Perkembangan teknologi komunikasi nirkabel dan Internet of Things (IoT) menghadirkan tantangan baru dalam menjaga kualitas dan keandalan jaringan komunikasi. Semakin banyaknya perangkat yang menggunakan spektrum frekuensi secara bersamaan, seperti WiFi, Bluetooth, dan ZigBee, berpotensi meningkatkan interferensi yang dapat mengganggu proses pertukaran informasi. Menjawab tantangan tersebut, tim peneliti Departemen Teknik Elektro dan Informatika Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM) mengembangkan teknologi deteksi dan klasifikasi interferensi berbasis machine learning. Penelitian yang dilakukan oleh Budi Bayu Murti bersama Alif Subardono, Nur Rohman Rosyid, Jans Hendry, Hidayat Nur Isnianto, dan Eka Indarto ini menjadi salah satu langkah dalam mendukung pengembangan infrastruktur komunikasi digital yang lebih cerdas dan andal. Penelitian tersebut memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) untuk mengidentifikasi tujuh kelas sinyal, meliputi Clean Signal, AWGN, Bluetooth, ZigBee, Narrowband Interference, Wideband Interference, dan Impulsive Noise. Hasil pengujian berbasis simulasi menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu mengklasifikasikan berbagai jenis interferensi dengan kinerja yang baik, terutama ketika kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) meningkat. read more

Laboratorium Komputer Jaringan, Senin, 2 November 2026 — Ketersediaan koneksi internet yang stabil dan andal saat ini telah menjadi kebutuhan yang sangat krusial dalam mendukung seluruh operasional organisasi, terutama pada lingkungan akademik dan profesional yang memiliki ketergantungan tinggi pada layanan jaringan. Gangguan atau terputusnya jalur internet utama (downtime) membawa dampak negatif yang signifikan, mulai dari penurunan produktivitas, terhambatnya layanan publik, hingga potensi kerugian operasional. Menjawab tantangan tersebut, penelitian ini dilaksanakan untuk merancang, mengonfigurasi, serta mengimplementasikan sistem backup koneksi internet berbasis dua jalur (multi-homing) menggunakan perangkat MikroTik RouterOS. read more

Laboratorium Komputer Jaringan, Senin, 2 November 2026 — Ketersediaan koneksi internet yang stabil dan andal saat ini telah menjadi kebutuhan yang sangat krusial dalam mendukung seluruh operasional organisasi, terutama pada lingkungan akademik dan profesional yang memiliki ketergantungan tinggi pada layanan jaringan. Gangguan atau terputusnya jalur internet utama (downtime) membawa dampak negatif yang signifikan, mulai dari penurunan produktivitas, terhambatnya layanan publik, hingga potensi kerugian operasional. read more

Yogyakarta — Tim peneliti dari Departemen Teknik Elektro dan Informatika (DTEDI), Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM), mengembangkan prototipe smart greenhouse berbasis Internet of Things (IoT) untuk mendukung pengelolaan budidaya melon secara lebih terukur, otomatis, dan efisien. Penelitian ini merupakan bagian dari upaya pengembangan teknologi tepat guna yang dapat diterapkan pada sektor pertanian hortikultura, khususnya untuk mendukung kemandirian produksi buah berkualitas. read more

Pemanfaatan teknologi digital dalam sektor bioindustri menjadi salah satu langkah penting untuk mendukung pengembangan sistem produksi yang lebih efisien, inovatif, dan berkelanjutan. Salah satu penerapannya adalah penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) untuk memantau kondisi lingkungan dan proses operasional budidaya mikroalga. Melalui program Hibah Riset dan Pembuatan Artikel Publikasi Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada Tahun 2026, Program Studi Teknologi Rekayasa Internet telah melaksanakan pengembangan sistem monitoring IoT untuk budidaya mikroalga berbasis raceway pond. read more

YOGYAKARTA — Tim peneliti dari Program Studi Teknologi Rekayasa Internet, Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi UGM, yang diketuai oleh Ir. Nur Rohman Rosyid, S.T., M.T., D.Eng., telah menyelesaikan pengembangan arsitektur pemantauan keamanan berbasis lalu lintas jaringan pada lingkungan multi-hypervisor. Riset ini berhasil membangun sistem pemantauan berlapis yang mampu mengamati lalu lintas komunikasi antar-mesin virtual secara agentless dan real-time tanpa membebani sistem operasi di dalam mesin virtual. read more

Gangguan pada layanan digital dapat menimbulkan kerugian besar, baik bagi penyedia layanan maupun penggunanya. Pada sistem microservice yang tersusun dari banyak layanan kecil, tim IT sering membutuhkan waktu lama untuk menemukan komponen penyebab gangguan dan memahami jenis masalahnya. Tim peneliti Departemen Teknik Elektro dan Informatika (DTEDI) Sekolah Vokasi UGM melaporkan hasil pengembangan GAMA-RCA, kerangka kerja berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk membantu proses diagnosis tersebut secara otomatis. read more

Layanan digital seperti perbankan daring, belanja daring, dan layanan publik kini banyak dibangun dengan arsitektur microservice, yaitu sistem yang tersusun dari banyak layanan kecil yang saling terhubung. Arsitektur ini membuat sistem lebih fleksibel dan mudah dikembangkan. Namun, ketika satu komponen mengalami gangguan, dampaknya dapat merambat ke layanan lain hingga menghentikan layanan secara keseluruhan. Menjawab tantangan tersebut, tim peneliti Departemen Teknik Elektro dan Informatika (DTEDI) Sekolah Vokasi UGM mengembangkan metode berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mengenali sumber dan jenis gangguan pada sistem microservice secara otomatis. read more

Perkembangan teknologi komunikasi nirkabel dan Internet of Things (IoT) telah meningkatkan penggunaan berbagai perangkat seperti WiFi, Bluetooth, dan ZigBee dalam berbagai sektor kehidupan. Namun, semakin padatnya penggunaan pita frekuensi berpotensi menimbulkan interferensi yang dapat menurunkan kualitas dan keandalan komunikasi. Menjawab tantangan tersebut, tim peneliti Departemen Teknik Elektro dan Informatika Sekolah Vokasi UGM mengembangkan metode berbasis machine learning untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai jenis sinyal interferensi pada sistem komunikasi nirkabel. Penelitian ini merupakan salah satu upaya pengembangan teknologi komunikasi cerdas yang mendukung peningkatan kualitas infrastruktur digital. read more

Penerapan teknologi 5G yang masif membawa tantangan besar dalam pengelolaan sumber daya dan keandalan jaringan. Sebagai solusi komprehensif, Dr. Ir. Ronald Adrian, S.T., M.Eng., IPM., ASEAN Eng. bersama tim peneliti memperkenalkan arsitektur orkestrasi berbasis Deep Reinforcement Learning (DRL) untuk infrastruktur jaringan 5G edge. Terobosan ini menjadi pendorong utama bagi dua pilar Sustainable Development Goals (SDGs), yakni Tujuan 12 (Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab) serta Tujuan 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur). read more