Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.583
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Jurnal Abadimas Adi Buana Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
I Made Suartana
Universitas Negeri SUrabaya
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Energy Engineering Public Health Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Container Load Balancing untuk Manajemen Trafik pada Learning Manajemen System Tegar Sukma Hendrana; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 02 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v4n02.p169-182

Abstract

Abstrak— Metode pembelajaran daring berbasis e-learning saat ini menjadi keharusan untuk diterapkan di berbagai lembaga pendidikan di Indonesia dalam rangka menunjang kegiatan pembelajaran yang lebih fleksibel. Kondisi tersebut menjadikan Moodle Learning Management System (LMS) sebagai salah satu platform yang banyak digunakan untuk merealisasikan sistem pembelajaran berbasis e-learning. Peningkatan intensitas penggunaan serta kompleksitas fitur dari Moodle LMS yang mencakup banyak aktivitas didalamnya, menjadikan standar availability server menjadi komponen penting untuk menunjang aktivitas Moodle yang optimal. Di sisi lain, arsitektur server web tunggal sudah tidak lagi relevan dengan kondisi tersebut. Oleh karena itu, membangun infrastruktur server Moodle yang mampu menunjang berjalannya aktivitas pembelajaran dengan baik sangatlah penting. Penerapan arsitektur clustering web server berbasis docker swarm cluster yang memuat implementasi metode container load balancing menjadi solusi mengenai isu standar availability server Moodle. Docker swarm cluster terdiri dari node manager dan node worker, dengan implementasi container load balancing, node manager mampu mengarahkan user request menuju node worker secara merata sehingga load traffic dapat diatasi dengan baik dan kinerja Moodle lebih optimal. Dari penelitian ini, diperoleh hasil bahwa server Moodle yang dibangun di lingkungan docker swarm cluster dengan menerapkan metode container load balancing mampu merespon load traffic dari user request dengan baik dilihat dari hasil pengujian dengan parameter throughput dan error rate pada aktivitas login, view course, assignments dan quiz. NFS mampu menyediakan penyimpanan data persisten yang dibutuhkan Moodle dalam melakukan tracking terhadap volume moodlecode dan moodledata. Mekanisme scaling dan failover dari docker swarm berjalan dengan baik sehingga membuat tingkat ketersediaan server tinggi. Kata Kunci— Learning Management System, Moodle, Availability Server, Clustering Web Server, Container, Docker Swarm, Load Balancing
Klasifikasi Data Trafik Jaringan dengan Framework Big Data Analitik I Made Suartana; Ricky Eka Putra; Aditya Prapanca
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 6 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v6n2.p90-94

Abstract

Pada era Big Data perkembangan data menjadi sangat pesat berbagai teknologi menghasilkan data sangat cepat dengan berbagai format dan struktur data. Dengan masifnya data menjadi permasalahan dalam pengolahan dan analisis data untuk mendapatkan informasi terkait data tersebut. Masifnya data juga menjadi masalah dalam pengelolaan jaringan komputer. Dengan perkembangan teknologi jaringan yang mengarah ke virtualisasi jaringan dan semakin banyaknya penggunaan IoT menghasilkan data yang semakin beragam. Beragamnya data menimbulkan kesulitan dalam manajemen, monitoring dan keamanan jaringan. Data trafik jaringan yang dihasilkan berbagai perangkat memiliki struktur yang beragam dan jumlah data yang semakin besar menyulitkan mekanisme pemantauan dan pendeteksi serangan untuk menemukan pola serangan. Munculnya konsep Big Data Analitik menjadi satu solusi dalam manajemen data, Big data analitik adalah proses mendapatkan informasi yang bermanfaat lewat analisis berbagai jenis kumpulan data yang berukuran sangat besar. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan big data analitik untuk melakukan klasifikasi pada trafik jaringan untuk mengelompokkan data normal atau yang diindikasikan serangan pada jaringan. Penelitian ini menggunakan Network Traffic Project dari kaggle. Spark dipilih sebagai framework big data analitik yang digunakan dalam proses klasifikasi trafik jaringan.
Simulasi Handover pada Jaringan Nirkabel Berbasis Software Defined Network Christoper Siahaan; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 03 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v4n03.p256-263

