Hubungan Antara Indeks Massa Tubuh Dan Nilai Volume Oksigen Maksimal (Vo2maks) Pada Mahasiswa Apikes Citra Medika Surakarta

Latar Belakang. Indek Massa Tubuh (IMT) atau Body Mass Indexs (BMI) merupakan cara yang sederhana untuk memantau status gizi orang dewasa. Menurut WHO, akan ada sekitar 700 juta orang gemuk yang berusia diatas 15 tahun dan lebih dari 2,3 miliar orang gemuk di seluruh dunia pada tahun 2015. Obesitas merupakan faktor resiko mayor terhadap penyakit kardiovaskular, beberapa jenis kanker serta diabetes militus tipe 2. Salah satu parameter yang digunakan untuk menentukan fungsi kardiorespirasi adalah Nilai Volume Oksigen Maksimal (VO2 Maks). Metode. Penelitian menggunakan metode penelitian analitik observasional ( non experiment) dengan rancangan cross sectional. Penelitian dilakukan pada bulan juni 2012 bertempat di Laboratorium Biomedik I FK UMS dengan sampel laki-laki dan perempuan usia 18-22 tahun. Besar sampel minimal sebanyak 21 subjek. Cara pengambilan sampel dengan teknik purposive sampling (pengambilan sampel didasarkan pada suatu pertimbangan tertentu). Data kemudian dianalisis dengan computer menggunakan program SPSS 16.0 for Windows. Hasil. Hasil perhitungan didapatkan nilai korelasi spearman = -0,531 dan nilai p = 0,013. Hal ini berarti bahwa ada hubungan negatif antara IMT dengan volume oksigen maksimal mahasiswa Apikes Citra Medika Surakarta dengan kekuatan korelasi cukup (Ho ditolak karena nilai sig < 0,05). Kesimpulan. Indeks Massa Tubuh berkorelasi negatif dengan Nilai Volume Oksigen Maksimal (VO2 maks) pada mahasiswa Apikes Citra Medika Surakarta

Cyberattack feature selection using correlation-based feature selection method in an intrusion detection system

An intrusion detection system (IDS) is software or hardware that works as a monitoring and defense system against cyberattacks. This system monitors computer systems or network activities that have the potential to violate security policies. In general, there are two techniques used by an IDS in its cyberattack detection system: signature-based and anomaly-based. However, these techniques still face some problems, such as false alarm warnings, low accuracy and precision rates, high-dimensional data, complex data structures, and long computational times. IDS performance can be improved by implementing feature selection, which can reduce the amount of data to be processed on the IDS detection engine. This research used correlation-based feature selection (CFS). Experimental results on CIC-IDS2018 dataset show optimal IDS performance. The proposed CFS-based IDS achieves an accuracy of 99.9995%, recall of 100%, specificity of 99.9985%, precision of 99.9992, F1-score of 99.9996%, true positive rate of 99.9992%, and true negative rate of 100%