Judul: Model Deteksi Botnet pada Trafik Terenkripsi dalam Jaringan Software-Defined Network (SDN) menggunakan Deep Neural Network (DNN).
Abstrak: Konfigurasi perangkat jaringan baru yang dilakukan terpusat dan tanpa bergantung kepada vendor perangkat merupakan salah satu konsep yang ditawarkan jaringan Software-Defined Network (SDN). Konsep SDN sangat efektif diterapkan pada jaringan yang memiliki perangkat sangat banyak atau jaringan dengan infrastruktur besar dan luas. Kehadiran jaringan SDN membuat pengelola jaringan perlahan-lahan mulai meninggalkan jaringan konvensional. Perbedaan jaringan SDN dengan jaringan konvensional terletak pada arsitektur jaringannya. Arsitektur jaringan SDN membagi perangkat jaringannya kedalam tiga bagian utama yaitu data plane, control plane dan application plane, sedangkan didalam arsitektur jaringan konvensioanl, tiga bagian utama dalam jaringan SDN digabung menjadi satu dalam sebuah perangkat jaringan seperti router dan switch, yang dalam arsitektur jaringan SDN dikenal sebagai data plane. Di dalam jaringan SDN, aktivitas seperti konfigurasi perangkat jaringan baru, controling dan monitoring jaringan dilakukan terpusat pada bagian yang dikenal dengan control plane. Bagian control plane juga mengatur keluar masuk semua aliran lalu lintas dalam jaringan SDN. Fungsi dan peran control plane dalam jaringan SDN sangatlah penting. Untuk itu, perlu adanya sebuah sistem keamanan yang kuat untuk melindungi control plane dalam jaringan SDN dari serangan. Jika tidak, ketika terjadi serangan pada bagian control plane dalam jaringan SDN maka, bisa dipastikan semua sumberdaya jaringan dengan cepat bisa diambil alih dan dikuasasi seluruhnya oleh penyerang. Untuk mengatasi hal tersebut, jaringan SDN menyediakan sistem keamanan yang dikenal dengan protocol OpenFlow. Protokol keamanan tersebut berfungsi mengarahkan setiap aliran lalu lintas paket yang lewat sesuai tujuannya. Protocol OpenFlow dalam jaringan SDN menghubungkan bagian control palane dan data plane, sehingga setiap aliran yang dilewatkan protocol OpenFlow sesuai tujuannya diatur pada bagian control plane. Beberapa penelitian terdahulu menjelaskan bahwa sistem keamanan protocol OpenFlow belum mampu melakukan identifikasi terhadap trafik terenkripsi dengan baik. Protocol TLS/HTTP merupakan salah satu trafik terenkripsi yang mampu melewati sistem keamanan protocol OpenFlow. Hal tersebut merupakan masalah yang perlu diperbahrui oleh jaringan SDN. Sebab, jika ada serangan menggunakan trafik terenkripsi dan berhasil menyerang maka, akibatnya penyerang akan dengan cepat dan mudah menguasai jaringan SDN. Dewasa ini banyak sekali serangan dalam jaringan yang memanfaatkan trafik terenkripsi untuk menyerang sistem keamanan dari sebuah jaringan. Botnet adalah salah satu serangan dalam dunia jaringan yang menggunakan trafik terenkripsi sebagai celah untuk melancarkan serangannya. Serangan botnet merupakan kumpulan aplikasi jahat seperti DDoS, fast-flux, click fraud, port scan, dan spam. Kumpulan aplikasi tersebut didesain oleh pembuatnya (botmaster / botheader) untuk menyerang jaringan, dengan tujuan melemahkan performa sebuah jaringan atau mengambil informasi penting (userid dan password) dalam jaringan secara illegal. Kurang lebih 16% sampai 25% komputer yang terhubung dengan internet terinfeksi botnet. Hal ini tentunya sangat mengkhawatirkan bagi pengelola jaringan, sehingga penelitian ini bertujuan membangun sebuah model sistem kamanan yang baik, untuk membantu protocol OpenFlow melakukan pengamanan terhadap lalu lintas trafik dalam jaringan SDN. Model yang dibangun diharapkan mampu melakukan deteksi terhadap serangan dalam jaringan SDN, terutama pada serangan botnet yang menggunakan trafik terenkripsi. Model keamanan yang dibangun pada penelitian ini, menggunakan pendekatan Deep Neural Network (DNN) dan function stochastic Adptive momentum (Adam) untuk optimasi model. DNN merupakan metode Machine Learning (ML) yang dikenal dengan Deep Learning (DL) dan merupakan pengembangan dari Neural Network (NN). Penelitian ini memanfaatkan salah satu framework