Abstract

Software Defined Network (SDN) merupakan sebuah metode atau paradigma dalam jaringan komputer dalam mendesain, membuat, dan mengelola sebuah infrastruktur jaringan. SDN memisahkan control plane dan data plane, SDN ini menjad solusi untuk perkembangan jaringan yang pesat. SDN memiliki kontrol yang terpusat sehingga mempermudah pengguna dalam mengelola dan mengonfigurasi sebuah jaringan dibandingkan dengan jaringan non-SDN dimana control plane dan data plane berada pada satu perangkat yang sama. Dengan SDN jaringan menjadi lebih fleksibel dan cerdas. Penerapan SDN pada jaringan wireless juga diharapkan dapan memberikan dampak positif dan meningkatkan kinerja dari jaringan WLAN. Handover terminal pada jaringan WLAN berbasis SDN dapat secara efektif meningkatkan QoS dan pemanfaatan sumber daya WLAN. Penelitian ini berfokus pada handover berbasis software defined wireless network (SDWN), penelitian ini dilakukan dengan menggunakan emulator Mininet-WiFi dengan model mobilitas random way point, random walk, dan random direction. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh pergerakan station dengan mobilitas terhadap jarak akses poin dengan jumlah station pada proses handover yang sudah ditentukan. Pada setiap model mobility pengujian untuk mendapatkan throughput, jitter, packet loss, dan RSSI. Dari hasil uji coba didapatkan mobilitas pada jaringan WLAN yang mengakibatkan perubahan topologi jaringan, mengakibatkan perubahan nilai parameter uji yang digunakan. Kata Kunci - Simulasi Handover, WLAN, Software Defined Network, Randomway Poin, Random Walk, Random Direction
Integrasi End-point Security Berbasis Agent dan Bot Messenger untuk Deteksi dan Monitoring Serangan pada Web Server secara Real-time Muhammad Alfian Fahrudi; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 03 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v4n03.p275-282

Abstract

Perkembangan teknologi mempengaruhi perusahaan atau instansi untuk memaksimalkan kinerjanya. Perusahaan menggunakan media internet untuk memberikan informasi, layanan, dan menyimpan data melalui web server. Mudahnya mendapatkan informasi pada media internet menimbulkan kejahatan siber dalam upaya untuk mengambil data pada web server. Salah satu pihak yang menangani dan melindungi keamanan jaringan sebuah perusahaan yaitu Security Operation Center (SOC). sangat berperan penting dalam kondisi ini. Pada penelitian ini mengusulkan sebuah sistem integrasi antara end-point security dengan bot messenger Telegram. Sistem integrasi akan membantu pengeluaran finansial perusahaan dan membantu kinerja SOC dalam memantau web server. Wazuh sebagai aplikasi end-point security yang diintegrasikan dengan bot Telegram. Wazuh merupakan aplikasi open source yang didirikan pada tahun 2015. Sistem integrasi Wazuh dengan bot Telegram mampu mengirim pesan dengan format penulisan sesuai kondisi aktivitas yang terjadi pada web server. Sistem integrasi juga mampu mengurangi pesan yang terkirim ketika terjadi aktivitas yang sama secara terus-menerus. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa integrasi sistem monitoring Wazuh dengan bot messenger Telegram berhasil mengirim pesan secara real-time.
Desain dan Pengembangan Backend Aplikasi Bantucari Menggunakan Microservices M Saif Alikhan; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 03 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v4n03.p314-321

Abstract

BantuCari merupakan aplikasi untuk membantu seseorang apabila sedang kehilangan barang maupun menemukan barang. Aplikasi yang baik tentunya harus memiliki backend yang mumpuni. Salah satu cara untuk memnuhi backend mumpuni yakni dengan mengimplementasikan layanan microservices. Salah satu cara untuk membuktikan dengan pengujian stress test menggunakan aplikasi Apache JMeter dan dibandingkan dengan services lainnya seperti VPS dan Shared Hosting. Dengan menggunakan parameter response time, troughput, sent, receive dan error untuk mengetahui keunggulan microservices. Dan hasil yang didapatkan pada penelitian ini dengan penerapan microservices dan pengujian dengan skenario yang ditentukan, arsitektur microservices lebih unggul dibandingkan dengan layanan yang lainnya.
Perbandingan Kinerja Service Mesh Pada Manajemen Microservices di Kubernetes Muhamad Arif Rahman Hakim; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 04 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Seiringnya pertumbuhan bisnis dan kebutuhan teknologi yang kian meningkat, menciptakan tantangan tersendiri bagi dunia bisnis dan digital. Berbagai macam arsitektur dan metode perancangan sistem aplikasi bermunculan hingga yang saat ini sedang populer adalah penggunaan arsitektur microservices yang memungkinkan pengembangan aplikasi yang lebih fleksibel dan mudah dikelola, dengan menjadikan setiap fitur aplikasi sebagai entitas terpisah yang dapat dikembangkan dan di-deploy secara independen. Pengelolaan aplikasi microservices tentu membutuhkan tools yang mudah untuk digunakan, di maintenance, dan dapat di kelola secara otomatis sehingga banyak bermunculan tools manajemen microservices salah satunya adalah kubernetes. Namun, kubernetes dinilai masih mempunyai banyak kekurangan dan minim fitur, sebagai contoh pada pengelolaan komunikasi antar microservices. Service mesh muncul sebagai salah satu solusi pengelolaan komunikasi antar microservices yang dapat mengatasi masalah komunikasi antar aplikasi mikro. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa microservices yang menggunakan service mesh tambahan dan service mesh bawaan kubernetes. Pengujian akan dilakukan pada lingkungan cloud yang memiliki ketahanan lebih baik dibanding lingkungan lokal. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan ternyata penggunaan service mesh untuk pengelolaan komunikasi antar microservices memiliki performa lebih baik, namun dengan penggunaan sumber daya yang sedikit lebih besar dikarenakan terdapat komponen tambahan pada service mesh Istio atau service mesh tambahan.
Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Particle Swarm Optimization (PSO) Yuwike Ayuningtyas; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Vol 4 No 04 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jinacs.v4n04.p451-457

Abstract

Stroke adalah penyakit yang tidak menular tetapi menjadi salah satu penyakit yang paling sering menyebabkan kematian dan kecacatan di dunia termasuk negara kita Indonesia. Ada beberapa faktor yang dapat menyebabkan penyakit stroke yaitu faktor risiko stroke yang dapat diubah dan tidak dapat diubah. Faktor risiko stroke yang tidak dapat diubah yakni jenis kelamin, usia, genetik dan ras. Untuk faktor risiko stroke yang dapat diubah yakni obesitas, merokok, hipertensi (tekanan darah), diabetes militus, dan gaya hidup tidak sehat. Menurut Kementrian Kesehatan RI penderita penyakit stroke mengalami peningkatan yang signifikan sebesar 10.9% pada tahun 2018 dibandingkan dengan tahun 2013 jumlah penderita penyakit stroke sebanyak 7.0% (Kementrian Kesehatan RI, dalam Abdul 2022). Tujuan dari penelitian ini yaitu dapat mengetahui hasil preprocessing dataset, dapat mengetahui hasil klasifikasi penyakit stroke menggunakan metode Support Vector Machine, dan dapat mengetahui hasil perbedaan akurasi dari klasifikasi penyakit stroke menggunakan metode Support Vector Machine dan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization. Sebelum melakukan klasifikasi dataset stroke dilakukan preprocessing terlebih dahulu seperti mengatasi data tidak seimbang menggunakan teknik SMOTE sehingga data siap dimasukkan kedalam model klasifikasi. Dataset stroke yang digunakan memiliki 9 fitur atau atribut dan bejumlah 5.510 data sebelum di upsampling dan menjadi 9.772 data setelah di upsampling. Hasil penelitian ini memperoleh sebuah model untuk sistem sederhana prediksi untuk klasifikasi penyakit stroke, serta mendapatkan hasil nilai akurasi yaitu 88% dengan metode SVM dengan teknik SMOTE dan 95% untuk pengujian menggunakan metode PSO-SVM dengan teknik SMOTE.
Co-Authors Abdur Rozaq Abhimata Zuhra Pramudita Aditia Mieka Darminta Aditya Prapanca Aditya Prapanca Aida Rahmasari Alfiro Siowanta Pratama Arsy Bilahil Tama Bahrul Ulummudin Christoper Siahaan Dian Oktaviani Dyah Hediyati Farikhatur Ro’isa Henni Endah Wahanani Ilham Miftakhul Huda Kevin Febrinda Diksar Fahmi Putra Lilik Asih Indrayani M Saif Alikhan Mokhammad Aguk Nur Anggraini Muhamad Arif Rahman Hakim Muhammad Alfian Fahrudi Muhammad Bachtiar Alifi Rahadian Bisma Ricky Eka Putra Tegar Sukma Hendrana Yonatan Firdaus Yudhistira Satrio Yudanto Yuwike Ayuningtyas