Abstract:Abstract: Community Service Activity is conducted in the form of training in the utilization of information technology in data processing that aims to provide knowledge and skills for the village apparatus in Buntu Pane…
subdistrict in data processing that is computerized as one way in making an institution decision.The target in this activity is the village apparatus in Buntu Pane sub-district which is approximately 25 people. Training in data processing is done by lecture method, demonstration, and practice with a question and answer. The lecture method is used to explain the introductory concept of the introduction of SPSS software as one of the media in data processing. Demonstration method is used to show a working process that is stages of recognizing the existing tools in the software SPSS and know each function, while the method of practice to practice data processing based on information technology by processing a certain data. While the question and answer method to give the participants the opportunity in consultation to overcome obstacles in understanding the material already obtained. The end result of activities is expected to accelerate and facilitate the employees in decision making for the future.
Keywords: Data processing, SPSS software, computer, information technology
Abstrak: Pengabdian kepada masyarakat merupakan salah satu bentuk Tridarma perguruan Tinggi yang harus dilaksanakan oleh seorang dosen. Pada kegiatan pengabdian pada masyarakat ini akan mengimplementasikan kompetensi keilmuan yang dimiliki agar memberikan manfaat bagi masyarakat, dimana kegiatan ini dilakukkan dalam bentuk pelatihan dalam pemanfaatan teknologi informasi dalam pengolahan data yang bertujuan memberikan pengetahuan dan keterampilan bagi para perangkat desa di kecamatan Buntu Pane dalam pengolahan data yang bersifat komputerisasi sebagai salah satu cara dalam pengambilan keputusan sebuah instansi.Sasaran dalam kegiatan PKM ini adalah para perangkat desa di kecamatan Buntu Pane yang berjumlah lebih kurang 25 orang. Pelatihan dalam pengolahan data ini dilakukan dengan metode ceramah, demonstrasi, dan latihan yang disertai tanya jawab. Metode ceramah digunakan untuk menjelaskan konsep pengantar dari pengenalan software SPSS sebagai salah satu media dalam pengolahan data. Metode demonstrasi dipakai untuk menunjukkan suatu proses kerja yaitu tahap-tahap mengenalan tool-tool yang ada pada software SPSS dan mengetahui masing-masing fungsinya, sedangkan metode latihan untuk mempraktikkan pengolahan data berbasis teknologi informasi dengan mengolah sebuah data tertentu. Sementara metode tanya jawab untuk memberi kesempatan para peserta dalam berkonsultasi untuk mengatasi kendala dalam memahami materi yang sudah didapat. Hasil akhir dari kegiatan PKM ini diharapkan dapat mempercepat dan mempermudah para pegawai dalam pengambilan keputusan untuk masa yang akan datang.
Kata kunci: Pengolahan data, Software SPSS, komputer, teknologi informasi
Abstract:Abstract: The development of Artificial Intelligence (AI) in education provides significant opportunities for supporting the development of English teaching materials in elementary schools. However, the wide variety of available…
vailable AI tools makes it difficult for teachers to select the most appropriate tools for their instructional needs. This study aims to analyze and generate recommendations for AI utilization using a Decision Support System (DSS) based on the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW) methods. The AHP method is used to determine the weight of criteria based on their importance, while the SAW method is applied to rank alternative AI tools. This study involves teachers at SDN 15 Padang Genting in identifying criteria and evaluating alternatives. The results show that the proposed DSS model is capable of generating appropriate AI tool recommendations based on predefined criteria. This approach contributes to more objective and systematic decision-making in utilizing AI for developing English teaching materials in elementary education.
Keywords: analytical hierarchy proces; artificial intelligence; decision support system; simple additive weighting; teaching materials
Abstrak: Perkembangan Artificial Intelligence (AI) dalam pendidikan memberikan peluang dalam penyusunan bahan ajar Bahasa Inggris di sekolah dasar. Namun, banyaknya pilihan tools AI menyebabkan guru mengalami kesulitan dalam menentukan tools yang paling sesuai dengan kebutuhan pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan menghasilkan rekomendasi pemanfaatan AI menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya, sedangkan metode SAW digunakan untuk melakukan perangkingan alternatif tools AI. Penelitian ini melibatkan guru di SDN 15 Padang Genting dalam proses identifikasi kriteria dan penilaian alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SPK mampu menghasilkan rekomendasi tools AI yang sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Pendekatan ini memberikan kontribusi dalam mendukung pengambilan keputusan yang lebih objektif dan sistematis dalam pemanfaatan AI untuk penyusunan bahan ajar Bahasa Inggris di sekolah dasar.
Kata kunci: analisis proses hierarki; bahan ajar; kecerdasan buatan; sistem pendukung keputusan; simple additive weighting.
Abstract:Abstract: Human metapneumovirus (HMPV) poses a global health threat, but its detection remains challenging due to limited environmental monitoring. This study aims to develop a portable diagnostic tool for rapid HMPV detection…
ection by integrating cutting-edge biotechnology (CRISPR-Cas system and immunoassay) with air quality sensors on an Internet of Things (IoT)-based microfluidic platform controlled by an ESP32 microcontroller. The system is supported by a companion application and data analysis using Vertex AI, and is capable of providing results in less than fifteen minutes. The development results demonstrate the potential for improving detection accuracy and reliability, particularly with further development of virus-specific biosensors, sensor optimization, and algorithms. This technology is effective as a complementary tool for early screening and environment-based risk management in areas with limited laboratory facilities, although it does not completely replace molecular diagnostic methods such as PCR. A rapid diagnostic approach based on environmental sensors, IoT, and artificial intelligence is a promising strategy to improve early HMPV detection, accelerate public health responses, and strengthen respiratory infection prevention through integrated environmental monitoring and education functions.
Keywords: air quality; CRISPR-Cas; Human Metapneumovirus (HMPV); Internet of Things, portable diagnostic; public health; rapid detection; sensors.
Abstrak: Human metapneumovirus (HMPV) merupakan ancaman bagi kesehatan global, namun pendeteksiannya masih sulit akibat keterbatasan pemantauan lingkungan. Studi ini bertujuan mengembangkan alat diagnostik portabel untuk deteksi cepat HMPV melalui integrasi bioteknologi mutakhir (sistem CRISPR-Cas dan immunoassay) dengan sensor kualitas udara pada platform mikrofluida berbasis Internet of Things (IoT) yang dikendalikan mikrokontroler ESP32. Sistem ini didukung aplikasi pendamping dan analisis data menggunakan Vertex AI, serta mampu memberikan hasil dalam waktu kurang dari lima belas menit. Hasil pengembangan menunjukkan potensi peningkatan akurasi dan keandalan deteksi, terutama dengan pengembangan lanjutan berupa biosensor spesifik virus, optimalisasi sensor, dan algoritma. Teknologi ini efektif sebagai alat pelengkap untuk skrining awal dan manajemen risiko berbasis lingkungan di wilayah dengan keterbatasan fasilitas laboratorium, meskipun tidak sepenuhnya menggantikan metode diagnostik molekuler seperti PCR. Pendekatan diagnostik cepat berbasis sensor lingkungan, IoT, dan kecerdasan buatan menjadi strategi menjanjikan untuk meningkatkan deteksi dini HMPV, mempercepat respons kesehatan masyarakat, serta memperkuat pencegahan infeksi saluran pernapasan melalui fungsi pemantauan dan edukasi lingkungan yang terintegrasi.
Kata kunci: CRISPR-Cas; diagnostik portabel; deteksi cepat; Human Metapneumovirus (HMPV); kesehatan masyarakat; IoT (Internet of Things); sensor kualitas udara.
Abstract:Abstract: The rapid degradation of mangrove ecosystems threatens coastal biodiversity, shoreline stability, and carbon sequestration capacity, particularly in areas experiencing intense human activity. However, community-based…
-based participatory mangrove monitoring remains limited due to the lack of accessible and user-friendly digital tools. This study aims to design an intuitive mobile application for mangrove tree detection and participatory ecological monitoring using a User-Centered Design (UCD) approach. The research was conducted iteratively through user needs analysis, prototype development, and usability evaluation involving local governments, conservation practitioners, and non-expert users. The proposed application integrates machine learning for automated mangrove recognition with geospatial visualization and real-time feedback to support field-based monitoring. Usability evaluation using the System Usability Scale (SUS) yielded an overall score of 82.3, categorized as excellent usability, indicating high user satisfaction and intuitive interaction. The results demonstrate that integrating UCD and machine learning enhances usability, user engagement, and the accuracy of mangrove documentation under real field conditions. Overall, this study presents a field-ready, user-centered mobile solution that bridges usability engineering and participatory mangrove monitoring as a replicable model for inclusive ecological application development.
