Judul: Deteksi Anomali Cerdas untuk Tipikal Aliran Data Sensor IoT
Abstrak: Salah satu pemanfaatan internet of things adalah data logging pada sensor. Data logging pada sensor memudahkan orang untuk memonitor segala aktivitas lingkungan. Anomali didefinisikan sebagai suatu kejadian dimana pembacaan data pada sensor IoT yang tidak mengikuti pola bacaan aliran data sebelumnya. Terkadang sensor tidak memberi peringatan ketika terjadi anomali. Hal ini menyebabkan sulitnya deteksi anomali pada data yang dikirimkan sensor. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi anomali cerdas untuk tipikal aliran data sensor IoT dengan menggunakan algoritme deep neural network sebagai model pendeteksi anomali. Jenis arsitektur deep neural network yang digunakan adalah autoencoder. Evaluasi model prediksi untuk kelompok sensor 1, 2, dan 3 diperoleh f1-score masing-masing sebesar 0.866, 0.654, dan 0.8. Parameter batas error yang digunakan agar diperoleh nilai tersebut masing-masing adalah 0.09, 0.055, dan 0.07.
Keyword: data logging, deep neural network, internet of things, f1-score, batas error

Judul: Pengamanan Internet of Things Menggunakan Algoritme SIMON dan SPECK untuk Layanan Kerahasiaan Data
Abstrak: Internet of Things (IoT) memiliki potensi yang besar dan semakin berperan penting dalam kehidupan manusia. Potensi besar IoT juga membawa tantangan yang besar, salah satunya adalah keamanan informasi. Ketika informasi pada jaringan IoT mengalami masalah, seluruh objek yang terhubung dalam jaringan akan ikut terpengaruh dan mengganggu jalannya sistem. Penelitian ini mencoba menjawab tantangan tersebut dengan menerapkan aloritme SIMON dan SPECK, untuk membuat sebuah layanan keamanan kerahasiaan data pada lingkungan simulasi sistem IoT sederhana. Sistem IoT dibuat menggunakan microcontroller Arduino Uno yang umum digunakan di dunia nyata. Analisa penelitian ini dilakukan dengan mengukur kinerja algoritme pada microcontroller, baik berdasarkan waktu eksekusi, maksimal panjang data yang dapat diproses, besar memori yang digunakan, maupun ketahanannya terhadap serangan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritme SPECK memiliki kinerja yang lebih baik pada perangkat Arduino Uno dibandingkan algoritme SIMON, dan kedua algoritme tersebut dapat diterapkan pada sistem IoT bersumber daya rendah untuk pembuatan layanan keamanan kerahasiaan data.
Keyword: Internet of Things, keamanan informasi, kerahasiaan data, SIMON, SPECK, Internet of Things, keamanan informasi, kerahasiaan data, SIMON, SPECK

Judul: In Vitro Release of Ibuprofen from Microcapsules Coated Polyblend of Poly(lactic acid) and Poly(ε-caprolactone)
Abstrak: Ibuprofen is an anti-inflammatory drug that has a short biological half-life and imposes adverse gastrointestinal reaction. Microencapsulation could be used to minimize its disadvantages. In this experiment, microencapsulation of ibuprofen was done by emulsification method. Coating material which was used were polyblend of poly(lactic acid) and poly(ε-caprolactone) which are biodegradable and biocompatible. Polyvinylalcohol was used as an emulsifier at concentrations of 1.5%. The microencapsulation was carried out with various quantities of ibuprofen. The increase in quantities of ibuprofen would improve encapsulation efficiency. Encapsulation of ibuprofen showed an efficiency of more than 71% with the highest score of 84.13% in microcapsule with ratio of polyblend-ibuprofen 5:1.5. The dissolution test results in basic medium showed that the encapsulation efficiencies affected ibuprofen release from the microcapsule. Microcapsules with the higest encapsulation efficiency released ibuprofen ranged from 26.71 to 28.78% for 6 hours. Kinetic of ibuprofen release followed first order kinetic model. The microcapsules particle sizes ranged from 38 to 250 μm.
Keyword: