Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Community Service Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI)
Johan Bastari
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Public Health Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI DAN PERANCANGAN VPN (VIRTUAL PRIVATE NETWORK) MENGGUNAKAN PRITUNL: (STUDI KASUS DI PT. TRANS BURGER) Abdul Hamid; Rino Subekti; Johan Bastari; Devi Puspita Sari
Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI) Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Institut Bisnis dan Informatika (IBI) Kosgoro 1957

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55122/junsibi.v6i2.1673

Abstract

Keamanan data merupakan faktor penting dalam operasional perusahaan, terutama dengan meningkatnya ancaman siber dan kebutuhan akan akses jarak jauh. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan merancang Virtual Private Network (VPN) menggunakan Pritunl di PT. Trans Burger. Implementasi VPN ini diharapkan dapat meningkatkan keamanan data perusahaan dan memberikan akses yang aman bagi karyawan yang bekerja dari jarak jauh. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Proses instalasi dan konfigurasi Pritunl dilakukan di server PT. Trans Burger. Uji coba koneksi VPN dilakukan dari berbagai perangkat dan lokasi untuk mengukur kinerja dan stabilitas koneksi. Data kinerja VPN dikumpulkan menggunakan alat monitoring jaringan, sementara wawancara dan kuesioner digunakan untuk mendapatkan feedback dari pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa VPN yang diimplementasikan menggunakan Pritunl mampu memberikan kinerja yang baik dalam hal kecepatan koneksi, latensi, dan stabilitas. Enkripsi data dan otentikasi pengguna yang diterapkan oleh Pritunl berhasil meningkatkan keamanan data yang ditransmisikan. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dalam bentuk panduan implementasi VPN menggunakan Pritunl dan evaluasi kinerjanya. Selain itu, penelitian ini juga memberikan rekomendasi bagi PT. Trans Burger dalam penggunaan VPN untuk meningkatkan keamanan data mereka. Secara keseluruhan, Pritunl terbukti sebagai solusi VPN yang efektif dan efisien untuk memenuhi kebutuhan keamanan data perusahaan.
Artificial Intelligence-Based Network Monitoring System Training for Computer and Telecommunication Network Engineering Students at SMK Cipta Insani Mandiri Depok Johan Bastari; Rino Subekti; Astried Silvanie; Boy Firmansyah; Dwi Sidik Permana; Rahmat Jaya
International Journal Of Community Service Vol. 6 No. 3 (2026): August 2026 ( Indonesia - Thailand)
Publisher : CV. Inara in Colaboration with www.stie-sampit.ac.id

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51601/ijcs.v6i3.1006

Abstract

The increasing adoption of Artificial Intelligence (AI) in network management requires vocational students to possess competencies that align with current industry demands. However, students of the Computer and Telecommunications Network Engineering (TJKT) program at SMK Cipta Insan Mandiri Depok have limited experience in utilizing AI-based network monitoring systems.[1] Therefore, a community service program was conducted to improve students’ knowledge and practical skills in intelligent network monitoring. The program was implemented through three stages: preparation, training, and evaluation. Training activities included theoretical sessions, hands-on practice using network monitoring tools, and the application of AI for network traffic analysis and anomaly detection. Evaluation was carried out through pre-tests, post-tests, and participant feedback. The results showed an improvement in students’ understanding of network monitoring concepts and their ability to utilize AI-assisted monitoring tools. Participants also demonstrated positive engagement and satisfaction throughout the training activities. This program successfully enhanced students’ competencies in AI-based network monitoring and contributed to their readiness for the increasingly automated and technology-driven networking industry.
Co-Authors ABDUL HAMID Astried Silvanie Boy Firmansyah Devi Puspita Sari Dwi Sidik Permana Rahmat Jaya Rino Subekti Rino Subekti