Articles
<![CDATA[Analisa Real-Time Data log honeypot menggunakan Algoritma K-Means pada serangan Distributed Denial of Service ]]>
<![CDATA[Denni Septian Hermawan]]>;
<![CDATA[Syaifuddin Syaifuddin]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 5 (2020): Mei 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i5.30638
<![CDATA[Jaringan internet yang saat ini di gunakan untuk penyimpanan data atau halaman informasi pada website menjadi rentan terhadap serangan, untuk meninkatkan keamanan website dan jaringannya, di butuhkan honeypot yang mampu menangkap serangan yang di lakukan pada jaringan lokal dan internet. Untuk memudahkan administrator mengatasi serangan digunakanlah pengelompokan serangan dengan metode K-Means untuk mengambil ip penyerang. Pembagian kelompok pada titik cluster akan menghasilkan output ip penyerang.serangan di ambil sercara realtime dari log yang di miliki honeypot dengan memanfaatkan MHN.]]>
<![CDATA[Implementasi Asymmetric Encryption RSA Pada Port Knocking Ubuntu Server Menggunakan Knockd Dan Python ]]>
<![CDATA[Zainal Amir]]>;
<![CDATA[Syaifuddin Syaifuddin]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 6 (2020): Juni 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i6.30720
<![CDATA[Penelitian dalam mekanisme otentikasi telah mengarah pada rancangan dan pengembangan skema baru. Keamanan yang disediakan oleh metode ini harus ditinjau dan dianalisis sebelum dapat digunakan secara luas. Dalam penelitian ini, kami menganalisis beberapa kelemahan dari metode autententikasi port knocking yang membuatnya rentan terhadap banyak serangan. Kami akan menyajikan serangan Sniffing, di mana penggunaan yang tidak sah dapat memperoleh akses ke server yang dilindungi hanya dengan melakukan perekaman lalu lintas data yang ada pada jaringan lokal menggunakan tools wireshark. Untuk itu metode port knocking akan dikembangkan, port knocking ini menggunakan knockd yang ada pada ubuntu server, port knocking merupakan metode melindungi port yang penting agar tidak dapat terlihat segai port yang terbuka. Namun metode port knocking ini masih memiliki kelemahan terhadap serangan seperti TCP replay, bruteforce, dan lain-lain. Penelitian ini mengusulkan metode autentikasi dan end to end connection untuk menambah keamanan pada metode port knocking. user harus melakukan koneksi end to end terlebih dahulu sebelum melakukan knocking, setelah melakukan knocking user juga harus melakukan autentikasi pada server untuk dapat membuka port yang diinginkan.]]>
<![CDATA[Analisis Malware Berdasarkan Tujuan Pembuatan Dengan Menggunakan Metode Hybrid Pada Android ]]>
<![CDATA[Septian Dwi Kusuma]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 8 (2020): Agustus 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i8.30831
<![CDATA[Malware android adalah salah satu permasalahan yang kini marak diperbincangkan oleh pengguna, alasannya adalah karena sebagian besar waktu yang dimiliki masyarakat digunakan untuk berinteraksi dengan dunia maya. Perkembangan malware dari hari ke hari mulai terlihat, malware yang awalnya terdapat pada sistem komputer kini mulai masuk ke ranah Smartphone. Tidak lagi diperuntukan untuk merusak Malware kini hadir dengan berbagai macam jenis dan kegunaan. Penelitian demi penilitian muncul membahas bagaimana mengatasi pergerakan malware yang kian pesat mulai dari meningkatkan kualitas deteksi dengan menggabungkan algoritma deteksi dinamis dan statis hingga menggunakan bantuan Machine learning. Dari sekian banyak penelitian tersebut muncul pengkategorian pada Malware dengan tujuan memudahkan penelitian. Pengkategorian tersebut selalu berubah – ubah dari tahun ke tahun alasannya karena banyaknya Malware yang muncul tiap harinya. Pada penelitian kali ini penulis berkesempatan untuk membahas perkembangan dari malware berdasarkan tujuan pembuatan nya atau kategori dari malware itu sendiri. Penilitian ini akan melibatkan analisis hybrid dengan menggunakan parameter dari perilaku Malware sehingga dapat diketahui sejauh mana malware telah berkembang.]]>
<![CDATA[Evaluasi Perbandingan Performa Jaringan Wireless Sensor Network Dalam Serangan Sybil Attack dan Hello Flood Attack ]]>
<![CDATA[Hawwin Purnama Akbar]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 8 (2020): Agustus 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i8.30832
