OTOMATISASI PEMUSATAN JARINGAN IPV4 dan IPV6 MENGGUNAKAN RIVERBED MODELER

Simulasi jaringan adalah teknik untuk menguji operasi teknologi atau protokol sebelum penyebaran aktualnya, atau bahkan selama penyebaran. Konsep-konsep ini terkait konsistensi Kualiatas Layanan dua protokol IPv4 dan IPv6 dalam jaringan skala besar seperti internet. Tidak ada yang dapat menyangkal bahwa sebagian besar Penyedia Layanan Internet (ISP) hanya menyediakan jaringan akses berbasis IPv4, namun, klien dapat menggunakan IPv6 secara lokal. Beberapa mekanisme transisi dan teknik penerjemahan alamat dapat digunakan untuk mengakomodir interkoneksi dua protokol yang berbeda. Dalam makalah ini, kami mengusulkan pendekatan baru untuk mengotomatisasi simulasi mekanisme transisi IPv6 dan IPv4 dalam jaringan skala besar. Pendekatan yang diusulkan dengan simulator Riverbed Modeler dan dapat dimodifikasi untuk memasukkan simulator jaringan lainnya. Hasil evaluasi pendekatan menunjukkan bahwa durasi pengaturan jaringan komputer dengan 100 node IPv6 yang saling berhubungan melalui jaringan IPv4 tidak melebihi total 30 detik. Kata Kunci : simulasi,otomatisasi,ipv4,ipv6, riverbed modeler, jaringan komputer

IMPLEMENTASI METODE AHP DAN MOORA UNTUK PEMERINGKATAN EMARKETPLACE INDONESIA TAHUN 2020 KUARTAL KEDUA

Banyak pelaku usaha telah memanfaatkan emarketplace. Pemilihan emarketplace yang tepat sangat berpengaruh terhadap profitabilitas bisnis. Dalam penelitian ini akan melakukan pemeringkatan emarketplace di Indonesia tahun 2020 kuartal kedua menggunakan metode AHP dan MOORA. Metode AHP digunakan untuk pembobotan kriteria, sedangkan metode MOORA digunakan untuk pemeringkatan alternatif. Dari hasil analisis data diperoleh bobot kriteria kualitas pelayanan (38,6%), bobot kualitas sistem (21%), bobot kualitas informasi (31,4%) dan bobot kualitas vendor (9,1%). Dari hasil pemeringkatan diperoleh nilai kinerja Shopee adalah 0,618, nilai kinerja Tokopedia adalah 0,568, dan nilai kinerja bukalapak adalah 0,542. dari nilai kinerja dapat disimpulkan bahwa Shopee merupakan alternatif terbaik dalam pemeringkatan emarketplace di Indonesia tahun 2020 kuartal kedua menggunakan metode AHP dan MOORA. Diharapkan hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi bagi para pelaku usaha dalam memilih emarketplace sehingga berdampak terhadap profitabilitas bisnis. Kata Kunci: AHP, emarketplace, MOORA.

PENGGUNAAN JARINGAN SENSOR UNTUK MEMONITORING KERETAKAN PADA BANGUNAN BERBASIS INTERNET OF THINGS

Keretakan pada bangunan sering diakibatkan oleh getaran gempa bumi yang menghasilkan regangan pada bangunan yang menghasilkan kerusakan serius pada bangunan dan bisa membahayakan manusia. Maka dirancanglah sebuah sistem monitoring kerusakan bangunan berkonsep Internet of Things (IoT) dengan menggunakan dua buah perangkat Sensor Getaran (Vibration) yang masing-masing terhubung ke Mikrokontroler Arduino sebagai pengontrol penyalaan LED notifikasi level getaran dan ke NodeMCU sebagai pengirim informasi nilai atau level getaran ke Komputer (ThingSpeak) secara realtime melalui jaringan Internet dan Purwarupa bangunan dengan komposisi bahan sesuai standar sebagai bahan pengujian. Pada pengujian, sistem mengontrol level penyalaan dua warna LED jika nilai getaran yang diterima melebihi nilai tertinggi dari masing-masing warna yang ditentukan, makin tinggi nilai sebuah getaran maka makin tinggi pula regangan yang dihasilkan pada bangunan. Proses monitoring melalui sistem IoT menampilkan visualisasi nilai besaran getaran di Komputer (ThingSpeak). Keywords : Sensor Getaran, Keretakan, Internet of Things

