Penerapan Algoritma Kriptografi Kunci Simetris Dengan Modifikasi Vigenere Cipher Dalam Aplikasi Kriptografi Teks

Vigenere Cipher adalah salah satu algoritma kriptografi simetris yang tangguh. Sejak ditemukannya metode kasiski, algoritma ini menjadi sangat di-decipher, terutama apabila teks hasil enkripsi cukup panjang. Pada dasarnya algoritma ini bekerja dengan membentuk sejumlah subsequence dari teks, di mana banyak subsequence sama dengan panjang kunci. Kemudian, pada modifikasi algoritma ini, setiap subsequence dienkripsi dengan menggunakan algoritma kriptografi kunci simetris, yang dapat saling berbeda, dan dienkripsi dengan menggunakan kunci yang sama. Karena jumlah algoritma dapat sangat banyak maka algoritma yang digunakan perlu dijadikan suatu file yang berisikan konfigurasi dari algoritma-algoritma tersebut, sedemikian sehingga file ini kemudian menjadi salah satu kunci yang digunakan untuk dapat membuka cipher teks tersebut. Selanjutnya, karena telah terdapat kunci simetris, untuk meningkatkan kesulitan, file tersebut harus diamankan dengan suatu mekanisme kriptografi kunci publik. Pada penelitian ini, modifikasi algoritma Vigenere Cipher tersebut kemudian diterapkan ke bentuk aplikasi yang memungkinkan pengguna dapat melakukan proses enkripsi dan dekripsi teks dengan menggunakan konsep Vigenere Abstrak yang diterapkan oleh aplikasi. Algoritma yang dapat digunakan, hanyalah algoritma yang telah ditambahkan ke aplikasi dan telah tervalidasi oleh testcase-testcase yang telah terdaftar pada database

Optimalisasi Data Landsat 8 untuk Pemetaan Daerah Rawan Banjir dengan Ndvi dan Ndwi ( Studi Kasus : Kota Bengkulu )

Indonesia is classified as a tropical region with rainfall data ranging from medium to high. This has become one of the causes of frequent flooding. Bengkulu which is one of the provinces in Indonesia, has a topography that is at an elevation of 0-16 meters above sea level with 70% flat topography and 30% small hilly. Swamp area dominates the lowlands so that it cannot optimally absorb water into the soil. This study identifies areas with potential flooding using data obtained through Landsat 8 and processes them using the NDVI and NDWI methods. NDVI detected and classified a map into five classifications; dry land with red colour, scarce vegetation with yellow pigment, sparse vegetation with soft green colour, solid vegetation with a dark green colour. Meanwhile, NDWI classified into 3 categories; medium wetness with a brown colour, dry land with beige colour and high wet area with a blue colour

Dampak Reduksi Sampel Menggunakan Principal Component Analysis (PCA) Pada Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan Terawasi (Studi Kasus : Pengenalan Angka Tulisan Tangan)

Makalah ini membahas tentang bagaimana sebuah komputer mengenali sebuah pola citra digital berupa pengenalan angka tulisan tangan yang menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) pada pelatihan jaringan saraf tiruan terawasi model Backpropagation. Dalam penelitian ini terdapat dua pelatihan untuk mengetahui dampak reduksi sampel menggunakan PCA atau tanpa menggunakan PCA. Pada penelitian ini terdapat 1060 sampel citra angka tulisan tangan yang berformat *.jpg, sebanyak 660 sampel citra sebagai citra latih (training) dan sebanyak 400 sampel citra sebagai citra uji (testing). Sampel tesebut diambil dari angka tulisan tangan 106 responden yang berbeda. Hasil analisis menunjukan bahwa sistem memiliki tingkat pengenalan bergantung pada dimensi dan jumlah zona. Pada pelatihan pertama, jika dimensi yang digunakan adalah 40 piksel x 30 piksel maka tingkat pengenalan sebesar 86.75% dengan waktu rata-rata 0.4946 detik. Jika dimensi yang digunakan adalah 50 piksel x 40 piksel maka pengenalan sebesar 82.75% dengan waktu rata-rata untuk memproses setiap masukan adalah selama 1.063 detik. Untuk pelatihan kedua, dengan jumlah zona 5 : 5 tingkat pengenalan adalah sebesar 86% dengan waktu rata-rata adalah 0.6582 detik. Jika jumlah zona yang digunakan adalah 5 : 6 maka tingkat pengenalan sebesar 86.25% dengan waktu rata-rata selama 0.7068 detik. Kesimpulannya metode Principal Component Analysis (PCA) dapat dijadikan sebagai alternatif untuk tingkat kecepatan dan keakuratan dari pelatihan jaringan saraf tiruan