TINJAUAN ISU KEAMANAN JARINGAN KOMPUTER DI TEMPAT KERJA

Dalam tulisan ini akan dibahas beberapa isu keamanan jaringan komputer yang terdapat di tempat kerja. Tempat kerja yang dimaksud disini tidak hanya meliputi dunia perkantoran saja, tetapi juga di dunia industri secara umum, yang melibatkan pemakaian komputer dalam segala bentuk – mulai dari desktop hingga telepon VOIP dan sistem kontrol monitoring dan akuisisi data (SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition) – serta penggunaan jaringan komputer pada perangkat komputer tersebut. Di bagian akhir tulisan ini juga dibahas langkah-langkah strategis untuk mengatasi permasalahan keamanan jaringan komputer yang telah dibahas. Kata Kunci: Keamanan jaringan komputer, tempat kerja, analisi

PENGARUH PROSES DOWNSAMPLE PADA KINERJA PENGENALAN WAJAH DENGAN PENDEKATAN ROBUST REGRESSION

Salah satu pendekatan pengenalan wajah yang dipengaruhi oleh variasi iluminasi adalah Robust Regression, dimana pengenalan ciri wajah menggunakan cara yang tidak biasa dilakukan, yaitu melakukan downsample terhadap citra wajah. Secara teoritis, proses downsample dapat mengurangi informasi pada citra, sehingga mempengaruhi kinerja pengenalan wajah yang dihasilkan. Penelitian ini menguji secara empiris terhadap proses downsample tersebut pada Extended Yale Face Database B. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses downsample ternyata mempengaruhi kinerja pendekatan Robust Regression untuk pengenalan wajah. Secara umum, semakin kecil ukuran downsample yang digunakan, semakin kecil pula tingkat akurasi pengenalan wajah yang dihasilkan. Tingkat akurasi pengenalan wajah yang paling tinggi adalah jika tanpa menggunakan proses downsample. Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan melakukan uji coba pada basisdata citra standar lainnya sebagai bahan perbandingan dengan penelitian ini. Kata Kunci: Pengenalan Wajah, Robust Regression, Downsample

RANCANG BANGUN PERANGKAT LUNAK AGENT UNTUK POLLING HALAMAN WEB PADA SELANCAR WEB DALAM KOMUNITAS MENGGUNAKAN AGLET

While sutfing the internet, it's common to browse a page which has not been visited before. {[the user finds the page interesting, probably the links within the page will be visited too, in order to find more relevant iriformation. Following links of an unknown websites takes more time and may lead to irrelevant iriformation. On the other side, there might be some users with the same interest, have been visited the same page and have found out which links are useful and which are nOI. This application records useful links selected by users and will be shown to other users with the same community of interest. Aglet is used to connect client application to a database for its autonomy, its responsive ability towards its execution environments, and its ability to communicate with each other. This experiment has been conducted in an intranet environment. The result showed that a user could get some recommendation by other users on a web addresses and they could also participate in giving recommendation. Keywords: Browsing, Software Agent, Recommendation, Interest, Community, Aglet

Akumulasi Data Dari Database Multi Sumber (Studi Kasus: Penilaian Angka Kredit Dosen Di UPN “Veteran” Jawa Timur)

Jabatan akademik dosen adalah sebuah karir dan jugamerupakan pengakuan kemampuan seorang dosen dalam menjalankan Tridharma Perguruan Tinggi. Untukdapat memperolehnya, setiap dosen harus menjalani serangkaian penilaian kredit poin (Penilaian Angka Kredit-PAK) sesuai dengan aturan yang telah ditetapkan oleh pemerintah melalui Direktoral Jenderal Pendidikan Tinggi, yang sekarang berada di bawah Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi. Dosen yang dinilai harus mengisi sejumlah dokumen yang mendata kegiatan tridharma-nya selama setidaknya empat tahun ke belakang. Selain itu, setiap semester mereka juga diharuskan mengisi dokumen serupa dalam bentuk laporan Beban Kerja Dosen (BKD), berbasis Microsoft Access. Di sisi lain, UPN “Veteran” Jawa Timur juga telah mencatat data-data pribadi, pendidikan, dan sejarah akademissemua pegawainya dalam sistem informasi internal SIMPEG (Sistem Informasi Manajemen Pegawai, berbasis Borland Delphi) dan juga SIDOS (Sistem Informasi Dosen, berbasis Microsoft SQL Server) yang juga harus diisi dan rutin diupdate oleh tiap pegawai/dosen. Pada dasarnya data di ketiga sistem informasi tersebut adalah serupa dan dapat digunakan dalam proses PAK untuk menjaga konsistensi dan validitas data. Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan data dari sistem BKD dan SIMPEG dan mengintegrasikannya untuk membuat model aplikasi berbasis web untuk PAK. Terdapat total 76 data dosen dari 3 semester laporan BKD yang digunakan dalam penelitian ini. Tabel dari SIDOS digunakan sebagai template untuk desain tabel di database yang baru dibuat di sistem ini yang menggunakan framework Ruby on Rails. Sebuah rintisan aplikasi web telah dibuat untuk menampilkan data yang telah dikumpulkan dan dapat dikustomisasi untuk menampilkan informasi yang berkaitan dengan kegiatan tridharma seorang dosen tertentu

PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK HURUF TULISAN TANGAN

Abstrak. Pengenalan tulisan tangan adalah kemampuan komputer untuk mengenali input tulisan tangan dari berbagai sumber seperti dokumen, gambar/foto, layar sentuh, serta alat input lainnya. Pengenalan tulisan tangan dapat dimanfaatkan antara lain untuk pembacaan alamat pada pengiriman paket atau pengenalan tulisan pada sebuah cek bank secara otomatis. Ada tiga metode klasifikasi dasar yang banyak digunakan untuk pengenalan; yakni pohon keputusan, neural network, dan Naïve Bayes. Penelitian ini membandingkan ketiga metode klasifikasi dasar tersebut dan kombinasinya dengan algoritma boosting varian awal AdaBoost.M1 untuk mengklasifikasikan 5605 sampel huruf tulisan tangan. Data input divariasikan dalam 4 komposisi training-test set dan output yang dibandingkan adalah tingkat akurasi dan runtime. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa masing-masing algoritma yang diujicoba memiliki keunggulan masing-masing. Algoritma pohon keputusan yang dikombinasikan dengan AdaBoost dapat memberikan peningkatan akurasi hingga 15%, neural network multilayer tanpa boosting mampu memberikan tingkat akurasi yang cukup baik (rata-rata 79.3%), sedangkan Naïve-Bayes tanpa boosting memiliki runtime yang sangat baik (rata-rata 0.8225 detik) dibandingkan dengan kedua algoritma lainnya. Kata kunci: perbandingan algoritma, klasifikasi huruf tulisan tangan, neural network, pohon keputusan, Naïve Bayes, algoritma boosting

SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI AKADEMIK DAN MANAJEMEN DATA EVALUASI DIRI JURUSAN

Observasi yang dilakukan di beberapa tiniversitas khususnya Jurusan secara global membutuhkan sebuah sistem yang mampu merekam dan merigkiasifikasi semua kegiatan akademik dan administasi guna menunjang data Evaluasi Din Jurusan, Beberapa Komponen yang direkam dan diolah adalah data Mahasiswa, Dosen, Nilai, Perkuliahan, Mata Kuliah, Inventanis, Alumni, Perpustakaan, dan semua kegiatan Administrasi yang terselenggara sehari-hari di Jurusan. Sistem mi sangat cocok buat Jurusan yang tidak memiliki banyak staf untuk mengelola data administratif dan khususnya untuk menunjang data Evaluasi Din Jurusan ke Kopertis yang sangat kerap sekali di lakukan guna menunjang Akreditasi Jurusan dan Pengajuan Hibah-hibah. Dengan Sistem ml Jurusan memiliki Daftar dan Data akurat yang sudah dapat di kiasifikasikan berdasarkan tahun akademik atau periode tertentu. Kami merancang sistem mi secara cerdas untuk menjawab semua kebutuhan akademik di tingkat jurusan dan tak lupa pula Sistem ml di kemas secara meluas agar bisa di gunakan di tingkat fakultas guna menunjang sistem pendidikan yang profesional

Counting the Number of Active Spermatozoa Movements Using Improvement Adaptive Background Learning Algorithm

The most important early stage in sperm infertility research is the detection of sperm objects. The success rate in separating sperm objects from semen fluid has an important role for further analysis. This research performed the detection and calculation of human spermatozoa. The detected sperm was the moving sperm in the video data. An improvement of Adaptive Background Learning was applied to detect the moving sperm. The purpose of this method is to improve the performance of Adaptive Background Learning algorithm in background subtraction process to detect and calculate moving sperm on the microscopic video of sperm fluid. This paper also compared several other background subtraction algorithms to conclude the appropriate background subtraction algorithm for sperm detection and sperm counting. The process done in this research was preprocessing using the Gaussian filter. The next was background subtraction process, followed by morphology operation. To test or validate the detection results of any background subtraction algorithm used, the foreground mask results from the morphological operation were compared to the ground truth of moving sperm image. For visualization purposes, every BLOB area (white object in binary image) on the foreground were given a bounding box to the original frame and the number of BLOB objects present in the foreground mask were counted. This shows that the system had been able to detect and calculate moving sperm. Based on the test results, Adaptive Background Learning method had a value of F-measure of 0.9205 and succeeded in extracting sperm shape close to the original form compared to other methods

APLIKASI REKOMENDASI TAG PADA SITUS BERBAGI GAMBAR FLICKR®

Dalam sebuah situs berbagi gambar, ketika pengguna akan mengunggah sebuah gambar, biasanya akan memberikan tag/keterangan pada gambar tersebut. Tujuannya agar gambar dapat ditemukan kembali oleh pemiliknya atau oleh pengguna lain yang memiliki minat yang sama terhadap topik gambar tersebut. Aplikasi ini menerapkan teknik Asossiation Rule Miningpada tag sebuah situs berbagi gambar untuk memberikan rekomendasi pada pengunggah gambar tentang tag lainyang dapat ditambahkan pada gambar yang akan diunggah berdasarkan pada pasangan tag yang sering muncul pada database gambar yang ada, dengan mengasumsikan tag yang digunakan adalah dalam bahasa Inggris. Dalam percobaan berskala kecil ini, diambil tag awal “animal” sebagai topik utama pencarian untuk kemudian dicari tag lain yang berasosiasi dengantag tersebut. Aplikasi ini dapat menghasilkan rekomendasi tag lain ketika pengguna melakukan pencarian sebuah tag yang bertemakan “animal”. Keywords:rekomendasi tag, association rule mining, flick

APLIKASI REKOMENDASI TAG PADA SITUS BERBAGI GAMBAR FLICKR®

Abstrak. Dalam sebuah situs berbagi gambar, ketika pengguna akan mengunggah sebuah gambar, biasanya akan memberikan tag/keterangan pada gambar tersebut. Tujuannya agar gambar dapat ditemukan kembali oleh pemiliknya atau oleh pengguna lain yang memiliki minat yang sama terhadap topik gambar tersebut. Aplikasi ini menerapkan teknik Asossiation Rule Mining pada tag sebuah situs berbagi gambar untuk memberikan rekomendasi pada pengunggah gambar tentang tag lain yang dapat ditambahkan pada gambar yang akan diunggah berdasarkan pada pasangan tag yang sering muncul pada database gambar yang ada, dengan mengasumsikan tag yang digunakan adalah dalam bahasa Inggris. Dalam percobaan berskala kecil ini, diambil tag awal “animal” sebagai topik utama pencarian untuk kemudian dicari tag lain yang berasosiasi dengan tag tersebut. Aplikasi ini dapat menghasilkan rekomendasi tag lain ketika pengguna melakukan pencarian sebuah tag yang bertemakan “animal”. Kata kunci: rekomendasi tag, association rule mining, flick

Desain & analisis algoritma

Bib. hal. 130vii, 130 hlm. : il. ; 23 cm