Tim Magnus Asal Prodi Teknik Informatika ITB Rebut Gelar Juara 1 Kompetisi Data Mining GEMASTIK 2023

BANDUNG, kemahasiswaan.itb.ac.id –Tiga mahasiswa yang tergabung dalam Tim Magnus asal Prodi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI) Institut Teknologi Bandung (ITB) berhasil raih juara 1 pada lomba Penambangan Data Pagelaran Mahasiswa Nasional Bidang TIK (Gemastik) XVI pada September 2023 lalu. Adapun anggota yang tergabung dalam tim ini di antaranya: Maria Khelli (Informatika 20’), Malik Akbar Hashemi Rafsanjani (Informatika 20’), dan Maharani Ayu Putri Irawan (Informatika 20’).

Salah satu anggota tim, Maria Khelli menjelaskan bahwa GEMASTIK atau Pagelaran Mahasiswa Nasional Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi merupakan salah satu perlombaan tahunan seputar bidang IT yang diadakan oleh Balai Pengembangan Talenta Indonesia, Pusat Prestasi Nasional, Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi. Adapun cabang kompetisi yang dilombakan cukup banyak, salah satunya adalah data mining.

"Pada dasarnya, cabang lomba data mining adalah salah satu lomba yang berkutat seputar data science dan machine learning. Cabang ini dibagi menjadi dua tahap yaitu penyisihan dan final. Di tahap penyisihan, kami dipersilakan untuk mengambil/menambang data secara bebas dan membuat suatu makalah seputar data tersebut untuk menyelesaikan masalah tertentu. Sedangkan untuk tahap final, kami diberikan tantangan untuk membangun model machine learning berdasarkan dataset yang diberikan oleh panitia,” ungkap Maria.

Lebih lanjut, Maria mengungkapkan bahwa isu masalah yang tim mereka angkat ketika tahap penyisihan adalah perihal keamanan siber, terutama dalam teknologi IoT. Solusi yang mereka tawarkan untuk topik ini adalah upaya untuk meningkatkan keamanan teknologi IoT dengan cara melakukan pendeteksian serangan siber melalui deteksi anomali.

”Di paper penyisihan kami mengambil data sendiri dengan mensimulasikan sistem IoT tersebut melalui aplikasi terkontainerisasi. Adapun inti solusi dari masalah ini adalah kami ingin mengusulkan metode yang relatif baru untuk menghemat komputasi dan mengurangi sumber daya yang dibutuhkan untuk mengumpulkan data yang banyak,” jelas Maria.

Kemudian, di tahap final Maria dan tim diberikan tantangan oleh panitia untuk memprediksi jenis serangan dari dataset log jaringan. Maria menyebutkan, persoalan ini tidak mudah karena beberapa kelas target dari serangan jumlahnya sedikit. Akibatnya, model pembelajaran mesin sulit untuk mengenali pola. Namun, setelah berupaya dalam durasi waktu 5 jam, tim Magnus ini erhasil merumuskan solusi dengan menekankan pada bagian domain knowledge.

”Menurut kami, persoalan di babak final itu cukup sulit karena kami hanya diberikan dataset dengan jumlah yang sedikit. Meskipun demikian, kami coba mencari solusi dan akhirnya kami menemukan kuncinya, yaitu domain knowledge. Dengan ini, kami bisa melakukan feature engineering dengan baik. Adapun beberapa domain knowledge yang dimaksud itu adalah cara kerja protokol HTTP, proxy NGINX, dan pengetahuan jaringan seperti subnet,” jelas Maria.

Di akhir wawancara, anggota tim lain, Maharani menyebutkan bahwa kunci sukses keberhasilan mereka dalam kompetisi ini adalah kerjasama antar anggota tim dan lingkungan yang suportif.

”Menurut saya, tanpa kerjasama yang baik antar anggota tim, akan sulit bagi kami untuk bisa melangkah sejauh ini. Selain itu, lingkungan yang suportif juga memainkan peran penting. Dengan keberadaan keluarga dan teman-teman yang suportif, kami belajar bersama dan “tertular” semangat satu sama lain,” pungkas Maharani.