Sekilas tentang Surface Web

March 29, 2023/in blog, Khazanah /by Program Studi Informatika

Surface web adalah bagian dari internet yang dapat diakses dengan menggunakan mesin pencari atau browser web biasa, dan terdiri dari situs web yang mudah ditemukan dan diakses oleh publik. Berikut adalah beberapa ciri-ciri dan kategori surface web:

surface-deep-dark-web

Ciri-ciri:

Dapat diakses dengan menggunakan mesin pencari atau browser web biasa.
Terdiri dari situs web yang mudah ditemukan dan diakses oleh publik.
Tergantung pada direktori domain umum seperti .com, .org, atau .net.
Situs web di surface web umumnya legal dan tidak berbahaya.

Kategori:

Portal berita: Situs web yang menyediakan berita dan informasi terkini.
Media sosial: Situs web yang memungkinkan pengguna untuk terhubung dengan orang lain dan berbagi informasi.
Situs web perusahaan: Situs web yang dimiliki oleh perusahaan atau organisasi untuk mempromosikan produk dan layanan mereka.
Situs web pemerintah: Situs web yang dimiliki oleh pemerintah untuk memberikan informasi dan layanan publik.

Bahaya atau dampak:

Potensi penipuan dan phising.
Tersedia informasi pribadi yang dapat dimanfaatkan untuk tindakan kriminal jika situs web tersebut tidak aman.
Potensi terjadinya pelanggaran privasi jika situs web tersebut tidak mematuhi peraturan dan kebijakan privasi.

Cara mengetahui apakah suatu situs web berada di surface web adalah dengan menggunakan mesin pencari seperti Google atau Bing.

Cara akses ke surface web dapat dilakukan dengan menggunakan browser web seperti Google Chrome atau Mozilla Firefox. Namun, diharapkan untuk tetap berhati-hati dan memperhatikan keamanan dan privasi saat menggunakan internet.

WireShark: Perangkat Lunak Analisis Jaringan

March 27, 2023/in Khazanah /by Program Studi Informatika

Wireshark adalah perangkat lunak analisis jaringan yang memungkinkan pengguna untuk merekam dan menganalisis lalu lintas jaringan dalam waktu nyata. Wireshark dapat digunakan untuk memecahkan masalah jaringan, mengidentifikasi gangguan, mengoptimalkan kinerja jaringan, dan bahkan memecahkan masalah keamanan.

Cara kerja Wireshark adalah sebagai berikut:

Wireshark memulai dengan merekam data yang dikirim melalui jaringan, baik itu dalam bentuk paket jaringan atau frame Ethernet.
Wireshark kemudian menganalisis data yang telah direkam dan menampilkan informasi tentang setiap paket yang dikirim melalui jaringan, termasuk protokol yang digunakan, alamat sumber dan tujuan, isi paket, dan banyak lagi.
Setelah itu, pengguna dapat mengambil tindakan yang sesuai berdasarkan informasi yang ditampilkan oleh Wireshark, seperti memecahkan masalah jaringan, mengoptimalkan kinerja jaringan, atau mengidentifikasi masalah keamanan.

Manfaat Wireshark adalah sebagai berikut:

Memecahkan masalah jaringan: Wireshark dapat membantu administrator jaringan untuk memecahkan masalah jaringan dengan melihat lalu lintas jaringan dan menentukan apakah ada masalah dengan jaringan, seperti paket yang hilang atau lalu lintas yang lambat.
Menganalisis keamanan: Wireshark dapat digunakan untuk menangkap dan menganalisis lalu lintas jaringan untuk mencari tahu apakah ada serangan atau aktivitas jahat yang terjadi pada jaringan.
Memantau kinerja jaringan: Wireshark dapat membantu administrator jaringan untuk memantau kinerja jaringan dan mengidentifikasi titik-titik yang menyebabkan kinerja lambat atau masalah lainnya.

Sekilas tentang Hotlink

March 25, 2023/in Khazanah /by Program Studi Informatika

Hotlink adalah tindakan mengambil gambar atau file media dari website orang lain untuk digunakan pada website mereka sendiri tanpa izin atau persetujuan dari pemilik konten. Hal ini dapat menyebabkan dampak dan bahaya pada pemilik konten, seperti meningkatkan penggunaan bandwidth server dan mengorbankan kualitas website yang lambat. Selain itu, hal ini dapat menyebabkan kerugian finansial jika orang lain memanfaatkan konten Anda tanpa izin.

source https://blog.servermania.com

Cara kerja hotlink adalah dengan menggunakan URL langsung ke gambar atau file media pada website lain. Saat pengunjung mengakses website yang memuat gambar atau file media tersebut, server hosting akan memproses permintaan dan memuat file tersebut dari server pemilik aslinya. Hal ini dapat menyebabkan beban bandwidth yang meningkat pada server pemilik konten, serta meningkatkan risiko pencurian konten.

Dampak dan bahaya hotlink dapat meliputi:

Meningkatkan penggunaan bandwidth server: Hotlink dapat meningkatkan penggunaan bandwidth server, karena gambar dan file media dimuat dari server pemilik asli.
Merusak kualitas website: Hotlink dapat merusak kualitas website, karena gambar dan file media yang dimuat dapat memperlambat waktu muat halaman website.
Menimbulkan kerugian finansial: Hotlink dapat menimbulkan kerugian finansial jika orang lain memanfaatkan konten Anda tanpa izin.

Untuk mengatasi hotlink, Anda dapat melakukan beberapa langkah berikut:

Mengaktifkan proteksi hotlink pada server Anda. Anda dapat memblokir penggunaan file media yang dikirim dari situs web lain dengan mengaktifkan proteksi hotlink pada server Anda.
Mengubah URL file media. Anda dapat mengubah URL file media untuk mencegah hotlink. Caranya adalah dengan menambahkan kode ke URL atau mengganti URL dengan URL yang baru.
Menambahkan tanda air pada gambar. Anda dapat menambahkan tanda air pada gambar Anda untuk mencegah penggunaan tidak sah.
Menambahkan perlindungan hak cipta pada website Anda. Anda dapat menambahkan hak cipta pada website Anda untuk melindungi konten Anda dari penggunaan yang tidak sah.
Mengambil tindakan hukum jika diperlukan. Jika ada orang yang mengambil konten Anda tanpa izin, Anda dapat mengambil tindakan hukum untuk melindungi hak Anda.

Dalam semua kasus, penting untuk memantau konten Anda secara teratur dan mengambil tindakan jika terjadi penggunaan tidak sah atau pencurian konten.

Mengenal Algoritma USC (Unsharp Masking Contrast)

March 20, 2023/in Khazanah /by Program Studi Informatika

Algoritma USC (Unsharp Masking Contrast) adalah salah satu teknik pemrosesan citra digital yang digunakan untuk meningkatkan ketajaman atau detail gambar. Algoritma ini bekerja dengan cara mengurangi intensitas citra yang tidak tajam (unsharp) dari citra asli dan kemudian menambahkan citra unsharp tersebut kembali ke citra asli.

Sumber https://www.photoshopessentials.com/

Berikut adalah cara kerja algoritma USC secara umum:

Pertama-tama, citra asli diolah dengan filter low-pass untuk menghasilkan citra yang lebih halus atau kabur.
Citra halus kemudian dikurangkan dari citra asli, menghasilkan citra unsharp.
Citra unsharp kemudian diperkuat dengan mengalikan dengan gain dan kemudian ditambahkan kembali ke citra asli.
Akhirnya, citra hasil peningkatan ketajaman tersebut dihasilkan.

Pengujian algoritma USC dapat dilakukan dengan membandingkan citra asli dengan citra hasil peningkatan ketajaman yang dihasilkan oleh algoritma tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan metrik kualitas citra seperti MSE (Mean Squared Error) atau PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Selain itu, pengujian juga dapat dilakukan dengan membandingkan visual citra asli dengan citra hasil peningkatan ketajaman.

Analisis hasil pengujian dapat dilakukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti waktu komputasi, tingkat peningkatan ketajaman, dan kesesuaian dengan tujuan aplikasi. Algoritma USC dapat memberikan hasil yang baik dalam meningkatkan ketajaman citra, namun dapat memperkenalkan noise atau artefak pada citra hasil yang dihasilkan. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis untuk memastikan bahwa hasil pengolahan citra memenuhi persyaratan aplikasi dan mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan algoritma USC dalam konteks penggunaan yang diinginkan.

Packet Tracer, Media Pembelajaran dan Pelatihan Jaringan Komputer Dengan Simulasi

March 15, 2023/in Khazanah /by Program Studi Informatika

Pengertian Packet Tracer adalah simulator alat-alat jaringan Cisco yang sering digunakan sebagai media pembelajaran dan pelatihan, dan juga dalam bidang penelitian simulasi jaringan komputer. Program ini dibuat oleh Cisco Systems dan disediakan gratis untuk fakultas, siswa dan alumni yang telah berpartisipasi di Cisco Networking Academy. Tujuan utama Packet Tracer adalah untuk menyediakan alat bagi siswa dan pengajar agar dapat memahami prinsip jaringan komputer dan juga membangun skill di bidang alat-alat jaringan Cisco. Kegunaan Packet Tracer biasanya digunakan siswa Cisco Networking Academy melalui sertifikasi Cisco Certified Network Associate (CCNA). Dikarenakan batasan pada beberapa fiturnya, software ini digunakan hanya sebagai alat bantu belajar, bukan seabagai pengganti Cisco routers dan switches. Fungsi Packet Tracer adalah untuk merancang sebuah sistem atau topologi jaringan yang akan di terapkan pada dunia nyata/kerja, karena kalau kita merancang topologi jaringan komputer tanpa bantuan aplikasi seperti ini bisa membutuhkan biaya yang mahal.

Packet Tracer adalah sebuah perangkat lunak simulasi jaringan yang dikembangkan oleh Cisco Systems. Beberapa manfaat dari Packet Tracer adalah:

Dengan Packet Tracer, Anda dapat membuat dan menguji jaringan dengan berbagai perangkat jaringan seperti router, switch, server, dan lain-lain. Anda dapat mensimulasikan pengaturan jaringan yang kompleks dan melihat bagaimana data bergerak melalui jaringan tersebut.
Packet Tracer memberikan lingkungan pembelajaran yang interaktif untuk para siswa, sehingga mereka dapat mempelajari tentang jaringan komputer dengan lebih mudah dan menarik. Mereka dapat menguji keterampilan dan pengetahuan mereka melalui latihan praktis.
Packet Tracer dapat digunakan oleh guru atau instruktur untuk memperlihatkan bagaimana jaringan bekerja di dalam kelas. Dengan menggunakan Packet Tracer, mereka dapat menunjukkan visualisasi yang jelas tentang cara kerja jaringan, memberikan contoh kasus dan menjelaskan konsep jaringan dengan mudah.
Pengujian dan Troubleshooting Jaringan

Sekilas tentang Deep Web

March 13, 2023/in blog, Khazanah /by Program Studi Informatika

Deep web adalah bagian dari internet yang tidak dapat diakses dengan menggunakan mesin pencari atau browser web biasa, tetapi berbeda dengan dark web karena sebagian besar kontennya legal dan tidak berbahaya. Berikut adalah beberapa ciri-ciri dan kategori deep web:

dark-web

Ciri-ciri:

Tidak dapat diakses dengan menggunakan mesin pencari atau browser web biasa.
Terdiri dari situs web yang tidak diindeks oleh mesin pencari seperti Google atau Yahoo.
Situs web yang membutuhkan otentikasi, seperti halaman web bank atau portal email pribadi.
Situs web yang tersembunyi di belakang firewall perusahaan atau lembaga pendidikan.

Kategori:

Basis data pemerintah atau lembaga pendidikan: Banyak organisasi menyimpan informasi sensitif di dalam jaringan intranet atau di balik firewall mereka yang hanya dapat diakses oleh staf atau anggota yang ditentukan.
Basis data perusahaan: Banyak perusahaan menyimpan informasi sensitif seperti data pelanggan, data keuangan, atau rencana bisnis di dalam jaringan intranet yang hanya dapat diakses oleh staf atau anggota yang ditentukan.

Bahaya atau dampak:

Tersedia informasi sensitif dan pribadi yang dapat dimanfaatkan untuk tindakan kriminal.
Potensi penipuan dan phising.
Tidak adanya pengawasan dan regulasi di dalam deep web dapat memungkinkan terjadinya kegiatan ilegal.

Cara mengetahui apakah suatu situs web berada di deep web adalah dengan menggunakan perangkat lunak khusus atau dengan mengetahui alamat URL langsung dari situs web tersebut.

Cara akses ke deep web dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak khusus seperti Tor Browser atau Freenet, tetapi diharapkan untuk tidak mengakses situs-situs yang berbahaya atau ilegal. Jika memang harus mengakses deep web, maka harus dilakukan dengan hati-hati dan dengan mempertimbangkan risiko dan dampaknya.

Mengenal secara umum tentang Virus komputer

March 13, 2023/in blog, Khazanah /by Program Studi Informatika

Virus komputer adalah program atau kode yang dirancang untuk menyebabkan kerusakan atau merusak sistem komputer atau data yang tersimpan di dalamnya. Berikut adalah beberapa ciri-ciri dan cara kerja virus komputer, jenis-jenis virus komputer, bahaya, serta cara mengatasi virus komputer:

Technology For Cyber Illegal Hacker Computer

Ciri-ciri:

Munculnya pesan atau tanda-tanda tidak biasa di komputer.
Perubahan yang tidak diinginkan dalam pengaturan sistem komputer.
Kinerja sistem komputer yang lambat atau terganggu.
Tidak dapat membuka file atau program tertentu.

Cara kerja:

Menggandakan diri sendiri dan menyebar ke komputer lain melalui jaringan atau media penyimpanan seperti USB flash drive atau CD.
Mengubah atau merusak file sistem dan data yang tersimpan di dalamnya.
Membuat program lain tidak berfungsi atau mati secara tiba-tiba.
Mengambil kendali atas komputer dan melakukan tindakan yang tidak diinginkan seperti mengirim email spam atau melakukan serangan DDoS.

Jenis-jenis virus komputer:

Virus boot sector: Virus ini menyerang sektor boot dari hard disk atau disket. Saat komputer dinyalakan, virus boot sector akan menempel pada program BIOS dan menyebar ke sektor-sektor lain pada hard disk atau disket.
Virus file: Virus file menempel pada file tertentu, seperti file program atau file dokumen. Ketika file yang terinfeksi virus dijalankan, virus akan menyebar ke file lain di dalam komputer.
Virus makro: Virus makro menyerang program seperti Microsoft Word atau Excel. Virus ini menggunakan makro untuk menyebar ke file lain dan membuat perubahan pada file.
Trojan: Trojan menyembunyikan dirinya sebagai program yang bermanfaat atau dapat diandalkan, tetapi sebenarnya membuka pintu bagi program berbahaya lainnya. Trojan sering kali tersembunyi di dalam perangkat lunak bebas atau file yang diunduh dari internet.
Worm: Worm adalah virus yang dapat menyebar ke komputer lain tanpa bantuan pengguna. Worm dapat mengambil kendali atas komputer dan mengirim dirinya sendiri ke daftar kontak email atau jaringan lain yang terhubung ke komputer tersebut.
Ransomware: Ransomware adalah virus yang mengenkripsi data pada komputer atau jaringan dan meminta tebusan untuk mendapatkan kembali akses ke data tersebut.
Rootkit: Rootkit adalah jenis virus yang sangat sulit dideteksi dan dihapus. Virus ini menyembunyikan dirinya di dalam sistem operasi dan dapat memberikan akses ke komputer bagi hacker yang memanfaatkannya.
Adware: Adware adalah virus yang menampilkan iklan yang tidak diinginkan pada komputer. Virus ini sering terdapat pada perangkat lunak bebas atau diunduh dari internet.
Spyware: Spyware adalah virus yang dapat mengambil informasi pribadi dari komputer dan mengirimkannya ke hacker. Virus ini dapat mengambil informasi seperti kata sandi, nomor kartu kredit, dan informasi pribadi lainnya.
Botnet: Botnet adalah jaringan komputer yang terinfeksi virus dan dikendalikan oleh hacker untuk melakukan serangan ke komputer atau jaringan lain. Botnet dapat menyebabkan kerusakan besar dan menyebarkan virus ke banyak komputer.

Bahaya:

Merusak data atau sistem komputer.
Mengambil kendali atas komputer dan mengambil informasi pribadi.
Menyebar ke komputer lain melalui jaringan atau media penyimpanan dan merusak lebih banyak komputer.

Cara mengatasi:

Gunakan perangkat lunak antivirus untuk mengidentifikasi dan membersihkan virus.
Selalu perbarui perangkat lunak dan sistem operasi untuk memperbaiki kerentanan keamanan.
Jangan mengklik tautan atau membuka lampiran email yang tidak dikenal atau mencurigakan.
Lindungi komputer dengan firewall dan enkripsi data penting.
Jangan menggunakan media penyimpanan dari sumber yang tidak dikenal.

Sekilas tentang Dark web

March 12, 2023/in blog, Khazanah /by Program Studi Informatika

Dark web adalah bagian dari internet yang tidak dapat diakses dengan menggunakan mesin pencari atau browser web biasa, dan biasanya diakses dengan menggunakan perangkat lunak khusus yang dapat menyembunyikan identitas pengguna. Berikut adalah beberapa ciri-ciri dan kategori dark web:

dark-web

Ciri-ciri:

Tidak dapat diakses dengan menggunakan mesin pencari atau browser web biasa.
Tidak terdaftar di direktori domain umum seperti .com, .org, atau .net.
Penggunaan perangkat lunak khusus seperti Tor, I2P, atau Freenet.
Tidak teratur dan tidak diatur oleh hukum atau regulasi tertentu.

Kategori:

Black market: Tempat untuk menjual dan membeli barang ilegal seperti narkotika, senjata, dan informasi pribadi.
Forum rahasia: Tempat untuk berdiskusi tentang topik yang tidak dapat dibicarakan di forum publik.
Situs web tersembunyi: Situs web yang tidak terdaftar di mesin pencari dan tidak dapat diakses dengan browser web biasa.

Bahaya atau dampak:

Tersedia informasi ilegal dan berbahaya.
Memudahkan penyebaran konten dan aktivitas ilegal.
Potensi penipuan dan phising.
Dapat menjadi tempat berkumpulnya kelompok-kelompok ekstremis.

Cara mengetahui apakah suatu situs web berada di dark web adalah dengan menggunakan perangkat lunak khusus seperti Tor, I2P, atau Freenet. Namun, diharapkan untuk tidak mengakses situs-situs di dark web karena banyak situs di sana yang berbahaya dan ilegal.

Cara akses ke dark web adalah dengan menggunakan perangkat lunak khusus seperti Tor Browser. Namun, diharapkan untuk tidak mengakses dark web karena banyak situs di sana yang berbahaya dan ilegal. Jika memang harus mengakses dark web, maka harus dilakukan dengan hati-hati dan dengan mempertimbangkan risiko dan dampaknya.

MDC-Net:Intelligent Malware Detection and Classification using Extreme Learning Machine

March 11, 2023/in Publikasi /by Program Studi Informatika

MDC-Net: Intelligent Malware Detection and Classification using Extreme Learning Machine

by V. S. K. ReddyI. NagarajuMantri GayatriR. RDileep PRevathy P

In the progress of digital era, there is a significant rise in the number of security flaws that are the result of assaults by malicious software, sometimes known as malware. Malware detection is still a popular area of study owing to the fact that a significant number of computer users, organizations, and governments have been impacted by the exponential development in malicious software assaults. These detection methods rely on malware signatures and behavioral patterns. Recent malwares make use of metamorphic, polymorphic, and other evasive strategies to rapidly modify their behavior and produce a huge number of new malwares. These tactics allow the malware to avoid detection. Recent years have seen an increase in the use of Machine Learning Algorithms (MLA) for the purpose of effective malware analysis. The majority of these newly discovered malwares are variations of previously discovered malware. However, the conventional models failed to classify the different types of malwares and resulted in poor classification performance. So, this work focused on implementation of Malware Detection and Classification (MDC-Net). Initially, dataset preprocessing is performed to remove the missing symbols, unknown data from MALIMG dataset. Then, convolutional neural network (CNN) model is used for extraction malware class dependent, and malware class specific features. Finally, Extreme Learning Machine (ELM) model trained with the CNN features. So, the ELM model can capable of classifying the various malware classes from every new data. The MDC-Net resulted in superior performance than existing approaches in terms various metrics.

Analisis Bukti Digital Facebook Messenger Menggunakan Metode Nist

March 11, 2023/in Publikasi /by Program Studi Informatika

Analisis Bukti Digital Facebook Messenger Menggunakan Metode Nist

Analisis Bukti Digital Facebook Messenger Menggunakan Metode Nist
by A Yudhana, I Riadi, I Anshori
IT Journal Research and …, migrasi.journal.uir.ac.id

Facebook Messenger menjadi media sosial yang populer kedua setelah Whatsapp di tahun 2017. Meningkatnya jumlah pengguna Facebook Messenger tentu membawa dampak positif dan negatif, salah satu efek negatifnya adalah beberapa orang yang menggunakan Facebook Messenger melakukan kejahatan digital. Jika sebuah smartphone android menjadi bukti dalam kasus pidana dan Facebook Messenger terinstall di smartphone tersebut, maka pada aplikasi ini bukti digital dapat diidentifikasi dan dapat diharapkan menjadi pilihan untuk membantu penegakan hukum dalam mengungkap kejahatan digital. Proses identifikasi berdasarkan proses forensic mobile yang berdasarkan metode NIST (National Institute of Standards Technology). NIST memiliki panduan kerja baik itu kebijakan dan standar untuk menjamin setiap examiner mengikuti alur kerja yang sama sehingga pekerjaan mereka terdokumentasikan dan hasilnya dapat di ulang (repeatable) dan dapat dipertahankan (defendable). Penelitian ini menjelaskan gambaran umum bagaimana teknik-teknik yang dapat digunakan untuk mengembalikan bukti digital berupa text,gambar, dan audio pada Facebook Mesenger yang ada di Smartphone Android.

[1] R. Umar, A. Yudhana, and M. Faiz, “Analisis Kinerja Metode Live Forensics Untuk Investigasi Random Access Memory Pada Sistem Proprietary,” no. April, 2017.
[2] A. Yulianti, M. Zulhelmi, D. Suryani, “Aplikasi Legalitas Surat Izin Mengemudi ( SIM ) Berbasis Mobile ( Studi Kasus : Polisi Resort Rengat ),” IT Journal Research and Development, vol. 2, no. 2, pp. 34–44, 2018.
[3] I. Riadi and R. Umar, “Identification Of Digital Evidence On Android’s Blackberry Messenger Using NIST Mobile Forensic Method” International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS)., vol. 15, no. 5, pp. 3–8, 2017.
[4] C. Anglano, “Forensic analysis of WhatsApp Messenger on Android smartphones,” Digit. Investig., vol. 11, no. 3, pp. 1–13, 2014.
[5] I. Riadi, A. Fadlil, and A. Fauzan, “Evidence Gathering and Identification of LINE Messenger on Android Device,” IJCSIS, vol. 16 no. 5 May, pp. 1–6, 2018.
[6] I. R. Nuril Anwar, “Analisis Investigasi Forensik WhatsApp Messenger Smartphone Terhadap WhatsApp Berbasis Web,”, JITEKI, vol. 3, no. June, pp. 1–10, 2017.
[7] R. Umar, I. Riadi, and G. maulana Zamroni, “A Comparative Study of Forensic Tools for WhatsApp Analysis using NIST Measurements,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 8, no. 12, pp. 69–75, 2017.
[8] I. Riadi, J. Eko, A. Ashari, and S. Subanar, “Internet Forensics Framework Based-on Clustering,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 4, no. 12, pp. 115–123, 2013.
[9] M. A. Zulkifli and U. A. Dahlan, “Live Forensics Method for Analysis Denial of Service ( DOS ) Attack on Routerboard,” Int. J. Comput. Appl., vol. 180, no. 35, pp. 23–30, 2018.
[10] A. Mahajan, M. S. Dahiya, and H. P. Sanghvi, “Forensic Analysis of Instant Messenger Applications on Android Devices,” Int. J. Comput. Appl., vol. 68, no. 8, pp. 38–44, 2013.
[11] M. Kukuh, I. Riadi, and Y. Prayudi, “Forensics Acquisition and Analysis Method of IMO Messenger,” Int. J. Comput. Appl., vol. 179, no. 47, pp. 9–14, 2018.
[12] J. Fahana, R. Umar, and F. Ridho, “Pemanfaatan Telegram Sebagai Notifikasi Serangan untuk Keperluan Forensik Jaringan,” Query J. Inf. Syst., vol. 1, no. 2, pp. 6–14, 2017.
[13] R. A. Putra, A. Fadlil, and I. Riadi, “Forensik Mobile Pada Smartwach Berbasis Android,” JURTI, vol. 1, no. 1. pp. 41–47, 2017.
[14] Faiz Albanna, Imam Riadi, “Forensic Analysis of Frozen Hard Drive Using Static Forensics Method”, International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS), Vol. 15, No. 1, January 2017.
[15] I. Riadi, R. Umar, and A. Firdonsyah, “Identification Of Digital Evidence On Android ’ s,” IJCSIS, vol. 15, no. 5, pp. 3–8, 2017.
[16] R. Umar, I. Riadi, and G. M. Zamroni, “Mobile forensic tools evaluation for digital crime investigation,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 8, no. 3, 2018.

Program Studi Informatika

Informasi Tentang