Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.525
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JUITA : Jurnal Informatika Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI Jurnal Khatulistiwa Informatika Paradigma Ekspektra: Jurnal Bisnis & Manajemen JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer SEINASI-KESI International Journal for Educational and Vocational Studies Jurnal Mantik Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Akrab Juara : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Jurnal Sistem Informasi IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) Lumbung Inovasi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal Software, Hardware and Information Technology International Journal of Basic and Applied Science Reputasi: Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) INTERNATIONAL JOURNAL OF MECHANICAL COMPUTATIONAL AND MANUFACTURING RESEARCH Paradigma Indonesian Journal Computer Science (ijcs) Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi International Journal of Enterprise Modelling Jurnal Teknoinfo
Mochamad Wahyudi
Universitas Bina Sarana Informatika
Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 77 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 77 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
Quantum computing in cryptography: Exploring vulnerabilities and countermeasures Kurniawan, Deni; Triyanto, Dedi; Wahyudi, Mochamad; Pujiastuti , Lise
Jurnal Teknik Informatika C.I.T Medicom Vol 15 No 4 (2023): September : Intelligent Decision Support System (IDSS)
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/cit.Vol15.2023.625.pp206-213

Abstract

This research delves into the critical analysis of vulnerabilities arising from the advent of quantum computing in traditional cryptographic systems. Employing a newly developed mathematical formulation model, the study meticulously evaluates the susceptibility of classical encryption methods, exemplified by XYZ Bank's RSA and ECC algorithms, to quantum algorithms such as Shor's and Grover's. The assessment reveals pronounced vulnerabilities, particularly highlighting the high susceptibility of RSA encryption to quantum attacks, emphasizing the urgent need to fortify existing cryptographic systems. The research rigorously evaluates potential countermeasures, with Post-Quantum Cryptography (PQC) emerging as a promising solution, showcasing superior effectiveness in mitigating vulnerabilities posed by quantum algorithms. The strategic imperative for organizations to transition towards PQC or other post-quantum cryptographic standards is evident, signaling a paradigm shift towards resilient encryption methods resilient to the disruptive capabilities of quantum computing. The research underscores the significance of collaboration among industry stakeholders, continuous research endeavors, and proactive measures in adopting quantum-resistant cryptographic standards to fortify data security strategies against potential quantum threats in an ever-evolving technological landscape.
QUANTUM-ASSISTED FEATURE SELECTION FOR IMPROVING PREDICTION MODEL ACCURACY ON LARGE AND IMBALANCED DATASETS Safii, Safii; Wahyudi, Mochamad; Hartama, Dedy
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 2 (2025): JITK Issue November 2025
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i2.7040

Abstract

One of the biggest obstacles to creating precise machine learning models is choosing representative and pertinent characteristics from big, unbalanced datasets. While too many features raise the risk of overfitting and computational expense, class imbalance frequently results in decreased accuracy and bias. The Simulated Annealing technique is used in this study to tackle a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem that is formulated as a quantum-assisted feature selection method to handle these problems. The technique seeks to reduce inter-feature redundancy and the number of selected features. There are 102,487 samples in the majority class and 11,239 in the minority class, totaling 28 characteristics in the experimental dataset. Nine ideal features were found during the feature selection method (12, 14, 15, 22, 23, 24, 25, 27, and 28). Ten-fold cross-validation was used to assess a Random Forest Classifier that was trained using an 80:20 split. With precision, recall, f1-score, and accuracy all hitting 1.00, the suggested QUBO+SMOTE method demonstrated exceptional performance. Comparatively, QUBO without SMOTE performed worse with accuracy 0.95 and minority-class f1-score of only 0.71, whereas a traditional Recursive Feature Elimination (RFE) approach obtained accuracy 0.97 with minority-class f1-score of 0.94. These findings indicate that QUBO can reduce dimensionality and address class imbalance which requires its integration with SMOTE. This study demonstrates how quantum computing can enhance the effectiveness and efficiency of machine learning, especially for large-scale imbalanced datasets
SISTEM PERINGATAN DINI KANTUK PENGEMUDI MENGGUNAKAN MODEL YOLOV11N BERBASIS CITRA WAJAH Adi Supriyatna; Deny Kurniawan; Mochamad Wahyudi; Lise Pujiastuti; Sumanto Sumanto; Dedi Triyanto
Jurnal Teknoinfo Vol. 19 No. 2 (2025): July 2025 Period
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/teknoinfo.v19i2.732

