Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Evaluation   of    Machine   Learning    Implementation    for    Network Intrusion Detection in Distributed IoT Systems Darmin; Wahyudi; Imam Taufik; Aldian Yusup; Ade Hilman Maulana
Jurnal Ragam Pengabdian Vol. 3 No. 1 (Spesial Issue) (2026): "Dharma Samudera"
Publisher : Lembaga Teewan Journal Solutions

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62710/bbpzef78

Abstract

The rapid expansion of Internet of Things (IoT) ecosystems has significantly increased cybersecurity risks due to device heterogeneity, limited computational resources, and distributed network architectures. Traditional security mechanisms are insufficient to address evolving threats such as Distributed Denial of Service (DDoS), botnets, and zero-day attacks. This study aims to evaluate the implementation of machine learning (ML) algorithms for network intrusion detection in distributed IoT systems by examining accuracy, efficiency, and scalability. The research employs a qualitative literature review approach, systematically analyzing reputable journal articles and conference papers related to IoT security, Intrusion Detection Systems (IDS), and machine learning applications. Data were collected through identification, selection, and thematic synthesis of relevant studies, focusing on algorithm types, evaluation metrics, architectural models, and implementation challenges. The results indicate that deep learning models provide superior accuracy in detecting complex and evolving attacks, while traditional machine learning algorithms offer better computational efficiency for edge deployment. Furthermore, distributed and federated learning architectures enhance scalability and reduce communication overhead. A hybrid hierarchical approach integrating edge, fog, and cloud layers is identified as the most effective solution.
Peran Teknologi Cloud Computing dalam Meningkatkan Kolaborasi Tim Kerja Hybrid di Perusahaan Multinasional Wahyudi; Irfan Isdhianto; Ratnawati
Jurnal Ar Ro'is Mandalika (Armada) Vol. 5 No. 3 (2025): JURNAL AR RO'IS MANDALIKA (ARMADA)
Publisher : Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59613/armada.v5i3.5246

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji peran teknologi cloud computing dalam meningkatkan kolaborasi tim kerja hybrid di perusahaan multinasional. Seiring dengan adopsi model kerja hybrid yang semakin meluas pasca-pandemi COVID-19, kebutuhan untuk menciptakan kolaborasi yang efisien di antara tim yang tersebar secara geografis semakin mendesak. Teknologi cloud computing menjadi solusi yang memungkinkan akses data secara real-time, komunikasi yang lebih efisien, dan fleksibilitas kerja yang lebih tinggi. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi literatur (library research), mengkaji berbagai sumber terpercaya seperti jurnal ilmiah, buku, dan laporan penelitian yang relevan dengan topik ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa cloud computing memiliki dampak positif terhadap peningkatan kolaborasi tim kerja hybrid dengan menyediakan platform yang mendukung komunikasi lintas zona waktu, mengintegrasikan berbagai aplikasi dalam satu sistem, serta meningkatkan efisiensi pengelolaan data dan informasi. Meskipun demikian, tantangan terkait dengan masalah keamanan data dan integrasi sistem yang ada menjadi hambatan yang perlu diperhatikan oleh perusahaan multinasional dalam implementasi teknologi ini. Penelitian ini menyimpulkan bahwa cloud computing tidak hanya meningkatkan produktivitas tim, tetapi juga memberikan fleksibilitas dalam pekerjaan yang berdampak pada kepuasan dan keterlibatan karyawan. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah untuk menggali lebih dalam dampak cloud computing pada tim lintas budaya serta meneliti lebih lanjut mengenai tantangan keamanan yang dihadapi perusahaan multinasional dalam penggunaan cloud computing.