Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan teknologi yang terus berkembang mendorong penggunaan aplikasi web di berbagai layanan, namun terdapat berbagai kerentanan pada aplikasi web yang setiap saat dapat dimanfaatkan penyerang untuk melakukan serangan. Untuk menanggulangi hal ini, salah satu upaya yang dapat dilakukan ialah menerapkan Web Application Firewall (WAF) yang dapat melindungi aplikasi web. WAF umumnya bekerja berdasarkan aturan yang ditetapkan sebelumnya. Namun kelemahan sistem ini ialah serangan yang terus berkembang, serta dalam mengkonfigurasi aturan pada WAF, diperlukan pengetahuan mendalam terkait aplikasi yang ada. Teknologi kecerdasan buatan, baik machine learning (ML) atau deep learning (DL) memperlihatkan potensi yang baik dalam mengenali jenis serangan. Di dalam penelitian ini dibangun sebuah Real-time DL-based WAF untuk meningkatkan keamanan pada aplikasi web. Berbagai model ML dan DL diujicoba untuk melakukan tugas deteksi serangan web, mulai dari Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Convolutional Neural Network (CNN), dan Long Short-Term Memory (LSTM). Berdasarkan hasil pengujian, model CNN-LSTM meraih performa tertinggi yakni akurasi sebesar 98.61 %, presisi sebesar 99%, recall sebesar 98.08% dan f1-score sebesar 98.54%.. Dari hasil pengujian dengan web vulnerability scanner, performa DL-based WAF tidak kalah dengan ModSecurity WAF yang dijadikan sebagai pembanding. Dari hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa penerapan DL-based WAF mampu meningkatkan keamanan pada aplikasi web.

---

The continuous development of technology drives the use of web applications in various services, but there are various vulnerabilities in web applications that can be exploited by attackers at any time. To overcome this, one effort that can be done is to implement a Web Application Firewall (WAF) that can protect web applications. WAF generally works based on pre-established rules. However, the weakness of this system is the evolving nature of attacks, and configuring rules on WAF requires in-depth knowledge related to existing applications. Artificial intelligence technology, both machine learning (ML) and deep learning (DL), shows good potential in recognizing types of attacks. In this research, a Real-time DL-based WAF was built to enhance security in web applications. Various ML and DL models were tested to perform the task of web attack detection, including Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Convolutional Neural Network (CNN), and Long Short-Term Memory (LSTM). Based on the test results, the CNN-LSTM model achieved the highest performance, namely an accuracy of 98.61%, precision of 99%, recall of 98.08%, and f1-score of 98.54%. From the testing results with a web vulnerability scanner, the performance of the DL-based WAF is not inferior to ModSecurity WAF, which is used as a comparison. From the analysis results, it can be concluded that the implementation of DL-based WAF can improve the security of web applications. "

"Serangan MitM ini memiliki dampak yang cukup besar dan dapat membuka jalan untuk serangan selanjutnya, seperti Phishing. Penelitian ini membahas tentang pendekatan metode hybrid deep learning yang dapat membantu pendeteksian serangan MitM secara efektif. Metode hybrid deep learning yang digunakan dalam penelitian ini adalah CNN-MLP dan CNN-LSTM, yaitu merupakan gabungan dari CNN, MLP, dan LSTM. Selain itu, dalam skenario eksperimennya menggunakan berbagai metode feature scaling (StandardScaler, MinMaxScaler, dan MaxAbsScaler) dan tanpa menggunakan metode feature scaling sebelum melakukan pemodelan, yang kemudian akan ditentukan metode hybrid deep learning yang terbaik untuk mendeteksi serangan MitM dengan baik. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Kitsune Network Attack Dataset (ARP MitM Ettercap). Hasil dari penelitian ini yaitu metode CNN-MLP dengan 10 epoch menggunakan MaxAbsScaler memiliki nilai accuracy tertinggi, yaitu 99.93%. Pada urutan kedua, CNN-MLP dengan 10 epoch menggunakan StandardScaler memiliki nilai accuracy sebesar 99.89%.

---

Man in the Middle (MitM) has a sizeable impact because it could make the attackers will do another attacks, such as Phishing. This research is discussing about hybrid deep learning methods-approach on detecting MitM attacks effectively. We were used 2 (two) combinations of the Deep Learning methods (CNN, MLP, and LSTM), which are CNN-MLP and CNN-LSTM. Besides that, in the experiment scenarios, we also used various Feature Scaling methods (StandardScaler, MinMaxScaler, and MaxAbsScaler) and without using any Feature Scaling methods before building the models and will determine the better hybrid Deep Learning methods for detecting MitM attack. Kitsune Network Attack Dataset (ARP MitM Ettercap) is the dataset used in this study. The results of this research proves that CNN-MLP that with 10 epoch using MaxAbsScaler has the highest accuracy rate of 99.93%. In second place, CNN-MLP with 10 epoch using StandardScaler has the accuracy rate of 99.89%."

"Dalam rangka melakukan pengendalian alih fungsi lahan pertanian diperlukan kuantifikasi luas dan sebaran lahan sawah, dimana salah satu metode yang efisien dalam pemetaan lahan baku sawah di wilayah tropis adalah dengan melakukan proses klasifikasi lahan baku sawah menggunakan data multitemporal dari citra Synthetic Aperture Radar (SAR). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk melakukan kajian spasiotemporal perubahan lahan sawah di Kabupaten Indramayu berdasarkan lahan baku sawah tahunan yang diperoleh dari hasil pemanfaatan algoritma Deep Learning, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) untuk melakukan klasifikasi biner sawah dan non-sawah pada data SAR multitemporal dari satelit Sentinel-1. Akurasi hasil dari klasifikasi LSTM dievaluasi terhadap hasil observasi lapangan tahun 2021 sebagai tolok ukurnya, dengan metode klasifikasi tersupervisi lainnya, yaitu Support Vector Machine dan Random Forest, sebagai pembanding. Model LSTM yang didapatkan dalam penelitian ini selanjutnya dipakai untuk melakukan proses klasifikasi data lahan baku sawah tahunan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma LSTM memberikan akurasi klasifikasi tertinggi dibandingkan algoritma SVM dan RF. Kajian spasiotemporal tutupan lahan sawah pada kurun waktu tahun 2017 hingga 2021 menunjukkan bahwa terjadi fluktuasi luasan dan sebaran lahan sawah tiap tahun, dengan tingkat perubahan terbesar pada Kecamatan Tukdana dan Kecamatan Kandanghaur. Berdasarkan kajian literatur sekunder, penambahan lahan sawah yang terkonsentrasi di Kecamatan Tukdana diperkirakan merupakan akibat dari penjarahan lahan perkebunan tebu oleh warga, sedangkan pengurangan lahan sawah yang terkonsentrasi di Kecamatan Kandanghaur diperkirakan merupakan akibat banjir rob yang berkepanjangan.

---

In order to manage the conversion of agricultural land, it is necessary to quantify the area and distribution of rice fields, where one of the efficient methods in mapping raw rice fields in the tropics is to carry out the process of classifying raw rice fields using multitemporal data from Synthetic Aperture Radar (SAR) images. The main objective of this research is to conduct a spatiotemporal study of changes in paddy fields in Indramayu Regency based on annual rice field map obtained from the use of the Deep Learning algorithm, namely Long Short-Term Memory (LSTM) to perform a binary classification of rice fields and non-rice fields on the data. Multitemporal SAR from the Sentinel-1 satellite. The accuracy of the results of the LSTM classification is evaluated against the results of field observations in 2021 as a benchmark, with other supervised classification methods, namely Support Vector Machine and Random Forest, for comparison. The LSTM model obtained in this study is then used to carry out the process of classifying the annual raw land data for rice fields. The results showed that the LSTM algorithm gave the highest classification accuracy compared to the SVM and RF algorithms. The spatiotemporal study of paddy field cover in the period 2017 to 2021 shows that there are fluctuations in the area and distribution of paddy fields every year, with the largest changes in Tukdana and Kandanghaur sub-districts. Based on a secondary literature review, the addition of rice fields concentrated in Tukdana District is estimated to be the result of looting of sugarcane plantations by residents, while the reduction of rice fields concentrated in Kandanghaur District is estimated to be the result of prolonged tidal flooding."

"

Dalam kehidupan kita sehari-hari umumnya banyak barang yang kita butuhkan dan gunakan dalam rumah tangga kita. Mulai dari bahan pangan, minuman, barang untuk membersihkan rumah, barang untuk mencuci pakaian, kudapan, dan lain sebagainya, Pada masyarakat kini banyak barang keperluan sehari-hari tersebut kita beli dan jumpai di berbagai tempat mulai dari warung di dekat rumah, supermarket, toko sembako, dan lain sebagainya. Akhir-akhir ini jumlah supermarket dan minimarket mulai menjamur. Pada tahun 2021 jumlah minimarket di Indonesia mencapai 38.323 gerai yang merupakan peningkatan sebanyak 21,7% dibandingkan pada tahun 2017 yakni hanya sebanyak 31.488 gerai saja. Dengan jumlah gerai yang semakin banyak, banyak masyarakat yang semakin banyak menggunakan jasanya untuk mendapatkan barang-barang kebutuhan sehari-hari mereka. Apalagi bila barang yang dibeli juga cukup banyak sehingga akan sulit untuk mendata barang-barang apa saja yang telah dibeli. Untuk memudahkan hal tersebut, penulis mengajukan sebuah solusi untuk membuat sebuah rancangan sistem yang akan memanfaatkan teknologi Deep Learning untuk mendeteksi tulisan pada struk belanja dari hasil pembelian barang pada minimarket. Hasilnya dari pengujian yang sudah dilakukan pada penelitian ini, masing-masing model Deep Learning memiliki tingkat akurasi mAP50 99,4% dan mAP50:95 72,9% untuk YOLOv5, tingkat akurasi mAP50 99,61% dan mAP50:95 65,19% untuk Faster R-CNN, dan tingkat akurasi mAP50 61,77% dan mAP50:95 98,09% untuk RetinaNet. Dimana YOLOv5 memiliki tingkat akurasi mAP50:95 tertinggi yakni 72,9% dan Faster R-CNN memiliki tingkat akurasi mAP50 tertinggi yakni 99,61%. Dimana pada proses implementasi sistem YOLOv5 dan Faster R-CNN berhasil melakukan proses pengenalan sedangkan RetinaNet gagal untuk melakukannya.

---

In our daily lives, we generally need and use many items in our households. Starting from food ingredients, drinks, household cleaning items, laundry items, snacks, and so on. Nowadays, many of these daily necessities are bought and found in various places such as small shops near our homes, supermarkets, grocery stores, and so on. Recently, the number of supermarkets and minimarkets has increased. In 2021, the number of minimarkets in Indonesia reached 38,323 branches which is an increase of 21.7% compared to 2017 which was only 31,488 branches. With the increasing number of branches, many people are using their services to obtain their daily necessities. Especially when the purchased items are quite a lot so it will be difficult to record what items have been purchased. To facilitate this matter, the author proposes a solution to create a system design that will utilize Deep Learning technology to detect writing on receipts from purchasing items at minimarkets. The results of testing that have been carried out in this study show that each Deep Learning model has an mAP50 accuracy level of 99.4% and mAP50:95 72.9% for YOLOv5, an mAP50 accuracy level of 99.61% and mAP50:95 65.19% for Faster R-CNN, and an mAP50 accuracy level of 61.77% and mAP50:95 98.09% for RetinaNet. YOLOv5 has the highest mAP50:95 accuracy rate at 72.9%, while Faster R-CNN has the highest mAP50 accuracy rate at 99.61%. Where in the implementation process, YOLOv5 and Faster R-CNN systems were able to perform recognition processes while RetinaNet failed to do so."

"Penggunaan kecerdasan buatan berbasis Deep Learning untuk mendukung prediksi dan pengambilan keputusan sangat populer di banyak bidang. Salah satu bidang tersebut adalah di sektor kesehatan, terutama dalam pengobatan kanker. Banyak ahli onkologi radiasi dan fisikawan medis sedang melakukan penelitian yang menjanjikan dalam histologi dan stadium kanker, prediksi hasil, segmentasi otomatis, perencanaan perawatan, dan jaminan kualitas. Penelitian ini merupakan studi pendahuluan pengembangan dan perbandingan model deep learning yang berfungsi sebagai alat konversi dari nilai piksel citra Electronic Portal Imaging Device (EPID) ke dosis. Data diambil dari dua bidang radioterapi dengan teknik yang berbeda, yang pertama dosimetri transit pada Varian Unique 6MV foton dan dosimetri non-transit pada Varian Halcyon. Selanjutnya karena data yang tersedia hanya sedikit, data tersebut direproduksi dengan teknik augmentasi sehingga data tersebut cukup untuk menjadi data latih pada berbagai model deep learning, hasilnya divalidasi menggunakan indeks gamma 3%/3mm terhadap citra dosis hasil perencanaan dari TPS. Beberapa model deep learning telah berhasil dibuat yang dapat mengubah nilai piksel EPID menjadi distribusi dosis. Pada dosimetri transit telah berhasil dibuat model Convolutional Neural Network (CNN) dengan 6 layer dengan hasil validasi terbaik mencapai 92,40% ± 28,14%. sedangkan pada dosimetri non-transit, model terbaik mencapai tingkat kelulusan gamma indeks rata-rata 90,07 ± 4,96%. Validasi lebih lanjut dalam banyak kasus dan perbaikan perlu dilakukan untuk meningkatkan akurasi kemiripan dengan citra acuan dengan mempertimbangkan karakteristik yang terkandung dalam gambar EPID dan jumlah dataset.

---

The use of deep learning to support prediction and decision making is very popular in many areas. Many radiations oncologist and medical physicists are conducting promising research in cancer histology and staging, outcome prediction, automated segmentation, treatment planning, and quality assurance. This research is a preliminary study of the development and comparison of deep learning model that work as a conversion tool from the pixel value of Electronic Portal Imaging Device (EPID) images to dose. Data were taken from two radiotherapy plane with different techniques, the first was transit dosimetry on the Varian Unique 6MV Photon and the second non-transit dosimetry on the Varian Halcyon. Furthermore, due to limited of data source, the data was reproduced by augmentation techniques so that the data was sufficient to become training data on various deep learning models, the results were validated using a gamma index of 3%/3mm compared to the planned dose image from TPS. Several deep learning models has been successfully created that can convert the EPID pixel value into a dose distribution. In transit dosimetry, a Convolutional Neural Network (CNN) model with 6 layers has been successfully created with the best results from the validation reaching 92.40% ± 28.14%. while in non-transit dosimetry, the best model achieves an average gamma passing rate of 90.07 ± 4.96%. Further validation in many cases and improvements need to be made to increase the accuracy of similarity by considering the characteristics contained in the EPID image and the number of datasets."

"Fatik menjadi salah satu indikator utama yang menjadi perhatian pada penggunaan paduan alumunium sebagai aplikasi struktural pesawat terbang, dimana sebanyak lebih dari 50% kecelakaan dirgantara disebabkan oleh kegagalan fatik material. Metode eksperimental trial and error untuk mendesain material memerlukan waktu panjang, biaya tinggi, serta efisiensi penelitian yang dipengaruhi oleh intuisi dan keberuntungan dari peneliti menimbulkan urgensi pendekatan lain dalam penelitian mekanika material. Penelitian mekanika material berbasis Pembelajaran Mesin (PM) dapat memanfaatkan data-data eksperimen dan penelitian terdahulu, sehingga dapat memangkas biaya dan waktu penelitian. Pada penelitian ini telah berhasil dikembangkan dua model deep learning yang mampu memetakan dengan baik hubungan antara data paduan alumunium dengan sifat fatik yang dihasilkan. Model dibuat dengan arsitektur Deep Neural Network menggunakan TensorFlow. Model S2P (Structure to Performance) dapat memprediksi performa fatik suatu paduan alumunium dari data komposisi, perlakuan panas, sifat mekanis, dan pembebanan fatik yang diterima. Model P2S (Performance to Structure) dapat memprediksi komposisi paduan alumunium yang dapat memenuhi performa fatik yang diharapkan. Kedua model menghasilkan performa baik berdasarkan pada metrik penilaian R2, yaitu senilai 0,92 untuk model S2P dan 0,96 untuk model P2S. Formula matematika sifat mekanis dan sifat fatik paduan alumunium dibuat sebagai fungsi dari variabel unsur paduan dan perlakuan panas. Pengembangan model deep learning prediksi sifat paduan alumunium berbasis fitur atomik menunjukkan bahwa total elektronegatifitas berpengaruh besar terhadap sifat mekanis dan sifat fatik.

---

Fatigue is one of the main concern of the utilization of aluminum alloys as aircraft structural applications, since more than 50% of aerospace accidents are caused by material fatigue failure. The experimental trial and error method for designing materials requires long time and high costs. Research efficiency is also influenced by intuition and luck of the researcher. These condition raises the urgency of other approaches in material mechanics research. Machine Learning (ML) based material mechanics research can take advantage of experimental data and previous research, which ables reduce research costs and time. In this research, two deep learning models have been successfully developed. The models are able to map the relationship between aluminum alloy data and the resulting fatigue properties. The model is built on a fully connected Deep Neural Network architecture using TensorFlow. The S2P (Structure to Performance) model can predict the fatigue performance of an aluminum alloy from the data of composition, heat treatment, mechanical properties, and fatigue loading condition. The P2S (Performance to Structure) model can predict the composition of aluminum alloys that can meet the expected fatigue performance. Both models produce good performance based on the R2 scoring metric, which is 0.92 for the S2P model and 0.96 for the P2S model. Mathematical formulas for mechanical properties and fatigue properties of alloys are made as a function of alloying and heat treatment variables. The development of atomic feature based deep learning model shows that the total electronegativity has a large impact on the mechanical properties and fatigue properties."

"Ilmu Data adalah irisan dari matematika dan statistika, komputer, serta keahlian domain. Dalam beberapa tahun terakhir inovasi pada bidang ilmu data berkembang sangat pesat, seperti Artificial Intelligence (AI) yang telah banyak membantu kehidupan manusia. Deep Learning (DL) sebagai bagian dari AI merupakan pengembangan dari salah satu model machine learning yaitu neural network. Dengan banyaknya jumlah lapisan neural network, model deep learning mampu melakukan proses ekstrasi fitur dan klasifikasi dalam satu arsitektur. Model ini telah terbukti mengungguli teknik state-of-the-art machine learning di beberapa bidang seperti pengenalan pola, suara, citra, dan klasifikasi teks. Model deep learning telah melampaui pendekatan berbasis AI dalam berbagai tugas klasifikasi teks, termasuk analisis sentimen. Data teks dapat berasal dari berbagai sumber, seperti sumber dari media sosial. Analisis sentimen atau opinion mining merupakan salah satu studi komputasi yang menganalisis opini dan emosi yang diekspresikan pada teks. Pada penelitian ini analisis peforma machine learning dilakukan pada metode deep learning berbasis representasi data BERT dengan metode CNN dan LSTM serta metode hybrid deep learning CNN-LSTM dan LSTM-CNN. Implementasi model menggunakan data komentar youtube pada video politik dengan topik terkait Pilpres 2024, kemudian evaluasi peforma dilakukan menggunakan confusion metric berupa akurasi, presisi, dan recall.

---

Data Science is the intersection of mathematics and statistics, computing, and a domain of expertise. In recent years innovation in the field of data science has developed very rapidly, such as Artificial Intelligence (AI) which helped a lot in human life. Deep Learning (DL) as part of AI is the development of one of the machine learning models, namely neural network. With the large number of neural network layers, deep learning models are capable of performing feature extraction and classification processes in a single architecture. This model has proven to outperform state-of-the-art machine learning techniques in areas such as pattern recognition, speech, imagery, and text classification. Deep learning models have gone beyond AI-based approaches in a variety of text classification task, including sentiment analysis. Text data can come from various sources, such as source from social media. Sentiment analysis or opinion mining is a computational study that analyze opinions and emotions expressed in text. In this research, machine learning performance analysis is carried out on a deep learning method based on BERT data representation with the CNN and LSTM and hybrid deep learning CNN-LSTM and LSTM-CNN method. The implementation of the model uses YouTube commentary data on political videos related to the 2024 Indonesia presidential election, then performance analysis is carried out using confusion metrics in the form of accuracy, precision, and recall."

"Salah satu analisis yang dapat dilakukan untuk mendeteksi adanya gangguan perkembangan anak adalah dengan membandingkan umur skeletal dengan umur nyata dari anak. Umur skeletal dapat dicari dengan melihat umur tulang tangan. Metode penilaian umur tulang dapat dilakukan dengan pendekatan artificial intellgence. Dengan adanya AI diharapkan dapat mengotomatisasi perhitungan umur tulang berdasarkan citra X-Ray tulang tangan anak. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi umur tulang adalah deep learning menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN dapat melakukan berbagai hal, seperti segmentasi semantik, key point detection dan regresi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan menggunakan preprocessing berupa segmentasi semantik, key point detection dan transformasi z-score terhadap umur tulang berhasil mendapatkan nilai RMSE 10.076 bulan dan MAE 7.735 bulan, lebih kecil jika dibandingkan dengan human-level performance yang memiliki MAE 8.76 bulan

---

One method of analysis that can be done to detect growth hormone deficiency is to compare the skeletal age to the real age of the child. The skeletal age of a subject can be found by estimating the hand bone age. The estimation of hand bone age can be done using artificial intelligence approach. With the presence of AI, we can automate the estimation of bone age using X-Ray images of a child’s hand. One method that we can use to estimate bone age is deep learning using Convolutional Neural Network (CNN) architecture. CNN can do many things, such as semantic segmentation, key point detection, and regression. We found that using preprocessing such as semantic segmentation, key point detection and z-score transformation of the bone age can achieve 10.076 months RMSE and 7.735 months MAE, that is lower than the human-level performance which has 8.76 months MAE."

"Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem peringatan dini gempa bumi yang memanfaatkan arsitektur event-driven dan model deep-learning. Tujuannya adalah untuk memodelkan data seismik guna mendeteksi gelombang awal, hiposenter, magnitudo, dan kedalaman gempa. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf dan mengolahnya dengan model deep-learning untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sistem ini dirancang untuk memberikan visualisasi dan informasi yang mendukung Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam mendeteksi aspek-aspek kritis gempa. Selain itu, penulis mengembangkan sistem terdistribusi untuk mengelola permintaan dan pengolahan data skala besar dengan efisiensi tinggi. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) juga disajikan untuk memungkinkan prediksi data yang mudah diakses dan dipahami. Terakhir, integrasi antara model machine learning dengan backend dan frontend dirancang untuk memberikan tampilan yang ramah pengguna. Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sistem peringatan dini gempa yang lebih canggih dan responsif, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This study focuses on the development of an earthquake early warning system utilizing event-driven architecture and deep-learning models. The aim is to model seismic data to detect initial waves, hypocenters, magnitude, and depth of earthquakes. Data from hundreds of seismograph points were collected and processed using deep-learning models to generate accurate predictions. The system is designed to provide visualizations and information to support the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) in detecting critical earthquake aspects. Additionally, a distributed system was developed to manage large-scale data requests and processing efficiently. An Application Programming Interface (API) is also presented for accessible and understandable data predictions. Finally, the integration of machine learning models with backend and frontend is designed to offer a user-friendly display. This research contributes to the development of a more sophisticated and responsive early warning system, enhancing public preparedness and safety in the face of natural disasters."

"Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem peringatan dini gempa bumi yang memanfaatkan arsitektur event-driven dan model deep-learning. Tujuannya adalah untuk memodelkan data seismik guna mendeteksi gelombang awal, hiposenter, magnitudo, dan kedalaman gempa. Penulis mengumpulkan data dari ratusan titik seismograf dan mengolahnya dengan model deep-learning untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sistem ini dirancang untuk memberikan visualisasi dan informasi yang mendukung Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam mendeteksi aspek-aspek kritis gempa. Selain itu, penulis mengembangkan sistem terdistribusi untuk mengelola permintaan dan pengolahan data skala besar dengan efisiensi tinggi. Antarmuka pemrograman aplikasi (API) juga disajikan untuk memungkinkan prediksi data yang mudah diakses dan dipahami. Terakhir, integrasi antara model machine learning dengan backend dan frontend dirancang untuk memberikan tampilan yang ramah pengguna. Penelitian ini berkontribusi dalam mengembangkan sistem peringatan dini gempa yang lebih canggih dan responsif, sehingga dapat meningkatkan kesiapan dan keamanan masyarakat dalam menghadapi bencana alam.

---

This study focuses on the development of an earthquake early warning system utilizing event-driven architecture and deep-learning models. The aim is to model seismic data to detect initial waves, hypocenters, magnitude, and depth of earthquakes. Data from hundreds of seismograph points were collected and processed using deep-learning models to generate accurate predictions. The system is designed to provide visualizations and information to support the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) in detecting critical earthquake aspects. Additionally, a distributed system was developed to manage large-scale data requests and processing efficiently. An Application Programming Interface (API) is also presented for accessible and understandable data predictions. Finally, the integration of machine learning models with backend and frontend is designed to offer a user-friendly display. This research contributes to the development of a more sophisticated and responsive early warning system, enhancing public preparedness and safety in the face of natural disasters."