Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

BINARY LOGISTIC REGRESSION UNTUK MENDETEKSI WEBSITE PHISING MENGGUNAKAN CORRELATION-BASED FEATURE SELECTION Bekti Maryuni Susanto
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 2 No 2 (2015)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Internet provides the facility to find customers worldwide without limitation use e-commerce market is effective. As a result the number of customers that rely on the Internet in the purchase has increased dramatically. In the field of computer security, phishing is a criminal activity that is trying to get sensitive information illegally. Sensitive information could include usernames, passwords and credit card details. This study aims to select the features or attributes in order to obtain the most influential attributes in detecting phishing websites. Selection feature using the correlation-based feature selection. Some of the most important attributes will be selected using the CFS and is applied to the binary logistic regression algorithms. Based on the research results show that CFS is able to eliminate redundant attributes. The subset of attributes generated have this level of accuracy is not much different from the full attributes. This level of accuracy before the selection of attributes 93.99% and 93.20% after the selection attribute. Subsequent studies applying other methods of feature selection and compared the results with the study.
Naive Bayes Untuk Mendeteksi Gangguan Jaringan Komputer Dengan Seleksi Atribut Berbasis Korelasi Bekti Maryuni Susanto
Bianglala Informatika Vol 1, No 1 (2013): Bianglala Informatika 2013
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (270.3 KB) | DOI: 10.31294/bi.v1i1.535

Abstract

Internet increasing is also exponentially increasing intrusion or attacks by crackers exploit vulnerabilities in Internet protocols, operating systems and software applications. Intrusion or attacks against computer networks, especially the Internet has increased from year to year. Intrusion detection systems into the main stream in the information security. The main purpose of intrusion detection system is a computer system to help deal with the attack. This study presents a correlation-based feature selection to detect computer network intrusions. Feature selection result applied on naïve bayes algorithm. Performance is measured based on the level of accuracy, sensitivity, precision and spesificity. Dataset used in this study is a dataset KDD 99 intrusion detection system. Dataset is composed of two training data and testing data. From the experimental results obtained by the accuracy of naïve Bayes without feature selection 76,12 %, and the accuracy with feature selection 81,89 %. Correlaiton-based feature selection can improve naïve bayes accuration.   Keyword: naïve bayes, intrusion detection, correlation-based fetaure selection
Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponentian Smoothing Dan Multi Agent Sistem Pada Prediksi Penjualan Bekti Maryuni Susanto; Ery Setiyawan Jullev Atmadji
Jurnal Ilmiah Inovasi Vol 16 No 3 (2016): Desember
Publisher : Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jii.v16i3.307

Abstract

Pada dunia bisnis stok barang merupakan sebuah hal yang sulit untuk diprediksi. Banyak hal yang menjadi penentu factor jumlah stocking barang. Salah satu factor utama adalah jumlah pesanan dan kondisi ekonomi.Isu menarik dari proses peramalan kebutuhan barang adalah mendelegasikan tugas tersebut kepada asisten pribadi berupa perangkat lunak komputer. Kegiatan pengerajin untuck melakukan stocking barang akan sangat terbantu oleh perangkat lunak ini. Pendekatan perangkat lunak berbasis kecerdasan agen (intelligent agent) memungkinkan untuk membantu pengerajin dalam menentukan kemungkinan stok barang pada bulan selanjutnya.Perangkat lunak berbasis intelligent agent ini dirancang menggunakan metodologi Prometheus, dan dikembangkan melalui platform JADE dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Pengembangan model berfokus pada bagaimana agen dapat membantu dalam melakukan peramalan terhadap kebutuhan stocking barang yang kemungkinan akan dipesan. Konsep yang diterapkan pada agen berdasarkan metodesingle exponential smoothing, dengan menggunakan histori barang selama 2 tahun terakhir.Evaluasi dilakukan terhadap 24data histori data permintaan selama 2 tahun. Metode perbaikan data dengan menggunakan MSE dengan hasil paling optimal antara nilai alpha 0.3 hingga 0.6.
Sistem Keamanan Pintu Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Fisherface Bekti Maryuni Susanto; Fendik Eko Purnomo; M. Faiq Ilman Fahmi
Jurnal Ilmiah Inovasi Vol 17 No 1 (2017): April
Publisher : Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jii.v17i1.464

Abstract

  Crime is one of the classic problems faced big city. One type of crime that is rampant today is theft. Many thieves go home using a duplicate key or use a special way to unlock the door. Therefore we need a tool that is able to anticipate the occurrence of theft, a system that uses a special key. Key that only identical by the owner of the house, one of which is the face. In this final project created a door security system using facial recognition as a key to opening the door. The method used in this tool is the method fisherface. The primary step in the introduction of this face, that face detection, PCA calculation, calculation of FLD. The security system consists of three main parts: a webcam, microcontroller arduino uno, and laptops as database storage. Image of the user's face will be taken by using a webcam. Captured images are stored in the laptop database and matched with the existing database. The results will feed into the microcontroller arduino whether the door is open or locked. Keywords: Door Security, Fisherface, Arduino
IMPLEMENTASI MQTT PROTOCOL PADA SMART HOME SECURITY BERBASIS WEB Bekti Maryuni Susanto; Ery Setiyawan Jullev Atmadji; Willy Laurent Brenkman
Jurnal Informatika Polinema Vol. 4 No. 3 (2018): Vol 4 No 3 (2018)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v4i3.207

Abstract

Penggunaan IoT semakin berkembang dalam waktu singkat, hal ini dikarenakan oleh semakin berkembangnya teknologi informasi. Hal ini menyebabkan keterlibatan banyak device yang saling terkoneksi dengan sensor yang terpasang pada lingkungan. Sehingga dengan adanya banyak device maka menyebabkan permasalahan interoperabilitas dari masing-masing alat. Untuk mengatasi hal tersebut maka diperlukan sebuah gateway atau protocol yang mampu menjembatani interoperabilitas tersebut. Salah satu tugas Gateway atau protocol tersebut adalah harus mampu menangani permasalahan interoperabilitas serta mampu menangani permintaan maupun device profile dari masing-masing sensor maupun device yang terkoneksi. MQTT sendiri adalah sebuah protocol konektifitas machine to machine (M2M) yang didesain mampu mengirimkan data dengan sangat ringan menggunakan arsitektur TCP/IP. Pada MQTT sendiri mempunyai keunggulan yaitu dapat mengirimkan data dengan bandwith yang ringan, konsumsi listrik yang sedikit, latensi serta konektifitas yang sangat tinggi, ketersediaan variable yang banyak serta jaminan pengiriman data yang dapat dinegosiasikan. Paper ini membahas tentang implementasi MQTT protocol pada smart home security berbasis web. Topik ini dipilih karena keamanan rumah merupakan permasalahan yang sangat penting, apalagi saat kita meninggalkan rumah.