Pengumuman
PENTING, Siapkan sebelumnya:
1. Format penamaan folder dan file .pdf adalah : NIM_Nama_Lengkap
2. Laporan Skripsi dalam bentuk kompilasi satu file utuh termasuk lembar pengesahan yang telah ditandatangani dan telah diberi watermark dalam bentuk file .pdf (panduan watermark dapat dilihat di : https://tinyurl.com/y46j793x )
3. Folder .zip/.rar (ukuran max. 100 MB) yang berisi :
a. Laporan Skripsi dalam bentuk kompilasi satu file utuh termasuk lembar pengesahan yang telah ditandatangani dan telah diberi watermark dalam bentuk file dan .doc/.docx
b. Jurnal Skripsi, maksimal 8 halaman sesuai template contoh yang telah ditentukan.
c. Aplikasi yang dibuat berikut software pendukungnya jika ada
d. Readme aplikasi, Penjelasan bagaimana instalasi dan pemakaian aplikasi yang dibuat (bentuk file format .pdf dan .doc/.docx)
e. Poster Skripsi(bentuk file .jpg)
Koleksi Pustaka
Riwayat Unggah Dokumen
1.
| Judul | ANALISIS KINERJA SECURITY INFORMATION AND EVENT MANAGEMENT (SIEM) IBM QRADAR COMMUNITY EDITION DALAM MENDETEKSI ANCAMAN DAN SERANGAN SIBER PADA SERVER |
| Deskripsi | Sistem keamanan menjadi kebutuhan untuk mendeteksi potensi ancaman dan serangan siber pada server. Kejadian yang berhubungan dengan ancaman dan serangan yang ditargetkan pada server akan menghasilkan log yang dapat dianalisis untuk selanjutnya dijadikan dasar pengambilan keputusan. Security Information and Event Management (SIEM) dapat memberikan informasi terhadap ancaman dan serangan kemanan pada server. IBM QRadar Community Edition (CE) merupakan produk SIEM gratis dengan fitur lengkap dan konfigurasi yang sederhana. Pada penelitian ini dilakukan rancang bangun, konfigurasi, dan analisis terhadap kinerja dari QRadar CE. Analisis dilakukan dengan mengevaluasi output QRadar CE setelah dilakukan pengujian konfigurasi flow source dan log source, simulasi incorrect log in, port scanning, password cracking, denial of service, dan eksploitasi Metasploitable 3 dan pengukuran efektivitas berdasarkan identifikasi serangan sebagai offense dan deteksi log atau network activity sebagai bagian dari serangan. Didapatkan, instalasi IBM QRadar CE dilakukan dengan file OVA yang disediakan IBM. Untuk mendapatkan network dan event activity masing-masing harus dikonfigurasi flow dan log source. Event dikenal setelah diterima beberapa log. Tingkat efektivitas identifikasi serangan sebesar 20% dan deteksi serangan sebesar 100% dengan log source Linux OS dan Windows Event Log. Tidak terdapat perbedaan antara OS dengan basis yang sama (Linux dan Windows) dan antara versi lama dan baru. |
| Kategori | Skripsi - TMJ |
| Diunggah oleh | Gusana Adirosa |
| Diunggah pada | Wed, 11 Aug 2021 |
2.
| Judul | ANALISIS PENINGKATAN KEAMANAN SERVER MENGGUNAKAN SNORT DAN PFSENSE PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER DI POLITEKNIK NEGERI JAKARTA |
| Deskripsi | Kendala luar yang menggangu keamanan pada sistem server jurusan Teknik Informatika dan Komuter di Politeknik Negeri Jakarta seperti serangan pada sistem server serangan DoS Attack. Dalam meningkatkan segi keamanan sistem server Jurusan Teknik Informatika dan Komputer Di Politeknik Negeri Jakarta. Oleh sebab itu dibutuhkan penanggulangan dari ancaman berupa penggunaan Intrusion Detection System (IDS) mengetahui adanya serangan yang masuk berupa peringatan pada sistem jaringan komputer. Serta penerapan Intrusion Prevention System (IPS) sebagai proteksi keamanan sistem server berupa penggunaan pfsense. Metode yang digunakan berupa alert atau monitoring server apabila adanya serangan yang masuk, Log snort membantu system administrator mencatat segala jenis aktivitas yang mencurigakan pada server dan penggunaan firewall sebagai hardening apabila terjadi serangan yang masuk dari jaringan local, serta dapat melakukan deny akses apabila serangan mencoba akses sistem server Jurusan TIK-PNJ. Firewall pada pfsense menghalau dan memproteksi serangan yang mencoba masuk menuju server. Dari hasil pengujian, snort mampu melakukan monitoring dan menyimpan log dan pfsense dapat melakukan blocking akses pada saat jaringan mencoba masuk pada sistem server serta pada serangan ping of death dan smurf attack berlangsung. |
| Kategori | Skripsi - TMJ |
| Diunggah oleh | Suci Rahmadhani |
| Diunggah pada | Wed, 11 Aug 2021 |
3.
| Judul | Perancangan & Implementasi Sistem Pendeteksi Masker menggunakan Convolutional Neural Network |
| Deskripsi | Dimasa pandemi virus COVID-19 saat ini paparan virus cepat sekali menyebar, sehingga pemerintah memberlakukan peraturan untuk menjalankan protokol kesehatan dengan selalu menggunakan masker, mencuci tangan, dan menjaga jarak ketika keluar rumah. Ini merupakan salah satu kebiasaan baru (NEW NORMAL) yang akan dibiasakan oleh pemerintah ke masyarakat. Namun tidak sedikit orang yang masih enggan untuk menjalankan protokol kesehatan masih banyak orang yang tidak memakai masker pada saat keluar rumah. sehingga adanya pemeriksaan protokol kesehatan oleh petugas pada setiap tempat dan kantor khususnya pada lingkungan pendidikan, namun menggunakan petugas dengan berhadapan langsung dengan banyak orang ditempat umum untuk pemeriksaan protokol kesehatan mengakibatkan penumpukan antrian dan banyaknya petugas terpapar virus COVID-19. Maka dari itu dibuatalah sistem pendeteksi masker dalam menunjang kebiasan baru (NEW NORMAL) dimasa pandemi COVID-19 ini bisa membuat lebih efektif dan efisien. Karena sistem ini bisa tetap menjalankan protokol kesehatan dengan mendeteksi penggguna memakai masker atau tidak memakai masker tanpa harus melibatkan banyak petugas ditempat umum, sehingga bisa menghindari dari paparan virus COVID-19 dan tumpukan antrian. Sistem ini dibuat dengan bahasa pemrograman python, menggunakan tool jupyter, yang terdapat pustaka numpy untuk perhitungan, pustaka keras untuk melatih data dalam mengklasifikasikan objek, pustaka open cv untuk mendeteksi dengan kamera dalam waktu yang sbenarnya, dan pustaka tensorflow untuk pengklasifikasian data. Alat pendukung untuk sistem ini adalah seperangkat komputer dan modul kamera untuk mendeteksi wajah dalam waktu yang sebenarnya dan mengklasifikasikan seseorang memakai masker atau tidak memakai masker. Metode penelitian yang dilakukan adalah dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Hasil dari penelitian ini adalah sistem dapat mendeteksi wajah dan bisa mengklasifikasikan seseorang yang menggunakan masker dan tidak menggunakan masker dengan presentasi akurasi yang dihasilkan lebih dari 90% |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Agung Wicaksono |
| Diunggah pada | Wed, 11 Aug 2021 |
4.
| Judul | Rancang Bangun Sistem Informasi Firma Hukum Gugum Ridho and Partners Modul Klien dan Advokat Berbasis Web |
| Deskripsi | Konsultasi hukum merupakan cara agar masyarakat tahu ketika menghadapi suatu permasalahan hukum. Pada Pasal 1 Undang-undang Nomor 16 Tahun 2011 tentang Bantuan Hukum, bantuan hukum merupakan sebuah jasa hukum yang diberikan oleh pemberi bantuan hukum secara cuma-cuma kepada penerima bantuan hukum yang menghadapi masalah hukum. Konsultasi hukum biasanya disediakan oleh lembagalembaga bantuan hukum atau organisasi kemasyarakatan. Firma Hukum Gugum Ridho and Partners adalah salah satu lembaga bantuan hukum yang berlokasi di Jakarta Selatan. Saat ini, proses bisnis di Firma Hukum Gugum Ridho and Partners masih dilakukan secara manual yaitu proses pendaftaran klien, penjadwalan konsultasi, informasi penjadwalan konsultasi dan pencarian advokat. Maka dari itu, dibuatlah sistem informasi firma hukum gugum ridho and partners modul klien dan advokat. Sistem ini dibuat untuk membantu klien melakukan pendaftaran konsultasi, penjadwalan konsultasi, informasi penjadwalan dan pencarian advokat. Selain itu, sistem ini dibuat untuk membantu advokat mengelola jadwal personal dan mencatat history kasus yang sudah pernah ditangani. Sistem dibangun berbasis web menggunakan framework Vue JS untuk frontend dan NodeJS untuk backend serta basis data MySQL. Fitur pencarian advokat dilakukan dengan metode string matching menggunakan algoritma Knuth-Morris-Pratt (KMP). Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode prototyping. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Harun |
| Diunggah pada | Sun, 8 Aug 2021 |
5.
| Judul | RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI SELLER DAN ADMIN UNTUK APLIKASI KEEPONIC (MARKETPLACE PERALATAN HIDROPONIK) BERBASIS WEB |
| Deskripsi | Pertanian hidroponik merupakan salah satu teknik urban farming dengan memanfaatkan air sebagai media tanam dengan menekankan kebutuhan hara nutrisi tanaman. Pertanian hidroponik semakin diminati oleh masyarakat biasa maupun petani di Indonesia karena pemeliharaan yang mudah dan dapat diterapkan pada lahan yang sempit. Berdasarkan data yang dirilis oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) pada hasil penetrasi pengguna internet 2019-2020 (Q2) mengemukakan bahwa, total pengguna internet Indonesia saat ini mencapai 196,71 dari 266,91 juta jiwa. Berdasarkan hasil survei Markplus dalam Government Roundtable terkait sektor pertanian, 98.2% masyarakat setuju urban farming memiliki prospek dalam meningkatkan pendapatan ekonomi sehingga dapat dijadikan peluang baru bagi masyarakat yang ingin berbisnis. Dalam penelitian ini difokuskan pada pembangunan sistem informasi marketplace berbasis web untuk pelaku usaha hidroponik dalam menjual produk, menerima pesanan, melihat statistik penjualan, dan membuat artikel terkait hidroponik yang terintegrasi dengan aplikasi mobile bernama ‘Keeponic’. Sistem informasi penjualan produk hidroponik ini dibangun menggunakan framework React JS dan Node JS. Untuk membuktikan sistem dapat diterima pengguna akhir, maka dilakukan penilaian kebergunaan sistem dengan System Usability Scale (SUS). Didapat bahwa sistem mendapat kategori ‘Good’ setelah skor rata-rata SUS dikonversikan dengan Adjective Rating Scale, berarti sistem informasi marketplace keeponic seller berbasis website berhasil memenuhi standar kebergunaan oleh pengguna. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Muhammad Bahrijar |
| Diunggah pada | Sun, 8 Aug 2021 |
Dokumen Statistik
Total Dokumen Terupload
5 dokumen
Upload Dokumen Perbulan 2024
Januari
130
Februari
73
Maret
19
April
3
Mei
2
Juni
Tidak ada dokumen
Juli
15
Agustus
278
September
146
Oktober
51
November
12
Desember
9