Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan Jurnal INFOTEL
Nelly Indriani Widiastuti
Universitas Komputer Indonesia
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal INFOTEL

 1 
Basic Static Code Analysis Untuk Mendeteksi Backdoor Shell Pada Web Server Nelly Indriani Widiastuti; Muhammad Iqbal
JURNAL INFOTEL Vol 9 No 2 (2017): May 2017
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v9i2.209

Abstract

Mengakses sistem komputer tanpa ijin merupakan kejahatan yang dilakukan dengan memasuki atau menyusup kedalam suatu sistem jaringan komputer tanpa sepengetahuan dari pemilik sistem tersebut. Kejahatan tersebut bertujuan untuk mengintai atau mencuri informasi penting dan rahasia. Dalam praktiknya peretas menyisipkan berkas backdoor shell pada lokasi yang sulit ditemukan oleh pemilik sistem. Beberapa perangkat yang sudah ada masih dalam bentuk terminal. Perangkat tersebut melakukan pencarian berkas berdasarkan nama-nama yang telah terdaftar sebelumnya. Akibatnya, pada saat berkas backdoor shell jenis baru menginfeksi, tools tersebut tidak dapat mendeteksi keberadaannya. Berdasarkan hal tersebut, maka dalam penelitian ini pencarian backdoor shell pada web server menggunakan metode basic static code analysis. File sistem diproses melalui dua tahap utama yaitu string matching dan taint analysis. Dalam proses taint analysis, sistem menghitung peluang kemungkinan setiap signature sebagai backdoor untuk mengatasi kamus backdoor yang tidak lengkap. Berdasarkan hasil yang didapat dari pengujian yang dilakukan terhadap 3964 berkas diperoleh tingkat akurasi yang lebih besar dibandingkan dengan aplikasi php shell detector sebesar 75%.
Peringkasan dan Support Vector Machine pada Klasifikasi Dokumen Nelly Indriani Widiastuti; Ednawati Rainarli; Kania Evita Dewi
JURNAL INFOTEL Vol 9 No 4 (2017): November 2017
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v9i4.312

Abstract

Klasifikasi adalah proses pengelompokkan objek yang memiliki karakteristik atau ciri yang sama ke dalam beberapa kelas. Klasifikasi dokumen secara otomatis dapat dilakukan dengan menggunakan ciri atau fitur kata yang muncul pada dokumen latih. Jumlah dokumen yang besar dan banyak mengakibatkan jumlah kata yang muncul sebagai fitur akan bertambah. Oleh karena itu, peringkasan dipilih untuk mereduksi jumlah kata yang digunakan dalam proses klasifikasi. Untuk proses klasifikasi digunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk multikelas. SVM dipilih karena dianggap memiliki reputasi yang baik dalam klasifikasi. Penelitian ini menguji penggunaan ringkasan sebagai seleksi fitur dalam klasifikasi dokumen. Peringkasan menggunakan kompresi 50%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa proses peringkasan tidak mempengaruhi nilai akurasi dari klasifikasi dokumen yang menggunakan SVM. Akan tetapi, penggunaan peringkasan berpengaruh pada peningkatan hasil akurasi dari metode klasifikasi Simple Logistic Classifier (SLC). Hasil pengujian metode klasifikasi menunjukkan bahwa penggunaan metode Naïve Bayes Multinomial (NBM) menghasilkan akurasi yang lebih baik dari pada metode SVM.
Co-Authors Baehaqi Dika Muhammad Fazar Ednawati Rainarli Kania Evita Dewi Kania Evita Dewi Prama Azaria Nurhalim Putra Septiani Nur Hasanah