Judul: Intrusion Detection System Untuk Pendeteksian Serangan Synflood Pada Protokol TCP/IP
Abstrak: Network Intrusion Detection System (NIDS) adalah pcnycdia pcrlindungan terhadap sistem jaringan komputer sclain dari mekanisme pcrlindungan yang telall diimplementasikan sebelumnya. Firewall scbagai salah satu alternatif pcrlindungan sistem jaringan memiliki kelemahan, yaitu hanya mampu mendcteksi paket data yang keluar dan masuk sistem jaringan yang ingin dilindungi. Pendekatan yang dilakukan oleh IDS adalah dengan melakukan proses audit terhadap segala aktivitas jaringan yang akan dilindungi. Dalam prakteknya, kejadian dalam sistem dinyatakan sebagai seknens dari pakel data yang melintasi atau memiliki tujuan ke sistem jaringan yang akan dilindungi. Penelitian ini mengenali pola serangan SYNflood untuk menentukanfinite state machine yang dapai dipergunakan dalam proses pcndeteksian.
Keyword: 

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: Pengaruh Jumlah Bahan Pretanning dan Minyak Biji Karet (Hevea brasiliensis) Terhadap Mutu Kulit Samoa. Di
Abstrak: Animal hides or skins are the most valuable by product of the meat industry. Most of those hides are converted into leather by leather tanning process. Chrome based tanning is the most popular tanning process. At the chrome based tanning process, a lot of amount chrome are throw away into the environment that make a significant effect to the biological and ecological environment damaged. Due to concerns over the use and disposal of chromed tanned leather, the leather industry is now facing increasing scrutiny over its use of chrome as tanning agent. The use of non-chrome tannages has gradually become pre-eminent to producing leather, particularly in the European automotive leather markets. Chamois leather is one of leather product. It is produced from animal hides/skins by oil tanning process, usually with fish oil. High price and odour problems to the chamois leather that produced using fish oil motivate to do some research to solve that problems. Rubber seed oil is an oil that predicted can substitute fish oil. Pretanning process is needed to increase the oil penetration and protects the pelt from putrefying during oxidation periods (Khrisnan et al., 2005). Relugan GT 50 is the agent that used on this research. Relugan GT 50 is an aldehyde tanning agent, produced by BASF. This research was aimed to find out the effects of Relugan GT 50 concentration (offer) and rubber seeds (Hevea brasiliensis) oil to the chamois leather’s quality. Beside that, this research is also aimed to decide the best combination of the factors to produce chamois leather also to know the chamois leather characteristics. The preliminary research was carried out by analyzing the rubber seed’s kernel and eggshell as well as physico-chemical properties of the rubber seed oil. The main research was done by tanning the skin with Relugan GT 50 in concentrations of 1.5, 3.0 and 4.5% followed by rubber seed oil concentrations of 10, 20, and 30%. The experimental design used was completely randomize factorial design. The preliminary research shows that rubber seed’s kernel was 49% and rubber seed’s eggshell was 51%. The rubber seed’s oil characterstics were density of 0.94 (g/cm3), viscosity of 48,4 centistokes, colour of 2713 PtCo units, inodine value 113 g iod/ 100 g, peroxide value of 24 miliequivalent/1000 gram oil, acid value of 15 mg KOH/g oil and FFA content of 5.8%. The research shows that Relugan GT 50 concentration significantly affected shrinkage temperature (Ts) and pH; rubber seed oil concentration significantly affect the organoleptic properties of the leather. The optimum conditions for the tanning were Relugan GT of 3.0% concentration and 10% rubber seeds oil. The physical properties of the leather were shrinkage temperature of 75oC, thickness of 0.92 mm, tensile strength of 21.50 N/mm2, elongation at break of 144%, tear strength of 55.77 N/mm, water absorption of 266% (2 hours) and 299% (24 hours). The chemical properties were oil content of 2.5%, ash content of 1.2% and pH of 8. The organoleptic properties were softness of 7–8, colour of 8-9, and odour of 8-9.
Keyword: