Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Cyberbullying merupakan hal yang marak terjadi di dunia global, bahkan di Indone- sia. Menurut survei yang dilaksanakan oleh UNICEF terhadap 2.777 anak muda di Indonesia pada tahun 2019, 45 persen dari partisipan tersebut pernah mengalami cy- berbullying. Dari data tersebut, penulis ingin mencoba mengurangi jumlah tersebut dengan membuat suatu aplikasi untuk mendeteksi apakah sebuah kalimat yang ditulis mengandung unsur cyberbullying atau tidak sehingga pengguna aplikasi terse- but dapat menjaga ucapannya dalam mengirim pesan secara online. Aplikasi tersebut dibuat berbasis android sehingga mudah untuk diakses masyarakat Indonesia. Aplikasi tersebut juga dibuat berdasarkan bahasa pemrograman Kotlin, karena ba- hasa pemrograman tersebut merupakan bahasa yang modern, ringkas, mudah untuk dioperasikan, serta merupakan bahasa pemrograman yang lebih aman untuk digu- nakan dalam mendesain suatu aplikasi android dibandingkan dengan bahasa pem- rograman yang lainnya.

---

Cyberbullying is something that is happening massively in global, especially in In- donesia. According to a survey by UNICEF that is conducted to 2,777 young people in Indonesia in 2019, 45 percent of the participants had experienced cyberbullying. From this data, the author wants to try to reduce this number by creating an application to detect whether a sentence written contains elements of cyberbullying or not so that application users can protect their speech when they are sending messages online. The application is based on Android so that it is easy for Indonesian people to access. The application is also made based on Kotlin programming language, be- cause this programming language is a modern, concise, easy-to-operate language, and is a safer programming language to use in designing an Android application compared to other programming languange."

"Penggunaan teknologi seperti jaringan komputer dalam melakukan kegiatan sehari-hari tidak dapat dihindari di era ini. Jaringan komputer berperan penting dalam perkembangan zaman sekarang. Karena pentingnya jaringan komputer, maka semakin banyak pula tindak kejahatan yang berusaha mengeksploitasi jaringan komputer untuk kepentingan individu maupun kelompok. Salah satu bentuk eksploitasi tersebut adalah serangan jaringan berupa ransomware. Ransomware yang menginfeksi suatu komputer dapat menimbulkan bahaya dan kerugian terhadap individu, kelompok atau perusahaan, baik kerugian kecil ataupun besar. Untuk mengatasinya diperlukan suatu usaha untuk mencegah berupa mekanisme peringatan ataupun pencegahan terhadap serangan ransomware. Salah satu teknik keamanan yang dapat digunakan untuk melindungi jaringan dalam organisasi adalah dengan menggunakan Intrusion Detection System (IDS). Snort dan Suricata merupakan dua IDS yang paling populer untuk mencegah terjadi serangan pada jaringan komputer. Tujuan dari Skripsi ini adalah untuk membandingkan performa dari kedua IDS tersebut terhadap serangan ransomware.

---

The use of technology such as computer networks in carrying out daily activities cannot be avoided in this era. Computer networks play an important role in today's developments. Because of the importance of computer networks, more and more crimes are trying to exploit computer networks for the benefit of individuals and groups. One form of exploitation is a network attack in the form of Ransomware. Ransomware that infects a computer can cause harm and loss to individuals, groups or companies, both small and large losses. To overcome this, an effort is needed to prevent it in the form of a warning or prevention mechanism against Ransomware attacks. One of the security techniques that can be used to protect networks within an organization is to use an Intrusion Detection System (IDS). Snort and Suricata are the two most popular IDSs for preventing attacks on computer networks. The purpose of this Thesis is to compare the performance of the two IDS against Ransomware attacks."

