Monday Talk 2nd Series – Doctor of Computer Science
Jakarta, 5 September 2016
Setelah sukses dengan kegiatan sebelumnya (Monday Talk) ProDi Doctor of Computer Science (DCS) kembali mengadakan “Monday Talk 2nd Series”.
Kali ini yang diberi kesempatan untuk memaparkan penelitiannya adalah Bapak Johan Jimmy Carter Tambotoh dengan Judul penelitian : Information Technology Governance Framework for e-Government Implementation in Indonesia.
Dalam presentasinya, beliau berkata “Fakta menunjukkan bahwa peningkatan belanja TI di pemerintah Indonesia tidak diikuti dengan pemanfaatan yang optimal dan implementasi yang lebih baik”. E-Government Ranking di Indonesia (Pemeringkatan E-Government Indonesia – PEGI) menunjukkan bahwa mayoritas instansi pemerintah, baik pusat dan daerah dalam status “Kurang”. Peringkat oleh PBB E-Government menunjukkan bahwa peringkat Indonesia terus menurun. Beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa IT Governance penting dalam pelaksanaan e-Government. Pengambilan keputusan faktor sebagai bagian dari proses TI dalam Prinsip IT Governance oleh Grembergen sangat menarik untuk dianalisis. Dalam studi ini, beliau akan mengembangkan kerangka tata kelola TI untuk e-Government menggunakan Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yaitu Fuzzy Analytical Network Process (Fuzzy ANP). Mahasiswa bimbingan Bapak Dr. Sani Muhamad Isa, S.Si., M.Kom. ini menggunakan FANP karena ada beberapa kriteria dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan IT sukses Governance. Penelitian ini akan menggunakan beberapa kerangka kerja IT Governance yang telah digunakan dalam penelitian sebelumnya untuk mengukur keberhasilan implementasi IT Governance, seperti COBIT 5, ISO / IEC 38500 dan lain-lain. Kriteria akan disesuaikan dengan kondisi yang ada dari pemerintah Indonesia. Kerangka kerja ini akan menguji di beberapa instansi pemerintah di Indonesia”
Kemudian dilanjutkan dengan presentasi dari Bapak Aditya Kurniawan dengan Judul penelitian : Clustering Web Source Code Vulnerabilities with Unsupervised Learning.
Dalam presentasinya, serangan web injeksi adalah serangan injeksi terkenal dalam sejarah.
serangan injeksi adalah yang paling favorit bagi hacker karena jenis ini secara langsung dapat berinteraksi dalam sistem web dan mendapatkan hasil langsung. Mendeteksi kode sumber web yang memiliki kerentanan injeksi dapat dilakukan dengan analisis statis. analisis statis adalah teknik yang dapat kita analisis menjadi sintaks pohon dan kontrol aliran grafik dan sumber pertambangan dengan sifat kode abstrak dari kedua grafik. Sifat kode sumber ini bisa mengklasifikasikan dan meng-clustering, proses dengan metode machine learning classifier dan mendeteksi sumber kode ke kelas rentan dan tidak-rentan kelas. Clustering merupakan masalah penting dalam machine learning dan data mining. Salah satu faktor penting yang mempengaruhi mengelompokkan kinerja adalah bagaimana belajar atau merancang representasi data atau fitur. Metode Clustering seperti k-means dan Gaussian mixture model (GMM), spektral clustering, dan non-parametrical Bayesian method telah banyak digunakan. Keuntungan tanpa pengawasan pembelajaran adalah kita bisa melakukan pengelompokan sumber sifat model ke dalam kelas yang tepat dan mendapatkan persentase yang lebih tinggi dari tingkat deteksi.
Mahasiswa bimbingan Prof. Ir. Bahtiar Saleh Abbas, M.Sc., Ph.D, Bapak Agung Trisetyarso, S.Si., M.Si., Ph.D. dan Ibu Dott. Ric. Ida Sri Rejeki Siahaan, S.T., M.Sc. ini mendapat cukup masukan yang tentunya sangat baik bagi penelitian beliau.
Foto-foto kegiatan ini dapat dilihat pada tautan berikut : https://flic.kr/s/aHskJX2PAU
