SELEKTIVITAS JARING INSANG DASAR IKAN BARONANG (Siganus canaliculatus) DI TELUK KOTANIA

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menduka selektivitas ukuran mata jaring insang dasar 2,0 dan 2,5 inch terhadap ukuran ikan Siganus canaliculatus. Penelitian ini dilaksanakan di teluk Kotania Seram Barat selama bulan Juni sampai Juli 2022 melalui percobaan penangkapan selama 8 kali seting dan hauling. Hasil penelitian menunjukan bahwa ikan S canaliculatus yang tertangkap dengan ukuran mata jaring 2,0 inch terdistribusi dari ukuran panjang total 11-25 cm dengan frekuensi tertangkap terbanyak pada ukuran panjang total 15-17 cm, sedangkan pada ukuran mata jaring 2,5 inch terdistribusi pada ukuran panjang total 12-25 cm dengan frekuensi tertangkap terbanyak pada kelas panjang total 16-19 cm. Hasil pendugaan tingkat selektivitas ukuran ikan S canaliculatus yang optimum tertangkap dengan ukuran mata jaring 2,0 inch adalah pada kelas panjang total 14-15 cm (peluang tertangkap relative 50% 11-12 cm dan 17-18 cm). Ukuran ikan yang optimum tertangkap dengan ukuran mata jaring 2,5 inch adalah pada kelas panjang total 18-19 cm (peluang tertangkap relative 50% 15-16 cm dan 21-22 cm)

Penerapan Metode Support Vector Machine pada Sistem Deteksi Intrusi secara Real-time

AbstrakSistem deteksi intrusi adalah sebuah sistem yang dapat mendeteksi serangan atau intrusi dalam sebuah jaringan atau sistem komputer, umum pendeteksian intrusi dilakukan dengan membandingkan pola lalu lintas jaringan dengan pola serangan yang diketahui atau mencari pola tidak normal dari lalu lintas jaringan. Pertumbuhan aktivitas internet meningkatkan jumlah paket data yang harus dianalisis untuk membangun pola serangan ataupun normal, situasi ini menyebabkan kemungkinan bahwa sistem tidak dapat mendeteksi serangan dengan teknik yang baru, sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membangun pola atau model secara otomatis.Penelitian ini memiliki tujuan untuk membangun sistem deteksi intrusi dengan kemampuan membuat sebuah model secara otomatis dan dapat mendeteksi intrusi dalam lingkungan real-time, dengan menggunakan metode support vector machine sebagai salah satu metode data mining untuk mengklasifikasikan audit data lalu lintas jaringan dalam 3 kelas, yaitu: normal, probe, dan DoS. Data audit dibuat dari preprocessing rekaman paket data jaringan yang dihasilkan oleh Tshark.Berdasar hasil pengujian, sistem dapat membantu sistem administrator untuk membangun model atau pola secara otomatis dengan tingkat akurasi dan deteksi serangan yang tinggi serta tingkat false positive yang rendah. Sistem juga dapat berjalan pada lingkungan real-time. Kata kunci— deteksi intrusi, klasifikasi, preprocessing, support vector machine  AbstractIntrusion detection system is a system  for detecting attacks or intrusions in a network or computer system, generally intrusion detection is done with comparing network traffic pattern with known attack pattern or with finding unnormal pattern of network traffic. The raise of internet activity has increase the number of packet data that must be analyzed for build the attack or normal pattern, this situation led to the possibility that the system can not detect the intrusion with a new technique, so it needs a system that can automaticaly build a pattern or model.This research have a goal to build an intrusion detection system with ability to create a model automaticaly and can detect the intrusion in real-time environment with using support vector machine method as a one of data mining method for classifying network traffic audit data in 3 classes, namely: normal, probe, and DoS. Audit data was established from preprocessing of network packet capture files that obtained from Tshark. Based on the test result, the system can help system administrator to build a model or pattern automaticaly with high accuracy, high attack detection rate, and low false positive rate. The system also can run in real-time environment. Keywords— intrusion detection, classification, preprocessing, support vector machin

Penerapan Metode Support Vector Machine pada Sistem Deteksi Intrusi secara Real-time

Abstrak Sistem deteksi intrusi adalah sebuah sistem yang dapat mendeteksi serangan atau intrusi dalam sebuah jaringan atau sistem komputer, umum pendeteksian intrusi dilakukan dengan membandingkan pola lalu lintas jaringan dengan pola serangan yang diketahui atau mencari pola tidak normal dari lalu lintas jaringan. Pertumbuhan aktivitas internet meningkatkan jumlah paket data yang harus dianalisis untuk membangun pola serangan ataupun normal, situasi ini menyebabkan kemungkinan bahwa sistem tidak dapat mendeteksi serangan dengan teknik yang baru, sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membangun pola atau model secara otomatis. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membangun sistem deteksi intrusi dengan kemampuan membuat sebuah model secara otomatis dan dapat mendeteksi intrusi dalam lingkungan real-time, dengan menggunakan metode support vector machine sebagai salah satu metode data mining untuk mengklasifikasikan audit data lalu lintas jaringan dalam 3 kelas, yaitu: normal, probe, dan DoS. Data audit dibuat dari preprocessing rekaman paket data jaringan yang dihasilkan oleh Tshark. Berdasar hasil pengujian, sistem dapat membantu sistem administrator untuk membangun model atau pola secara otomatis dengan tingkat akurasi dan deteksi serangan yang tinggi serta tingkat false positive yang rendah. Sistem juga dapat berjalan pada lingkungan real-time.   Kata kunci— deteksi intrusi, klasifikasi, preprocessing, support vector machine     Abstract Intrusion detection system is a system  for detecting attacks or intrusions in a network or computer system, generally intrusion detection is done with comparing network traffic pattern with known attack pattern or with finding unnormal pattern of network traffic. The raise of internet activity has increase the number of packet data that must be analyzed for build the attack or normal pattern, this situation led to the possibility that the system can not detect the intrusion with a new technique, so it needs a system that can automaticaly build a pattern or model. This research have a goal to build an intrusion detection system with ability to create a model automaticaly and can detect the intrusion in real-time environment with using support vector machine method as a one of data mining method for classifying network traffic audit data in 3 classes, namely: normal, probe, and DoS. Audit data was established from preprocessing of network packet capture files that obtained from Tshark. Based on the test result, the system can help system administrator to build a model or pattern automaticaly with high accuracy, high attack detection rate, and low false positive rate. The system also can run in real-time environment.   Keywords— intrusion detection, classification, preprocessing, support vector machin

Penentuan Daya Listrik Rumah Tangga Menggunakan Metode Decision Tree

PT. Perusahaan Listrik Negara (PLN) Persero sebagai Perusahaan penyedia energi listrik mengeluarkan inovasi yaitu listrik prabayar (listrik pintar) sebagai opsi terbaru dalam hal pemilihan tipe pelanggan selain listrik pascabayar. Semakin bervariasinya daya listrik maupun tipe pelanggan membuat pelanggan maupun calon pelanggan listrik PLN memiliki pilihan yang beragam saat menentukan daya listrik. Masalah penentuan daya listrik juga dialami di sisi PLN dimana harus menentukan pelanggan yang tepat untuk mendapatkan subsidi listrik yang disediakan pada daya 450 VA dan 900. Dengan pendekatan data mining menggunakan metode decision tree, penelitian ini mencari pola atau model decision tree yang dapat menentukan daya listrik dan tipe pelanggan yang sesuai. Algoritma ID3 dan C4.5 dipilih sebagai algoritma metode decision tree yang digunakan untuk kalkulasi pada saat proses training data. Keluaran dari penelitian ini adalah pola atau model decision tree yang dihasilkan kedua algoritma tersebut yang dapat digunakan untuk menentukan daya listrik. Dari hasil pengujian sendiri didapatkan hasil akurasi algoritma ID3 sebesar 62 % sedangkan hasil algoritma C4.5 sebesar 88 %

Implementing Support Vector Machine Sentiment Analysis to Students' Opinion toward Lecturer in an Indonesian Public University

Student feedback is an important evaluation tool for quality improvement. Moreover, in Indonesian higher education system there is an assessment regulation that puts special attention to the availability of the student feedback system. However, parts of the questionnaire are in the form of descriptive text that requires more effort for analysis. This situation leads to a very tiresome work in case of the number of documents reaches several hundred or even thousands. There were some efforts to apply computer-assisted classification by utilizing machine learning, however, most of them only analyzed English documents. Only a handful that studied the classification of documents in Bahasa Indonesia. In reality, we found some cases where the students used mixed languages while filling the evaluation forms. Therefore, in this study, we expand the application of text classification by using Support Vector Machne (SVM) to cases of student feedback in mixed languages. The model was built computationally and from the test, we get 74% accuracy and 0.46 Kappa value

Ship-to-Shore Wireless Communication for Asynchronous Data Delivery to the Remote Islands

Nowadays, many people who live in remote islands of Indonesia are still facing difficulties in terms of access to information. In the locations where end-to-end communication is not available, the asynchronous approach can be utilized to send information in the form of digital data. In some areas, we could utilize passenger ships or ferries as physical carriers to deliver digital data to the people in the remote islands which are located at a particular range of distance from the ship’s passing routes. This paper reports the channel performance of long-range WiFi connection oversea at 5 GHz using the real ship’s route at the North Sulawesi province‘s water in Indonesia as a sample scenario. The measurement results showed that the most stable ship-to-shore communication can be achieved in ±15 minutes at the maximum distance between the ship and shore of about 4 km. The maximum channel capacity was 120 Mbps for upload (from ship to shore) and 53 Mbps for download (from shore to ship), which is enough to deliver gigabytes of information to the people at the islands every time the ship passes by