Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Jurnal Sistem Informasi Komputer
Diwan Mardianus Laia
Universitas Bina Sarana Informatika
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Password Manager Berbasis Web Menggunakan Framework Django Dan Enkripsi Fernet Widarmawati Waruwu; Yusnia Budiarti; Mutiara Nazwah; Angga Wibowo Saputro; Diwan Mardianus Laia
Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol. 9 No. 2 (2026): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/jit.v9i2.35065

Abstract

Most prior password manager studies rely on basic encryption without strong key derivation and have not consistently implemented a zero-knowledge architecture, leaving encrypted user data potentially accessible to service providers or third parties. This research contributes by designing and building a web-based password manager that integrates three security layers within a unified Django ecosystem: PBKDF2 key derivation with 100,000 SHA-256 iterations, hardware-based unique random salt per user (os.urandom), and authenticated Fernet encryption (AES-128-CBC + HMAC-SHA256). The novelty of this research lies in the strict enforcement of the zero-knowledge principle, where the master password is never stored in the database, making credentials inaccessible even to system administrators. The combination of personalized salt and PBKDF2 also ensures that two users sharing an identical master password always produce distinct encryption keys — a feature not found in existing Django-based implementations. Black Box Testing across ten functional and security scenarios yielded a 100% success rate, covering CRUD operations, unauthorized access rejection, ciphertext tampering detection, and cross-user salt uniqueness verification. The results demonstrate that integrating PBKDF2, unique salt, and Fernet within the Django framework produces a transparent, secure credential storage system resilient to brute force attacks, rainbow table attacks, and database-level data manipulation.
Evaluasi Penggunaan Chatbot Ai Sebagai Sistem Pendukung Pembelajaran Pada Platform E-Learning: Pendekatan Technology Acceptance Model, System Usability Scale, dan User Experience Diwan Mardianus Laia
Jurnal Sistem Informasi Komputer ( SIKOM ) Vol. 2 No. 2 (2025): Volume 2 Nomor 2 Mei 2025
Publisher : Jurnal Sistem Informasi Komputer ( SIKOM )

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

Abstract

Perkembangan pesat platform e-learning telah membawa perubahan signifikan dalam proses pembelajaran di perguruan tinggi. Namun, pembelajaran daring masih menghadapi berbagai tantangan, seperti keterbatasan interaksi, keterlambatan respon, dan kesulitan dalam memperoleh bantuan akademik. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Artificial Intelligence (AI), khususnya teknologi chatbot, diterapkan sebagai sistem pendukung pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penggunaan chatbot berbasis AI sebagai sistem pendukung pembelajaran pada platform e-learning. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner yang melibatkan 33 responden mahasiswa yang telah menggunakan chatbot AI dalam aktivitas pembelajaran. Evaluasi dilakukan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM), System Usability Scale (SUS), dan User Experience (UX). Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan chatbot AI berada pada kategori tinggi, yang menandakan bahwa chatbot AI dipandang bermanfaat dan mudah digunakan oleh mahasiswa. Selain itu, hasil evaluasi usability menggunakan SUS menunjukkan tingkat kegunaan yang baik, sehingga chatbot AI dinilai layak digunakan sebagai sistem pendukung pembelajaran. Analisis UX juga menunjukkan pengalaman pengguna yang positif, terutama dalam meningkatkan kenyamanan dan interaktivitas pembelajaran daring. Secara keseluruhan, chatbot AI berpotensi meningkatkan efektivitas dan kualitas pembelajaran digital, meskipun pengembangan lebih lanjut masih diperlukan untuk menangani pertanyaan akademik yang lebih kompleks.
Co-Authors Angga Wibowo Saputro Mutiara Nazwah Widarmawati Waruwu Yusnia Budiarti