Abstract

Kecelakaan lalu lintas akibat kantuk saat mengemudi merupakan salah satu penyebab utama kematian di jalan raya dan menjadi isu keselamatan yang krusial. Studi menunjukkan bahwa 20–30% kecelakaan disebabkan oleh pengemudi yang mengantuk, sehingga diperlukan sistem peringatan dini yang mampu mendeteksi kondisi ini secara akurat dan real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi kantuk berbasis visi komputer menggunakan algoritma YOLOv11n, yang dikenal sebagai varian ringan dan cepat dari keluarga YOLO. Model dilatih menggunakan dataset citra wajah yang telah diproses dan diaugmentasi melalui platform Roboflow, dengan tujuan untuk mendeteksi tanda-tanda kantuk secara visual. Hasil evaluasi model menunjukkan performa yang sangat baik, dengan nilai mAP50 sebesar 0,9710 dan mAP50-95 sebesar 0,6796. Selain itu, precision mencapai 0,9382 dan recall sebesar 0,9280, yang mengindikasikan kemampuan deteksi yang tinggi serta tingkat kesalahan yang rendah. Temuan ini membuktikan bahwa YOLOv11n dapat diimplementasikan secara efektif dalam sistem peringatan dini untuk meningkatkan keselamatan pengemudi, bahkan pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Penelitian ini tidak hanya menjawab tantangan efisiensi dan akurasi deteksi kantuk, tetapi juga memberikan kontribusi nyata bagi pengembangan sistem keselamatan kendaraan berbasis kecerdasan buatan. Ke depan, pengembangan sistem deteksi multimodal yang menggabungkan citra wajah dengan data fisiologis seperti EOG dan detak kepala disarankan untuk meningkatkan keandalan sistem dalam kondisi nyata.
KOMPARASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR, SUPPORT VECTOR MACHINE, DAN NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN JERUK Deny Kurniawan; Dedi Triyanto; Mochamad Wahyudi; Lise Pujiastuti; Sumanto Sumanto; indra Chaidir
Jurnal Teknoinfo Vol. 19 No. 2 (2025): July 2025 Period
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/teknoinfo.v19i2.751

Abstract

Jeruk merupakan salah satu buah tropis yang banyak dikonsumsi masyarakat karena kandungan nutrisinya yang tinggi, khususnya vitamin C. Namun, produksi jeruk kerap mengalami penurunan akibat serangan penyakit, terutama pada bagian daun. Identifikasi penyakit secara manual dinilai kurang efisien dan rawan kesalahan, sehingga diperlukan sistem otomatis berbasis machine learning untuk membantu proses deteksi secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Neural Network (NN) dalam mengidentifikasi penyakit daun jeruk berdasarkan fitur tekstur. Dataset yang digunakan terdiri dari lima kategori: Black Spot, Canker, Greening, Melanose, dan Healthy, dengan total 609 citra daun yang dibagi secara proporsional untuk pelatihan dan pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Neural Network memberikan performa terbaik dengan akurasi 87,5%, diikuti oleh SVM sebesar 82,4%, dan KNN sebesar 77,5%. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning, khususnya Neural Network, efektif dalam klasifikasi penyakit daun jeruk dan berpotensi untuk diimplementasikan lebih lanjut dalam bentuk aplikasi praktis bagi petani.
Analisis Pengaruh Teknologi Digital Terhadap Pelanggaran Privasi Pada Generasi Muda Abdurrachman, Qais; Laksono, Andriansyah Tri; Wahyudi, Mochamad; Sumanto; Budiman, Ade Surya
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i3.677

Abstract

Keberadaan manusia telah sangat dipengaruhi oleh perkembangan teknologi digital, khususnya bagi generasi muda, yang tumbuh sebagai pengguna media sosial, aplikasi berbasis data, dan layanan daring yang sering. Meskipun teknologi memudahkan banyak aspek kehidupan, teknologi juga membahayakan keamanan dan privasi data pribadi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji sejauh mana generasi muda memandang pelanggaran privasi sebagai akibat dari teknologi digital. Sebanyak 32 responden diberikan kuesioner sebagai bagian dari pendekatan kuantitatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa, dengan skor rata-rata 4,07, tingkat penggunaan teknologi digital masuk dalam kategori tinggi, sedangkan skor pelanggaran privasi adalah 3,64. Meskipun demikian, terdapat hubungan yang sangat lemah (r = 0,0287) antara keduanya, yang menunjukkan bahwa peningkatan penggunaan teknologi digital tidak selalu sesuai dengan peningkatan pelanggaran privasi. Penelitian ini menyiratkan bahwa tingkat pelanggaran privasi dapat dipengaruhi oleh karakteristik tambahan, seperti literasi digital dan pengetahuan tentang pengaturan privasi. Akibatnya, generasi muda harus lebih terinformasi dan lebih sadar akan privasi digital.
Analisis Performa Access Control List Menggunakan Metode Firewall Policy Base Firmansyah Firmansyah; Mochamad Wahyudi
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 20 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v20i2.1068

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi mampu mendukung mobilitas yang begitu cepat dan sangat efesien. Kini, hampir semua transfer data dilakukan menggunakan jaringan komputer dan bersifat terbuka. dengan terjadinya transfer data yang bersifat terbuka hal ini mampu memicu terjadinya kejahatan didalam dunia jaringan komputer (cybercrime). Penerapan keamanan jaringan komputer merupakan hal yang sangat vital. untuk memiminalisir cybercrime didalam jaringan komputer, maka diterapkanlah keamanan jaringan menggunakan metode zone-based policy firewall. Zone-based policy firewall mampu melakukan pembatasan akses berdasarkan mekanisme keamanan yang digunakan untuk melindungi sistem internal dari gangguan para pelaku Cybercrime atau pihak-pihak lain yang ingin memasuki kedalam sistem tanpa mempunyai hak akses. dari hasil penelitian analisa performa access control list menggunakan metode zon based policy firewall didapatkan penerapan keamanan jaringan komputer zone-based policy firewall mampu membatasi akses menuju server dari client yang terhubung didalam jaringan yang sama. Serta zone-based policy firewall mampu menyembunyikan hop count yang dilalui untuk menghubungkan antara client dengan server.
Analisis Performa Open Shortest Path First Load Balancing dengan Metode Cost Manipulation Mochamad Wahyudi; Firmansyah Firmansyah
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 21 No. 3 (2022)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1909

Abstract

Quality of Service (QoS) di dalam sebuah layanan jaringan menjadi faktor terpenting untuk memastikan kapasitas transfer paket data. Salah satunya pemilihan protokol routing yang akan digunakan. Routing Protokol Open Short Path First (OSPF) menggunakan metode Cost Manipulation mampu menjadi sebuah alternatif solusi untuk mamastikan QoS di dalam layanan jaringan dikarenakan metode Cost Manipulation mampu memilih jalan terbaik menuju network tujuan tanpa mempertimbangkan kembali metrik yang seharusnya, baik shortest path ke network tujuan ataupun bandwidth-nya. Hasil pengujian tracerroute sebelum pengimplementasian OSPF cost manipulation didapatkan hanya menggunakan 1 (satu) single line saja dan packet loss yang didapatkan saat terjadinya link failure dengan pengiriman 907 packet data adalah 1,4 packet loss. Sedangkan setelah pengimplementasi OSPF cost manipulation dapat menggunakan 2 (dua) dual line sebagai load balancing dan packet loss yang didapatkan menurun dengan hasil rata-rata sebesar 0,6 packet loss dan pengimplementasian cost manipulation mampu membagi transfer paket data dengan sama rata.
Co-Authors Abdurrachman, Qais Ade Budiman, Ade Adi Supriyatna Akbar, Habibullah Ali Haidir Alpha Ariani, Alpha Andri Amico Atrinawati, Lovinta Happy Azis, Munawar Abdul Azkia, Farah Diba Barreto Jose da Conceição Budiman, Ade Surya Dedi Triyanto Dedi Triyanto Dedi Triyanto Deni Kurniawan, Deni Dennis Gunawan, Dennis DENY KURNIAWAN Deny Kurniawan Dewi, Revinta Arrova Dimas Trianda Doni Purnama Alam Syah, Doni Purnama Dwi Arum Ningtyas Efendi, Syahril Faiz Djarot, Raihan Jamal Fajar Akbar Firmansyah Firmansyah Firmansyah Firmansyah Firmansyah Firmansyah Firmansyah Firmansyah Firmansyah Freshtiya Beby Larasati Fristi Riandari Fuad Nur Hasan Ganda Wijaya Ganda Wijaya, Ganda Givan, Bryan Hartama, Dedy Hengki Tamando Sihotang Herman Mawengkang Husain Husain Husain Husain Ihsan Daulay Ikhwan, Subaiki Imam Sutoyo Indra Chaidir, Indra KHOIRUN NISA Khoirun Nisa Kotjek, Rafie Laksono, Andriansyah Tri Lestari Yusuf Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Merio Hengki Muhammad Safii Muhammad Zarlis Mukhtar, Mukhneri Noviyanto Nurajijah Nurajijah Nurhasanah Halim Oktaviany, Venny Pricillia Pujiastuti , Lise Pujiastuti, Lise Rachmat Adi Purnama Rahmansyah Siregar, Muhammad Rani, Maulidina Cahaya Retno Dwigustini Reynaldi , Reynaldi Rifani Haikal Riska Aryanti Riski Wulandari Rugaiyah Safii Safii Sfenrianto Sfenrianto Siregar, Muhammad Rahmansyah Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun Solikhun, Solikhun SUMANTO Sumanto Sumanto Sumanto, Sumanto Sunu Sugi Arso Susilawati Susilawati Sutarman Sutarman Syarifah Putri Agustini Tantrisna, Ellen Vinsensia, Desi Wijaya, Filzah Yahya Mara Ardi Yosua Chandra Simamora Yudha, Satria Wira Yuni Eka Achyani, Yuni Eka Zidan, Muhammad