"Skripsi ini akan membahas mengenai aplikasi berbasis web yang akan menghasilkan sebuah Vagrantfile yang dapat digunakan dalam proses instalasi Intrusion Detection System Mata Elang. Mata Elang merupakan Intrusion Detection System yang dikembangkan oleh Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) dengan berkolaborasi bersama dengan Universitas Indonesia dan Japan International Cooperation Agency (JICA). Vagrantfile yang dihasilkan akan dapat digunakan dalam melakukan instalasi keseluruhan sistem Mata Elang berdasarkan skenario instalasi yang dipilih oleh user dimulai dari provisioning virtual machine, hingga konfigurasi dari virtual machine tersebut sehingga keseluruhan sistem Mata Elang terinstal dengan baik. Hal ini akan mempercepat proses intalasi Mata Elang dan mengeliminasi terjadinya kesalahan dibanding ketika user harus menginstal setiap komponen dari sistem Mata Elang satu-persatu. Parameter pengujian yang akan dilakukan adalah dengan membandingkan hasil deteksi serangan dari Intrusion Detection System Mata Elang yang diinstal secara manual dan yang diinstal menggunakan script. Penelitian akan menghasilkan dua buah produk yaitu sebuah aplikasi website yang dapat digunakan untuk menghasilkan sebuah Vagrantfile untuk instalasi Intrusion Detection System Mata Elang sesuai dengan berbagai skenario topologi, dan sebuah Vagrantfile yang dapat digunakan untuk instalasi Intrusion Detection System Mata Elang sesuai dengan topologi yang dikonfigurasikan pada aplikasi website yang disebutkan sebelumnya.

---

This skripsi will discuss a web-based application that will generate a Vagrantfile that can be used in the installation process of the Mata Elang Intrusion Detection System. Mata Elang is an Intrusion Detection System developed by the Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) in collaboration with Universitas Indonesia and the Japan International Cooperation Agency (JICA). The resulting Vagrantfile can be used to install the entire Mata Elang system based on the installation scenario selected by the user, starting from the virtual machine provisioning to the configuration of the virtual machine, so that the entire Mata Elang system can be installed properly. This will speed up the Mata Elang installation process and eliminate errors compared to when users must install each component of the Mata Elang system one by one. The evaluation parameter that will be conducted is by comparing the results of attack detection from the manually installed Intrusion Detection System Mata Elang versus the one installed using a script. There will be two product from this skripsi, one is a web based application that can be used to generate a Vagrantfile for the purpose of installing Intrusion Detection System Mata Elang based on the various configuration and topology, and the other product is a Vagrantfile that can be used to install Intrusion Detection System Mata Elang based on the configuration from the mentioned web based application"

"Kebutuhan informasi dan semakin majunya perkembangan teknologi mendorong lahirnya Teknologi Informasi dan Komunikasi yang dapat memberi efektifitas dan efisiensi kerja manusia. Akses internet yang juga mudah dijangkau, kapan saja, dan dimana saja memicu lahirnya integrasi semua teknologi dan aplikasinya. Telepon, e-mail, instant messaging, bahkan video conference, mulai didorong agar dapat saling terintegrasi dan sinkron sehingga berbagai jenis aplikasi dan perangkatnya tersebut dapat diakses dalam satu waktu dan hanya dalam satu perangkat atau aplikasi. Unified Communications sebagai terobosan teknologi baru yang menjawab tantangan global ini diharapkan dapat memberikan layanan tidak hanya di dunia bisnis, namun juga di dunia pendidikan agar lebih meningkatkan efektifitas dan efisiensi sivitas akademika dalam melaksanakan aktivitas kesehariannya. Integrasi dan kemudahan ini bukan lantas tanpa meninggalkan masalah. Aspek keamanan menjadi sangat penting untuk mendukung kualitas layanan. Pada skripsi ini diimplementasikan aplikasi telepon berbasis VoIP dengan skenario pengamanan pada protokol SIP yang berbeda, yaitu tanpa adanya metode keamanan (RTP non-secure), SRTP, dan SSL. Kemudian dianalisa bagimana kinerja dan keamanan pada aplikasi IP Video Telephony sebelum dan sesudah menggunakan metode secure-SIP. Dari hasil uji coba, didapatkan bahwa QoS berupa delay, jitter, packet loss, dan throughput tidak mengalami perubahan yang signifikan dan masih memenuhi standar ITU-T. Nilai delay yang didapatkan sebelum pengamanan SIP sebesar 33,974 ms, sedangkan setelah implementasi secure-SIP naik menjadi 39,964 ms. Untuk nilai jitter dengan dan tanpa menggunakan secure-SIP sekitar 0,6 ms. Tidak ada paket yang hilang, dalam hal ini nilai packet loss sebesar 0%. Sedangkan nilai throughput sekitar 50 paket/detik.