Keyword: Botnet, Deep Learning, Deep Neural Network, Protokol enkripsi, Software-Defined Network

Judul: Keamanan Jaringan Openflow Menggunakan Intrusion Detection System Berbasis Backpropagation Neural Network
Abstrak: Protokol OpenFlow (OFP) adalah salah satu teknik jaringan komputer yang memisahkan antara control plane dan data plane. Keuntungan dengan adanya pemisahan tersebut, sebuah jaringan komputer dapat diprogram secara dinamis tanpa harus terikat dengan salah satu vendor tertentu. Adanya pemisahan control plane dan data plane, dapat menjadi ancaman terhadap data yang dikirimkan. Oleh karena itu, jaringan berbasiskan OFP memerlukan mekanisme keamanan yang mampu mengidentifikasi trafik data. Penelitian ini menerapkan dan menguji mekanisme keamanan pada jaringan OFP menggunakan teknik intrusion detection system (IDS). IDS merupakan salah satu skema keamanan yang dapat diintegrasikan dengan teknologi OpenFlow. IDS yang digunakan pada penelitian adalah metode backpropagation neural network (BPNN) untuk mengklasifikasikan paket-paket yang datang terhadap jenis serangan. Penerapan BPNN diharapkan mampu mengidentifikasi serangan-serangan pada jaringan OpenFlow. Metode penelitian ini terdiri dari beberapa proses yaitu analisis masalah, perancangan sistem yang terdiri perancangan jaringan OpenFlow dan perancangan sistem IDS, implementasi sistem dan pengujian serta evaluasi sistem. Implementasi jaringan OpenFlow dilakukan di LAB Net Centric Computing (NCC) IPB. Implementasi sistem IDS menggunakan metode backpropagation neural network diterapkan pada controller. Adapun ruang lingkup penelitian ini adalah. 1) Implementasi jaringan OpenFlow hanya pada jaringan LAN. 2) Penelitian berfokus terhadap keamanan controller. 3) Target serangan yang dilakukan adalah OpenFlow controller. 4) Keamanan jaringan OpenFlow menggunakan sistem IDS. 5) Jenis serangan yang digunakan adalah normal, DoS attack dan HTTP. 6) Metode yang digunakan untuk klasifikasi jenis paket data menggunakan backpropagation neural network. Pengujian dilakukan dengan dua tahapan yaitu pelatihan model IDS dan pengujian sistem IDS secara realtime. Pelatihan model IDS yaitu melatih dataset trafik jaringan menggunakan metode backpropagation neural network, sehingga mendapatkan model klasifikasi yang terbaik. Dataset yang digunakan untuk pelatihan menggunakan dataset KDD Cup 1999 yang dikeluarkan oleh DARPA (Defense Advances Research Project Agency). Setelah dilakukan pelatihan, hasil akurasi yang didapatkan yaitu rata-rata 97,7%. Pengujian secara sistem IDS secara realtime yaitu menguji sistem IDS menggunakan metode backpropagation neural network dengan data trafik jaringan realtime. Skema pengujian sistem IDS secara realtime terdiri dari pengujian paket normal, HTTP dan UDP flooding. Klasifikasi serangan dikategorikan ke dalam tiga level yaitu <0.2 kategori low, 0.2 – 0.5 kategori medium dan >0.5 kategori high. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, sistem IDS berbasis backpropagation neural network yang diterapkan pada jaringan OpenFlow dalam penelitian ini dapat mengklasifikasikan paket normal, HTTP dan UDP flooding. Selain itu, IDS ini mampu mendeteksi serangan ke dalam tiga kategori yang telah dirancang. Hasil akurasi yang didapatkan dalam mendeteksi serangan adalah rata-rata 90%.
Keyword: backpropagation, neural network, OpenFlow, intrusion detection system

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: