Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

PENGEMBANGAN GREEDY PERIMETER STATELESS ROUTING (GPSR) DENGAN KONSEP OVERLAY NETWORK PADA VANETS Rizky Fenaldo Maulana; Radityo Anggoro; Supeno Djanali
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol. 18, No. 1, January 2020
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (853.574 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v18i1.a944

Abstract

Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) merupakan protokol routing yang memiliki performa baik di lingkungan VANET. Protokol GPSR memiliki kelemahan ketika node selanjutnya mengalami keadaan local maximum, yaitu ketika node selanjutnya tidak dapat mengirim paket ke node selanjutnya dikarenakan tidak ada node di sekitar yang memiliki posisi terdekat dengan node tujuan atau semua node terdekat sudah pernah menerima paket tersebut. Untuk mengatasi keadaan local maximum, protokol GPSR dimodifikasi dengan konsep overlay network. Overlay network diterapkan dengan menggunakan route discovery milik protokol dynamic source routing (DSR). Hasil dari proses route discovery akan menjadi acuan pencarian virtual anchor point (VAP). VAP merupakan representasi dari overlay network dan berguna untuk mengganti acuan posisi node tujuan dalam metode greedy forwarding. Selain VAP, pemilihan node selanjutnya menerapkan metode area optimum dalam pemilihan node selanjutnya untuk menghindari node yang berada pada luar batas transmisi node pengirim. Dalam makalah ini, evaluasi dilakukan terhadap kinerja routing protocol pada skenario real. Hasil simulasi diukur berdasarkan nilai rata-rata packet delivery rasio (PDR), end to end delay dan routing overhead (RO). Jumlah node yang digunakan dalam simulasi dimulai dari 50, 100, dan 150 node. Dari simulasi yang dilakukan didapatkan bahwa real performa GPSR modifikasi dibandingkan dengan GPSR tradisional mengalami peningkatan nilai PDR sebesar 72%, tetapi terjadi peningkatan pada nilai rata-rata end to end delay sebesar 1118% dan peningkatan nilai rata-rata RO sebesar 0.6%.
Transformasi Digital Melalui Pelatihan Odoo ERP sebagai Sistem Manajemen Bisnis Terpadu Isrofi, Nisa; Erly Ekayanti Rosyida; Rizky Fenaldo Maulana
Nusantara: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2026): Februari: NUSANTARA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/nusantara.v6i1.7859

Abstract

Odoo training at PT Tamaddun Inti Perkasa aims to improve existing business processes within the company through process integration, data transparency, and operational efficiency. Odoo implementation can improve the Company's operational efficiency and also increase HR capacity through mentoring and training to acquire digital skills relevant to the development of Industry 4.0. The training was conducted through participatory practices to improve digital skills through real company data. The training stages included identifying company problems, general socialization of Odoo usage, training, mentoring, evaluation, and feedback. The training participants consisted of 9 people from several departments and was held on December 8, 2025. A pre-training questionnaire proved that the company's employees are aware of the importance of integrated data management. This training activity successfully improved digital competency through the use of Odoo and respondents agreed that using Odoo can help simplify their work. The use of a flexible integrated system according to company needs such as Odoo is one solution. The use of six modules: Manufacturing, Inventory, Sales, Purchasing, Accounting, and Point of Sales (POS) is considered very important and must be understood by the company as a starting point for further development.
DETEKSI ANOMALI WEBSERVER BERBASIS HYBRID ISOLATION FOREST DAN TRANSFORMER DENGAN WEIGHTED FUSION Ardian Yusuf Wicaksono; Rizky Fenaldo Maulana; Irvan Surya Nugraha; Yuandytha Fitria Ade Putri Sujiana
Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) Vol 8 No 2 (2025): JURNAL PENDIDIKAN TEKNOLOGI INFORMASI (JUKANTI) EDISI NOPEMBER 2025
Publisher : Universitas Citra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37792/jukanti.v8i2.1904

