Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.151
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Informatika Mulawarman Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Madani : Indonesian Journal of Civil Society
Arif Wirawan Muhammad
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Multischeme feedforward artificial neural network architecture for DDoS attack detection Arif Wirawan Muhammad; Cik Feresa Mohd Foozy; Kamaruddin Malik bin Mohammed
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 10, No 1: February 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v10i1.2383

Abstract

Distributed denial of service attack classified as a structured attack to deplete server, sourced from various bot computers to form a massive data flow. Distributed denial of service (DDoS) data flows behave as regular data packet flows, so it is challenging to distinguish between the two. Data packet classification to detect DDoS attacks is one solution to prevent DDoS attacks and to maintain server resources maintained. The machine learning method especially artificial neural network (ANN), is one of the effective ways to detect the flow of data packets in a computer network. Based on the research that has carried out, it concluded that ANN with hidden layer architecture that contains neuron twice as neuron on the input layer (2n) produces a stable detection accuracy value on Quasi-Newton, scaled-conjugate and resilientpropagation training functions. Based on the studies conducted, it concluded that ANN architecture sufficiently affected the scaled-conjugate and resilient-propagation training functions, otherwise the Quasi-Newton training function. The best detection accuracy achieved from the experiment is 99.60%, 1.000 recall, 0.988 precision, and 0.993 f-measure using the quasinewton training function with 6-(12)-2 neural network architecture.
Penguatan Ekonomi Lokal Pada Pelaku UMKM Berbasis Digital Di Desa Winduaji Kabupaten Brebes Achmad Zaki Yamani; Arif Wirawan Muhammad; Muhammad Nur Faiz
Madani : Indonesian Journal of Civil Society Vol. 1 No. 1 (2019): MADANI, Agustus 2019
Publisher : Politeknik Negeri Cilacap

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35970/madani.v1i1.29

Abstract

In the industrial era 4.0, technological knowledge, especially information technology is very important. UMKM are micro-enterprises that should have used the information access for the economic welfare of a region, but vice versa. Current problems with UMKM include lack of capital and knowledge of information technology. Winduaji village is one of the villages with UMKM actors with minimal information technology knowledge. The method of implementation is the method of discussion with the format of Training regarding identifying problems to the use of technology media. This training activity was attended by 56 participants consisting of village officials, UMKM actors, and tourism conscious reservoirs. As a result, all participants showed great interest in using social media marketing continuously.
Implementasi Intrusion Prevention System (IPS) OSSEC dan Honeypot Cowrie Risa Eri Susanti; Arif Wirawan Muhammad; Wahyu Adi Prabowo
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 11, No 1 (2022): MARET
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v11i1.1246

Abstract

Perkembangan teknologi yang semakin canggih ini banyak digunakan sebagai tindak kejahatan, seperti pencurian data, pemalsuan data hingga merusak sistem maupun jaringan. Dengan adanya permasalahan tersebut, dibutuhkan sistem pengamanan berlapis untuk menjaga integritas data maupun sistem agar tetap utuh. Pengamanan sistem OSSEC yang diintegrasikan dengan honeypot cowrie ini bertujuan untuk menekan waktu penyerangan, dimana pada sistem ini saling bekerja sama untuk memberikan log untuk melakukan tindakan terhadap penyerang. OSSEC bekerja layaknya firewall yang dapat melakukan allow maupun block. Sedangkan honeypot cowrie ini bekerja layaknya server asli untuk menjebak penyerang seolah-olah berhasil melakukan penyerangan. Dalam penelitian ini, sistem yang telah dirancang agar dapat menangani adanya serangan seperti Port Scanning, SSH brute force, Man in The Middle (MITM) attack, dan Distributed Denial of Service (DDoS). Dari hasil perbandingan serangan dengan confusion matrix ini OSSEC yang diintegrasikan dengan honeypot cowrie memiliki tingkat akurasi yang besar terhadap serangan DDoS, Berdasarkan log, akurasi deteksi dapat mencapai persentase 100%.
Analisis Keamanan Browser Menggunakan Metode National Institute of Justice (Studi Kasus: Facebook dan Instagram) Ratri Ayunita Kinasih; Arif Wirawan Muhammad; Wahyu Adi Prabowo
Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 11 No. 2 (2020): Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
Publisher : Publisher: Fakultas Ilmu Komputer, Institution: Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/digitalzone.v11i2.4678

Abstract

Pencurian data digital sangat meresahkan pengguna media sosial, terlebih pengguna Facebook dan Instagram yang merupakan media sosial dengan jumlah pengguna terbanyak. Browser yang digunakan untuk mengakses media sosial harus terjamin keamanannya. Analisis browser untuk mengetahui browser mana yang paling aman digunakan untuk mengakses media sosial sangat penting. Agar pengguna media sosial tidak perlu khawatir terjadi pencurian data. Browser yang akan dianalisis yaitu Google Chrome, Mozilla Firefox, dan Microsoft Edge. Penelitian ini dilakukan menggunakan skenario dengan menggunakan teknik live forensics agar data yang didapatkan masih terekam dalam Random Access Memory (RAM), khususnya data volatile seperti email dan password. Dalam penelitian ini didapatkan bukti digital seperti email, password, username, dan data-data pribadi lainnya dengan menggunakan tools FTK Imager. Kata kunci: Browser, Facebook, FTK Imager, Instagram, Live Forensics
Analisis Efisiensi Metode K-Nearest Neighbor dan Forward Chaining Untuk Prediksi Stunting Pada Balita Happy Gery Pangestu; Rifaldo Yohannes Sinaga; Fadilla Zundina Ulya; Ummi Athiyah; Arif Wirawan Muhammad; Faza Alameka
Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 18, No 2 (2023): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jim.v18i2.10169

Abstract

Permasalahan gizi buruk yang terjadi di Indonesia menjadi sebuah tantangan yang nyata bagi pemerintah maupun masyarakat. Salah satu gizi buruk kronis yang menyerang balita di Indonesia yaitu stunting (tubuh pendek). Masalah stunting sering dialami oleh anak-anak di Indonesia. Dalam satu dekade terakhir, balita yang terindikasi stunting cenderung tidak mengalami perbaikan. Jika terus dibiarkan stunting akan mengakibatkan masalah serius yang dapat mengganggu pertumbuhan dari anak. Oleh karena itu, diperlukan pencegahan sejak dini terkait masalah stunting pada anak. Pada penelitian kali ini akan dibuat sebuah website untuk melakukan deteksi stuntung pada balita. Penelitian dilakukan dengan membandingkan metode sistem pakar forward chaining yang menggunakan pengkondisian manual pada bahasa pemrograman python dan machine learning menggunakan K-Nearest Neighbor. Hasil dari sistem pakar forward chaining memiliki akurasi prediksi yang lebih baik karena dapat memprediksi dengan benar 10/10 pengujijan yang diberikan, sedangkan dengan menggunakan machine learning K-Nearest Neighbour hanya dapat memprediksi benar 8/10 pengujian yang telah diberikan. Kemudian metode yang terpilih akan dilakukan deploying kedalam website. Pada tahap deploying, metode yang digunakan adalah forward chaining.
Co-Authors Achmad Zaki Yamani Cik Feresa Mohd Foozy Fadilla Zundina Ulya Faza Alameka Happy Gery Pangestu Kamaruddin Malik bin Mohammed Muhammad Nur Faiz Ratri Ayunita Kinasih Rifaldo Yohannes Sinaga Risa Eri Susanti Ummi Athiyah Wahyu Adi Prabowo