Judul: Identification of Android APK Malware through Local and  Global Feature Extraction using Meta Classifier
Abstrak: Android merupakan sistem operasi perangkat cerdas yang paling banyak digunakan saat ini. Tingginya popularitas Android menjadikannya sebagai platform yang paling rentan terhadap persebaran malware. Untuk meningkatkan keamanan perangkat, teknik analisis statis dan dinamis dapat digunakan. Pembuatan malware saat ini menjadi semakin canggih yang didukung oleh perkembangan framework. yang ada. Beberapa teknik pembuatan malware dapat dikerjakan diantaranya adalah teknik pengemasan code program, pengaburan code program, dan teknik enkripsi untuk menghindari model pada sistem deteksi. Kemudahan dalam melakukan kustomisasi code program dan kompleksitas struktur komponen dalam satu berkas APK menjadikan teknik deteksi tradisional tidak lagi dapat diandalkan untuk mendeteksi malware yang baru disebar. Berbagai penelitian telah dikerjakan menggunakan metode kecerdasan buatan yang diklaim mampu mendeteksi malware secara cepat dan fleksibel dengan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan deteksi malware Android menggunakan kombinasi meta-classifier yang menggabungkan base classifier LightGBM, Support Vector Machine dan Random Forest. Selain menggabungkan base-classifer, penelitian ini juga melihat pengaruh fitur lokal dan global serta gabungannya terhadap performa dari model yang dihasilkan. Data yang digunakan adalah dataset malware APK Android utuh yang diunduh pada website Canadian Institute for Cybersecurity. Dataset malware APK Android dilakukan proses deteksi malware menggunakan pendekatan Machine Learning pada data yang sudah divisualkan. Teknik ini dapat digunakan untuk mendeteksi malware tanpa perlu melakukan analisis mendalam. Tahapan dari teknik ini adalah merubah berkas classes.dex yang berada dalam berkas APK menjadi citra grayscale yang kemudian fiturnya diekstraksi menggunakan algoritma ekstraksi fitur global maupun lokal. Fitur citra tersebut kemudian diproses menggunakan meta-classifier untuk mengklasifikasikan model deteksi malware. Penelitian ini berhasil melakukan praproses data, transformasi citra, ekstraksi fitur lokal dan global dan pembentukan model prediksi malware. Hasil uji keseluruhan dari model ini memuaskan. Nilai Akurasi dan F1 Score mendapatkan nilai terbaik pada 97% yaitu pada model deteksi yang merupakan model gabungan antar classifier yang bekerja pada gabungan ekstraksi fitur global dan lokal. Model prediksi meta-classifier yang dihasilkan sangat penting untuk melakukan deteksi malware dengan cepat dan akurat sebagai upaya pencegahan dari kejahatan siber yang merugikan masyarakat luas., Android is the most widely used operating system for smart devices today. The high popularity of Android makes it the most vulnerable platform to the spread of malware. Static and dynamic analysis techniques can be used to improve device security. Malware creation is becoming more sophisticated, supporting the development of existing frameworks. Several malware creation techniques can be worked on, including program code packaging techniques, program code obfuscation, and encryption techniques to avoid models in the detection system. The ease of customizing program code and the complexity of the component structure in one APK file make traditional detection techniques no longer reliable for detecting newly distributed malware. Various studies have been done using artificial intelligence methods that are claimed to be able to detect malware quickly and flexibly with a high level of accuracy. This research aims to compare Android malware detection using a combination of meta-classifiers that combine the LightGBM base-classifier, Support Vector Machine, and Random Forest. In addition to combining base classifiers, this research also looks at the effect of local and global features and their combination on the performance
Keyword: APK Android Visualization, Global Feature Extraction, Local Feature  Extraction, Malware, Meta Classifier

Judul: Metode Seleksi Fitur Kolaboratif Filter Varian Rendah dan Korelasi Pearson Exclude untuk Klasifikasi Bot dan Brute Force.
Abstrak: Malware merupakan ancaman kejahatan bagi dunia cyber saat ini. Tercatat, bentuk serangan malware yang terbanyak dan tertinggi itu adalah Bot diikuti oleh Brute Force. Bot bekerja menyusup dan merusak sistem seperti zombie. Sedangkan, Brute Force memiliki algoritme untuk menjebol akses ke data yang terenkripsi seperti pencurian data. Kedua serangan tersebut jika tidak dikendalikan akan merugikan pengguna internet. Penelitian ini mengujikan filter varian rendah dikombinasikan dengan korelasi Pearson exclude dan Decision tree. Setiap fitur nilai varian di bawah 0.016 akan dihapus, diuji tingkat korelasinya dengan angka threshold 0.1 - 0.4, dan diklasifikasikan dengan pengolahan data latih menjadi sebuah model. Metode seleksi fitur yang dilakukan berhasil membuat model klasifikasi Bot dan Brute Force dengan berkinerja baik. Mengurangi jumlah fitur dari 83 fitur menjadi 10 fitur terseleksi untuk Bot, 15 fitur terseleksi untuk Web Attack Brute Force dan 10 fitur terseleksi untuk SSH – Patator. Hasil akurasi tertinggi dari model klasifikasi Bot sebesar 99.5% dengan threshold 0.4, Web Attack Brute Force tertinggi sebesar 99.8% dengan threshold 0.1 dan SSH - Patator sebesar 99.7% dengan threshold 0.4. Nilai presisi untuk Bot tertinggi sebesar 98.5% dengan threshold 0.1 dan 0.3, Web Attack Brute Force sebesar 100% dengan threshold 0.3 dan SSH - Patator tertinggi sebesar 99.7% dengan threshold 0.3 dan 0.4. Nilai recall untuk Bot tertinggi sebesar 99.5% dengan threshold 0.1 dan 0.3, Web Attack Brute Force sebesar 100% dengan threshold 0.1 dan SSH - Patator sebesar 99.8% dengan threshold 0.1 dan 0.2.
Keyword: bot, brute force, korelasi pearson, seleksi fitur, varian rendah

Judul: Pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih ikan sinodontis Synodontis eupterus pada kepadatan yang berbeda
Abstrak: n a good environmental condition and adequate quantity of food, an increase of stocking density will increase yield. This experiment was aimed to obtain information about the most optimum stocking density of sinodontis nursery culture. The initial size of sinodontis fry was 2,54+0,11 cm in length and 2,97+0,43 g in weight, which was obtained from a sinodontis farmer at Pagelaran, Bogor, West Java. Prior to experiment, the fry was adapted in the aquaria with a size of 60x29x33 cm which had been filled with 20 ℓ of water. The fry was then cultured at 3 different stocking density treatments. 3, 6, 9 fry/ℓ with 3 replications for a period of 40 days. The fry fed a Limnodrilus sp. twice a day at satiation. Substitution of water exchanged twice a day in the morning and on the afternoon with a rate of 2x30% a day. The result indicated that stocking density did not significantly affected fish survival, specific grow rate, growth of absolute length and coefficient of variation (p>0.05). But when viewed from the economic efficiency, density of 9 fry/ℓ give the best results with the R/C ratio is greatest.
Keyword: