Technology Sciences Insights Journal (TSIJ) is a distinguished peer-reviewed publication aimed at fostering advancements in the dynamic field of technology sciences. TSIJ provides an inclusive platform for scholars, researchers, industry practitioners, and policymakers to share their original research findings, transformative ideas, and novel technological innovations. By facilitating the exchange of knowledge and expertise across a wide range of technology-related disciplines, TSIJ strives to push the boundaries of technological possibilities and contribute to global progress and sustainable development.
Implementasi Metode Extra Trees Classifier untuk Klasifikasi Jenis Sampah Menggunakan Ekstraksi Fitur Histogram Warna, Histogram of Oriented Gradient, dan Local Binary Pattern
Peningkatan jumlah sampah yang dihasilkan masyarakat menuntut adanya sistem pemilahan sampah yang lebih efektif dan otomatis. Salah satu teknologi yang dapat digunakan adalah computer vision yang mampu mengenali jenis sampah berdasarkan karakteristik visualnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan enam jenis sampah yaitu kardus, kaca, logam, kertas, plastik, dan sampah menggunakan metode Extra Trees Classifier. Dataset yang digunakan merupakan Dataset Klasifikasi Sampah yang diperoleh dari Kaggle dan telah dibagi menjadi data latih, validasi, dan pengujian. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, ekstraksi fitur menggunakan Histogram Warna, Histogram of Oriented Gradient (HOG), dan Local Binary Pattern (LBP), kemudian dilanjutkan dengan proses klasifikasi menggunakan Extra Trees Classifier. Model evaluasi dilakukan menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score, konfusi matriks, dan ROC Curve. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 99,88% dengan nilai presisi, recall, dan F1-score mendekati 1,00 pada seluruh kelas. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi fitur Histogram Warna, HOG, dan LBP mampu merepresentasikan karakteristik objek sampah dengan baik sehingga menghasilkan performa klasifikasi yang sangat tinggi.
Copyright (c) 2026 Esra Louis, Adlian Jefiza, Feralia Fitri (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Hubungan Adopsi Robot terhadap Peningkatan Produktivitas Menggunakan Pendekatan Random Forest Clasifier
Penelitian ini bertujuan untuk menguji secara empiris apakah jumlah robot yang diadopsi memiliki hubungan yang signifikan terhadap peningkatan produktivitas menggunakan pendekatan algoritma artificial intelligence. Data yang digunakan terdiri atas 27 observasi dari tiga sektor industri, yaitu Manufaktur, Kesehatan, dan Logistik, pada rentang tahun 2015 hingga 2023. Variabel productivity gain bersifat kontinu ditransformasikan menjadi variabel kelas biner berdasarkan nilai median, kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma random forest classifier dengan fitur pendukung berupa variabel industry, cost savings, jobs displaced, dan training_hours. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki akurasi pengujian sebesar 55,6 % dan rata rata akurasi validasi silang hanya 26 %, yang berada di bawah tingkat akurasi tebakan acak. Temuan ini mengindikasikan bahwa, berdasarkan data yang tersedia, tidak ditemukan bukti kuat bahwa peningkatan jumlah adopsi robot berasosiasi secara langsung dengan peningkatan produktivitas.
Copyright (c) 2026 Afra Sinta (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Feature Engineering dan Random Forest dalam Klasifikasi Kegagalan Mesin Menggunakan Dataset AI4I 2020
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi kegagalan mesin pada sistem predictive maintenance menggunakan metode Random Forest dengan memanfaatkan AI4I 2020 Predictive Maintenance Dataset. Data diperoleh dari UCI Machine Learning Repository dan melalui tahapan preprocessing berupa penghapusan atribut yang tidak relevan, penanganan data leakage, serta one-hot encoding pada data kategorikal. Selanjutnya dilakukan feature engineering dengan membentuk fitur baru, yaitu Power_W, Temp_diff_K, dan Wear_Torque, untuk meningkatkan representasi karakteristik mesin. Model Random Forest kemudian dilatih menggunakan data yang telah distandardisasi dan dievaluasi menggunakan Confusion Matrix, ROC Curve, Histogram Distribusi Fitur, Scatter Plot, serta metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh akurasi sebesar 99,08%, precision sebesar 93,06%, recall sebesar 78,82%, F1-score sebesar 85,35%, serta AUC sebesar 0,982. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Random Forest mampu mengklasifikasikan kondisi mesin dengan tingkat akurasi yang tinggi sehingga berpotensi diterapkan sebagai pendukung sistem predictive maintenance pada lingkungan otomasi industri.
