Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.81
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOIV : International Journal on Informatics Visualization Knowledge Engineering and Data Science JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer ILKOM Jurnal Ilmiah Computer Science and Information Technologies Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII Linier: Literatur Informatika dan Komputer
Yulita Salim
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Transportation

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
ANALISIS BUKTI DIGITAL FORENSIK PADA DISCORD MENGGUNAKAN METODE NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS TECHNOLOGY Andi Muh Afdal; Yulita Salim; Abdul Rachman Manga
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 4 (2022)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v3i4.1425

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa manfaat besar bagi kita dalam bidang pendidikan, bisnis dan komunikasi serta hiburan lainnya. Dalam perkembangan teknologi tersebut banyak berkembang aplikasi seperti voice chat salah satunya adalah Discord. Namun Discord kerap disalah gunakan. Aplikasi Discord ini lebih tepatnya populer di kalangan gamers. Salah satu dampak negatifnya adalah Discord menyebutkan telah mencekal lebih dari 2.000 grup yang terindikasi memiliki konten kekerasan dan ekstrim. Pelanggaran yang paling umum adalah kejahatan dunia maya, bullying dan konten eksploitasi, termasuk terorisme, balas dendam dan konten seksual. Salah satu kasus penyalahgunaan aplikasi Discord di Indonesia digunakan sebagai alat komunikasi kasus tindak pidana terorisme daulah islamiyah ISIS. Tujuan penelitian ini untuk melakukan proses investigasi dan menganalisis aplikasi Discord berbasis windows dengan menggunakan metode NIST. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa telah didapatkan hanya berupa gambar dengan nilai persentase 38,46%, untuk video dengan nilai persentase 15,38% pada saat menggunakan tool FTK Imager. Selain dari itu teks percakapan, waktu, identitas tidak didapatkan.
Implementasi Analisis Volume Capacity Ratio Untuk Memprediksi Kepadatan Lalu Lintas Di Kota Makassar Fina Febriana; Yulita Salim; Herdianti Darwis
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 3, No 3 (2022)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v3i3.864

Abstract

Kemacetan di Kota Makassar sudah menjadi hal yang lumrah. Hampir setiap ruas jalan yang ada di pusat Kota Makassar mengalami kemacetan akibat pertumbuhan penduduk yang meningkat dari tahun ketahun yang menyebabkan ketidak seimbangan antara jumlah moda transportasi yang ada di jalan raya dengan kapasitas jalan yang tersedia. Dampak yang akan ditimbulkan seperti kemacetan, meningkatnya polusi udara, pelanggaran lalu lintas, dan kecelakaan lalu lintas. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi kepadatan lalu lintas di Kota Makassar menggunakan metode Volume Capacity Ratio (VCR). Sumber pengumpulan data yang dilakukan yaitu berupa data primer dan sekunder dengan menggunakan metode analisis data, analisis sistem, dan analisis pengujian. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat membantu pihak-pihak yang membutuhkan dan dapat mengefisienkan waktu dalam mengatasi kepadatan lalu lintas.
Sistem Transaksi Pengelolaan Sampah Pada Bank Sampah Unit Di Kota Makassar Yulita Salim
Retii Prosiding Seminar Nasional ReTII ke-12 2017
Publisher : Institut Teknologi Nasional Yogyakarta

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

Abstract

Konsep sampah dalam kehidupan manusia didefenisikan sebagai semua produk yang dihasilkan setelah terjadinya sebuah proses. Gaya hidup dan bertambahnya jumlah penduduk mengakibatkan bertambahnya jumlah sampah terutama di kota Makassar. Pemerintah kota Makassar telah mencoba berbagai cara agar masyarakat dapat menjaga kebersihan, termasuk membuang sampah pada tempatnya sesuai dengan jenis sampah. Berdasarkan sifatnya sampah dibagi dalam dua jenis, yaitu sampah organik dan sampah non organik. Sifat sampah non organik yang tidak terurai dapat merusak lingkungan, oleh karena itu Pemerintah Kota Makassar mengelola sampah non organik dari masyarakat melalui Bank Sampah Unit (BSU) yang ada disetiap kecamatan untuk dijadikan berbagai bentuk kerajinan tangan. Salah satu upaya dalam merubah paradigma tentang sampah non organik ialah menciptakan sebuah inovasi dengan membuat sistem transaksi pengelolaan sampah yang berbasis aplikasi. Penelitian ini membuat aplikasi sistem transaksi pengelolaan sampah di setiap Unit Bank Sampah ke dalam bentuk buku tabungan digital yang dapat diakses melalui website. Inovasi ini dibuat dengan tujuan agar masyarakat dapat menjadikan website sebagai sarana informasi tabungan sampah.  Kata Kunci: Aplikasi, Sampah organik dan non organik, Bank Sampah.
Max Feature Map CNN with Support Vector Guided Softmax for Face Recognition Herdianti Darwis; Zahrizhal Ali; Yulita Salim; Poetri Lestari Lokapitasari Belluano
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 7, No 3 (2023)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30630/joiv.7.3.1751

Abstract

Face recognition has made significant progress because of advances in deep convolutional neural networks (CNNs) in addressing face verification in large amounts of data variation. When image data comes from different sources and devices, the identifiability of other classes and the presence of profile face data can lead to inaccurate and ambiguous classification because other classes lack discriminatory power. Furthermore, using a complex architecture with many deep convolutional layers can become very slow in the training process due to a huge amount of Random Access Memory (RAM) usage during the reverse pass of backpropagation. In this paper, we design a light CNN architecture that addresses these challenges. Specifically, we implemented Max-feature-map (MFM) into each convolutional layer to improve the accuracy and efficiency of the CNN. The strength of the support vector-guided SoftMax (SV-SoftMax) is also used in the proposed method to emphasize misclassified points and adaptively guide feature learning. Experimental results show that the 9-Layers CNN with MFM layer and SV-SoftMax outperform VGG-19 with 96.22% validation accuracy and the second rank below FaceNet tested on the same dataset with fewer parameters. Moreover, the model performed well on data that is obtained from various capture devices such as webcam, CCTVs, phone cameras, and DSLR cameras. The implications of this research could extend to scenarios requiring face recognition technology implementation with light size, such as surveillance and authentication systems
BACKWARD CHAINING METHOD UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT BINTIK MERAH PADA KULIT BAYI MENGGUNAKAN APLIKASI BERBASIS WEB Lilis Nur Hayati; Yulita Salim; Hasriwiani Habo Abbas; Rezky Anugrah; Herawati Herawati; Ihwana As'ad; Muflih Awaluddin
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 7, No 2 (2023): SEPTEMBER 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v7i2.788

Abstract

Weak immunity or the baby's immune system makes it very susceptible to bacteria, germs and disease. Babies have difficulty explaining their complaints, therefore parents are expected to catch every body language from their child. In general, if a child has health problems, parents will check with a health service provider and consult with health workers who are experts in their field, but sometimes there are obstacles such as limited working hours (practice). So in this study a tool was created in the form of a website-based expert system to diagnose red spots in babies using the Backward Chaining method. The Backward Chaining method searches with the goal first followed by a description of the attributes in this case, namely the disease first and then adjusted to the existing symptoms. The system uses the waterfall method, The results of this study show that an expert system can properly diagnose red spots on the baby's skin to help parents identify and find appropriate treatment solutions. Testing this system can be understood and implemented with the value of application users obtaining an assessment of 81% agreeing according to baby's parents, nurses and dermatologists.
Analisis Penerapan Metode Exif Metadata Dan Metode Error Level Analysis Untuk Pengolahan Forensic Digital Zulham Jaya Syafar; Yulita Salim; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i1.2795

Abstract

Dalam meningkatkan kemampuan deteksi manipulasi pada gambar digital. Dengan semakin canggihnya teknologi manipulasi digital, seperti perangkat lunak pengeditan gambar, sering kali sulit untuk memastikan keaslian dan integritas sebuah gambar sebagai bukti digital dalam makalah ini bertujuan untuk menganalisis penerapan dua metode forensik digital, yakni Exif Metadata dan Error Level Analysis (ELA), dalam mendeteksi manipulasi pada gambar digital. Metode Exif Metadata memberikan analisis mendalam terhadap metadata pada gambar, seperti waktu pengambilan, lokasi, dan detail perangkat yang digunakan. ELA, di sisi lain, mengukur tingkat kesalahan pada piksel dalam gambar untuk mengidentifikasi area yang mungkin telah dimanipulasi. Dengan menggabungkan kedua metode ini, penelitian ini menghasilkan hasil yang menunjukkan peningkatan akurasi dalam deteksi manipulasi gambar dibandingkan dengan penggunaan metode tunggal. Pengujian pada sampel gambar yang telah dimanipulasi menegaskan bahwa pendekatan integratif Exif Metadata dan ELA lebih efektif dalam mengidentifikasi perubahan yang tidak terdeteksi dengan metode tunggal. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknik forensik digital, khususnya dalam memastikan integritas bukti digital. Kesimpulannya, penggunaan metode integratif seperti ini menegaskan pentingnya menjaga keandalan dan validitas gambar sebagai bukti dalam konteks forensik digital
Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Perkembangan Artificial Intelligence (AI) Menggunakan Algoritma Machine Learning Azmi Fauziah Nur; Yulita Salim; Ramdaniah Ramdaniah
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2534

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap perkembangan Artificial Intelligence (AI) dengan membandingkan kinerja tiga algoritma machine learning: Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 5044 tweet yang dikumpulkan dari platform media sosial X yang merepresentasikan opini dan pandangan pengguna tentang perkembangan AI. Proses pengumpulan data melibatkan pemilihan tweet yang relevan dengan menggunakan keyword terkait perkembangan AI, diikuti dengan tahap preprocessing untuk membersihkan dan menghilangkan noise serta kata yang tidak relevan. Evaluasi dilakukan dengan mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score setiap algoritma dalam mengklasifikasikan sentimen tweet sebagai positif, negatif, atau netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM secara signifikan lebih efektif dalam menangani analisis sentimen dibandingkan NB dan KNN, dengan akurasi masing-masing algoritma sebagai berikut: SVM=93%, NB=91%, dan KNN=81%. Penelitian ini dapat memberikan wawasan penting mengenai pemilihan algoritma machine learning yang optimal untuk analisis sentimen dan dapat membantu peneliti dan praktisi dalam memilih metode yang tepat untuk evaluasi sentimen di berbagai topik
Perancangan Manajemen Bandwidth Jaringan LAN Menggunakan Metode Peer Connection Queue Pada Laboratorium Komputer FIKOM UMI Achrul Abdullah; Yulita Salim; Abdul Rachman Manga’
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 2, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v2i1.2781

Abstract

Kebutuhan internet saat ini sangat diperlukan seperti komunikasi, pembelajaran ataupun pencarian sehingga kita memperoleh sebuah informasi dengan sangat cepat. Penggunaan internet yang terhubung pada satu jaringan sehingga sering terjadinya bandwidth yang tidak merata yang dapat mengakibatkan beberapa pengguna yang dapat menggunakan internet secara lancar dan pengguna lainnya lambat dalam mengakses internet. Bandwidth merupakan ukuran kapasitas transmisi data maksimum yang dapat digunakan dalam suatu jaringan. Dengan dilakukannya manajemen bandwidth menggunakan metode Peer Connection Queue (PCQ) pada mikrotik untuk mengatur user yang tertaut pada jaringan tersebut. Dengan menggunakan metode PCQ kecepatan internet dan bandwidth yang didapatkan per user pada mikrotik akan dibagi secara merata sesuai user yang tertaut pada jaringan. Setelah itu Peneliti akan mengambil data transmisi menggunakan aplikasi Wireshark untuk mengetahui bahwa jaringan tersebut telah diaplikasikan metode PCQ. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini yaitu, pemerataan bandwidth kepada user yang tertaut di jaringan tersebut sehingga internet yang digunakan oleh tiap user lancar dan optimal
Analisis Perbandingan Jaringan Internet 4G LTE Menggunakan Metode Quality Of Service (QOS) Mutia Nurul Ilmi; Yulita Salim; Erick Irawadi Alwi
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 4 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i4.2535

Abstract

Perkembangan telekomunikasi sekarang ini telah melibatkan berbagai teknologi, mulai dari generasi awal hingga generasi keempat (4G), yang dikenal dengan istilah Long Term Evolution (LTE). Sekarang ini, jaringan komunikasi yang banyak digunakan adalah 4G LTE. Quality of Service (QoS) adalah metode yang digunakan untuk mengukur dan mengevaluasi kualitas jaringan, berdasarkan standar yang berlaku. Parameter QoS meliputi throughput, packet loss, delay, dan jitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan kualitas jaringan 4G dari beberapa operator berbeda berdasarkan metode QoS. Manfaat dari penelitian ini adalah memberikan gambaran mengenai perbandingan kualitas layanan internet, sehingga pengguna jaringan 4G dapat membuat keputusan yang tepat dalam memilih operator yang sesuai dengan kebutuhannya. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa throughput untuk provider Telkomsel adalah 6453 Kbps, packet loss-nya adalah 0%, delay-nya adalah 0,48702 ms, dan jitter-nya adalah 0,487184 ms. Indeks jaringan untuk provider Telkomsel adalah 4 dengan kategori sangat memuaskan. Untuk provider XL, throughput yang diperoleh adalah 36 Kbps, packet loss-nya juga 0%, delay-nya adalah 0,186165 ms, dan jitter-nya adalah 0,186160 ms. Indeks jaringan untuk provider XL juga adalah 4 dengan kategori sangat memuaskan
Analisis Kesamaan Nada Menggunakan Teknik Spektral Pada Metode Audio Forensik Riska Wulandari; Yulita Salim; Erick Irawadi Alwi
LINIER: Literatur Informatika dan Komputer Vol 1, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/linier.v1i3.2504

Abstract

Industri musik modern dihadapkan pada permasalahan serius terkait maraknya kasus plagiarisme yang terjadi di berbagaibelahan dunia. Kemudahan akses internet dan platform musik digital mempermudah terjadinya penyalinan karya musik.Plagiariseme lagu juga merupakan topik yang kontroversial dan diperdebatkan terutama dibidang musik dimana pasarkomersial menghasilkan sejumlah uang yang besar. Kurangnya metrik yang objektif untuk memutuskan apakah suatu lagumerupakan plagiarisme, membuat pendeteksi plagiarisme menjadi tugas yang kompleks. Perlu diakui bahwa deteksiplagiarisme musik merupakan permasalahan yang kompleks dan melibatkan berbagai aspek, seperti harmoni, ritme, dankonteks musik secara keseluruhan. Pengujian ini bertujuan untuk mendeteksi kesamaan nada menggunakan metode deteksiplagiarisme musik berbasis audio forensik. Dengan menggunakan analisis spektral, penelitian ini menguji hipotesis bahwadua lagu yang memiliki kesamaan nada melodi dapat mendeteksi adanya plagiarisme. Hasil pengujian diharapkan dapatmemberikan kontribusi dalam upaya perlindungan hak cipta dan integritas karya musik. Penelitian selanjutnya perlumempertimbangkan faktor-faktor tersebut untuk mengembangkan metode deteksi yang lebih komprehensif.
Co-Authors Abdul Rachman Manga’ Achrul Abdullah Adriawan Amrullah Andi Aqris Manrang Andi Muh Afdal Andika Syaputra Aulia Putri Utami Azmi Fauziah Nur Erick Irawadi Alwi Faradibah, Amaliah Farniwati Fattah Fina Febriana Haviluddin Haviluddin Herawati Herawati Herdianti Darwis Huzain Azis Ihwana As’ad Lilis Nur Hayati lilis nurhayati Lokapitasari Belluano, Poetri Lestari Lutfi Budi Ilmawan Manga, Abdul Rachman Muflih Awaluddin Muhammad Akram Muhammad Alif Mubarak B Muhammad Arfah Asis Muhammad Jalil Mutia Nurul Ilmi Nia Kurniati Nia Kurniati Nur Indah, Nur Purnawansyah Purnawansyah Ramdan Satra Ramdaniah Ramdaniah Rezky Anugrah Riska Wulandari Suci Wianingrat H Sugiarti, Sugiarti Zaenal Zaenal Zahrizhal Ali Zulham Jaya Syafar