Judul: Formulasi Tablet Effervescent dari Ekstrak Kunyit Putih [Curcuma zedoaria (Berg.) Roscoe] dengan Konsentrasi Efferfescent Mix yang Berbeda
Abstrak: Curcuma zedoaria (Berg.) Roscoe known as white turmeric is a medicinal plant used in treating various diseases, including cancer. The purpose of this study is to obtain an effervescent tablet formulation and determine its physical characteristics that can later be used as a healthy beverage commercial. Tablets were made by wet granulation method on the condition of the maximum relative humidity 25% with a temperature of 25o. Effervescent tablet formulation was done by varying the amount of effervescent mix in three formulations. Preparation of evaluation showed that only one of the three formulation had qualified which was the formula II. Formula I was not eligible due to it has late time (> 2 min) and the formula III was not eligible due to it is friable (>1%). At hedonic statistical test showed that there was a significant difference in the appearance and color of effervescent tablets.
Keyword: 

Judul: Karakteristik fisik dan organoleptik tablet Effervercent putih telur bercitarasa lemon dengan konsentrasi Effervescent mix yang berbeda
Abstrak: Egg yolk contains high level of fat, that is different with albumen. Albumen doesn't contain fat, only protein, water, carbohydrate and mineral. Albumen effervescent tablet was made as a product that free cholesterol beverages. The objective of this research were to analyze physical and sensory properties of albumen effervescent tablets with addition of lemon essence. The experiment design was randomized block with three treatments (different effervescent mix concentration) and three groups. The result of Analysis of Variance (ANOVA) from all parameters showed that different formulation white egg effervescent tablet didn't have significant differences on granule compresibility, weight tablets uniformity, tablets hardness, tablets friability, tablets size thick, tablets diameter and tablets dissolving time (P>0,05). The granule compresibility mean is 24,39%, weight tablets uniformity mean is 2,47 gr, tablets hardness mean is 5,48 kg/cm2, tablets friablity mean is 0,41%, tablets size thick mean is 4,58 mm, tablets diameter mean is 26,17 mm and tablets dissolving time mean is 7,67 minutes. Concentration of effervescent mix also didn't have significant effect on sensory property of the tablets that included tablets form, flavor, dissolving time, color, taste and general value mean is 4,81 (like); 4,49 (rather like); 3,41 (not like); 4;53 (like); 4,11 (rather like) and 4,21 (rather like).
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