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: 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: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: