Judul: Pendeteksian Botnet Berbasis Jaringan dengan K-Nearest Neighbor dan Random Forest.
Abstrak: Botnet adalah program bot yang terhubung jaringan. Botnet biasa digunakan untuk tujuan kejahatan seperti mengirim spam, trojan, email phising, mendistribusikan berkas secara ilegal, melakukan click fraud, dan mencuri informasi pribadi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dataset lalu menemukan fitur yang baik dalam mengklasifikasikan antara trafik botnet dan normal dengan pendekatan data mining. Metode yang digunakan dalam pengklasifikasian yaitu KNN dan random forest. Dataset yang dibangun dari akuisisi botnet dan normal sebanyak 883 instances. Penerapan KNN dan random forest dalam mengklasifikasikan lalu lintas botnet dan normal menghasilkan akurasi yang cukup baik dengan akurasi masing-masing 97.50% dan 98.41%. Fitur yang paling baik dalam mengklasifikasikan trafik botnet dan trafik normal yaitu mean byte received, mode byte sent, harmonic mean byte received, dan harmonic mean byte received menurut relevansinya.
Keyword: analisis trafik, botnet, KNN, random forest

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: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test