Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Internet of Things (IoT) merupakan sebuah teknologi yang memungkinkan perangkat untuk berkomunikasi dan mengirimkan data melalui jaringan tanpa campur tangan manusia. Kompleksitas pada jaringan IoT menyebabkan sistem mengalami kesulitan dalam mendeteksi properti serangan dan memaksa sistem untuk memperkuat keamanannya. Salah satu upaya yang paling sering digunakan untuk pertahanan jaringan IoT adalah Intrusion Detection System (IDS). Penggunaan IDS dapat memberikan peringatan dini dan mampu melakukan pencegahan terhadap potensi serangan pada jaringan. Penelitian ini menggunakan dataset Aegean WIFI Intrusion Dataset (AWID2) yang berisikan lalu lintas trafik internet pada jaringan WIFI. Data AWID2 berisi 2,3 juta records dan dikelompokkan ke dalam empat kelas yaitu normal, impersonation, injection, dan flooding. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan klasifikasi jenis serangan siber pada jaringan IoT melalui penerapan teknik machine learning dengan metode Whale Optimization Algorithm – Support Vector Machine (WOA-SVM) dengan kernel RBF dan pendekatan One vs Rest, dimana Whale Optimization Algorithm (WOA) digunakan sebagai optimasi parameter yang digunakan pada metode Support Vector Machine (SVM). Untuk mengatasi permasalahan dimensi data yang tinggi pada dataset yang digunakan, dilakukan seleksi fitur untuk reduksi dimensi data dengan menggunakan metode seleksi fitur filter Information Gain. Kinerja model dievaluasi berdasarkan nilai metrik accuracy, precision, recall, dan F1 Score dengan memperhatikan waktu klasifikasi dan proprosi train-test split berkisar dari 50%-90%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model WOA-SVM memperoleh kinerja terbaik dengan menggunakan 40 fitur terbaik dari hasil seleksi fitur Information Gain menghasilkan tingkat accuracy sebesar 99,5951%, precision sebesar 96,3928%, recall sebesar 99,8888%, F1 Score sebesar 98,0662%, dan waktu klasifikasi selama 16,831 detik. Hasil kinerja model WOA-SVM tersebut lebih baik jika dibandingkan dengan tanpa menggunakan seleksi fitur dan SVM tanpa optimasi parameter WOA.

---

The Internet of Things (IoT) is a technology that enables devices to communicate and transmit data over a network without human intervention. The complexity of IoT networks poses challenges in detecting attack properties and necessitates enhanced security measures. One of the most commonly employed defenses for IoT networks is the Intrusion Detection System (IDS). The use of IDS provides early warnings and can prevent potential attacks on the network. This study utilizes the Aegean Wi-Fi Intrusion Dataset (AWID2), which contains internet traffic data on Wi-Fi networks. The AWID2 dataset comprises 2 million records categorized into four classes: normal, impersonation, injection, and flooding. This research aims to classify types of cyber-attacks on IoT networks by applying machine learning techniques using the Whale Optimization Algorithm - Support Vector Machine (WOA-SVM) method with an RBF kernel and a One vs. Rest approach. The Whale Optimization Algorithm (WOA) is used to optimize the parameters employed in the Support Vector Machine (SVM) method. To address the high-dimensional data issue in the dataset, feature selection is performed to reduce data dimensions using the Information Gain filter method. The model's performance is evaluated based on the metrics of accuracy, precision, recall, and F1 Score, considering computation time and train-test split proportions ranging from 50% to 90%. The results indicate that the WOA-SVM model achieves the best performance by using the top 40 features from the Information Gain feature selection, yielding an accuracy of 99.5951%, precision of 96.3928%, recall of 99.8888%, F1 Score of 98.0662%, and a computation time of 16.831 seconds. The performance of the WOA-SVM model is superior compared to models without feature selection and SVM without WOA parameter optimization."

"Tren cyber-attack atau serangan siber terus bertambah banyak setiap tahunnya. Menurut data dari patrolisiber.id, terdapat 61 laporan penipuan melalui e-mail dengan jumlah kerugian mencapai lebih dari 144 miliar rupiah dan merupakan modus penipuan dengan kerugian terbesar pada tahun 2019. Teknik machine learning telah diadaptasi pada algoritma deteksi dalam Intrusion Detection System (IDS) sebagai perangkat untuk memeriksa semua traffic jaringan karena dapat membawa manfaat dalam pengembangan performanya yang berskala besar dalam meningkatkan detection rate dan pengurangan processing time. Salah satu metode machine learning pada IDS adalah decision tree, yaitu metode yang dapat bekerja dengan cepat, menghasilkan akurasi yang baik, dan mudah untuk diinterpretasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi jenis serangan cyber-attack terhadap jaringan Wi-Fi dan Internet of Things melalui penerapan teknik machine learning dengan metode decision tree. Untuk menghindari overfitting pada model, akan digunakan teknik lanjutan yaitu post-pruning dengan menggunakan algoritma reduced error pruning. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah pengembangan performa model decision tree setelah dilakukan metode reduced error pruning dibanding model yang tidak dilakukan pruning. Evaluasi kinerja model yang sudah dilakukan pruning dengan ukuran nilai metrik accuracy, F1 score, recall, dan precision pada data testing masing-masing adalah sebesar 94.67%, 94.79%, 94.9%, dan 94.69%.

---

The trend of cyber-attacks continues to increase every year. According to data from patrolsiber.id, there are 61 reports of fraud via e-mail with a total loss of more than 144 billion rupiahs and is the mode of fraud with the biggest losses in 2019. Machine learning techniques have been adapted to the detection algorithms in the Intrusion Detection System (IDS) as a tool to examine all network traffic because they can bring benefits in the development of large-scale performance in increasing the detection rate and reducing processing time. One of the machine learning methods in the IDS is the decision tree, which is a method that works quickly, produces good accuracy, and is easy to interpret. This study aims to classify types of cyber-attacks against Wi-Fi networks and the Internet of Things through the application of machine learning techniques with the decision tree method. To avoid overfitting on the model, an advanced technique will be used, namely post-pruning using the reduced error pruning algorithm. The results obtained from this study are the development of the performance of the decision tree model after the reduced error pruning method is used compared to the model without pruning. Evaluation of the performance of the model that has been pruned with the metrics measurement of accuracy, F1 score, recall, and precision in data testing is 94.67%, 94.79%, 94.9%, and 94.69%, respectively."

"Instrusion Detection System (IDS) merupakan sistem untuk mendeteksi serangan dalam jaringan, baik lokal maupun internet. Dalam melakukan deteksi penyalahgunaan atau deteksi anomali, beberapa peneliti telah menggunakan data mining untuk mengidentifikasi berbagai jenis intrusi, termasuk yang jarang terjadi. Namun, data mining rentan terhadap data imbalance (data tidak seimbang) yang dapat mengurangi efektivitas algoritma klasifikasi karena asumsi mayoritas classifier terhadap distribusi yang seimbang. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka akan dilakukan penelitian terkait penanganan data imbalance menggunakan metode Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) dengan cara menghasilkan data sintetis pada kelas minoritas agar algoritma klasifikasi dapat bekerja lebih baik. Metode ADASYN efektif bekerja pada variabel prediksi berjumlah 2 kelas (binary class), namun dikarenakan penelitian ini berurusan dengan masalah multiclass, makan akan digunakan pendekatan One-Vs-One (OVO) untuk menyeimbangkan kelas. Keefektifan ADASYN akan dievaluasi melalui implementasinya pada dataset Wi-Fi attacks, yaitu Aegean Wi-Fi Intrusion Dataset (AWID2). Data sebelum dan setelah rebalancing dievaluasi dengan menggunakan metode klasifikasi seperti regresi logistik dan Support Vector Machine (SVM), untuk dibandingkan nilai precision, recall, spesifisitas, serta F1-score dari kedua dataset tersebut. Meskipun ADASYN hanya meningkatkan nilai precision dalam dataset Wi-Fi attacks, dengan menggunakan metode klasifikasi SVM kernel polynomial terbukti efektif dalam mendeteksi kelas serangan, meskipun performa metrik lainnya tidak mencapai tingkat yang sama.

---

An Intrusion Detection System (IDS) is a system designed to detect attacks within networks, both local and internet-based. In the realm of misuse detection or anomaly detection, researchers have utilized data mining to identify various types of intrusions, including those that occur infrequently. However, data mining is susceptible to data imbalance, which can reduce the effectiveness of classification algorithms due to their assumption of balanced distribution. To address this issue, research will focus on handling data imbalance using the Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN) method, which generates synthetic data for the minority class to enhance the performance of classification algorithms. ADASYN is effective for predictive variables with binary class scenarios, but since this study deals with multiclass problems, an One-Vs-One (OVO) approach will be employed to balance the classes. The effectiveness of ADASYN will be evaluated by implementing it on the Wi-Fi attacks dataset, specifically the Aegean Wi-Fi Intrusion Dataset (AWID2). Data before and after rebalancing will be evaluated using classification methods such as logistic regression and Support Vector Machine (SVM). Metrics including precision, recall, specificity, and F1-score will be compared between the two datasets. Although ADASYN only improves precision values in the Wi-Fi attacks dataset, using SVM with a polynomial kernel has proven effective in detecting attack classes, although other metric performances did not reach the same level."

"Kanker pankreas adalah penyakit di mana sel-sel tumor ganas (kanker) berkembang di jaringan pankreas, yaitu organ di belakang perut bagian bawah dan di depan tulang belakang, yang membantu tubuh menggunakan dan menyimpan energi dari makanan dengan memproduksi hormon untuk mengontrol kadar gula darah dan enzim pencernaan untuk memecah makanan. Biasanya, kanker pankreas jarang terdeteksi pada tahap awal. Salah satu tanda seseorang mengalami kanker pankreas adalah diabetes, terutama jika itu bertepatan dengan penurunan berat badan yang cepat, penyakit kuning, atau rasa sakit di perut bagian atas yang menyebar ke punggung. Di antara berbagai jenis kanker, kanker pankreas memiliki tingkat kelangsungan hidup terendah, yaitu hanya sekitar 3-6% dari mereka yang didiagnosis yang dapat bertahan hidup selama lima tahun. Jika pasien didiagnosis tepat waktu untuk perawatan, peluang mereka untuk bertahan hidup akan meningkat. Terdapat penanda tumor yang biasa digunakan untuk mengikuti perkembangan kanker pankreas, yaitu CA 19-9 yang dapat diukur dalam darah. Orang sehat dapat memiliki sejumlah kecil CA 19-9 dalam darah mereka. Kadar CA 19-9 yang tinggi seringkali merupakan tanda kanker pankreas. Tetapi kadang-kadang, kadar tinggi dapat menunjukkan jenis kanker lain atau gangguan non-kanker tertentu, seperti sirosis dan batu empedu. Karena kadar CA 19-9 yang tinggi tidak spesifik untuk kanker pankreas, CA 19-9 tidak dapat digunakan dengan sendirinya untuk skrining atau diagnosis. Ini dapat membantu memantau perkembangan kanker dan efektivitas pengobatan kanker. Dalam studi ini, metode Kernel-based Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasikan hasil tes darah CA19-9 menjadi dua bagian; data pasien yang didiagnosis dengan kanker pankreas atau pasien normal (tidak terdiagnosis kanker pankreas). Metode ini memperoleh akurasi sekitar 95%.

---

Pancreatic cancer is a disease in which malignant (cancerous) tumor cells develop in pancreatic tissue; organ behind the lower abdomen and in front of the spine, which helps the body use and store energy from food by producing hormones to control blood sugar levels and digestive enzymes to break down food. Usually, pancreatic cancer is rarely detected at an early stage. One sign of a person with pancreatic cancer is diabetes, especially if it coincides with rapid weight loss, jaundice, or pain in the upper abdomen that spreads to the back. Among various types of cancer, pancreatic cancer has the lowest survival rate of only about 3-6% of those diagnosed who can survive for five years. If patients are diagnosed on time for treatment, their chances of survival will increase. There is a tumor marker commonly used to follow the course of pancreatic cancer, namely CA 19-9 which can be measured in the blood. Healthy people can have small amounts of CA 19-9 in their blood. High levels of CA 19-9 are often a sign of pancreatic cancer. But sometimes, high levels can indicate other types of cancer or certain noncancerous disorders, including cirrhosis and gallstones. Because a high level of CA 19-9 is not specific for pancreatic cancer, CA 19-9 cannot be used by itself for screening or diagnosis. It can help monitor the progress of your cancer and the effectiveness of cancer treatment. In this study, the Kernel-based Support Vector Machine method is used to classify CA19-9 blood test results into two sections including data on patients diagnosed with pancreatic cancer or normal patients. This method will get an accuracy of around 95%."

"Kepemilikan dan penggunaan kendaraan mobil memiliki berbagai risiko negatif, seperti terjadinya kecelakaan. Untuk mengurangi beban risiko tersebut, perusahaan menjual produk asuransi mobil. Asuransi mobil merupakan salah satu produk perusahaan asuransi kendaraan yang bertujuan sebagai upaya perlindungan pemilik kendaraan mobil dari kerugian finansial yang terjadi pada kendaraan yang diasuransikannya. Untuk menawarkan produk asuransi, beberapa perusahaan menggunakan teknik penjualan dengan cara cold calling. Teknik penjualan tersebut akan lebih efektif menjual produk asuransi jika terlebih dahulu data nasabah calon pembeli asuransi diprediksi atau diklasifikasi ke dalam kelas membeli atau tidak membeli.

Pada skripsi ini, dilakukan klasfikasi dengan metode Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF),dan Logistic Regression (LR) dengan implementasi metode seleksi fitur One Dimensional Naïve Bayes Classifier (1-DBC). Data yang diperoleh berjumlah 4000 data dengan total 18 fitur. Diperoleh hasil bahwa akurasi SVM lebih tinggi dibandingkan dengan kedua metode lainnya. Selain itu, mplementasi metode seleksi fitur telah berhasil meningkatkan akurasi dari metode Random Forest, dan Logistic Regression. Dengan implementasi 1-DBC, ketiga metode klasifikasi memperoleh hasil akurasi tertinggi pada penggunaan 15 fitur.

---

Ownership and use of car vehicles have a variety of negative risks, such as accidents. To reduce the risk burden, the company sells car insurance products. Car insurance is one of the products of a vehicle insurance company that aims to protect vehicle owners from financial losses that occur on their insured vehicles. To offer insurance products, some companies use sales techniques using cold calling. The sales technique will be more effective in selling insurance products if first the prospective customer buyer data is predicted or classified into the class of buying or not buying.

In this paper, classification is done using the method of Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Logistic Regression (LR) by implementing the One Dimensional NaA-ve Bayes Classifier (1-DBC) feature selection method. The data obtained amounted to 4000 data with a total of 18 features. The results were obtained that the accuracy of SVM was higher compared to the other two methods. In addition, the implementation of the feature selection method has succeeded in increasing the accuracy of the Random Forest, and Logistic Regression. With the implementation of 1-DBC, the three classification methods obtained the highest accuracy results with the use of 15 features."