Perbandingan Kualitas Keamanan Oss Dengan Css Menggunakan Prototipe Model Kualitas Keamanan Berbasiskan Model Kompetisi Dan Penambalan

Kualitas sebuah perangkat lunak adalah faktor yang menjadi perhatian penting ketika sebuah perangkat lunak dikatakan layak untuk digunakan. Keamanan (security) merupakan salah satu faktor kualitas yang cukup signifikan menjadi bahan pertimbangan untuk menentukan jenis perangkat lunak yang akan digunakan. Adalah sebuah tantangan bagi perangkat lunak sumber terbuka (Open Source Software, disingkat OSS) untuk dapat berdiri sukses dalam komunitas dan bersaing dengan perangkat lunak sumber tertutup (Close Source Software, disingkat CSS). Adanya anggapan atau mitos yang menyoroti kelemahan OSS menjadikan alasan tersendiri untuk melakukan pembuktian bahwa kualitas yang dimiliki oleh OSS tidak lebih buruk dibandingankan CSS. Beberapa metode digunakan untuk membandingkan kualitas keamanan pada OSS dan CSS. Dalam penelitian ini diusulkan sebuah pemodelan rumus baru yang dikhususkan untuk menghitung kualitas keamanan sebuah perangkat lunak yaitu model Kompetisi dan Penambalan (Competition and Patching) serta rumus McCall sebagai pengujian. Kuisoner akan sangat membantu untuk memperoleh data yang konkrit dan objektif serta mempermudah perhitungan. Dengan demikian kuisoner akan menjadi kontribusi berarti dalam penelitian ini

Komparasi Metode Scica Dan Wica Pada Praproses Data Eeg Otak Manusia Untuk Deteksi Penyakit Epilepsi

Epilepsi merupakan salah satu kelainan pada otak manusia yang tidak dapat disembuhkan. Penyakit ini menimbulkan kejang pada tubuh dan sangat mengganggu aktivitas. Pada tingkat yang parah, epilepsi dapat membahayakan nyawa penderitanya. Oleh sebab itu, epilepsi harus dideteksi secara dini agar penderita segera mendapatkan penanganan yang tepat sehingga keadaannya tidak memburuk. Pada penelitian ini, deteksi epilepsi dilakukan dengan menggunakan beberapa metode, yaitu Independent Component Analysis (ICA), Wavelet Transform (WT), dan Multilayer Perceptron (MLP). Hasil deteksi diklasifikasikan ke dalam tiga kelas, yaitu normal, epilesi tidak kejang, dan epilepsi kejang. Data rekaman electroencephalogram (EEG) yang digunakan berasal dari ''Klinik für Epileptologie, Universität Bonn” yang diperoleh secara online. Data tersebut merupakan EEG single channel sehingga harus menggunakan teknik-teknik ICA untuk single channel, seperti Single Channel Independent Component Analysis (SCICA) dan Wavelet Independent Component Analysis (WICA). Penelitian ini membandingkan kedua teknik tersebut dalam melakukan praproses data sehingga akan terlihat teknik mana yang lebih baik. Hasil pendeteksian terbaik dihasilkan dari model yang menggunakan teknik SCICA sebagai penghilang derau dan ektraksi fitur Discrete Wavelet Transform Daubechies 6 dengan 4 level. Berdasarkan uji coba, metode tersebut menghasilkan akurasi sebesar 92.09%