Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini menyajikan analisis kinerja komprehensif penyeimbang beban dalam konteks lingkungan Apache CloudStack berbasis Prometheus. Seiring dengan berkembangnya komputasi awan, efisiensi mekanisme penyeimbangan beban memainkan peran penting dalam memastikan pemanfaatan sumber daya yang optimal dan keandalan layanan. Memanfaatkan Prometheus untuk pemantauan dan pengumpulan metrik, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja berbagai konfigurasi penyeimbang beban yang diterapkan di Apache CloudStack, serta memberikan analisis terhadap mengapa penyeimbang beban dapat meningkatkan efisiensi distribusi paket sebesar 23%.

---

This thesis provides a complete performance analysis of load balancers in Prometheus-based Apache CloudStack setups. As cloud computing evolves, the effectiveness of load balancing techniques becomes critical in guaranteeing optimal resource usage and service reliability. Using Prometheus for monitoring and metric collecting, this study seeks to assess the performance of several load balancer configurations implemented in Apache CloudStack, and also providing analysis as to why load balancer can increase the efficiency of traffic distribution by up to 23%."

"Cloud Computing menyediakan akses mudah ke berbagai sumber daya melalui jaringan internet, dengan jangkauan jaringan yang luas, kemampuan elastisitas yang cepat, dan layanan yang dapat diukur. Dalam penelitian ini, digunakan Cloud Management Platform Apache CloudStack untuk membangun sistem Cloud sendiri. Sistem ini menggunakan sistem operasi Ubuntu dan hypervisor KVM (Kernel-based Virtual Machine) untuk menguji performa dan optimalisasi konfigurasi hypervisor dalam menjalankan tugas-tugas komputasi tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis apakah konfigurasi default dari hypervisor KVM sudah optimal dan bagaimana konfigurasi hypervisor KVM dapat meningkatkan performa dalam menjalankan tugas komputasi seperti kompresi video, enkripsi, dekripsi, dan validasi integritas data. Metode yang digunakan melibatkan pengujian performa hypervisor KVM dengan melakukan berbagai tugas komputasi dan mengukur waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas-tugas tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa konfigurasi hypervisor dengan menambahkan flag tertentu seperti SSSE3, SSE4.1, SSE4.2, SSE4a, dan AES dapat meningkatkan performa komputasi secara signifikan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa konfigurasi default hypervisor KVM bersifat minimal dan perlu dilakukan konfigurasi untuk mencapai performa optimal. Konfigurasi hypervisor yang tepat dapat mempercepat kompresi video hingga 2.4 kali, validasi integritas data hingga 7.56 kali, enkripsi AES hingga 2.1 kali, dan dekripsi AES hingga 2.68 kali dibandingkan dengan konfigurasi default. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi akademis dalam bidang optimalisasi infrastruktur cloud.

---

Cloud Computing provides easy access to various resources over the internet, with a wide network reach, fast elasticity capabilities, and measurable services. In this research, the Apache CloudStack Cloud Management Platform is utilized to build a Cloud system. This system uses the Ubuntu operating system and KVM (Kernel-based Virtual Machine) hypervisor to test performance and optimize the hypervisor configuration for specific computing tasks. The aim of this research is to analyze whether the default configuration of the KVM hypervisor is optimal and how configuration the KVM hypervisor can enhance performance in executing computing tasks such as video compression, encryption, decryption, and data integrity validation. The methodology involves performance testing of the KVM hypervisor by executing various computing tasks and measuring the time taken to complete these tasks. The test results indicate that configuring the hypervisor by adding specific flags such as SSSE3, SSE4.1, SSE4.2, SSE4a, and AES can significantly improve computational performance. The conclusion drawn from this research is that the default configuration of the KVM hypervisor is minimal and requires configuration to achieve optimal performance. Proper hypervisor configuration can accelerate video compression by up to 2.4 times, data integrity validation by up to 7.56 times, AES encryption by up to 2.1 times, and AES decryption by up to 2.68 times compared to the default configuration. This research is expected to make an academic contribution in the field of cloud infrastructure optimization."

"Penggunaan email dalam berkomunikasi dan melakukan transaksi tidak dapat dihindari di era ini. Email memegang peranan penting dalam perkembangan Internet sekarang. Karena pentingnya email, maka semakin banyak pula penjahat yang berusaha mengeksploitasi email untuk kepentingan pribadi. Salah satu bentuk eksploitasi tersebut adalah pengiriman email yang tidak diinginkan (spam email). Email spam yang masuk ke kotak email pengguna dapat menimbulkan bahaya dan kerugian terhadap pengguna tersebut. Untuk mengatasinya diperlukan sebuah mekanisme penyaringan email spam sehingga tidak membahayakan pengguna. Melalui aplikasi, email akan dipilah dan apabila dikategorikan sebagai email spam, maka akan diisolasi ke tempat khusus. Aplikasi yang dipilih adalah aplikasi yang bersifat open source, sehingga mudah untuk dicapai dan digunakan oleh banyak orang seperti Apache SpamAssassin dan Rspamd. Tujuan dari Skripsi ini adalah untuk melihat seberapa efektif aplikasi penyaring spam berbasis open source untuk mengklasifikasikan dan mencegah masuknya email spam ke kotak masuk pengguna.

---

The use of email in communicating and making transactions is unavoidable in this era. Email plays an important role in the development of the Internet today. Due to the importance of email, more and more criminals are trying to exploit email for personal gain. One form of exploitation is sending unsolicited email (spam email). Spam email that enter a user's mailbox can cause harm and loss to the user. To overcome this, a spam email filtering mechanism is needed so that it does not endanger users. Through the application, the email will be sorted and if it is categorized as spam, it will be isolated to a special place. The chosen application is an application that is open source, so it is easy to reach and use by many people such as Apache SpamAssassin and Rspamd. The purpose of this Thesis is to see how effective an open source based spam filter application is in classifying and preventing spam emails from entering users' inboxes."

"ABSTRAKBig Data adalah salah satu fenomena yang sudah tidak jarang terjadi di berbagai aspek-aspek kehidupan, baik di bidang industri, keuangan, sosial, dan sebagainya. Dari segi sosial, penggunaan media sosial seperti Twitter merupakan salah satu aplikasi nyata dari teknologi Big Data. Melalui opini-opini yang disampaikan pada Twitter, kita dapat mengetahui hal-hal apa saja yang menjadi topik terkini. Dengan besarnya jumlah tweet yang dipublikasikan tiap hari, atau tiap jam, membuat analisis terhadap Twitter ini hampir mustahil dilakukan tanpa menggunakan teknologi komputasi. Environment seperti Hadoop, Flume, dan Hive merupakan salah satu teknologi dapat digunakan untuk menganalisis jumlah data yang besar, yang mengalir di dalam Twitter.

---

ABSTRACTBig Data is one of the global phenomenon that has become broad thing in the various aspects of the daily life, such as in industry sector, finance sector, social sector, etc. From the social aspect, the usage of the social media such as Twitter is one of the real application of the Big Data technology. Through the opinions that expressed on Twitter, we can find out about the things that become the current trending topic. With the numbers of the tweets that published every day, or every hour, making it impossible to do the Twitter analyzing without the use of the computational technology. The environment such as Hadoop, Flume, dan Hive is one of the technologies that can be use to analyze the enormous size of data, that flows around Twitter. "

"Skripsi ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi teks berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan BERT Language Model untuk mendeteksi SQL Injection pada Apache Web Server. Skripsi ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan dataset, literasi teori dasar, perancangan sistem, implementasi sistem, dan evaluasi kinerja model deep learning. Dengan menggunakan dataset publik dari Kaggle, model yang dikembangkan berhasil mendeteksi SQL Injection dengan akurasi yang tinggi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model BERT memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan CNN dalam hal accuracy, precision, recall, dan F1-score. Implementasi teknik deep learning pada sistem SQL Injection Detection juga mempermudah log file analysis pada Apache Web Server. Kesimpulan dari skripsi ini adalah berhasilnya pengembangan sistem SQL Injection Detection berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan BERT Language Model dengan akurasi masing-masing sebesar 95.99% dan 99.84%.

---

This undergraduate thesis aims to develop a text classification model based on Convolutional Neural Network (CNN) and BERT Language Model to detect SQL Injection on the Apache Web Server. The research involves data collection and preprocessing, basic theory literature review, system design, system implementation, and evaluation of deep learning model performance. By using a public dataset from Kaggle, the developed model successfully detects SQL Injection with high accuracy. The experimental results show that the BERT model outperforms CNN in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score. The implementation of deep learning techniques in the SQL Injection Detection system also simplifies log file analysis on the Apache Web Server. The conclusion of this undergraduate thesis is the successful development of an SQL Injection detection system based on Convolutional Neural Network (CNN) and BERT Language Model with accuracies of 95.99% and 99.84% respectively."

"Penggunaan Load Balancing pada aplikasi E-Voting memberikan hasil performa yang effisien untuk hasil test GET (download) dan hasil yang tidak effisien untuk hasil test POST (upload). Dengan menggunakan Load Balancing, angka yang diperoleh untuk throughput sebesar 750kbps. Pada test POST membutuhkan proses read dan write, throughput yang diperoleh kurang dari 2kbps. Pengukuran POST mendapatkan hasil yang tidak efisien dikarenakan penggunaan content server secara virtual (3 server pada satu machine). Algoritma Least Current Request menunjukkan performa terbaik dibandingkan dengan 3 algoritma lainnya, yaitu Least Response Time, Weighted Round Robin, dan Weighted Total Traffic. Kinerja Load Balancing tidak hanya dipengaruhi oleh jumlah paket data yang diakses, tetapi juga proses request apa yang dilakukan. Solusi terbaik adalah, Load Balancing diimplementasikan dengan menggunakan mesin yang memiliki spesifikasi yang tinggi pada database server dan setiap server pada server farms tidak dijalankan secara virtual.

---

The use of Load Balancing in the E-Voting application gives an efficient result for the GET (download) test, and an inefficient one for the POST (upload) test. Using Load Balancing, the resulting throughput is 750 kbps. The POST test needs read and write processes, making the resulting throughput less than 2 kbps. The POST test obtained inefficient results because the uses of content server virtualy (3 servers in one machine). Least Current Request algorithm shows the best performance compared to the other three in the measurement, which are Least Response Time, Weighted Round Robin, and Weighted Total Traffic. The performance of Load Balancing not only influenced by the numbers of data packet accessed, but also by the request process. The best solution is to implement Load Balancing on a high specification system on the server database, with no virtual machines for the servers"

"Sebagian besar jaringan pipa bawah laut di Indonesia dipasang dengan menggunakan metode S-Lay, dengan menggunakan kapal tongkang yang dilengkapi dengan mooring spread, tensioner dan stinger. Selama pemasangan pipa bawah laut, beban statis terjadi dikarenakan bentuk konfigurasi pipa dari atas kapal sampai di dasar laut, dimana pipa akan mengalami tegangan aksial (axial tension) dan momen lentur (bending moment) di dua area kritis, yaitu overbend dan sagbend. Selain itu beban fatik juga terjadi pada saat pemasangan pipa bawah laut dikarenakan beban lingkungan (seperti arus dan gelombang). Cacat yang terjadi pada proses pengelasan akan mengalami pertumbuhan retak (crack growth) dikarenakan beban fatik.Analisa retak dengan pendekatan fracture mechanics atau yang lebih dikenal dengan Engineering Critical Assessment (ECA) dilakukan dengan mempertimbangkan beban fatik akibat variasi ketinggian gelombang signifikan (wave height significant) untuk 0.5m, 1.0m dan 1.8m. BS 7910 digunakan sebagai acuan dalam menentukan kriteria cacat yang diperbolehkan baik untuk cacat diluar dinding pipa (external flaw) dan cacat didalam dinding pipa (internal flaw), dimana kedalaman cacat disimulasikan dari kedalaman (a) 1mm – 3mm.Dari hasil analisa ditemukan bahwa panjang cacat (2c) yang diperbolehkan mengalami penurunan sebesar 12.7% - 25.0% dari ketinggian gelombang 0.5m ke 1.8m untuk cacat diluar dinding pipa, sementara untuk cacat didalam pipa ditemukan bahwa panjang cacat (2c) yang diperbolehkan mengalami penurunan sebesar 5.9% - 13.6% dari ketinggian gelombang 0.5m ke 1.8m. Hasil ini dapat menjadi dasar bagi kontraktor instalasi pipa bawah laut untuk melakukan sensitivitas beban fatik dalam optimisasi untuk menentukan cacat yang diperbolehkan berdasarkan aktual beban gelombang yang terjadi.

---

Most of the subsea pipelines in Indonesia are installed using the S-Lay method with pipelay barges equipped with mooring spreads, tensioners, and stingers. During the installation of subsea pipelines, static loads occur due to the pipeline configuration from the firing line of the pipelay barge up to seabed. Where the pipe will experience with axial tension and bending moment in two critical areas, which are overbend and sagbend. In addition, fatigue loads also occur during the installation of subsea pipeline due to environmental loads (i.e., currents and waves). Defects that found after welding will growth due to this fatigue loads.

Crack analysis with a fracture mechanics approach or known as Engineering Critical Assessment (ECA) is carried out by considering the fatigue load due to significant wave height variations for 0.5m, 1.0m, and 1.8m. BS 7910 is used as a standard reference in order to determine the allowable defects criteria for an external flaw and internal flaw, where the depth of the defect (a) is simulated from a depth of 1mm – 3mm.

From the analysis found that the allowable defect length (2c) decreased by 12.7% - 25.0% from a significant wave height of 0.5m to 1.8m for an external flaw. While for an internal flaw, it is found that the allowable defect length (2c) decreased by 5.9% - 13.6% from a significant wave height of 0.5m to 1.8m. These results can be used as a basis for subsea pipeline installation contractors to perform fatigue load sensitivity to optimize the allowable defects based on the actual wave load that occurs at site."