpulan mengenai implikasi kontribusi teoritis dan praktis juga dibahas.
Kata kunci: laporkitong; pengendalian yang dirasakan; kemudahan penggunaan yang dirasakan; kualitas yang dirasakan; model penerimaan teknologi
Abstract:Abstract: one component important in the learning process is the medium. The position of learning media right now is not only just a tool to help to teach but also is a method for motivating and communicating with students…
ts more effective. The science of recitation is one part of the branch of Qur’an science that is very important for every Muslim to learn. A teacher tries to develop and advance education, especially at MIS Al-Mahdy. Efficient and students are less active due to the provision of material that is still watching causes students be passive; therefore, to avoid this, the teaching and learning process applies the CAI method. CAI ( Computer Assisted Instruction ) is a learning media through a computer system built as a complement and support learning techniques that can be packaged in an attractive and interactive multimedia form to increase student interest in learning. Therefore, the learning media with the CAI method can be a learning resource that can help achieve the goals of learning Islamic religious education and can also increase students' learning motivation in the teaching and learning process of Islamic religious education, especially the science of recitation.
Keywords: Application; Computer Assisted Instruction; Instructional Media; Tajwid
Abstrak :Salah satu komponen penting dalam proses belajar adalah media. Kedudukan media pembelajaran saat ini tidak hanya sekedar alat bantu untuk mengajar, tetapi juga merupakan cara untuk memotivasi dan berkomunikasi dengan pelajar agar lebih efektif. Ilmu tajwid merupakan salah satu bagian dari cabang ilmu alquran yang amat penting untuk dipelajari setiap muslim, untuk itu seorang guru berusaha mengembangkan dan memaj ukan pendidikan khususnya di MIS Al-mahdy permasalahan yang dihadapi khususnya dalam pengajaran quran hadist menganai ilmu tajwid seorang guru tersebut dalam melaksanakan pengajaran kurang efisien dan siswa kurang aktif disebabkan pemberian materi yang masih menonton menyebabkan siswa/i pasif maka dari itu untuk menghindari hal tersebut proses belajar mengajar menerapkan metode CAI. CAI (Computer Assisted Instruction) merupakan media pembelajaran melalui sistem komputer yang dibangun sebagai pelengkap dan pendukung dalam metode pembelajaran yang dapat dikemas dalam bentuk multimedia yang menarik dan interaktif sehingga dapat meningkatkan minat siswa untuk belajar. Oleh karena itu media pembelajaran dengan metode CAI dapat dikatakan sebagai sumber belajar yang dapat membantu mencapai tujuan dari pembelajaran pendidikan agama islam dan juga dapat meningkatkan motivasi belajar siswa dalam proses belajar mengajar pendidikan agama islam khususnya ilmu tajwid.
Keywords: Aplikasi; Computer Assisted Instruction; Ilmu Tajwid; Media Pembelajaran;