<![CDATA[Perkembangan ilmu pengetahuan pada bidang teknologi jaringan terjadi sangat cepat karena mengikuti perkembangan kebutuhan manusia. Salah satu teknologi jaringan yang saat ini menarik perhatian masyarakat adalah teknologi Wireless Sensor Network(WSN). WSN adalah jaringan dari kumpulan sensor yang terhubung menggunakan teknologi wireless secara ad-hoc dan setiap sensor node digunakan untuk proses pengumpulan data dan menghubungkan dengan node yang lain melalui jaringan wireless.Karena pada kebanyakan kasus aplikasi WSN digunakan pada lingkungan yang ekstrem dan sensor node harus dapat beroperasi secara otomatis tanpa campur tangan manusia, jaringan ini menjadi rentan akan beberapa ancaman jaringan dan dapat mempengaruhi performa dari jaringannya. Terdapat berbagai macam jenis serangan yang dapat membahayakan jaringan wireless sensor network diantaranya yang paling umum adalah sybil attack dan hello flood attack. Dalam penelitian ini, penulis meneliti performa WSN saat diserang oleh Sybil attack dan hello flood attack dengan cara mengukur throughput, PDR(packet delivery ratio), jitter dan delay dalam jaringan WSN. Penelitian ini juga menganalisa jumlah node yang bervariasi dari 10 node sampai 30 node dengan waktu simulasi dari 10 detik sampai 30 detik lalu dianalisa jaringan ketika jaringan normal dan diserang oleh node penyerang yang bervariasi dari 1 sampai 3 penyerang. Dengan melakukan analisa tersebut, diperoleh data berupa perbandingan dampak serangan dari Sybil attack dan hello flood attack. Dampak dari sybil attack lebih berpengaruh pada parameter throughput dan pdr yang mengalami penurunan nilai hingga 69,9% untuk pdr dan 56,4% untuk throughput. Sedangkan dampak dari hello flood attack lebih berpengaruh pada parameter delay dan jitter yang mengalami kenaikandari nilai semula 0,05 detik menjadi 0,576 detikuntuk delay dan 0,579 detik untuk jitter.]]>
<![CDATA[Deteksi daan Mitigasi Serangan DDoS Pada Software Defined Network Menggunakan Algoritma Decision Tree ]]>
<![CDATA[Muhammad Qaidin Syahputra]]>;
<![CDATA[Denar Regata Akbi]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 11 (2020): November 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i11.30964
<![CDATA[Software Defined Network (SDN) merupakan paradigma baru dalam manajemen jaringan yang memberikan fasilitas untuk melakukan konfigurasi, virtualisasi, dan mengolah infrasturktur jaringan secara terpusat. Manajemen jaringan secara terpusat dilakukan pada SDN Controller yang dimana memisahkan network data plane dari control functions. Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) adalah salah satu permasalahan besar dalam kemanan jaringan yang menyebabkan services yang ada pada jaringan menjadi tidak dapat diakses dalam jangka waktu tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem deteksi menggunakan algortima Decision Tree dan mitigasi serangan DDoS dengan metode drop packet pada Software Defined Network. Model klasifikasi yang telah dibangun berdasarkan dataset CICIDS 2017 diterapkan pada controller dan kemudian menjadi pendeteksi serangan DDoS jenis User Data Protocol (UDP). Setiap packet in yang masuk ke dalam controller akan melalui proses pendeteksian sebelum diteruskan kepada destination source, adapun jika packet in terdeteksi sebagai serangan DDoS maka controller akan melakukan fungsi mitigasi drop packet terhadap host yang terbukti melakukan penyerangan. Dari percobaan yang telah dilakukan UDP Flood terbukti menghabiskan banyak network resources dan meningkatkan penggunaan CPU sehingga menyebabkan controller mengalami gangguan berfungsi selama proses penyerangan berlangsung. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibuat berhasil melakukan proses deteksi dan mitigasi serangan UDP Flood dengan akurasi sebesar 99.95% dan diikuti proses mitigasi dari setiap paket yang terbukti melakukan penyerangan.]]>
<![CDATA[Monitoring WSN Budidaya Jamur Tiram dengan Metode Forward Chaining Studi Kasus : Wahyu Jaya Abadi ]]>
<![CDATA[Flora Salfa Salsabila]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>;
<![CDATA[Fauzi Dwi Setiawan Sumadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.30989
<![CDATA[Jamur Tiram merupakan jenis jamur yang banyak dibudidayakan di Indonesia, pertumbuhan jamur tiram dipengaruhi beberapa faktor diantaranya suhu, kelembaban serta intensitas cahaya. Suhu yang baik untuk pertumbuhan jamur yaitu 25-26 derajat celcius.Suhu dibawah range tersebut tidak berpengaruh pada pertumbuhan jamur, tetapi jika suhu diatas 26 derajat maka akan berpengaruh pada pertumbuhan jamur yang kurang baik karena suhu terlalu panas. Masalah yang sering dihadapi oleh petani yaitu dalam pengecekan tempat budidaya. Petani masih menggunakan cara manual dengan mendatangi dan memperkirakan suhu pada kumbung secara manual, jika suhu terasa panas maka petani akan melakukan penyemprotan pada jamur. Hal ini dirasa akan membuang waktu dan tenaga. Dari permasalahan ini kemajuan teknologi berupa sistem monitoring dapat menjadi solusi bagi para petani. Dengan adanya sistem ini akan memudahkan petani dalam memonitor keadaan pada tempat budidaya. Parameter yang dapat dimonitor diantaranya suhu, kelembaban dan intensitas intensitas cahaya. Jika sistem mendeteksi suhu panas yaitu diatas 26 derajat, maka sistem akan mengaktifkan actuator berupa mist maker untuk menstabilkan suhu.]]>
<![CDATA[Wireless Sensor Network Monitoring Suhu, Kelembaban, Getaran dan Bau dengan Sistem Pentransmisian MQTT ]]>
<![CDATA[Ahmad Fahri Jamaluddin]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>;
<![CDATA[Fauzi Dwi Setiawan Sumadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.31001
<![CDATA[Memelihara burung merupakan salah satu hobi masyarakat Indonesia. Kebutuhan gizi dan nutrisi berupa protein pada burung dapat diperoleh dari suatu makanan salah satu makanan burung kroto atau telur semut rangrang. Pada budidaya semut rangrang, suhu dan kelembaban dapat mempengaruhi semut rangrang dalam bertelur. Masalah yang dihadapi saat ini pada budidaya semut rangrang adalah peternak tidak dapat memperkirakan kondisi suhu dan kelembaban. Mereka hanya memperkirakan suhu dan kelembaban dengan merasakan panas di dalam ruangan. Adapun masalah lain yang dihadapi adalah adanya getaran dan bau kimia di sekitar toples tempat semut rangrang di budidaya yang dapat membuat semut stress dan dapat menurunkan hasil produksi kroto. Dari permasalahan ini dilakukan penelitian dengan membuatan model pengatur suhu, kelembaban, getaran dan bau kimia dapat dimanfaatkan untuk menggunakan mikrokontroler Arduino UNO, sensor DHT11, sensor SW-420 dan sensor MQ-02 pada ruang budidaya semut rangrang dengan menggunakan system pentransmisian MQTT (Message Queuing Telemetry Transport). Alat ini akan mempermudah budidaya untuk mengatur nilai suhu, kelembaban, getaran dan bau kimia di dalam ruang budidaya tersebut. Alat ini menggunakan mist maker sebagai alat penghasil uap dan buzzer sebagai alarm secara otomatis agar budidaya semut rangrang stabil dan menghasilkan produksi kroto yang berkualitas. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jarak mempengaruhi kuat sinyal dan delay atau selisih waktu transmisi data yang mana pada jarak 5m sampai jarak 7m sinyal semakin melemah dan rata-rata selisih waktu transmisi data betambah sekitar 5.1 sec hingga 5.9 sec. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa sistem pentrasmisian MQTT yang menggunakan ESP8266 memiliki rata-rata jumlah packet loss secara keseluruhan sebesar 35%.]]>
<![CDATA[Analisa Performansi Controller Pada Arsitektur Jaringan Software Defined Network (SDN) ]]>
<![CDATA[Agung Dwi Rahmawan]]>;
<![CDATA[Syaifuddin Syaifuddin]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 2 No. 12 (2020): Desember 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v2i12.31002
<![CDATA[Software Defined Network (SDN) merupakan sebuah konsep pendekatan baru dalamjaringan untuk mendesain, membangun serta mengelola suatu jaringan komputer. Konsep ini melakukan pemisahan terhadap Data Plane dan Control Plane. Dalam konsep SDN ini terdapat suatu komponen penting yang bertanggung jawab terhadap segala aturan dalam pengelolaan dan pendistribusian informasi terhadap seluruh perangkat jaringan yaitu Controller. Karena peran Controller yang penting maka performa dari Controller perlu diuji sehingga dapat mengetahui kemampuan dari Controller yang digunakan. Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan analisis nilai Quality of Services (QoS) terhadap implementasi SDN menggunakan Controller Floodlight dan Ryu dengan menjalankan topologi linear dan mesh dalam jumlah Switch yang beragam mulai dari 4, 8, 12 dan 16 Switch. Selama pengujian berlangsung dari node sumber ke node tujuan yang sama juga dialiri variasi background traffic mulai dari 50 hingga 200 Mbps.Hasil yang didapatkan yaitu Controller Ryu memiliki nilai QoS yang lebih baik dari floodlight pada semua topologi yang diujikan, nilai latency dan jitter pada floodlight lebih tinggi dari ryu serta cenderung meningkat pada traffic 100 Mbps Pada throughput, ryu memiliki nilai lebih tinggi dengan kisaran 856-933 Kbps. Sedangkan pada packet loss floodlight lebih tinggi sementara ryu hanya memiliki rata-rata packet loss sebesar 0,5%. Namun pada pengujian hanya pada jumlah switch, floodlight menjamin dalam tingkat respons serta pengelolaan data yang besar di dalam arsitektur jaringan SDN.]]>