Copyright (c) 2026 Bryan Mandagi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Deteksi Keberadaan Manusia dalam Ruangan Berbasis Data Sensor Lingkungan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mendeteksi keberadaan manusia (okupansi) di dalam suatu ruangan berdasarkan data sensor lingkungan melalui pendekatan klasifikasi biner. Data dikumpulkan dari sensor ruangan yang merekam variabel Temperature, Humidity, Light, CO2, dan Humidity Ratio, kemudian diolah menggunakan teknik standardisasi fitur (StandardScaler) dan validasi silang (cross-validation) guna memperoleh gambaran mengenai performa model klasifikasi okupansi ruangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model KNN dengan nilai K=1 memberikan akurasi validasi silang tertinggi sebesar 99,06% dan akurasi pada data uji yang sangat tinggi, yang mengindikasikan bahwa variabel Light dan CO2 memiliki korelasi paling kuat terhadap status okupansi. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap bidang smart building dan efisiensi energi serta menjadi rujukan untuk penelitian selanjutnya.
Copyright (c) 2026 Nur Shakinah Shakinah, Adlian Jefiza (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Mortalitas Gagal Jantung Menggunakan PCA dan K-Nearest Neighbors: Analisis Komparatif Metrik Jarak
Heart failure is a condition in which the heart is unable to pump blood optimally to meet the body’s metabolic demands. Accurate prediction is essential to support timely medical intervention. This study examines the use of the K-Nearest Neighbors (KNN) method to classify heart failure patient outcomes based on nearest-neighbor data from the training set. The method is combined with Principal Component Analysis (PCA) for data dimensionality reduction to predict patient mortality, demonstrating that KNN is a simple and effective approach for medical data analysis.
Copyright (c) 2025 Feralia Fitri, Navessa Julieth (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Air Quality Monitoring System Metode KNN (K-Nearest Neighbor)untuk Mendeteksi Kondisi Kualitas Air
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah system yang berguna untuk mempermudah manusia untuk mengetahui kondisi kualitas air secara manual menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbor). Kualitas air adalah aspek penting dalam kehidupan sehari-hari, dan upaya untuk memastikan air yang aman untuk dikonsumsi merupakan prioritas. Penelitian ini mengajukan pertanyaan utama: "Apakah metode KNN dapat memberikan pendekatan yang efektif dalam mengklasifikasikan kualitas air?" Metodologi penelitian ini melibatkan penggunaan dataset sekunder mengenai kualitas air dan menerapkan algoritma KNN untuk mengkategorikan data tersebut. Hasil dari metode KNN dibandingkan dengan metode klasifikasi lain yang umum digunakan dalam analisis kualitas air. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pandangan yang lebih dalam dan pemahaman yang lebih baik tentang potensi metode KNN. Dengan memakai metode KNN (KNearest Neighbor) diperoleh nilai ketelitian dari K, nilai K yang menggunakan K=5 akurasinya sebesar 97%, setelah KNN mendapatkan hasil dari deteksi, hasil tersebut akan berguna untuk mengatur tindakan dari aktuator. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan baru tentang efektivitas metode KNN dalam mengklasifikasikan kualitas air yang dapat membantu masyarakat dan pemerintah dalam mengambil tindakan respons yang lebih efisien terkait dengan potensi kontaminasi dan masalah kualitas air lainnya. Dengan demikian, penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi berharga pada pemahaman kita tentang kualitas air dan pemanfaatan metode KNN dalam analisisnya.
Copyright (c) 2026 Ardiyan Syah Ariansyah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Industrial Equipment Monitoring Dataset for Predictive Maintenance Analysis
This study develops and evaluates a Support Vector Machine (SVM) model using a Radial Basis Function (RBF) kernel to detect faulty conditions in systems based on sensor data (temperature, pressure, vibration, humidity). The data is processed through normalization and split into training and testing sets. The evaluation results show an overall model accuracy of 0.93. The model is highly effective in identifying normal conditions (precision 0.93, recall 1.00), but less optimal in detecting faulty conditions (precision 0.96, recall 0.30), indicating a high number of false negatives and a low F1-score (0.45) for this class. The ROC AUC score of 0.892 indicates good overall discriminative ability. This performance gap is likely due to class imbalance. Enhancing faulty detection through class imbalance handling or further model optimization is recommended for critical applications.
Copyright (c) 2025 Kreshna Lucky Pradana, Adlian Jefiza (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Klasifikasi Status Monitoring Automatic Pump Water Machine Studi Kasus: Industri Manufaktur
In the modern industrial world, real-time monitoring of system conditions is crucial to maintain efficiency and prevent equipment damage. This research aims to classify industrial system conditions based on sensor data using the K Nearest Neighbors (KNN) algorithm. The data used consists of four main parameters namely pressure, flow rate, voltage, and engine speed (RPM), which are then classified into three conditions: Alert, Critical, and Normal. Preprocessing is done with Min-Max normalization and division of data into training and test data. The evaluation results show that the KNN method is able to achieve an accuracy of 58% with a mean squared error (MSE) value of 1.06 and an average cross-validation accuracy of 64%. These results show that KNN is effective enough to be used as an initial method for industrial system condition detection, although the classification performance for the Critical category can still be improved.
Copyright (c) 2025 Indra Mora Indra, Adlian Jefiza Adlian (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Support Vector Machine untuk Deteksi Gangguan pada Sensor Berbasis Data Suhu (Sensor Fault Detection)
Deteksi gangguan pada sensor merupakan aspek penting dalam sistem monitoring industri untuk mencegah kegagalan fungsi dan memastikan keandalan operasional. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi gangguan sensor menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berbasis data pembacaan suhu. Data dikategorikan sebagai gangguan apabila berada di luar rentang normal 10–30°C. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, pelatihan model, serta evaluasi kinerja menggunakan confusion matrix, ROC-AUC, mean squared error (MSE), dan validasi silang. Hasil menunjukkan akurasi model sekitar 90% dan nilai AUC di atas 0,90, menandakan kemampuan yang baik dalam membedakan kondisi normal dan gangguan. Namun, recall pada kelas gangguan masih rendah akibat ketidakseimbangan data. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM berpotensi diterapkan dalam sistem deteksi gangguan sensor berbasis kecerdasan buatan, dengan rekomendasi pengembangan lebih lanjut pada penanganan ketidakseimbangan data untuk meningkatkan sensitivitas terhadap kelas minoritas.
Copyright (c) 2026 Meisy Dwi Putri (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Deteksi Dini Kondisi Peralatan Berdasarkan Data Sensor
Dalam dunia industri modern, sistem otomasi berbasis data semakin banyak digunakan, salah satunya untuk keperluan pemeliharaan peralatan secara prediktif. Penelitian ini membahas penerapan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mendeteksi kondisi peralatan (normal atau bermasalah/faulty) berdasarkan data sensor seperti suhu, tekanan, getaran, dan kelembaban. Data yang digunakan sebanyak 1.535 data yang terbagi menjadi dua kelas, yaitu 0 (normal) dan 1 (faulty). Proses dimulai dari pra-pemrosesan data, normalisasi, pemisahan data latih dan uji, hingga pelatihan model SVM menggunakan kernel RBF. Hasil evaluasi menunjukkan model SVM memiliki akurasi sebesar 97%, nilai AUC 0,978, serta f1-score untuk kelas faulty sebesar 0,87. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM mampu melakukan klasifikasi kondisi peralatan dengan sangat baik dan cocok digunakan untuk sistem maintenance otomatis. Kata kunci: SVM, klasifikasi, sensor industri, prediktif maintenance, data mining.
Copyright (c) 2026 Stefanny Aprilia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Data URL Dengan Menggunakan K-Nearest Neghbor (KNN) untuk Deteksi Hishing Website
Phishing merupakan salah satu bentuk ancaman keamanan siber yang sering terjadi dengan memanfaatkan URL palsu. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap URL yang berpotensi sebagai phishing menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset yang digunakan memiliki tiga fitur utama: panjang URL, panjang hostname, dan panjang path, serta label target berupa kategori phishing (1) atau bukan phishing (0). Dengan melakukan preprocessing dan normalisasi data, model KNN diimplementasikan dan dievaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 59% dengan distribusi performa yang tidak seimbang pada masing-masing kelas. Meskipun hasilnya belum optimal, pendekatan ini menunjukkan potensi dalam mendeteksi phishing berbasis karakteristik URL.
Copyright (c) 2025 Fartiwi Angreini, Adlian Jefiza (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapa MLP CLasifier untuk Klasifikasi Data Sensor Pada Aplikasi Robotika Cerdas
Perkembangan sistem robotika cerdas sangat dipengaruhi oleh kemampuan perangkat dalam memahami kondisi lingkungan sekitarnya secara otomatis melalui pemrosesan data sensor. Salah satu tantangan utama adalah bagaimana data sensor yang bersifat kompleks dan bervolume tinggi dapat diolah untuk menghasilkan informasi yang bermakna bagi pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Multilayer Perceptron (MLPClassifier) dalam proses klasifikasi data sensor yang diperoleh dari sistem robotika. Dataset yang digunakan memuat berbagai fitur numerik hasil pembacaan sensor serta label aktivitas atau kondisi yang ingin dikenali. Proses dilakukan melalui tahap pembersihan data, transformasi numerik, encoding label, normalisasi fitur, dan pelatihan model. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE), confusion matrix, dan classification report. Hasil pengujian menunjukkan bahwa meskipun model mampu mengenali sebagian besar kelas, masih terdapat permasalahan dalam hal ketidakseimbangan kelas dan performa klasifikasi pada kelas minoritas. Model MLP terbukti memiliki potensi untuk diterapkan pada pengklasifikasian data sensor dalam domain robotika, namun masih dibutuhkan pendekatan tambahan seperti tuning parameter dan balancing data. Studi ini memberikan kontribusi terhadap pemanfaatan machine learning untuk mendukung sistem robotika adaptif dan otonom.
Copyright (c) 2025 Muhammad Wahyu Ramadhan, Adlian Jefiza (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Gerakan Otomasi Berdasarkan Data Sensor Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Dalam era industri modern, klasifikasi gerakan secara otomatis menjadi bagian penting dalam sistem otomasi. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan data gerakan berdasarkan tiga fitur sensor sudut, yaitu temperature, pressure, dan humidity. Dataset berisi 1.000 entri yang terbagi dalam beberapa kelas gerakan (faulty). Proses dimulai dari pra-pemrosesan data, normalisasi, pemisahan data latih dan uji, hingga pelatihan model SVM menggunakan kernel RBF. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 96% dengan f1-score rata-rata mencapai 0,81. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM efektif untuk mengklasifikasikan gerakan berbasis data sensor dan berpotensi untuk digunakan dalam sistem otomasi berbasis kecerdasan buatan.
Copyright (c) 2025 Nilam Saswaty Manalu, Adlian Jefiza (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengendalian Presisi Motor Servo Menggunakan Metode PID Dan Fuzzy
Perkembangan teknologi CNC menuntut sistem pengendalian motor servo yang presisi untuk memastikan akurasi pergerakan ballscrew. Penelitian ini membandingkan metode Proportional-Integral-Derivative (PID) dan Fuzzy Logic dalam mengontrol motor servo. Metode PID menggunakan parameter Kp, Ki, dan Kd untukmeminimalkan error secara iteratif, sedangkan Fuzzy Logic menerapkan aturan linguistik yang adaptif terhadap ketidakpastian. Pengujian dilakukan berdasarkan tingkat error dan akurasi sistem. Hasil menunjukkan bahwa metode PID memiliki tingkat error antara2,62% hingga 3,99%, dengan rata-rata akurasi 96,01%. Sementara itu, metode Fuzzy menunjukkan error maksimum 0,08% dan akurasi99,92%, atau meningkat sekitar 1,04 kali lipat dari PID. Dengandemikian, Fuzzy lebih unggul dalam akurasi dan adaptivitas, sedangkan PID cocok untuk kestabilan sistem.
Copyright (c) 2025 Rahmi Agustin, Diono (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Rancang Bangun Sistem Keamanan Kotak Amal Berbasis IoT Untuk Antisipasi Ketika Terjadi Pencurian
Kotak amal Masjid sering menjadi target pencurian yang menyebabkan kerugian finansial dan menurunkan kepercayaan jamaah. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem keamanan kotak amal berbasis Internet of Things (IoT) guna mendeteksi ancaman dan memberikan peringatan dini. Sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor getar SW-420, RFID RC522 untuk autentikasi, GPS Neo-6M untuk pelacakan lokasi, sensor infrared, serta buzzer sebagai alarm. Fitur notifikasi real-time diimplementasikan melalui aplikasi telegram. Metode yang digunakan mencakup perancangan perangkat keras dan perangkat lunak, integrasi modul, serta pengujian sistem secara menyeluruh. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi getaran dan pembacaan kartu RFID dengan akurasi tinggi, serta mengirimkan koordinat lokasi GPS secara tepat. Notifikasi dikirimkan rata-rata dalam waktu dua detik. Konsumsi daya efisien memungkinkan perangkat beroperasi hingga delapan jam menggunakan baterai 12 volt. Sistem ini efektif meningkatkan keamanan dan keandalan kotak amal berbasis teknologi modern.
Copyright (c) 2025 SUHERI CANIAGO, Diono (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi dan Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani Sugeno Deteksi Kebocoran Gas LPG Sensor MQ-2 dan MQ-6
Rumah sebagai tempat berlindung dapat menjadi berbahaya akibat kebocoran gas LPG, yang mengakibatkan kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksi kebocoran gas LPG menggunakan sensor MQ-2 dan MQ-6, serta membandingkan efektivitas metode Fuzzy Mamdani dan Sugeno. Metode penelitian melibatkan pengujian kedua sensor dan penerapan kedua metode fuzzy untuk menentukan kinerja deteksi gas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang berhasil mendeteksi kebocoran dengan mengaktifkan buzzer dan LED sebagai sinyal peringatan. Sensor MQ-6 terbukti lebih responsif dibandingkan MQ-2 dalam mendeteksi kadar gas. Selain itu, metode Fuzzy Sugeno diidentifikasi sebagai yang lebih optimal, dengan grafik deteksi yang stabil dan responsif dibandingkan Fuzzy Mamdani, yang menunjukkan fluktuasi lebih signifikan. Penelitian ini menegaskan bahwa kombinasi sensor yang berbeda dan metode Fuzzy Sugeno dapat meningkatkan akurasi dan keandalan dalam mendeteksi kebocoran gas LPG.
Copyright (c) 2025 Melany Yulistia, Ayu Wandira (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Smart Lock Sistem Deteksi Iris Mata Manusia
Mata salah satu bagian dari tubuh penting bagi manusia sebagai Indera penglihatan, dari mata kita bisa mengenali orang dengan menggunakan alat elektronik pada system deteksi biometric iris mata. Pada Penelitian ini akan dilakukan deteksi biometric iris mata pada manusia secara langsung menggunakan sensor kamera IR. Tangkapan kamera yang dihasilkan seperti ekstraksi fitur pada citra iris mata akan diklasifikasikan menggunakan kecerdasan buatan, menggunakan Metode algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dan Draw-Keypoints. Kecerdasan buatan pada pendeteksian mata ini akan menghasilkan nilai akurasi pada pengenalan kemiripan mata yang akan dideteksi, sistem dari tahap input data dengan pengenalan iris mata yang akan dibaca menggunakan Keypoints dari metode SIFT, dengan akuisisi citra menggunakan kamera inframerah data di pros-es dan dihitung dari nilai akumulasi keypoint dari tiap citra. Output nilai akurasi dari hasil deteksi akan menen-tukan akses terbukanya kunci. Penelitian ini diharapkan bisa mendeteksi biometric iris mata, seseorang sehingga dapat mengenali dengan teknologi yang bisa digunakan untuk berbagai hal salah satunya kemaamanan suatu seperti contoh prototype yang akan dibuat untuk membuka sesuatu menggunakan deteksi iris mata.
Copyright (c) 2025 Vio Rahmadani Yaser, Diono, Budi Sugandi, Fadli Firdaus (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Perbandingan Framework Keamanan Jaringan(NIST CSF, CIS Controls, ISO 27001)
Keamanan jaringan menjadi elemen krusial dalam mendukung keberlangsungan operasional organisasi pada era digital saat ini. Riset ini mengkaji dan membandingkan tiga framework keamanan informasi terkemuka: NIST Cybersecurity Framework (CSF), CIS Controls, dan ISO/IEC 27001, untuk menentukan pendekatan yang paling sesuai berdasarkan skala dan kebutuhan organisasi. Metode deskriptif-komparatif digunakan dalam penelitian ini dengan mengandalkan data sekunder dari standar resmi, literatur akademik, dan studi kasus. Hasil studi menunjukkan bahwa NIST CSF unggul dalam fleksibilitas dan dapat diterapkan secara modular, CIS Controls efektif secara teknis untuk organisasi dengan sumber daya terbatas, sementara ISO/IEC 27001 menawarkan sistem manajemen keamanan informasi yang komprehensif dan bersertifikasi. Penelitian ini menyarankan kombinasi penggunaan framework agar dapat membentuk strategi keamanan informasi yang berkelanjutan dan kontekstual.
Copyright (c) 2025 Rakhmadi Rahman, Asti Ananta, Besse Surianti (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Modifikasi pada Metode Optimasi Dinamika Spiral dengan Teknik Clustering dalam Menemukan Semua Solusi Sistem Persamaan Taklinear
Mencari solusi dari sistem persamaan taklinear masih merupakan pekerjaan yang menantang dalam sains komputasi. KA. Sidarto dan A. Kania[1] menggunakan metode optimasi dinamika spiral yang dikombinasikan dengan teknik clustering dan pemanfaatan barisan Sobol dalam membangun titik-titik awal pada fase diversi kasi untuk mendapatkan seluruh solusi dari sistem pada daerah terbatas dalam satu kali komputasi. Namun untuk dimensi pencarian yang cukup tinggi, waktu komputasi yang dibutuhkan lebih banyak. Pada paper ini, dilakukan modifikasi pada saat penentuan titik-titik sebagai pusat cluster untuk selanjutnya diterapkan optimasi spiral. Hasil yang diperoleh menunjukkan perbedaan waktu komputasi yang cukup signi kan antara metode optimasi spiral dengan teknik clustering dengan modi kasi dan tanpa modi kasi untuk dimensi pencarian n > 2.