---

Information needs and more advanced technological developments led to the establishment of information and communication technology which allowed human to work more effectively and efficiently. Internet access which available in anytime and anywhere, also triggered the integration of all means of technology and its applications. Telephone, e-mail, instant messaging, even video conference, are all begin to be integrated and synchronized so that they all could be accessed all at once, in a single device or application. As a new technological advancement, Unified Communications is expected to not only serve the business world, but also education, to increase the effectiveness and efficiency in conducting their daily activities. But this integration and ease comes with some unfavorable aspect. Security aspect becomes a very important part to support quality of services. This final paper was implemented the IP telephony for VoIP application with security scenario on different SIP protocol: RTP (non-secure), SRTP, and SSL. Then, the the performance and security on IP Video Telephony after and prior to the implementation of secure-SIP method was analyzed. The results show that QoS in forms of delay, jitter, packet loss and throughput, did not reveal significant changes and is still within the standard of ITU-T. Delay measurement prior to the SIP securing is 33,974 ms, whereas after the implementation of secure SIP, it increase to 39,964 ms. As for the jitter measurement, with or without secure-SIP, is approximately 0,6 ms. No packets are lost, so the value of packet loss is 0%. Throughput is about 50 packet/second."

"Tingginya penggunaan telepon seluler untuk internet serta beasrnya ukuran data yang diakses mengakibatkan semakin pentingnya pengembangan komunikasi seluler di Indonesia yang dapat mengakomodasi pengguna internet dengan memberikan layanan internet yang cepat melakukan transkasi data serta mempunyai bandwith yang besar. Salah satu teknologi baru yang dapat diaplikasikan di jaringan internet seluler adalah teknologi 5G. Teknologi ini membutuhkan arsitekur dan platform yang memadai. Salah satu platform yang memadai, murah, dan open sourceadalah OpenAirInterface(OAI). OAI adalah platform fleksibel yang dibuat berdasarkan sistem 4G-5G dan memberikan bandwithyang besar untuk jaringan dan dapat diaplikasikan pada perangkat komputer biasa sehingga tidak perlu membeli perangkat khusus untuk mengelola lalu lintas data. Tujuan penelitian adalah untuk membuat purwarupa teknologi seluler 5G dengan OpenAirInterface yang berbasis open source.Penelitian berfokus pada studi kualitas sinyal yang didapat dari hasil percobaan. Evualiasi meliputi kecepatan unduh dan unggah,serta waktu tunda pada jarak yang ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan jarak memengaruhi waktu tunda jaringan seluler.Pada jarak 8 meter, waktu tunda yang didapat sebesar 87,45 ms, tertinggi pada pengujian. Namun jarak tidak terlalu memengaruhi kecepatan unduh dan unggah pada jaringan. Berdasarkan hasil pengujian, tidak ditemukan korelasi antara jarak dengan kecepatan.

---

The high use of cellular telephones for the internet as well as the large size of the data accessed has resulted in the growing importance of developing cellular communication in Indonesia that can accommodate internet users by providing fast internet services that have data transactions and having a large bandwidth. One of the new technologies that can be applied on cellular internet networks is 5G technology. This technology requires adequate architecture and platforms. One of the platforms that is adequate, inexpensive, and open source is OpenAirInterface (OAI). OAI is a flexible platform created based on the 4G-5G system and provides a large bandwidth for the network and can be applied on ordinary computer devices so there is no need to buy special devices to manage data traffic.

The research objective is to create a prototype 5G cellular technology with OpenAirInterface based on open source. Research focuses on studies of signal quality obtained from experimental results. Evaluationincludes download andupload speeds, delays, and jitters at the specified distance. Test results show that distance affects the delay of cellular network. At distance of 8 meters, the delay time obtained was 87.45 ms, the highest in testing. But the distance does not really affect download speed and upload speed on the network. Based on the test results, no correlation was found between distance and speed."

"ABSTRAKJejaring Sosial merupakan salah satu gaya hidup yang diminati saat ini. Perkembangan jejaring sosial ini dimulai sejak adanya teknologi Web 2.0, yang memungkinkan para pengembang Web mengembangkan situs yang tidak hanya sekedar memiliki konten, tetapi juga interaksi langsung dengan pengguna Web. Sampai saat ini sudah semakin banyak aplikasi dan layanan yang menyuguhkan tema jejaring sosial. Setiap layanan yang ada tersebut saat ini juga dapat saling berhubungan satu sama lain. Sistem ini dirancang untuk memberikan sebuah layanan yang menampung identitas pengenal utama seseorang yang memiliki berbagai akun jejaring sosial, berupa identitas wajah. Perancangan modul pengenal wajah ini diimplementasikan di layanan komputasi awan Google App Engine berbasis Python dan memanfaatkan API Face.com sebagai pengolah data citra. Selain itu sistem ini memanfaatkan smartphone berbasis Android sebagai divais interaksi dengan pengguna, dan juga menerapkan Augmented Reality sebagai penampil informasi kepada user. Hasil pengujian sistem ini bahwa modul ini dapat mengenali wajah dengan persentasi rata-rata kesuksesan sebesar 85%. Dengan kondisi pencahayaan gelap didapatkan persentase rata-rata kesuksesan 8%, dengan kondisi sedang 86%, dan kondisi terang 100%. Posisi sudut pandang maksimal untuk bisa melakukan pengenalan wajah adalah 60° dari posisi wajah tampak depan.

---

ABSTRACTSocial Networking has become today's lifestyle. Development of social networking started since the deployment of web 2.0 technology. It enables web developers to develop sites that do not only have a content, but also direct interaction with the users. Until now, there are so many applications and services which serve based on social network. The social networking applications also provides features for mutual interconnection between different social network applications. This system is designed to store a person's main identification which has various social networking accounts, in the form of face ID. We design a face recognition modules which will be implemented in the Python-based Google App Engine cloud computing services. We utilized the Face.com API as an image data processor. In addition this systems utilized Android-based Smartphone as an interaction devices with user. We applied the Augmented Reality as an information viewer to the users. The result of the implementation of this system shows that the module is able to recognize face samples with the average percentage of 85%. In the dark room condition, the average percentage is 8%, 86% on average condition, and bright condition is 100%. This module is able to recognize face samples from 0° (complete face) up to the maximum angle of 60°."

"Identitas diri seseorang dalam jejaring sosial menjadi hal penting terutama ketika ingin mengenali siapa sebenarnya orang tersebut. Pencarian identitas diri dapat dengan mudah dilakukan melalui pencarian dalam situs search engine ataupun situs jejaring sosial yang ada pada komputer atau laptop. Metode ini sepertinya bukan merupakan hal yang efektif dan praktis seiring berkembangnya perangkat mobile dalam masyarakat seperti smartphone dan tablet. Untuk itu, dirancang sebuah sistem pengenalan wajah pada perangkat mobile. Sistem ini dirancang dalam bentuk aplikasi yang dikembangkan pada perangkat mobile Android. Penggunaan Android Face Detector API akan bertindak sebagai pustaka dalam proses deteksi wajah pada perangkat mobile sebelum melakukan proses offloading ke layanan komputasi awan. Hasil implementasi berupa modul deteksi wajah pada perangkat mobile dan modul pengenalan wajah (offloading) yang memanfaatkan layanan komputasi awan dengan bantuan komunikasi Representational State Transfer (REST). Hasil pengujian sistem pada perangkat mobile menunjukkan bahwa total waktu pengenalan wajah sebesar 7,45 detik dengan waktu deteksi wajah (onloading) 0,45 detik dan waktu proses offloading 7 detik.

---

The identity of a person in social networking becomes very important especially when we want to identify a person. Search for detailed-identity can be easily conducted through searching using the search engine sites or existing social networking website using computer or laptop. This method is not effective and practical when we consider the development of mobile device technology in the community such as smartphone and tablet. Therefore, designed a face recognition system on mobile devices. The system is designed in the form of an application developed on Android mobile devices.

The use of Android Face Detector API will act as libraries in the process of face detection before performing the offloading stage. This paper describes the implementation of the facial detection module on mobile device and face recognition module (offloading) using cloud computing service with REST communication. The result of testing on mobile device indicates that total computation time for face recognition system reached 7,45 seconds with the onloading process 0,45 seconds and the offloading process 7 seconds."

"Sejak kehadiran jejaring sosial belakangan ini setiap orang dapat dengan mudah memperoleh informasi siapapun. Bahkan persaingan industri IT semakin marak dengan dikembangkannya aplikasi dan layanan yang terhubung dengan jejaring sosial. Oleh karena itu, muncul sebuah ide untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah sebagai identitas penghubung jejaring sosial. Selain menggunakan wajah sebagai identitas utama dalam perancangan sistem, wajah juga digunakan sebagai marker untuk menampilkan informasi hasil pengenalan wajah berbasis Augmented Reality. Sistem utuh ini terdiri dari pengenalan wajah pada perangkat mobile Android, pengenalan wajah pada layanan komputasi awan dan tambahan informasi hasil pengenalan wajah berupa Augmented Reality. Modul pengenalan wajah ditanamkan pada layanan Cloud Computing Google App Engine berbasis Python dengan memanfaatkan Face.com API sebagai pengolahan citra wajah. Hasil informasi dari layanan tersebut dikembalikan dalam format JSON. Response JSON itu dimanfaatkan sebagai tambahan informasi yang akan ditampilkan dengan konsep Augmented Reality. Kehadiran Augmented Reality pada sistem ini bertujuan untuk memberikan interaksi yang ramah dengan pengguna. Berdasarkan hasil pengujian, Augmented Reality bekerja dengan cepat ketika menjadikan wajah sebagai marker untuk menampilkan informasi hasil pengenalan wajah, dengan respon rata-rata sebesar 1025.42 ms untuk mendapat informasi lengkap dan 697.7 ms untuk mendapat sedikit informasi dari orang yang dikenal.

---

Recently, since the presence of social networking, anyone can easily receive information of anyone, anytime and anywhere. The competition for IT industry increased with the development of connected applications and services with social networking. Therefore, we proposed a face recognition system as a connector to social networking application. In addition to using face as a primary identity in the system design, face is also used as a marker to display information of the result of the face recognition-based on Augmented Reality. This complete system consists of face recognition on Android mobile devices. Face recognition on cloud computing services and additional information on the results of face recognition in the form of Augmented Reality.

Face recognition module is embedded in the Cloud Computing using Google App Engine services based on Python, and also using Face.com API for facial image processing. The results of the service information is returned in JSON format. Given JSON response used as additional information to be displayed with the concept of Augmented Reality. The presence of Augmented Reality in this system aims to provide a friendly interaction with the user. Based on the results of test, Augmented Reality works quickly when used faces as a marker, with the average response time of 1025.42 ms to get complete information and 697.7 ms to get a little information from people who are known."

"Skripsi ini membahas analisis perbandingan dua sistem pengenalan rambu lalu lintas yaitu menggunakan metode Generative Learning (GL) dan Support Vector Machine (SVM). GL merupakan metode pengenalan yang baru dikembangkan di mana sampel training dihasilkan dengan memvariasikan sampel yang ada berdasarkan parameter tertentu sehingga dapat mempermudah pembuatan citra untuk training serta dapat memberikan hasil pengenalan yang lebih baik. SVM merupakan metode pengenalan yang telah banyak digunakan dan menggunakan karakteristik vektor untuk memisahkan objek dari latar belakangnya. Sambil berjalan, rambu-rambu lalu lintas direkam oleh kamera video di atas kendaraan bermotor yang hasil rekamannya dianalisis menggunakan kedua metode tersebut. Hasil pengenalan rambu lalu lintas yang dianalisis dalam beberapa kondisi seperti jumlah sampel training, resolusi video, tingkat kecerahan sekitar, dan kecepatan kendaraan kemudian dibandingkan dan dianalisis tingkat akurasinya. Dari hasil percobaan didapat bahwa akurasi pengenalan metode GL lebih baik dibandingkan SVM yaitu dengan persentase masing-masing 95,56% dan 94,67%.