<![CDATA[Sistem Monitoring Gas Amonia dan Kadar Bersih Udara Pada Kandang Sapi Perah Dengan Menggunakan Protokol Komunikasi MQTT Dan Algoritma Rule Based System ]]>
<![CDATA[Muhammad Gofur]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>;
<![CDATA[Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 3 No. 1 (2021): Januari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v3i1.31013
<![CDATA[Peternakan sapi merupakan faktor yang sangat penting dalam memenuhi kebutuhan manusia akan pangan, dalam peternakan sapi perah banyak sekali manfaat dan keuntungan yang didapatkan seperti susu dan daging. Salah satu contoh yang membahayakan bagi sapi dan peternak adalah menyebarnya paparan gas amonia bagi lingkungan area kandang sapi perah dan rumah peternak. Gas amonia sendiri dihasilkan dari kotoran sapi yang terlalu lama mengendap dalam sebuah ruangan, jika kotoran sapi tidak cepat untuk dibersihkan maka efek yang ditimbulkan dapat mencemari lingkungan dan berdampak timbulnya penyakit yang bisa menyerang manusia dan sapi perah. Dengan adanya kemajuan teknologi dibuat lah sebuah model pemantauan gas amonia, gas monoksida dan suhu kelembaban dengan menggunakan perangkat Arduino Uno, sensor MQ-7, sensor MQ-135 dan DHT11 pada area kandang sapi perah dengan menggunakan MQTT dan algoritma rule based system. Alat ini juga mempunya aksi buzzer dan blower, fungsi buzzer sendiri sebagai peringatan jika kondisi area kandang sudah terpapar oleh gas amonia dan monoksida maka buzzer akan berbunyi. Sedangkan blower gunanya sebagai penetralisir udara agar gas yang berbahaya tidak sampai memasuki ruangan rumah peternak dan menstabilkan suhu kelembaban area kandang sapi perah. Hasil pengujian rssi menunjukakan bahwa jarak berpengaruh dalam pengiriman data semakin jauh jarak akan mempengaruh sinyal dan delay waktu akan terjadi dalam pengiriman data.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun Cloud Service Untuk Data Wireless Sensor Network Dengan Menerapkan Firebase Cloud Messaging ]]>
<![CDATA[Vicky Dian Pramana Putra]]>;
<![CDATA[Mahar Faiqurahman]]>;
<![CDATA[Diah Risqiwati]]>
<![CDATA[ Jurnal Repositor Vol. 3 No. 1 (2021): Januari 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Muhammadiyah Malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22219/repositor.v3i1.31041
<![CDATA[Teknologi Wireless Sensor Network merupakan suatu metode atau sistem untuk memantau kondisi lingkungan dengan menggunakan perangkat yang saling terhubung pada tiap titik wilayah dengan menggunakan Jaringan Wireless. Akan tetapi kelemahan dari Teknologi ini ialah Jangkau area yang didapat bersifat terbatas atau Lokal Area, oleh sebab itu kecenderungan penggunaannya akan mempengaruhi aktifitas pada pengguna. Dalam Penelitian Tugas Akhir ini dibuat suatu rancangan untuk dapat memberikan kemudahan bagi pengguna agar pengguna dapat mendapatkan informasi dan data pada Teknologi Wireless Sensor Network tanpa harus pengguna berada dilokasi tersebut. Serta agar sistem ini dapat berjalan dengan baik maka Firebase Cloud Messaging akan digunakan sebagai media komunikasi antara Perangkat Wireless Sensor Network dengan sistem yang akan dibangun. Selain itu layanan ini akan dibangun tanpa tergantung dengan layanan yang sudah ada. Wireless Sensor Network akan mengunakan perangkat NodeMCU dan DHT11 sebagai Sensor Node untuk dapat melakukan sensing suhu dan kelembaban serta media akses komunikasi ke Raspberry PI sebagai Sink Node gateway lalui lintas antara Perangkat dengan Cloud Service yaitu Komputer Server. Pengujian dari Penelitian ini yaitu Quality of Service untuk mengetahui kualitas data yang dikirim dan yang diterima. Hal ini bukan untuk membandingkan mana yang terbaik dari Sensor Node ke Sink Node maupun Sink Node ke Cloud Service.]]>
