Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi INLAW
Ilham
Universitas Pamulang
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Deteksi Dini Ancaman Malware pada OS Windows di Indonesia Menggunakan Analisis Data PE Header Berbasis Algoritma Random Forest Angga Ginanjar; Lyra Kudunga; Ilham; Mutiara Laela Sukartini; Rizkyanti Ajeng Trias Marani; Rahmawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 5 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Perkembangan infrastruktur digital di Indonesia berbanding lurus dengan meningkatnya risiko serangan siber, khususnya ancaman malware yang menargetkan sistem operasi Windows sebagai platform paling dominan. Teknik deteksi tradisional yang berbasis signature-based terbukti kurang efektif menghadapi malware varian baru atau serangan zero-day. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem deteksi dini malware pada OS Windows melalui analisis data Portable Executable (PE) Header menggunakan algoritma Machine Learning Random Forest. Dataset yang digunakan mencakup 19.611 sampel file PE (14.599 malware dan 5.012 file aman/benign) dengan 78 fitur teknis header. Tahapan metodologi meliputi pembersihan data, pengisian missing values secara median, ekstraksi fitur dominan, serta pembagian data training dan testing sebesar 80:20. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu mendeteksi ancaman malware dengan tingkat akurasi yang sangat impresif mencapai 99,13%, dengan presisi 1.00% untuk file benign dan recall 1.00% untuk file malware. Fitur PE Header yang paling berpengaruh secara signifikan dalam proses klasifikasi adalah MajorLinkerVersion (8,34%), MinorOperatingSystemVersion (8,02%), dan MajorSubsystemVersion (7,45%). Penelitian ini membuktikan bahwa analisis PE Header yang dikombinasikan dengan algoritma Random Forest dapat diandalkan sebagai mekanisme pertahanan dini yang responsif dan akurat untuk memperkuat ketahanan siber nasional di Indonesia.
Fidusia Care (Fidusia Education For Digital Youth) : Program Literasi Hukum Perdata Tentang Jaminan Fidusia Dan Perjanjian Digital Bagi Siswa SMAN 5 Kota Serang Fitri Fatmawati; Hari; Ilham; Muhamad Jaenudin; Syechan Ali Abdalloh
Indonesian Journal of Law Vol. 3 No. 5 (2026): INLAW - Mei 2026
Publisher : PT. INOVASI TEKNOLOGI KOMPUTER

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

Abstract

Banyak generasi muda, terutama Gen Z yang masih duduk di bangku SMA, belum paham betul tentang hukum perdata, terutama soal jaminan fidusia dan perjanjian digital. Siswa SMA sebagai pelaku utama dalam penelitian ini merupakan pengguna aktif layanan digital rentan terlibat dalam transaksi berbasis perjanjian tanpa pemahaman yang memadai. Program FIDUSIA CARE (Fidusia Education for Digital Youth) hadir untuk menjawab tantangan ini melalui kegiatan pengabdian di SMAN 5 Kota Serang. Program ini menggunakan cara belajar yang menyenangkan dan melibatkan peserta secara aktif, seperti sosialisasi santai, simulasi transaksi online, dan permainan peran (legal roleplay) tentang situasi hukum sehari-hari. Hasil yang ditargetkan tidak hanya berupa peningkatan pengetahuan hukum dasar, tetapi juga perubahan sikap, siswa menjadi lebih kritis saat menghadapi tawaran pinjaman online, lebih teliti membaca syarat dan ketentuan sebelum menyetujui perjanjian digital, dan mampu mengenali potensi risiko hukum sejak dini. Setelah mengikuti program Fidusia Care, para siswa diharapkan jadi lebih paham soal hukum, lebih teliti saat membaca kontrak online, dan bisa mengenali kapan jaminan fidusia dapat digunakan dalam kegiatan sehari-hari
Co-Authors Angga Ginanjar Fitri Fatmawati Hari Lyra Kudunga Muhamad Jaenudin Mutiara Laela Sukartini Rahmawati Rizkyanti Ajeng Trias Marani Syechan Ali Abdalloh