Mukhlishah, Aiman
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Perbandingan Kinerja Jaringan Secure Socket Tunneling Protocol (Sstp) Dan Layer Two Tunneling Protocol (L2tp) + Internet Protocol Security (Ipsec) Menggunakan Metode Quality Of Service (Qos) Lukman, Lukman; Mukhlishah, Aiman
Jurnal Teknologi Informasi RESPATI Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Respati Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35842/jtir.v15i2.344

Abstract

INTISARIKinerja jaringan yang buruk tentu akan berdampak buruk pada kerugian bagi sebuah perusahaan atau instansi, ketika kinerja jaringan yang digunakan oleh perushaan berubah menjadi lambat, pasti sangat berpengaruh terhadap kinerja perusahaan itu sendiri, terlebih jika sebuah perusahaan selalu bergantung pada internet untuk kelancaran bisnisnya. Semakin banyaknya perusahaan perusahaan yang membutuhkan kinerja jaringan yang cepat dan aman maka untuk mengatasi hal tersebut, ada beberapa metode yang bisa digunakan seperti banyaknya pilihan metode VPN (Virtual Private Network).Teknologi VPN adalah suatu komunikasi dalam jaringan sendiri yang terpisah dari jaringan umum. Private network sendiri dianggap lebih efisien karena kecepatan transfer data yang lebih besar dari pada kecepatan transfer data pada jaringan Internet, selain itu masalah keamanan dianggap lebih bagus karena hanya bergerak dalam lingkup terbatas saja. Secara umum, VPN adalah sebuah proses dimana jaringan umum (public network atau internet) diamankan kemudian difungsikan menjadi sebuah jaringan privat (private network). Sebuah VPN tidak didefinisikan oleh rangkaian khusus atau router, tetapi didefinisikan oleh mekanisme keamanan dan prosedur-prosedur yang hanya mengijinkan penggunanya yang ditunjuk akses ke VPN dan informasi yang mengalir melaluiya.Masalah yang dihadapi saat ini yaitu ketika performa jaringan yang lambat akan berpengaruh pada kinerja perusahaan, untuk berhubungan antar kantor menggunakan internet dan email untuk mengirim data dan berkomunikasi maka dibutuhkan jaringan privat untuk memudahkan mengakses file terhadap suatu tempat yang berbeda lokasi. Namun dalam Pemilihan VPN yang akan digunakan memungkinkan kurang tepatnya pemilihan metode yang  digunakan dalam mengelola jaringan intranet untuk perusahaannya.Dari uraian diatas maka penulis melakukan analisis perbandingan sebuah teknik tunneling dengan menggunakan SSTP dan L2TP+IPSec.  SSTP dan L2TP+IPSec merupakan protokol jaringan yang dapat melindungi jaringan dari ancaman luar seperti konflik IP, MAC dan DHCP server jahat, serta membuat performa jaringan lebih baik, dengan metode penggunaan jalur tersendiri yang di lalui atau dilewati. Dari kedua metode  tersebut penulis melakukan perbandingan performa jaringan ketika di terapkan metode SSTP dan L2TP+IPSec sehingga mengetahui performa jaringan mana yang lebih bagus dan cocok digunakan sesuai dengan kebutuhan pengguna.Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu siapapun untuk menentukan metode tunneling VPN yang akan digunakan kelak dalam suatu jaringan. Sedangkan dari hasil penelitian bisa diambil kesimpulan bahwa L2TP+IPSec lebih baik dibanding SSTP, dinilai dari parameter QOS yang sudah diuji dan dibandingkan.Kata kunci: Tunneling, VPN, SSTP, L2TP, IPSec, Quality Of Service ABSTRACTPoor network performance will certainly have a bad impact on losses for a company or agency, when the network performance used by the company turns out to be slow, it must be very influential on the performance of the company itself, especially if a company always relies on the internet for the smooth running of its business. More and more companies need fast and secure network performance. To overcome this, there are several methods that can be used such as the choice of VPN (Virtual Private Network) methods.VPN technology is communication within one's own network that is separate from public networks. Private network itself is considered more efficient because the data transfer speed is greater than the data transfer speed on the Internet network, besides that security issues are considered better because it only moves in a limited scope. In general, VPN is a process in which a public network (public network or internet) is secured and then functioned as a private network. A VPN is not defined by a specific circuit or router, but is defined by security mechanisms and procedures that only allow their designated users access to the VPN and the information that flows through it.The problem currently faced is when slow network performance will affect company performance, to connect between offices using the internet and email to send data and communicate, then a private network is needed to facilitate accessing files to a different location. However, the selection of VPNs that will be used allows less precise selection of methods used in managing intranet networks for the company.From the description above, the authors conducted a comparative analysis of a tunneling technique using SSTP and L2TP + IPSec. SSTP and L2TP + IPSec are network protocols that can protect networks from external threats such as IP, MAC and DHCP server conflicts, and make network performance better, by using separate paths that are traversed or traversed. From these two methods, the writer makes a comparison of network performance when applied SSTP and L2TP + IPSec methods so that it knows which network performance is better and is suitable for user needs.The results of this study are expected to help anyone determine the VPN tunneling method that will be used later in a network. While the results of the study can be concluded that L2TP + IPSec is better than SSTP, judged by the QOS parameters that have been tested and compared.Keywords: Tunneling, VPN, SSTP, L2TP, IPSec, Quality Of Service
Dilation Layer Menggunakan EfficientNetV2 untuk Mendeteksi Penyakit Retinopati Diabetik Mukhlishah, Aiman; Utami, Ema
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 6: Desember 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025126

