Info Kripto

Wacana Media tentang Pengungkapan Data Tanpa Izin di Indonesia: Analisis Frekuensi Kata dan Cloud

Fathan Aldi Rivai — 2025-12-09

Pengungkapan data secara tidak sah semakin sering terjadi di Indonesia, memunculkan kekhawatiran publik terkait keamanan data pribadi. Fenomena ini menjadi perhatian media untuk membentuk narasi dan menyampaikan perspektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengungkap bagaimana media mengonstruksi isu data melalui analisis frekuensi kata dan word cloud. Data dikumpulkan dari 212 artikel berita sepanjang tahun 2024 yang berasal dari CNN Indonesia, Detik, Kompas, dan Liputan6. Penambangan kata artikel dilakukan dan dianalisis menggunakan R untuk memperoleh kata-kata dominan yang membentuk narasi media. Hasil menunjukkan bahwa kata “bocor”, “akses”, “jual”, dan “curi” mendominasi pemberitaan, dengan penekanan besar pada tindakan, bukan hanya aktor atau lembaga. Kata kerja muncul lebih sering dibandingkan nama tokoh maupun institusi, menunjukkan bahwa media lebih fokus pada aksi dalam pemberitaan kebocoran data. Visualisasi word cloud memperkuat temuan ini, dengan ukuran kata kerja yang lebih mencolok. Kontribusi penelitian ini memberikan pemahaman terhadap wacana media dalam isu kebocoran data pribadi di Indonesia, dan mengungkap kecenderungan jenis kata yang dominan dimunculkan.

Automasi Forensik Memori berbasis Volatility dan YARA untuk Deteksi Ransomware

Syaiful Andy — 2025-12-09

Banyaknya insiden serangan malware yang terjadi saat ini, menuntut adanya proses digital forensik yang cepat dan akurat. Penelitian ini mengusulkan teknik automasi forensik file memori untuk triase proses malware, dengan studi kasus sampel memori yang terinfeksi ransomware WannaCry dan Teslacrypt. Metodologi dimulai dengan akuisisi memori dari sistem yang terinfeksi WannaCry dan Teslacrypt. Volatility 3 digunakan untuk mengekstraksi daftar proses dan mengidentifikasi proses mencurigakan atau anomali berdasarkan indikator seperti hubungan parent-child yang tidak wajar, path eksekusi yang tidak semestinya, serta nama proses yang tidak dikenal. Proses mencurigakan kemudian diekstraksi menggunakan kemampuan file dumping Volatility 3. Hasil dump dipindai dengan YARA rule yang tersedia di publik (open source) untuk mendeteksi pola dan tanda malware yang sudah dikenal. Untuk memperkuat hasil analisis, berkas yang terdeteksi di-hash dan diverifikasi lebih lanjut melalui VirusTotal, sehingga dapat dibandingkan dengan basis data antivirus serta intelijen ancaman publik. Semua proses di atas dikemas dalam sebuah shell skrip yang siap dijalankan. Kontribusi utama penelitian ini adalah proses automasi triase proses malicious dengan menjalankan satu skrip. Hasil pengujian pada sampel file memori yang digunakan, skrip ini dapat mendeteksi proses malware dengan cepat (<10 menit) dengan hasil akurasi rata-rata lebih dari 97%, dan efisiensi triase rata-rata kurang dari 3%.

Analisis Perbandingan Algoritma Round Robin dan Weighted Round Robin dalam Optimalisasi Jaringan Menggunakan GNS3

Gabriella Elisya Simanjuntak — 2025-12-19

Ketidakseimbangan beban pada jaringan dapat menyebabkan penurunan kinerja sistem dan berpotensi mengganggu ketersediaan layanan (availability). Salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah load balancing, yang bertujuan mendistribusikan beban kerja secara merata di antara sumber daya yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma load balancing, yaitu Round Robin (RR) dan Weighted Round Robin (WRR), dalam konteks optimalisasi jaringan. Simulasi dilakukan menggunakan GNS3 dan analisis paket melalui Wireshark dengan parameter pengujian meliputi bandwidth, throughput, delay, dan packet loss.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa WRR mengungguli RR dengan peningkatan throughput sebesar 4,7% pada uji 250 refresh, 1,9% pada 500, dan 1,7% pada 1.000, serta penurunan delay masing-masing 5%, 45%, dan 10% pada interval uji yang sama. Temuan ini menegaskan bahwa mekanisme pembobotan WRR mendistribusikan beban lebih efisien dibanding RR, khususnya saat kapasitas server tidak seragam. Kontribusi penelitian bersifat konseptual dan empiris melalui analisis kuantitatif efektivitas dua algoritma klasik dalam menjaga kinerja dan availability jaringan. Hasilnya diharapkan menjadi rujukan bagi penerapan load balancing yang efisien pada lingkungan jaringan skala menengah.

Trojan Berbasis IoT: Ancaman Tersembunyi di Balik Lampu Otomatis

Muliawan Suleman Sandima — 2025-12-19

Internet of Things (IoT) merupakan inovasi teknologi yang memungkinkan
berbagai perangkat terhubung ke internet dan saling berkomunikasi secara
otomatis. Salah satu penerapan IoT yang banyak digunakan adalah lampu
otomatis. Meskipun memberikan kemudahan dan efisiensi, perangkat ini
berpotensi menjadi sisipan Trojan, baik dalam bentuk software Trojan
maupun hardware Trojan. Trojan dapat merusak sistem, mencuri data, atau
memberikan akses ilegal kepada penyerang melalui perangkat yang terinfeksi.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ancaman Trojan pada lampu
otomatis berbasis IoT dengan pendekatan studi literatur dan analisis
konseptual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lampu otomatis memiliki
sejumlah titik kerentanan, terutama pada komponen firmware dan sirkuit
terpadu (IC). Selain itu, strategi mitigasi seperti Intrusion Detection System,
verifikasi integritas firmware, dan analisis konsumsi daya dapat digunakan
untuk mendeteksi keberadaan Trojan. Kesadaran pengguna dan penguatan
keamanan dari sisi produsen menjadi kunci dalam mencegah penyebaran
Trojan di perangkat IoT.

Modernisasi Sistem Informasi Akademik: Transisi Arsitektur Monolitik ke Microservices dengan Integrasi Vue.js, Golang, dan Keycloak

Bahteramon Bintang Sanjaya Manurung — 2025-12-19

Penelitian ini membahas pengembangan sistem informasi akademik modern berbasis microservices sebagai solusi atas keterbatasan sistem monolitik di Politeknik Siber dan Sandi Negara yang terkendala fleksibilitas, integrasi data, dan keamanan. Tujuan utamanya adalah merancang sebuah sistem yang modular dan aman dengan mengimplementasikan arsitektur microservices yang mengintegrasikan RESTful API, Vue.js sebagai framework frontend, Golang untuk backend, serta Keycloak sebagai sistem autentikasi Single Sign-On (SSO). Metode pengembangan yang digunakan adalah prototype, yang mencakup perancangan, implementasi bertahap, hingga evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur yang diusulkan berhasil mengatasi keterbatasan sistem lama. Sistem baru ini berhasil melewati pengujian keamanan berdasarkan standar OWASP Top 10:2021 dan mendapatkan persepsi pengguna yang sangat positif melalui User Acceptance Testing (UAT), di mana sistem dinilai lebih responsif dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Penelitian ini berkontribusi pada upaya transformasi digital di lingkungan pendidikan tinggi dengan menyajikan solusi pengelolaan data akademik yang terintegrasi, aman, dan efisien.