Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Live blog merupakan suatu media dari situs berita yang menyajikan update-update tentang suatu topik yang sedang terjadi. Update-update tersebut disampaikan secara rutin setiap hari. Suatu artikel live blog bisa berhalaman-halaman. Metode live blog summarization sudah pernah dilakukan, dan menghasilkan summary yang layak. Namun, metode tersebut belum layak dijadikan aplikasi berskala besar. Ini dikarenakan metode tersebut dirancang untuk sistem tersentralisasi, sehingga tidak ada distribusi terhadap data-data tersebut. Ini berpengaruh pada performa sistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan konsep summarization platform yang terdistribusi bernama ReBlogSum, mulai dari merancang arsitektur terdistribusi, sampai tes dan simulasi pada arsitektur tersebut dibandingkan dengan arsitektur tersentralisasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai ReBlogSum dan sistem terdistribusi pada proses live blog summarization.

---

Live blog is a kind of media from a news site which serves updates about an ongoing topic. Those updates are delivered routinely every day. A live blog article can have many pages. The live blog summarization method has been provided, an produced a decent summary. However, the method is not feasible to be made a large-scale application. It is because the method was designed to run on centralized system. Therefore, it lacks the distribution towards the data. It affects the system performance. This research aims to develop the novel distributed summarization platform called ReBlogSum, beginning from designing the distributed architecture, until the testing and simulation to the system compared to the centralized system. This research is expected to give the insight about ReBlogSum and distributed system onto the live blog summarization process."

"Cloud computing adalah sebuah paradigma komputasi yang berkembang dari teknologi yang ada, seperti grid computing, virtualisasi dan Internet. Cloud computing memberi ilusi sumberdaya komputasi yang tak terhingga, yang dapat diakses dari mana saja, kapan saja. Meskipun cloud computing berpotensi memberikan manfaat yang besar, namun masalah keamananya masih menjadi pertanyaan, yang mana menghambat adopsinya. Persoalan keamanan pada cloud computing menjadi semakin rumit karena karakteristik cloud computing yang khas seperti kelenturan alokasi sumberdaya, dan pengguna yang jamak. Jaringan cloud berbasis platform Eucalyptus banyak diterapkan pada fasilitas cloud privat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi hambatan atas pelayanan jaringan cloud akibat serangan yang terarah (targeted attack), pada sistem jaringan cloud berbasis platform Eucalyptus. Pengujian menunjukan adanya peningkatan waktu respon hingga 2863,22% akibat serangan terarah terhadap layanan web administrasi. Penerapan pembatasan dan kendali laju data (rate control, rate limit) pada penelitian ini merupakan solusi untuk mengurangi dampak serangan terarah. Dengan langkah mitigasi ini peningkatan beban dapat dikendalikan sehingga tidak memengaruhi pelayanan. Pengujian kerentanan menunjukan layanan jaringan cloud berbasis platform Eucalyptus tidak memiliki ancaman kerentanan yang berpotensi menjadi serangan keamanan.

---

Cloud computing is a computing paradigm that evolve from existing technology, such as grid computing, virtualization and the Internet. Cloud computing provides an illusion of unlimited computing resources, which can be accessed from anywhere, anytime. Despite the potential gains achieved from the cloud computing, the model security is still questionable which hindered adoption. The security problem becomes more complicated under the cloud model as new dimensions have entered into the problem scope related to the model architecture, multi-tenancy, elasticity, and layers dependency stack.

Eucalyptus based cloud network service widely deployed as private cloud infrastructure. Experiment on this paper focused on finding potential denial-ofservice (DoS) and the impact on ability to provide services during attack. We observe an increase on response time up to 2863,22% during targeted attack to the web-based management service.

Mitigation effort by implementing rate control and rate limit on cloud controller help on reducing average system load to an acceptable level, which prevents disruption of the service. Vulnerability testing in this research shows that Eucalyptus web-based management does not have exploitable security hole."

"Cloud computing adalah teknologi baru hasil pengembangan dari sistem berbasis Internet dengan sumber daya komputasi dalam skala besar yang disediakan melalui Internet untuk pengguna. Aplikasi multimedia pada cloud membutuhkan Quality of Service (QoS) seperti bandwidth, delay, dan lain-lain. Penyediaan QoS merupakan tantangan pada multimedia cloud computing. Penelitian ini mengusulkan sistem QoS MEC, sebuah sistem QoS cloud computing dengan kombinasi teknologi Hadoop dan metode Load Balancing berbasis Eucalyptus untuk aplikasi multimedia. Hadoop merupakan platform yang bersifat open source digunakan untuk data berukuran besar yang diproses secara terdistribusi dan paralel. Load balancing merupakan metode untuk membagi beban kerja server. Hasil pengujian menunjukkan bahwa terjadi percepatan response time dan peningkatan throughput, terbesar terjadi pada saat jumlah koneksi per detik 5000. Persentase percepatan response time video ukuran 58,4 MB, adalah 20,42 %; video ukuran 137 MB, adalah 21,36%; video ukuran 249 MB, adalah 21,51%. Persentase peningkatan throughput video ukuran 58,4 MB, adalah 12,52%; video ukuran 137 MB, adalah 13,39%; video ukuran 249 MB, adalah 14,09%.

---

Cloud computing is a new technology development results of Internet-based systems with computing resources on a large scale are provided via the Internet to the user. Multimedia application in the cloud requires Quality of Service (QoS) such as bandwidth, delay, and others. Provision of QoS is a challenge on a multimedia cloud computing.

This research proposed a QoS MEC system, a QoS cloud computing system with technology combination of Hadoop and Load Balancing method based Eucalyptus for multimedia applications. Hadoop is an open source platform which is used for large data that is distributed and processed in parallel. Load balancing is a method to divide the workload of the server.

The test results show that there is accelerated response time and increased throughput and largest occurred when the number of simultaneous access is 5000. Percentage of acceleration response time for video size of 58.4 MB is 20.42%; video size of 137 MB is 21,36%; and video size of 249 MB is 21,51%. The increased percentage of throughput for video size of 58.4 MB is 12,52%; video size of 137 MB is 13,39%; and video size of 249 MB is 14,09%."

"Dalam era revolusi industri 4.0, integrasi teknologi menjadi kunci untuk meningkatkan produktivitas di sektor manufaktur. Dalam konteks ini, penggunaan Cloud Computing, Internet of Things (IoT), dan Machine Learning (ML) memainkan peran penting. IoT dan Cloud Computing digunakan untuk mengelola proses pengumpulan dan pengolahan data, terutama dari sensor mesin. Data ini kemudian dapat digunakan untuk pelatihan model ML, khususnya dalam kasus Predictive Maintenance. Predictive Maintenance bertujuan untuk memprediksi kapan suatu mesin memerlukan perawatan. Dalam penelitian sebelumnya, pendekatan masalah hanya memilih satu metode (klasifikasi atau regresi). Oleh karena itu, penelitian ini menciptakan metode Predictive Maintenance yang menggabungkan keduanya. Model yang dikembangkan menggunakan dua jenis pendekatan: Random Forest Tree untuk klasifikasi dan LSTM (Long Short-Term Memory) dengan Fully Connected layer untuk prediksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang menggunakan LSTM untuk klasifikasi dan regresi mencapai akurasi 100%. Diikuti dengan hasil recall, precission, dan F-1 score yang mencapai 1.00. Oleh karena itu, LSTM dapat dianggap sebagai algoritma terbaik untuk Predictive Maintenance dalam industri manufaktur.

---

In the era of the 4th industrial revolution, technology integration is key to improving productivity in the manufacturing sector. In this context, the use of Cloud Computing, Internet of Things (IoT), and Machine Learning (ML) plays a crucial role. IoT and Cloud Computing are used to manage the process of data collection and processing, especially from machine sensors. This data can then be used for ML model training, particularly in the case of Predictive Maintenance. Predictive Maintenance aims to predict when a machine requires maintenance. In previous research, the problem approach often involved choosing only one method (classification or regression). Therefore, this study created a Predictive Maintenance method that combines both approaches. The developed model uses two types of approaches: Random Forest Tree for classification and LSTM (Long Short-Term Memory) with a Fully Connected layer for prediction. Test results show that the model using LSTM for both classification and regression achieves 100% accuracy. Additionally, the recall, precision, and F-1 score results also reach 1.00. Therefore, LSTM can be considered the best algorithm for Predictive Maintenance in the manufacturing industry."

"SIMPLE-O merupakan sistem penilaian esai otomatis berbasis LSA. Tesis ini membahas tentang rancang bangun arsitektur parallel yang mungkin diaplikasikan pada SIMPLE-O. Paralelisasi SIMPLE-O akan dilakukan dalam 2 tingkat, tingkat pertama dengan membuat cluster yang hemat energi, dan tingkat kedua adalah paralelisasi algoritma SVD. Paralelisasi algoritma SVD akan dilakukan pada 3 platform, yaitu: GPGPU, APU, CPU, dan dengan 3 jenis algoritma, algoritma numerik Golub-Kahan-Reinsch, algoritma eksak Hestenes-Jacobi dan prediksi nilai singular berbasis norm. Algoritma pendekatan berbasis norm pada platform GPU mampu meningkatkan kecepatan 5.8 kali lipat dari sistem awal dengan mempertahankan korelasi hasil penilaian hingga 0.928.

---

SIMPLE-O is an LSA based automatic essay grader. This tesis proposes several parallel computing architecture for SIMPLE-O. SIMPLE-O parallelization will be done in 2 level. First level is done by building a low power cluster and the second level is at the SVD algorithm level. Parallel SVD architecture will be implemented in 3 platform: GPGPU, APU, CPU with 3 algorithm, numeric based Golub-Kahan-Reinsch, Hestenes-Jacobi exact algorithm and singular value prediction based on norm. The proposed algorithm, Norm Based Approximation gains up to 5.8 times calculation speed of the original system while maintaining 0.928 correlation against reference algorithm."

"Aplikasi berbasis cloud kolaboratif dengan model bisnis software-as-a-service seperti Google Docs, Slack, Figma, dan Trello memungkinkan orang-orang untuk berkolaborasi melalui internet secara langsung. Aplikasi-aplikasi tersebut menggunakan arsitektur client-server dan menyimpan aplikasi dan data yang dihasilkan dari pemakaian aplikasi pada server. Dengan model ini, pengguna hanya mendapatkan hak untuk menggunakan aplikasi. Jika layanan diberhentikan, pengguna tidak dapat menggunakan aplikasi dan mungkin tidak dapat memodifikasi atau mengakses data yang dihasilkan dari pemakaian sebelumnya. Konsep local-first software yang mengutamakan penyimpanan dan kepemilikkan data pada perangkat lokal mencoba menjawab permasalahan ini. Telah dikembangkan beberapa purwarupa yang mengevaluasi teknologi CRDTs dan peer-topeer yang diproposikan untuk merealisasikan konsep local-first software. Hasil pemakaian dari PushPin yang merupakan aplikasi kanvas mixed media menunjukkan bahwa CRDTs dan peer-to-peer dapat bekerja dengan baik. Sementara itu, Tldraw-P2P yang merupakan aplikasi real-time collaborative whiteboard membandingkan latensi dari pemakaian arsitektur peer-to-peer dengan client-server. Kedua aplikasi tersebut belum menguji aspek multi-device dari local-first software dimana sebuah aplikasi dapat melakukan sinkronisasi data dari berbagai macam perangkat sehingga dapat digunakan dalam keadaan mobile dan statis. Perangkat dengan form factor tablet dan smartphone cocok untuk digunakan secara mobile karena desain fisiknya. Namun kelayakan kedua form factor tersebut harus dievaluasi terlebih dahulu untuk mengetahui form-factor apa yang paling cocok untuk memenuhi aspek multi-device dari konsep local-first software.

---

Collaborative cloud-based applications with software-as-a-service business model like Google Docs, Slack, Figma, and Trello enable people to collaborate through the internet in real-time. These applications use client-server architecture and host the application and data generated by user through using the application on the server. With this model, user is only given the right to use the application. If the service is stopped, then the user may no longer be able to modify or access the data generated from past usage. Local-first software, a concept that advocates for data ownership by storing data on local devices, tries to solve this problem. There have been developed some prototypes that evaluated CRDTs and peer-to-peer technologies, which are used as the foundational technologies to realise the local-first software concept. Usage of PushPin, a mixed media canvas application, shows that CRDTs and peer-to-peer work. On the other hand, Tldraw-P2P, a real-time collaborative whiteboard application, shows the latency difference between peer-to-peer and client-server architecture. Both applications have not evaluated the multi-device aspect of local-first software where an application is able to synchronize data from any kind of device so that it can be used on mobile and static condition. Devices with tablet and smartphone form factors fit to be used on mobile condition because of their physical design. These form factors must be evaluated first in order to find out which form factor is most suitable to fulfil multi-device aspect of local-first software."

"Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi di Indonesia, semakin meningkat juga ancaman terhadap keamanan pada dunia digital. Jaringan merupakan salah satu teknologi yang paling rentan terhadap adanya berbagai serangan. Untuk mendeteksi serangan yang dilakukan pada suatu jaringan, IDS, atau Intrusion Detection System dapat digunakan untuk memberi peringatan terhadap terjadinya suatu serangan pada jaringan. Mata Elang Platform, menerapkan teknologi cloud pada IDS berbasis big data untuk melakukan pengolahan lebih lanjut terhadap data serangan. Penerapan Mata Elang masih membutuhkan proses instalasi yang cukup kompleks. Pada pembaruan versi 1.1, Mata Elang memiliki opsi instalasi otomatis yang diimplementasikan menggunakan Ansible. Namun, untuk diterapkan pada teknologi cloud, Metode instalasi menggunakan Ansible Playbook ini membutuhkan pengguna untuk mengunggah file container dari setiap komponen dengan ukuran yang cukup besar melalui jaringan internet. Penelitian ini mencoba untuk menunjang implementasi Ansible dengan menggunakan tools deployment lain. Hashicorp Packer dan Terraform diimplementasikan untuk membuat machine image Mata Elang pada platform cloud dan menerapkan Infrastructure as Code dalam proses deployment. Berdasarkan pengujian hasil implementasi ini, proses pertama membutuhkan waktu yang lebih lama (53 menit 55 detik) dibandingkan menggunakan media instalasi (39 menit 51 detik). Namun, untuk proses instalasi kedua dan berikutnya implementasi pada penelitian ini membutuhkan waktu yang lebih singkat (14 menit 57 detik) dibandingkan dengan menggunakan media instalasi (29 menit 51 detik).

---

Along with the rapid development of technology in Indonesia, threats to security in the digital world are also increasing. Network is one of the technologies that is most vulnerable to various attacks. To detect attacks carried out on a network, IDS, or Intrusion Detection System can be used to provide a warning against the occurrence of an attack on the network. Mata Elang Platform, applies cloud technology to big data-based IDS to perform further processing of attack data. The application of Mata Elang still requires a fairly complex installation process. As of the version 1.1 update, Mata Elang has an automatic installation option implemented using Ansible. However, to be applied to cloud technology, the installation method using Ansible Playbook requires the user to upload a container file of each component with a size large enough via the internet network. This research tries to support the implementation of Ansible by using other deployment tools. Hashicorp Packer and Terraform are implemented to create Mata Elang machine images on the cloud platform and implement Infrastructure as Code in the deployment process. Based on testing the results of this implementation, the first process takes longer (53 minutes 55 seconds) than using installation media (39 minutes 51 seconds). However, for the second and subsequent installation processes, implementation in this study requires a shorter time (14 minutes 57 seconds) compared to using installation media (29 minutes 51 seconds)."

"Pada saat ini, pengadaan suatu event untuk menarik pengguna dilakukan oleh perusahaan. Namun, hal tersebut menyebabkan lonjakan HTTP Request pada pod yang ada pada kluster. Peristiwa tersebut menyebabkan thundering herd yang berdampak ke response time yang meningkat. Pada umumnya, terdapat Horizontal Pod Autoscaler (HPA) yang digunakan untuk mengatur jumlah pod berdasarkan kebutuhan namun waktu yang dibutuhkan cukup lama. Waktu yang lama disebabkan oleh adanya pengecekan yang dilakukan oleh Readiness dan Liveness Probe. Untuk dapat membuat kluster lebih siap menghadapi suatu event, pengembang melakukan kon gurasi ulang pada HPA sebelum event dimulai. Namun, selain diperlukan pengkon gurasian pada HPA diperlukan juga pengkon gurasian terhadap Cluster Autoscaler (CA) dikarenakan pod yang dibuat HPA memiliki kemungkinan tidak aktif jika tidak terdapat node yang tersedia untuk digunakan. Karena pengkon gurasian dilakukan dengan campur tangan manusia, maka peluang human error seperti lupa atau salah hitung dapat terjadi. Maka dari itu, dalam penelitian ini akan dikembangkan sebuah aplikasi KubeEP yang dapat melakukan penjadwalan kon gurasi HPA dan pengkalkulasian banyaknya node yang dibutuhkan oleh suatu kluster pada saat event terjadi. Dampak dari aplikasi KubeEP akan diuji dengan memberikan pengujian beban kepada kluster yang telah dijadwalkan kon gurasi HPA-nya dan telah dikalkulasikan banyak node yang dibutuhkan. Pengujian dilakukan dengan membuat lonjakan HTTP Request pada saat event mulai. Hasil pengujian didapati bahwa kluster yang dilakukan penjadwalan kon gurasi serta pengkalkulasian jumlah maksimum node memiliki performa yang lebih baik. Sementara itu, kluster yang dilakukan penjadwalan kon gurasi namun jumlah maksimum nodenya hanya 2 kali lipat dari sebelumnya memiliki performa yang lebih rendah namun masih bisa memproses HTTP Request. Pada kluster yang dilakukan penjadwalan namun jumlah maksimum node nya tidak disesuaikan lagi memiliki performa yang cukup buruk, banyak sekali HTTP Request yang gagal dan memiliki response time yang tinggi. Performa yang lebih buruk didapati pada saat kluster tidak dilakukan penjadwalan dan pengkalku- lasian jumlah maksimum node yang dibutuhkan. Berdasarkan pengujian tersebut dilakukan analisis dan didapati bahwa dampak dari penjadwalan dan pengkalkulasian yang dilakukan oleh aplikasi KubeEP memberikan efek yang signi kan pada performa dan ketersediaan kluster.

---

Currently, a company creates an event to attract many users. However, it causes HTTP Request spikes to cluster pods. HTTP Request spikes cause thundering herd and the result is an increase in response time. In general, there is a Horizontal Pod Autoscaler (HPA) used for managing pod count according to the needs but it takes quite a long time. The long time is due to a check carried out by Readiness and Liveness Probe. To make kluster more ready to handle the event, developer recon gures the HPA before the event starts. However, besides that con guration on HPA is also required con guration of Cluster Autoscaler (CA) because the pod that HPA creates might had a chance to not active if there are no nodes available to be used. Because the con guration is done by human intervention, the possibility of human error such as forgetting or miscalculation can occur. Therefore, in this research, a KubeEP application will be developed that can perform HPA con guration scheduling and calculating the number of nodes required by a cluster when the event occurs. The impact of KubeEP application will be tested by providing load testing to a cluster that had scheduled HPA con guration and calculated the required number of nodes. Testing is done by making HTTP Request spikes when event starts. The test results found that the cluster which had scheduled con guration and calculated the required maximum number of nodes had better performance. Meanwhile, cluster which had scheduled con guration but the maximum number of nodes is doubled the amount from before had a lower performance but it still can process the HTTP Request. In cluster which had scheduled con guration but the maximum number of nodes is not changed had a bad performance, many HTTP Requests had failed and they had high response time. Worst performance found in kluster which had no scheduling and calculation of the required amount of maximum nodes. Based on the tests, an analysis was carried out and it was found that the impact of scheduling and calculations performed by the KubeEP application had a signi cant effect on the performance and availability of the cluster"

