Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Arsitektur 5G Core (5GC) menjawab permintaan akan koneksi berkecepatan tinggi dan aman dengan janji konektivitas yang lebih cepat dan keandalan jaringan yang lebih baik. Namun, tantangan keamanan siber terhadap serangan pada Session Management Function (SMF) melalui Packet Forwarding Control Protocol (PFCP) mendorong pengembangan Intrusion Detection System (IDS) menggunakan Machine Learning. Dataset yang digunakan dalam penelitian adalah 5G Core PFCP Intrusion Dataset milik George Amponis, dkk. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode fitur seleksi seperti filter dengan korelasi Pearson, embedded, dan wrapper dengan Recursive Feature Elimination (RFE). Model Machine Learning yang diujikan adalah Random Forest, Gradient Boost Machine (GBM), Light Gradient Boost Machine (LGBM), Extreme Gradient Boost (XGB), dan AdaBoost. Skenario penelitian dibuat menjadi dua berdasarkan data awal dari 5G Core PFCP Intrusion Dataset dengan lima kelas target dan skenario setelah dilakukan penggabungan pada serangan PFCP Session Modification Flood Attack menjadi empat kelas target. Penelitian mendapatkan bahwa kombinasi model GBM dengan metode seleksi fitur embedded pada skenario empat kelas target memiliki kinerja terbaik dalam mendeteksi serangan PFCP pada jaringan 5G Core dengan nilai akurasi sebesar 97,366%, presisi 97,383%, recall 97,366%, dan f1-score sebesar 97,375%.

---

The 5G Core (5GC) architecture addresses the demand for high-speed and secure connections with the promise of faster connectivity and better network reliability. However, cybersecurity challenges against attacks on the Session Management Function (SMF) through the Packet Forwarding Control Protocol (PFCP) drive the development of an Intrusion Detection System (IDS) using Machine Learning. The dataset used in the research is the 5G Core PFCP Intrusion Dataset by George Amponis, et al. Research was conducted using feature selection methods such as filters with Pearson correlation, embedded, and wrapper with Recursive Feature Elimination (RFE). The Machine Learning models tested were Random Forest, Gradient Boost Machine (GBM), Light Gradient Boost Machine (LGBM), Extreme Gradient Boost (XGB), and AdaBoost. The research scenarios were made into two based on the initial data from the 5G Core PFCP Intrusion Dataset with five target classes and the scenario after combining the PFCP Session Modification Flood Attack into four target classes. The research found that the combination of the GBM model with the embedded feature selection method in the four target classes scenario has the best performance in detecting PFCP attacks on the 5G Core network with an accuracy value of 97.366%, precision of 97.383%, recall of 97.366%, and f1-score of 97.375%."

"Bisnis dalam bidang perhiasan termasuk dalam kategori Usaha Kriya yang terkait dengan industri logam mulia. Industri bidang perhiasan terus berkembang dan memberikan peluang bisnis yang luas. Ada beberapa jenis produk perhiasan, seperti cincin untuk acara khusus seperti pernikahan, perhiasan dengan desain custom, atau logam mulia yang digunakan sebagai instrumen investasi. Subyek dalam penelitian ini adalah UMKM Charisma Gold & Jewellery. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Instagram dan mengembangkan signage untuk UMKM tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif, data diperoleh dengan wawancara, observasi, survei, dan diskusi kelompok. Berdasarkan data dan analisis, permasalahan dari UMKM Charisma Gold & Jewellery adalah kegiatan promosi online dan offline yang kurang. Hasil dari penelitian ini adalah rangkaian langkah-langkah perbaikan yang dilakukan untuk meningkatkan kegiatan promosi online melalui Instagram dan promosi offline melalui perbaikan signage toko fisik UMKM Charisma Gold & Jewellery.

---

Jewelry business can be included in the craft business category which is related to precious metal industy. Jewelry industry continues to develop and provide broad business opportunities. There are various types of jewelry products, such as rings for special events such as wedding, jewelry with custom designs, or precious metals that are used as an investment instrument. This study focuses on SMEs Charisma Gold & Jewellery. This research aims to develop Instagram and develop signage for the SMEs Charisma. The research method used is qualitative method, which data are obtained from interviews, observations, surveys, and focus group discussion. Based on the data and analysis, there has been lack of online and offline promotion activities. The result of this research is a set of correction steps taken to increase online promotional activities through Instagram and offline promotion through improvement of physical stores signage of SMEs Charisma Gold & Jewellery."