Copyright (c) 2024 Susi Lestari Lestari (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Faktor-faktor psikologis yang mempengaruhi niat beli kendaraan listrik masyarakat Kota Batam
Penelitian ini bertujuan menguji peran resistensi terhadap perubahan dan kebutuhan akan keunikan terhadap niat membeli kendaraan listrik, serta peran nilai yang dirasakan dan norma pribadi. Menggunakan pendekatan deskriptif-kuantitatif, penelitian ini melibatkan 150 responden dengan analisis Structural Equation Model (SEM) melalui SmartPLS 3.0. Hasil penelitian menunjukkan willingness to pay secara langsung memengaruhi purchase intention kendaraan listrik secara positif dan signifikan. Resistance to change memiliki pengaruh langsung dan tidak langsung yang signifikan terhadap willingness to pay dan purchase intention. Need for uniqueness dan environmental concern juga berpengaruh signifikan secara langsung maupun tidak langsung terhadap kedua variabel tersebut. Selain itu, perceived trust in EVs, norma pribadi, dan nilai yang dirasakan terbukti memiliki pengaruh positif dan signifikan, baik secara langsung maupun tidak langsung, terhadap willingness to pay dan purchase intention. Temuan ini menyoroti pentingnya faktor psikologi dan nilai dalam membentuk niat membeli kendaraan listrik.
Copyright (c) 2024 May Lintang Sandi Rella, Hajan Hidayat (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Effectiveness of the Online Learning Process and Work Engagement of Educators Due to Changes in Management Policy During the Covid-19 Pandemic: A Case Study of the Bina Ummah Foundation of Doctor Haji Adamri Al Husainy
The purpose of this study was to find out and explore information about how effective the online learning process is and how the work engagement of educators at the Bina Ummah Doktor Haji Adamri Al Husainy Foundation in Batam City during the covid-19 pandemic. This type of research uses a qualitative approach with a case study method. Informants or subjects in this study were MI and MTs educators, Chair of the Foundation, One Roof Management (MSA) staff and had worked for at least 2 years. Data collection techniques using semi-structured interview techniques. Researchers used data analysis described by Creswell. The results of this study indicate the goals and objectives of the Bina Ummah Foundation for education, social and religious or religion. During covid-19 the Foundation implemented a new policy, namely the online learning process using technology. The media used are Zoom, Whatsapp, Google Meet, and Youtube. This policy is considered less effective. This is due to obstacles such as no interaction so that students cannot understand, difficulties in delivering material, material is difficult for students to accept, lack of awareness of obligations. The advantages of this policy are having free time and increasing knowledge about technology. In addition, the drawbacks of this policy are a lot of time wasted, the learning process is not effective and the lack of awareness of responsibility to students. The level of work engagement is considered to have decreased from before, but it did not break the aspect of the work spirit or vigor of the educators. Aspects of dedication are given by educators by showing a sense of love for their work such as being responsible, committed, disciplined, obeying the rules and working sincerely and sincerely. Work engagement factors are the existence of trust, work contracts and the existence of reciprocal relationships that are accepted. Aspects of the preoccupation of work or absorption most of them feel more engrossed in working when face to face. disciplined, obeying the rules and working sincerely and sincerely. Work engagement factors are the existence of trust, work contracts and the existence of reciprocal relationships that are accepted. Aspects of the preoccupation of work or absorption most of them feel more engrossed in working when face to face. disciplined, obeying the rules and working sincerely and sincerely. Work engagement factors are the existence of trust, work contracts and the existence of reciprocal relationships that are accepted. Aspects of the preoccupation of workor absorption most of them feel more engrossed in working when face to face.
Copyright (c) 2024 Leni Rizqa Astuti, Hajan Hidayat (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis penerapan Trust Network Access (ZTNA) dengan penggunaan CAPTCHA pada website umum
The conventional security model centered on network perimeter is no longer adequate given the increasingly complex cyber threats and the rise in digital technology usage. The Zero Trust Network Access (ZTNA) security method emerges as a more effective solution to address these threats. According to ZTNA, no entity can be automatically trusted, whether inside or outside the network, so every access must be validated first. This study examines the concept of ZTNA, its principles, and its implementation stages on a website. The study shows that ZTNA enhances security through strict verification of each user and device via multifactor authentication (MFA) and continuous monitoring of user activity. Although implementing ZTNA presents challenges such as high initial costs and integration complexity, this method offers flexibility, better work mobility, and reduced attack surfaces through contextual access policies and micro-segmentation. This study provides practical guidelines for organizations looking to adopt ZTNA to improve their network security.
Zero Trust Network Access (ZTNA), Network Security, Multifactor Authentication (MFA), Micro-Segmentation, Contextual Access Policies.