SISTEM DETEKSI INTRUSI DAN PREVENSI BERBASIS OPEN SOURCE

Dalam infrastruktur pembuat jaringan nirkabel menjadi dilirik oleh semua orang. Hal ini menimbulkan resiko yang dapat terjadi dikarenakan setiap pengguna yang mampu menangkap gelombang elektromagnetik yang ditransmisikan oleh Access Point. Pengguna disini bisa memanfaatkan celah yang terjadi pada jaringan Nirkabel. Celah yang dimaksud adalah serangan yang dilakukan oleh orang yang tidak bertanggung jawab, sehingga membuat pengguna lain kehilangan data, informasi penting dan sebagainya. Maka perlu adanya aplikasi yang dapat mendeteksi dan mencegah serangan yang dapat terjadi. Salah satu aplikasi yang cukup baik yaitu WAIDPS berbasis opensource sehingga dapat dikembangkan lebih lanjut oleh penggunanya. Pada penelitian kali ini, aplikasi WAIDPS digunakan untuk mendeteksi serangan yang terjadi, terlebih dahulu dibuat scenario untuk menguji aplikasi tersebut. Saat pengujian scenario serangan yang dilakukan mampu dideteksi oleh aplikasi WAIDPS dan aplikasi WAIDPS dapat berjalan pada komputer dengan resource memory yang cukup kecil. Kata Kunci: WAIDPS, Sistem Deteksi Intrusi, Open Source, Security;

DESAIN 3D KEMASAN MINYAK WANGI APLIKASI CAD (COMPUTERED AIDED DESIGN) DENGAN METODE API (ANALYSIS PRODUCT INSPECTION)

Pembuatan produk yang sempurna tidak terlepas dari proses design yaitu 3D modeling & 2D Drawing. Penelitian ini bertujuan adalah membuat rancangan model 3D pada produk kemasan minyak wangi dengan aplikasi CAD, Menghitung hasil pengukuran tutup kemasan minyak wangi secara CPK (Penyimpangan) dan secara Average (rata-rata). Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah pengambilan data keputusan menggunakan api (analysis product inspection). Hasil penelitian yang diperoleh adalah hasil pengukuran tutup kemasan minyak wangi secara CPK (penyimpangan) mendapatkan hasil 0.89, 0.08, -0.41 dan 0.40 diantara nol dan satu menandakan rata-rata proses terletak dalam batas spesifikasi tetapi bagian variasi terletak diluar spesifikasi. Hasil Pengukuran tutup kemasan minyak wangi Secara average, terdapat angka yang berwarna merah yang menandakan dimensi inspection keluar dari basic dimensions khususnya pada point nomer 3 sample 1 sampai 5 semuanya keluar dari batas toleransi . Kata Kunci : Model 3D, Aplikasi CAD, API

SISTEM INFORMASI AKADEMIK DAN MAHASISWA (SIMA) DI LINGKUNGAN KAMPUS UPI CIBIRU

Perguruan Tinggi (PT) dalam meningkatkan pelayanan kepada sivitas akademika ialah dengan menerapkan dan menyediakan fasilitas pelayanan berbasis teknologi informasi dan komunikasi (TIK). Salah satu jenis pelayanan pada departement akademik dan kemahasiswaan ialah pelayanan administrasi permohonan observasi dan penelitian dilakukan menggunakan spereadsheet serta ditulis pada buku agenda. Universitas Pendidikan Indonesia Kampus Cibiru memiliki jumlah mahasiswa yang bertambah tiap tahunnya. Hal ini menimbulkan permintaan pelayanan bertambah sehingga menjadi kurang efisien karena memerlukan waktu proses permintaan yang relatif lama. Oleh karena itu, diperlukan prototipe sistem informasi yang merupakan tahapan pada metode waterfall untuk menganalisa kebutuhan pengguna. Prototipe diperlukan sebelum perangkat lunak sistem informasi dibangun dengan tujuan pembuatan perangkat lunak terstruktur dan tepat waktu. Implementasi metode yang digunakan menggunakan metode tersebut dilakukan pengujian dan validasi terhadap sistem yang telah berjalan menggunakan instrument aplikasi, analisa data, proses permohonan, penyimpanan data serta dokumentasi memberikan hasil SIMA efektif dan efisien dalam memantu tugas pokok dan fungsi akmawa.Kata Kunci: Akademik, Perancangan Sistem Informasi, Sistem Informasi, Waterfall.

