Abstract:Abstract: The provision of loan funds is one of the important activities in improving the welfare of Primkoppol members (Police Cooperative). The process of determining the eligibility for loan disbursement in PRIMKOPPOL…
POLRES Asahan is still lacking systematic timing delays in making decisions in managing the disbursement of loan funds. Therefore, an efficient and effective method is needed to minimize risks and maximize profits for the cooperative and its members. One method that can be used is the Simple Additive Weighting (SAW) method, which has been proven effective in various decision-making contexts. This study aims to apply the SAW method in the process of disbursing loan funds for Primkoppol members, and to evaluate the performance of this method in selecting eligible loan recipients and optimizing fund allocation. The loan disbursement process uses the SAW method, which calculates the relative preference value for each prospective loan recipient based on predetermined criteria. The results of this study indicate that by applying the Simple Additive Weighting method to 10 loan applicants, 3 applicants successfully applied for loans with a preference value > 0.7, in line with the requirements. The implementation of the SAW method in loan disbursement for Primkoppol members has successfully increased efficiency and accuracy in selecting loan recipients.
Keywords : cooperative; decision support systems; simple additive weighting (SAW).
Abstract: Pemberian dana pinjaman merupakan salah satu kegiatan yang penting dalam meningkatkan kesejahteraan anggota Primkoppol (Koperasi Polisi). Proses penentuan kelayakan pemberian pinjaman di PRIMKOPPOL POLRES Asahan masih kurang sistematis keterlambatan waktu dalam menentukan keputusan dalam mengelola pemberian dana pinjaman. Untuk itu diperlukan suatu metode yang efisien dan efektif untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan keuntungan bagi koperasi dan anggotanya. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), yang telah terbukti efektif dalam berbagai konteks pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode SAW dalam proses pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol, serta untuk meng-evaluasi kinerja metode tersebut dalam memilih penerima pinjaman yang layak dan meng-optimalkan alokasi dana. Proses pemberian dana pinjaman menggunakan metode SAW yang menghitung nilai preferensi relatif bagi setiap calon penerima pinjaman berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting dari 10 calon pemohon pinjaman, 3 calon berhasil mampu mengajukan pinjaman dengan nilai preferensi > 0,7. sesuai dengan persyaratan. Implementasi metode SAW dalam pemberian dana pinjaman bagi anggota Primkoppol berhasil meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam pemilihan penerima pinjaman.
Kata Kunci : koperasi; simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Technological developments open up opportunities to improve health services, especially in the diagnosis of female reproductive health problems. This research discusses the development of an expert system at Utama…
ama General Hospital in Kisaran to assist in the early diagnosis of female reproductive diseases. The problems that occur in this article are the absence of knowledge about dangerous diseases, lack of awareness of reproductive health diseases, remote and hard-to-reach locations of health facilities, high costs for consultations and drugs, and long time to get diagnostic results. The method used in solving these problems is Case Based Reasoning (CBR), where the system uses the experience of previous cases to handle new cases. The process involves collecting patient data, building a knowledge base, and developing an expert system using the CBR approach. Test results show the system is able to provide accurate diagnosis based on the symptoms inputted by the user. Solutions for each disease are displayed, providing useful information for further treatment. In conclusion, the development of this expert system is expected to improve the accessibility and quality of women's reproductive health services by providing fast and appropriate solutions.
Keywords: case based reasoning (CBR) method; expert system; main public hospital kisaran; women's reproduction.
Abstrak: Perkembangan teknologi membuka peluang untuk meningkatkan layanan kesehatan, terutama dalam diagnosis masalah kesehatan reproduksi wanita. Artikel ini membahas pengembangan sistem pakar di Rumah Sakit Umum Utama Kisaran untuk membantu diagnosis dini penyakit reproduksi wanita. Masalah yang terjadi pada penelitian ini yaitu Tidak adanya pengetahuan tentang penyakit berbahaya, kurangnya kesadaran akan penyakit kesehatan reproduksi, lokasi fasilitas kesehatan yang terpencil dan sulit dijangkau, biaya tinggi untuk konsultasi dan obat, serta waktu yang lama untuk mendapatkan hasil diagnosa. Adapun metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah Case Based Reasoning (CBR), di mana sistem menggunakan pengalaman kasus sebelumnya untuk menangani kasus baru. Proses melibatkan pengumpulan data pasien, pembentukan basis pengetahuan, dan pengembangan sistem pakar menggunakan pendekatan CBR. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis akurat berdasarkan gejala yang diinputkan oleh pengguna. Solusi untuk setiap penyakit ditampilkan, memberikan informasi yang berguna untuk penanganan lebih lanjut. Kesimpulannya, pengembangan sistem pakar ini diharapkan meningkatkan aksesibilitas dan kualitas layanan kesehatan reproduksi wanita dengan memberikan solusi yang cepat dan tepat.
Kata kunci: metode case based reasoning (CBR); reproduksi wanita; rumah sakit umum utama kisaran; sistem pakar.
Abstract:Abstract: The PMKS Orphan Data Collection System is specifically designed to collect data on orphans in Central Lombok Regency. Although it has been around since its creation, there has been no assessment made of the quality…
lity of this system. Therefore, this study aims to analyze the quality of the PMKS Data Collection Information System for Orphans using the WebQual 4.0 method and Importance Performance Analysis (IPA). This study aims to identify factors that affect system service quality, focusing on four WebQual 4.0 variables, namely usability, information quality, service interaction, and User Satisfaction. Data was collected through distributing questionnaires and analyzed using IPA methods to assess users' views and expectations of the system. The results of the analysis showed that overall, the quality of this system was rated very good with the Webqual Index score reaching a score of 77%. However, there are certain areas that still need improvement, the PMKS Data Collection System for Orphans has a con- formity rate of 98% and an average gap value (GAP) - 0.06929. Priority is directed at quadrant I and quadrant 3. Improvement recommendations can be made by prioritizing indicators found in quadrants I and III based on the results of the IPA analysis. Thus, effective improvement efforts can be directed to improve the quality of the PMKS Data Collection System for Orphans in accord with user expectations.
Keywordss: analysis; Imprtance Performance Analysis (IPA); orphans; PMKS; WebQual 4.0
Abstrak: Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dirancang khusus untuk mengumpulkan data anak yatim di Kabupaten Lombok Tengah. Meskipun telah ada sejak pembuatannya, belum ada penilaian yang dilakukan terhadap kualitas sistem ini. Karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas Sistem Informasi Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dengan menggunakan metode WebQual 4.0 dan Importance Performance Analysis (IPA). Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kualitas layanan sistem, dengan fokus pada empat variabel WebQual 4.0, yaitu usability, information quality, service interaction, dan User Satisfaction. Data dikumpulkan melalui menyebarkan kuesioner dan dianalisis dengan metode IPA untuk menilai pandangan dan harapan pengguna terhadap sistem. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara keseluruhan, kualitas sistem ini dinilai sangat baik dengan nilai Webqual Index mencapai skor 77%. Namun, terdapat area tertentu yang masih memerlukan perbaikan, Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu memiliki tingkat kesesuaian sebesar 98% dan nilai rata-rata kesenjangan (GAP) -0.06929. Prioritas perbaikan diarahkan pada kuadran I dan kuadran 3. Rekomendasi perbaikan dapat dilakukan dengan memprioritaskan indikator yang ditempatkan pada kuadran I dan III berdasarkan hasil analisis IPA. Dengan demikian, upaya perbaikan yang efektif dapat diarahkan untuk meningkatkan kualitas Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu sesuai dengan harapan pengguna.
Kata kunci : anak yatim-piatu; analisis; Importance Performance Analisis (IPA); PMKS; WebQual
Abstract:Abstract: Children's nutritional issues are an important concern for parents to pay attention to growth and development, especially health and well-being. According to the results of the Ministry of Health's Indonesian Nutrition…
utrition Status Survey (SSGI), there are 4 nutritional problems for children in Indonesia, namely stunting, wasting, underweight and everweight. In this research, how to predict signs of symptoms of a decline in a child's nutritional status using a machine learning algorithm, a prediction model was designed using logistic regression in Python IDE to predict whether a child is indicated by a decline in nutrition or not. Dataset from Bengkayang Community Health Center data consisting of 657 pediatric patient data. The dataset is divided into 7 features (independent variables) and 1 predictor (dependent variable). Test results show perfect performance with precision, recall, F1-score, accuracy values of 100%. Then the visualization results on the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve to depict the TP (True Positive) value on the Y axis against the FP (false Positive) value on the become overfit. It is recommended that in preparing the training dataset, measure the training data and reduce the features, after carrying out feature selection to increase the accuracy of the model.
Keywords: child nutritional status; growth and development logistic regression; machine learning
Abstract: Masalah Gizi anak menjadi perhatian penting bagi orangtua untuk memperhatikan tumbuh kembang, terutama kesehatan dan kejahteraan. Menurut hasil survei status Gizi Indonesia (SSGI) Kemenkes memperlihatkan 4 permasalahan gizi anak di Indonesia yaitu stunting, wasting, underweight, dan everweight. Dalam penelitian ini, bagaimana memprediksi tanda gejala penurunan status gizi anak menggunakan algoritma machine learning dirancang model prediksi menggunakan logistic regression pada Python IDE dengan memprediksi anak terindikasi penurunan gizi atau tidak. Dataset dari data Puskesmas Bengkayang yang terdiri 657 data pasien anak. Dataset dibagi menjadi 7 feature (variabel independen) dan 1 predictor (variabel dependen). Hasil Pengujian memperlihatkan kinerja yang sempurna dengan nilai presisi, recall, F1-score, akurasi, sebesar 100%. Kemudian hasil Visualisasi pada kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) untuk menggambarkan nilai TP (True Positif) di sumbu Y terhadap nilai FP (false Positif) di sumbu X juga menunjukkan nilai yang sangat tinggi dan sudah mendekati angka 1 ini pertanda bahwa model ini menjadi overfit. Sebaiknya dalam persiapan training dataset diukur dengan data training dan mengurangi feature, setelah melakukan feature Selection untuk meningkatkan akurasi model.
Keywords: logistic regression; machine learning; status gizi anak; tumbuh kembang
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: Some people in Sei Silau Timur Village in Buntu Pane, Kisaran, have low incomes with the existence of a government policy in the food management program that cooperates with Bulog to ease the burden on the community…
unity by distributing Raskin to villages where people have low incomes. And not all people get the chance to receive RASKIN because the quota is limited. There needs to be a selection in determining the eligibility of RASKIN for the right people and avoiding mistakes. The selection process can be completed using the application of computer science. Based on this, a decision support system is needed that can be used by the Sei Silau Timur village head's office staff in distributing RASKIN rice, which later this application can help and benefit the village community. This research uses the AHP method, which is carried out by comparing a matrix of several criteria and alternatives. The final assessment result is implementing the AHP method, where criterion 4, namely Total Income, is selected, with Alternative 1 named Selamet.
Keywords: AHP; public; RASKIN; selection; SPK
Abstrak : Sebagian dari masyarakat di Desa Sei Silau Timur di kecamatan Buntu Pane, Kisaran mempunyai penghasilan yang rendah. Dengan adanya kebijakan pemerintah dalam program penanggulangan pangan yang bekerja sama dengan pihak Bulog untuk meringankan beban masyarakat dengan menyalurkan raskin ke desa-desa yang masyarakatnya berpenghasilan yang rendah. Dan tidak semua masyarakat mendapatkan kesempatan penerimaan RASKIN karena kuotanya terbatas. Perlu dilakukan dengan seleksi dalam penentuan pemberian kelayakan RASKIN kepada orang-orang yang tepat dan menghindari kekeliruan. Proses seleksi tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan penerapan secara ilmu komputer. Bedasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat dipergunakan oleh petugas kantor Kepala Desa Sei Silau Timur dalam proses pembagian beras RASKIN, yang nantinya aplikasi ini dapat membantu dan bermanfaat bagi masyarakat desa tersebut. Penelitian ini menggunakan metode AHP, dimana metode yang dilakukan dengan membandingkan matriks sejumlah kriteria dan alternatif. Hasil penilaian akhir yang terpilih merupakan implementasi dari metode AHP, dimana yang terpilih adalah kriteria 4 yaitu Jumlah Penghasilan dengan alternatif 1 bernama Selamet.
Kata Kunci: AHP; masyarakat; RASKIN; seleksi; SPK
Abstract:Abstract: Since information and communication technology has become ingrained in our daily lives, it has become easier to access information. However, there are some concerns. One of them is about fake news. The aim of this…
his study is to develop an Indonesian system for detecting false news by utilizing news headlines. The methods used are linear kernel support vector ma- chine and n-gram. According to the findings of the performance test that was carried out, the linear kernel support vector machine model employing the term frequency inverse document frequency unigram feature performs better than utilizing bigram. The precision value generated from the model performance test is 1.00. This means that the degree of accuracy in matching the requested information regarding fake news detection with the answers provided by the system is very good. Then the recall value generated is 0.99. This means the linear kernel support vector machine model using unigram news features is very effective for detecting fake news according to the text classification approach.
Keywords: classification; fake news; n-gram; support vector machine
Abstrak: Dengan adanya integrasi teknologi informasi dan komunikasi dalam kehidupan mem- buat kemudahan dalam mengakses informasi. Walaupun demikian, terdapat kekhawatiran akan beberapa hal. Salah satu di antaranya adalah berita palsu. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem deteksi berita palsu berbahasa Indonesia berdasarkan judul berita. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine kernel linier dan n-gram. Berdasarkan hasil uji performa, model Support Vector Machine kernel linier yang menggunakan fitur term frequency inverse document frequency unigram menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan bi- gram. Nilai precision yang dihasilkan dari uji performa model sebesar 1,00. Ini berarti derajat akurasi dalam mencocokkan informasi yang diminta mengenai deteksi berita palsu dengan ja- waban yang diberikan oleh sistem sangat baik. Kemudian nilai recall yang dihasilkan sebesar 0,99. Ini berarti model Support Vector Machine kernel linier dengan menggunakan fitur berita unigram sangat efektif untuk mendeteksi berita palsu menurut pendekatan teks klasifikasi.
Kata kunci: klasifikasi; berita palsu; n-gram; support vector machine
Abstract:Abstract: The service dramatically affects the number of guests staying at the hotel. Bali is the most visited tourist area by foreign tourists. Therefore, improved service is crucial for determining the rating level of…
a hotel. This research aims to combine two data mining algorithms: clustering and classification. This research is expected to contribute to hospitality in improving the best services for tourists, especially in the City of Bali. Clustering algorithms are used to group the best number of hotels based on the four clusters selected from the k-means clustering algorithm. The classification algorithm using C4.5 determines the factors most dominant in determining the hotel rating level based on the gain ratio. The data used in this study results from observations on the website agoda.com in Bali of 51 data. The results of this study explained that cluster_0 is the highest-rated cluster, with a total number of 19 hotels found in claster_0. Data cluster0 is used for classification analysis using a decision tree, and the most dominant factor is the service factor, with an accuracy of 80%.
Keywords: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstrak: Pelayanan sangat mempengaruhi jumlah pengunjung yang menginap dihotel. Bali merupakan daerah wisata paling banyak dikunjungi oleh wisatawan mancanegara. Oleh karena itu, peningkatan pelayanan sangat penting untuk penentuan level rating dari hotel. Tujuan dari penelitian ini untuk menggabungkan dua algoritma data mining yaitu clustering dan klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perhotelan dalam meningkatkan pelayanan yang terbaik bagi wisatawan khususnya di Kota Bali. Algoritma Clustering digunakan untuk mengelompokkan dari jumlah hotel yang terbaik berdasarkan empat cluster yang dipilih dari algoritma clustering berupa k-means. Algoritma klasifikasi menggunakan C4.5 digunakan untuk mengetahui faktor apa yang paling dominan dalam menentukan level rating hotel berdasarkan gain ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini hasil observasi di website agoda.com di bali sebanyak 51 data. Hasil dari penelitian ini menjelaskan dataset cluster_0 merupakan cluster rating tertinggi dengan jumlah 19 hotel yang terdapat di cluster_0. Data cluster_0 digunakan untuk analisis klasifikasi menggunakan decesion tree, didapat faktor yang paling dominan adalah faktor layanan dengan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstract:Abstract: SACIKA Cooperative, as a student cooperative at the Telkom Institute of Technology Purwokerto, provides almamater suit procurement services. Currently, the process of procuring and ordering almamater suits is faced…
aced with several obstacles, which results in students as customers feeling disadvantaged during the ordering process. Therefore, it is necessary to evaluate the performance of the supply chain at the SACIKA Cooperative in order to improve efficiency and suitability in the procurement of alma mater suits. This study aims to assess the performance of the alma mater suit supply chain at the SACIKA Cooperative using the SCOR Matrix. This type of research is descriptive quantitative, with data collection conducted through interviews and observations. Supply chain performance measurement is carried out using four attributes and matrices, namely Reliability with Perfect Order Fulfillment (POF), Responsiveness with Order Fulfillment Cycle Time (OFCT) Matrix, Agility with Cost of Goods Sold (COGS), and Assets with Cash-to-Cash Cycle Time (CTCCT) Matrix. The results showed the performance value of each matrix, namely POF of 96.47%, OFCT 1 day, COGS 92.94%, and CTCCT 8 days.
Keywords: SCOR matrix; supply chain management; supply chain flow patterns
Abstrak: Koperasi SACIKA, sebagai koperasi mahasiswa di lingkungan Institut Teknologi Telkom Purwokerto, menyediakan layanan pengadaan jas almamater. Saat ini, proses pengadaan dan pemesanan jas almamater dihadapi beberapa kendala, yang mengakibatkan mahasiswa sebagai pelanggan merasa dirugikan selama proses pemesanan. Oleh karena itu, perlu dilakukan evaluasi terhadap kinerja rantai pasok di Koperasi SACIKA guna meningkatkan efisiensi dan kesesuaian dalam pengadaan jas almamater. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kinerja rantai pasok jas almamater di Koperasi SACIKA menggunakan Matriks SCOR. Jenis penelitian ini bersifat deskriptif kuantitatif, dengan pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan observasi. Pengukuran kinerja rantai pasok dilakukan dengan menggunakan empat atribut dan matriks, yaitu Reliability with Perfect Order Fulfillment (POF), Responsiveness with Order Fulfillment Cycle Time (OFCT) Matrix, Agility with Cost of Goods Sold (COGS), dan Assets with Cash-to-Cash Cycle Time (CTCCT) Matrix. Hasil penelitian menunjukkan nilai performansi masing-masing matriks, yaitu POF sebesar 96,47%, OFCT 1 hari, COGS 92,94%, dan CTCCT 8 hari.
Kata kunci: matriks SCOR; manajemen rantai pasok; pola aliran rantai pasok
Abstract:Abstract: Cyberattacks like SQL injection and syn flood attacks can threaten the information system security of an organisation or company. The Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) is used as a solution to detect,…
tect, prevent, and respond to these attacks. However, the effectiveness of IDPS in protecting information systems needs to be evaluated through performance analysis. IDPS performance analysis for mitigating SQL injection and syn flood attacks will use Suricata tools, where performance analysis will include evaluation of system accuracy and efficiency in detecting attacks, as well as the impact of the system on network or information system performance. By doing this performance analysis, it can be seen how effective the IDPS is in providing defences against such attacks. The results of the IDPS performance analysis can help an organisation or company select and implement the right IDPS according to the needs and conditions of the information system. Thus, organisations or companies can improve the security of their information systems from threatening cyber attacks.
Keywords: IDPS; SQL_Injection; Suricata; Syn_Flood_Attack
Abstrak: Serangan cyber seperti SQL Injection dan Syn Flood Attack dapat mengancam keamanan sistem informasi suatu organisasi atau perusahaan. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) digunakan sebagai solusi untuk mendeteksi, mencegah, dan merespons serangan-serangan ini. Namun, efektivitas IDPS dalam melindungi sistem informasi perlu dievaluasi melalui analisis performa. Analisis performa IDPS untuk mitigasi SQL Injection dan Syn Flood Attack ini akan menggunakan tools suricata dimana analisa performa akan meliputi evaluasi terhadap akurasi dan efisiensi sistem dalam mendeteksi serangan, serta dampak dari sistem terhadap kinerja jaringan atau sistem informasi. Dengan melakukan analisis performa ini, dapat diketahui seberapa efektif IDPS dalam memberikan perlindungan terhadap serangan-serangan tersebut. Hasil dari analisis performa IDPS dapat membantu organisasi atau perusahaan dalam memilih dan mengimplementasikan IDPS yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan kondisi sistem informasi yang dimiliki. Dengan demikian, organisasi atau perusahaan dapat meningkatkan keamanan sistem informasi mereka dari serangan-serangan cyber yang mengancam.
Kata kunci: IDPS; SQL_Injection; Suricata; Syn_Flood_Attack