Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Mahasiswa Aktif Kembali Di STMIK AMIKOM YOGYAKARTA

Dukungan teknologi informasi di dunia pendidikan semakin berkembang. Perguruan tinggi seperti STMIK AMIKOM Yogyakarta telah mengembangkan sistem dan infrastruktur untuk mendukung proses akademik. Proses mahasiswa baru (Maba) membayar dilakukan oleh petugas registrasi. Petugas registrasi tidak hanya melayani Maba namun juga mahasiswa lama yang ingin melakukan pendaftaran pemutihan atau aktif kembali/pemutihan. Selama ini petugas registrasi mahasiswa baru secara umum sudah menggunakan sistem informasi. Mulai dari mahasiswa baru mendaftar, melakukan tes tulis/wawancara, dan melakukan her-registrasi hingga mahasiswa tersebut mendapat Nomor Induk Mahasiswa (NIM). NIM mahasiswa pemutihan adalah NIM yang diberikan setelah pendaftaran mahasiswa baru selesai, selama pendaftaran mahasiswa baru belum ditutup maka mahasiswa pemutihan akan mendapat NIM sementara yang diberikan oleh petugas registrasi secara manual menggunakan Microsoft Excel dan Microsoft Word. Besarnya kemungkinan kesalahan, lamanya waktu tunggu pada sistem manual menjadi masalah yang mendasari peneliti untuk membuat sebuah perancangan sistem informasi pendaftaran mahasiswa aktif kembali di STMIK AMIKOM Yogyakarta. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode prototyping dalam SDLC (System Development Life Cycle). Hasil dari penelitian ini adalah dokumen untuk pengembangan sistem berikutnya, Sistem informasi ini merupakan pemecahan masalah human error yang sebelumnya manual mengatur rumus di Microsoft Excel, sekarang otomatis dihitung oleh sistem dan Sistem informasi pendaftaran aktif kembali memberikan laporan dan kwitansi yang lebih presisi

Pengujian Heuristic Pada Antarmuka Marketplace Desa Wisata (Studi Kasus: Guidehub.Id)

Ada 229 desa wisata yang saat ini sudah terbentuk di Yogyakarta. Desa wisata tersebut memiliki permasalahan yang beragam, salah satunya adalah pendapatan warga lokal yang tidak meningkat dikarenakan keterbatasan warga dalam mempromosikan desa wisatanya. Platform guidehub.id adalah startup yang membantu desa wisata mempromosikan paket wisata yang dimiliki. Pengguna guidehub.id adalah warga desa wisata. Keragaman latar belakang dari pengguna menuntut pembuatan antarmuka yang mudah digunakan. Kesalahan perancangan antarmuka akan berakibat pada pendapatan desa, Oleh karena itu, sebelum website digunakan oleh pengelola desa wisata, perlu adanya evaluasi terhadap website guidehub.id. Penelitian ini bermaksud mengevaluasi dengan cara mencari nilai severity rate untuk selanjutnya memberikan rekomendasi kepada pengembang website dengan metode usability heuristic. Metode yang digunakan untuk mengukur usability website adalah 8 Golden Rule dari Shneiderman. Hasilnya perbaikan antarmuka marketplace desa wisata (guidehub.id) cukup mayor. Terdapat 5 variabel yang memiliki severity rate tinggi yang artinya harus diperbaiki sebelum website diluncurkan yaitu pada variabel Strive for consistency, Offer informative feedback, Prevent Errors, Permit easy reversal of action dan Support internal locus of control. Rekomendasi untuk temuan yang ada adalah bahasa yang harus konsisten, perlu adanya pemberitahuan apakah user berhasil atau gagal login, sebaiknya ada penanganan error pada saat booking dan submit tour, sebaiknya data tetap ada ketika mengisi form dan ingin kembali ke halaman sebelumnya, dan seharusnya user memiliki control sepenuhnya ketika memilih menghapus tour namun mengurungkan niat untuk menghapus