PERBANDINGAN MODEL LOGISTIC REGRESSION DAN NEURAL NETWORK PADA KELAHIRAN BAYI DENGAN BERAT BADAN RENDAH

Evaluasi risiko kelahiran bayi dengan berat badan lahir rendah disingkat BBLR menjadi suatu persoalan yang menarik untuk dibahas. Sejumlah penelitian bidang kesehatan khususnya persalinan bertujuan meminimalisir risiko BBLR telah banyak dilakukan dalam usaha mengelak bayi lahir secara abnormal. Data dikelompokkan menjadi dua kelas, bayi dengan berat badan rendah dan bayi dengan berat normal. Sehingga teknik klasifikasi data mining menjadi tepat untuk diterapkan. Penelitian ini mengenai perbandingan algoritma Logistic Regression dan Neural Network yang diterapkan pada data kelahiran bayi berat badan rendah (low birth height). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Neural Network lebih baik dalam melakukan klasifikasi risiko BBLR 97,37% dibanding Logistic Regression dengan akurasi sebesar 94,71. Penerapan klasifikasi data mining menggunakan Logistic Regression dan Neural Network dapat menghasilkan nilai AUC yang baik (excellence classification) sehingga dapat diimplementasikan untuk menentukan risiko BBLR.Kata Kunci: Bayi berat badan lahir rendah, Klasifikasi, Logistic Regression, Neural Network;

EKSPLORASI WEB BROWSER DALAM PENCARIAN BUKTI DIGITAL MENGGUNAKAN SQLITE

Penggunaan Internet yang meningkat membuat semakin maraknya pengguna web browser. Hal ini bisa memberikan dampak pada meningkatnya kejahatan dunia maya menggunakan media tersebut misalnya menyebarkan hoax, penipuan Email dan lain-lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pentingnya melihat aktivitas pada web browser baik terhadap korban maupun pelaku. Hal ini bisa menentukan pola kejahatan pada suatu kasus dan membantu penyidik dalam menganalisis bukti digital yang tersimpan pada WEB Browser sehingga kasus bisa di selesaikan dengan baik dan tepat. Penelitian ini menunjukkan lokasi history pencarian pada cookie, cache, history download dan melihat password yang tersimpan di web browser safari, maxthon dan comodo dragon menggunakan SQLite. Hasil analisis menunjukkan bahwa banyak Informasi yang di peroleh dari bukti digital web browser menggunakan SQLite sehingga metode ini dapat di terapkan untuk mendapatkan bukti digital jika di perlukan sebagai pembuktian sebuah kasus.Kata kunci – Web Browser, SQLite, Bukti Digital

PENGENALAN SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA (SIBI) MENGGUNAKAN GRADIENT-CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengenalan alfabet pada Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI). Penelitian ini memiliki dua kontribusi utama, Pertama dilakukan pengumpulan dataset alfabet SIBI. Kedua, pengenalan alfabet SIBI menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Pada penelitian ini, citra masukan berupa alfabet bahasa isyarat pada lapisan input diberikan filter gradient agar bentuk objek menjadi lebih jelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian filter pada lapisan input dapat meningkatkan akurasi pengenalan yaitu sekitar 85%. Citra masukan yang tidak difilter hanya memperoleh akurasi sebesar 25%. Akurasi terbaik yang diperoleh yaitu 98% dengan meningkatkan jumlah iterasi. Metode yang diusulkan juga diuji menggunakan tiga benchmark dataset. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan akurasi pengenalan pada benchmark dataset yang memiliki background yang kompleks.Kata Kunci: Convolutional Neural Network; Gradient; Sistem Isyarat Bahasa Indonesia