Di era transformasi digital, lanskap proses bisnis bukan satu-satunya aspek yang mengalami perubahan signifikan; sisi gelap kehidupan juga mengalami metamorfosis digital. Interkoneksi digital yang luas yang mendorong proses bisnis global telah menjadi target menjanjikan bagi para penjahat siber. Insiden keamanan siber yang mempengaruhi organisasi dan perusahaan sering kali disebabkan oleh kerentanan dalam infrastruktur dan sistem teknologi informasi mereka.
Untuk mengatasi kerentanan ini, organisasi harus terus memperbarui dan mengevaluasi postur keamanan mereka. Penguatan postur ini hanya mungkin dilakukan ketika kerentanan dalam sistem teridentifikasi. Proses menemukan kerentanan keamanan ini dapat dicapai melalui metode pengujian keamanan yang dikenal sebagai penetration testing (Pentesting) atau ethical hacking. Namun, tantangannya terletak pada fakta bahwa proses pentesting memakan waktu dan melibatkan beberapa tahap, termasuk pengumpulan informasi, pemindaian jaringan, enumerasi, riset kerentanan, eksploitasi, dan pelaporan hasil. Kompleksitas ini sering kali memerlukan keterlibatan ahli keamanan siber.
Desa Sumberarum, Kabupaten Magelang, Jawa Tengah, menjadi salah satu sasaran pengabdian masyarakat Sekolah Vokasi UGM pada tahun 2024, bertujuan memperluas kemitraan di luar Kulonprogo. Program ini dipimpin oleh Dr. Umar Taufiq, S.Kom., M.Cs. dan bertujuan meningkatkan kualitas hidup masyarakat melalui teknologi digital. Desa Sumberarum memiliki potensi besar sebagai pusat wisata berkat keberadaan sumber air panas alami, namun masyarakatnya menghadapi keterbatasan dalam promosi potensi lokal dan akses pendidikan. Sebagai solusi, dibangun sebuah website, https://desasumberarum.com, untuk mempromosikan potensi desa, seperti produk gula merah, pondok pesantren, dan warung lokal.
Kuliah umum Kapita Selekta pada Kamis, 28 November 2024, menghadirkan W. Diana Ratri, M.Psi., Psikolog, yang menjabat sebagai Manager Operasional di PT Tiga Daya Indonesia. Acara ini dimoderatori oleh Dr. Fitri Puspasari, S.Si., M.Sc., dosen Prodi D4 Teknologi Rekayasa Elektro, Sekolah Vokasi UGM. Dengan tema “Building Portfolio for Future Career,” kegiatan ini bertujuan untuk memberikan wawasan mendalam kepada mahasiswa tentang strategi mempersiapkan diri memasuki dunia kerja.
Kegiatan yang diadakan secara daring melalui Zoom Meeting ini dihadiri oleh 50 peserta dari Prodi D4 Teknologi Rekayasa Elektro dan D4 Teknologi Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol. Dimulai pada pukul 15.30 WIB, sesi ini mencakup materi mengenai cara membuat CV yang menarik, persiapan wawancara kerja, hingga strategi membangun portofolio karier yang relevan dengan kebutuhan industri modern. Para peserta juga diberi kesempatan untuk bertanya langsung kepada narasumber terkait tips dan trik menghadapi proses seleksi kerja.
Memasuki minggu ke-15, kuliah umum Kapita Selekta untuk Prodi D4 Teknologi Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol serta Prodi D4 Teknologi Rekayasa Internet mengangkat topik “Becoming a Software Engineer”. Sesi ini menghadirkan Guhya Eka Wijaya, M.Eng., Senior Manager eWIDEPLUS Corp. Korea, sebagai narasumber. Kegiatan yang dilaksanakan secara daring pada pukul 14.00 WIB ini diikuti oleh 112 peserta, dengan moderator Dr. Eng. Ganjar Alfian, S.T., M.Eng., dosen Prodi Teknologi Rekayasa Instrumentasi dan Kontrol.
Tim pengabdian masyarakat Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM) berhasil mengembangkan sistem informasi berbasis OpenSID untuk Desa Sendangsari, Kulonprogo, Daerah Istimewa Yogyakarta. Sistem ini dirancang khusus untuk mendukung pengelolaan data penduduk desa secara lebih efektif dan sesuai kebutuhan lokal.
Pengembangan ini melibatkan modifikasi signifikan pada OpenSID versi 23.0.0, mencakup penambahan fitur penting seperti foto rumah dari berbagai sudut, koordinat geografis setiap rumah, serta integrasi data bantuan sosial yang diterima oleh keluarga. Fitur-fitur ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter dan basis data MySQL.
Tim pengabdian masyarakat dari Departemen Teknik Elektro dan InfSekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM) telah berhasil mengembangkan Sistem Informasi Desa (SID) OpenSID di Desa Sendangsari, Kulonprogo, Daerah Istimewa Yogyakarta. Kegiatan ini berlangsung dari Juni hingga November 2024 dan bertujuan untuk meningkatkan efisiensi, efektivitas, transparansi, dan akuntabilitas layanan publik desa.
Desa Sendangsari, dengan jumlah penduduk lebih dari 10.000 jiwa, mulai menggunakan OpenSID untuk pengelolaan data penduduk. Namun, sistem sebelumnya dianggap kurang fleksibel dalam memenuhi kebutuhan lokal desa. Dalam upaya ini, tim UGM melakukan berbagai pengembangan pada modul pendataan penduduk OpenSID, termasuk penambahan fitur seperti foto rumah dan koordinat geografis tiap keluarga, serta integrasi data bantuan sosial.
Penelitian terbaru yang dipresentasikan oleh Hidayat Nur Isnianto dan tim pada SNTT 2024 menyoroti pentingnya teknologi monitoring tegangan otot pada pasien yang mengalami gangguan Duchenne Muscular Dystrophy (DMD), karena pengobatan penyakit DMD melalui terapi dan alat bantu yang efektif untuk pemantauan dan penyesuaian dengan kondisi pasien.
Sistem ini terdiri dari sensor elektromyograf (EMG) yang terintegrasi dengan modul Olimex dan Arduino, ESP32 untuk komunikasi menggunakan WiFi ke platform IoT dengan aplikasi Blynk pada Android, dan Laptop untuk merekam dan menyimpan data hasil monitoring untuk pasien DMD. Hal ini sesuai dengan penerapan Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya tentang [9] Industry, Innovation and Infrastructure serta Flagship terkait Kemandirian Bahan Baku Obat dan Alat-alat Kesehatan.
Yogyakarta – Peneliti dari Universitas Gadjah Mada berhasil mengembangkan metode baru untuk meningkatkan akurasi deteksi depresi di media sosial melalui teknik augmentasi data berbasis kecerdasan buatan GPT-4o. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi keterbatasan data pada korpus deteksi depresi yang sering digunakan, terutama karena proses anotasi atau pelabelan data depresi sulit dilakukan dan membutuhkan annotator dengan keahlian khusus dibidang kesehatan mental.
Menggunakan dua pendekatan augmentasi, yaitu parafrase dan generasi teks baru, para peneliti berhasil meningkatkan jumlah data latih dari 147 menjadi lebih dari 2.800 data. Dataset yang diperluas ini digunakan untuk melatih berbagai model pembelajaran mesin, seperti SVM, Logistic Regression, dan BERT. Hasilnya, semua model yang dibangun menggunakan augmented data menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan dibandingkan saat hanya menggunakan data asli. Metode generasi teks menghasilkan performa terbaik, dengan model BERT mencatatkan akurasi tertinggi sebesar 67,6%. Penelitian ini menunjukkan bahwa augmentasi data tidak hanya menambah jumlah data latih tetapi juga meningkatkan kualitasnya.