Implementasi Strategi Mitigasi Framework NIST untuk Sistem Informasi PMB Universitas AMIKOM Yogyakarta

INTISASIUniversitas AMIKOM mengembangkan sistem yang membantu pelayanan pembayaran  registrasi mahasiswa baru bernama smart PMB. Pengguna smart PMB adalah panitia PMB seksi bendahara yang kurang lebih terdiri dari 5 orang karyawan. Anggota seksi bendahara tiap tahunnya bisa berubah. Penggunaan smart PMB mungkin akan menimbulkan kekeliruan. Hasil penelitian sebelumnya ditemukan bahwa adanya  temuan risiko sekaligus mitigasinya yaitu 1. Kategori risiko tinggi yaitu koneksi internet yang tiba-tiba hilang dan secara otomatis mengganggu operasional smart PMB, penanggulangan terhadap risiko tsb adalah dengan berfokus pada perbaikan infrastruktur jaringan internet dan cadangannya 2. Kategori risiko sedang yaitu komputer yang lambat, dan Human Error. Langkah penanggulangan untuk meminimalisir risiko tsb yaitu fokus pada penambahan hardware pendukung seperti UPS, Harddisk dan membuat SOP untuk meminimalisir human error. 3. Kategori risiko rendah yaitu Laporan yang tidak valid. Strategi mitigasi yang diambil adalah dengan berfokus pada perbaikan software smart PMB dan pembuatan aturan pada kasus tertentu. Penelitian ini bermaksud memberikan analisis setelah strategi mitigasi dan rekomendasi pada penelitian berikutnya diimplamentasikan. Hasil dari penelitian ini adalah dokumentasi implementasi dari perbaikan yang sudah dijalankan oleh staff PMB. Hasilnya temuan berhasil ditanggulangi oleh mitigasi bencana, seluruh rekomendasi dijalankan sesuai dengan temuan. Penilaian risiko tiap bagian menjadi berkurang, sudah tidak ada lagi kategori tinggi (high). Kegagalan operasional smart PMB menurun tingkat risikonya menjadi medium dengan nilai 21. Komputer yang lambat sebelumnya masuk dalam kategori tinggi, berubah menjadi kategori risiko rendah. Koneksi internet yang tiba-tiba hilang menjadi lebih stabil terbukti dengan menurunnya status kategori menjadi medium, sebelumnya tinggi. Human Error dari medium menjadi rendah dengan diadakannya pelatihan untuk staff, laporan yang tidak valid yang tadinya ada pada kategori rendah tetap ada pada kategori yang sama namun nilai risikonya menurun, yaitu sebelum implementasi  memiliki nilai 8 sekarang berubah menjadi 4. Kata kunci— Implementasi, framework NIST, manajemen risiko, sistem informasi ABSTRACTAMIKOM University developed a system that helps payment services for new student registrations called smart PMB. Smart PMB users are the PMB treasurer committee section which consists of more than 5 employees. Members of the treasury section each year can change. The use of smart PMB might cause errors. The results of previous studies found that the existence of risk findings as well as mitigation are: 1. High risk categories: internet connection that suddenly disappears and automatically disrupts smart PMB operations, the risk mitigation is by focusing on improving internet network infrastructure and its reserves 2. Medium risk categories : Slow computer, and Human Error. Countermeasures to minimize the risk are focused on adding supporting hardware such as UPS, hard disk and making SOPs to minimize human error. 3. Low risk category: invalid report. The mitigation strategy taken is to focus on improving Smart PMB software and making rules in certain cases. This Study aims to implement the previous research’s mitigation strategies and recommendations. The results of this study are documentation of the implementation of improvements that have been carried out by PMB staff. As a result the findings were successfully overcome by disaster mitigation, all recommendations were carried out in accordance with the findings. Assessment of the risk of each part is reduced, there is no longer a high category. Smart PMB's operational failure decreased its risk level to medium with a value of 21. Computers that were previously slow in the high category changed to low risk categories. An internet connection that suddenly disappeared became more stable as evidenced by the decline in category status to medium, previously high. Human Error from medium becomes low with training for staff, invalid reports that were in the low category still in the same category but the risk value decreases, ie before the implementation has a value of 8 it now changes to 4Kata kunci—  NIST, Implementation, Risk Manajemen, Information System</jats:p

