Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

ANALISIS PENINGKATAN KINERJA FTP SERVER MENGGUNAKAN LOAD BALANCING PADA CONTAINER Januar Al Amien; Doni Winarso
JURNAL FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 9 No 3 (2019): Jurnal Fasilkom
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (698.8 KB) | DOI: 10.37859/jf.v9i3.1667

Abstract

Abstract Cloud computing is a technology that answers the challenge of the need for efficient computing technology. There are many things that can be implemented using cloud computing technologies such as web services, storage services, applications and others. Use of cloud computing using container technology can help in the management of applications and optimize the use of resources in the form of memory and processor usage on the server. In this research docker containers implemented by service of FTP (File Transfer Protocol). The FTP service is made into 3 containers within a single server computer. To handle load problems performance on the FTP server against overload requests, load balancing is used. Load balancing is a method to improve performance while reducing the performance load on FTP servers. Based on the test results, the use of multi container and load balancing in the FTP server in load with two algorithm least connection and raound robin handling has result of smaller memory usage and utilization of processor usage evenly. Both algorithms are recommended for handling loads for FTP servers and will be more efficient when applied to servers with the same specifications and loads Keywords: Cloud Computing, Docker, FTP, Load Balancing, HAProxy, Least Connection, Round Robin. Abstrak Cloud computing merupakan teknologi yang menjawab tantangan akan kebutuhan teknologi komputasi yang efisien. Terdapat banyak hal yang dapat diimplementasikan menggunakan teknologi cloud computing seperti web service, layanan penyimpanan, aplikasi dan lain-lain. Penerapan cloud computing dengan menggunakan teknologi container dapat membantu dalam pengelolaan aplikasi serta mengoptimalkan penggunaan sumber daya berupa penggunaan memory dan prosesor pada server. Dalam penelitian ini penerapan docker container diimplementasikan menggunakan layanan aplikasi FTP (File Transfer Protocol). Layanan FTP dibuat menjadi 3 container didalam satu computer server. Untuk menangani permasalahan beban kinerja pada FTP server terhadap permintaan yang terlalu berat (overload) digunakan load balancing. Load balancing merupakan metode untuk meningkatkan kinerja sekaligus mengurangi beban kinerja pada FTP server. Berdasarkan hasil pengujian, penerapan multi container serta load balancing didalam FTP server dalam penanganan beban dengan dua algortima least connection dan round robin memiliki hasil penggunaan memory yang lebih kecil dan pemanfaatan penggunaan prosesor yang merata kedua algoritma tersebut direkomendasikan untuk penanganan beban untuk ftp server dan akan lebih efisien apabila diterapkan pada server dengan spesifikasi dan beban yang sama. Kata Kunci: Cloud Computing, Docker, FTP, Load Balancing, HAProxy, Least Connection, Round Robin .
Optimalisasi Penggunaan Google Classroom, E-Learning & Blended Learning sebagai Media Pembelajaran Bagi Guru dan Siswa di SMK Negeri 1 Bangkinang Soni Soni; Afdhil Hafid; Regiolina Hayami; Yulia Fatma; Febby Apri Wenando; Januar Al Amien; Evans Fuad; Mitra Unik; Harun Mukhtar; Hasanuddin Hasanuddin
Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Vol 2 No 1 (2018): Pengabdian Untuk Mu negeRI
Publisher : LPPM UMRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1821.732 KB) | DOI: 10.37859/jpumri.v2i1.361

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan internet dewasa ini sangat pesat sehingga, bukan hanya mempengaruhi produduk elektronik aja , melainkan juga dalam dunia pendidikan terutama dalam metode pembelajaran. Salah satu metode pembelajaran online yang saat ini sedang berkembang dan mulai digunakan adalah google classroom. Google classroom adalah aplikasi yang dikhususkan untuk media pembelajaran online atau istilahnya adalah kelas online sehingga dapat memudahkan guru dalam membuat, membagikan serta mengelompokkan setiap tugas tanpa menggunakan kertas lagi. Hal ini tentunya akan membuat pembelelajaran menjadi lebih efektif terlebih lagi guru dan siswa bisa setiap saat bertatap muka melalui kelas online google classroom. Dan juga siswa nantinya dapat belajar, menyimak, membaca, mengirim tugas, dari jarak jauh. Pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memberikan edukasi pembelajaran serta wrokshop tentang optimalisasi dalam penggunaan google classroom di lingkungan SMK Negeri 1 Bangkinang. Dengan adanya pengabdian masyarakat ini diharapkan dapat membantu majelis guru dalam memanfaatkan dan menerapkan google classroom sebagai media pembelajaran di SMK Negeri 1 Bangkinang.
Pelatihan Penggunaan Aplikasi Zoom Untuk Pembelajaran Daring di MTs Muhammadiyah 02 Pekanbaru Harun Mukhtar; Rahmad Firdaus; Diah Angraini Putri; Febby Apri Wenando; Mitra Unik; Januar Al Amien; Evans Fuad; Soni soni
Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 2 (2022): Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/dinamisia.v6i2.6283

Abstract

With the COVID-19 pandemic, human activities have been disrupted, including the learning process in the education sector. The government issued a policy that learning is online. The online learning method requires to master the use of technology and it is still considered new by most teachers, that’s why this community service is carried out. This activity is intended for all teachers and teaching staff at MTs Muhammadiyah 02 Pekanbaru and Activities are carried out with three processes, namely preparation, implementation, and evaluation. The preparation stage is carried out by meeting with the school to determine the topic, schedule, and timing. The implementation stage is carried out by presenting and practicing the use of the Zoom application directly. The evaluation stage is carried out by helping to receive complaints about the use of applications from participants after the activity is carried out. The results of community service activity can increase the ability to use the Zoom application so that the online learning process becomes effective and maximized.
Implementasi Adasyn Untuk Imbalance Data Pada Dataset UNSW-NB15 Adasyn Implementation For Data Imbalance on UNSW-NB15 Dataset Januar Al Amien; Yoze Rizki; Mukhlis Ali Rahman Nasution
Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) Vol 3 No 3 (2022): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v3i3.4339

Abstract

Di masa Machine Learning pada saat ini, para peneliti bekerja keras untuk mengembangkan algoritma yang meningkatkan kemungkinan prediksi yang benar dengan akurasi yang lebih baik. Data tidak seimbang adalah ketika ukuran sampel dari satu kelas jauh lebih besar dari kelas lain, sampel minoritas dapat diperlakukan sebagai noise dalam proses klasifikasi, yang mengakibatkan hasil algoritma klasifikasi yang tidak memuaskan. Pada penelitian ini peneliti menggunakan dataset UNSW-NB15, setelah menggabungkan data train dan test, terdapat data tidak seimbangan pada kelas label, yaitu 164673 untuk label 1 dan 93000 untuk label 0. Tujuan penelitian ini untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data pada binary class dengan menggunakan teknik ADASYN dan mendeteksi serangan malware pada dataset UNSW-NB15 dengan menerapkan model algoritma Random Forest dan teknik ADASYN agar mendapatkan performa yang cukup baik. Berdasarkan hasil pengujian dengan teknik ADASYN untuk penanganan ketidakseimbangan data pada Binarry Class dan menggunakan model algoritma Random Forest, serta Hyperparameter Optuna untuk klasifikasi Anomali pada data UNSW-NB15 memperoleh akurasi yang cukup baik. Pada beberapa split data mendapatkan nilai akurasi tertinggi pada split data 90/10 dengan hasil 99.86%. dari segi waktu tercepat didapat pada split data 60/40 yaitu 1,85 seconds.