Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Lentera CARONG: Jurnal Pendidikan, Sosial dan Humaniora
Safriatullah
Universitas Islam Kebangsaan Indonesia
Religion Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Perancangan Dan Analisis Keamanan Pada Sistem Autentikasi Terpusat Freeradius Aziz, Aulia Syarif; Safriatullah, Safriatullah
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 7, No 2 (2021): OKTOBER 2021
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.Vol7.Iss2.1744

Abstract

Pengguna Internet di Indonesia meningkat pesat sejak menyebarnya wabah COVID-19, dari 175,4 juta orang pada tahun 2020 menjadi 202,6 juta orang pada tahun 2021. Laporan Digital 2020 menunjukkan bahwa 54,6% pengguna mengakses Internet menggunakan telepon genggam, 44,9% menggunakan laptop, dan sisanya menggunakan komputer desktop serta perangkat lainnya. Saat ini pengguna Internet memiliki mobilitas yang tinggi, sebab itu banyak digunakan sistem autentikasi terpusat di sekolah-sekolah maupun kantor-kantor agar pengguna yang memakai Internet menggunakan WiFi bisa tetap terhubung tanpa harus login berulang-ulang. Salah satu aplikasi yang bisa digunakan secara gratis dalam membangun sistem autentikasi terpusat adalah FreeRADIUS. Dalam penelitian ini penulis melakukan analisis keamanan terhadap FreeRADIUS dengan membandingkan prokol autentikasi yang bisa digunakan serta ketersediaan layanan ketika terjadi serangan pada jaringan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu administrator jaringan dalam meningkatkan keamanan jaringan terutama pada jaringan dengan sistem autentikasi terpusat yang menggunakan RADIUS
Perancangan Dan Analisis Keamanan Pada Sistem Autentikasi Terpusat Freeradius Aulia Syarif Aziz; Safriatullah Safriatullah
JOURNAL OF INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE Vol 7, No 2 (2021): OKTOBER 2021
Publisher : Ubudiyah Indonesia University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33143/jics.Vol7.Iss2.1744

Abstract

Pengguna Internet di Indonesia meningkat pesat sejak menyebarnya wabah COVID-19, dari 175,4 juta orang pada tahun 2020 menjadi 202,6 juta orang pada tahun 2021. Laporan Digital 2020 menunjukkan bahwa 54,6% pengguna mengakses Internet menggunakan telepon genggam, 44,9% menggunakan laptop, dan sisanya menggunakan komputer desktop serta perangkat lainnya. Saat ini pengguna Internet memiliki mobilitas yang tinggi, sebab itu banyak digunakan sistem autentikasi terpusat di sekolah-sekolah maupun kantor-kantor agar pengguna yang memakai Internet menggunakan WiFi bisa tetap terhubung tanpa harus login berulang-ulang. Salah satu aplikasi yang bisa digunakan secara gratis dalam membangun sistem autentikasi terpusat adalah FreeRADIUS. Dalam penelitian ini penulis melakukan analisis keamanan terhadap FreeRADIUS dengan membandingkan prokol autentikasi yang bisa digunakan serta ketersediaan layanan ketika terjadi serangan pada jaringan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu administrator jaringan dalam meningkatkan keamanan jaringan terutama pada jaringan dengan sistem autentikasi terpusat yang menggunakan RADIUS
Analisis Dan Perancangan Sistem Identifikasi Kata Menggunakan Shape Analysis Chain Code Dan Thinning Safriatullah
Lentera : Jurnal Ilmiah Sains, Teknologi, Ekonomi, Sosial, dan Budaya Vol 7 No 4 (2023): LENTERA, DESEMBER 2023
Publisher : LPPM Universitas Almuslim

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

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi kata yang terdapat pada citra digital. Proses identifikasi kata pada citra digital dilakukan dengan mengidentifikasi karakter – karakter yang menyusun kata pada citra digital. Algoritma yang diterapkan menggunakan kombinasi dua metode yang sederhana namun efektif dalam pengenalan karakter yaitu Chain Code dan thinning. Thinning digunakan untuk melakukan normalisasi karakter pada citra, menggunakan thinning maka diperoleh kerangka dari karakter sehingga lebih memudahkan dalam melakukan ekstraksi fitur bentuk dari karakter. Chain Code analysis digunakan untuk mengekstraksi fitur karakter yang terdiri dari jumlah titik ujung, titik sendi dan titik terpisah. Fitur – fitur yang telah diekstraksi kemudian dijadikan referensi dalam mengidentifikasi kata atau kalimat yang terdapat pada citra digital dengan melakukan analisis tiap karakter penyusun atau kata atau kalimat. Kombinasi kedua metode tersebut memberikan hasil yang cukup baik pada kasus identifikasi kata atau kalimat pada citra digital walaupun terdapat beberapa kelemahan seperti perlunya metode tambahan dalam hal segmentasi untuk memberikan hasil yang lebih akurat
Analisis Penerapan Machine Learning Untuk Optimalisasi Sistem Pembelajaran Daring Di Perguruan Tinggi Safriatullah; Auliadi, Rizki; Rahmat
Lentera : Jurnal Ilmiah Sains, Teknologi, Ekonomi, Sosial, dan Budaya Vol. 8 No. 4: LENTERA, DESEMBER 2024
Publisher : LPPM Universitas Almuslim

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

Abstract

Penelitian ini menganalisis penerapan machine learning untuk optimalisasi sistem pembelajaran daring di perguruan tinggi menggunakan pendekatan mixed method. Data dikumpulkan melalui survei terhadap 500 mahasiswa dan 100 dosen dari lima perguruan tinggi, analisis log data pembelajaran selama dua semester, serta wawancara mendalam dengan 20 stakeholder kunci. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam efektivitas pembelajaran, dengan 78.5% responden melaporkan peningkatan setelah penerapan sistem berbasis machine learning. Implementasi sistem menghasilkan peningkatan engagement mahasiswa sebesar 35.8% dan peningkatan rata-rata nilai akademik sebesar 9.5%. Personalized Learning Path menjadi fitur paling efektif dengan tingkat adopsi 82.5% dan kepuasan 85.3%. Tantangan utama implementasi meliputi infrastruktur teknologi (65%), masalah integrasi sistem (42.3%), dan adaptasi pengguna (47.2%). Analisis korelasi menunjukkan hubungan kuat antara kesiapan infrastruktur dengan keberhasilan implementasi (r = 0.82, p < 0.01). Penelitian merekomendasikan pengembangan roadmap implementasi bertahap, program pelatihan komprehensif, dan framework evaluasi berkelanjutan untuk optimalisasi sistem pembelajaran berbasis machine learning di perguruan tinggi
Pemanfaatan Generative AI untuk Code Generation dan Code Review: Literature Review Safriatullah
CARONG: Jurnal Pendidikan, Sosial dan Humaniora Vol. 3 No. 2 (2026): April-Juni, Ilmu Sosial dan IPA
Publisher : Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62710/gxd0gk42

Abstract

Perkembangan Generative Artificial Intelligence (GenAI), khususnya Large Language Models (LLM), telah memberikan perubahan signifikan dalam proses rekayasa perangkat lunak, terutama pada aktivitas code generation dan code review. Penelitian ini bertujuan menganalisis pemanfaatan GenAI pada kedua aktivitas tersebut dengan mengidentifikasi manfaat, keterbatasan, serta peluang pengembangannya. Penelitian menggunakan metode literature review dengan pendekatan sistematis melalui pencarian pada Scopus, IEEE Xplore, ACM Digital Library, Web of Science, dan Google Scholar terhadap publikasi tahun 2021 hingga 30 Juni 2026. Dari proses seleksi literatur, diperoleh 10 artikel utama yang dianalisis menggunakan ekstraksi dan sintesis data secara deskriptif-komparatif. Hasil kajian menunjukkan bahwa GenAI mampu meningkatkan efisiensi pemrograman, mengurangi pekerjaan coding rutin, membantu menghasilkan kode, mendeteksi kesalahan dan kerentanan, serta mengotomatisasi sebagian proses code review. Namun, keluaran GenAI masih menghadapi permasalahan berupa ketidakakuratan, keterbatasan pemahaman konteks, potensi hallucination, kerentanan keamanan, dan kebutuhan terhadap debugging serta validasi. Oleh karena itu, GenAI lebih tepat diposisikan sebagai alat bantu dalam kolaborasi manusia dan AI, bukan sebagai pengganti programmer atau reviewer. Pengembangan selanjutnya perlu menekankan peningkatan akurasi, keamanan, evaluasi kontekstual, dan mekanisme human-in-the-loop.
Co-Authors Aulia Syarif Aziz Auliadi, Rizki Rahmat