Perbandingan QOS Dari Metode NTH ECMP dan PCC untuk Layanan Berbasis Konten

Tingginya kebutuhan resource untuk pengaksesan konten di internet sejalan dengan tingginya kebutuhan performa jaringan internet yang stabil dan efisien. Untuk menciptakan jaringan yang stabil dibutuhkan sebuah proses untuk meringankan beban jaringan. Load balancing merupakan sebuah metode yang dapat mendistribusikan beban jaringan ke dua koneksi internet atau lebih. Beban jaringan yang terdistribusi akan menciptakan kualitas jaringan yang optimal. Hal itu dipicu oleh throughput yang lebih baik dan response time yang lebih singkat. Selain itu, nilai dari parameter Quality of Service (QoS) dibutuhkan untuk menentukan seberapa baik kinerja jaringan tersebut, parameter delay, jitter, packet loss, dan throughput. Pada penelitian ini akan diimplementasikan tiga metode load balancing yaitu : ECMP, PCC, dan NTH. Metode yang direkomendasikan pada layanan publik adalah metode ECMP dan PCC, karena metode ECMP memiliki kualitas throughput yang baik yaitu 23.21% dan PCC memiliki kualitas delay yang baik yaitu 0.85 ms, lalu pada layanan gaming, metode yang direkomendasikan adalah metode NTH, karena memiliki hasil yang baik di setiap parameter, untuk throughput 6.52%, untuk nilai delay 0.70 ms, untuk nilai jitter 0.33 ms dan nilai packet loss sebesar 4.05%. Pada layanan streaming metode yang direkomendasikan adalah PCC dan NTH, PCC memiliki nilai rata – rata throughput yang baik, yaitu 26.6% sedangkan NTH memiliki rata – rata delay dan packet loss yang baik yaitu 0.88 ms dan 0.68 %

Penerapan Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization pada Klasifikasi Teks (Studi Kasus: Komentar Cyberbullying Instagram)

Dunia saat ini sedang berada di era Big Data, dimana sejumlah besar data berdimensi tinggi tersebar di berbagai domain, seperti media sosial, layanan kesehatan, bio-informatika, dan pendidikan online. Big Data adalah salah satu teknik pembelajaran mesin dan menjadi alat penting yang populer dalam bisnis, sehingga pengelolaan Big Data yang efektif menjadi hal yang sangat penting. Salah satu topik yang menarik untuk diteliti dalam kajian Big Data khususnya text mining ialah cyberbullying Instagram. Beberapa teknik yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah text mining yaitu, clustering, klasifikasi, outlier, asosiasi, dan masih banyak lagi. Klasifikasi merupakan bentuk dasar dari analisis data yang banyak diterapkan diberbagai bidang. Penelitian ini membangun model klasifikasi menggunakan algoritma Logistic Regression dengan penambahan proses seleksi fitur menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization sebagai tahapan yang berada sebelum proses pelatihan model regresi untuk mengklasifikasi komentar cyberbullying Instagram. Seleksi fitur dilakukan untuk mempertahankan kinerja model klasifikasi dengan menggunakan jumlah fitur pelatihan yang lebih sedikit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan seleksi fitur dapat mereduksi fitur kata sebanyak 40% yang diikuti penurunan akurasi, presisi, dan AUC masing-masing sebesar  1,25%, 4,25%, 1,09% serta peningkatan nilai recall dan f1-score secara berurut sebesar 5,36% dan 0,57%. Penambahan Particle Swarm Optimization sebagai seleksi fitur pada kasus  disimpulkan efektif mempertahankan kinerja pembelajaran model dilihat dari nilai AUC yang tetap berada pada kategori Good Classification saat dilatih dengan fitur kata yang lebih sedikit

Rekayasa Sistem Fotosintesis dan Ekosistem pada Media Aquascape Berbasis Internet Of Things

Aquascape adalah seni mengatur dan merancang taman air yang meniru lingkungan alami dalam sebuah akuarium atau kolam. Terdapat permasalahan pada aquascape yaitu tanaman pada aquascape memerlukan cahaya yang cukup untuk berfotosintesis. Kemudian air harus tetap jernih, bersih dan pH air tetap terjaga. Hal-hal tersebut berdampak pada pertumbuhan tanaman pada ekosistem aquascape. Pada penelitian ini dibuatlah rekayasa sistem fotosintesis, pengaturan suhu, penyaringan dan pergantian air pada aquascape berbasis IoT. Sistem ini dapat menyalakan lampu sesuai kebutuhan dari tanaman air. Kemudian dapat mengatur suhu air yang datanya didapat dari sensor suhu dan dapat melakukan penyaringan air apabila air sudah keruh pada batas tertentu, dan pergantian air apabila air mengalami kekeruhan diatas ambang dan pH air yang sudah tidak normal. Sistem pemantauan dibuat agar dapat diberi peringatan untuk diberikan perawatan sehingga tanaman air tetap tumbuh dan terawat serta kejernihan air tetap terjaga demi menjaga estetika pada aquascape tersebut

Klasifikasi Indeks Kedalaman Kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan Berbasis Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Neural Network, dan Random Forest

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan klasifikasi indeks kedalaman kemiskinan dengan metode terbaik untuk kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Selatan dengan membandingkan metode Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Neural Network, dan Random Forest. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan. Pada penelitian ini digunakan 168 data latih yang bersumber dari data tahun 2014 sampai dengan data tahun 2021, kemudian untuk data uji yang digunakan yaitu 24 data yang bersumber dari data tahun 2022. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-NN dan Neural Network memperoleh performa paling tinggi dibandingkan dengan metode lain tingkat akurasi 79,17%, precission 85,71%, recall 80%. Namun pada penilaian parameter AUC, metode Neural Network lebih unggul dibandingkan metode K-NN dengan skor AUC 0,837. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Neural Network ini dapat dijadikan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi indeks kedalaman kemiskinan kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Selatan

Honeypot-as-a-Service dengan Kubernetes Cluster

Honeypot merupakan salah satu strategi yang digunakan untuk melindungi jaringan dari serangan siber. Honeypot digunakan untuk menarik penyerang agar menyerang honeypot tersebut daripada perangkat-perangkat jaringan. Namun, penggunaan honeypot masih jarang terjadi di tingkat korporat maupun individu karena membutuhkan tenaga profesional dan infrastruktur khusus untuk mengelolanya selama implementasi. Berdasarkan permasalahan ini, peneliti mengusulkan solusi Software-as-a-Service  (SaaS) yang disebut Honeypot-as-a-Service  (HaaS). HaaS adalah layanan honeypot berbasis cloud yang dikelola oleh orkestrasi kontainer Kubernetes Cluster. Penggunaan Kubernetes Cluster dirancang untuk mengotomatiskan konstruksi, penjadwalan, pemeliharaan, dan penghapusan honeypot berkontainer. Otomatisasi ini dimaksudkan untuk membantu pelanggan yang ingin menggunakan sistem pertahanan berbasis honeypot dalam jaringan mereka tanpa harus menjalankan honeypot mereka sendiri. Pengguna dapat mendaftar akun dan mengonfigurasi honeypot menggunakan dashboard yang langsung terhubung ke cloud honeypot. Sistem ini sedang dikembangkan di lingkungan pusat data Departemen Keamanan Siber dari Politeknik Siber dan Sandi Negara, yang dikelola dengan manajemen virtualisasi Proxmox Virtual Environment. Komponen-komponen dari sistem HaaS terdiri dari honeypot di Kubernetes Cluster, HaaS-proxy, dan HaaS Dashboard. Sistem yang telah dibuat kemudian diuji availability, performance, functionality, and scenario. Hasil evaluasi sistem menunjukkan bahwa sistem HaaS membutuhkan pengembangan lebih lanjut. Meskipun ketersediaan dan performa sistem HaaS telah memenuhi kriteria layanan berbasis cloud, namun fungsionalitas sistem tidak memenuhi standar layanan SaaS secara umum. Namun, honeypot dibangun untuk memenuhi tujuan honeypot dalam menarik penyerang

Sistem Penilaian Jawaban Singkat Otomatis pada Ujian Online Berbasis Komputer Menggunakan Algoritma Cosine Similarity

Penggunaan teknologi di bidang pendidikan sekarang ini sedang trending ke arah penilaian secara otomatis, namun penilaian secara otomatis ini memiliki permasalahan yaitu belum bisa mengkoreksi jawaban teks singkat secara otomatis, selain itu pada saat ini juga belum tersedia platform yang bisa mengkoreksi jawaban singkat secara otomatis, penilaian jawaban teks singkat ini membutuhkan waktu koreksi yang lama dan hasil penilaian yang tidak konsisten jika koreksi dilakukan oleh manusia, pada penelitian ini diusulkan sistem yang mampu mengkoreksi ujian peserta didik pada bagian jawaban singkat secara otomatis atau disebut dengan Automated Short Answer Grading (ASAG) dengan menggunakan metode cosine similarity, tahapan yang dilakukan adalah melakukan ekstraksi pada dua variabel inputan yaitu teks pada jawaban peserta didik dan teks pada kunci jawaban yang dilakukan dengan ekstraksi teks casefolding, tokenizing, stopword removal, setelah tahapan tersebut dilakukan kemudian dihitung nilai similarity antara kunci jawaban ujian dengan jawaban peserta didik apakah jawaban peserta didik sama dengan kunci jawaban atau tidak, dengan menggunakan skor yang dinilai otomatis menggunakan sistem, dihasilkan similarity antara jawaban peserta didik dengan kunci jawaban rata-rata sebesar 85,4%, untuk menguji korelasi koreksi jawaban peserta didik dengan sistem dan koreksi yang dilakukan oleh manusia maka dilakukan uji korelasi antara hasil penilian yang dilakukan oleh sistem dengan hasil penilaian yang dilakukan oleh manusia (instruktur) dengan menggunakan kendall’s w value menghasilkan nilai w antara instruktur 1 dengan sistem sebesar 0,885 dan instruktur 2 dengan sistem sebesar 0,883 dengan nilai chi square sebesar 135,4 dan 133,8 dengan p sebesar 0,0001, hasil tersebut menunjukkan ASAG memiliki korelasi yang tinggi dan sistem ASAG ini bisa melakukan penilaian secara otomatis

Pengembangan Aplikasi Evaluasi Tingkat Penguasaan Praktikum Aircraft Electrical Berbasis Fuzzy Expert System Stand Alone Application

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan sebuah aplikasi yang dapat mengevaluasi tingkat penguasaan praktik siswa. Tujuan penelitian adalah menghasilkan aplikasi untuk kebutuhan evaluasi tingkat penguasaan praktik siswa, yang dapat dioperasikan tanpa harus menjalankan aplikasi editor utama terlebih dahulu. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan dengan tahapan 4D. Batasan masalah penelitian terletak pada pengembangan aplikasi hanya untuk pengolahan nilai praktik siswa kelas XI jurusan Electrical Avionics pada mata pelajaran Aircraft Electrical. Berdasarkan pengembangan yang dilakukan, aplikasi dapat dijalankan tanpa harus menjalankan aplikasi editor utama terlebih dahulu, mampu memproses input dan mengeluarkan output, serta dapat mencetak tangkapan layar aplikasi. Melalui pemrosesan data nilai-nilai praktik siswa, didapatkan hasil bahwa tingkat penguasaan praktik siswa menggunakan aplikasi (TPF) adalah 75% - 80%. Berbeda halnya dengan tingkat penguasaan praktik siswa bermetode manual (TPM) adalah 80% s/d 87%. Walaupun terdapat perbedaan hasil antara 2 cara tersebut, hubungan antara TPF dan TPM adalah kuat. Uji korelasi Spearmen menunjukkan, nilai korelasi antara TPF dan TPM adalah 0,609 (60,9%) dan berkategori “tinggi”. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi yang telah dibangun mampu menentukan tingkat penguasaan praktikum siswa. Akan tetapi, untuk menyatakan apakah aplikasi layak digunakan dalam skala kecil maupun skala besar, masih diperlukan penelitian dan pengembangan lebih lanjut, seperti uji validasi oleh ahli dan uji penerimaan oleh pengguna. Sehingga diharapkan kedepannya, aplikasi tersebut siap didistribusikan secara luas dan dimanfaatkan oleh berbagai sekolah yang memiliki jurusan Electrical Avionic dalam mengevaluasi kemampuan praktik siswa-siswanya. Evaluasi berdampak signifikan dalam meningkatkan kualitas dan mutu pembelajaran

Klasifikasi Kematangan Buah Sawit Berdasarkan Fitur Warna, Bentuk dan Tekstur Menggunakan Algoritma K-NN

Kelapa sawit merupakan tanaman perkebunan yang menghasilkan CPO (Crude Palm Oil). Kadar CPO dipengaruhi oleh tingkat kematangan buah sawit. Pemanfaatan teknologi dalam melakukan klasifikasi untuk membantu proses memanen buah sawit telah dilakukan beberapa penelitian sebelumnya. Penerapan algoritma klasifikasi seperti SVM, K-Mean Clustering dan Backpropagation telah dilakukan dan mendapatkan hasil yang berbeda-beda. Pada penelitian ini klasifikasi Ekstraksi ciri fitur warna, bentuk dan tektur dilakukan untuk membandingkan pilihan fitur terbaik. Pemilihan fitur ini dilakukan untuk memilih fitur terbaik yang mampu melakukan klasifikasi kematangan buah sawit menggunakan Algoritma K-Nearest Neigbhors. Dimensi citra yang mempengaruhi dalam klasifikasi membuat peneliti melakukan pembuktian dalam pemilihan fitur yang tepat dalam klasifikasi ini. Fitur warna yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai Mean RGB, Standar Deviasi RGB, Entropy RGB dan Skenewss RGB. Fitur Bentuk yang digunakan nilai area, metriks, perimeter, mayor axis, minor axis dan nilai eccentricity. Fitur tektur yang digunakan nilai Mean Greyscale, Standar Deviasi Greyscale, contrast, correlation, energy dan homogeneity. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 230 citra terbagi kedalam 200 citra latih 100 citra matang, 100 citra mentah. Data uji digunakan sebanyak 30 citra yaitu 15 matang dan 15 citra mentah. Hasil klasifikasi terbaik dalam penelitian ini adalah penerapan pada fitur Warna dengan K = 1, 3, 4, 5 dan 7 sebesar 96.6%, fitur Tektur dengan K = 6 sebesar 66% dan fitur Bentuk dengan K = 1 sebesar 73.3%

Perancangan Arsitektur Node Nirkabel dalam Efisiensi Bandwidth Smart Greenhouse Berbasis Protokol MQTT

Pertanian Greenhouse merupakan salah satu sistem dan media pertanian di dalam ruangan. Dalam hal ini, tanaman yang dipantau pertumbuhannya adalah tanaman anggur di Greenhouse di Pondok Pesantren Darul Fikri, Kabupaten Kubu Raya. Greenhouse ini menggunakan node-node nirkabel yang terhubung ke sensor-sensor pembacaan kondisi tanaman seperti suhu udara, kelembapan udara dan kelembapan tanah pada pot anggur untuk disimpan dan diolah web server menjadi sistem informasi. Akan tetapi, makin banyak node nirkabel yang digunakan, maka penggunaan bandwidth dan latency semakin meningkat. Penelitian ini memanfaatkan protokol MQTT (Queuing Telemetry Transport) untuk jalur komunikasi dengan perangkat IoT. Selain itu, protokol MQTT juga dibandingkan dengan protokol HTTP untuk melihat efisiensi dari kecepatan respon time dan latency saat pengiriman data ke server. Perbandingan waktu respon antara MQTT dengan HTTP untuk pengiriman data ke server setiap 1 jam adalah 0.08 detik (MQTT) dan 0.4 detik (HTTP). Kemudian, perbandingan antara pengiriman data ke server setiap 10 menit adalah 0.04 detik (MQTT) dan 0.5 detik (HTTP). Selanjutnya, perbandingan antara pengiriman data ke server setiap detik adalah 0.08 detik (MQTT) dan 1.12 detik (HTTP). Hasilnya, pengiriman data menggunakan protokol MQTT lebih stabil dan waktu responnya lebih cepat dibandingkan dengan HTTP

Antropometri Digital Suku Dayak, Melayu, dan Tionghoa Kalimantan Barat Berbasis Image Processing

Kalimantan Barat merupakan daerah yang didiami oleh banyak suku bangsa dengan ketiga suku bangsa terbanyak adalah Dayak, Melayu, dan Tionghoa. Setiap suku bangsa memiliki dimensi tubuh yang berbeda-beda. Pengukuran dimensi tubuh atau antropometri umumnya dilakukan secara manual dengan menggunakan bantuan jangka sorong, mistar, dan pita meteran. Pengumpulan data antropometri untuk ketiga suku bangsa tersebut dari sejumlah banyak orang tentunya dapat dilakukan walaupun memerlukan waktu yang cukup lama. Pengumpulan data antropometri secara cepat serta efektif dan efisien dapat dilakukan dengan menggunakan antropometri digital berbasis image processing. Pengumpulan data antropometri menggunakan image processing dapat dilakukan dengan mengambil gambar dari objek penelitian menggunakan sebuah kamera. Gambar tersebut kemudian akan diolah menggunakan bahasa pemrograman Python dan dengan library OpenCV. Gambar terlebih dahulu akan dilabeli dengan sebuah bentuk melalui tahapan shape creation dan hasil bentuk yang dibangun kemudian dideteksi menggunakan object detection. Kemudian dilakukan perhitungan sistem dengan menggunakan koefisien pengali yang telah diperoleh melalui perhitungan titik acuan. Diperoleh akurasi program pengukuran antropometri digital adalah 98,66% dan tingkat error 0,99 cm. Berdasarkan hasil pengumpulan data diperoleh bahwa setiap suku bangsa memiliki karakteristik dimensi tubuh yang berbeda. Penggunaan antropometri digital dapat mengumpulkan data antropometri secara akurat dan cepat