Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.354
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat INTEK: Informatika dan Teknologi Informasi Building of Informatics, Technology and Science Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Software Engineering and Information System (SEIS) Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer
Soni
Universitas Muhammadiyah Riau
Religion Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 41 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Akuisisi Bukti Digital Pada Aplikasi Michat di Smartphone Menggunakan Metode National Institute of Standards and Technology (NIST) Soni Soni; Regiolina Hayami; Muhammad Hamadi
Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) Vol 3 No 3 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v3i3.4359

Abstract

The development of technology in the world of mobile devices is growing. However, these developments have a detrimental impact, one of which is cybercrime. Cybercrime is a crime that uses information technology. One of the smart phone technologies which includes cases of cybercrime that are often found in Indonesia include online prostitution of minors. This is done by utilizing social media, namely Michat as a medium of communication. The “chat with nearby users” feature by uploading a status that can be connected to the surrounding area within a certain radius and after being connected, the actor and his potential customer will negotiate and transact with each other until they finally meet. To eliminate digital evidence in the form of conversations in messages, usually perpetrators will delete the history of messages that produce data that can be used as evidence and perpetrators who can avoid legal traps, which are ultimately online. prostitution will be rampant. For online prostitution activities, it is necessary to carry out mobile forensics to find evidence which is then useful to be given to the authorities. This research uses the National Institute of Standards and Technology (NIST) method.
Klasifikasi multilabel komentar toxic pada sosial media twitter menggunakan convolutional neural network(CNN) Regiolina Hayami; Sofhia Mohnica; Soni
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 1 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i1.4365

Abstract

Meningkatnya jumlah pengguna dari media sosial berarti jumlah konten akan meningkat. Apalagi pengguna media sosial yang membuat kontennya menarik cenderung ingin ditanggapi atau mendapat pengakuan dari pengguna lain, baik itu berupa suka maupun komentar. Tak jarang komentar berisi berisi kata-kata ancaman, cabul, penghinaan atau kebencian terhadap identitas atau disebut juga dengan komentar beracun. Meskipun ada peraturan yang mengatur semua aktivitas di media sosial, namun tetap saja tidak bekerja secara efektif karena ketidakmungkinan mengklasifikasikan komentar secara manual. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah model klasifikiasi multilabel yang dapat mengklasifikasikan ke dalam kategori nya menggunakan algoritma Convolutional Neural Network serta Word2Vec yang digunakan sebagai pembobotan kata. Pada penelitian ini menghasilkan model klasifikasi dengan Nilai performa dari pengujian model mesin pembelajaran CNN dengan menggunakan optimizer adam menghasilkan akurasi sebesar 99%, presisi 100%, recall 99% dan F1-Score 99%.
Sistem Notifikasi Token Listrik Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Dengan Sms Gateway Berbasis Arduino Soni; Miftakhul Jannah; Yulia Fatma
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 1 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i1.4839

Abstract

Rapidly developing technological advances have encouraged the emergence of various increasingly sophisticated electrical measurement equipment, including the Kilo Watt Hour meter (KWH). The weakness of this KWH meter system is that the warning system is only in the form of indicator lights and buzzer alarms which are often ignored by users and their range is limited. Users who are outside the home also cannot know the condition of electricity at home. So an electricity token notification system is needed to make it easier for users. This tool is designed by utilizing Arduino Uno, SIM 800L, Potentio. SIM 800L is used to send SMS notifications and Potentio to simulate the number of electricity tokens. In this tool Tsukamoto Fuzzy method is applied to determine the output condition based on the input value. The purpose of designing this tool is to improve the KWH meter warning system so that it can reach users outside the home.
Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Langsung Tunai (BLT) Bahan Bakar Minyak (BBM) Menggunakan Support Vector Machine: Sentiment Analysis of Cash Direct Assistance Distribution for Fuel Oil Using Support Vector Machine Rizky Rahman Salam; Muhammad Fajri Jamil; Yusril Ibrahim; Rahmaddeni Rahmaddeni; Soni Soni; Herianto Herianto
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 3 No. 1 (2023): MALCOM April 2023
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v3i1.590

Abstract

Bahan bakar minyak (BBM) merupakan salah satu kebutuhan pokok masyarakat. Namun, harga BBM yang tinggi dapat menyebabkan beban ekonomi bagi masyarakat yang tidak mampu. Dalam rangka mengatasi masalah ini, pemerintah telah menerapkan program Bantuan Langsung Tunai (BLT) sebagai bentuk bantuan bagi masyarakat yang mengalami ketidakseimbangan ekonomi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program Bantuan Langsung Tunai (BLT) Bahan Bakar Minyak (BBM). Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data scraping, yaitu mengambil data dari media sosial Instagram. Jumlah yang digunakan sebanyak 356 data. Proses klasifikasi yang digunakan berdasarkan model pembelajaran dari Support Vector Machine (SVM) dan evaluasi dengan confusion matrix. Dari hasil perhitungan, terlihat bahwa proses klasifikasi sentimen menggunakan metode SVM didapatkan tingkat accuracy 85,98%, rata-rata nilai precision 82,25%, nilai rata-rata recall 66,35%, dan nilai rata-rata f-measure 73,44%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sentimen negatif lebih banyak daripada sentimen positif, dengan masing-masing persentase 78.61% dan 21.34%. Dari analisis sentimen yang dilakukan, ditemukan bahwa sentimen negatif adalah yang paling banyak muncul, hal ini menunjukkan bahwa masyarakat tidak puas dengan bantuan langsung tunai BBM. Sebagai respon terhadap sentimen negatif yang dominan, perlu diterapkan strategi untuk melakukan pemerataan bantuan langsung tunai dan pendata’an yang terstruktur agar tingkat kekecewaan masyarakat dapat diminimalisir.
Sentimen Analisis Masyarakt terhadap Kasus Penembakan Brigadir J Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Febby Apri Wenando; Regiolina Hayami; Soni Soni; Ananda Fitria; Deyola Shifana
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 2 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i2.5686

Abstract

Analisis sentimen merupakan riset komputasional dari opini, sentimen dan emosi yang di ekspresikan secara tekstual dengan menggunakan metode pengelompokkan sehingga menghasilkan penilaian bernilai positif atau negatif. Proses analisis ini umumnya dimulai dengan pengumpulan data yang kemudian di olah melalui pendekatan machine learning. Salah satu teknik pengumpulan data tersebut yaitu menggunakan internet dan beragam platform media sosial lainnya. Salah satu jenis platform media sosial yang sangat berkembang saat ini adalah Twitter. Media sosial Twitter mempermudah masyarakat untuk bebas berpendapat melalui cuitan atau biasa disebut dengan tweets. Netizen dapat dengan bebas menyampaikan opini pribadinya untuk topik apapun, termasuk persepsi terhadap kasus kriminal yang terjadi di Indonesia. Salah satu kasus terbaru yang tengah menjadi topik perbincangan hangat saat ini adalah kasus pembunuhan Brigadir Joshua dengan tersangka yaitu seorang Irjen Polri yaitu Ferdy Sambo. Sehingga di dalam penelitian ini opini masyarakat yang terdapat pada platform Twitter tersebut dapat dimanfaatkan sebagai bahan analisis sentimen untuk mengetahui pendapat publik terhadap kasus Ferdy Sambo. Data yang digunakan terdiri dari 234 data tweet dengan persentase opini positive sebesar 51,50% dan negative sebesar 48,50% yang kemudian diklasifikasikan dengan Algoritma Naive Bayes Classifier dengan hasil yang didapat nilai f1-score sebesar 75%.
TEKNIK AKUISISI VIRTUALISASI SERVER MENGGUNAKAN METODE LIVE FORENSIC Soni; Yudi Prayudi; Bambang Sugiantoro
Jurnal Teknomatika Vol 9 No 2 (2017): TEKNOMATIKA
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta

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

Abstract

Virtualisasi server adalah teknologi yang dapat menjalankan beberapa system operasi secara bersamaan dalam satu computer. Munculnya virtualisasi server ini tentunya akan mengundang celah kejahatan baru dengan melibatkan virtualisasi server dan bedampak pada tantangan untuk menemukan petunjuk dan bukti digital dalam mengungkap kasus kejahatan yang terjadi. Hal ini tentnnya akan menyulitkan para penyidik untuk melakukan akuisisi terhadap salah satu system operasi dalam ada dalam server tersebut tanpa mengganggu dan tanpa mematikan computer mengingat betapa pentingnya server tersebut. Selama ini teknik akuisisi umumnya digunakan secara tunggal dimana hanya memuat satu sistem operasi. Oleh karena itu diperlukan teknik untuk mengakuisisi virtualisasi server dengan menggunakan metode live forensic tanpa mengganggu atau mematikan sistem operasi yang sedang berjalan lainnya.Teknik Akuisisi yang dilakukan dengan mengakuisisi salah satu sistem operasi melalui server proxmox.
Expert System Diagnosa Gangguan Autisme Secara Dini Pada Anak dengan Metode Forward Chaining Fuad, Evans; Aminullah, Rabiah; Soni, Soni; Rizki, Yoze
Building of Informatics, Technology and Science (BITS) Vol 3 No 4 (2022): March 2022
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (502.099 KB) | DOI: 10.47065/bits.v3i4.1413

Abstract

Autism is a developmental and behavioral disorder of children where social relationships are disrupted, namely children with autism cannot interact with other people, including their parents. Autistic children experience disorders such as communication disorders, social relationship disorders, and behavioral disorders, resulting in a child. Parents often do not realize the differences and abnormalities that appear in their children until they are three years old. They just realized that their child is different from other children. There are several basics of treating autism and there are some teachers who can help cure autism in children. The teacher treats autistic children with an approach that is adapted to the problem. Types of autism basically this child is divided into four categories, including social interaction disorders, behavioral generalized disorders, communication disorders, and self-stimulation disorders. This research designs and builds an expert system (expert system) for diagnosing Autism disorders in early childhood based on the web Method of Forward Chaining. This Forward Chaining is very good to use if the work starts with recording the initial information and wants to reach the completion or final goal. This expert system is considered capable of providing information and solutions for parents, about the types of autism disorders in early childhood, based on the symptoms entered and can provide solutions
Klasifikasi Kebakaran Hutan Dan Lahan Dengan Algoritma You Only Learn One Representation Rizki, Yoze; Yogi Alfinaldo; Soni; Sy, Yandiko Saputra; Rahmad Firdaus
Computer Science and Information Technology Vol 4 No 3 (2023): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v4i3.6434

Abstract

Forest areas have a function of storing carbon dioxide and producing oxygen from trees and plants. The function of forests is very important for life, so forests are highly protected. One solution that can be taken is to take preventive measures, namely monitoring fire hotspots in forest and land areas by air. This research was tested using the same dataset as the YOLO (You Only Look Once) algorithm against the You Only Learn One Representation (YOLOR) algorithm with a train data division model of 1188 image data and test data of 75 image data with mAP results of 66.36%. . So it can be confirmed that the YOLOR algorithm is better than the YOLO algorithm which gets an mAP value of 50.65%.
Perbandingan Algoritma SIMON dan SPECK Dalam Pengamanan Citra Digital Fatma, Yulia; Soni; Mikdad Amseno
Computer Science and Information Technology Vol 5 No 3 (2024): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v5i2.7619

Abstract

Cryptography is a data security technique by encoding data that is to be kept secret so that the original meaning of the data can no longer be understood. SIMON and SPECK are modern cryptographic algorithms issued by the National Security Agency (NSA). SIMON and SPECK are said to be algorithms that are known for their efficiency and strong security. This research will compare the performance of the SIMON and SPECK algorithms in securing digital images. Comparisons were made by testing time performance, changes in file size, and the level of randomness of image files using the Unified Average Changing Intensity (UACI) and Number of Pixels Change Rate (NPCR) metrics. The research results show that the average encryption and decryption time required by the SIMON algorithm is greater when compared to the SPECK algorithm. The image file size resulting from encryption using the SIMON and SPECK algorithms both increased by 24% from the original image. The level of randomness of the resulting image based on the UACI value obtained using the SIMON algorithm was found to be an average of 19.65%, while the UACI value obtained using the SPECK algorithm was an average of 20.94%. This shows that there is a significant change in intensity between the original image and the encrypted image. However, not all pixels in the encrypted image change when compared to the original image, this is shown by the NPCR value obtained from the SIMON and SPECK algorithm encrypted image, with average results of 49.98% and 50.17%.
Aplikasi Tandatangan Digital dalam Proses Verifikasi dan Validasi Sertifikat Covid-19 Fatma, Yulia; Fuad, Evans; Soni, -; Agusriadi, -
Techno.Com Vol. 22 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v22i1.7091

Abstract

Pandemi Covid-19 menyebabkan syarat berpergian ke luar kota, provinsi bahkan luar negeri harus memiliki surat bebas Covid-19. Untuk mencegah tindak pemalsuan, keaslian dan legalitas dari surat bebas Covid-19, digital signature merupakan salah satu teknik dari kriptografi yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Digital signature merupakan cara otentikasi yang memungkinkan pengirim pesan mencantumkan sebuah kode yang bertindak sebagai tanda tangannya. Penggunaan digital signature dapat memastikan sebuah dokumen elektronik masih utuh dan asli sehingga dapat dipertanggung jawabkan secara hukum. Digital signature dapat mencegah tindak pemalsuan surat bebas Covid-19. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan verifikasi dan validasi surat keterangan bebas Covid-19 dengan memanfaatkan digital signature dan teknologi QR Code berhasil dilakukan. SHA-1 digunakan untuk menghasilkan message digest terhadap surat keterangan hasil bebas covid-19. Algoritma RSA digunakan untuk enkripsi dan dekripsi pada message digest. Digital Signature berhasil diimplementasikan dalam bentuk QR Code yang berisikan identitas pasien, hasil tes, identitas dokter dan penerbit surat. Proses verifikasi dan validasi berhasil dilakukan. Verifikasi dan validasi terhadap digital signature menunjukkan hasil yang VALID yaitu message digest hasil dekripsi memiliki nilai yang sama dengan message digest asli.
Co-Authors Ab Ghani, Hadhrami Agusriadi, - Al Amien, Januar Alris Gusnanda Aminullah, Rabiah Aminuyati Amran, Hasanatul Fu'adah Anam, M Khairul Ananda Fitria Andesa, Khusaeri ANDRIANSYAH Arkan, M Alif Baidarus Bambang Sugiantoro Bayu Anugerah Putra Br Bangun, Elsi Titasari Daud, Kauthar Mohd Deprizon, Deprizon Desti Mualfah Deyola Shifana Diah Angraina Fitri Diah Angraini Putri Dian Utami Didik Sudyana Edi Ismanto Eka Putra Eka Ramadhan Evans Fuad Fakhira Frisya Ramadhani Falda Dimantara Fatma, Yulia Febby Apri Wenando Fitri Handayani Fitri, Nurkhairi Fitria Aini, Fitria Fransiskus Zoromi, Fransiskus Gunawan, Rahmad Hadi Nasbey Hafid, Afdhil Hanum Salsabila Hari Sepdian Harun Mukhtar Hasanuddin Hasanuddin Hayami, Regiolina Hendri, Yusriadi Herianto Herianto Hul Hasanah, Sifa Ilham Firdaus Irzi Gunawan Januar Al Amien Januar Al Amien Jihan Aulia Kultum, Fi Ardhi Laksono Trisnantoro Lisman, Muhammad Mas’yuri, Dhina Nurriska Md Saleh, Nurul Izrin Miftakhul Jannah Mikdad Amseno Mohamad, Mohd Saberi Mohd Daud, Kauthar Muhammad Fajri Jamil Muhammad Hamadi Muzahaffar, Fatih Al Nengsih, Rafni Yulia Prastiwi, Adila Pramudiah Putra, Reza Tanujiwa Rahmad Firdaus Rahmad Firdaus Rahmaddeni Rahmaddeni Ramadhanti, Nurul Randra Aguslan Pratama Rangkuti, Muhammad Al-Ikhsan Remli, Muhammad Akmal Reny Medikawati Taufik Ricinur Ricinur Rico Apriandika Ridhollah, Farhan Rinaldi Rinaldi Rizki Anwar Rizki, Yoze Rizky Rahman Salam Septiana Srinandini Sofhia Mohnica Sunanto Sunanto Sy, Yandiko Saputra Torkis Nasution Unik, Mitra Vanama, Melsa Wan Salihin Wong, Khairul Nizar Syazwan Yogi Alfinaldo Yoze Rizki Yudi Prayudi Yulia Fatma Yulia Fatma Yusril Ibrahim