Subjects: Network Security Zero Trust Network Access (ZTNA) Multifactor Authentication (MFA) Micro-Segmentation Contextual Access Policies Cyber Threats Security Implementation CAPTCHA Security Models Access Control Strategies Web Security Digital Risk Management
Copyright (c) 2024 Hafizhah Najwa (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Zero Trust Network Access (ZTNA) dengan penggunaan CAPTCHA pada website umum
Metode keamanan yang mengutamakan prinsip "tidak ada yang dipercaya secara default" untuk mengakses sumber daya jaringan dikenal sebagai Zero Trust Network Access (ZTNA). ZTNA dapat memperkuat sistem informasi, terutama situs web umum yang rentan terhadap serangan siber. Studi ini membahas penerapan ZTNA dengan menambahkan CAPTCHA sebagai metode verifikasi untuk memastikan bahwa pengguna yang mengakses website adalah manusia dan bukan bot. Dengan menganalisis berbagai studi kasus dan implementasi nyata, penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan CAPTCHA dalam konteks ZTNA meningkatkan keamanan dan juga mengurangi risiko serangan DDoS dan penyalahgunaan akses. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi ZTNA dan CAPTCHA dapat meningkatkan keamanan web dengan menambahkan lapisan perlindungan tambahan.
Zero Trust Network Access, ZTNA, CAPTCHA, Keamanan Siber, Website Umum, Verifikasi Pengguna, Serangan DDoS, Perlindungan Data
Zero Trust Network Access, ZTNA, CAPTCHA, keamanan siber, website umum, verifikasi pengguna, serangan DDoS, perlindungan data.
Copyright (c) 2024 Aldi Fatur Rahman, Rakhmadi Rahman (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis jaringan internet menggunakan Wireshark pada warkop
Karena teknologi yang memungkinkan akses informasi dengan cepat dan mudah, penggunaan internet telah menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari. Tetapi penggunaan internet juga dapat menyebabkan masalah seperti masalah jaringan, masalah keamanan, dan penurunan kinerja. Administrator jaringan dapat memantau keamanan jaringan, memecahkan masalah, menemukan intrusi, dan mengoptimalkan kinerja dengan menggunakan perangkat lunak analisis jaringan Wireshark, yang mencatat dan menganalisis lalu lintas jaringan secara real-time. Dengan menggunakan parameter throughput, delay, dan packet loss, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja jaringan internet. Untuk menerapkan Quality of Service (QoS), Wireshark digunakan. Kebun Kopi Pare-Pare adalah salah satu lokasi pengujiannya. Pengujian tambahan menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan throughput 345 kbps, kehilangan paket 0%, dan delay 1,124 ms. Namun, throughput di bagian kota Pare-Pare sudah berstandar TIPHON dan nilai packet loss 0%. Dalam analisis ini Wireshark digunakan untuk mengumpulkan data dan menganalisis parameter kinerja jaringan. Penelitian ini dapat membantu meningkatkan efisiensi jaringan dan meningkatkan kinerja jaringan.
Keamanan jaringan, Wireshark, Pengumpulan Data, Analisis Parameter, Efisisensi Jaringan, Dan Kinerja JAringan
Copyright (c) 2024 Rakhmadi Rahman, Muhammad Imamulkhair (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Keamanan data terenkripsi: studi kasus enkripsi AES dalam pengembangan web formulir aduan PPKS ITH
Keamanan informasi menjadi krusial di era digital, terutama untuk data sensitif dari formulir pelaporan kekerasan seksual pada platform PPKS. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) untuk enkripsi data di platform tersebut. Metode yang digunakan meliputi studi literatur mengenai kriptografi dan AES, desain sistem enkripsi dan dekripsi, serta implementasi kode PHP dengan AES-256-CBC. Hasilnya menunjukkan bahwa enkripsi dan dekripsi data sensitif terlindungi secara efektif, menghasilkan ciphertext yang tidak dapat dibaca tanpa proses dekripsi yang tepat. Namun, ditemukan kendala dalam batasan ukuran data dan pengelolaan kunci. Saran perbaikan meliputi penyesuaian konfigurasi server dan peningkatan penanganan error untuk meningkatkan performa dan keamanan sistem.
Copyright (c) 2024 Rakhmadi Rahman, Andi Riah Zahirah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Keamanan Jaringan Kecerdasan Buatan dan Implementasi Solusi Keaman
Dalam ranah keamanan jaringan modern, Kecerdasan Buatan (AI) telah muncul sebagai komponen penting. Teknologi AI digunakan untuk mengoptimalkan efisiensi alur kerja, mendeteksi anomali, dan meningkatkan langkah-langkah keamanan secara keseluruhan. Namun, integrasi AI yang meluas juga memperkenalkan tantangan baru, termasuk serangan musuh, eksploitasi model, dan keracunan data, yang mengancam integritas data dan keamanan infrastruktur. Makalah ini mengeksplorasi sinergi antara solusi keamanan berbasis AI dan konfigurasi firewall tradisional, terutama memanfaatkan teknologi Cisco ASA, untuk meningkatkan pertahanan jaringan terhadap beragam ancaman cyber. Dengan menggunakan AI untuk deteksi anomali waktu nyata dan respons ancaman otomatis, dilengkapi dengan protokol firewall yang kuat, organisasi dapat membangun kerangka kerja pertahanan yang diperkuat. Adaptasi strategi keamanan yang berkelanjutan memastikan perlindungan proaktif terhadap ancaman yang terus berkembang, menggarisbawahi pentingnya solusi AI dan firewall yang terintegrasi dalam melindungi aset digital.
Copyright (c) 2024 Nurul Hikma, Rakhmadi Rahman (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis dan Pencegahan Serangan DDoS Pada Jaringan Skala Besar
Evolusi teknologi jaringan telah mencapai masa kritis, dan arsitektur Internet saat ini mencapai batasnya dalam memenuhi kebutuhan modern. Serangan DDoS (Distributed Denial of Service) adalah salah satu ancaman terbesar di dunia keamanan siber saat ini. Serangan-serangan ini dapat menimbulkan dampak teknis dan ekonomi yang signifikan terhadap korbannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi jenis serangan DDoS yang menargetkan jaringan besar dan menemukan cara efektif untuk mencegah dan mengurangi dampak serangan tersebut. Fokus penelitian mencakup pengklasifikasian jenis serangan DDoS, analisis pola serangan umum, dan evaluasi teknik pencegahan dan mitigasi yang paling efektif. Temuan kami menunjukkan bahwa serangan DDoS pada jaringan besar dapat dikategorikan menjadi serangan lapisan aplikasi dan serangan volumetrik. Simulasi serangan DDoS dilakukan untuk menganalisis dampak dan menguji efektivitas pertahanan menggunakan iptables. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi keamanan komprehensif untuk melindungi jaringan besar dari ancaman DDoS.
Dampak teknis dan finansial serangan DDoS
Copyright (c) 2024 Ghina R.S Odja, Rakhmadi Rahman (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Mitigasi Malware dan Ransomeware Pada Jaringan Komputer
Keamanan jaringan komputer menghadapi tantangan signifikan dari ancaman malware dan ransomware yang semakin canggih. Laporan ini membahas jenis-jenis malware dan ransomware yang paling umum dan berbahaya, metode deteksi yang efektif, serta strategi mitigasi yang dapat diterapkan untuk mencegah dan merespons serangan. Penelitian ini menggunakan studi literatur untuk mengidentifikasi pendekatan terbaik dalam mendeteksi dan mengatasi ancaman siber ini. Hasilnya menunjukkan pentingnya penerapan solusi keamanan terintegrasi, edukasi pengguna, dan inovasi teknologi dalam menjaga keamanan jaringan komputer
Copyright (c) 2024 Andi Putri Wildana Wildana, Rakhmadi Rahman (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Keamanan Jaringan Cloud-Native dan Implementasi Solusi Keamanan Menggunakan Cloud Computing
Studi ini menginvestigasi penerapan tentang keamanan jaringan cloud-native dan implementasi solusi keamanan yang efektif untuk melindungi aplikasi dan data dari ancaman-ancaman. Cloud-native telah menjadi suatu kebutuhan yang sangat penting dalam era digital saat ini, memungkinkan pengembangan aplikasi yang lebih cepat dan efisien. Namun, hal ini juga memerlukan strategi keamanan yang lebih efektif. Solusi keamanan cloud-native harus dapat menghadapi tantangan-tantangan keamanan yang terkait dengan penggunaan cloud computing, seperti manajemen identitas dan akses, keamanan jaringan, dan investigasi serta respons otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengembangkan cloud-native yang lebih aman untuk meningkatkan keamanan aplikasi. Implementasinya meliputi integrasi teknologi cloudnative dengan keamanan terbaik, seperti otomatisasi, microservices, dan kontainerisasi, untuk meningkatkan visibilitas, otomatisasi keamanan, skalabilitas, dan keandalan aplikasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan keamanan jaringan cloud-native dan implementasi solusi keamanan yang efektif.
Copyright (c) 2024 Rakhmadi Rahman, Umi kalsum Umi kalsum (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pada era digital, penggunaan media sosial meningkat secara signifikan, namun hal ini juga meningkatkan risiko keamanan dan privasi. Penelitian ini menyajikan analisis keamanan jaringan media sosial yang berfokus pada perlindungan informasi pribadi pengguna. Penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar pengguna tidak memahami kebijakan privasi media sosial dan bagaimana informasi pribadi mereka dilindungi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis keamanan profil pengguna media sosial dari ancaman aktivitas pengumpulan informasi menggunakan metode intelijen sumber terbuka untuk membuat profil target. Hasil penelitian ini dapat membantu meningkatkan kesadaran pemilik data dan penyelenggara sistem elektronik untuk lebih memperhatikan keamanan sistem informasi terhadap data pribadi seseorang.
Copyright (c) 2024 Rakhmadi Rahman, Figra Dwi Kuncahya (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0