cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ismail Puji Saputra
Contact Email
ismailpujisaputra@gmail.com
Phone
+6281379119607
Journal Mail Official
ismailpujisaputra@gmail.com
Editorial Address
Jl. Cut Nyak Dien 15 B Barat, Metro, Provinsi Lampung, 34111
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Bulletin of Network Engineer and Informatics (BUFNETS)
Published by GWEX NET PUBLISHER
ISSN : 29874858     EISSN : 29868017     DOI : https://doi.org/10.59688/bufnets
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
The Journal invites original articles and is not simultaneously submitted to another journal or conference. Scopes: Information Technology: Software Engineering, Knowledge and Data Mining, Multimedia Technologies, Mobile Computing, Parallel/Distributed Computing, Computer Graphics, Virtual Reality, Data and Cyber Security. Computer Network: Management and Protocol Network, Telecommunication Systems, Wireless Communications, Fuzzy Sensor and Network, Internet of Things, Data Communication and Networking.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 6 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023" : 6 Documents clear
APLIKASI BERBASIS WEB GUNA MEMONITORING KE AKTIFAN IP PUBLIC Saputra, Ismail Puji; Prabowo, Danang
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023
Publisher : GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/bufnets.v1i1.2

Abstract

Web servers, internet server dan perangkat jaringan menjadi tulang punggung di dalam sistem informasi,era industri 4.0 menjadikan sistem informasi tidak dapat di pisahkan dari kehidupan masyarakat, segala aspek kehidupan masyarakat yang berhubungan dengan sistem informasi sangat membutuhkan jaringaninternet dan IP Public yang digunakan untuk mengakses sistem informasi, pada suatu instansi tidakmudah untuk melakukan troubleshoot apabila terjadi masalah, untuk itu perlu di bangun sebuah sistemnotifikasi apabila terjadi insiden server down sehingga administrator sistem informasi tersebutmengetahui telah terjadi gangguan yang menyebabkan server down dan tidak dapat diakses. Tujuan daripenelitian ini adalah untuk membangun aplikasi berbasis web yang dapat memberikan notifikasi apabilaterdapat IP Public yang down, webserver aplikasi akan di taruh di luar jaringan sehingga dapatmenunjukan bahwa IP Public tersebut tidak dapat di akses melalui luar jaringan. Metode dalammembangun aplikasi akan menggunakan metode extreme programming (XP), yaitu di mulai dari prosesplanning, design, coding dan testing. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah website yang dapatmemberikan notifikasi apabila terdapat gangguan melalui Telegram. Dari proses pengujian yang dilakukan dari 10 kali percobaan, aplikasi memiliki sensitivitas 100% dalam memberikan notifikasi ketikaterjadi insiden server down.
ANALISIS TRAFIK ABNORMAL MENGGUNAKAN WIRESHARK (STUDI KASUS: SISTER.UMMETRO.AC.ID) Hidayat, Arif
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023
Publisher : GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/bufnets.v1i1.4

Abstract

Teknologi informasi yang semakin berkembang membutuhkan mekanisme keamanan yang dapatmenjamin kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan. salah satu teknologi informasi yang ada diUniversitas Muhammadiyah Metro yaitu SISTER (Integrated Resource Information System) SISTERadalah aplikasi yang digunakan untuk mengisi portofolio tenaga pendidik di Indonesia. SISTER dipasangdi setiap perguruan tinggi, permasalahan SISTER bagi pengelola universitas adalah sistem ini tidakmemberikan akses root kepada pengelola universitas sehingga jika terjadi penyalahgunaan pada aplikasiakan menyulitkan pengelola untuk memblokir akses dari attacker, untuk itu karena penelitian ini akanmenganalisa trafik yang ada pada SISTER dan melihat aktivitas penyalahgunaan menggunakan toolWireshark sehingga jika terjadi aktivitas penyalahgunaan pada jaringan SISTER dapat di blokir padasisi jaringan internet melalui router, penelitian ini juga akan menguji penetrasi pengujian pada SISTERmenggunakan tool HPING3 untuk mengetahui apakah Wireshark dapat mendeteksi serangan yangdilakukan. Hasil dari penelitian ini adalah analisis aktivitas penyalahgunaan SISTER UniversitasMuhammadiyah Metro dan mengantisipasinya menggunakan firewall, hasilnya Wireshark dapatmendeteksi serangan HPING3 dan alamat IP penyerang dapat diblokir dengan firewall.
PREDIKSI PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Patmawati, Patmawati
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023
Publisher : GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/bufnets.v1i1.5

Abstract

Berdasarkan data dari Kementerian Kesehatan Indonesia, telah terjadi peningkatan jumlah pada kasuspenyakit stroke sebesar 3.9% mulai dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2018. Secara nasional, jumlahkasus stroke sering terjadi pada kelompok yang memiliki rentang umur antara 55-64 tahun dan palingsedikit terjadi pada rentang umur 15-24. Stroke atau (Cerebrovascular Accidents) merupakan sebuahkeadaan dimana aliran darah ke otak mengalami gangguan mendadak atau berkurang. Hal tersebutdapat disebabkan oleh penyumbatan atau pecah pembuluh darah, sehingga sel-sel pada area otak tidakmendapatkan pasokan darah yang nutrisi dan oksigen. Diperlukan deteksi dini yang bertujuan untukmengurangi jumlah potensi kematian akibat stroke. Prediksi stroke masih menjadi tantang dalam bidangkedokteran, salah satu penyebabnya adalah volume data pada data medis yang memiliki heterogenitasdan kompleksitas yang tinggi. Teknik machine learning merupakan model analisis data yang dapatdigunakan untuk memprediksi penyakit stroke. Berbagai model pembelajaran machine learning telahdiusulkan oleh peneliti-peneliti sebelumnya, salah satunya Support Vector Machine. Penelitian inimencoba menerapkan kembali algoritma SVM dengan mendapatkan hasil kinerja lebih baik daripenelitian sebelumnya. Dalam penelitian ini didapatkan nilai accuracy sebesar 100% dan nilai ROC-AUC sebesar 100%. Perlu dilakukan pengkajian lagi terkait hasil yang didapatkan hingga mencapai100%.
PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN KNN DALAM ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PELAKSANAAN PPPK GURU Fitriani, Fitriani
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023
Publisher : GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/bufnets.v1i1.6

Abstract

Hingga saat ini penyelenggaraan pendidikan di Indonesia tidak lepas dari kerumitan tata kelolapendidik, salah satunya guru honorer, dan reformasi birokrasi yang cukup berdampak pada kualitaspendidikan dan iklim kerja di dalamnya. Sebagai salah satu cara untuk meningkatkan kepuasanpelayanan publik melalui aparatur sipil negara (ASN), Kementerian pendidikan dan kebudayaanindonesia bersepakat dengan Kementerian Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasidan Kementerian Keuangan untuk merubah sistem rekrutmen atau pengangkatan guru-guru pegawaipemerintah dari penerimaan calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) menjadi pegawai pemerintah denganPerjanjian Kerja (PPPK) yang dalam pelaksanaannya masih terdapat kendala dan pro kontra, ada yangsetuju dan ada yang tidak setuju. maka dari itu peneliti melakukan penelitian tentang sentiment analisispada data mining pada pelaksanaan PPPK guru di media sosial Twitter sebanyak 871data yangkemudian diolah menjadi 519 data. penulis menggunakan teknik Naïve Bayes, dan KNN untukmengetahui efek prediksi algoritma Naïve Bayes dan KNN terhadap opini publik pada implementasiinstruktur PPPK serta membandingkan tingkat akurasi dari 2 metode tersebut. Peneliti menggunakanperalatan RapidMiner versi sembilan.10.1. Hasil prediksi Naïve Bayes adalah 328 statistik dengansentimen positif atau setuju dan 191 informasi dengan sentiment negative , dan yang terakhir adalahhasil prediksi dari KNN yaitu 315 informasi dengan sentimen postif dan 204 fakta dengan sentimennegatif. analisis sentimen masyarakat terhadap implementasi teacher first resource di media sosialTwitter dengan algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 75,53%. Dan pada KNN mencapaiakurasi 73,41%. Pada penelitian ini dapat diketahui bahwa metode Naïve Bayes merupakan teknikdengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dari KNN tersebut dengan tingkat akurasi sebesar 75,53%.
PENENTUAN ROUTER MIKROTIK BERDASARKAN HARGA DAN KUALITAS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) welda, Welda
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023
Publisher : GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/bufnets.v1i1.8

Abstract

Penggunaan internet yang terus bertambah harus di imbangi dengan kehandalan dari perangkat kerasyang mendukungnya, router MikroTik merupakan router yang populer di indonesia karena harga yangmurah dan performa yang handal. Guna memudahkan instansi di dalam menentukan router MikroTikyang sesuai dengan kebutuhanya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan router MikroTik terbaikberdasarkan faktor harga dan kualitas menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).Pemilihan router yang tepat dapat mempengaruhi performa jaringan dan juga biaya investasi awal yangdikeluarkan. SAW dipilih sebagai metode penelitian karena mampu memberikan hasil yang objektif danmengurangi kelemahan metode pemilihan subjektif. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan dataharga dan spesifikasi teknis dari beberapa tipe router MikroTik yang tersedia di pasar. Kemudian, datatersebut dianalisis menggunakan SAW untuk menentukan nilai skor terbaik berdasarkan faktor harga dankualitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa router MikroTik dengan nilai skor tertinggi adalah tipeMikroTik hEX RB750Gr3 dengan nilai skor 0,704. Hasil ini dapat digunakan sebagai rekomendasi untukmemilih router MikroTik yang tepat untuk jaringan dengan pertimbangan harga dan kualitas
APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES Saputra, Bima Arif; Sutomo, Budi; Saputri, Tri Aristi
Bulletin of Network Engineer and Informatics Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023
Publisher : GWEX NET PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59688/bufnets.v1i1.9

Abstract

Gigi adalah bagian kecil yang terdapat di rahang atas atau bawah. Setiap gigi tertanam di dalam gusi,akarnya menembus garis gusi dan masuk ke tulang rahang. Jika di total jumlah gigi dari tulang rahangatas maupun bawah, berjumlah 32 gigi. Gigi dibedakan menjadi lima jenis, dengan fungsi yang berbeda-beda. Menjaga Kesehatan gigi menjadi suatu hal yang sangat penting, terdapat berbagai macampenyakit gigi yang disebakan oleh sisa-sisa makanan yang dikonsumsi. Oleh karena itu peneliti membuatsebuah sistem untuk diagnosa penyakit gigi dengan mengumpulkan gejala -gejala yang telahdikumpulkan dengan metode wawancara dengan pakar dan pasien, serta mengumpulkan jurnal-jurnalyang terkait dengan gigi. Kemudian memasukan semua data kedalam aplikasi untuk mencari nilaiprobabilitas kemungkinan pasien terkena jenis penyakit gigi seperti apa. Dengan mengunakan metodeTerome Bayes

Page 1 of 1 | Total Record : 6

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 2 (2025): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) October 2025 Vol. 3 No. 1 (2025): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2025 Vol. 2 No. 2 (2024): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) October 2024 Vol. 2 No. 1 (2024): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2024 Vol. 1 No. 2 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) October 2023 Vol. 1 No. 1 (2023): BUFNETS (Bulletin of Network Engineer and Informatics) April 2023