Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Terjadinya perubahan cara manusia dalam berkomunikasi saat ini merupakan buah dari perkembangan teknologi yang sangat pesat. Dalam berkomunikasi, manusia tidak perlu lagi melakukan tatap muka dan penyampaian pesan dapat dilakukan secara cepat dan menjangkau banyak orang. Oleh sebab itu, aplikasi perpesanan instan dan media sosial sangat populer digunakan. Dari berbagai aplikasi perpesanan instan yang populer tersebut, Telegram adalah aplikasi perpesanan instan yang banyak digunakan. Kepopuleran Telegram dengan berbagai fiturnya yang menarik, turut dimanfaatkan oleh teroris untuk menyebarkan propaganda terorisme. Penggunaan Telegram dianggap efektif dan mampu menyasar berbagai kalangan dalam satu waktu. Telegram juga dapat mengamankan pemberi propaganda dari kemungkinan dilacak oleh aparat penegak hukum, karena sifatnya yang anonymous sehingga mereka nyaman dalam menyebarkan propaganda. Maraknya pelaku teror yang melakukan aksi teror setelah sebelumnya teradikalisasi melalui Telegram menjadi permasalahan utama saat ini. Masifnya penyebaran propaganda di Telegram, memberikan andil terhadap timbulnya pemasalahan ini. Oleh sebab itulah, penelitian ini akan membahas bagaimana Detasemen Khusus 88 Anti Teror Polri sebagai aparat penegak hukum yang memiliki kewenangan menangani permasalahan terorisme, menangani propaganda terorisme melalui aplikasi Telegram ......Changes in how people communicate is a result of technology developing that grow so fast. Nowadays, when communicate, people do not need to meet directly and the message can spread quickly and reach any social class. That's why, messenger and social media are popular. From various social media and messenger that exists, Telegram is one of the most popular messenger used by people. Telegram popularity with it features, attract terrorist to spread terrorism propaganda through it. Telegram is considered effective and can reach any people in one time. Telegram also can secured the terrorist who give propaganda because Telegram is anonymous so it secure them from being trace by law enforcement and give them convenience to spread the propaganda. The massive number of terrorism propaganda spread through Telegram made the problem for national security. That's why, this research will explain how Detachment 88 Anti Teror as the stakeholder for terrorism, handling this problem.

Abstrak :
Sa1ah satu fungsi bahasa yang utama adalah sebagai alat untuk berkomunikasi. Dalam berkomunikasi kita mengenal dua macam cara penyampaian bahasa yaitu penyampaian bahasa secara lisan dan penyampaian bahasa secara tertulis. Telegram merupakan salah satu contoh dari komunikasi yang dilakukan secara tertulis. Dalam penulisan telegram terdapat tuntutan yang besar akan kalimat yang sesingkat dan seefisien mungkin sehingga kalimat-kalimat telegram cenderung tidak lengkap baik struktur maupun unsur-unsur pembentuk kalimatnya. Dari kenyataan inilah penulis tertarik untuk meneliti struktur ujaran telegram bahasa Perancis. Metode penelitian yang digunakan dalam skripsi ini adalah penelitian kepustakaan. Teori-teori yang menjadi dasar analisis adalah teori-teori sintaksis yang mencakup satuan-satuan sintaksis, kalimat dan ekspansi, teori struktur kalimat dan jenis kalimat serta nominalisasi. Karena sulitnya mendapatkan telegram yang asli maka data telegram dalam skripsi ini diperoleh dari beberapa buah buku pelajaran bahasa Perancis antara lain: Ecrire a Tout Le Monde, Guide de Correspondence en Francais, Le Francais du Secretariat Commercial, Le Francais Pour La Profession, Negotiations commerciales. Dalam skripsi ini, data keseluruhan berjumlah 40 buah telegram yang terdiri dari 23 buah telegram yang bersifat familial dan 17 buah telegram yang bersifat komersial. Kesimpulan yang diperoleh setelah analisis menunjukkan bahwa dalam kelompok telegram yang bersifat familial, struktur yang paling dominan adalah ujaran tanpa unsur S yang berjumlah 36%. Struktur lainnya adalah ujaran berstruktur lengkap berjumlah 241, ujaran imperatif berjumlah 101, ujaran tanpa unsur P berjumlah 161, Ujaran tanpa presentatif berjumlah 8_% dan ujaran tanpa unsur S P serta ujaran yang berupa sintagma nominal yang masing-masing berjumlah 6%. Sedangkan pada kelompok telegram komersial struktur ujaran terbesar yaitu berjumlah 35% merupakan ujaran yang berstruktur lengkap. Struktur ujaran lainnya adalah ujaran tanpa unsur S berjumlah 27,5%, ujaran yang berupa kalimat imperatif berjumlah 22,5%, Ujaran tanpa unsur S P dan ujaran berupa sintagma nominal masing--masing berjumlah 5% serta ujaran tanpa unsur dan ujaran tanpa presentatif yang masjrig-masing berjumlah 2,5%. Unsur-unsur Bahasa yang secara umum tidak muncul dalam telegram merupakan monem-monem gramatikal seperti: (1) Monem penanda orang pertama baik tunggal maupun jamak. (2) Monem penanda orang ketiga baik tunggal maupun jamak. (3) Monem penanda impersonal. (4) Verba titre dan avoir. (5) Preposisi. (6) Artikel.(7) Adjektiva posesif. (8) Akhir kata, diharapkan analisis ini dapat menjadi masukan bagi yang membutuhkannya.

Abstrak :
Tulisan ini membahas mengenai ujaran kebencian yang terjadi pada salah satu grup chat di dalam aplikasi Telegram. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif yang menggunakan metode netnografi dalam pengumpulan dan pengolahan data. Pengolahan data dilakukan melalui lima tahapan, yakni collating, coding, combining, counting, dan charting. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi praktik dan jenis ujaran kebencian di dalam grup chat Telegram serta mengategorisasikan tipe partisipan dan kode wicara yang berlaku di dalamnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ujaran kebencian muncul di dalam grup chat Telegram dalam berbagai bentuk dan tema. Secara signifikan, ujaran-ujaran kebencian tersebut dipengaruhi oleh peristiwa-peristiwa yang terjadi di dunia luring. Melalui konten-konten ujaran kebencian tersebut pula, kita dapat melihat bahwa terdapat kode-kode wicara khas yang dapat ditelaah melalui 6 proposisi speech code theory milik Philipsen.

---

This paper discusses about hate speech that occurs in one of the chat group in the Telegram application. This research is a qualitative study using netnographic methods in data collection and processing. Data processing is carried out through five stages; collating, coding, combining, counting, and charting. The purpose of this study is to identify practices and types of hate speech in Telegram chat group and categorize the type of participants and the speech codes that prevail in the group. The results showed that hate speech appeared in Telegram chat group with various forms and themes. Significantly, hate speech that occurs within the group is influenced by events that occur in the offline world. Through the hate speech content, we can also see unique speech codes that can be analyzed through Philipsen's 6 propositions of speech code theory.

Abstrak :
Hakekat ceritera rekaan, sebagai sebuah ragam kesusastraan, ialah berceritera. Ini berarti ada yang diceriterakan, dan ada cara penceriteraannya. Dua hal inilah yang ingin penulis gambarkan alam penelaahan atas novel Telegram karya Putu Wijaya yang diterbitkan oleh Pustaka Jaya, pada tahun 1973. Novel tersebut menarik untuk dijadikan pokok penulisan skripsi karena cara penceriteraannya memperlihatkan kelainan dari cara penceriteraan yang biasa digunakan dalam novel sas_tra Indonesia pada umumnya. Peristiwa-peristiwa yang membangun novel ini penampilannya ada yang dilakukan dengan menggu_nakan cara stream of consciousness. Dalam hubungannya dengan sejarah penulisan novel Indonesia, sebenarnya cara penyajian ceritera dengan menggunakan metode atau cara seperti tersebut pernah juga diperlihatkan dalam novel Belenggu karya Armijn Pane dan di dalam novel Jalan tak ada ujung karya _

Abstrak :
One main problem that must be coped with by a telecommunication company (Telco) is the connection interference experienced by customers. When a cell phone number Pn in a region R suffers from a connection problem, the first step commonly taken by that Telco?s technician is to find the base transceiver station (BTS) among existing BTSs in R that is currently covering Pn. However, the proprietary tools used to locate the covering BTS can usually be accessed only from the regional office?s intranet with a specific IP address. Alternatively, a technician can use telnet to log in to a mobile switching center (MSC) server and search to determine whether Pn is being attached in a BTS that is registered in the related MSC server. However, this method is exhausting and inefficient because an MSC server usually registers hundreds to thousands of BTSs. This article proposes improving the efficiency, mobility, and interoperability of BTS location-finding by making use Telegram?s bot and command-line interfaces. Mobility and interoperability are improved because the proposed method can run both on PCs and smartphones. The proposed method is investigated experimentally at Telkomsel Ltd., a known Telco in Indonesia. This method requires only 30 seconds to locate the covering BTS, which is 20 times and four to seven times faster than manual telnet and the proprietary tool, respectively.

Abstrak :
One main problem that must be coped with by a telecommunication company (Telco) is the connection interference experienced by customers. When a cell phone number Pn in a region R suffers from a connection problem, the first step commonly taken by that Telco’s technician is to find the base transceiver station (BTS) among existing BTSs in R that is currently covering Pn. However, the proprietary tools used to locate the covering BTS can usually be accessed only from the regional office’s intranet with a specific IP address. Alternatively, a technician can use telnet to log in to a mobile switching center (MSC) server and search to determine whether Pn is being attached in a BTS that is registered in the related MSC server. However, this method is exhausting and inefficient because an MSC server usually registers hundreds to thousands of BTSs. This article proposes improving the efficiency, mobility, and interoperability of BTS location-finding by making use Telegram’s bot and command-line interfaces. Mobility and interoperability are improved because the proposed method can run both on PCs and smartphones. The proposed method is investigated experimentally at Telkomsel Ltd., a known Telco in Indonesia. This method requires only 30 seconds to locate the covering BTS, which is 20 times and four to seven times faster than manual telnet and the proprietary tool, respectively.

Abstrak :
Bite-sized learning works in synergy with microlearning. It promotes small activities and content to understand the materials in a sequence of ways with meaningful information. Telegram, one social media, can be used as an online learning platform. Bite-sized learning encourages Telegram features in providing simple and fun activities comprehensively. Teachers shared knowledge and skills, organized teaching activities, and helped students practice through teacher talks, either in organizing a classroom or achieving the teaching goals. Since this study explored how bite-sized learning and teacher talk on Telegram in L2 Listening class, this study used a qualitative approach with a case study. The result revealed how well the teacher communicates with the students during online learning in giving instruction, sharing ideas and knowledge, stimulating students to respond to the teacher and material, cultivating students’ intellectual ability, and managing classroom activities. Furthermore, those activities need to be more noticed, extra patience and energy, a more creative in delivering instruction and materials to initiate and stimulate students to respond and engage in the class. These study results imply that during online learning, the teacher talk and bite-sized learning need to be implemented and improved well and creatively to promote students’ understanding, interaction and engagement.

Abstrak :
Keamanan pada suatu sistem jaringan perusahaan sangatlah diperlukan. Tingkat availability yang tinggi di suatu server perusahaan menjadi aset berharga untuk mencapai profit perusahaan tersebut. Gangguan jaringan yang dialami perusahaan akan berdampak ke seluruh stakeholder perusahaan. Keamanan yang dilakukan menggunakan aplikasi firewall dinilai belum cukup untuk melindungi jaringan perusahaan. Penggunaan IDS pada suatu jaringan juga membutuhkan keahlian khusus dari administrator untuk terus menerus dapat memantau keamanan jaringan. Agar dapat melakukan pemantauan yang efektif dan hemat tenaga maka dilakukan penelitian untuk mendeteksi intrusi pada suatu keamanan jaringan dan melakukan reporting dengan menggunakan suatu bot Telegram. Penggunaan bot Telegram ini diharapkan akan memberikan suatu sistem reporting otomatis yang menyederhanakan proses monitoring pada suatu kegiatan berulang agar informasi terhadap serangan dari luar akan lebih cepat terdeteksi. Peringatan bahaya dikirim berupa notifikasi yang diintegrasikan pada aplikasi Telegram baik melalui smartphone maupun PC dengan berbentuk log alert yang dapat menampilkan waktu kejadian, IP yang diserang, IP attacker dan jenis serangan yang dilakukan. Dengan melakukan implementasi monitoring secara realtime terhadap jaringan melalui telegram maka baik pihak “IT” maupun “non IT” akan dapat mendapat informasi terhadap intrusi tersebut agar dapat melakukan reporting secara cepat. ......Corporate network system security is very important. A high level of availability on a company's server becomes a valuable asset to achieve the company's profit. Server or network disruptions experienced by the company will affect all stakeholders of the company. Security measure carried out using a firewall application is not enough to protect corporate networks. The use of IDS on a network also requires special expertise from the administrator to continuously be able to monitor network security. In order to be able to carry out effective and energy-efficient monitoring, a study was conducted to detect intrusion in a network security and report it using a Telegram bot. The use of this Telegram bot is expected to provide an automatic reporting system that simplifies the process of monitoring a recurring activity so that information on attacks from outside will be responded more quickly. Danger alerts are sent in the form of messages that are integrated into Telegram applications both via smartphones and PCs in the form of log alerts that can display the time of occurrence, server IP being attacked, IP attacker and type of attack carried out. By implementing real-time monitoring of the network via telegram, both "IT" and "non-IT" parties will be able to obtain information on the intrusion so that they can make fast responses.

Abstrak :

Pemanfaatan Intrusion Detection System (IDS) untuk mengamankan infrastruktur jaringan internet masih memiliki masalah yang belum terselesaikan, yaitu kurangnya akurasi deteksi serangan sehingga mengakibatkan terjadinya permasalahan false positif dan banyaknya alarm palsu. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi dalam implementasi IDS adalah dengan menggunakan pendekatan machine learning. Pada penelitian ini, penulis mengusulkan sistem yang menggunakan pendekatan machine learning untuk mendeteksi serangan jaringan dan mengirim peringatan serangan. Dataset CSE-CICIDS2018 dan Model-Based Feature Selection digunakan untuk mengevaluasi kinerja delapan algoritma klasifikasi dalam mengidentifikasi serangan jaringan guna menentukan algoritma terbaik. Hasilnya, Model XGBoost dipilih sebagai model yang memberikan hasil kinerja algoritma terbaik dalam perbandingan model machine learning ini, dengan tingkat akurasi untuk klasifikasi two-class sebesar 99%, dan multi-class sebesar 98,4%.

---

Utilization of the Intrusion Detection System (IDS) to secure internet network infrastructure still has unresolved problems, namely the lack of attack detection accuracy, resulting in false positives and many false alarms. One approach that is widely used to overcome the problems that occur in the implementation of IDS is to use a machine learning approach. In this study, the authors propose a system that uses a machine learning approach to detect network attacks and send attack warnings. The CSE-CICIDS2018 dataset and Model-Based Feature Selection were used to evaluate the performance of eight classifier algorithms in identifying network attacks to determine the best algorithm. As a result, the XGBoost model was chosen as the model that gives the best algorithm performance results in this machine learning model comparison, with an accuracy rate of 99% for two-class classification and 98.4% for multi-class.

Abstrak :
Server di LLDIKTI Wilayah III sangat penting karena server tersebut menyimpan data mirroring, seperti data PD DIKTI dan berbagai data internal LL DIKTI. Data mirroring ini sendiri menjadi data backup seandainya data dari Pusdatin Kemendikbudristek tidak dapat diakses atau mengalami kendala, seperti ketika adanya maintenance server atau terjadinya bencana alam. Tujuan penelitian ini mendeteksi keberadaan asap dan mengaktifkan alarm sebagai suara peringatan adanya kebakaran selain memantau temperatur dan kelembapan udara terkini berbasis Telegram di LLDIKTI Wilayah III. Keunikan dari penelitian ini yaitu memantau temperatur, kelembapan udara terkini dan keberadaan asap menggunakan DHT11 Temperature and Humidity Sensor dan MQ2 Gas/Smoke Sensor pada ruang server LLDIKTI Wilayah III, melalui Telegram dan Thingsboard. Kontribusi penelitian ini penambahan deteksi keberadaan asap menggunakan MQ2 Gas/Smoke Sensor (Sensor Asap MQ2) melalui Telegram dan Thingsboard. Hasil yang didapatkan dari penelitian adalah sebagai berikut: Pada skenario 1, perbedaan rata-rata suhu dan kelembapan antara sistem dengan alat higrometer HTC-2 sebesar 1,08 derajat Celcius dan 12,94 persen. Pada skenario 2, perbedaan rata-rata suhu dan kelembapan antara sistem dengan alat higrometer HTC-2 sebesar 0,009171 derajat Celcius dan 20,89743 persen. Pada skenario 3, perbedaan rata-rata suhu dan kelembapan antara sistem dengan alat higrometer HTC-2 sebesar 0,9905 derajat Celcius dan 11,9689 persen. Pada skenario 4, percobaan menunjukkan keberadaan asap berkorelasi dengan kenaikan nilai asap dan gas yang diterima sistem. ......The server in LLDIKTI Region III is very important because the server stores mirroring data, such as PD DIKTI data and various internal data of LL DIKTI. This mirroring data itself becomes backup data if data from the Pusdatin Kemendikbudristek cannot be accessed or experiences problems, such as when there is server maintenance or a natural disaster occurs. The uniqueness of this research is to monitor the temperature, the latest humidity and the presence of smoke using the DHT11 Temperature and Humidity Sensor and the MQ2 Gas/Smoke Sensor in the LLDIKTI Region III server room, and send notifications to Telegram. The contribution of this research is the addition of smoke detection using MQ2 Gas/Smoke Sensor (MQ2 Smoke Sensor) via Telegram and Thingsboard. The results of this study are useful for administrators and LLDIKTI Region III to get the latest and updated information regarding temperature and humidity and the presence of smoke in the LLDIKTI Region III server room via Telegram and Thingsboard. The results obtained from the study are as follows: In scenario 1, the average difference in temperature and humidity between the system and the HTC-2 hygrometer is 1.08 degrees Celsius and 12.94 percent. In scenario 2, the average difference in temperature and humidity between the system and the HTC-2 hygrometer is 0.009171 degrees Celsius and 20.89743 percent. Inscenario 3, the average difference in temperature and humidity between the system and the HTC-2 hygrometer is 0.9905 degrees Celsius and 11.9689 percent. In scenario 4, it shows the presence of smoke correlates with an increase in the value of smoke and gas received by the system