Issue Dates
Jump to a point in the index:
Now showing items 366-370 of 373
IMPLEMENTASI KEAMANAN ANTI DDOS MENGGUNAKAN ROUTER MIKROTIK PADA LAYANAN CLOUD STORAGE BASIS LOCAL DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN
SIREGAR M IHSAN () 2024Penelitian ini mengembangkan sistem Cloud Storage berbasis lokal di Sekolah Menengah Kejuruan dengan menggunakan OwnCloud sebagai platform penyimpanan, Linux Ubuntu 20.04 LTS sebagai sistem operasi, dan Router Mikrotik sebagai perlindungan terhadap serangan DDoS. Pengujian dilakukan dalam dua skenario, di mana tanpa perlindungan, serangan DDoS menyebabkan server tidak dapat diakses, sedangkan dengan perlindungan Router Mikrotik, server tetap stabil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Filter Rules pada Router Mikrotik efektif dalam menangkal serangan Syn Flood, sehingga Cloud Storage lokal dapat meningkatkan keamanan data serta mempermudah akses dan berbagi dokumen di lingkungan sekolah.
PERBANDINGAN KINERJA PANEL SURYA DENGAN PENDINGIN DAN TANPA PENDINGIN
BARUS, HARIS IMANDA PUTRA () 2024Energi matahari dimanfaatkan sebagai sumber energi alternative yang potensial, terutama dilihat dari sumbernya yang memencarkan energi yang sangat besar serta waktunya yang panjang selain itu diharapkan energi matahari dapat dimanfaatkan sebagai sumber energi listrik yang ramah lingkungan, sehingga apabila energi ini dapat dikelola dengan baik, diharapkan kebutuhan masyarakat akan energi dapat terpenuhi. Suhu udara, kondisi awan, dan kecepatan angina disekitar lokasi panel surya mempengaruhi variasi suhu sel-sel surya. Bahkan fluktuasi suhu yang ekstrem dan cepat dapat mengganggu produksi listrik pada pembangkit listrik tenaga surya. Dengan penelitian yang dilakukan maka dapat disimpulkan hasil pengamatan dan penguijian menunjukan perbandingan terhadap kinerja panel surya dengan mode pendingin dan tanpa pendingin, panel surya tanpa pendingin didapati luxmeter tertinggi yaitu 4790 dengan suhu permukaan panel sebesar 52,4℃ menghasilkan daya keluaran sebesar 2 ampre dan 18 volt. Sedangakan dengan pendingin didapati lux meter tertinggi yaitu 4823 dengan suhu permukaan 53,6℃ menghasilkan daya keluaran sebesar 1,2 ampre dan 18 volt, yang masing masing dilakukan pada pukul 13:00 wib pengujian menunjukan bahwa sistem pendingin pada panel surya mampu menjaga kinerja panel surya. Hasil pengamatan dan pengujian sudut kemiringan yang baik adalah pada kemiringan 40 derajat yaitu sebesar 58,8℃ , sedangkan temperatur terendah pada kemiringan 60 derajat dengan temperature tertinggi 54,5℃ yang di lakukan pada pukul 15:00 wib. Nilai radiasi pada permukaan panel surya didapatkan hasil tertinggi pada percobaan pertama tanpa pendingin dengan nilai radiasi 40,67℃ pada kemiringan sudut 40 derajat dan nilai radiasi tertinggi pada panel surya menggunakan pendingin dengan nilai radiasi 32,39℃ pada kemiringan 40 derajat.
FINE TUNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT KANKER PAYUDARA
Nasution, Rosdiana () 2024Kanker payudara merupakan masalah kesehatan masyarakat yang sangat penting karena mortalitas dan morbidasnya cenderung meningkat setiap tahun. Masalah ini terjadi disebabkan kanker payudara tidak terdeteksi sejak dini. Dibutuhkan teknologi untuk deteksi penyakit kanker payudara secara dini sehingga mengurangi resiko kematian pada wanita, dan harapan hidup semakin meningkat. Teknologi yang dapat digunakan untuk mengenali objek tertentu dalam pendeteksian memerlukan data yang mewakili objek untuk mendeteksi penyakit tersebut berupa citra digital. Citra digital diproses sehingga dapat mendeteksi penyakit kanker tersebut. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pemrosesan citra digital untuk mendeteksi penyakit kanker, yaitu menggunakan metode jaringan saraf tiruan. Salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah Convolutional Neural Networks (CNN). Oleh karena itu, penelitian ini akan melakukan Fine Tuning Convulation Neural Network menggunakan arsitektur MobileNet untuk mendeteksi penyakit kanker payudara dilakukan pada fungsi optimasi Adam, MSProp, SGD. Dan hasil penelitian ini akan menampilkan tingkat keberhasilan fungsi optimasi SGD yang memiliki akurasi validasi terbaik dalam mendeteksi kanker payudara. Kata Kunci : Convolutional Neural Networks (CNN), MobileNet, Adam, MSProp, SGD.
INOVASI DALAM GENGGAMAN : MOUSE ESP32 DAN SENSOR MPU6050 UNTUK PENGALAMAN PENGGUNA YANG LEBIH ERGONOMIS
PRAYOGI, MUHAMMAD RYAN () 2024Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan perangkat mouse wireless berbasis ESP32 dan sensor MPU6050 yang dapat berfungsi sebagai perangkat input inovatif menggunakan teknologi Bluetooth. Mouse wireless ini dirancang untuk memberikan kenyamanan dan fleksibilitas yang lebih baik dibandingkan dengan mouse konvensional, dengan memanfaatkan sensor gerak untuk mendeteksi pergerakan tangan pengguna dan menerjemahkannya menjadi pergerakan kursor pada layar komputer. Implementasi ini melibatkan kalibrasi sensor MPU6050 untuk memastikan data gerak yang akurat, serta pengujian konektivitas Bluetooth untuk memastikan data gerak dapat ditransfer secara realtime dengan latensi minimal. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan pengalaman pengguna dalam berbagai aplikasi, seperti presentasi dan permainan, serta memberikan solusi teknis yang inovatif dalam bidang perangkat input berbasis gerak.
PENERAPAN TUNING HYPERPARAMETER RANDOMSEARCHCV DALAM PROSES KLASIFIKASI PENYAKIT PNEUMONIA
Reynaldi, Rahmat () 2024Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode deep learning yang telah banyak di aplikasipkan untuk klasifikasi data citra. Dalam konteks penggunaan CNN untuk klasifikasi penyakit pneumonia, pengaturan hyperparameter seperti jumlah lapisan layer, jumlah filter, dan ukuran filter sangat mempengaruhi performa model. Menentukan kombinasi yang tepat antara model dan hyperparameter seringkali menjadi tantangan. Memilih parameter yang optimal untuk model CNN secara manual dapat menjadi tugas yang sangat rumit dan memakan waktu. Oleh karena itu, penting untuk melakukan tuning hyperparameter secara efisien untuk mencari kombinasi parameter yang paling cocok sehingga dapat menghasilkan model CNN yang akurat. Proses tuning hyperparameter pada metode CNN dalam penelitian ini menggunakan RandomSearcCV. Hasil pengujian model CNN kustom setelah diuji menggunakan data testing memperoleh score accuracy 81%. Sedangkan pada model CNN dengan tuning hyperparameter mencapai score accuracy 90%. Hal ini membuktikan bahwa penerapan tuning hyperparameter pada model CNN dengan menggunakan RandomSearchCV dapat meningkatkan akurasi dari model CNN dalam proses klasifikasi penyakit pneumonia. Kata Kunci : Hyperparameter, CNN, RandomSearchCV, Pneumonia