Abstract

ABSTRAK Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi anomali pada webserver dengan mengombinasikan metode Isolation Forest dan Transformer melalui pendekatan Weighted Fusion. Data berupa metrik time-series dari layanan Nginx meliputi penggunaan CPU, memori, dan aktivitas koneksi diproses melalui normalisasi dan pembentukan window sebelum pelatihan. Isolation Forest dimanfaatkan untuk mendeteksi anomali berbasis nilai, sedangkan Transformer menangkap pola temporal yang kompleks guna mengidentifikasi anomali kontekstual. Evaluasi menggunakan 5-fold cross-validation menunjukkan bahwa pendekatan hybrid mencapai kinerja rata-rata F1-score sekitar 77.92% ± 0.63% dan Average Precision (AP) sekitar 84.77% ± 0.69%, lebih baik dibanding penggunaan model tunggal. Stabilitas kinerja memungkinkan sistem mempertahankan keseimbangan antara precision dan recall pada data yang tidak seimbang. Secara praktis, metode ini berpotensi meningkatkan efektivitas pemantauan operasional dan mendukung mitigasi dini terhadap insiden keamanan siber seperti web defacement. Saat ini, sistem bekerja menggunakan pendekatan offline learning, sehingga model perlu dilatih ulang ketika terdapat perubahan pola data. Pengembangan lanjutan dapat diarahkan pada penerapan online learning agar deteksi lebih adaptif terhadap dinamika trafik web secara real-time, serta integrasi sumber data tambahan untuk meningkatkan ketahanan sistem. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam merancang dan mengevaluasi kerangka hybrid berbasis Weighted Fusion yang efektif untuk deteksi anomali pada webserver. Kata kunci : Deteksi Anomali, Isolation Forest, Transformer, Time-Series, Weighted Fusion ABSTRACT This study proposes an anomaly detection system for web servers by combining Isolation Forest and Transformer models through a Weighted Fusion approach. Time-series metrics collected from an Nginx-based service including CPU usage, memory utilization, and connection activity were normalized and formatted into windowed sequences prior to model training. Isolation Forest was employed to detect point anomalies, while the Transformer model captured complex temporal patterns to identify contextual anomalies. Evaluation using 5-fold cross-validation shows that the hybrid model achieves an average F1-score of approximately 77.92% ± 0.63% and an Average Precision (AP) of around 84.77% ± 0.69%, outperforming each standalone model. This balanced performance demonstrates improved stability between precision and recall under imbalanced data conditions. Practically, the proposed method can enhance operational monitoring effectiveness and support early mitigation of cybersecurity incidents, such as web defacement. Currently, the system operates under an offline learning scheme, requiring model retraining when data patterns shift. Future work may explore online learning to enable adaptive real-time detection, as well as integration of additional data sources to improve robustness. Overall, this research contributes an effective hybrid framework with Weighted Fusion for anomaly detection on web servers. Keywords: Anomaly Detection, Isolation Forest, Time-Series, Transformer, Weighted Fusion
Descending Stairs Detection Using Digital Image Processing to Guide Visually Impaired Ahmad Wali Satria Bahari Johan; Rizky Fenaldo Maulana
Teknika Vol. 13 No. 3 (2024): November 2024
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v13i3.982

Abstract

Blindness refers to a condition in which an individual experiences limitations in their visual ability. Individuals with visual impairments require specific assistance to facilitate their movement from one location to another. The need for this assistance arises due to various obstacles scattered throughout their environment. One of the most significant challenges is navigating descending stairs. To address this issue, a descending stairs detection system based on digital image processing has been developed. Through this approach, the mobility of individuals with visual impairments can be enhanced. The descending stairs detection system is designed using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method to extract distinctive features of descending stairs and the surrounding floor surfaces. Seven GLCM features are incorporated into the development of this system, allowing it to differentiate between descending stairs and floors using the Extra Tree Classifier classification method. Through a series of tests, the system's accuracy is measured at 84%, demonstrating its adequate ability to identify descending stairs. Additionally, the average computation time for detecting descending stairs and floors is recorded at 0.121 (s), indicating the efficient performance of this system in supporting the mobility of individuals in need.
Rancang Bangun Sistem Monitoring Suhu dan Kelembapan Berbasis IOT Studi Kasus Ruang Server ITTelkom Surabaya Rizky Fenaldo Maulana; Muhammad Akbar Ramadhan; Wiranti Maharani; Muhamad Iqbal Maulana
Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology Vol. 1 No. 3 (2023): Juli - Oktober
Publisher : PT Ilmu Data Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/ijmst.v1i3.169

Abstract

Ruang server merupakan ruangan yang menyimpan aset penting yang harus melakukan tugas secara terus-menerus selama 24 jam sehari. Banyaknya pengembangan bidang akademik dan fasiitas penunjang pun terus dikembangkan untuk melancarkan proses pelayanan di IT Telkom Surabaya, mulai dari bangunan baru, peralatan eksperimen, serta fasilitas penunjang lainnya seperti akses internet yang tersedia, pusat data serta sumber informasi. Peralatan fisik yang digunakan selama periode yang panjang dan seringkali menjalankan tugas yang berat, sehingga memerlukan pemeliharaan secara rutin. Maka dari itu diperlukan protokol keamanan untuk melindungi ruangan tersebut, termasuk pengaturan suhu dan kelembaban udara yang tepat. Untuk memenuhi persyaratan keamanan tersebut, diperlukan perangkat monitoring suhu dan kelembaban di dalam ruang server. Dengan cara menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler, DHT22 sebagai sensor suhu, LCD I2C sebagai media untuk menampilkan data, Telegram sebagai media notifikasi di smartphone dan Thinger.io sebagai platfom yang dapat memvisualisasikan dan melakukan perekaman data hasil pembacaan sensor dapat direpresentasikan dalam bentuk nilai numerik atau grafik yang menunjukkan perubahan suhu dan kelembaban seiring waktu. Alat ini memiliki manfaat untuk menghindari kebutuhan untuk datang langsung ke ruang server guna memeriksa suhu dan kelembapan. Selain itu, proses pengecekan suhu juga menjadi lebih mudah karena tersedia sebuah situs web yang memberikan informasi suhu ruangan secara real-time. dan mendapatkan  notifikasi  jika  terjadi  suatu  kondisi  suhu  dan  kelembaban  diluar  ambang  batas yang  telah  ditetapkan.