Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Membuat simulasi jaringan penyambungan secara paket pada STATDM dengan menggunakan komputer pribadi. Simulasi ini dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Turbo Pascal. Jaringan penyambungan yang disimulasikan terdiri dari enam simpul dan memiliki enam terminal. Setiap simpul bersifat simpan-teruskan untuk memproses paket-paket yang masuk ke simpul. Dengan diprosesnya paket-paket tersebut di dalam sistem maka dapat diketahui waktu tunggu dan waktu transmisi paket. Waktu tunggu dan waktu transmisi merupakan delay yang dialami paket dalam simpul. Jumlah delay yang diliasilkan dari seluruh simpul yang ada pada sistem merupakan delay sistem. Maka hasil dari simulasi adalah analisa delay sistem dan banyaknya paket yang keluar dari sistem."

"Komputer sebagai sistem yang dapat menerima, mengolah, memanipulasi dan mengirimkan data digunakan untuk mengendalikan suatu sistem mekanik. Rangkaian interface (antarmuka) digunakan sebagai penyesuai antara komputar dengan dengan sistem mekanik tersebut. PPI 8255 yang merupakan sistem 1/0 data paralel yang dapat deprogram digunakan pada rangkaian antarmuka. penyesuaian alamat dilakukan menggunakan IC 74HC688. Motor stepper sebagai penggerak pada sistem mekanik, dikendalikan oleh rangkaian pengendali motor stepper dimana data yang dibutuhkan dikirimkan oleh komputer melalui rangkaian antarmuka, kemudian ke rangkaian pengendali motor stepper. Gerakan mekanik dibatasi oleh rangkaian sensor posisi. Software yang digunakan adalahbahasa pemrograman Delphi 2.0. Software digunakan unterk mengolah data pada komputer, yang A= digunakan sebagai pengontrol peralatan mekanik pemindah sampel."

"ABSTRAKSeiring menipisnya kapasitas IPv4, kebutuhan untuk beralih ke IPv6 menjadi sangat jelas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mendukung penerimaan pengguna jaringan untuk menerima dan menggunakan IPv6 untuk menggantikan IPv4 yang saat ini mereka gunakan.Penelitian ini menganalisis pengalaman pengguna dari pengguna yang berasal dari latar belakang akademis, praktisi perusahaan, dan juga penyedia layanan internet (ISP). Faktor kunci keberhasilan dan kegagalan penyebaran IPv6 disintesis berdasarkan temuan dari hasil survei dan diskusi dengan para ahli.Penelitian ini menggunakan metode campuran, yaitu pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Diskusi kelompok yang terfokus dipilih untuk menjalankan pendekatan kualitatif sedangkan metode survei dengan skala Likert yang disebarkan ke 286 responden digunakan sebagai metode pengumpulan data untuk mewakili pendekatan kuantitatif. Dalam diskusi kelompok terfokus, para ahli yang bekerja di instansi pemerintah, penyedia layanan internet, universitas, dan juga praktisi komunitas jaringan datang sebagai narasumber. Mereka memaparkan informasi dari bidang keahlian masing-masing serta pengalaman mereka tentang migrasi dan transisi menuju ke IPv6. Technology Acceptance Model (TAM) dan Structural Equation Modelling (SEM) adalah pedoman yang diikuti dan digunakan dalam riset ini.Temuan dari data yang dikumpulkan dari survei serta informasi yang didapatkan dari diskusi kelompok terfokus mengungkapkan beberapa faktor penting yang memengaruhi penerimaan pengguna terhadap transisi IPv6 yaitu experience, facilitating condition, system trust, social influence, perceived of usefulness dan perceived ease of use. Berdasarkan hal tersebut dirumuskanlah beberapa rekomendasi bagi ISP untuk merubah pola pikir dan strategi karena implementasi IPv6 sangat berbeda dari IPv4 dari segi kapasitas, kompleksitas, dan mitigasi gangguan. Pemerintah diharapkan bersinergi dengan penyedia jaringan, kalangan akademis, komunitas dan para praktisi untuk turut berpartisipasi aktif dalam penyusunan standar implementasi dan transisi IPv6 yang jelas dan memudahkan. Program subsidi untuk upgrade infrastruktur jaringan yang mendukung IPv6 hendaknya juga dipertimbangkan oleh pemerintah dalam perencanaan anggaran.

---

ABSTRACTAs IPv4 are running out, it is an obvious need for changing to IP next generation, IPv6. This study aims at analyzing the factors that support the acceptance of network users to use IPv6 to replace IPv4 which they currently use.This study analyzed user experience of users who comes from academic background, enterprise practitioners, and also internet service providers. Key factors on the success and failure of IPv6 deployment were synthesized from findings from those audiences.This research utilizes mix method, qualitative and quantitative approach. Focus group discussion chosen for the qualitative approach while survey to 286 respondents using Likert scale is being used as the data collection method for the quantitative approach. In the focus group discussion, there were experts who are working in government institutions, service providers, university, and also network practitioner community. They shared their expertise and experience on the IPv6 transition and migration. Technology Acceptance Model (TAM) and Structural Equation Modelling (SEM) guidelines are followed for better end results.Findings upon data collected and processing along with the information gathered from focus group discussion reveal several significant factors which affect IPv6 implementation project such as experience, facilitating condition, system trust, social influence, perceived of usefulness and perceived ease of use. Based on the findigs, there are recommendation for the ISP to change the mindset and strategies for the implementation of IPv6 is totally different from IPv4 in terms of capacity, complexity, and the way of handling incident or service interruption. To provide clear reference and guidance for IPv6 transition and implementation, government is expected to collaborate with the network providers, academia, community, and practitioners to develop set of standards and detailed transition roadmap. Subsidy program to upgrade the network infrastructure that supports IPv6 should also be considered by the government in annual budget planning."

"Skripsi ini akan membahas pengaruh serangan Denial of Service pada performansi jaringan IPv6 yang menggunakan tunneling GRE dan dual-stack. Mekanisme transisi diperlukan untuk melakukan interkoneksi jaringan IPv6 ke tujuan melewati core network yang masih menggunakan IPv4 dengan metode tunneling GRE dan dual-stack. Jaringan berbasis IPv6 tersebut akan diserang dengan cara flooding yang ukuran paketnya meningkat. Dari keadaan tersebut, dapat diamati perubahan kinerja ketika serangan ditingkatkan. Parameter yang digunakan pada untuk penilaian performansi adalah throughput, packet loss, dan delay. Mekanisme transisi yang dibandingkan merupakan parameter penting untuk mengetahui kinerja jaringan IPv6 pada mekanisme transisi.Thoughput pada jaringan tunneling GRE mengalami penurunan sebesar 9.27% dan pada jaringan dual-stack sebesar 17.62%. Delay tidak banyak berbeda, pada tunneling GRE delay lebih baik dari dual-stack sebesar 15.84%. Perbedaan yang signifikan terjadi pada packet loss dimana GRE mempunyai packet loss yang lebih besar, yaitu 8.36% dibandingkan packet loss pada dual-stack yang bernilai 6.74%. Oleh karena itu, tunneling GRE lebih baik digunakan pada aplikasi FTP dalam keadaan server diserang menggunakan Denial of Service.

---

This thesis will discuss the effect of denial of service attacks on IPv6 network performance using GRE tunneling and dual-stack. Transition mechanisms needed to interconnect the IPv6 network to the destination through the core network is still using IPv4 with GRE tunneling method and dual-stack. IPv6-based networks will be attacked by flooding which package size increases. From these circumstances, changes in performance can be observed when the attack intensified. The parameters used for the assessment of performance is throughput, packet loss, and delay. Transition mechanism is an important parameter to determine the performance of IPv6 network transition mechanism.

GRE tunneling throughput on the network has decreased 9.27% and on dual-stack network 17.62%. Delay is not much different, the GRE tunneling delay is better than dual-stack by 15.84%. Significant differences occurred in which the GRE packet loss have a greater packet loss, which is 8.36% as compared to the dual- stack packet loss is 6.74%. Therefore, GRE tunneling is better used on FTP in attacked situation by Denial of Service."

"Saat ini peta persaingan industri otomotif di dunia mulai bergeser ke arah pengembangan teknologi sistem bantuan pengemudi. Pengembangan perangkat lunak tertanam pada sistem bantuan pengemudi telah menjadi studi yang sedang berkembang pesat. Sebagai sebuah sistem yang berbasiskan perangkat lunak tertanam, pengujian terhadap sistem bantuan pengemudi kerap mengalami permasalahan baik dari aspek finansial maupun mekanismenya. Salah satu permasalahan yang memotivasi penelitian ini adalah kurang efisiennya mekanisme pengujian regresi sistem bantuan pengemudi Traffic Sign Memory pada studi kasus BMW AG. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sebuah sistem pengujian regresi dengan menggunakan kerangka kerja Automated Data Time-Triggered Framework yang dapat secara akurat menguji persentase keberhasilan implementasi mode pasti (sure mode), mode tidak pasti (unsure mode), mode dilarang mendahului (no passing mode) pada sistem bantuan pengemudi Traffic Sign Memory di berbagai negara yang termasuk dalam ruang lingkup pengujian. Pengujian dilakukan dengan mengembangkan sistem yang dapat berintegrasi dengan sistem bantuan pengemudi, dan mampu digunakan secara berulang terhadap kasus pengujian yang lama maupun baru. Hasil dari implementasi penelitian adalah fakta bahwa Traffic Sign Memory memiliki persentase keakuratan yang rendah dengan kisaran 20-70% untuk mode tidak pasti (unsure mode), sementara untuk mode pasti (sure mode) dan mode dilarang mendahului (no passing mode), Traffic Sign Memory memiliki persentase keberhasilan cukup tinggi dengan kisaran 70-90%.

---

Nowadays, competition map in automotive industry is starting to lean towards Information Technology. Study in development of Driver Assistance System is highly advancing. As a system based on embedded software, testing against Driver Assistance System usually experienced problem whether in financial or mechanism aspect. The problem which motivates this research is less efficiency of regression test mechanism on Traffic Sign Memory Driver Assistance System in BMW AG. This research is conducted by developing a new regression test system using Automated Data Time-Triggered Framework, in order to accurately test the percentage of sure mode, unsure mode, and no passing mode of Traffic Sign Memory implementation on various countries, which are part of test scope. The regression tests are conducted by developing a system which is capable of integrating with Driver Assistance System, and can be reused against old or new test cases. The results of this research showed that Traffic Sign Memory has low accuracy percentage of 20-70% on unsure mode, as for sure mode, and no passing mode, Traffic Sign Memory has average to high percentage of 70-90%."

"Data ekspresi gen merupakan data yang berisi hasil proses transformasi informasi genetik dari DNA atau RNA menjadi protein (fenotipe) yang disajikan dalam bentuk matriks berisi ekspresi gen (baris) dan kondisi (kolom). Sama halnya seperti jenis data lainnya, data ekspresi gen tidak terlepas dari kemungkinan masalah missing values atau data yang hilang. Untuk menangani masalah keberadaan missing values, diperlukan imputasi, yaitu metode untuk mengisi nilai pada data yang hilang. Metode imputasi yang digunakan pada penelitian ini adalah QP_Biclustering yang merupakan kombinasi antara biclustering dengan permasalahan pemrograman kuadratik yang akan diselesaikan dengan bahasa pemrograman Python. Metode QP_Biclustering diimplementasikan pada data ekspresi gen dari pasien Covid-19 bertipe numerik dengan tipe missing values berjenis Missing Completely at Random (MCAR). Algoritma biclustering yang digunakan sebagai metode dalam penelitian ini adalah hasil modifikasi dari algoritma SwarmBCluster, yaitu constructive heuristic with local search. Metode biclustering ini menggunakan Mean Squared Residue (MSR) dalam proses pembentukan bicluster yang berperan sebagai ukuran kualitas suatu bicluster. Setelah bicluster terbentuk, missing values akan diestimasi menggunakan quadratic programming dengan cara meminimumkan nilai MSR tiap bicluster. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode QP_Biclustering memiliki performa cukup baik untuk mengimputasi missing values pada data ekspresi gen pasien Covid-19 yang dapat dilihat dari nilai Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) yang lebih rendah dibandingkan dengan metode KNNimpute.

---

Gene expression data contains the results of the transformation process of genetic information from DNA or RNA into protein (phenotype) which is presented in the form of a matrix containing gene expression (rows) and conditions (columns). Just like other types of data, gene expression data can not be separated from the possibility of missing values or missing data problems. To deal with the problem of the presence of missing values, imputation is needed, which is a method to fill in the values in the missing data. The imputation method used in this research is QP_Biclustering which is a combination of biclustering with quadratic programming problems that will be solved using the Python programming language. The QP_Biclustering method is implemented on gene expression data from Covid-19 patients with numeric type and the missing values has Missing Completely at Random (MCAR) type. The biclustering algorithm used as a method in this research is a modified result of the SwarmBCluster algorithm, namely constructive heuristic with local search. This biclustering method uses Mean Squared Residue (MSR) in the bicluster formation process which will be used as a measure of the quality of a bicluster. After the bicluster is formed, the missing values will be estimated using quadratic programming by minimizing the MSR value for each bicluster. The results of this study indicate that the QP_Biclustering method has a fairly good performance to impute the missing values in gene expression data of Covid-19 patients which can be seen from the NRMSE (Normalized Root Mean Square Error) value which is lower than KNNimpute method."