Perkembangan teknologi yang semakin meningkat membuat penggunaan teknologi didunia juga semakin meningkat dan memberi dampak yang baik maupun buruk terhadap keamanan informasi yang ada pada dunia maya, keamanan informasi yang ada ini dapat tersebar dan diakses oleh orang yang tidak bertanggung jawab dengan memanfaatkan celah keamanan dari setiap media informasi yang ada pada dunia maya, Salah satu celah yang memungkinkan adanya tindak kejahatan dengan memanfaatkan aplikasi yang tidak resmi dimana pada aplikasi tersebut menawarkan fiturfitur yang lebih menarik sehingga para pengguna mau untuk menggunakan aplikasi tersebut. Aplikasi yang marak digunakan adalah diantaranya jenis jejaring sosial chatting, dimana pada kasus ini diangkat tema tentang pengguna whatsapp mod, dimana pada whatsapp mod tersebut ditawarkan beberapa fitur yang tidak ada pada aplikasi whatsapp yang resmi ada pada platform android. Hal ini dapat menjadi salah satu celah yang mana pengembangan aplikasi tidak dilakukan secara resmi, dimana data dan informasi yang disebarkan melalui media komunikasi whatsapp mod tersebut tidak dapat dijamin keamanannya. Maka dari itu dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan nilai persentase terkait tingkat kewaspadaan pengguna whatsapp yang dapat dijadikan pembelajaran terkait keamanan informasi yang ada dengan memperhatikan hasil analisis statis terkait celah keamanan yang ada pada aplikasi whatsapp mod.

No abstract

Smartphone merupakan salah satu bukti nyata berkembangnya teknologi digital. Saat ini smartphone juga mengalami perkembangan di media penyimpanan salah satunya yaitu pada penyimpanan cloud.  Ini merupakan tantangan baru bagi IT forensic dan atau penegak hukum dalam melakukan penyelidikan terhadap berbagai tindak kejahatan digital pada media cloud storage google drive pada android. Metode yang digunakan dalam melakukan penelitian untuk menangani bentuk kejahatan dengan barang bukti media smartphone adalah metode National Institute Of Justice (NIJ). Peneliti lebih banyak mendapatkan informasi terkait:Alamat account dari pengguna/User, Password dari pengguna/User, File berupa foto, video, RAR dan file dokumen, Dapat mendeteksi file yang telah dihapus. Sedangkan menggunakan tools MOBILedit Forensic. Pada Tools MOBILedit peneliti hanya mendapatkan beberapa informasi yang terdapat pada smartphone berupa: File gambar, Wifi networks, GPS location. Dan dari hasil perbandingan keberhasilan dari kedua tools yaitu oxygen forensik sebanyak 100%, sedangakan MOBILedit forensik sebanyak 20%.

Water quality is an essential part of shrimp farming. Data integrity is one of the challenges in building a water conductivity monitoring system. Data read by the sensor should represent the physical conditions that occur. However, some factors can cause abnormal data changes. This abnormal data change can occur due to sensor damage or an attempt to sabotage the pool. In this study, a data anomaly detection algorithm was built using the Kalman filter and standard deviation to solve the problem of determining the normal range of data. The designed algorithm was then tested and evaluated using Arduino nano, Arduino mega, and Wemos D1 Microcontrollers to determine the algorithm's performance on limited computing devices. Based on the data analysis that has been carried out, it is found that the anomaly detection algorithm based on the Kalman filter has an accuracy of 92.5% and can detect anomaly data that occurs with TPF = 1 and FNR = 0 values. The implementation of the detection algorithm on the microcontroller shows that WEMOS D1 (ESP8266) has an excellent average computational speed of 27.99 us. As for the stability of the Arduino Nano (ATMEGA328) and Arduino Mega 2560 (ATMEGA 2560) microcontrollers, the computation time deviation is about 2.8 us. Kualitas air merupakan bagian penting pada budidaya udang. Salah satu tantangan dalam membangun sebuah sistem monitoring konduktivitas air adalah Keutuhan data. Suatu data yang terbaca oleh sensor seharusnya mewakili kondisi fisik yang terjadi. Akan tetapi ada faktor-faktor dapat menyebabkan perubahan data yang tidak wajar. Perubahan data yang tidak wajar ini dapat terjadi karena disebabkan kerusakan sensor maupun adanya upaya sabotase pada kolam. Pada penelitian ini dibangun sebuah algoritma deteksi anomali data menggunakan Kalman filter dan standar deviasi untuk mengatasi masalah penentuan rentang data normal. Algoritma yang dirancang kemudian diuji dan dievaluasi dengan menggunakan Mikrokontroller Arduino nano, Arduino mega dan Wemos D1 untuk mengetahui performa algoritma yang dirancang pada perangkat komputasi terbatas. Berdasarkan analisis data yang telah dilakukan didapatkan hasil bahwa algoritma deteksi anomali berbasis kalman filter memiliki akurasi 92,5% dan dapat mendeteksi data anomali yang terjadi dengan nilai TPF =1 dan FNR=0. Implementasi algoritma deteksi pada mikrokontroller menunjukkan bahwa WEMOS D1 (ESP8266) memiliki rata-rata kecepatan komputasi yang baik yaitu 27,99 us. Sedangkan untuk kestabilan mikrokontroller Arduino Nano (ATMEGA328) dan Arduino Mega 2560 (ATMEGA 2560) memiliki deviasi waktu komputasi sekitar 2,8 us.

Teknologi budidaya ikan yang digabungkan dengan pertanian saat ini berkembang pesat banyak muncul sistem yang cocok untuk menggabungkan antara media tanam dan juga budidaya ikan salah satunya yaitu media tanam vertikultur yang mana sistem budidaya pertanian ini dilakukan secara vertikal atau bertingkat pada ruang lingkup indoor maupun outdoor. beberapa proses yang dilakukan masih secara manual yaitu melakukan penyiraman tanaman, pengecekan PH air, memberi makan ikan, pengecekan suhu air dalam kolam, mengontrol tingkat kelembaban tanah, ini dikerjakan secara manual. Oleh sebab itu Smart fish Farm dibutuhkan sistem sistem ini dibuat otomatisasi berbasis iot (internet of thing) dibutuhkan untuk mengatasi beberapa apa permasalahan tersebut, dengan memanfaatkan NodeMCu sebagai mikrokontroler yang akan dihubungkan dengan sensor kelembaban tanah, sensor suhu, PH meter, motor DC maka kontrol dan pemantauan penyiram tanaman, pemberian makan ikan, kondisi air air dapat dilakukan secara otomatis. smart fish Farm budidaya ikan nila dan tanaman vertikultur berbasis iot (internet of thing) dapat menampilkan data yang sesuai melalui aplikasi mobile yang dapat dilihat oleh pengguna, mulai dari tingkat kelembaban tanah menampilkan hasil kadar pH dari 1 sampai dengan 10 kadar pH dan menampilkan suhu kolam ikan dari rentan 15 sampai dengan 32 derajat Celcius serta Aplikasi mobile dapat mengontrol sistem pakan ikan.