Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Rancangan Implementasi Zero Trust Architecture (ZTA) pada Sistem Login danManajemen Data Web Menggunakan MFA, RBAC, dan Audit Logging Alfin Syahri; Dedy Kiswanto; Stefen Agus Waruwu; Rizky Ananda Hafika

Publisher :

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.9897

Abstract

Abstrak – Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah meningkatkan risiko keamanan data, terutama pada sistem autentikasi dan manajemen akses. Untuk menghadapi ancaman tersebut, penelitian ini mengimplementasikan pendekatan keamanan berbasis Zero Trust Architecture (ZTA) pada sistem login dan manajemen data web. ZTA menerapkan prinsip “never trust, always verify” dengan menggabungkan beberapa mekanisme keamanan, antara lain Multi-factor authentication (MFA) melalui OTP via WhatsApp, autentikasi biometrik (sidik jari), Role-based access control (RBAC) untuk pembatasan hak akses, serta audit logging untuk pemantauan aktivitas pengguna. Metode pengembangan menggunakan pendekatan rekayasa sistem, dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian black box, dan evaluasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan sesuai fungsinya, termasuk deteksi login dari perangkat baru dan pengiriman OTP real time. Sistem mampu memberikan peringatan keamanan yang responsif serta mencatat setiap aktivitas pengguna secara akurat. Penerapan ZTA terbukti meningkatkan keamanan, keandalan autentikasi, serta kontrol akses terhadap data. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi ZTA dalam sistem web dapat menjadi solusi efektif untuk memperkuat ketahanan keamanan siber.Kata kunci : Zero Trust Architecture; MFA; RBAC; OTP; Audit Logging; Abstract – The rapid development of information technology has increased the risk of data breaches, particularly in authentication and access management systems. To address these challenges, this research implements a security approach based on Zero Trust Architecture (ZTA) for web-based login and data management systems. ZTA applies the principle of “never trust, always verify” by integrating several security mechanisms, including Multi-factor authentication (MFA) using OTP via WhatsApp, biometric authentication (fingerprint), Role-based access control (RBAC) to regulate user permissions, and audit logging to monitor user activities.The development method follows a systematic engineering approach consisting of requirement analysis, system design, implementation, black box testing, and evaluation. The results show that all features function as intended, including real-time OTP delivery, fingerprint authentication, and detection of logins from new devices or IP addresses. The system provides responsive security alerts and records user activities accurately, enhancing accountability.The implementation of ZTA successfully strengthens authentication reliability and access control, making it an effective solution for improving cybersecurity in web applications.Keywords: Zero Trust Architecture; MFA; RBAC; OTP; Audit Logging;
Pemodelan dan Simulasi Stokastik Fluktuasi Suhu Harian Menggunakan Model Geometric Brownian Motion Alfin Syahri; Muhammad Budi Akbar; Ruth Amelia Vega S. Meliala; Suvriadi Panggabean
Griya Journal of Mathematics Education and Application Vol. 5 No. 4 (2025): Desember 2025
Publisher : Pendidikan Matematika FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/griya.v5i4.931

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan model Geometric Brownian Motion (GBM) untuk memodelkan dan mensimulasikan fluktuasi suhu harian di Kota New York secara stokastik. Data suhu diperoleh dari dataset Global Weather Repository (Kaggle) dan diolah untuk menghitung parameter drift (μ) dan volatilitas (σ) yang merepresentasikan tren serta tingkat ketidakpastian perubahan suhu. Simulasi dilakukan menggunakan metode Monte Carlo untuk menghasilkan beberapa lintasan kemungkinan perubahan suhu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GBM mampu mengikuti pola suhu aktual dengan baik dan memberikan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) di bawah 10%, yaitu 6,47% untuk New York, 5,11% untuk Los Angeles, dan 4,81% untuk Chicago. Temuan ini membuktikan bahwa GBM efektif dalam menangkap dinamika stokastik suhu harian dan dapat digunakan sebagai alat prediksi iklim jangka pendek yang akurat, terutama di wilayah urban dengan fluktuasi suhu yang tinggi.
Rancang Bangun Sistem Penyortiran Kualitas Buah Tomat Berbasis IoT dan Computer Vision(YOLOv8) Menggunakan Modul ESP32-CAM Alfin Syahri; Dedy Kiswanto; Albert Ramadhan Manik; Yuda Advis Ambrosius Sitohang

Publisher :

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10267

Abstract

Abstrak - Penyortiran kualitas tomat masih banyak dilakukan secara manual sehingga prosesnya lambat, membutuhkan tenaga kerja besar, dan sering menghasilkan penilaian yang tidak konsisten. Penelitian ini bertujuan merancang sistem penyortiran tomat otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dan Computer Vision menggunakan ESP32-CAM dan model YOLOv8. Sistem terdiri dari ESP32 DevKit untuk membaca sensor ultrasonik dan mengendalikan servo, ESP32-CAM untuk mengambil citra, serta server Flask yang memproses gambar menggunakan YOLOv8. Dataset diperoleh dari Roboflow dan dilatih melalui proses augmentasi dan preprocessing sehingga model dapat mengklasifikasikan tomat menjadi tiga kategori, yaitu matang, mentah, dan busuk. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor ultrasonik mampu mendeteksi tomat secara stabil pada jarak 10 cm, ESP32-CAM berhasil mengirim gambar ke server, dan servo dapat menyortir tomat sesuai hasil prediksi. Sistem web monitoring yang dibangun mampu menampilkan prediksi terbaru, grafik statistik, serta riwayat prediksi harian secara real-time. Beberapa kendala ditemukan, seperti kesulitan model membedakan tomat merah busuk dan tomat matang yang memiliki kemiripan visual, serta motor conveyor yang kurang kuat pada kecepatan rendah. Secara keseluruhan, sistem berhasil berfungsi sebagai prototipe penyortiran tomat otomatis yang terintegrasi dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk penggunaan skala industri.Kata kunci : IoT; ESP32-CAM; YOLOv8; Penyortiran Tomat; Computer Vision; Abstract - Manual tomato quality sorting is still widely practiced, resulting in slow processing, high labor requirements, and inconsistent assessment outcomes. This study aims to design an automatic tomato sorting system based on the Internet of Things (IoT) and Computer Vision using ESP32-CAM and the YOLOv8 model. The system consists of an ESP32 DevKit to read ultrasonic sensor data and control servo motors, an ESP32-CAM to capture tomato images, and a Flask server to process images using the YOLOv8 model. The dataset was obtained from Roboflow and trained through augmentation and preprocessing processes to enable the model to classify tomatoes into three categories: ripe, unripe, and rotten. Experimental results show that the ultrasonic sensor can stably detect tomatoes at a distance of 10 cm, the ESP32-CAM successfully transmits images to the server, and the servo motor can sort tomatoes according to the prediction results. The developed web-based monitoring system is capable of displaying real-time predictions, statistical graphs, and daily prediction history. Several limitations were identified, including the model’s difficulty in distinguishing between rotten red tomatoes and ripe tomatoes due to visual similarity, as well as insufficient conveyor motor strength at low speeds. Overall, the proposed system functions effectively as an integrated automatic tomato sorting prototype and can be further developed for industrial-scale applications.Keywords: IoT; ESP32-CAM; YOLOv8; Tomato Sorting; Computer Vision;