"Internet of Things merupakan teknologi perangkat terkoneksi yang memiliki angka pertumbuhan terpesat di dunia. Pada tahun 2020, perangkat IoT yang telah terkoneksi mencapai 31 miliar perangkat dan masih terus meningkat, sehingga teknologi ini akan mengubah cara hidup kita setelah hadirnya internet sebagai pionir. Hal tersebut mengakibatkan semakin kompleksnya diversifikasi topik IoT baru, mekanisme protokol, dan karakteristik perangkat keras yang terhubung pada infrastruktur server IoT. Indonesia akan segera mengimplementasikan 5G sebagai teknologi jaringan nirkabel generasi ke-5, sehingga hal ini mendorong adanya adaptasi yang dilakukan terhadap infrastruktur IoT pada cloud computing. Integrasi ini akan membuka sebuah ekosistem inovasi produk smart devices baru, baik itu produk skala kecil yang dilakukan oleh perorangan dan komunitas, maupun skala besar oleh sektor usaha, industri dan pemerintahan. Maka, dibutuhkan sebuah aplikasi IoT sebagai middleware, penghimpun data, router addressing ID unik, pemvisualisasi data, dan penganalisis ribuan bahkan jutaan perangkat IoT yang terkoneksi. Penyebaran arsitektur monolithic sudah perlahan ditinggalkan, melainkan mengubah pendekatan operasinya dengan menggunakan arsitektur microservice dengan containerization yang menawarkan fleksibilitas, pengembangan yang cepat, performa yang kuat dan loosely-coupled. Supaya pendekatan bersifat kontinyu, maka Continuous Integration dan Continuous Deployment Pipeline atau CI/CD Pipeline digunakan sebagai Software Development Life Cycle. Secara garis besar, penelitian ini membahas usulan arsitektur server IoT dengan Kubernetes dan aplikasinya, proses deployment secara CI/CD, analisis performa utilisasi dan autoscaling pada kubernetes cluster saat load tests sedang dijalankan, analisis berbasis model terhadap hasil metrik yang didapatkan guna meningkatkan performa deployment dari perspektif aplikasi IoT dengan akses request skala besar.

---

The Internet of Things is a connected device technology that has a rapid growth rate in the world. In 2020, there are 31 billion connected IoT devices and still increasing, thus this technology will change the way we live after the presence of the internet as a pioneer. We are getting more diversification of new IoT topics, protocol mechanisms, and characteristics of the hardware connected to the IoT server infrastructure becoming increasingly complex. Indonesia will soon implement the 5G as the fifth generation of wireless network technology, thus this will encourage adaptations to be made to the Indonesian IoT infrastructure in cloud computing. This integration will open an innovative ecosystem for new smart device products, both small-scale products carried out by individuals and communities, as well as large-scale by the business sector, industries and government as well. Therefore, an IoT application is needed as a middleware, data collector, unique-ID addressing router, data visualizer, and analyzer of thousands or even millions of connected IoT devices. Deployment of monolithic architectures is slowly being abandoned, instead changing its operating approach by using a microservice architecture with containerization that offers flexibility, fast development, robust performance, and loosely-coupled. To maximize the approach to be continuous, the Continuous Integration and Continuous Deployment Pipeline or CI/CD Pipeline are used as the Software Development Life Cycle. Broadly speaking, this research discusses the architectural design of IoT over Kubernetes and its applications, CI/CD deployment processes, performance analysis of the autoscaling during incoming traffic from running load tests, model-based analysis in accordance with metric results to enhance the deployment performance of IoT applications with large-scale request accesses perspective."

"Cloud computing merupakan teknologi mutakhir yang dapat digunakan oleh organisasi dalam mendukung proses bisnisnya. Cloud computing memungkinkan organisasi melakukan efisiensi biaya dan pengelolaan sistem TI. Lembaga Pengembangan Uji Kompetensi akan memanfaatkan Teknologi cloud untuk membangun Sistem Uji Kompetensi Tenaga Kesehatan Nasional. Tujuan dari penggunaan teknologi cloud adalah untuk memudahkan pengelolaan infrastruktur Sistem Uji Kompetensi Tenaga Kesehatan Nasional dengan tetap terpenuhinya kebutuhan keamanan sistem. Penelitian ini akan membahas perancangan arsitektur keamanan Sistem Uji Kompetensi Tenaga Kesehatan Nasional berbasis Infrastructure as a Service dengan menggunakan NIST Cloud-adapted Risk Management Framework dari dokumen NIST SP 500-299 mengenai Arsitektur Referensi Keamanan Cloud.

---

Cloud computing is cutting-edge technology that can be used by organization to support its business processes. Cloud computing allows organization to do efficiency for IT system cost and management. Lembaga Pengembangan Uji Kompetensi will use Cloud technology to build a Sistem Uji Kompetensi Tenaga Kesehatan Nasional. The goal of cloud technology use is to simplify the infrastructure management of Sistem Uji Kompetensi Tenaga Kesehatan Nasional while fulfilling the system security requirement. This study will discuss cloud security architecture design for Sistem Uji Kompetensi Tenaga Kesehatan Nasional on Infrastructure as a Service using NIST Cloud-adapted Risk Management Framework from NIST SP 500-299 documents about Cloud Security Reference Architecture."