Articles
<![CDATA[Aplikasi Rekomendasi Lokasi Pariwisata Menggunakan Metode Profile Matching ]]>
<![CDATA[Bayu Adhitia Wardana]]>;
<![CDATA[Zamah Sari]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 2 No 6 (2020): Juni 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i6.751
<![CDATA[Lokasi Pariwisata atau objek wisata adalah sebuah tempat rekreasi atau tempat untuk berwisata. Lokasi Pariwisata dapat berupa objek wisata alam eperti gunung, danau, sungai, pantai dan juga bisa berupa bangunan seperti museum, benteng dan situs peninggalan sejarah. Merancang dan merealisasikan serta menguji aplikasi Android yang dapat memberikan rekomendasi lokasi pariwisata serta panduan wisata Kota Banjarmasin dengan menggunakan metode Profile Matching untuk mencari atau mendapatkan rute terpendek dalam radius tertentu yang akan ditampilkan pada Google Map API. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan Metode Profile Matching untuk mencari atau mendapatkan rute terpendek dalam radius tertentu yang akan ditampilkan pada Google Map API. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan Metode Profile Matching untuk bisa merekomendasi lokadi pariwisata dalam radius yang telah ditentukan oleh pengguna sehingga pengguna dapat lebih efektif dan cepat dalam mencapai ke tempat lokasi pariwisata yang telah di tentukan dan pengguna bisa memperikirakan bagaimana pengguna akan menuju ke lokasi pariwisata tersebut. Dalam aplikasi juga telah di sediakan berupa petunjuk arah menuju ke lokasi pariwisata yang telah dipilih pengguna menggunakan Google Map API beserta rute alternative jika terjadi sesuatu yang membutuhkan pengalihan rute.]]>
<![CDATA[Analisis Malware Berdasarkan Tujuan Pembuatan Dengan Menggunakan Metode Hybrid Pada Android ]]>
<![CDATA[Septian Dwi Kusuma]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 2 No 8 (2020): Agustus 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i8.764
<![CDATA[Malware android adalah salah satu permasalahan yang kini marak diperbincangkan oleh pengguna, alasannya adalah karena sebagian besar waktu yang dimiliki masyarakat digunakan untuk berinteraksi dengan dunia maya. Perkembangan malware dari hari ke hari mulai terlihat, malware yang awalnya terdapat pada sistem komputer kini mulai masuk ke ranah Smartphone. Tidak lagi diperuntukan untuk merusak Malware kini hadir dengan berbagai macam jenis dan kegunaan. Penelitian demi penilitian muncul membahas bagaimana mengatasi pergerakan malware yang kian pesat mulai dari meningkatkan kualitas deteksi dengan menggabungkan algoritma deteksi dinamis dan statis hingga menggunakan bantuan Machine learning. Dari sekian banyak penelitian tersebut muncul pengkategorian pada Malware dengan tujuan memudahkan penelitian. Pengkategorian tersebut selalu berubah – ubah dari tahun ke tahun alasannya karena banyaknya Malware yang muncul tiap harinya. Pada penelitian kali ini penulis berkesempatan untuk membahas perkembangan dari malware berdasarkan tujuan pembuatan nya atau kategori dari malware itu sendiri. Penilitian ini akan melibatkan analisis hybrid dengan menggunakan parameter dari perilaku Malware sehingga dapat diketahui sejauh mana malware telah berkembang.]]>
<![CDATA[Deteksi Dan Mitigasi Serangan DDoS Pada Software Defined Network Menggunakan Algoritma Decision Tree ]]>
<![CDATA[Muhammad Qaidin Syahputra]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 2 No 11 (2020): November 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i11.795
<![CDATA[Software Defined Network (SDN) merupakan paradigma baru dalam manajemen jaringan yang memberikan fasilitas untuk melakukan konfigurasi, virtualisasi, dan mengolah infrasturktur jaringan secara terpusat. Manajemen jaringan secara terpusat dilakukan pada SDN Controller yang dimana memisahkan network data plane dari control functions. Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) adalah salah satu permasalahan besar dalam kemanan jaringan yang menyebabkan services yang ada pada jaringan menjadi tidak dapat diakses dalam jangka waktu tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem deteksi menggunakan algortima Decision Tree dan mitigasi serangan DDoS dengan metode drop packet pada Software Defined Network. Model klasifikasi yang telah dibangun berdasarkan dataset CICIDS 2017 diterapkan pada controller dan kemudian menjadi pendeteksi serangan DDoS jenis User Data Protocol (UDP). Setiap packet in yang masuk ke dalam controller akan melalui proses pendeteksian sebelum diteruskan kepada destination source, adapun jika packet in terdeteksi sebagai serangan DDoS maka controller akan melakukan fungsi mitigasi drop packet terhadap host yang terbukti melakukan penyerangan. Dari percobaan yang telah dilakukan UDP Flood terbukti menghabiskan banyak network resources dan meningkatkan penggunaan CPU sehingga menyebabkan controller mengalami gangguan berfungsi selama proses penyerangan berlangsung. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibuat berhasil melakukan proses deteksi dan mitigasi serangan UDP Flood dengan akurasi sebesar 99.95% dan diikuti proses mitigasi dari setiap paket yang terbukti melakukan penyerangan.]]>
<![CDATA[Perbandingan Uji Analisa Performansi Owncloud Dengan Menggunakan Network Attached Storage dan Distributed Replicated Blocked Device ]]>
<![CDATA[Desy Mahmuda]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 3 No 1 (2021): Januari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i9.881
<![CDATA[Kebutuhan pada jaringan dengan mengutamakan performa untuk mendukung sebuah efisiensi jaringan merupakan hal penting. Salah satu kesulitan yang di alami yaitu dalam hal pengarsipan. Untuk membuat sstem High Availability disini digunakan metode failover dimana metode failover merupakan metode ketersediaan siste jika salah satu server down atau mati. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun sistem penyimpanan berbasi cloud yang handal guna mencegah terjadinya down pada server dan membandingkan performansi sistem penyimpanan cloud computing menggunakan Network Attached Storage dan Distributed Replicated Bloced Device. Hasil dari penelitian ini yaitu menunjukkan bahwa sistem penyimpanan cloud menggunakan Distributed Replicated Block Device lebih baik dibandingkan dengan Network Attached Storage dilihat dari beberapa pengujian yaitu pengujian High Availability, CPU, kehandalan I/O dan MySQL.]]>
<![CDATA[Analisis Performa Protokol GPSR Dan GPSR-HLS Pada Jaringan Vehicular Ad hoc Network (VANET) ]]>
<![CDATA[Muhammad Fuad Muzaki]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Syaifuddin Syaifuddin]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 2 No 8 (2020): Agustus 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i8.1048
<![CDATA[Salah satu karakteristik utama jaringan VANET yaitu kecepatan node yang tinggi sehingga menyebabkan topologi jaringan berubah secara cepat. Hal ini menjadi sebuah kendala dalam pengiriman paket data antara satu node dengan node lainnya. Tantangan yang dihadapi dalam VANET adalah pemilihan protokol routing yang tepat sesuai dengan skenario yang ada. Jenis protoko routing VANET dapat dikategorikan menjadi beberapa jenis yaitu protokol berbasis topologi, geografis, cluster, broadcast, dan geocast. Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) adalah contoh protokol routing geografis yang menggunakan posisi node secara geografis untuk menentukan tujuan. Performa yang ditunjukkan protokol GPSR pada penelitian sebelumnya menunjukkkan performa yang cukup baik, tetapi masih ada kelemahan dalam mekanisme recovery pengiriman paket data. Metode yang bisa digunakan untuk menangani permasalahan tersebut adalah menggunakan Hierarchical Location Service (HLS) yaitu sebuah layanan untuk menentukan posisi node berdasarkan hierarki. Pengujian dengan skenario urban di Kota Malang berdasarkan kecepatan maksimal node, jumlah node, dan ukuran paket data menunjukkan performa protokol GPSR-HLS mengalami peningkatan dalam jumlah paket data yang diterima di node penerima hingga di atas 95% pada ketiga skenario.]]>
<![CDATA[Analisis Karakteristik Malware Joker Berdasarkan Fitur Menggunakan Metode Statik Pada Platform Android ]]>
<![CDATA[Yusril Izza Rizqony]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Fauzi Dwi Setiawan Sumadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 2 No 10 (2020): Oktober 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i10.1145
<![CDATA[Malware merupakan musuh utama bagi setiap sistem operasi, salah satunya yaitu sistem operasi Android. Salah satu malware yang sempat beredar pada pertengahan tahun 2019 yaitu malware Joker. Malware Joker setidaknya telah ditanam atau menjangkiti pada 23 aplikasi dan telah beredar pada platform unduh aplikasi android. Untuk membuktikkan dan mengetahui apa saja karakter dan yang dilakukan dari malware Joker, maka pada penelitian ini akan menggunakan salah satu metode analisis malware yaitu metode analisis statis. Dengan menggunakan metode analisis statis memungkinkan untuk mengetahui beberapa karakter dari malware tersebut seperti, bagaimana malware bekerja, letak aktifitas malware pada aplikasi terjangkit,hingga asal usul dari malware tersebut. Terdapat 2 tools yang digunakan untuk melakukan analisis statis pada malware Joker yaitu, Andropytool untuk mengekstraksi beberapa fitur yang ada pada APK dan Dex2jar untuk decompile file DEX pada APK sehingga dapat lihat beberapa baris kode yang digunakan. Hasil yang ditemukan dengan menggunakan analisis statis pada malware Joker yaitu, malware tersebut mengambil informasi kartu SIM pada perangkat pengguna, menargetkan negara dari perangkat pengguna tertentu dengan kode MCC, melakukan broadcast secara tersembunyi dari atau untuk aplikasi terjangkit, dan melakukan komunikasi dengan webserver yang menggunakan layawan AWS.]]>
<![CDATA[Analisis Kinerja di TCP New reno Dan TCP Cubic Terhadap Fase Slow Start pada Jaringan Mobile Ad Hoc Menggunakan Protokol AODV ]]>
<![CDATA[Heru Setiawan]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 3 No 5 (2021): November 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v3i5.1327
<![CDATA[TCP menyediakan dua fitur dalam menangani permasalahan komunikasi data yakni error checked dan flow control. Fitur pertama berfungsi sebagai alat untuk deteksi beberapa kesalahan yang terjadi di dalam aliran data dan merekonstruksi data menjadi data asli. Fitur kedua berfungsi untuk memastikan bahwa TCP sender tidak melakukan transfer paket lebih cepat daripada yang dapat diterima TCP receiver dan mempunyai mekanisme yang dapat menanganinya, yakni congestion control dengan salah satu tahapan di dalamnya ada terdapat fase slow start. Slow start adalah fase penting yang digunakan untuk mengatur laju pengiriman paket saat pertama kali koneksi sender-receiver terjadi dengan menaikkan congestion window dan batas ssthresh untuk mendeteksi congestion dan estimasi kasar bandwidth. Ada beberapa algoritma TCP yang digunakan untuk menangani congestion pada fase slow start, yakni, TCP New Reno Dan TCP Cubic. Masing-masing TCP mempunyai karakteristik tersendiri dalam menaikkan congestion window, TCP New Reno dengan fine grained timeout, TCP CUBIC dengan algoritma TCP congestion control yang digunakan secara default dalam kernel linux. Pengujian ini bertujuan untuk memantau bagaimana kinerja kedua TCP tersebut diterapkan pada topologi MANET dengan routing protocol AODV. Pengujian pada penelitian ini dengan mencoba menambah jumlah node dan mengubah ukuran buffer paket. Setelah pengujian dan data terkumpul, didapatkan kesimpulan performansi kinerja dari kedua TCP pada fase slow start bahwa TCP New Reno relatif stabil dalam setiap pengujian dengan rata-rata ssthresh 20 segmen, dengan begitu nilai throughput dan delay juga relatif lebih unggul dari varian TCP pembandingnya.]]>
<![CDATA[Classification Of Malware Families Using Naïve Bayes Classifier ]]>
<![CDATA[Ramadan Pratama]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Vinna Rahmayanti Setianingsih Nastiti]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 3 No 4 (2021): Agustus 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v3i4.1411
<![CDATA[Dikarenakan peningkatan pengguna smartphone Android berbanding lurus dengan peningkatan pengembangan malware yang semakin pesat. Tidak jarang penelitian tentang malware setiap tahunnya yang membahas tentang malware families dengan berbagai macam pendekatan yang salah satunya machine learning. Dengan mendapatkan data malware yang kredibel, dapat memudahkan peneliti dalam menganalisa malware. Terdapat kumpulan data malware yang dibuat the Canadian Institute for Cybersecurity(CIC) yang dapat diakses secara publik. Data ini disebut CICInvestAndMal2019 yang berisi data malware. Dataset ini dibuat dengan melakukan analisa statis dan dinamis pada smartphone secara real time. Hasil dari analisa tersebut kemudian diproses dengan metode Random Forest yang menghasilkan precision 61.2% dan recall 57.7%. Berdasarkan penelitian tersebut, maka penulis akan mengklasifikasikan dataset CICInvestAndMal2019 menggunakan metode Naïve Bayes, dan hasil yang didapat dari klasifikasi Naïve Bayes adalah nilai recall dan precision sebesar 68% dan 66%.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Malware Family menggunakan Metode k-Nearest Neighbor (k-NN) ]]>
<![CDATA[Achmad Rizal Yogaswara]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol 3 No 3 (2021): Mei 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Smartphone berbasis Android OS memiliki pengguna terbanyak saat ini karena nyaman untuk digunakan dan menawarkan berbagai fitur. Akibatnya, banyak developer malware yang menjadikan Android OS sebagai incaran utama. Setiap tahun,bermunculan jenis malware family baru yang belum dikenali. Banyak peneliti mengusulkan kerangka kerja penganalisis malware Android menggunakan teknik data mining untuk mengidentifikasi jenis malware family baru. Para peneliti memerlukan dataset Android inklusif untuk menilai penganalisis Android mereka. Pada tahun 2019, Canadian Institute for Cybersecurity (CIC) telah membuat sebuah dataset untuk umum yang diberi nama CICAndMal2019. Dataset ini dibuat dengan melakukan analisis statis dan dinamis pada smartphone yang sebenarnya. Hasil dari analisis tersebut kemudian dilakukan klasifikasi malware menggunakan matode random forest. Dalam klasifikasi malware family penelitian ini menghasilkan precision sebesar 61,2% dan recall sebesar 57,7%. Pada makalah ini, kami melakukan klasifikasi malware family dengan menggunakan dataset CICAndMal2019 menggunakan metode k-Nearest Neighbor ( k-NN ), hasilnya kami mendapatkan precision sebesar 83% dan recall sebesar 65%]]>
<![CDATA[APLIKASI KASIR SEBAGAI INCOME GENERATOR PADA HOME INDUSTRY DIMSUM NGALAM ]]>
<![CDATA[Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti]]>;
<![CDATA[Evi Dwi Wahyuni]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>
<![CDATA[ Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2023): Volume 4 Nomor 1 Tahun 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31004/cdj.v4i2.9258
<![CDATA[Upaya konkrit yang dapat dilakukan untuk meningkatan ekonomi masyarakat salah satunya adalah pemberdayaan Usaha Mikro dan Kecil (UMK). Ditinjau dari segi jumlah usaha (establishment) maupun dari segi penciptaan lapangan kerja, UMK merupakan unit usaha yang memiliki peran sangat vital dalam pembangunan ekonomi daerah maupun nasional. Namun demikian, meskipun potensi yang dimiliki UMK cukup besar sebagai pondasi perekonomian nasional yang cukup tangguh dan tidak mudah terpengaruh oleh guncangan eksternal, masih terdapat berbagai masalah yang menghambat perkembangan UMK diantaranya adalah kualitas SDM pelaku usaha yang masih cukup rendah, keterbatasan modal yang dimiliki, serta kesulitan UMK dalam mengakses permodalan eksternal. Dimsum Ngalam merupakan salah satu pelaku usaha yang bergerak di bidang food and beverage yang berdiri tahun 2018 dengan menawarkan produk dimsum. Kendala yang dihadapi oleh Dimsum Ngalam salah satunya adalah kesulitan dalam mengelola pesanan dan mencatat transaksi penjualan yang terjadi. Pesanan yang masuk masih dicatat secara manual dan rawan sekali terjadinya kesalahan pencatatan sehingga secara tidak langsung dapat mempengaruhi proses produksi. Berdasarkan penjelasan tersebut, maka solusi yang ditawarkan untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi mitra adalah dengan memberikan sebuah aplikasi kasir dan melakukan pelatihan serta pendampingan terhadap mitra dalam mengoperasikan aplikasi tersebut dengan harapan dapat membantu mitra untuk mengelola keuangan dari setiap transaksi yang terjadi. Proses pelatihan dan pendampingan yang dilakukan meliputi pengajaran tentang bagaimana mengoperasikan aplikasi, bagaimana melakukan pencatatan transaksi dan manajemen keuangan sehingga tercapai pengelolaan keuangan Dimsum Ngalam yang lebih baik. Luaran pada pengabdian ini adalah jurnal terakreditasi nasional sehingga diharapkan permasalahan, solusi, dan kontribusi pada pihak UMK dapat dipublikasikan secara nasional agar dapat memajukan ekonomi UMKM di Indonesia. ]]>
