Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal CoreIT ILKOM Jurnal Ilmiah Indonesian Journal of Applied Informatics Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)
Ujianto, EIH
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Engineering

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

Found 5 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE TOPSIS DALAM PENENTUAN DOSEN TERBAIK Wibisono, Gunawan; Amrulloh, Arif; Ujianto, EIH
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 11, No 2 (2019)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v11i2.430.102-109

Abstract

Appreciation for the performance of a worker is very important in the aim of valuing his efforts for the institution. In the world of education, especially universities, lecturers are one of the main components in building quality and quantity. The good quality of lecturers should also provide good quality graduates, while the quantity or number of lecturers will affect the number of students in the college. In the aim of building the quality of lecturers, the award in the form of ranking the best lecturers can be an alternative trigger for quality improvement. Decision support systems (DSS) can be a tool that helps rank the best lecturers, of course with criteria to produce ranking alternatives. The length of work, achievements and tridharma (teaching, research, and consecration) of higher education is used as a criterion to obtain the best alternative rank of lecturers from the number of lecturers as many as 20 people. Lecturer data is taken from the telecommunication engineering study program Institut Teknologi Telkom Purwokerto (ITTP). The TOPSIS method was chosen in this multicriteria DSS, the result was 6 selected lecturers to be the best alternative lecturers and from these results it turned out that the most influential was the number of research and teaching rankings, while the duration of work did not affect much.
Kriptografi Simetris Menggunakan Algoritma Vigenere Cipher Amrulloh, Arif; Ujianto, EIH
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (617.403 KB) | DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8674

Abstract

Keamanan informasi pada sebuah aplikasi sangatlah penting, sistem keamanan sangat diperlukan pada sebuah aplikasi karena di sebagian perusahaan atau bahkan di suatu negara membutuhkan keamanan informasi , dan informasi penting yang tidak boleh di akses oleh sembarangan penerima pesan harus di amankan. Untuk megamankan informasi tersebut dibutuhkan suatu algoritma yang dapat menyamarkan pesan penting agar tidak bisa dibaca oleh pihak yang tidak memiliki hak untuk menerima informasi tersebut. Kriptografi merupakan salah satu cara yang bisa digunakan untuk memproteksi pengiriman data, data yang dikirim akan dirubah menjadi kode tertentu  dan hanya bisa dibuka oleh penerima yang memiliki kunci untuk merubah kode itu kembali sehingga kerahasian pesan atau informasi tetap dapat dijaga, dan untuk mempermudah pemrosesan data diperlukan sebuah aplikasi, aplikasi kriptografi berbasis web bisa dibangun dan digunakan untuk mempermudah pemrosesan data, selain itu aplikasi berbasis web dapat di akses dari mana saja.
Analisis Kualitas Layanan Jaringan Wlan Berdasarkan Parameter Throughput, Delay, Jitter, dan Packet Loss di Universitas X Syafrudin, Teguh; Rianto, Rianto; Ujianto, EIH
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 8 (2025): JPTI - Agustus 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.887

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas layanan jaringan WLAN di Universitas X menggunakan metode Quality of Service (QoS) yang melibatkan pengukuran parameter Throughput, Delay, Jitter, dan Packet Loss. Proses pengumpulan data melibatkan wawancara dengan karyawan IT, observasi langsung, serta pemanfaatan perangkat lunak seperti Wireshark. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas jaringan WLAN secara keseluruhan berada dalam kategori "sangat memuaskan" berdasarkan standar TIPHON. Namun, terdapat kelemahan pada Throughput jaringan lokal dan IP publik yang dikategorikan "kurang baik". Hal ini menandakan perlunya peningkatan kapasitas Throughput agar performa jaringan lebih optimal. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan infrastruktur jaringan di lingkungan kampus. Dengan saran berbasis data yang dihasilkan, diharapkan layanan internet dapat ditingkatkan secara menyeluruh untuk mendukung aktivitas pembelajaran berbasis ICT.
Studi Komprehensif Keamanan Siber: Perbandingan Teknologi AI dengan Sistem Non-AI dalam Deteksi dan Pencegahan Ancaman Santika, Yollandaru Yoga; Rianto, Rianto; Ujianto, EIH
Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Vol 9 No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/komtika.v9i1.13149

Abstract

This research examines cybersecurity approaches in Indonesia, focusing on the implementation of Artificial Intelligence (AI) technology compared to non-AI systems in detecting and preventing threats. The study identifies the advantages of AI, such as its capabilities in large-scale data analysis, detection of suspicious patterns, and reduction of human error. The methodology follows PRISMA guidelines for systematic literature review. Findings reveal that while AI can enhance threat detection effectiveness and resilience against attacks, the adoption of this technology in Indonesia remains limited by infrastructure, resources, and technical expertise. This research is expected to provide insights for more proactive national cybersecurity policies and support the development of AI technology in future information security initiatives.
Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree dengan Random Forest dalam Deteksi Bot DDOS Putra, Kristianto Pratama Dessan; Rianto, Rianto; Ujianto, EIH
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v10i1.103161

Abstract

Abstrak : Tingkat penetrasi internet yang semakin meningkat setiap tahunnya juga berpengaruh pada banyaknya peralihan layanan dari konvensional ke platform internet. Peralihan layanan tersebut terbukti membawa dampak baik, seperti meningkatnya volume penjualan produk. Namun, di sisi lain dengan semakin banyaknya peralihan layanan ke platform internet maka semakin banyak pula celah-celah keamanan yang dapat dieksploitasi, salah satunya serangan bot DDos. Oleh karena itu, diperlukan adanya sistem yang mampu mendeteksi serangan bot DDos dan algoritma yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah Decision Tree dan Random Forest. Penelitian ini akan membandingkan kedua algoritma tersebut untuk menentukan algoritma yang paling optimal dalam mendeteksi serangan bot DDos. Penelitian ini menggunakan dua dataset dalam proses implementasi algoritma, yaitu KDD CUP 1999 dan CICIDS 2017. Ruang lingkup dari perbandingan kedua algoritma meliputi tingkat akurasi dan durasi waktu pemrosesan data. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest unggul tipis dalam hal tingkat akurasi dibandingkan dengan Decision Tree, yaitu 0.9998 untuk Random Forest berbanding 0.9997 untuk Decision Tree. Namun, algoritma Decision Tree unggul jauh dalam hal durasi waktu dibandingkan dengan Random Forest, yaitu 20-30 detik untuk Decision Tree berbanding 210-300 detik untuk Random Forest. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan Random Forest memproses lebih banyak pohon kemungkinan dibandingkan Decision Tree.=============================================Abstract : The increasing internet penetration each year also affects the shift of services from conventional methods to internet platforms. This shift has proven to bring positive impacts, such as an increase in product sales volume. However, there are increasingly more security vulnerabilities that can be exploited, such as DDoS bot attacks. Therefore, a system that capable to detect bot DDoS attacks is needed. This study compares these two algorithms (Decision Tree and Random Forest) to determine which is the most optimal for detecting bot DDoS attacks. The scope of the comparison includes accuracy levels and data processing time. The results show that Random Forest slightly outperforms Decision Tree in terms of accuracy, with a score of 0.9998 for Random Forest compared to 0.9997 for Decision Tree. However, Decision Tree is significantly superior in processing time compared to Random Forest (20–30 seconds for Decision Tree versus 210–300 seconds for Random Forest). This occurs because Random Forest processes more trees than Decision Tree. 
Co-Authors Arif Amrulloh Gunawan Wibisono Putra, Kristianto Pratama Dessan Rianto Rianto Santika, Yollandaru Yoga Syafrudin, Teguh