Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi
Jurnal Edutik merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Manado. Jurnal ini hadir sebagai wadah bagi para akademisi, peneliti, dan praktisi untuk mempublikasikan hasil penelitian yang berkontribusi dalam pengembangan keilmuan di bidang Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, Teknik Informatika, Teknologi Komunikasi, serta Ilmu Komunikasi. Dengan semangat untuk mendorong kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, Jurnal Edutik memberikan ruang bagi berbagai kajian yang berfokus pada inovasi dan penerapan teknologi dalam dunia pendidikan, perkembangan di bidang teknik informatika, serta dinamika komunikasi berbasis teknologi, termasuk isu-isu terkini yang berkaitan dengan kebijakan pendidikan berbasis digital, kecerdasan buatan dalam pembelajaran, keamanan data dalam sistem pendidikan modern, dan transformasi komunikasi digital di era informasi. Ruang lingkup Jurnal Edutik mencakup berbagai aspek dalam ranah Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, termasuk pengembangan kurikulum berbasis teknologi, model pembelajaran digital, strategi implementasi e-learning yang efektif, serta teknologi pendidikan adaptif. Selain itu, jurnal ini juga mengakomodasi penelitian dalam bidang Teknik Informatika, yang meliputi Rekayasa Perangkat Lunak dengan fokus pada metode pengembangan agile, kecerdasan buatan dalam rekayasa perangkat lunak, serta integrasi cloud computing; Sistem Informasi, yang mencakup pengelolaan big data, keamanan sistem informasi, serta optimalisasi sistem berbasis blockchain; Jaringan dan Keamanan Komputer, yang menyoroti keamanan siber, deteksi ancaman siber berbasis AI, serta optimasi infrastruktur jaringan; serta Sistem Pendukung Keputusan, yang berfokus pada penerapan machine learning dalam pengambilan keputusan, sistem rekomendasi berbasis data, serta penerapan Internet of Things (IoT) dalam otomatisasi keputusan. Dalam ranah Teknologi Komunikasi, jurnal ini mencakup topik-topik seperti pengembangan infrastruktur komunikasi digital, teknologi 5G dan evolusi jaringan masa depan, integrasi media sosial dalam pengelolaan informasi, serta pemanfaatan platform komunikasi berbasis AI dalam interaksi sosial dan pendidikan. Sedangkan dalam bidang Ilmu Komunikasi, ruang lingkup meliputi kajian komunikasi digital, strategi komunikasi di era media baru, komunikasi antar budaya berbasis teknologi, penggunaan media digital dalam kampanye sosial dan pendidikan, serta dinamika perilaku komunikasi dalam masyarakat berbasis teknologi. Sebagai jurnal yang berorientasi pada perkembangan teknologi dan inovasi, Jurnal Edutik juga membuka peluang publikasi bagi penelitian terkait e-Government, termasuk transformasi digital dalam pelayanan publik, kebijakan keamanan data pemerintahan, serta pengelolaan administrasi berbasis AI; Aplikasi Mobile, dengan cakupan pengembangan aplikasi berbasis UI/UX, implementasi augmented reality dan virtual reality, serta aplikasi berbasis kesehatan dan pendidikan. Dengan cakupan yang luas dan multidisipliner, jurnal ini diharapkan menjadi referensi utama bagi para akademisi dan praktisi yang ingin menggali lebih dalam tentang peran teknologi dalam meningkatkan efektivitas pendidikan, pengembangan sistem berbasis digital, serta transformasi komunikasi modern. Melalui publikasi yang berkualitas, Jurnal Edutik berkomitmen untuk terus berkontribusi dalam penguatan keilmuan dan kemajuan teknologi di era digital.
Articles
302 Documents
Deteksi Anomali Trafik Jaringan Menggunakan K-Means Clustering Berdasarkan Data Log Firewall
Christian Vieri Tololiu;
Indra Rianto;
Rudy Harijadi Wibowo Pardanus;
Arje Cerullo Djamen
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 2 (2026): EduTIK : April 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.67142/edutik.v6i2.462
ABSTRAK Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi anomali trafik jaringan internet di lingkungan UPA TIK Universitas Negeri Manado menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan pendekatan Action Research. Sistem monitoring jaringan yang ada masih bersifat reaktif, sehingga anomali baru terdeteksi setelah laporan pengguna masuk. Data log firewall berupa Report of Connection Events periode 2-9 Februari 2026 dengan sekitar 10.000 baris koneksi valid digunakan sebagai dataset penelitian. Tahapan preprocessing mencakup pembersihan data, rekayasa fitur berbasis perilaku jaringan meliputi Source Connection Count (fsrc), Destination Port Entropy (Hport), dan Byte-to-Connection Ratio (Rbyte), serta normalisasi menggunakan Z-Score Standardization. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan dengan Elbow Method menghasilkan K=3, yang dikonfirmasi dengan Silhouette Score sebesar 0,6493 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,5379. Hasil clustering membagi trafik menjadi tiga kelompok: trafik normal (82,5%), semi-normal (16,5%), dan anomali potensial (1,0%). Visualisasi dengan Principal Component Analysis (PCA) mengkonfirmasi pemisahan klaster secara geometris. Deteksi anomali berbasis threshold persentil ke-99 (P99) berhasil mengidentifikasi empat kategori anomali utama: aktivitas BitTorrent, akses massal ke banyak negara, probing ke zona DMZ, dan penggunaan port tidak umum. Penelitian membuktikan bahwa K-Means Clustering efektif sebagai metode deteksi anomali berbasis data pada jaringan kampus tanpa memerlukan pelabelan data. ABSTRACT This study develops an internet network traffic anomaly detection system at the UPA TIK environment of Universitas Negeri Manado using the K-Means Clustering algorithm with an Action Research approach. The existing network monitoring system is still reactive, meaning anomalies are only detected after user complaints are received. Firewall log data in the form of Report of Connection Events for the period of February 2-9, 2026, consisting of approximately 10,000 valid connection records, was used as the research dataset. Preprocessing stages include data cleaning, network behavior-based feature engineering comprising Source Connection Count (fsrc), Destination Port Entropy (Hport), and Byte-to-Connection Ratio (Rbyte), as well as normalization using Z-Score Standardization. The optimal number of clusters was determined using the Elbow Method, resulting in K=3, confirmed by a Silhouette Score of 0.6493 and a Davies-Bouldin Index of 0.5379. Clustering results divided traffic into three groups: normal traffic (82.5%), semi-normal (16.5%), and potential anomalies (1.0%). Visualization using Principal Component Analysis (PCA) geometrically confirmed cluster separation. Anomaly detection based on the 99th percentile threshold (P99) successfully identified four main anomaly categories: BitTorrent activity, mass access to multiple countries, DMZ zone probing, and use of non-standard ports. The study proves that K-Means Clustering is effective as a data-driven anomaly detection method for campus networks without requiring labeled data.
Peran Strategi Content Blasting di Komunitas Facebook sebagai Media Publicity Program Televisi RCTI
Muhammad Robi Athallah;
Wahyu Budi Priatna
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 3 (2026): EduTIK : Juni 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.67142/edutik.v6i3.465
ABSTRAK Perkembangan media digital mendorong industri televisi untuk mengadaptasi strategi promosi yang mampu menjangkau audiens lintas platform. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran strategi content blasting di komunitas Facebook sebagai media publicity program televisi RCTI. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, partisipasi aktif, wawancara, dan dokumentasi selama pelaksanaan magang di Divisi Publicity PT Media Nusantara Citra Tbk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi content blasting dilakukan secara terencana melalui pemilihan komunitas Facebook yang sesuai dengan karakteristik program, distribusi materi promosi secara massal, serta pemanfaatan konten hasil mirroring dari akun Instagram resmi program RCTI. Komunitas Facebook tidak hanya berfungsi sebagai saluran distribusi informasi, tetapi juga sebagai media yang mendukung keterlibatan audiens dan promosi kegiatan on air maupun off air. Temuan penelitian menunjukkan bahwa strategi content blasting berperan dalam memperluas jangkauan publikasi, meningkatkan eksposur program, serta mendukung pembangunan loyalitas audiens lintas program melalui pendekatan berbasis komunitas digital. ABSTRACT The development of digital media has encouraged the television industry to adopt promotional strategies capable of reaching audiences across multiple platforms. This study aims to analyze the role of content blasting within Facebook communities as a publicity medium for RCTI television programs. The study employed a descriptive qualitative approach, with data collected through observation, active participation, interviews, and documentation during an internship at the Publicity Division of PT Media Nusantara Citra Tbk. The findings reveal that the content blasting strategy is implemented systematically through the selection of Facebook communities that match program characteristics, mass distribution of promotional materials, and the utilization of mirrored content from official RCTI program Instagram accounts. Facebook communities function not only as channels for information dissemination but also as platforms that support audience engagement and the promotion of both on-air and off-air activities. The study concludes that content blasting plays an important role in expanding publicity reach, increasing program exposure, and fostering cross-program audience loyalty through a digital community-based approach.