KEN HAIDAR HANIF

Pelanggaran peraturan di lingkungan kampus, seperti rambut panjang, tidak memakai kemeja, serta tidak bersepatu kerap terjadi. Proses pemantauan secara manual memiliki keterbatasan, baik dari sisi waktu maupun sumber daya manusia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi berbasis android yang mampu mendeteksi pelanggaran secara otomatis aktifitas pelanggaran tata tertib mahasiswa dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan arsitektur DenseNet121 sebagai sistem klasifikasi untuk membedakan antara perilaku melanggar dan tidak melanggar. Dalam penelitian ini, digunakan 3800 gambar yang terdiri da...

BENAYA ADI SAHAT DWIYANTO

Seiring meningkatnya ancaman siber, khususnya ransomware yang semakin canggih, metode deteksi konvensional berbasis signature-based menjadi tidak lagi memadai. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi ransomware menggunakan pendekatan berbasis perilaku (behaviour-based) dengan menganalisis sekuens panggilan Application Programming Interface (API calls) yang diekstraksi melalui analisis dinamis dalam sandbox CAPEv2. Empat arsitektur deep learning, yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (Bi-LSTM), dan hibrida CNN-LSTM dibangun dan dievaluasi untuk mengklasifikasikan file .exe sebagai ransomware atau benign. Hasil pengujian pada set data u...

Rizky fajar Ramadhan

Proses Tagihan Fasilitas dan pembayaran Uang Kuliah Tunggal (UKT) di Politeknik Negeri Jakarta (PNJ) hingga saat ini masih dilakukan secara manual, baik melalui pengingat WhatsApp maupun konfirmasi pembayaran secara langsung. Metode tersebut rentan terhadap kesalahan pencatatan, keterlambatan, serta menyulitkan proses verifikasi pembayaran oleh pihak kampus. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi tagihan berbasis web yang terintegrasi dengan sistem payment gateway guna meningkatkan efisiensi, keamanan, dan transparansi dalam proses penagihan dan pembayaran. Sistem ini dibangun menggunakan framework Laravel dan database PostgreSQL, serta menyediaka...

Muhamad Adli

Pelanggaran tata tertib mahasiswa di lingkungan kampus, seperti merokok di area terlarang, berpakaian tidak sesuai ketentuan, serta makan dan minum di ruang kelas, merupakan masalah yang masih sering terjadi dan sulit ditindak secara efisien melalui sistem pelaporan manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi Android bernama Smart PNJ Guard yang mampu mendeteksi dan melaporkan pelanggaran tata tertib secara otomatis menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Aplikasi ini dilengkapi dengan fitur login, registrasi, pelaporan dengan unggahan bukti foto, deteksi pelanggaran otomatis berbasis gambar, serta pengelolaan riwayat laporan. Fokus utama dal...

ANGGA PRANIDIYA SAPUTRO

Pelanggaran peraturan di lingkungan kampus, seperti merokok, makan, dan minum, masih sering dijumpai dan dapat mengganggu aktifitas pembelajaran. Proses pemantauan secara manual memiliki keterbatasan, baik dari sisi waktu maupun sumber daya manusia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi kinerja model deteksi pelanggaran otomatis dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan arsitektur ResNet 50 sebagai system klasifikasi untuk membedakan antara perilaku melanggar dan tidak melanggar. Dalam penelitian ini,secara khusus difokuskan untuk mendeteksi tiga jenis pelanggaran tata tertib yang umum terjadi, yaitu mero...