GuardKom: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komputer

ANCAMAN KEAMANAN SIBER DI ERA IOT PENILAIAN RISIKO YANG KOMPREHENSIF

Sultan Isfani — 2024-08-10

Keamanan siber telah menjadi isu utama dalam era Internet of Things (IoT), di mana banyak perangkat terhubung secara online. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan penilaian risiko yang komprehensif terkait dengan ancaman keamanan siber di era IoT. Metode penelitian yang digunakan meliputi survei literatur, analisis kasus, dan wawancara dengan para ahli keamanan siber. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ada berbagai ancaman keamanan yang harus dihadapi di era IoT, seperti serangan malware, peretasan perangkat, dan kebocoran data. Selain itu, terdapat faktor risiko yang perlu dipertimbangkan, termasuk kerentanan sistem, kelemahan keamanan, dan ketidakpatuhan pengguna. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penilaian risiko yang komprehensif perlu dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengatasi ancaman keamanan siber di era IoT.

PERTIMBANGAN ETIKA DALAM KECERDASAN BUATAN MEMASTIKAN PENGEMBANGAN YANG BERTANGGUNG JAWAB

Sayed Rahmad Aulia — 2024-08-10

Kecerdasan Buatan (KB) telah mengalami kemajuan pesat dalam beberapa tahun terakhir, memberikan potensi besar dalam berbagai bidang seperti otomasi, pengambilan keputusan, dan analisis data. Namun, pertumbuhan cepat KB juga menimbulkan tantangan etika yang serius. Tujuan jurnal ilmiah ini adalah untuk mengeksplorasi pertimbangan etika yang terkait dengan pengembangan KB dan memastikan penggunaannya yang bertanggung jawab. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis literatur dan studi kasus. Melalui analisis literatur terkini, kami mengidentifikasi berbagai isu etika yang muncul dalam pengembangan KB, termasuk privasi, keadilan, dan dampak sosial. Selanjutnya, kami menggambarkan beberapa studi kasus nyata di mana keputusan KB yang tidak etis telah berdampak negatif pada masyarakat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pentingnya mempertimbangkan etika dalam pengembangan KB. Kami menemukan bahwa kebijakan regulasi yang jelas dan pengawasan yang ketat diperlukan untuk memastikan KB dikembangkan dan digunakan dengan bertanggung jawab. Selain itu, partisipasi masyarakat dan transparansi dalam pengambilan keputusan terkait KB juga merupakan faktor penting dalam meminimalkan risiko etis. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa pertimbangan etika harus menjadi bagian integral dalam pengembangan KB. Dengan mengadopsi pendekatan yang bertanggung jawab dan memperhatikan nilai-nilai etika, kita dapat menghindari konsekuensi negatif dan memastikan bahwa KB berkontribusi secara positif bagi masyarakat.

APLIKASI BLOCKCHAIN DI LUAR CRYPTOCURRENCY SURVEI KASUS PENGGUNAAN DI INDUSTRI

Fikri Abdul — 2024-08-10

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan survei kasus penggunaan teknologi blockchain di industri di luar cryptocurrency. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis literatur dan studi kasus. Dalam analisis literatur, kami mengumpulkan informasi dari berbagai sumber terkait implementasi blockchain di berbagai sektor industri. Kami juga melakukan studi kasus melalui wawancara dengan perwakilan dari beberapa perusahaan yang telah menerapkan teknologi blockchain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa blockchain telah digunakan dalam berbagai industri, termasuk logistik, perbankan, asuransi, dan rantai pasok. Implementasi blockchain di industri ini telah memungkinkan transparansi yang lebih baik, otomatisasi proses, serta pengurangan biaya dan waktu operasional. Selain itu, blockchain juga telah membantu dalam memperkuat keamanan data dan memfasilitasi kolaborasi antara berbagai pihak. Namun, terdapat juga beberapa tantangan yang dihadapi dalam menerapkan blockchain di industri, seperti keterbatasan skalabilitas, kepatuhan regulasi, dan integrasi dengan sistem yang sudah ada. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penggunaan blockchain di luar cryptocurrency memiliki potensi besar dalam meningkatkan efisiensi dan keamanan di berbagai sektor industri. Namun, implementasi yang sukses memerlukan pemahaman yang mendalam tentang teknologi ini serta pemecahan masalah yang spesifik untuk setiap industri.

INTERAKSI MANUSIA-KOMPUTER DALAM LINGKUNGAN REALITAS VIRTUAL TANTANGAN DAN PELUANG

Amsru Sujud — 2024-08-10

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tantangan dan peluang dalam interaksi manusia-komputer (IMK) dalam lingkungan realitas virtual (VR). Metode penelitian yang digunakan melibatkan survei dan analisis kualitatif terhadap literatur terkait pada topik ini. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa ada banyak tantangan yang harus diatasi dalam interaksi manusia-komputer dalam lingkungan realitas virtual, termasuk masalah teknis seperti keterbatasan perangkat keras dan perangkat lunak, serta isu ergonomi yang mempengaruhi kenyamanan serta kualitas pengalaman pengguna. Selain itu, tantangan lainnya meliputi masalah security dan privasi, serta perubahan sosial dan psikologis yang mungkin muncul dari penggunaan yang luas dari realitas virtual. Namun, dalam tantangan tersebut juga terdapat peluang yang signifikan. Dengan pengembangan teknologi yang terus berlanjut, ada potensi untuk mengatasi hambatan teknis yang ada dan meningkatkan daya tarik dan realisme lingkungan VR. Peluang lainnya adalah pemanfaatan VR dalam berbagai bidang, termasuk pendidikan, pelatihan, simulasi, desain produk, dan hiburan. Kesimpulannya, interaksi manusia-komputer dalam lingkungan realitas virtual memiliki tantangan yang signifikan dalam hal teknis, ergonomi, keamanan, privasi, serta perubahan sosial dan psikologis. Meskipun demikian, peluang yang ditawarkan oleh VR sangat besar dengan kemampuan untuk menciptakan pengalaman baru dan memperluas aplikasi di berbagai bidang. Oleh karena itu, sebagai pengembang dan pemangku kepentingan di bidang ini, penting untuk terus memperbaiki teknologi VR serta mempertimbangkan dampak sosial dan psikologis dalam menghadapi masa depan interaksi manusia-komputer dalam lingkungan realitas virtual.

PEMBELAJARAN MESIN UNTUK PEMELIHARAAN PREDIKTIF

Rahmat Taufit — 2024-08-10

Pemeliharaan prediktif memiliki peran penting dalam menjaga kinerja optimal dan mengurangi kerusakan mesin secara tidak terduga. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pemeliharaan prediktif yang menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses pemeliharaan. Metode penelitian yang digunakan melibatkan pengumpulan data pemeliharaan dan kinerja mesin dari beberapa sumber yang berbeda. Data ini kemudian diproses dan diklasifikasikan menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Random Forest dan Support Vector Machine. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode pemeliharaan prediktif yang diusulkan dapat memberikan hasil yang akurat dalam memprediksi kerusakan mesin dan memberikan rekomendasi pemeliharaan yang tepat waktu. Selain itu, metode ini juga mampu mengidentifikasi faktor-faktor kritis yang mempengaruhi kinerja mesin. Kesimpulannya, penggunaan pembelajaran mesin dalam pemeliharaan prediktif dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pemeliharaan, dengan potensi untuk mengurangi biaya dan downtime yang tidak perlu.