Abstract

Diabetic Retinopathy (DR) merupakan salah satu komplikasi serius akibat diabetes melitus yang dapat menyebabkan kebutaan jika tidak dideteksi dan ditangani secara dini. Deteksi otomatis berbasis citra fundus retina telah menjadi fokus utama dalam penelitian deep learning. Namun, fitur-fitur kecil seperti mikroaneurisma dan lesi halus seringkali sulit dikenali, terutama pada citra dengan kualitas rendah. Penelitian ini mengusulkan modifikasi arsitektur EfficientNetV2 dengan menambahkan dilation layer guna meningkatkan kemampuan model dalam menangkap fitur kontekstual dengan cakupan spasial yang lebih luas tanpa menambah kompleksitas secara signifikan. Dilated convolution memungkinkan perluasan receptive field tanpa mengurangi resolusi spasial, sehingga lebih efektif dalam mendeteksi fitur-fitur kritis pada DR. Pengujian dilakukan menggunakan dataset APTOS 2019 Blindness Detection yang menyediakan citra fundus retina beranotasi untuk lima tingkat keparahan DR. Model dilatih menggunakan optimizer Adam dengan learning rate sebesar 0,001 untuk mencapai konvergensi yang optimal. Evaluasi dilakukan terhadap beberapa varian EfficientNetV2, yaitu B0, B1, B2, B3, dan S. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model EfficientNetV2-B0 dan B1 memberikan akurasi terbaik, masing-masing sebesar 97,14%. Di antara keduanya, EfficientNetV2-B0 menghasilkan nilai presisi dan f1-score yang lebih tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi dilation layer pada arsitektur EfficientNetV2 berpotensi meningkatkan performa sistem klasifikasi DR otomatis secara signifikan dibandingkan model baseline tanpa modifikasi.   Abstract Diabetic Retinopathy (DR) is a serious complication of diabetes mellitus that can lead to blindness if not detected and treated early. Automated detection based on retinal fundus images has become a primary focus in deep learning research. However, small features such as microaneurysms and subtle lesions are often difficult to identify, particularly in low-quality images. This study proposes a modification to the EfficientNetV2 architecture by incorporating dilation layers to enhance the model’s ability to capture contextual features over a broader spatial range without significantly increasing complexity. Dilated convolutions allow the expansion of the receptive field without reducing spatial resolution, making them more effective in detecting critical features associated with DR. The evaluation was conducted using the APTOS 2019 Blindness Detection dataset, which provides annotated retinal fundus images across five levels of DR severity. The model was trained using the Adam optimizer with a learning rate of 0.001 to achieve optimal convergence. The study assessed several variants of EfficientNetV2 - B0, B1, B2, B3, and S. Experimental results indicate that the EfficientNetV2-B0 and B1 models achieved the highest accuracy, each reaching 97.14%. Among these, EfficientNetV2-B0 yielded higher precision and F1-score values. These findings suggest that integrating dilation layers into the EfficientNetV2 architecture can significantly enhance the performance of automated DR classification systems compared to the unmodified baseline models.