Early warning identity threat and mitigation system

While many organizations share threat intelligence, there is still a lack of actionable data for organizations to proactively and effectively respond to emerging identity threats to mitigate a wide range of crimes. There currently exists no solution for organizations to access current trends and intelligence to understand emerging threats and how to appropriately respond to them. This research project delivers I-WARN, to help bridge that gap. Using a wide range of open-source information, I-WARN gathers, analyzes, and reports on threats related to the theft, fraud, and abuse of Personal Identifiable Information (PII). Then maps those threats to the MITRE ATT&CK framework to offer mitigation and risk reduction tactics. I-WARN aims to deliver actionable intelligence, offering early warning into threat behaviors, and mitigation responses. This thesis discusses the technical details of I-WARN, current solutions for threat intelligence sharing with how they compare to I-WARN, and future work.Electrical and Computer Engineerin

PENGARUH VARIASI KONSENTRASI MUCIN (ACHATINA FULICA) TERHADAP KUALITAS FISIK DAN STABILITAS MUCIN GEL

Latar belakang: Lendir bekicot mengandung glycosaminoglycan yang dapat mepercepat penyembuhkan luka dan protein achasin sebagai antibakteri. Lendir bekicot dapat dibuat dalam bentuk sediaan gel. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan formulasi sediaan gel  mucin Achatina fulica dan melakukan evaluasi sediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan formulasi sediaan gel  mucin Achatina fulica dan melakukan evaluasi sediaan. Metode: Optimasi formula dilakukan dengan memvariasikan jumlah mucin A. fulica bekicot yang digunakan yaitu 9.5% (Formula 1), 10.5% (Formula 2), dan 11.5% (Formula 3). Formula dalam sediaan gel mucin bekicot meliputi HPMC (gelling agent), metil dan propil paraben (pengawet), mucin bekicot (zat aktif), gliserin (pelembab), parfum dan aquadest (pelarut). Evaluasi sediaan yang dilakukan meliputi organoleptis, uji pH, uji homogenitas, uji iritasi, uji daya sebar. Hasil: Sediaan yang dihasilkan homogen dan tidak mengalami perubahan warna dan konsistensi sediaan. pH sediaan yaitu 6,84 – 7,68 dengan hasil uji iritasi negatif. Sediaan memiliki kemampuan sebar yaitu 5 – 6,8. Simpulan: Mucin Achatina pada konsentrasi yang digunakan (9,5; 10,5; 11,5% tidak mempengaruhi kualitas fisik gel yang dihasilkan. Gel yang dihasilkan stabil selama masa simpan

Sudden Cardiac Death Prediction in Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy: A Multinational Collaboration

BACKGROUND: Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) is associated with ventricular arrhythmias (VA) and sudden cardiac death (SCD). A model was recently developed to predict incident sustained VA in patients with ARVC. However, since this outcome may overestimate the risk for SCD, we aimed to specifically predict life-threatening VA (LTVA) as a closer surrogate for SCD. METHODS: We assembled a retrospective cohort of definite ARVC cases from 15 centers in North America and Europe. Association of 8 prespecified clinical predictors with LTVA (SCD, aborted SCD, sustained, or implantable cardioverter-defibrillator treated ventricular tachycardia >250 beats per minute) in follow-up was assessed by Cox regression with backward selection. Candidate variables included age, sex, prior sustained VA (≥30s, hemodynamically unstable, or implantable cardioverter-defibrillator treated ventricular tachycardia; or aborted SCD), syncope, 24-hour premature ventricular complexes count, the number of anterior and inferior leads with T-wave inversion, left and right ventricular ejection fraction. The resulting model was internally validated using bootstrapping. RESULTS: A total of 864 patients with definite ARVC (40±16 years; 53% male) were included. Over 5.75 years (interquartile range, 2.77-10.58) of follow-up, 93 (10.8%) patients experienced LTVA including 15 with SCD/aborted SCD (1.7%). Of the 8 prespecified clinical predictors, only 4 (younger age, male sex, premature ventricular complex count, and number of leads with T-wave inversion) were associated with LTVA. Notably, prior sustained VA did not predict subsequent LTVA (P=0.850). A model including only these 4 predictors had an optimism-corrected C-index of 0.74 (95% CI, 0.69-0.80) and calibration slope of 0.95 (95% CI, 0.94-0.98) indicating minimal over-optimism. CONCLUSIO

A new prediction model for ventricular arrhythmias in arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy

AIMS: Arrhythmogenic right ventricular dysplasia/cardiomyopathy (ARVC) is characterized by ventricular arrhythmias (VAs) and sudden cardiac death (SCD). We aimed to develop a model for individualized prediction of incident VA/SCD in ARVC patients. METHODS AND RESULTS: Five hundred and twenty-eight patients with a definite diagnosis and no history of sustained VAs/SCD at baseline, aged 38.2 ± 15.5 years, 44.7% male, were enrolled from five registries in North America and Europe. Over 4.83 (interquartile range 2.44-9.33) years of follow-up, 146 (27.7%) experienced sustained VA, defined as SCD, aborted SCD, sustained ventricular tachycardia, or appropriate implantable cardioverter-defibrillator (ICD) therapy. A prediction model estimating annual VA risk was developed using Cox regression with internal validation. Eight potential predictors were pre-specified: age, sex, cardiac syncope in the prior 6 months, non-sustained ventricular tachycardia, number of premature ventricular complexes in 24 h, number of leads with T-wave inversion, and right and left ventricular ejection fractions (LVEFs). All except LVEF were retained in the final model. The model accurately distinguished patients with and without events, with an optimism-corrected C-index of 0.77 [95% confidence interval (CI) 0.73-0.81] and minimal over-optimism [calibration slope of 0.93 (95% CI 0.92-0.95)]. By decision curve analysis, the clinical benefit of the model was superior to a current consensus-based ICD placement algorithm with a 20.6% reduction of ICD placements with the same proportion of protected patients (P < 0.001). CONCLUSION: Using the largest cohort of patients with ARVC and no prior VA, a prediction model using readily available clinical parameters was devised to estimate VA risk and guide decisions regarding primary prevention ICDs (www.arvcrisk.com)

Pengaruh Inflasi Terhadap Kurs Rupiah : Pendekatan Vektor Error Correction Model

LUKMAN ADITYA, 2020 Influence of Inflation on the Rupiah Exchange Rate Vector Error Correction Model Approach, under the guidance of Michael as supervisor I and Muhammad Awaluddin as supervisor II.The purpose of this study was to determine the effect of Inflation on the Rupiah Exchange Rate Approach Vector Error Correction Model. This research is a quantitative study, using secondary data with a Vector Error Correction Model analysis tool using the Eviews application program Version 10.2.          The research results show that inflation in the short run has a positive effect on the rupiah exchange rate, inflation in the long run has a negative effect on the rupiah exchange rate

Analisis Kandungan Hara N, P, Dan K Padi Sawah Tercekam Salinitas Menggunakan Uav

Padi merupakan komoditas pangan pokok bagi umat manusia yang memiliki kontribusi tertinggi dalam menyediakan karbohidrat untuk aktivitas sehari-hari. Indonesia sebagai negara penghasil padi ke 3 dari 10 negara penghasil padi di dunia melihat kebutuhan beras di Indonesia hampir mencapai 90%. Produksi padi di Indonesia mengalami penurunan sebesar -6,83% dalam kurun waktu 5 tahun terakhir. Hal ini diakibatkan jumlah penduduk yang tinggi menyebabkan perpindahan lahan pertanian ke lahan salin. Perlu dilakukan analisis potensi produksi menggunakan foto udara dari UAV yang diharapkan mampu digunakan sebagai rujukan strategi pengambilan keputusan. Melihat hal tersebut, maka dilakukan penelitian untuk menganalisis dampak salinitas terhadap unsur hara N, P, dan K pada tanaman dan tanah menggunakan indeks vegetasi. Penelitian dilakukan di lahan sawah Kecamatan Jabon, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur sebagai lokasi salinitas akibat intrusi air laut. Penentuan lokasi berdasarkan nilai daya hantar listrik dan Na-dd tanah. Pelaksanaan analisis laboratorium dilakukan di dua tempat yaitu di Laboratorium Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya, Kota Malang, Jawa Timur dan Laboratorium Universitas Muhammadiyah Malang, Kota Malang, Jawa Timur. Pelaksanaan penelitian dilakukan mulai bulan Juli sampai dengan Oktober 2020. Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi kegiatan pra-survei, survei, dan pasca survei. Pendugaan salinitas lahan dilakukan menggunakan UAV (drone) dan perolehan data didapatkan dari pengujian melalui laboratorium. Hasil pengambilan foto udara ditransformasikan menggunakan indeks vegetasi untuk mendapatkan digital number, kemudian dihubungkan dengan data lapangan menggunakan uji korelasi dan regresi. Analisis statistika meliputi uji normalitas, uji korelasi dan regresi, dan uji validasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa salinitas berpengaruh terhadap unsur hara N, P, dan K dalam tanah dan tanaman. Titik lokasi penelitian yang semakin mendekati sumber salin maka salinitas semakin meningkat dan unsur hara N, P, dan K semakin menurun. Berdasarkan pemanfaatan beberapa indeks vegetasi seperti SR, NGRDI, NDSI, NDVI, TNDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI, dan OSAVI. Tetapi, hanya MSAVI yang dapat diterapkan dalam mengestimasikan beberapa parameter seperti N, P, K tanaman dan N, P, K tanah dengan reliabilitas 0,31, 0,34, 0,34, 0,33, 0,34, dan 0,34

Analisis Unsur Hara Makro Pada Tanaman Padi Di Lahan Tercekam Salinitas Dengan Memanfaatkan Kamera Android

Padi merupakan komoditas pangan penting di Indonesia. Komoditas ini berperan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat Indonesia yang sebagian besar mengkonsumsi beras sebagai makanan pokok. Berdasarkan data Kementan (2019), telah terjadi penurunan produksi padi di Indonesia dalam kurun waktu 5 tahun, dengan rerata pertumbuhan -6,83 %. Penurunan ini bisa diakibatkan oleh beberapa faktor baik dari tanamannya sendiri, lingkungan maupun pengelolaannya. Di lahan-lahan salin, produksi padi berpotensi mengalami penurunan akibat dari salinitas. Belum adanya peta sebaran salinitas spesifik lokasi yang bisa menjadi satu prototype pengelolaan lahan salin. Tingkat salinitas pada satu petak/bentang lahan mempunyai variasi yang selama ini masih dipandang sebagai permasalahan umum. Perlu adanya terobosan teknologi yang mampu ̳memotret‘ variabilitas dan sebaran tingkat salinitas di suatu lahan serta dampaknya terhadap unsur hara dan performa tanaman. Terobosan baru tersebut adalah pemanfaatan kamera android (kamera terrestrial). Penerapan presisi pertanian dicanangkan untuk penggunaan teknologi modern memanfaatkan teknologi era industri 4.0 seperti android. Oleh karena itu, studi ini akan mengukur seberapa akurat kamera terestrial dalam menganalisis masalah salinitas pada tanaman padi dan tanah. Kegiatan penelitian dilakukan di area lahan sawah di Kecamatan Jabon, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur. Analisis laboratorium dilakukan laboratorium Kimia, UMM Malang. Waktu Pelaksanaan dilakukan mulai dari bulan Juni sampai dengan bulan Agustus 2020. Lokasi penelitian ditentukan berdasarkan analisis salinitas awal dengan nilai daya hantar listrik 9,6 dS.m-1 dan Na tukar 1,8 cmol.kg-1. Penelitian ini menggunakan dua transek, panjang transek 1 sejauh ± 4 km dan transek 2 sejauh ± 3,4 km. Jarak interval transek 1 yaitu 316 – 817 meter dan transek 2 yaitu 104 – 718 meter, setiap transek terdapat 10 titik pengamatan. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan kamera android. Tahapan yang dilakukan dalam kegiatan penelitian meliputi persiapan dan 3 tahap lanjutan, yaitu pra-survei (persiapan peta dasar, dan persiapan alat dan bahan), survei (mulai dari pengamatan, pengambilan foto udara, dan pengambilan sampel tanah dan tanaman), dan pasca survei (pengolahan data). Pengolahan data foto udara meliputi rektifikasi foto udara, ekstraksi digital number, dan pengumpulan data digital number dari foto udara. Penyusunan algoritma berdasarkan persamaan regresi. Kemudian dilakukan analisis korelasi dan regresi serta dilakukan uji validasi melalui uji T-Berpasangan. Sampel tanaman digunakan untuk analisis unsur hara Nitrogen, Fosfor, dan Kalium. Sampel tanah digunakan untuk analisis evaluasi salinitas menggunakan parameter-parameter persentasi Na Dapat Dipertukarkan (ESP= exchangeable sodium percentage), pH tanah, daya hantar listrik, dan rasio jerapan Na (SAR= sodium adsorption ratio) dan kandungan unsur hara makro (N, P, dan K) tanah. Salinitas memberi dampak terhadap penurunan unsur hara makro (N, P, dan K) tanaman padi, korelasi DN android dengan pH H2O, pH KCl , DHL, ESP ii dan SAR yang merupakan indikator salin bernilai negatif dengan korelasi pH H2O (r = -0,71), pH KCl (r = -0,69), DHL (dS/m) (r = -0,82), ESP (r = -0,78), dan SAR (r = -0,85). Nilai digital number android berbanding terbalik terhadap indikator salin sebesar 0,5014 atau 50,14% (R2 pH H2O), 0,4763 atau 47,63% (R2 pH KCl), 0,6645 atau 66,45% (R2 DHL), 0,6148 atau 61,48% (R2 ESP), dan 0,7262 atau 72,62% (R2 SAR). Sedangkan terhadap nilai N, P, dan K tanaman padi bernilai positif dengan korelasi yang kuat (r N = 0,91; r P = 0.84; r K = 0,84). Nilai digital number android berbanding lurus terhadap kandungan unsur hara makro (N, P, dan K) sebesar 0,8370 atau 83,7% (R2 N), 0,7034 atau 70,34 (R2 P), dan 0,7029 atau 70,29% (R2 K). Artinya semakin tinggi nilai indikator salin akan menurunkan nilai N, P, dan K pada tanaman padi. Kamera android (terrestrial) mampu memonitor dampak salinitas terhadap penurunan unsur hara makro (N, P, dan K) tanaman padi. Hasil uji reliabilitas dari nilai digital number kombinasi nilai RGB melalui foto kamera android memiliki nilai t hitung lebih kecil dari t tabel. Menunjukkan bahwa hasil estimasi menggunakan nilai digital number kombinasi nilai RGB melalui foto kamera android tidak memiliki perbedaan yang nyata dengan hasil dilapangan, sehingga model dari nilai digital number foto udara melalui kamera android dapat diterapkan untuk menduga unsur hara makro N, P, dan K tanaman padi dan indikator salinitas