Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga)
Irfan, Taufik
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi algoritma LFUDA pada arsitektur NDN Irfan, Taufik; Slameta, Slameta; Hanifatunnisa, Rifa
JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga) Vol. 3 No. 2: Special Issue on 14th Industrial Research Workshop and National Seminar (IRWNS) 2023
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35313/jitel.v3.i2.2023.127-134

Abstract

NDN (Named Data Network) merupakan sebuah arsitektur jaringan yang menerapkan prinsip content-centric, yaitu pengguna mendapatkan data berdasarkan penamaan konten, bukan berdasarkan server tertentu. Keefektifan dari prinsip ini membuat router NDN memiliki kemampuan untuk memenuhi permintaan pengguna, tanpa perlu merujuk ke server. Dalam skenario tersebut, pentingnya algoritma yang efisien untuk mengelola penghapusan konten dari cache menjadi sangat krusial. Untuk menangani masalah tersebut, penelitian ini mengadopsi algoritma caching Least Frequently Used with Dynamic Aging (LFUDA) dalam lingkungan arsitektur NDN. Simulasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah ndnSIM, dan beberapa parameter utama diukur dalam skenario berbagai tingkat interest dan kapasitas penyimpanan konten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, dibandingkan dengan algoritma caching FIFO (First In First Out) dan LRU (Least Recently Used), LFUDA mampu mencapai rasio hit rate yang lebih tinggi dan nilai rata-rata delay dan hop yang lebih rendah. Spesifik untuk skenario dengan 10 interest, LFUDA menunjukkan keunggulan sebesar 4,24% dibandingkan FIFO dan 4,09% dibandingkan LRU. Sementara itu, pada skenario dengan kapasitas penyimpanan 50 paket, delay rata-rata LFUDA sekitar 61% lebih rendah dibandingkan FIFO dan LRU. Hasil ini mengindikasikan superioritas LFUDA sebagai algoritma manajemen caching di dalam konteks NDN, meskipun pengembangan lebih lanjut masih dibutuhkan untuk peningkatan performa dalam berbagai kondisi interest dan kapasitas penyimpanan.
Performa quality of service (QoS) melalui implementasi blue-green deployment pada infrastruktur multiple server Irfan, Taufik; Wijaya, Farhan Mulya; Slameta, Slameta
JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga) Vol. 4 No. 2: Special Issue on 15th Industrial Research Workshop and National Seminar (IRWNS) 2024
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35313/jitel.v4.i2.2024.167-176

Abstract

Dalam pengembangan perangkat lunak, strategi deployment seperti blue-green deployment menjadi krusial untuk merilis aplikasi dengan efisien, minim risiko dan menghindari downtime. Dalam penelitian ini, blue-green deployment digunakan untuk memastikan pembaruan aplikasi berjalan lancar dan handal. Strategi ini melibatkan dua lingkungan terpisah, biru dan hijau, lingkungan biru menjalankan versi aplikasi saat ini, sedangkan lingkungan hijau menjalankan versi baru. Dengan demikian, analisis performa quality of service (QoS) dilakukan pada infrastruktur multiple server untuk memvalidasi efektivitas strategi ini. Pengujian dilakukan dengan mengukur tiga parameter QoS throughput, response time, dan packet loss menggunakan dua klien pada kondisi sebelum, selama, dan setelah update deployment yang melibatkan penambahan fitur pada aplikasi web. Pengujian QoS pada aplikasi web menunjukkan keterkaitan erat antara throughput, response time, dan packet loss, di mana perubahan pada satu parameter mempengaruhi parameter lainnya. Berdasarkan standar TIPHON dari ETSI, skenario 1 hingga 5 memiliki response time sangat baik dan packet loss sangat baik, sementara skenario 6 hingga 8 memiliki response time buruk dan packet loss yang berkisar dari baik hingga sedang.
Implementasi Model Logistic Regression dalam Aplikasi Mobile untuk Deteksi Phishing Secara Real-Time Irfan, Taufik; Hanifatunnisa, Rifa; Fidela, Irnanda
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 10, No 2: Desember 2025
Publisher : Politeknik Sukabumi

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

Abstract

Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi semakin berkembang memberikan dampak signifikan pada penggunaan sosial media oleh seluruh masyarakat di dunia. Namun, dibalik kemajuan teknologi yang setiap harinya memberikan kemudahan pada pekerjaan manusia, ancaman dan kejahatan yang dilakukan di sosial media pun kian meningkat, salah satunya adalah phising. Phising  merupakan sebuah kejahatan siber dimana korban akan diarahkan menuju suatu situs palsu yang nantinya, penyerang akan mencuri data-data sensitif untuk dipakai sebagai kepentingannya. Serangan siber ini sudah marak di dunia media sosial dan memakan banyak korban dari usia muda hingga lansia. Untuk mengatasi hal tersebut, sudah banyak platform seperti website yang dapat mendeteksi phising, namun banyak dari website tersebut memiliki kekurangan dalam hal akurasi terhadap serangan yang semakin kompleks serta kemudahan pengguna untuk memakainya. Maka dari itu, implementasi dari “Implementasi Model Logistic Regression dalam Aplikasi Mobile untuk Deteksi Phising Secara Real-time” menjadi sebuah solusi yang tepat dalam menangani kejahatan phishing. Dengan mengadaptasi model logistic regression sebagai alat untuk mengklasifikasikan sebuah URL menjadi dua kategori utama yakni phishing dan non phishing yang diterapkan ke dalam mobile aplikasi, model algoritma ini memiliki tingkat keakurasian yang cukup tinggi. Dengan menggunakan dataset yang terdiri dari 11.025 sampel dan 30 parameter, model algoritma yang diterapkan mampu mengenali dan membaca pola sebuah URL yang cukup kompleks berdasarkan dataset yang dipelajarinya. Setelah melakukan pengujian dengan 150 URL berbeda, model ini menghasilkan kinerja evaluasi yang cukup memuaskan dengan perhitungan akurasi, presisi, recall dan f1 score sebesar 96%.
Co-Authors Fidela, Irnanda Hanifatunnisa, Rifa Slameta, Slameta Wijaya, Farhan Mulya