Abstract:Pembelajaran biologi di tingkat SMA masih banyak menggunakan pendekatan konvensional yang kurang efektif dalam mengembangkan keterampilan berpikir kritis dan adaptabilitas lingkungan peserta didik. Penelitian ini bertujuan…
an untuk menguji pengaruh penerapan Flipped Classroom dengan model Problem Based Learning (PBL) terhadap kemampuan berpikir kritis dan adaptabilitas lingkungan murid SMA pada materi perubahan lingkungan. Penelitian eksperimen semu dengan desain Non-Randomized Control Group Pretest-Posttest dilakukan pada kelas X Fase E. Kelas eksperimen menerapkan integrasi Flipped Classroom dan PBL, sedangkan kelas kontrol menggunakan pembelajaran langsung. Data dikumpulkan melalui tes esai berbasis indikator FRISCO untuk berpikir kritis dan angket berbasis GreenComp untuk adaptabilitas lingkungan. Analisis data menggunakan ANCOVA setelah memenuhi uji prasyarat yaitu normalitas, homogenitas, dan linieritas. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh signifikan p < 0,05 terhadap kedua variabel dengan effect size besar Partial Eta Squared 0,606 untuk berpikir kritis dan 0,700 untuk adaptabilitas lingkungan. Rata-rata skor kelas eksperimen mengalami peningkatan yang lebih tinggi dibandingkan kelas kontrol. Kesimpulan penelitian ini adalah integrasi Flipped Classroom dan PBL efektif meningkatkan kemampuan berpikir kritis serta adaptabilitas lingkungan peserta didik. Model ini dapat menjadi alternatif pembelajaran inovatif yang mendukung Kurikulum Merdeka dan pengembangan kompetensi abad ke-21 berbasis isu lingkungan.
Abstract:Abstract: The advancement of network security faces growing challenges as cyberattacks become more sophisticated. Traditional rule-based systems struggle with zero-day attacks and obfuscation techniques. This study examines…
nes the development trends of AI-based algo-rithms, particularly machine learning and deep learning, in threat detection. A literature review evaluates AI-driven approaches, including support vector machines, random for-est, deep neural networks, convolutional neural networks, and reinforcement learning. Findings show that AI enhances detection accuracy, adaptability, and reduces false posi-tives. Machine learning efficiently classifies known attacks, while deep learning excels in identifying complex patterns such as distributed denial-of-service and advanced persis-tent threats. Unsupervised learning improves anomaly detection without labeled data. However, AI models require high-quality data, substantial computational resources, and remain vulnerable to adversarial attacks. Despite these challenges, AI provides a dynam-ic and adaptive security solution, surpassing traditional systems. Future research should enhance AI scalability and resilience for evolving cybersecurity threats.
Keywords: anomaly detection; artificial intelligence; deep learning; machine learning; network security
Abstrak: Perkembangan keamanan jaringan menghadapi tantangan yang semakin besar seiring meningkatnya kompleksitas serangan siber. Sistem berbasis aturan tradisional kesulitan mendeteksi zero-day attack dan teknik penyamaran. Penelitian ini mengkaji tren pengembangan algoritma berbasis AI, khususnya machine learning dan deep learning, dalam deteksi ancaman. Literature review mengevaluasi pendekatan berbasis AI, termasuk support vector machines, random forest, deep neural networks, convolutional neural networks, dan reinforcement learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI meningkatkan akurasi deteksi, adaptabilitas terhadap ancaman baru, serta mengurangi false positive. Machine learning efektif mengklasifikasikan serangan yang telah diketahui, sementara deep learning unggul dalam mengenali pola kompleks seperti distributed denial-of-service dan advanced persistent threats. Unsupervised learning meningkatkan deteksi anomali tanpa memerlukan data berlabel. Namun, AI masih bergantung pada data berkualitas tinggi, sumber daya komputasi besar, dan rentan terhadap adversarial attack. Meskipun demikian, AI menawarkan solusi keamanan yang lebih dinamis dan adaptif dibandingkan sistem tradisional. Penelitian selanjutnya perlu difokuskan pada peningkatan skalabilitas dan ketahanan AI dalam menghadapi ancaman siber yang terus berkembang.
Kata kunci: deteksi anomali; jaringan keamanan; kecerdasan buatan; pembelajaran dalam; pembelajaran mesin
Abstract:Abstract: Technology is able to digitize human work that was originally manual to become automatic and of course takes less time and better accuracy compared to results done by humans. But there are still many companies…
that have not implemented this technology. The use of the AngularJS framework in web application development has proven to be effective in enhancing the user experience and ease of development. In addition, the application of Agile methods in the application development process can provide the flexibility and adaptability needed to deal with frequent changes in requirements. This study aims to investigate the implementation of the AngularJS framework in the design of a web-based acceptance system application using the Agile method. The results of the study show that the implementation of the AngularJS framework in the design of web-based acceptance system applications provides significant benefits. In conclusion, the implementation of the AngularJS framework in the design of web-based acceptance system applications using Agile methods can improve efficiency, quality, and user experience. Using AngularJS enables the development of responsive and interactive applications, while the Agile method facilitates adaptation to changing customer needs. Therefore, the use of AngularJS with an Agile approach should be carefully considered by organizations wishing to develop successful web-based acceptance system applications.
Keyword s: Admissions, Agile, AngularJS, Web
Abstract: Teknologi mampu mendigitalisasi pekerjaan manusia yang awalnya manual menjadi otomatis dan tentunya memakan waktu yang lebih singkat dan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan hasil yang dikerjakan oleh manusia. Tetapi masih banyak perusahaan perusahaan yang belum menerapkan teknologi ini. Penggunaan framework AngularJS dalam pengembangan aplikasi web telah terbukti efektif dalam meningkatkan pengalaman pengguna dan kemudahan pengembangan. Selain itu, penerapan metode Agile dalam proses pengembangan aplikasi dapat memberikan fleksibilitas dan adaptabilitas yang diperlukan untuk menghadapi perubahan persyaratan yang sering terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi implementasi framework AngularJS dalam desain aplikasi sistem penerimaan berbasis web menggunakan metode Agile. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi framework AngularJS dalam desain aplikasi sistem penerimaan berbasis web memberikan manfaat yang signifikan. Dalam kesimpulannya, implementasi framework AngularJS dalam desain aplikasi sistem penerimaan berbasis web menggunakan metode Agile dapat meningkatkan efisiensi, kualitas, dan pengalaman pengguna. Penggunaan AngularJS memungkinkan pengembangan aplikasi yang responsif dan interaktif, sementara metode Agile memfasilitasi adaptasi terhadap perubahan kebutuhan pelanggan. Oleh karena itu, penggunaan AngularJS dengan pendekatan Agile harus dipertimbangkan secara cermat oleh organisasi yang ingin mengembangkan aplikasi sistem penerimaan berbasis web yang sukses.
Keywords: Admisi, Agile, AngularJS, Web