Implementasi Strategi Mitigasi Framework NIST untuk Sistem Informasi PMB Universitas AMIKOM YOGYAKARTA

INTISASIUniversitas AMIKOM mengembangkan sistem yang membantu pelayanan pembayaran registrasi mahasiswa baru bernama smart PMB. Pengguna smart PMB adalah panitia PMB seksi bendahara yang kurang lebih terdiri dari 5 orang karyawan. Anggota seksi bendahara tiap tahunnya bisa berubah. Penggunaan smart PMB mungkin akan menimbulkan kekeliruan. Hasil penelitian sebelumnya ditemukan bahwa adanya temuan risiko sekaligus mitigasinya yaitu 1. Kategori risiko tinggi yaitu koneksi internet yang tiba-tiba hilang dan secara otomatis mengganggu operasional smart PMB, penanggulangan terhadap risiko tsb adalah dengan berfokus pada perbaikan infrastruktur jaringan internet dan cadangannya 2. Kategori risiko sedang yaitu komputer yang lambat, dan Human Error. Langkah penanggulangan untuk meminimalisir risiko tsb yaitu fokus pada penambahan hardware pendukung seperti UPS, Harddisk dan membuat SOP untuk meminimalisir human error. 3. Kategori risiko rendah yaitu Laporan yang tidak valid. Strategi mitigasi yang diambil adalah dengan berfokus pada perbaikan software smart PMB dan pembuatan aturan pada kasus tertentu. Penelitian ini bermaksud memberikan analisis setelah strategi mitigasi dan rekomendasi pada penelitian berikutnya diimplamentasikan. Hasil dari penelitian ini adalah dokumentasi implementasi dari perbaikan yang sudah dijalankan oleh staff PMB. Hasilnya temuan berhasil ditanggulangi oleh mitigasi bencana, seluruh rekomendasi dijalankan sesuai dengan temuan. Penilaian risiko tiap bagian menjadi berkurang, sudah tidak ada lagi kategori tinggi (high). Kegagalan operasional smart PMB menurun tingkat risikonya menjadi medium dengan nilai 21. Komputer yang lambat sebelumnya masuk dalam kategori tinggi, berubah menjadi kategori risiko rendah. Koneksi internet yang tiba-tiba hilang menjadi lebih stabil terbukti dengan menurunnya status kategori menjadi medium, sebelumnya tinggi. Human Error dari medium menjadi rendah dengan diadakannya pelatihan untuk staff, laporan yang tidak valid yang tadinya ada pada kategori rendah tetap ada pada kategori yang sama namun nilai risikonya menurun, yaitu sebelum implementasi memiliki nilai 8 sekarang berubah menjadi 4. Kata kunci— Implementasi, framework NIST, manajemen risiko, sistem informas

Pengujian Heuristic Pada Antarmuka Marketplace Desa Wisata (Studi Kasus: Guidehub.Id)

Ada 229 desa wisata yang saat ini sudah terbentuk di Yogyakarta. Desa wisata tersebut memiliki permasalahan yang beragam, salah satunya adalah pendapatan warga lokal yang tidak meningkat dikarenakan keterbatasan warga dalam mempromosikan desa wisatanya. Platform guidehub.id adalah startup yang membantu desa wisata mempromosikan paket wisata yang dimiliki. Pengguna guidehub.id adalah warga desa wisata. Keragaman latar belakang dari pengguna menuntut pembuatan antarmuka yang mudah digunakan. Kesalahan perancangan antarmuka akan berakibat pada pendapatan desa, Oleh karena itu, sebelum website digunakan oleh pengelola desa wisata, perlu adanya evaluasi terhadap website guidehub.id. Penelitian ini bermaksud mengevaluasi dengan cara mencari nilai severity rate untuk selanjutnya memberikan rekomendasi kepada pengembang website dengan metode usability heuristic. Metode yang digunakan untuk mengukur usability website adalah 8 Golden Rule dari Shneiderman. Hasilnya perbaikan antarmuka marketplace desa wisata (guidehub.id) cukup mayor. Terdapat 5 variabel yang memiliki severity rate tinggi yang artinya harus diperbaiki sebelum website diluncurkan yaitu pada variabel Strive for consistency, Offer informative feedback, Prevent Errors, Permit easy reversal of action dan Support internal locus of control. Rekomendasi untuk temuan yang ada adalah bahasa yang harus konsisten, perlu adanya pemberitahuan apakah user berhasil atau gagal login, sebaiknya ada penanganan error pada saat booking dan submit tour, sebaiknya data tetap ada ketika mengisi form dan ingin kembali ke halaman sebelumnya, dan seharusnya user memiliki control sepenuhnya ketika memilih menghapus tour namun mengurungkan niat untuk menghapus.</jats:p

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Meningkatkan Keamanan Data Dari Website Phising

 INTISARIPerkembangan zaman di era modern ini sudah memasuki era revolusi industri 4.0, dimana segala aspek sudah bergantung pada sebuah teknologi. Dimana bentuk teknologi ini sudah bergerak secara otomatis dan saling terhubung dengan jaringan internet. Teknologi yang digunakan sudah bergerak otomatis dan sudah banyak yang menggunakan sebuah system cerdas. Berbicara mengenai jaringan internet dan system cerdas, maka keterkaitan dengan sebuah data yang digunakan akan semakin besar bahkan bisa sampai tergolong data dengan kategori big data. Yang mana tempat penyimpanan data juga harus disesuaikan dengan kebutuhan datanya. Selain dengan kebutuhan data yang semakin besar di era revolusi industry ini yang selalu dikaitkan dengan jaringan internet maka keamanan sebuah data juga perlu dipertanyakan. Secara tidak langsung keamanan data juga bisa menjadi masalah besar. Dengan jaringan internet setiap orang di setiap dunia bisa mengakses sebuah data yang terkoneksi dengan jaringan internet. Tidak asing lagi sekarang sudah banyak kasus pencurian data karena terhubung dengan jaringan internet. Kasus pencurian data ini sering memanfaatkan website sebagai sarana untuk mencuri datanya yang sering disebut dengan istilah website phising. Phishing masih menjadi vektor serangan teratas yang memberi akses ke penyerang untuk membuka informasi pribadi seperti kredensial login dan nomor kartu kredit. Pada 2017 lalu, Indonesia menempati urutan ke-9 jumlah serangan phising yakni satu phishing insiden per 2.380 email. Laporan terbaru F5 yang bertajuk menyebutkan, insiden penipuan (fraud) pada Oktober, November, dan Desember melonjak 50% dari rata-rata tahunan. Berpura-pura menjadi seseorang atau entitas yang terkenal adalah taktik utama. Sebanyak 71% serangan phishing pada periode 1 september – 31 Oktober 2018 menggunakan modus mengaku dari perusahaan terkenal, khususnya di industri teknologi.Kata kunci :  jaringan, internet, sistem cerdas, website phising, serangan. ABSTRACT        The development of the era in this modern era has entered the era of industrial revolution 4.0, where all aspects have depended on a technology. Where this form of technology has moved automatically and interconnected with internet networks. The technology used has moved automatically and many have used an intelligent system. Talking about the internet network and intelligent systems, the linkages with the data used will be even greater and can even be classified as data with the big data category. Which is where the data storage must also be adjusted to the data requirements. In addition to the increasing data requirements in the industrial revolution era which are always associated with the internet network, the security of a data also needs to be questioned. Indirectly data security can also be a big problem. With the internet network everyone in every world can access a data that is connected to the internet network. No stranger now there are many cases of data theft because it is connected to the internet network. This data theft case often uses websites as a means to steal data which is often referred to as phishing websites.        Phishing is still the top attack vector that gives attackers access to private information such as login credentials and credit card numbers. In 2017, Indonesia ranked 9th in the number of phishing attacks, one phishing incident per 2,380 emails. The latest F5 report entitled, fraud in October, November and December increased by 50% from the annual average. Pretending to be someone or a famous entity is the main tactic. As many as 71% of phishing attacks in the period 1 September - 31 October 2018 use the mode claimed to be from a well-known company, especially in the technology industry.Keywords: network, internet, intelligents systems, website phishing, attack.</jats:p

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Meningkatkan Keamanan Data Dari Website Phising

INTISARIPerkembangan zaman di era modern ini sudah memasuki era revolusi industri 4.0, dimana segala aspek sudah bergantung pada sebuah teknologi. Dimana bentuk teknologi ini sudah bergerak secara otomatis dan saling terhubung dengan jaringan internet. Teknologi yang digunakan sudah bergerak otomatis dan sudah banyak yang menggunakan sebuah system cerdas. Berbicara mengenai jaringan internet dan system cerdas, maka keterkaitan dengan sebuah data yang digunakan akan semakin besar bahkan bisa sampai tergolong data dengan kategori big data. Yang mana tempat penyimpanan data juga harus disesuaikan dengan kebutuhan datanya. Selain dengan kebutuhan data yang semakin besar di era revolusi industry ini yang selalu dikaitkan dengan jaringan internet maka keamanan sebuah data juga perlu dipertanyakan. Secara tidak langsung keamanan data juga bisa menjadi masalah besar. Dengan jaringan internet setiap orang di setiap dunia bisa mengakses sebuah data yang terkoneksi dengan jaringan internet. Tidak asing lagi sekarang sudah banyak kasus pencurian data karena terhubung dengan jaringan internet. Kasus pencurian data ini sering memanfaatkan website sebagai sarana untuk mencuri datanya yang sering disebut dengan istilah website phising. Phishing masih menjadi vektor serangan teratas yang memberi akses ke penyerang untuk membuka informasi pribadi seperti kredensial login dan nomor kartu kredit. Pada 2017 lalu, Indonesia menempati urutan ke-9 jumlah serangan phising yakni satu phishing insiden per 2.380 email. Laporan terbaru F5 yang bertajuk menyebutkan, insiden penipuan (fraud) pada Oktober, November, dan Desember melonjak 50% dari rata-rata tahunan. Berpura-pura menjadi seseorang atau entitas yang terkenal adalah taktik utama. Sebanyak 71% serangan phishing pada periode 1 september – 31 Oktober 2018 menggunakan modus mengaku dari perusahaan terkenal, khususnya di industri teknologi.Kata kunci :  jaringan, internet, sistem cerdas, website phising, serangan. ABSTRACT                    The development of the era in this modern era has entered the era of industrial revolution 4.0, where all aspects have depended on a technology. Where this form of technology has moved automatically and interconnected with internet networks. The technology used has moved automatically and many have used an intelligent system. Talking about the internet network and intelligent systems, the linkages with the data used will be even greater and can even be classified as data with the big data category. Which is where the data storage must also be adjusted to the data requirements. In addition to the increasing data requirements in the industrial revolution era which are always associated with the internet network, the security of a data also needs to be questioned. Indirectly data security can also be a big problem. With the internet network everyone in every world can access a data that is connected to the internet network. No stranger now there are many cases of data theft because it is connected to the internet network. This data theft case often uses websites as a means to steal data which is often referred to as phishing websites.                    Phishing is still the top attack vector that gives attackers access to private information such as login credentials and credit card numbers. In 2017, Indonesia ranked 9th in the number of phishing attacks, one phishing incident per 2,380 emails. The latest F5 report entitled, fraud in October, November and December increased by 50% from the annual average. Pretending to be someone or a famous entity is the main tactic. As many as 71% of phishing attacks in the period 1 September - 31 October 2018 use the mode claimed to be from a well-known company, especially in the technology industry.Kata kunci : network, internet, intelligents systems, website phishing, attack.</jats:p