Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.383
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem dan Informatika Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) Jurnal Syntax Transformation Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Info Kripto
Nurul Qomariasih
Politeknik Siber Dan Sandi Negara
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
Peramalan Kasus Covid-19 di DKI Jakarta dengan Model Arima Nurul Qomariasih
Jurnal Syntax Transformation Vol 2 No 06 (2021): Jurnal Syntax Transformation
Publisher : CV. Syntax Corporation Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46799/jst.v2i6.306

Abstract

February 2020 was the first time that Indonesian citizens were diagnosed with Covid-19. Until now, the disease caused by the Corona Virus has not subsided, it has even been declared a Global Pandemic. The purpose of this study was to find a Time Series prediction model for the number of positive cases of Covid-19 in one of the cities with the largest number of infections in Indonesia, namely Jakarta. This study uses data from Open Data Jakarta with a time span of 1 September 2020 to 30 November 2020. The model used is the Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA). The resulting ARIMA parameters are (0,1,1), (1,1,0), and (1,1,1), but the best model is ARIMA (1,1,1) where all parameters are significant with p- value<α. The data used for training is 70% and 30% is used for testing. The resulting forecast value is very similar to the actual value. Thus, the model made is quite good in predicting positive cases of COVID-19 in Jakarta in the next month
Implementasi K-Means Clustering Analysis untuk Mengelompokkan Kelurahan-Kelurahan Di DKI Jakarta Berdasarkan Jumlah Positif Covid-19. Nurul Qomariasih
Jurnal Syntax Transformation Vol 2 No 07 (2021): Jurnal Syntax Transformation
Publisher : CV. Syntax Corporation Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46799/jst.v2i7.336

Abstract

Covid 19 is a disease caused by the Corona Virus, attacking the respiratory system, and worsening the condition of a person with congenital disease. Until now, the government has still determined the case of the COVID-19 outbreak as an emergency and established health protocols for its citizens. DKI Jakarta is one of the areas with the highest cases of covid 19. Therefore, this study is grouping or clustering urban villages in DKI Jakarta province into groups of urban villages with very high, medium, or low cases using the K-Means Clustering method . This grouping aims to provide information to the government and as one of the considerations in dealing with COVID-19 cases as well as prioritizing the provision of medical facilities and infrastructure. The K-Means Clustering study with standardized data using Euclidean distance succeeded in grouping urban villages in DKI Jakarta into 3 groups.
DETEKSI MASKER WAJAH MENGGUNAKAN DEEP TRANSFER LEARNING DAN AUGMENTASI GAMBAR Raden Budiarto Hadiprakoso; Nurul Qomariasih
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 5, No 1 (2022)
Publisher : Journal Of Informatics and Computer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v5i1.3591

Abstract

Pandemi COVID-19 saat ini merupakan masalah kesehatan global. Menurut WHO, memakai masker wajah di depan umum adalah metode perlindungan yang efektif. Mengenakan masker merupakan salah satu gerakan 3M untuk pencegahan virus corona (selain mencuci tangan dan menjaga jarak). Bagaimana pun pengawasan pemakaian masker di ruang publik yang ramai bukanlah tugas yang mudah. Makalah ini mengusulkan penggunaan deep learning untuk mendeteksi orang yang memakai masker wajah dengan benar, memakai masker namun tidak benar dan yang tidak memakai masker. Kami menerapkan transfer learning dan augmentasi gambar, untuk meningkatkan kinerja model deep learning diusulkan secara keseluruhan. Penelitian ini menggunakan dataset CelebA untuk wajah tidak memakai masker dan dataset maskedface net untuk wajah yang bermasker dengan benar dan yang memakainya tapi tidak benar (seperti hanya menutupi mulutnya). Dengan menggunakan augmentasi gambar dan pembelajaran transfer, model yang dibangun mencapai akurasi 98,3% dan skor F1 98,7% pada dataset validasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa teknik augmentasi gambar dan transfer learning mampu meningkatkan akurasi model secara keseluruhan.
IDENTIFIKASI MALWARE ANDROID MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALISIS HIBRID DENGAN DEEP LEARNING Raden Budiarto Hadiprakoso; Nurul Qomariasih; Ray Novita Yasa
Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM) Vol. 6 No. 2 (2021)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jtiulm.v6i2.82

Abstract

Android merupakan sistem operasi mobile yang paling populer digunakan saat ini. Bagaimana pun dibalik kepopuleran ini muncul ancaman penyebaran malware pada platform Android. Pada pertengan tahun 2021 peneliti keamanan dari Quick Heal Security Labs mendeteksi setidaknya ada delapan aplikasi di Google Play Store yang disusupi oleh malware Joker. Malware ini dapat secara sembunyi-sembunyi membuat ponsel korbannya berlangganan dan membayar konten premium tanpa sepengetahuan korban. Untuk itu, deteksi malware Android ini sangat penting untuk menjaga keamanan dan privasi pengguna. Bagaimana pun karena proses identifikasi malware yang semakin rumit, maka perlu digunakan pendekatan deep learning untuk klasifikasi malware. Makalah ini menggabungkan fitur analisis statis dan dinamis dari aplikasi malware dan aplikasi bukan malware. Fitur dinamis diambil dari panggilan API pada aplikasi sedangkan fitur statis didapatkan melalui permission, system call dan intent. Model deep learning dengan arsitektur LSTM (Long Short-Term Memory) dikembangkan untuk mengidentifikasi malware. Hasil pengujian pada data uji menunjukkan model yang dikembangkan memiliki akurasi 98,7%, recall 97,9% dan presisi 99,6% serta skor F1 98,7%.
Desain PRNG Berbasis Fungsi Hash Menggunakan GIMLI Galuh Dian Pradana; Nurul Qomariasih
Info Kripto Vol 15 No 1 (2021)
Publisher : Politeknik Siber dan Sandi Negara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56706/ik.v15i1.7

Abstract

Rangkaian bit acak merupakan komponen penting dalam kriptografi yang digunakan dalam berbagai hal, salah satunya digunakan sebagai kunci masukan dalam algoritme kriptografi. Rangkaian tersebut dapat diperoleh dari RNG atau PRNG. Menurut Stallings (2017) PRNG merupakan suatu mekanisme yang digunakan untuk menghasilkan bit-bit acak yang digunakan untuk membangkitkan kunci sesi, rangkaian kunci stream cipher, dan bilangan acak yang digunakan pada algoritme kunci publik yang harus memenuhi sifat randomness dan unpredictability. Berdasarkan NIST SP 800-90 A revisi 1 suatu PRNG dapat dibangun dari block cipher atau fungsi hash (HASH_DRBG). Berdasarkan permasalahan tersebut, maka peneliti mengajukan desain PRNG berbasis fungsi hash menggunakan fungsi pembangkit GIMLI_HASH. GIMLI_HASH merupakan fungsi hash yang menghasilkan keluaran 256 bit dan dibangun dari fungsi permutasi GIMLI. Keluaran PRNG diuji dengan tool uji keacakan sts 2.1.2 NIST SP 800-22 revisi 1a. Pengujian dilakukan menggunakan level signifikan dengan pendekatan proporsi. Pengujian dilakukan dengan dua skenario, kedua skenario pengujian menggunakan seed sama yang diperoleh dari algoritme Mersenne Twister. Pengujian pertama digunakan additional_input adalah nilai null, tetapi pada pengujian kedua digunakan additional_input adalah nilai acak dengan panjang 64 bit. Hasil pengujian terhadap keluaran PRNG menunjukan bahwa keluaran PRNG lulus pada seluruh uji yang direkomendasikan pada NIST SP 800-22 revisi 1a.
Rancang Bangun Aplikasi Event Management Untuk Manajemen Data Peserta KLiKS Dengan Secure Web Api Berdasarkan OWASP API Top Ten 2019 ismail sofyan tosany; Nurul Qomariasih
Info Kripto Vol 16 No 1 (2022)
Publisher : Politeknik Siber dan Sandi Negara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56706/ik.v16i1.41

Abstract

Dalam rangka menjalankan tugasnya untuk mengedukasi masyarakat mengenai keamanan siber, BSSN melalui Subdirektorat Proteksi Keamanan Informasi Publik (PKIP), Direktorat Ekonomi Digital, menyelenggarakan seminar Kampanye Literasi Keamanan Siber (KLiKS). Akan tetapi pada pelaksanaannya masih dijumpai permasalahan mengenai manajemen data peserta yang mendaftar dimana masih dilakukan secara manual, menggunakan aplikasi pihak ketiga, dan ketimpangan data di lapangan. Selain itu dibutuhkan juga pengintegrasian antara aplikasi registrasi, manajemen data, dan registrasi ulang gawai KLiKS milik PKIP. Pada penelitian ini akan dibangun aplikasi event management untuk manajemen data peserta KLiKS berbasis web menggunakan metode SDLC prototyping guna mengatasi permasalahan manajemen data peserta KLiKS. Selain itu akan dibangun juga layanan API untuk komunikasi data dengan aplikasi API client dengan sistem keamanan JWT guna melindungi dari kerawanan broken user authentication yang menjadi kerawan peringkat kedua pada OWAPS API Top Ten 2019. Hasilnya ditemui bahwa penerapan aplikasi event management KLiKS ini dapat mempermudah proses manajemen data peserta KLiKS, bebas dari aplikasi pihak ketiga, dan data yang disajikan selaras. Penerapan JWT juga dapat mengatasi terjadinya kerawanan broken user authentication karena setiap request yang dikirim perlu memiliki token yang valid.
Pembelajaran Anti Phising Melalui Media Edukasi Berupa Game Framework Di SMK Negeri 1 Negara I Komang Setia Buana Buana; Ray Novita Yasa; Girinoto Girinoto; Hermawan Setiawan; Raden Budiarto Hadiprakoso; Herman Kabetta; Nurul Qomariasih
Jurnal Widya Laksmi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 1 (2023): Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat)
Publisher : Yayasan Lavandaia Dharma Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59458/jwl.v3i1.43

Abstract

Berselancar di Internet dengan bekal literasi digital yang minim memiliki banyak risiko, seperti yang paling umum terjadi yakni Penipuan. Namun seiring berkembang kecanggihan teknologi pada saat ini, juga secara tidak langsung membuat oknum-oknum yang melakukan Cybercrime semakin “Kreatif” untuk melancarkan aksi jahatnya, salah satunya adalah phising. Phising adalah sebuah kejahatan digital yang bertujuan untuk mencuri informasi dan data pribadi melalui email, telepon, pesan teks atau tautan yang mengaku sebagai instansi atau pihak-pihak tertentu. Untuk menghadapi hal ini, perlu dibekali pengetahuan literasi digital yang memadai. Maka dari itu, diperlukan sosialisasi sambil bermain game dengan tema: “Media Edukasi Anti Phising Melalui Game Framework”
Penerapan Gamifikasi dan Personal Extreme Programming pada Aplikasi Ensiklopedia terkait Secure Coding Berbasis Android I Komang Setia Buana; Nofrisal Dwi Syahputra; Nurul Qomariasih; Raden Budiarto Hadiprakoso
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 17 No 1 (2022): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v17i1.483

Abstract

Dalam merancang sebuah aplikasi, masih banyak para pelajar/mahasiswa yang belum bisa membangun aplikasi yang aman. Seringkali, para pelajar/mahasiswa gagal dalam menerapkan standar-standar dalam keamanan aplikasi, sehingga membuat aplikasi rentan terhadap banyak serangan. Untuk mencegah hal tersebut, maka diperlukan suatu cara untuk meningkatkan pemahaman terkait keamanan dalam program, yaitu secure coding. Pada penelitian ini, dibangun sebuah aplikasi ensiklopedia yang menjelaskan tentang secure coding yang menerapkan gamifikasi demi meningkatkan pemahaman user terkait materi yang diberikan. Aplikasi ini diberi nama Secure-C dan dibangun dengan menerapkan Personal Extreme Programming. Berdasarkan hasil post-test yang disebar kepada responden, terdapat peningkatan pemahaman yang cukup signifikan setelah menggunakan aplikasi ini. Sehingga dapat disimpulkan bahwa aplikasi Secure-C dapat memberikan pemahaman lebih terkait secure coding.
Co-Authors Galuh Dian Pradana Girinoto Herman Kabetta Hermawan Setiawan I Komang Setia Buana Buana I Komang Setia Buana, I Komang ismail sofyan tosany Nofrisal Dwi Syahputra Raden Budiarto Hadiprakoso Ray Novita Yasa Ray Novita Yasa