Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Keuntungan Cloud Computing (CC) merupakan teknologi baru yang mempunyai karakteristik on-demand self service, broad network access, resource pooling, rapid elasticity, dan measured service, yang menjanjikan efisiensi dan efektifitas operasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) pada organisasi. Permasalah pada CC dalam mendukung kinerja Lembaga Pemerintahan masih menjadi belum perhatian khusus. Artikel ini memaparkan hasil migrasi data center berbasis CC (Virtual Private Data Center) yang diterapkan pada Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI). Model penerapan ini diharapkan bisa menjadi acuan untuk instansi pemerintah lain yang memiliki karakteristik dan serumpun dengan LIPI maupun instansi pemerintah lain dalam melaksanakan pengelolaan TIK untuk bisa lebih banyak mendapatkan manfaat dari CC sehingga efektifitas dan efisiensi pengelolaan TIK dapat tercapai. "

"Keuntungan Cloud Computing (CC) merupakan teknologi baru yang mempunyai karakteristik on-demand self service, broad network access, resource pooling, rapid elasticity, dan measured service, yang menjanjikan efisiensi dan efektifitas operasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) pada organisasi. Permasalah pada CC dalam mendukung kinerja Lembaga Pemerintahan masih menjadi belum perhatian khusus. Artikel ini memaparkan hasil migrasi data center berbasis CC (Virtual Private Data Center) yang diterapkan pada Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI). Model penerapan ini diharapkan bisa menjadi acuan untuk instansi pemerintah lain yang memiliki karakteristik dan serumpun dengan LIPI maupun instansi pemerintah lain dalam melaksanakan pengelolaan TIK untuk bisa lebih banyak mendapatkan manfaat dari CC sehingga efektifitas dan efisiensi pengelolaan TIK dapat tercapai. "

"Keberadaan data center pada sistem cloud computing sangat besar artinya. Data center yang terletak pada lapisan IaaS pada sistem cloud berisi komponen fisik yang meliputi komponen komputasi seperti server dan switch dan komponen non komputasi seperti sistem pendingin dan pengaturan suhu. Seiring dengan meningkatnya jumlah pengguna data center, maka konsumsi daya listrik pada data center akan meningkat. Telah diusulkan skema penghematan energi pada data center yakni skema DVFS dan DNS. Pada penelitian ini telah disimulasikan menggunakan GreenCloud, yang merupakan ekstensi dari NS2, kepada tiga macam arsitektur data center yakni two-tier, three-tier dan three-tier high-speed dengan jenis workload adalah High Performance Computing HPC. Penerapan skema penghematan meliputi skema DVFS dan DNS saja serta DVFS dan DNS sekaligus. Dari hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penerapan skema DNS menunjukkan hasil terbaik karena berhasil melakukan penghematan rata-rata sebesar 63,42% pada server dan hampir 100% pada switch.

---

The existence of a data center in the cloud computing system was huge. Data center is located on the IaaS layer cloud systems containing physical component includes computing components such as servers and switches and non-computing components such as cooling systems and temperature regulation. Along with the increasing number of users of data center, then the electric power consumption in the data center will increase. Energy conservation schemes have been proposed in the data center is DNS and DVFS.

In this study has been simulated using GreenCloud, which is an extension of NS2, the three kinds of data center architecture these are two-tier, three-tier and three-tier high-speed with the type of data center workloads is HPC High Performance Computing. The applications of the savings schemes include schemes DVFS only, DNS only and both DVFS and DNS. From the results obtained indicate that the application of the DNS control scheme is the best because it managed to save an average of 63.42% on the server and almost 100% on the switch for all data center architecture."

"ABSTRAKPemakaian energi pada data center berbasis cloud computing semakin besar maka dari itu diperlukan penghematan pemakaian energi pada komponen data center seperti server dan switch. Skripsi ini membahas evaluasi pemakaian energi pada data center berbasis cloud computing menggunakan simulator GreenCloud yang merupakan ekstensi dari Network Simulator 2 (NS2). Simulasi evaluasi diuji pada arsitektur two-tier, three-tier dan three-tier high-speed dengan tipe Computationally Intensive Workload (CIW) dengan penerapan metode penghematan Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS), Dynamic Network Shutdown (DNS) dan DVFS+DNS. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penerapan dengan metode DNS menunjukkan penghematan yang paling efisien yaitu penghematan sekitar 69,13% pada server dan hampir 100% pada switch.

---

ABSTRACTEnergy consumption in the cloud computing data center is huge. Energy consumption in the data center consists of computation energy consumption, communication energy consumption and non-IT data center facilities energy consumption. In this project we evaluate IT data center energy consumption such as server and switch using GreenCloud Simulator, that is an extension of Network Simulator 2 (NS2). Simulation applied is in the three kind of data center architectures such as two-tier, three-tier and three-tier high-speed with energy saving method such as Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) mechanism, Dynamic Network Shutdown (DNS) mechanism, and both DVFS and DNS mechanism. The type of workload is Computationally Intensive Workload (CIW). The results indicate that the most efficient energy saving mechanism is DNS which saves energy the average of 69,13% on server and almost 100% on switch."

"Pada penelitian ini, dikembangkan HPC yang menerapkan multicore processing pada program Sistem Pendeteksi Plagiarisme dengan memanfaatkan infrastruktur komputasi awan berbasis OpenStack. Sistem Pendeteksi Plagiarisme merupakan program yang dikembangkan untuk mendeteksi tingkat plagiarisme dari suatu karya ilmiah. Algoritma program yang digunakan untuk penelitian kali ini adalah latent semantic analysis (LSA). Implementasi HPC dilakukan dengan bantuan library OpenMP yang didesain untuk bahasa pemrograman C. Diterapkan dua jenis paralelisme pada program, yaitu paralelisme fungsi dan paralelisme data. Setelah dilakukan pengujian, didapati hasil bahwa kedua metode paralelisme ini mempercepat eksekusi program. Paralelisme fungsi mempercepat waktu eksekusi hingga sebesar 1,03 kali waktu eksekusi serial dan paralelisme data mempercepat waktu eksekusi hingga 1,34 kali waktu eksekusi serial.

---

In this research, HPC with multicore processing is developed on Plagiarism Detection System using OpenStack based cloud computing infrastructure. Plagiarism Detection System is a software developed to detect plagiarism level of a scientific papers. The algorithm used in this program is latent semantic analysis (LSA). HPC implementation is done using OpenMP library which is designed to be used in C programming language. There are two types of paralelism in this program, which are function paralelism and data paralelism, both accelerate the execution time. Function paralelism accelerates program by up to 1,03 times of serial execution while data paralelism decreases the execution time by up to 1,34 times serial execution time."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh cloud computing pada PT X yang merupakan penyedia infrastruktur cloud. Transformasi digital telah meningkat secara global karena terdapat infrastruktur internet yang mapan, sementara di Indonesia masih perlu dikembangkan. Penelitian ini menganalisa penerapan komputasi awan dengan menggunakan analisis PESTEL dan Technology Organization Environment framework. Beberapa penelitian sebelumnya dilakukan dengan melihat cloud dari perspektif pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada awalnya cloud digunakan sebagai penyimpanan data untuk aktivitas tertentu seperti kebutuhan kantor. Namun, saat ini kegiatan telah berubah menjadi kegiatan sehari-hari di dunia maya sehingga menghasilkan big data. Masalah berikutnya, cloud telah dianggap sebagai produk ramah lingkungan karena mengurangi penggunaan sumber daya sementara untuk aktivitas pusat data mengkonsumsi listrik dalam jumlah besar sehingga berkontribusi menciptakan emisi karbon. Bentuk transformasi digital dari berbagai macam aktivitas siber, ini bisa menjadi pasar potensial bagi PT X untuk mengembangkan bisnis mereka.

---

This research aims to evaluate the impact of cloud computing at PT X, a provider of cloud infrastructure. Digital transformation has gained global momentum due to a robust internet infrastructure, while in Indonesia, there is still a need for further development. This study analyses the implementation of cloud computing at PT X as a provider of cloud infrastructure using PESTEL and Technology Organization Environment framework. Previous research primarily focused on the user perspective of cloud computing. The research findings indicate that initially, cloud services were utilized for extensive data storage for specific activities, such as office needs. However, over time, these activities have evolved into daily virtual tasks, resulting in the generation of big data. Another challenge is that, despite being considered an environmentally friendly product, cloud services have the potential to contribute to carbon emissions due to the substantial electricity consumption of data centres. The digital transformation across various cyber activities presents a potential market for PT X to expand their business."

"ABSTRACTInhibitor sodium glucose co-transporter 2 (SGLT2) telah dievaluasi dalam uji klinis sebagai dasar strategi penanganan hiperglikemia pada diabetes. Namun, karena tergolong kelas obat baru antidiabetik oral, inhibitor SGLT-2 masih jarang ditemukan di Indonesia dan harga beli yang masih tinggi untuk dijangkau. Studi ini bertujuan untuk menemukan senyawa kandidat yang berpotensi mempunyai aktivitas sebagai inhibitor SGLT2 dari pangkalan data herbal Indonesia melalui pendekatan penapisan virtual berbasis farmakofor. Model farmakofor inhibitor SGLT2 dibuat dari 10 training set ligan inhibitor SGLT2 menggunakan LigandScout 4.1.5. Sepuluh model farmakofor yang terbentuk kemudian divalidasi menggunakan metode test set dan decoy set. Farmakofor model-1 merupakan model farmakofor terbaik dengan nilai 0,9080, EF1 =56,5 , EF5 = 56,5 dan AUC100 = 0,87 yang akan dijadikan model untuk penapisan virtual. Model-1 terdiri dari 1 interaksi hidrofobik, 1 cincin aromatis, 4 donor ikatan hidrogen dan 5 akseptor ikatan hidrogen. Penapisan virtual menghasilkan tiga senyawa kandidat Hits yang memiliki pharmacophore fit score terbaik terhadap model 1, yakni vitexin = 113,62; cucumerin A = 112,62; dan cucumerin B = 113,51. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Vitexin, Cucumerin A, dan Cucumerin B berpotensi sebagai kandidat senyawa yang mempunyai aktivitas sebagai inhibitor SGLT2.

---

ABSTRACTSodium glucose co transporter 2 SGLT2 inhibitor has been evaluated in clinical trials as the basic strategy of hyperglycemia handling in diabetes. However, because of SGLT 2 inhibitor was the new class of oral antidiabetic, it still rare in Indonesia and because of the high price. This study was intended to find compounds that capable of having activity as SGLT2 inhibitors from Indonesian herbal database through a pharmacophore based virtual screening approach. The SGLT2 inhibitor pharmacophore models was made from 10 training sets of SGLT2 ligand inhibitors using the LigandScout 4.1.5. Ten pharmacophore models which has been made were validated using test set and decoy set methods. The model 1 pharmacophore was the best model, with values of 0.9080, EF1 56.5 , EF5 56.5 and AUC100 0.87 which will serve as models for virtual screening. Model 1 consists of 1 hydrophobic interaction, 1 aromatic ring, 4 hydrogen bond donors and 5 hydrogen bond acceptors. Virtual screening showed three compounds Hits which have best pharmacophore fit scores according to model 1, they were Vitexin 113.62 Cucumerin A 112,62 and Cucumerin B 113,51. These results conclude that Vitexin, Cucumerin A, and Cucumerin B potentially have an activity as a SGLT2 inhibitor."

"Dampak dari letak geografis Indonesia yang diapit dua samudera dan dikelilingi laut membuat Indonesia memiliki laju konveksi yang tinggi. Hal ini menyebabkan banyaknya awan konveksi dan kelimpahan hujan sepanjang tahun sehingga informasi mengenai hujan merupakan hal yang penting terutama untuk sektor pertanian. Kejadian hujan dipengaruhi oleh karakteristik awan, diantaranya ketinggian dan temperatur yang dapat diukur menggunakan instrumen radar dan satelit. Pada penelitian ini, dilakukan estimasi kejadian hujan dengan meninjau karakteristik ketinggian dan temperatur awan bulan Desember 2021 di Provinsi Lampung menggunakan tree-based ensemble learning. Hasil dari studi ini akan menunjukkan algoritma terbaik yang dapat mengklasifikasikan kejadian hujan berdasarkan ketinggian dan temperatur awan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan hasil MCC pada Random Forest sebesar 0.125, Light Gradient Boosting Machine sebesar 0.229, Adaptive Boosting sebesar 0.135, dan Extreme Gradient Boosting sebesar 0.227. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma terbaik untuk klasifikasi biner kejadian hujan berdasarkan data ketinggian dan temperatur awan adalah algoritma Light Gradient Boosting Machine.

---

The geographical location of Indonesia, situated between two oceans and surrounded by seas, leads to high convective activity. This results in abundant convective clouds and rainfall throughout the year, making rainfall information crucial, especially for the agricultural sector. Rainfall events are influenced by cloud characteristics, including height and temperature, which can be measured using radar and satellite instruments. In this study, rainfall events were estimated by examining the characteristics of cloud height and temperature in December 2021 in Lampung Province using tree-based ensemble learning. The results of this study will indicate the best algorithm for classifying rainfall events based on cloud height and temperature. Based on the research conducted, the MCC results were found to be 0.125 for Random Forest, 0.229 for Light Gradient Boosting Machine, 0.135 for Adaptive Boosting, and 0.227 for Extreme Gradient Boosting. The analysis results indicate that the best algorithm for binary classification of rainfall events based on cloud height and temperature data is the Light Gradient Boosting Machine algorithm."

"Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis keamanan jaringan khususnya pada teknologi komputasi awan dari serangan siber. Hal ini didasarkan dengan melihat era sekarang di mana teknologi komputasi awan (Cloud Computing) sedang mengalami perkembangan yang pesat. Banyak perusahaan saat ini mulai beralih dari penggunaan sumber daya secara on-premises menjadi teknologi cloud berjeniskan private cloud dengan alasan efisiensi dan kemudahan yang diberikan teknologi cloud. Namun, kemudahan akses pada teknologi private cloud ini pun justru menjadi peluang yang besar oleh para peretas untuk melakukan serangan siber, seperti Port Scanning, DoS, dan Reverse shell. Oleh karena itu, diperlukan keamanan jaringan yang baik agar teknologi cloud yang digunakan terhindar dari dampak serangan siber yang merugikan. Salah satu metode keamanan yang dapat diterapkan, yaitu dengan implementasi tools Intrusion Detection System (IDS). Intrusion Detection System (IDS) berfungsi untuk mengawasi keamanan jaringan dengan melakukan pendeteksian terhadap anomali atau serangan yang dilakukan melalui analisis lalu lintas jaringan tersebut. Berdasarkan hasil dari penelitian implementasi IDS pada server komputasi awan didapat bahwa nilai rata-rata detection rate IDS dari tiga skenario pengujian serangan siber adalah sebesar 51.19% dengan rata-rata penggunaan CPU dan memori dari server selama pengujian adalah 21.23% dan 29.20%. Hal ini menunjukkan bahwa IDS menunjukkan potensi sebagai tools yang efektif dalam meningkatkan keamanan pada platform cloud computing tanpa memberikan dampak negatif yang berarti terhadap performa perangkat.

---

This research was conducted to analyze network security, especially in cloud computing technology from cyber attacks. This is based on looking at the current era where cloud computing technology is experiencing rapid development. Many companies are now starting to switch from using on-premises resources to private cloud technology due to the efficiency and convenience that cloud technology provides. However, this ease of access to private cloud technology is also a huge opportunity for hackers to carry out cyber attacks, such as Port Scanning, DoS, and Reverse shell. Therefore, good network security is needed so that the cloud technology used can avoid the harmful effects of cyber attacks. One of the security methods that can be applied is the implementation of Intrusion Detection System (IDS) tools. This Intrusion Detection System (IDS) aims to monitor network security by detecting anomalies or attacks through analyzing network traffic. Based on the results of the IDS implementation research on the cloud computing server, it is found that the average IDS detection rate from three cyber attack test scenarios is 51.19% with the average CPU and memory usage of the server during testing is 21.23% and 29.20%. This shows that IDS shows potential as an effective tool in improving security on cloud computing platforms without having a significant negative impact on device performance."

"ABSTRAKKemajuan Teknologi Internet saat ini telah berkembang dengan pesat. Kemajuan tersebut dapat dirasakan oleh penggguna internet, yang menjadikan segala aktifitas pekerjaan dapat dilakukan pada Teknologi Internet sebagai media utamanya. Salah satu Teknologi Internet tersebut adalah Teknologi Cloud Computing. Teknologi cloud belum banyak diaplikasikan di jaringan real. Private Cloud Computing merupakan pemodelan Cloud Computing yang hanya memberikan layanan kepada pengguna tertentu. Pembuatan Cloud Computingpada skripsi ini dilakukan dengan membuat simulasi nyata dengan menggunakan Ubuntu Enterprise Cloud (UEC) yang metode instalasi telah disesuaikan dengan topologi yang disarankan. Kemudian dapat dilakukan pengukuran Quality of Service (QoS) dengan menggunakan parameternya pada saat dilakukan uji coba pengiriman data. Selisih nilai delay untuk file ukuran 5MB, yaitu 3,382 ms; video ukuran 20,5MB, yaitu 5,646 ms; video ukuran 103MB, yaitu 6,837 ms. Selisihnilai throughput untuk file ukuran 5MB, yaitu 500 kBps; video ukuran 20,5MB, yaitu 2000 kBps; video ukuran 103MB, yaitu 5000 kBps. Selisih nilai packet loss untuk file ukuran 5MB, yaitu 0,87%; video ukuran 20,5MB, yaitu 0,708%; video ukuran 103MB, yaitu 0,915%.

---

ABSTRACTThe advancement of current Internet Technology has grown rapidly. The progress can be felt by internet user, which makes the activities of the work can be done on the Inter net Technology as the main media. One of the Internet Technology is Cloud Computing. Cloud Computing has not been widely applied in real networks. Private Cloud Computing is the modeling of Cloud Computing in small scope to provide services to specific users. In this thesis, the Cloud Computing network is done by making a real simulation using the Ubuntu Enterprise Cloud (UEC) which installation method has been adapted to the recommended topology.Quality of Service (QoS) can be measured by using the parameters at the time of trial data delivery. The difference in delay values for the file size of 5MB is 3,382 ms; video size of 20,5MB is 5,646 ms; video size of 103MB is 6,837 ms. The difference in throughput values in file size of 5MB is 500 kBps; video size of 20,5MB is 2000 kBps; video size of 103MB is 5000 kBps. The difference in packet loss values in file size of 5MB is 0, 87%; video size of 20,5MB is 0,708%; video size of 103MB is 0,915%."