Articles
<![CDATA[Algoritma Fuzzy Dan Reinforcement Learning Dalam Pengambilan Keputusan ]]>
<![CDATA[Tia Dianti Hajizah]]>;
<![CDATA[Yudha Purwanto]]>;
<![CDATA[Casi Setianingsih]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Banyaknya pengguna internet saat ini dapat menyebabkan banyak fenoma-fenoma aneh, yang menjadi salah satu fenoma ialah adanya anomali trafik jaringan internet. Salah satu contoh dari fenomena yang terjadi adalah flash crowd, dimana peningkatan akses / trafik ke suatu server karena kejadian tertentu. Denial of Service (DoS) dan Distributed Denial of Service (DDoS) merupakan contoh serangan yang dapat merugikan pengguna ataupun penyelenggara pihak provider dengan cara membanjiri trafik jaringan dengan permintaan akses ke suatu host yang dilakukan secara terus menerus, sehingga para pengguna yang sah tidak dapat mengakses host tersebut. Oleh sebab itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mencegah sekaligus mengatasi anomali agar anomali tersebut tidak membanjiri arus lalu lintas jaringan.Pada penelitian tugas akhir ini teknik Reinforcement Learning (RL) dan algoritma fuzzy dijadikan cara untuk kasus diatas. RL merupakan sebuah area dari machine learning dengan mengandalkan kemampuan sebuah agent terhadap lingkungan dengan mengandalkan beberapa gagasan tentang point penghargaan (reward). Penggunaan RL dilakukan untuk proses learning terhadap service yang dijadikan agent untuk terus dikontrol kenaikan anomalinya. Sedangkan algoritma fuzzy digunakan untuk menentukan berapa banyak service yang akan dikontrol dalam proses RLHasil dari penelitian tugas akhir ini sistem memiliki perfomansi yang baik dalam menangani setiap anomali, agar pada trafik jaringan selanjutnya ada penurunan angka anomali. Kemudian algoritma fuzzy dapat menentukan jumlah service yang dikontrol pada prose RL.  ]]>
<![CDATA[Pengambilan Keputusan Pada Trafik Management Dengan Menggunakan Reinforcement Learning ]]>
<![CDATA[Leonita Angelina]]>;
<![CDATA[Yudha Purwanto]]>;
<![CDATA[Astri Novianty]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Seiring dengan berkembangnya kecanggihan dunia komunikasi, lalu lintas jaringan komputer juga semakin padat . Tidak menutup kemungkinan akan adanya serangan – serangan yang dapat menggangu trafik jaringan.Serangan yang sering kali dialami adalah serangan DDoS (Distributed Denial Of Service). Menurut [10] serangan Distributed Denial Of Service (DdoS) adalah jenis serangan yang dapat merugikan trafik jaringan yang sedang digunakan, baik terhadap target serangan maupun seluruh pengguna. Setelah sistem mendeteksi anomali yang terjadi dan mengenali setiap serangan , maka management yang dilakukan berikutnya adalah pemilihan keputusan yang tepat untuk mengatasi serangan tersebut. Dalam kasus ini Reinforcement Learning dapat menjadi salah satu metode yang digunakan untuk memilih keputusan dalam penanganan anomali. Hasil dari penelitian ini, sistem yang dibangun dapat bekerja dengan baik dalam pemilihan keputusan terbaik untuk mengatasi anomali trafik yang terjadi. Serangan yang terjadi akan dianalisa terlebih dahulu mneggunakan Reinforcement Learning dengan pemrosesan yang dibantu dengan Markov Decision Process . Kata kunci : DDOS, non agent, traffic shaping, QoS, token bucket filter]]>
<![CDATA[Deteksi Anomali Trafik Menggunakan Algoritma Birch Dan Dbscan Pada Streaming Traffic ]]>
<![CDATA[M. Aldo Shauma]]>;
<![CDATA[Yudha Purwanto]]>;
<![CDATA[Astri Novianty]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pertumbuhan internet yang sangat pesat memiliki dampak positif maupun dampak negatif bagi seluruh pengguna. Begitupula dengan serangan ataupun ancaman yang dapat terjadi terhadap sebuah komputer maupun server didalam sebuah jaringan, salah satunya yaitu berupa anomali trafik. Salah satu bentuk anomali trafik adalah flashcrowd yang ditandai dengan adanya kenaikan trafik secara signifikan. Ini disebabkan karena banyaknya user yang mengakses dan menimbulkan kepadatan trafik. Banyak penelitian mengenai anomali trafik namun data yang digunakan masih bersifat damped atau offline, artinya data yang sudah disimpan sebelumnya dan sudah diketahui isi datanya. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem deteksi untuk mengenali dan mendeteksi anomali trafik dengan streaming traffic ( data online ). Pada Tugas Akhir ini , akan dilakukan pendeteksian anomali yang terjadi pada suatu jaringan menggunakan algoritma BIRCH ( Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies ). Sistem deteksi trafik ini mempunyai kemampuan untuk mendeteksi anomali yang terjadi dengan cara membentuk klaster trafik anomali dan klaster trafik normal. Selanjutnya akan dibantu dengan algoritma clustering DBSCAN ( Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) pada bagian Clustering feature tree (CF Tree) BIRCH dalam mengelompokkan datastream berdasarkan kepadatan data streaming traffic yang masuk serta pelabelan trafik. Hasil dari penelitian ini, algoritma BIRCH dan DBSCAN memiliki performansi yang baik dalam mendeteksi anomali trafik. Hal ini dapat ditunjukkan dengan pengujian yang dilakukan terhadap Akurasi dari hasil klaster, dimana nilai rata rata akurasinya adalah 98.45 % serta memakan waktu kurang lebih 600 detik atau sekitar 10 menit dalam sekali proses 30.000 data. Kata Kunci : BIRCH, DBSCAN, flashcrowd, streaming traffic]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma K-means Untuk Clustering Penyakit Hiv/aids Di Indonesia ]]>
<![CDATA[Andi Andrea Lesmana]]>;
<![CDATA[Yudha Purwanto]]>;
<![CDATA[Ashri Dinimaharawati]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Peningkatan kasus HIV / AIDS di Indonesia telah menjadi kasus yang tidak pernah lolos dari kota. Perhatian terhadap angka kematian terus meningkat membuat orang khawatir tentang penyebaran HIV / AIDS. HIV / AIDS hanya dapat ditularkan melalui hubungan seksual dari orang yang terinfeksi, transfusi darah yang terkontaminasi dengan HIV / AIDS, dan dari perempuan yang terinfeksi HIV kepada anaknya selama kehamilan, persalinan, dan menyusui. Di Indonesia , jumlah kasus HIV / AIDS membuat instansi terkait harus bertindak cepat dan akurat. Konseling dan tes HIV / AIDS dapat dilakukan di Indonesia berdasarkan provinsi dengan pasien tertinggi. Selain itu, ini akan diintegrasikan oleh jumlah kluster orang dengan HIV / AIDS menggunakan algoritma K-Means yang akan membantu pihak terkait untuk mengambil tindakan terhadap HIV / AIDS Pada penelitian ini , membuat aplikasi berbasis web . Aplikasi dibuat dengan menggunakan PHP sebagai bahasa pemograman , MySql sebagai ruang penyimpanan data dan CodeIgneter3 sebagai framework dari aplikasi ini. Diharapkan bisa mempermudah dalam pembuatan aplikasi tersebut. Aplikasi ini akan mengolah data dengan menggunakan algoritma K-Means. Selanjutnya, aplikasi berbasis web ini akan diintegrasikan dengan mengelompokkan jumlah orang dengan HIV / AIDS menggunakan algoritma K-Means yang akan membantu pihak terkait untuk mengambil tindakan terhadap HIV / AIDS di Indonesia. Keyword : clustering, HIV/AIDS, K-MEANS , data mining]]>
<![CDATA[Implementasi Blockchain Untuk Pendataan Dokumen Digital ]]>
<![CDATA[Timothy Harlian]]>;
<![CDATA[Yudha Purwanto]]>;
<![CDATA[Muhammad Faris Ruriawan]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Abstrak Pada saat ini banyak orang sudah mulai beralih dari dokumen secara fisik ke dokumen secara digital. Dokumen secara fisik mungkin hanya dibutuhkan ketika sedang mengurus hal-hal yang berbau administratif dan membutuhkan copy dari dokumen tersebut sebagai bukti fisik. Pada saat ini dokumen digital banyak diimplementasikan pada berbagai macam hal seperti sertifikat, piagam penghargaan, dan bahkan ijazah. Namun hal tersebut rawan akan pemalsuan dan jika hal tersebut dilakukan pendataan, akan sulit untuk dideteksi bila pada database ada yang mengubah data tersebut atau informasi mengenai data tersebut karena kurangnya transparansi. Maka dari itu, blockchain bisa menjadi salah satu cara atau jalan keluar untuk mengatasi hal tersebut. Karena blockchain unggul dalam hal transparansi data sehingga data tersebut akan terjaga validitasnya. Selain itu karena blockchain hanya menggunakan sistem read and write pada setiap transaksinya maka transaksi-transaksi yang sudah dilakukan akan tetap ada dan tidak berubah. Hasil yang didapat dari Tugas Akhir ini adalah, terciptanya aplikasi website berbasis blockchain menggunakan blockchain Ethereum, serta terkoneksi dengan jaringan Rinkeby Test Network sebagai jaringan blockchain. Aplikasi blockchain ini dapat melakukan input, retrieve, update, dan delete dengan keberhasilan black box testing sebesar 100% dan white box testing sebesar 100%. Pengujian performa untuk seluruh transaksi memiliki waktu paling lambat 6.04 detik dan paling cepat 93.32 detik. Kata Kunci: blockchain, basis data, transparansi]]>
<![CDATA[Perancangan Dan Implementasi Sistem Terintegrasi Blockchain Untuk Pencatatan Kendaraan KIR ]]>
<![CDATA[Moh. Irfan Ali Yafi]]>;
<![CDATA[Yudha Purwanto]]>;
<![CDATA[Muhammad Faris Ruriawan]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pengujian KIR adalah salah satu pengujian yang wajib dilakukan oleh kendaraan umum dan/atau kendaraan bermuatan, tetapi dibalik semua kegiatan pengujian tersebut pastinya ada kesalahan data baik yang dilakukan secara sengaja ataupun secara tidak sengaja. Misal, sebuah kendaraan yang seharusnya dinyatakan tidak lulus dalam pengujian berhasil mendapatkan surat izin tersebut. Hal tersebut terjadi karena terdapat beberapa tangantangan yang mengubah data yang terdapat dalam pengujian tersebut. Untuk mengurangi terjadinya kejadian tersebut maka dikembangkanlah sebuah sistem yang dapat mencatat segala sesuatu yang terjadi secara historical dan valid. Blockchain adalah sistem yang diperlukan untuk menangani semua itu. Dalam penelitian ini, dibahas tentang cara membuat dan mengimplementasikan sistem blockchain untuk diintegrasikan pada perangkat IoT pada pencatatan uji KIR kendaraan. Sifat-sifat dari blockchain inilah yang dapat mengurangi kesalahan pada sebuah data. Sifat yang paling umum dari sebuah blockchain adalah cryptography. Semua data yang tersimpan pada blockchain ini akan melalui proses cryptography yang dimana setiap prosesnya tidak akan melalui pihak ketiga, sehingga prosesrekonsiliasi antara nodes akan menjadi lebih cepat. Serta untuk proses kepemilikannya blockchain menggunakan sistem public key dan private key. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem blockchain yang dapat diintegrasikan ke sebuah perangkat IoT. Parameter keberhasilan dari penelitian ini adalah blockchain dapat mencatat hasil pengujian KIR sebuah kendaraan serta membaca data hasil pengujian tersebut, dengan dihubungkan pada sebuah perangkat IoT RFID reader. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa, sistem yang dibuat pada penelitian ini sudah sesuai dengan kaidah blockchain karena pada hasil pengujian hasil dari blockchain verifier sudah menunjukkan bahwa block¬-block yang terdapat pada blockchain saling terhubung, dan untuk waktu tunggu yang dibutuhkan oleh user hingga proses selesai dengan rata-rata 2,88 detik. Kata Kunci: Blockchain, KIR, Smart Contract, IoT.]]>
<![CDATA[Implementasi Sistem Pendataan dan Penandatanganan Dokumen Dengan Sertifikat Digital ]]>
<![CDATA[Bahy, Raihan Febian]]>;
<![CDATA[Purwanto, Yudha]]>;
<![CDATA[Ruriawan, Muhammad Faris]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Abstrak-Bentuk fisik dokumen telah banyak berubah, yang sebelumnya dokumen hanya dapat digunakan apabila telah dicetak, maka sekarang dokumen juga dapat digunakan dari bentuk digitalnya saja. Namun seiring dengan perubahan bentuk fisik dokumen, tidak menutup juga tindakan kejahatan yang terjadi, seperti pemalsuan dokumen terutama pada bagian pengesahan atau penandatanganannya. Proses validasi dokumen digital menggabungkan teknik penandatanganan dokumen digital dengan algoritma kriptografi, algoritma kriptografi yang digunakan adalah algoritma Base64. Dengan menggabungkan algoritma kriptografi Base64 dan hashing MD5, maka diharapkan akan terciptanya metode untuk memvalidasi dokumen digital yang aman dan tetap menjaga aspek C.I.A (Confidentiatlity, Integrity, and Availability) di dalam dunia kriptografi. Oleh karena itu, hasil yang diperoleh dari tugas akhir ini adalah terciptanya sebuah platform digital atau website yang berfungsi untuk memudahkan proses input dan validasi dokumen digital dengan tingkat keamanan yang tinggi dengan menggunakan algoritma kriptografi dalam proses validasinya.Sehingga data yang ada dapat di akui kebsahannya.Kata kunci-kriptografi, MD5, base64, validasi.]]>
<![CDATA[UJI KERENTANAN PADA SISTEM PROCTORING UJIANBERBASIS LEARNING MANAGEMENT SYSTEM ]]>
<![CDATA[Pratama Saputra, Rakha Rizqllah]]>;
<![CDATA[Purwanto, Yudha]]>;
<![CDATA[Faris Ruriawan, Muhammad]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Pada Universitas X, sedang dikembangkan sistem pengawasan ujian yang biasa disebut proctoring. Proctoring adalah sebuah sistem pengawasan online yang dilakukan dengan cara merekam aktivitas yang dilakukan oleh peserta ujian, baik layar komputer yang digunakan maupun wajah peserta melalui webcam. Dalam pengembangan sistem proctoring dari LMS, dibutuhkan sebuah proses yang disebut VulnTest (Vulnerability Testing). VulnTest (Vulnerability Testing) adalah proses untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengklasifikasikan tingkat keparahan pada celah keamanan yang ada pada sebuah jaringan komputer, sistem, aplikasi, atau bagian lain yang ada di ekosistem IT berdasarkan risiko yang dapat ditimbulkan. Vulntest dibutuhkan untuk menguji sistem proctoring dengan mencari celah keamanan yang berpotensi sebagai kecurangan pada pelaksanaan ujian. Hasil yang didapatkan dari pengujian menunjukan celah keamanan dapat ditemukan dengan menggunakan OBS, Burpsuite, dan local storage browser menyebabkan peserta dapat mengelabui sistem pengawasan pada saat sebelum ujian dimulai dan saat ujian berlangsung.Kata Kunci: Vulntest, LMS, Proctoring.]]>
<![CDATA[Analisis Sistem Deteksi Anomali Trafik Menggunakan Algoritma Clustering Denstream Dengan Modifikasi pada Proses Update Micro-Cluster ]]>
<![CDATA[Laksono, Paundra Dwi]]>;
<![CDATA[Purwanto, Yudha]]>;
<![CDATA[Suratman, Fiky Yosef]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Sistem deteksi berdasarkan anomali trafik adalah suatu sistem sistem keamanan jaringan yangberfungsi untuk mengetahui adanya keanehan atau gangguan dalam sebuah jaringan internet.Berkembangnya teknologi internet telah meningkatkan jumlah aktivitas masyarakat terhadappenggunaan internet sehingga membuat jumlah user dalam mengakses internet meningkat dan memicuterjadinya kemunculan anomali trafik. Anomali trafik dapat berupa serangan Distributed Denial ofService (DDoS). Untuk menangani anomali trafik maka dirasa penting untuk membuat sebuah sistemdeteksi anomali trafik yang dapat membedakan antara trafik normal dan trafik serangan. Padapenelitian ini dibangun sebuah metode Intrusion Detection System (IDS) dengan teknik unsupervisedlearning yang menggunakan algoritma clustering. Pada penelitian ini menggunakan algoritmaDenstream dengan modifikasi pada proses update micro-cluster untuk menghasilkan deteksi paling baikdengan parameter purity. Hasil dari penelitian ini, sistem yang dapat menghasilkan sistem deteksi dengantingkat rata - rata purity mencapai 97.07%. Kata Kunci : Anomaly Traffic, DDoS , Denstream, Clustering, Update micro-cluster]]>
<![CDATA[Penyesuaian Proses Generating Cluster Secara Periodik Pada Algoritma Denstream Untuk Analisis Sistem Deteksi Anomali Trafik ]]>
<![CDATA[Permana, Nana]]>;
<![CDATA[Purwanto, Yudha]]>;
<![CDATA[Suratman, Fiky Yosef]]>
<![CDATA[ eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[eProceedings of Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Dalam beberapa tahun terakhir internet mengalami perkembangan yang pesat Oleh karena ituterjadi trafik yang tinggi di dalam suatu jaringan komputer. Trafik yang tinggi dapat disebabkan olehsuatu serangan Jenis serangan yang umum dilakukan adalah Denial of Service (DoS) dan DistributedDenial of Service (DDoS). Oleh karena itu penting membangun sistem yang dapat mendeteksi seranganDDoS. Pada penelitian ini dibangun sebuah metode Intrusion Detection System (IDS) menggunakanalgoritma Denstream modifikasi . Modifikasi pada proses generating cluster dilakukan secara periodikdisesuaikan dengan karakteristik datastream. Hasil dari penelitian ini yaitu, sistem yang dibagun dapatbekerja dengan baik dalam deteksi dan membedakan antara traffic normal dan traffic anomaly dengansedikit kesalahan deteksi pada cluster normal. Pada penelitian ini digunakan purity sebagai parameteruji untuk algortima Denstream modifikasi dimana menghailkan rataan purity sebesar 98.02% padaseluruh dataset yang digunakan. Kata Kunci : Anomaly Traffic, DDoS, Denstream, Clustering]]>
