Judul: Model Klasifikasi Serangan DDoS pada Layer Aplikasi Menggunakan Metode Random Forest
Abstrak: Distributed Denial of Service(DDoS) masih menjadi topik yang diteliti dalam penelitian tentang keamanan jaringan. Hal itu disebabkan semakin banyak tools untuk melakukan serangan DDoS dan semakin mudah cara penggunaannya. Pada kuarter pertama tahun 2018 tercatat rata-rata ukuran terbesar serangan DDoS mencapai 11.2 Gbps. Layer aplikasi menjadi salah satu target untuk melancarkan serangan DDoS, dengan memanfaatkan celah pada protokol yang berjalan pada layer aplikasi penyerang melakukan serangan untuk meniadakan layanan server untuk user. Serangan DDoS pada layer aplikasi memiliki tingkat kesulitan yang berbeda karena serangannya hampir menyerupai request user pada umumnya, jika dibandingkan serangan DDoS pada layer network dan transport yang menyerang dengan membanjiri trafik jaringan. Serangan pada layer tersebut terbukti mampu melewati keamanan yang tertanam pada perangkat jaringan. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada klasifikasi serangan DDoS pada layer aplikasi. Model klasifikasi yang dibangun pada penelitian ini menggunakan dataset CICIDS2017 yang disediakan oleh University of New Brunswick (UNB). Metode random forest dipilih pada penelitian ini dikarenakan keunggulan dari metode tersebut dan dianggap cocok untuk mengklasifikasi serangan DdoS pada layer aplikasi. Beberapa keunggulan metode random forest adalah mampu mengatasi data yang besar, memiliki akurasi yang tinggi, dan tidak terpengaruh oleh missing data. Penelitian ini berhasil membangun model klasifikasi dengan akurasi sebesar 0.9993. Nilai recall untuk kelas normal sebesar 0.9999, DDoS goldeneye sebesar 0.9946, DDoS hulk sebesar 0.9985, DDoS slowhttptest sebesar 0.9972, dan DDoS slowloris sebesar 0.9976. Nilai presisi untuk kelas normal sebesar 0.9992, kelas DDoS goldeneye sebesar 0.9979, kelas DDoS hulk sebesar 0.9999, kelas DDoS slowhttptest sebesar 0.9925, dan kelas DDoS slowloris sebesar 0.9939. Lima Importance variable yang didapat dari model klasifikasi random forest adalah backward packet length max, max packet length, subflow backward bytes, total length of backward packets, destination port.
Keyword: DDoS, klasifikasi, layer aplikasi, random forest

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: Pola Reproduksi Babi
Abstrak: Pubertas pada babi jantan umumnya dapat dicapai pada umur 5 sampai 7 bulan dengan variasi 4 sampai 8 bulan. Babi jantan muda sebaiknya dibiarkan mencapai umkur 8 sampai 9 bulan sebelum digunakan untuk menagwini betina. Pada babi betina pubertas dicapai pada umur 5 sampai 8 bulan dengan rata-rata 6 bulan. Sedangkan umur yang dianjurkan untuk perkawinan pertama adalah 8 sampai 10 bulan.
Keyword: