Deteksi Intrusi dengan Jumlah Jarak dari Centroid dan Sub-centroid.

Keamanan jaringan telah menjadi salah satu fokus dalam penelitian keamanan komputer. Salah satu cara untuk mendapatkan jaringan yang aman adalah dengan menggunakan sistem deteksi intrusi (Intrusion Detection System/IDS). Salah satu teknikdalam IDS yang banyak dipakai adalah machine learning. Dalam teknik machine learning tersebut, penggunaan fitur yang tepat dapat meningkatkan akurasi dan menurunkan kompleksitas komputasi yang diperlukan oleh program. Terdapat 2 pendekatan untuk mendapatkan fitur yang baik untuk proses machine learning. Pendekatan pertama adalah feature selection, dimana sejumlah fitur dipilih dari fitur yang sudah ada. Pendekatan kedua adalah feature generation dimana fitur dibangkitkan dengan mentransformasi fitur yang sudah ada. Beberapa penelitian telah mengajukan metode untuk membangkitkan fitur pada IDS. Dari beberapa penelitian sebelumnya beberapa masalah yang dihadapi antara lain: metrik ekstraksi fitur yang mungkin gagal, penggunaan sumber daya (RAM, waktu) yang efisien. Permasalahan yang akan dibahas pada proposal ini adalah bagaimana meningkatkan kualitas fitur yang dihasilkan dan meningkatkan akurasi dari metode-metode yang telah diajukan sebelumnya. Sejumlah penelitian telah dilakukan untuk menunjukkan penggunaan jarak dari centroid dapat dipakai untuk membangkitkan fitur yang dapat dipakai untuk klasifikasi data. Terdapat 2 sisi mengenai penggunaan tingkat homogenitas cluster dalam mencari centroid yang representatif, pendekatan pertama adalah mencari centroid tanpa pedulikan homogenitas cluster yang dihasilkan, sedangkan pendekatan lain adalah mencari centroid dari cluster yang sangat homogen. Penelitian ini mengajukan sebuah metode pembangkitan fitur satu dimensi menggunakan jumlah jarak dari centroid dan subcentroid dengan mempertimbangkan homogenitas cluster sebagai soft-constraint. vi Berdasarkan ekeperimen yang dilakukan, metode yang diajukan dapat menurunkan waktu pengolahan sambil meningkatkan akurasi, specificity, dan sensitivitas. Pada dataset NSL-KDD 20% terjadi penurunan waktu pengolahan sebesar 10 menit dan pada dataset Kyoto2006 sebesar 7 jam. Akurasi metode ini lebih tinggi 4% daripada TANN pada dataset NSL-KDD20% dan 1% pada Kyoto2006. Sensitivitas yang dihasilkan lebih tinggi 2% daripada TANN pada NSL-KDD 20% dan 3% pada Kyoto2006. Specificity yang dihasilkan 6% lebih tinggi daripada TANN pada dataset NSL-KDD dan 2% pada dataset Kyoto2006. =============================================================================================== Network security has become a focus in computer security sesearch. One way to ensure network security is by using intrusion detection system (IDS). Machine learning approach is gaining attention in the field of intrusion detection. Because this approach depends on feature used to detect intrusion, selecting or generating good feature is a problem. A Good feature selection or generation can increase the accuracy of detection and decrease the complexity of the program. Some study have proposed feature generation or selection method. There are some problems with the previous methods. Some of which is: Feature extraction might fail, relatively high resources consumption, In this study we are looking for a way to increase the quality of the feature generated and achieve better accuracy than previously proposed method. Some researches have proposed using distance of the data to centroid to generate better feature(s) for classification. Those studies differ in the aspect of cluster homogeneity to extract centroid. Some studies disregard cluster homogenity while other creates homogeneous clusters. In this study, we propose a feature generation method to generate one dimentional feature. This is generated by sum the distance of data to the centroids and subcentroids while taking account cluster homogeneity as soft constraint. Based on the experiment, the proposed methods can decrease processing time and improve accudacy, sensitivity, and spesificity. In NSL-KDD 20% dataset, our proposed method shows 10 minute decrease and in Kyoto2006 7 hour decrease. The accuracy of our method is 4% higher than TANN on NSL-KDD and 1% higher on Kyoto2006. The sensitivity is 2% higher than TANN on NSLKDD 20% and 3% higher on Kyoto2006. The spesificity is 6% higher than TANN on NSL-KDD 20% and 2% on Kyoto2006

HUBUNGAN PERILAKU PICKY EATER DENGAN STATUS GIZI PADA ANAK PRASEKOLAH

Anak prasekolah memerlukan kondisi dan stimulasi yang sesuai untuk pertumbuhan dan perkembangan yang optimal. Perhatian terhadap nutrisi dan pola makan yang tepat sangat penting untuk mendukung tumbuh kembang anak. Namun, seringkali terdapat masalah kesulitan makan pada anak, seperti perilaku picky eater, yang berdampak pada status gizi anak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara perilaku picky eater dengan status gizi pada anak prasekolah di Kecamatan Buduran, Kabupaten Sidoarjo. Penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik dengan desain cross-sectional yang dilakukan pada bulan Juni tahun 2023. Jumlah populasi dalam penelitian ini adalah 198 siswa dengan besar sampel sebanyak 64 siswa. Pengambilan sampel menggunakan teknik proportional random sampling. Pengumpulan data meliputi pengukuran antropometri dan pengisian kuesioner Child Eating Behaviour Questionnaire. Data yang diperoleh kemudian dianalisis menggunakan uji Spearman Rank Correlation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 51,6% subjek memiliki perilaku picky eater. Sebagian besar subjek dalam penelitian ini memiliki status gizi yang tergolong berat badan normal dan gizi baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara perilaku picky eater dengan status gizi BB/U (p=0,018), namun tidak terdapat hubungan yang signifikan dengan status gizi IMT/U (p=0,105). Dapat disimpulkan bahwa semakin anak tidak memiliki perilaku picky eater, maka semakin tinggi Z-score status gizi (BB/U) pada anak prasekolah. Sebaiknya orang tua tetap mendukung proses tumbuh kembang anak secara optimal dengan cara memerhatikan pola makan dan asupan nutrisi anak

METODE TRANSFORMASI CAKAR AYAM UNTUK MEREDUKSI SEARCH-SPACE PADA INTRUSION DETECTION SYSTEM BERBASIS K-NEAREST NEIGHBOR

[Id] Penggunaan Intrusion Detection System (IDS) pada jaringan komputer merupakan hal yang diperlukan untuk menjaga keamanan jaringan. Beberapa IDS berbasis K-nearest neighbor (KNN) memiliki akurasi yang relatif baik namun jika data training terlalu besar, waktu yang diperlukan untuk mendeteksi serangan juga meningkat. Waktu untuk deteksi bisa ditekan dengan mereduksi search space pada data training. Namun problem reduksi search space dengan mempertahankan kualitas deteksi masih merupakan problem terbuka. Pada artikel ini diajukan suatu metode transformasi "cakar ayam" berbasis jumlah jarak data ke centroid dan jarak data ke dua sub-centroid untuk mereduksi search space pada IDS berbasis K-nearest neighbor. Localized K-nearest neighbor dilakukan pada data yang telah tertransformasi. Eksperimen menggunakan agglome-rative hierarchial clustering dengan Unweighted Pair-Group Method of Centroid pada dataset NSL-KDD 20% menunjukkan penurunan search space maksimum sebesar 38% dengan tingkat akurasi sebesar 77.5%. Tingkat akurasi dan specificity maksimum yang dicapai pada eksperimen sebesar 88% dan 88.3% dengan tingkat reduksi sebesar 12% dan tingkat sensitifity maksimum yang dicapai sebesar 80.2% pada tingkat reduksi 11%. Berdasarkan eksperimen, luas search space dapat dikurangi sambil menjaga akurasi deteksi. Rasio tradeoff antara akurasi dan search space mungkin dapat diperbaiki dengan mengganti algortima clustering dengan divisive hierarchial clustring. Abstract : clustering, deteksi intrusi, keamanan jaringan [En] Intrusion detection System (IDS) for computer network has became an essential needs to ensure network security. Some K-nearest neighbor (KNN) based IDS have a relatively good accracy in detecting attack, but the need to use all training data costs time consumption . Detection time cost can be reduced by reducing search space needed for the algorithm. The problem of search space reduction while maintaining decent accuracy still an open problem. In this Paper we propose a new transformation method "chiken claw" method. which based on sum of two distances. The first distance is the distance of data and its cluster. The later is distance of data to 2 of its cluster's sub-centroid..This method is proposed to reduce the search space on K-nearest neighbor based IDS because the search is based on resulted one dimentional transformed data. Experiment using Unweighted Pair-group Method of centroid on NSL-KDD 20% shows maximum search space reduction 38% with 75% accuracy. Maximum accuracy and sensitivity in the experiment is 88% and 88.3% respectively with space reduction 12%. Maximum sensitivity from experiment is at 80.2% with 11% space reduction. Based on experiments, search space can be reduced while maintaining accuracy. Search space-accuracy trade off might be improved by using different clustering algorithm such as divisive hierarchial clusterin

L-SCANN: Logarithmic Subcentroid and Nearest Neighbor , Journal of Telecommunications and Information Technology, 2016, nr 4

Securing a computer network has become a need in this digital era. One way to ensure the security is by deploying an intrusion detection system (IDS), which some of them employs machine learning methods, such as k k k-nearest neighbor. Despite its strength for detecting intrusion, there are some factors, which should be improved. In IDS, some research has been done in terms of feature generation or feature selection. However, its performance may not be good enough. In this paper, a method to increase the quality of the generated features while maintaining its high accuracy and low computational time is proposed. This is done by reducing the search space in training data. In this case, the authors use distance between the evaluated point and the centroid of the other clusters, as well as the logarithmic distance between the evaluated point and the subcentroid of the respective cluster. Besides the performance, the effect of homogeneity in extracting centroid and subcentroid on the accuracy of the detection model is also evaluated. Based on conducted experiment, authors find that the proposed method is able to decrease processing time and increase the performance. In more details, by using NSL-KDD 20% dataset, there is an increase of 4%, 2%, and 6% from those of TANN in terms of accuracy, sensitivity and specificity, respectively. Similarly, by using Kyoto 2006 dataset, proposed method rises 1%, 3%, and 2% than those of TANN

Rancang Bangun Modul Penjurian Daring Moodle Menggunakan Pysandbox

Dalam pengajaran ilmu komputer, pemrograman merupakan mata kuliah yang harus diterima oleh setiap mahasiswa. Dalam prakteknya, penilaian tugas pemrograman acap kali tidak dilakukan secara menyeluruh karena pemeriksaan secara menyeluruh memakan waktu yang lama jika dilakukan secara manual. Salah satu solusi untuk masalah tersebut adalah dengan menggunakan penjurian daring. Dalam pembuatan penjurian daring sendiri terdapat beberapa masalah, salah satunya adalah memastikan kode program tidak merusak komputer. Makalah ini mengajukan suatu modul penjurian daring untuk Moodle menggunakan Pysandbox. Modul yang dihasilkan dapat memeriksa soal dengan kasus uji tunggal ataupun jamak, kasus uji dengan toleransi ataupun tidak dan pengamanan proses uji program hasil kompilasi dalam lingkungan kotak pasir (sandbox)

Rancang Bangun Modul Penjurian Daring Moodle Menggunakan Pysandbox

Dalam pengajaran ilmu komputer, pemrograman merupakan mata kuliah yang harus diterima oleh setiap mahasiswa. Dalam prakteknya, penilaian tugas pemrograman acap kali tidak dilakukan secara menyeluruh karena pemeriksaan secara menyeluruh memakan waktu yang lama jika dilakukan secara manual. Salah satu solusi untuk masalah tersebut adalah dengan menggunakan penjurian daring. Dalam pembuatan penjurian daring sendiri terdapat beberapa masalah, salah satunya adalah memastikan kode program tidak merusak komputer.  Makalah ini mengajukan suatu modul penjurian daring untuk Moodle menggunakan Pysandbox. Modul yang dihasilkan dapat memeriksa soal dengan kasus uji tunggal ataupun jamak, kasus uji dengan toleransi ataupun tidak dan pengamanan proses uji program hasil kompilasi dalam lingkungan kotak pasir (sandbox)