---

This thesis discusses the comparative analysis of two traffic signs recognition system using Generative Learning (GL) and Support Vector Machine (SVM) methods, respectively. GL is a newly developed method in which the training samples are generated by varying samples based on certain parameters which makes it easier to the training images and produce better recognition result. SVM is a method that has been widely used which uses vector characteristics to separate objects from its background. Traffic signs are recorded using a video camera in a moving motorcycle and videos of them are analyzed using both methods. The accuracy of recognition results will be compared under some conditions, such as the number of training imageries, video resolutions, and lighting conditions, and vehicle’s speed. Recognition results showed that GL has better accuracy than SVM, with percentage of 95.56% and 94.67%, respectively."

"

Selama masa pandemi COVID-19, teknologi Automatic Speech Recognition (ASR) menjadi salah satu fitur yang sering digunakan pada komputer untuk mencatat di kelas online secara realtime. Teknologi ini akan bekerja dimana setiap suara yang muncul akan langsung dikenali dan dicatat pada halaman terminal. Dalam penelitian ini, model ASR Wav2Letter akan digunakan menggunakan CNN (Convolution Neural Network) dengan loss function CTC (Connectionist Temporal Classification) dan ASG (Auto Segmentation Criterion). Selama proses pembuatannya, berbagai hyperparameter acoustic model dan language model dari model ASR Wav2Letter terkait dengan implementasi batch normalization¸ learning-rate, window type, window size, n-gram language model, dan konten language model diuji pengaruh variasinya terhadap performa model Wav2Letter. Dari pengujian tersebut, ditemukan bahwa model ASR Wav2Letter menunjukkan performa paling baik ketika acoustic model menggunakan metode ASG dengan learning-rate 9 × 10−5 , window size 0.1, window type Blackman, serta 6-gram language model. Berdasarkan hasil akurasi WER CTC unggul 1,2% dengan 40,36% berbanding 42,11% dibandingkan ASG, namun jika dilihat lamanya epoch dan ukuran file model, loss function ASG memiliki keunggulan hampir dua kalinya CTC, dimana ASG hanya membutuhkan setengah dari jumlah epoch yang dibutuhkan oleh CTC yakni 24 epoch berbanding dengan 12 epoch dan ukuran file model ASG setengah lebih kecil dibandingkan CTC yakni 855,2 MB berbanding dengan 427,8 MB. Pada pengujian terakhir, model ASR Wav2Letter dengan loss function ASG mendapatkan hasil terbaik dengan nilai WER 29,30%. Berdasarkan hasil tersebut, model ASR Wav2Letter dengan loss function ASG menunjukkan perfoma yang lebih baik dibandingkan dengan CTC.

---

During the COVID-19 pandemic, Automatic Speech Recognition technology (ASR) became one of features that most widely used in computer to note down online class in real-time. This technology works by writing down every word in terminal from voice that is recognized by the system. ASR Wav2Letter model will use CNN (Convolutional Neural Network) with loss function CTC (Connectionist Temporal Classification) and ASG (Auto Segmentation Criterion). While developing Wav2Letter, various hyperparameter from acoustic model and language model is implemented such as batch normalization, learning rate, window type, window size, n-gram language model, and the content of language model are examined against the performance of Wav2Letter model. Based on those examination, Wav2Letter shows best performance when it uses ASG loss function learning rate 9 × 10−5 , window size 0.1, window type Blackman, and 6-gram language model. With that configuration, WER of CTC outplay ASG around 1.2% with 40.36% compare to 42,11%, but another parameter shows ASG are way more superior than CTC with less time epoch training which are 24 epoch for CTC against 12 epoch for ASG and the size of memory model shows CTC has bigger size than ASG with 855.2 MB against 427.8 MB. In the last test, ASR Wav2Letter model with ASG loss function get the best WER value around 29.3%. Based on those results, ASR Wav2Letter Model shows its best performance with ASG loss function than CTC.

"