Keywords: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstrak: Degradasi ekosistem mangrove yang semakin cepat mengancam keanekaragaman hayati pesisir, stabilitas garis pantai, dan kapasitas sekuestrasi karbon, terutama di wilayah dengan aktivitas manusia yang intens. Namun, pemantauan mangrove secara partisipatif berbasis komunitas masih terbatas akibat kurangnya perangkat digital yang mudah diakses dan ramah pengguna. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi mobile yang intuitif untuk deteksi pohon mangrove dan pemantauan ekologi partisipatif dengan menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD). Penelitian dilakukan secara iteratif melalui analisis kebutuhan pengguna, pengembangan prototipe, dan evaluasi kegunaan dengan melibatkan pemerintah daerah, praktisi konservasi, serta pengguna non-ahli. Aplikasi yang diusulkan mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk pengenalan mangrove secara otomatis dengan visualisasi geospasial dan umpan balik waktu nyata guna mendukung pemantauan di lapangan. Evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor keseluruhan sebesar 82,3 yang termasuk dalam kategori kegunaan sangat baik, menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi dan interaksi yang intuitif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi UCD dan pembelajaran mesin meningkatkan kegunaan, keterlibatan pengguna, serta akurasi dokumentasi mangrove dalam kondisi lapangan. Secara keseluruhan, penelitian ini menyajikan solusi mobile berbasis UCD yang siap digunakan di lapangan dan menjembatani rekayasa kegunaan dengan pemantauan mangrove partisipatif sebagai model replikatif bagi pengembangan aplikasi ekologi yang inklusif.
Kata kunci: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstract:Abstract: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda still relies on manual evaluation with limited data analysis tools in predicting student academic achievement. This study aims develop a system for predicting the learning achievement…
nt of students at SMP Muhammadiyah 5 Samarinda using the Naive Bayes classification method. The dataset used consists of 192 student exam scores covering academic scores, attendance, parents’ education and income, and living conditions as independent variables, while the dependent variable is the achievement label (achieved or not achieved). The preprocessing stage includes label normalization, feature selection, and median imputation to handle missing data. The dataset was divided into 75% training data and 25%. The model was implemented as a pipeline consisting of a median imputer and a Gaussian Naive Bayes classifier. The evaluation results showed that the model achieved an accuracy of 79.2%, with a perfect recall value (1.00) in the high-achieving class and (0.64) in the low-achieving class. This shows that the model is quite effective in identifying high-achieving students. The trained model was then integrated into a Flask-based web application, which enables online predictions through a simple form interface, facilitating contextual interpretation. This system is expected to assist in educational decision-making by helping teachers identify students’ achievement levels early on and design more targeted learning interventions.
Keywords: academic performance; educational data mining; naive bayes; prediction system; student achievement
Abstrak: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda masih bergantung pada evaluasi manual dengan alat analisis data terbatas dalam melakukan prediksi prestasi akademik siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi prestasi belajar siswa SMP Muhammadiyah 5 Samarinda menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri atas 192 data nilai ujian siswa yang mencakup skor akademik, kehadiran, pendidikan dan pendapatan orang tua, serta kondisi tempat tinggal sebagai variabel independen, sedangkan variabel dependen berupa label prestasi (berprestasi atau tidak berprestasi). Tahap preprocessing meliputi normalisasi label, seleksi fitur, serta imputasi median untuk menangani data yang hilang. Dataset dibagi menjadi 75% data latih dan 25%. Model diimplementasikan dalam bentuk pipeline yang terdiri atas median imputer dan Gaussian Naive Bayes classifier. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 79,2%, dengan nilai recall sempurna (1,00) pada kelas berprestasi dan lebih rendah (0,64) pada kelas tidak berprestasi. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengidentifikasi siswa berprestasi. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, yang memungkinkan prediksi secara daring melalui antarmuka formulir sederhana untuk mendukung interpretasi kontekstual. Sistem ini diharapkan dapat membantu untuk pengambilan keputusan dalam pendidikan dengan membantu guru mengidentifikasi tingkat prestasi siswa sejak dini dan merancang intervensi pembelajaran yang lebih terarah.
Kata kunci: prestasi akademik; penambangan data Pendidikan; naive bayes; sistem prediksi; prestasi siswa
Abstract:Abstract: Non-performing loans remain one of the main challenges faced by cooperatives, particularly when the loan eligibility assessment process is still conducted manually. This traditional approach tends to be time consuming,…
nsuming, subjective, and prone to inaccurate decisions. This study aims to develop a predictive model for borrower eligibility using the Support Vector Machine (SVM) algorithm as a more efficient and objective machine learning-based solution. A total of 1,000 loan history records were processed using RapidMiner software, taking into account variables such as salary, years of employment, loan amount, monthly installment, employment status, monthly expenses, number of dependents, housing status, age, and collateral value. The model’s performance was evaluated using a confusion matrix and classification metrics including accuracy, precision, recall, and kappa. The results indicate that the SVM model achieved an accuracy of 90.05%, precision of 90.13%, recall of 90.05%, and f1 score of 90,08%, reflecting a strong performance in classifying borrower eligibility. The application of this method makes a significant contribution to the development of data driven decision support systems within cooperative environments. This finding expands the scientific understanding in the field of microfinance and supports the implementation of artificial intelligence technologies in making decisions that are more precise, rapid, and accurate.
Keywords: cooperative; eligibility prediction; machine learning; non-performing loan; SVM
Abstrak: Kredit macet merupakan salah satu permasalahan utama yang dihadapi koperasi, terutama ketika proses penilaian kelayakan peminjam masih dilakukan secara manual. Pendekatan ini cenderung lambat, subjektif, dan berisiko menghasilkan keputusan yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kelayakan peminjam menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai solusi berbasis machine learning yang lebih efisien dan objektif. Sebanyak 1.000 data riwayat pinjaman diolah menggunakan tools RapidMiner dengan mempertimbangkan variabel: gaji, lama bekerja, besar pinjaman, angsuran per bulan, status pegawai, pengeluaran bulanan, jumlah tanggungan, status rumah, umur, dan nilai jaminan. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik klasifikasi seperti akurasi, presisi, recall, dan kappa. Hasil menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi 90,05%, presisi 90,13%, recall 90,05%, dan f1 score 90,08%, yang mencerminkan performa model yang sangat baik dalam mengklasifikasikan kelayakan peminjam. Penerapan metode ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data di lingkungan koperasi. Temuan ini memperluas wawasan keilmuan di bidang keuangan mikro dan mendukung penerapan teknologi kecerdasan buatan dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat, cepat, dan akurat.
Kata Kunci: koperasi; kredit macet; machine learning; prediksi kelayakan; SVM
Abstract:Abstract: This research focuses on technology and integration tools for IoT environments, with an emphasis on three main aspects: the integration of Building Information Modeling (BIM) and IoT, the utilization of real-time…
me data, and the urban IoT framework. The integration of BIM and IoT enables a smarter and more efficient building management system by utilizing IoT data to monitor real-time building conditions and improve maintenance and operational processes. This research seeks to identify challenges and solutions for technology integration in increasingly complex IoT environments, while also offering guidance for practical implementation in the urban and building sectors. In this research, we use a literature analysis approach, the main process is to identify relevant sources, including articles, journals, conferences, books, and industry reports published in the last five years. The results of this study are an implication that the application of IoT device integration with BIM can help improve operational and maintenance efficiency, optimize construction management, improve safety and mitigate risks in a company.
Keywords: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada teknologi dan alat integrasi untuk lingkungan IoT, dengan penekanan pada tiga aspek utama: integrasi Building Information Modeling (BIM) dan IoT, pemanfaatan data real-time, dan kerangka kerja IoT perkotaan. Integrasi antara BIM dan IoT memungkinkan sistem manajemen bangunan yang lebih cerdas dan efisien dengan memanfaatkan data IoT untuk memantau kondisi real-time bangunan serta memperbaiki proses pemeliharaan dan operasional. Penelitian ini berupaya mengidentifikasi tantangan dan solusi integrasi teknologi dalam lingkungan IoT yang semakin kompleks, sekaligus menawarkan panduan untuk penerapan praktis di sektor perkotaan dan bangunan. Pada penelitian ini kami menggunakan metode pendekatan analisis literatur, proses utamanya adalah dengan mengidentifikasi sumber sumber relevan, meliputi artikel, jurnal, konferensi, buku, dan laporan industri yang dipublikasikan dalam lima tahun terakhir. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah implikasi bahwa penerapan pengintegrasian perangkat IoT denan BIM dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional dan pemeliharaan, optimasi manajemen kontruksi, peningkatan keselamatan dan mitigasi resiko pada sebuah perusahaan.
Kata kunci: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstract:Abstract: Brain cancer is a serious medical condition that requires intensive and meticulous care. One of the critical steps in identifying brain cancer is the accurate measurement of tumor volume. Magnetic Resonance Imaging…
ging (MRI) is one of the most important diagnostic tools used in the medical field for brain visualization. In this discussion, we will explain how the Active Contour method can be used to calculate brain tumor volume in MRI images and how 3D visualization can assist doctors in making better diagnoses and treatment decisions. The Active Contour method, also known as the “Snake,†is an image processing technique used to identify the contours or edges of objects in images. This method works by defining an initial curve around the desired object and then iteratively shifting the curve to match the actual contour of the object in the image. In this study, the Active Contour method will be applied to brain MRI images to identify tumor edges. This research represents an important step in improving the care of brain cancer patients, enabling more accurate diagnoses and more effective treatments
Keywords: active contour; brain cancer diagnosis; 3D visualization; tumor volume
Abstrak: Kanker otak merupakan kondisi medis yang bersifat serius dimana memerlukan perawatan yang intensif dan teliti. Salah satu langkah penting dalam mengidentifikasi kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,†yaitu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.
Kata kunci: active contour; diagnosis tumor otak; visualisasi 3D; volume tumor
Abstract:Abstract: Data on stunting cases among toddlers in Datuk Bandar Timur sub-district, Tanjung Balai city Not yet processed in a way computerized use digital map , so that the monitoring process in-depth investigation of the…
e distribution and patterns of stunting in a area Not yet presented with Good . This matter Of course impact on cadre Public health center Semula Jadi For monitor number nutrition bad And spread prevalence of stunting in Datuk Bandar Timur sub-district, Tanjung Balai city . For That need development A system internal data management form chart nor map that can be give description spread nutrition bad in the region Mayor. Planning And development system information This done with use method data collection and interview direct to the UPTD Community Health Center Semula Jadi . Objective it was built this webgis can assist in identifying areas that need nutritional intervention, mapping the prevalence of stunting and malnutrition, as well as monitoring nutrition programs and optimizing resource allocation. Results from GIS can plays an important role in supporting efforts to prevent and overcome stunting problems by providing tools effective software for collecting, analyzing and visualizing nutritional data spatially. The use of web GIS can also provide information on stunting locations from UPTD Semula Jadi Health Center data.
Keywords : geographic information system; location mapping system; stunting.
Abstrak: Data kasus stunting pada balita di kecamatan datuk bandar timur kota tanjung balai belum diproses secara terkomputerisasi menggunakan peta digital, sehingga proses pemantauan penyelidikan mendalam tentang sebaran dan pola stunting disuatu daerah belum tersajikan dengan baik. Hal ini tentu berdampak pada kader puskesmas Semula Jadi untuk memantau angka gizi buruk dan penyebaran prevalensi stunting di kecamatan datuk bandar timur kota tanjung balai. untuk itu perlu pembangunan sebuah sistem pengelolaan data dalam bentuk grafik maupun peta yang dapat memberikan gambaran penyebaran gizi buruk diwilayah Datuk Bandar. Perancangan dan pembangunan sistem informasi ini dilakukan dengan menggunakan metode pengambilan data dan wawancara langsung ke UPTD Puskesmas Semula Jadi. Tujuan dibangunnya webgis ini dapat membantu dalam identifikasi daerah yang membutuhkan intervensi gizi, pemetaan prevalensi stunting dan gizi buruk, serta memantau program-program gizi dan optimalisasi alokasi sumber daya. Hasil dari SIG dapat berperan penting dalam mendukung upaya pencegahan dan penanggulangan masalah stunting dengan menyediakan alat software yang efektif untuk pengumpulan, analisis, dan visualisasi data gizi secara spasial. Kegunaan webgis juga dapat memberikan informasi mengenai lokasi stunting dari data UPTD Puskesmas Semula Jadi.
Kata kunci: sistem informasi geografis; sistem pemetaan lokasi; stunting
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