Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.383
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSM (Jurnal SIFO Mikroskil) Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Journal of Computer Science and Informatics Engineering Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian Masyarakat Bidang Sains dan Teknologi TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi
Sunario Megawan
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Veterinary

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
Aplikasi Penyembunyian Pesan pada Citra dengan Metode AES Kriptografi dan Enhanced LSB Steganografi Irpan Adiputra Pardosi; Sunario Megawan; Nico Prasasty Sembiring; Santa Lorena Barbara Purba
Jurnal SIFO Mikroskil Vol 16, No 2 (2015): JSM Volume 16 Nomor 2 Tahun 2015
Publisher : Fakultas Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (906.973 KB) | DOI: 10.55601/jsm.v16i2.243

Abstract

Pengiriman data melalui internet sangat membutuhkan pengamanan data, selain menggunakan algoritma kriptografi dibutuhkan juga algoritma untuk membuat pihak ketiga tidak mencurigai pengiriman pesan yang terenkripsi sehingga tidak terlihat dengan menerapkan teknologi steganografi. Kombinasi kriptografi dengan steganografi dapat meningkatkan tingkat keamanan data dengan menyembunyikannya ke dalam media lain seperti citra. Penelitian ini menggunakan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) sebagai pengaman pesan dengan mengenkripsi data dan algoritma steganografi Enhanced Least Significant Bit (Enhanced LSB) dengan formasi 2-3-3 bit sebagai algoritma penyembunyian pesan ke dalam citra. Pengujian dilakukan dengan mengukur kualitas citra hasil serta membandingkan ukuran citra hasil setelah disisipkan pesan. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan algoritma AES dan Enhanced LSB formasi 2-3-3 ini dapat memberikan peningkatan kualitas pengamanan pada suatu media gambar, tanpa mengubah ukuran citra setelah disisip.
Rekomendasi Buku Menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) dan Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) Hernawati Gohzali; Sunario Megawan; Erwin Erwin; Jeffrey Onggo
Jurnal SIFO Mikroskil Vol 20, No 1 (2019): JSM Volume 20 Nomor 1 Tahun 2019
Publisher : Fakultas Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (594.826 KB) | DOI: 10.55601/jsm.v20i1.659

Abstract

Most of recommender systems are based on content can be helpful to find recommendation book suitable for reader but it only consider about a liked book by user without considered about the disliked one. For solving the problem, a recommendation based on content of liked and dislike book by user is done. In this research, we applied Binary Particle Swarm Optimization(BPSO) to select feature from book that the reader like and K-Nearest Neighbor(KNN) are use for classify book data which had the closest distance to the book that the reader liked and disliked. Testing the accuracy of the recommendations is done by comparing the results of recommendations in the book data that do not apply feature selection with book data that applies selective features to test the effect of application of feature selection on book recommendations. The result of book recommendation accuracy testing with feature selection give a better recommendation for user than recommendation without feature selection.
Deteksi Spoofing Wajah Menggunakan Faster R-CNN dengan Arsitektur Resnet50 pada Video Sunario Megawan; Wulan Sri Lestari
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 9 No 3: Agustus 2020
Publisher : Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1114.222 KB) | DOI: 10.22146/.v9i3.231

Abstract

Face detection is a main and important process in the field of face recognition that has been widely studied. The purpose of face detection is to determine the presence and mark the position of faces, in both images and videos, called bounding boxes. One important problem in face detection is to differentiate between face spoof and non-spoof which is referred to as face spoofing detection. Face spoofing detection is an important task used to ensure the security of face-based authentication and facial analysis systems. Therefore, we need a model that can detect face spoofing. In this paper, the process to build a model that can be used to detect face spoofing on video is carried out using Faster R-CNN with Resnet50 architecture. Faster R-CNN is one of the superior algorithms in solving various object detection problems. The dataset used in this paper is a Replay-Attack Database, provided by Idiap Dataset Distribution Portal.The training phase used 360 videos, consisting of 300 spoof videos and 60 non-spoof videos. The average accuracy of the training stage is 97,07% with a total of 21 epochs. The test results show that the resulting model successfully determined bounding boxes and detected face spoof and non-spoof on the video effectively.
Analisis dan Pengembangan Sistem Pemesanan Makanan Berbasis Website untuk Mendukung Operasional Café Elaine, Elaine; Sanjaya, Fendy; Halim, Richard; Megawan, Sunario; Ilhami, Mirza
TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Vol 4 No 2(SEMNASTIK) (2024): TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akunt
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/tamika.Vol4No2(SEMNASTIK).pp24-30

Abstract

This research aims to develop a web-based Point of Sales (POS) system that can support online food ordering processes and computerized inventory management. The background of this research focuses on the importance of implementing technology in cafés, particularly in supporting business processes such as structured ordering systems, food stock management, and evaluating sales and food stock reports. The research methodology consists of a comprehensive analysis of the existing ordering system at Loving Nature Fortunate Coffee through visitor surveys, staff interviews, and direct observation of operational processes. The results of this research show that the implementation of a web-based Point of Sales (POS) system at Loving Nature Fortunate Coffee can increase the operational efficiency of the café and make business processes more structured and systematically recorded.
Pengelolaan Stok Barang Menggunakan Aplikasi Mobile Dan Web Handoko, Michael; Erwin, Erwin; Nathan, Nathan; Megawan, Sunario; Gohzali, Hernawati
Jurnal SIFO Mikroskil Vol 25, No 2 (2024): JSM VOLUME 25 NOMOR 2 TAHUN 2024
Publisher : Fakultas Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55601/jsm.v25i2.1262

Abstract

CV. Indo Karya merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur besi, membeli gulungan besi dari Jakarta dengan ukuran khusus lalu membentuk dan menjual produk bahan pembuatan pintu folding gate. Saat ini, CV. Indo Karya masih menggunakan Microsoft Excel untuk melakukan pengelolaan stok dan pencatatan transaksi pembelian dan penjualan serta pengarsipan dengan dokumen fisik seperti buku. Hal tersebut menimbulkan berbagai masalah, seperti kesalahan pencatatan dapat menyebabkan selisih stok dan pencatatan transaksi berulang, pencatatan yang memakan waktu, serta terjadinya kerusakan atau kehilangan pada dokumen fisik. Oleh karena itu, diperlukan aplikasi untuk melakukan pengelolaan stok berbasis Mobile dan Web. Aplikasi ini akan memudahkan CV. Indo Karya dalam mengelola stok yang diperbarui secara otomatis, pencatatan transaksi tersimpan dengan aman, serta meminimalisir kesalahan-kesalahan dalam pencatatan maupun perhitungan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan Black Box Testing, aplikasi pengelolaan stok yang dihasilkan beserta fitur-fiturnya sudah dapat berjalan dengan baik dan benar serta menyimpan dan menampilkan informasi dengan cepat dan tepat, sehingga aplikasi dapat memenuhi kebutuhan dan meningkatkan produktivitas CV. Indo Karya.
PENGEMBANGAN APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN SEPATU UNTUK TOKO SINAR INTAN SHOES Sutanto, Fernando; Albert, Albert; Budianto, Justin; Megawan, Sunario; Nurhayati, Nurhayati
Jurnal SIFO Mikroskil Vol 25, No 2 (2024): JSM VOLUME 25 NOMOR 2 TAHUN 2024
Publisher : Fakultas Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55601/jsm.v25i2.1222

Abstract

Sinar Intan Shoes merupakan toko yang bergerak dalam bidang penjualan berbagai jenis sepatu wanita, seperti high heels, flat shoes dan sandal. Setiap model sepatu memiliki trendnya masing-masing. Banyak sepatu yang tidak laku terjual menumpuk di gudang yang membuat pemilik toko menjadi kesulitan mengelola persediaan sepatu. Untuk membantu pengelolaan persediaan sepatu, dikembangkan sebuah sistem yang mampu memprediksi penjualan sepatu. Sistem ini dikembangkan dengan metodologi pengembangan sistem Waterfall dan dengan menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) menggunakan metode backpropagation. Neural Network yang dipakai dalam perhitungan prediksi menggunakan model 3-3-1. Iterasi (epoch) adalah 100.000, Learning rate            : 0,8, Error threshold   : 0,0001 dengan 100.000 iterasi. Dari hasil pengujian, didapatkan rata-rata tingkat akurasi di 55,77%. Hasil prediksi yang didapatkan menggunakan sistem ini dapat dijadikan sebagai informasi tambahan bagi pemilik toko dalam mengelola persediaan sepatu.
Pengembangan Aplikasi Web untuk Meningkatkan Efisiensi Operasional Organisasi Nirlaba Bidang Kesehatan Winardi, Sunaryo; Wong, Ng Poi; Megawan, Sunario; Ginting, Tri Wulandari; Fa, Farrell Rio; Sintiya, Cindy; Jikky, Jikky
ABDI: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol 7 No 1 (2025): Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat
Publisher : Labor Jurusan Sosiologi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/abdi.v7i1.1007

Abstract

Yayasan HOPE, sebuah organisasi nirlaba yang fokus pada kesehatan, menghadapi tantangan dengan aplikasi web mereka yang tidak memenuhi kebutuhan operasional. Masalah yang diidentifikasi meliputi antarmuka yang tidak menarik, kurangnya catatan untuk barang masuk dan keluar, catatan inventaris yang tidak lengkap, dan akses admin yang terbatas. Untuk mengatasi masalah ini, tim layanan menggunakan pendekatan rekayasa perangkat lunak dengan paradigma prototyping dan User-Centered Design. Proses pengembangan dimulai dengan wawancara mendalam untuk memahami kebutuhan mitra, diikuti dengan pembuatan wireframe yang mencerminkan antarmuka dan alur kerja aplikasi. Wireframe ini dipresentasikan kepada pemangku kepentingan untuk mendapatkan umpan balik. Setelah iterasi dan perbaikan berdasarkan masukan pengguna, tim mengembangkan aplikasi web yang disesuaikan dengan kebutuhan operasional yayasan. Aplikasi tersebut kemudian diimplementasikan dengan pelatihan pengguna yang komprehensif, menghasilkan aplikasi web yang efektif dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Pelatihan Perancangan Website pada SMA Swasta Methodist 6 Medan Megawan, Sunario; Laia, Albert Prima; Bin Asrul, Muhammad Arsyad
Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 5 No. 4 (2025): Juli 2025 - Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/qyhqhs31

Abstract

Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi, masyarakat dituntut memiliki kompetensi di bidang teknologi informasi yang kini menjadi aspek penting dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu pemanfaatan teknologi informasi yang efektif adalah website, yang digunakan sebagai sarana promosi dan penyebaran informasi secara efisien dan up to date. Menyadari pentingnya hal tersebut, SMA Swasta Methodist 6 Medan yang berlokasi di Jl. Sekolah No.402, Cinta Damai, Kec. Medan Helvetia, membekali siswanya dengan pembelajaran perancangan website. Untuk memperkuat pembelajaran ini, sekolah bekerja sama dengan tim pengabdian kepada masyarakat dari Universitas Mikroskil dalam menyelenggarakan pelatihan pembuatan website menggunakan Wix. Pelatihan dilakukan secara luring dan bertujuan agar siswa mampu merancang website secara mandiri. Berdasarkan hasil kuesioner setelah pelatihan, diketahui bahwa siswa memahami materi yang diberikan dan mampu menerapkannya dalam meningkatkan kemampuan mereka dalam merancang website.
Pelatihan Pengenalan Pemrograman Komputer pada SMA Dharma Bakti Lubuk Pakam Arwin Halim; Hernawati Gohzali; Irpan Adiputra Pardosi; Ng Poi Wong; Sunario Megawan
ABDIKAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat Bidang Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/abdikan.v4i2.4963

Abstract

The lack of ability of the students of SMA Dharma Bakti Lubuk Pakam in mastering computers, especially the programming field, is a significant challenge in preparing them for the digital era. In the industrial era 4.0, mastering programming skills is essential, especially the Python programming language which is widely used in data analysis, artificial intelligence, and application development. To overcome this problem, Mikroskil University organized an introduction to Python programming training through Community Service activities. The training covered both theory and hands-on practice to build a better understanding. To measure the success of the training, the pre-test and post-test were conducted as well as a quiz-based evaluation. The training results showed a significant increase in students' understanding level of 85.42%. The results of the evaluation of the level of mastery of the training material showed that 26.67% of students mastered the material well, and 16.66% of students moderately mastered the material. However, 56.67% of the students still lacked mastery of the material due to the limited duration of the training and limited experience in programming. Overall, this training succeeded in improving digital literacy for students while supporting technological transformation in the school environment. To improve the effectiveness of the training, a longer training duration and more interactive learning methods are recommended. It is also recommended that similar training be extended to other schools to improve the programming skills of the younger generation and their readiness to face the challenges of the digital industry.
Sentiment Analysis of Triv Application Reviews using Support Vector Machine Algorithm Megawan, Sunario; Gohzali, Hernawati; Halim, Ferry; Ramadhan, Harry; Sitepu, Desy Okatvia
Journal of Computer Science and Informatics Engineering Vol 4 No 3 (2025): July
Publisher : Ali Institute of Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/cosie.v4i3.1223

Abstract

The growing popularity of the Triv application as a cryptocurrency transaction platform in Indonesia has generated various user reviews that reflect perceptions of service quality. This study focuses on exploring user opinions through sentiment analysis techniques employing a classification approach based on the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data, sourced from user reviews on the Google Play Store, is analyzed through a series of systematic stages, including sentiment labeling, text preprocessing, feature extraction, model construction, and performance evaluation of the resulting classifier. The experimental results show that SVM can accurately identify sentiment polarity, achieving an accuracy rate of 96%. These findings highlight the potential of machine learning approaches in understanding user perceptions of digital financial applications.
Co-Authors Albert Albert Arwin Halim Bin Asrul, Muhammad Arsyad Budianto, Justin Elaine, Elaine Erwin Erwin Erwin Erwin Fa, Farrell Rio Ginting, Tri Wulandari Gohzali, Hernawati Halim, Ferry Halim, Richard Handoko, Michael Hernawati Gohzali Ilhami, Mirza Irpan Pardosi Jeffrey Onggo Jikky, Jikky Laia, Albert Prima Nathan, Nathan Ng Poi Wong Nico Prasasty Sembiring Nurhayati Nurhayati ramadhan, harry Sanjaya, Fendy Santa Lorena Barbara Purba Sintiya, Cindy Sitepu, Desy Okatvia Sutanto, Fernando Winardi, Sunaryo Wulan Sri Lestari