Claim Missing Document
Check
Articles

ISO 27001 Sebagai Metode Alternatif Bagi Perancangan Tata Kelola Keamanan Informasi (Sebuah Usulan Untuk Diterapkan di Arsip Nasional RI) Dicky Rutanaji; Sri Suning Kusumawardani; Wing Wahyu Winarno
Retii Prosiding Seminar Nasional ReTII ke-12 2017
Publisher : Institut Teknologi Nasional Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Seri ISO/IEC 27001 merupakan standar yang sering digunakan untuk mengetahui kebutuhan untuk menerapkan keamanan sistem informasi. Dengan penerapan ISO/IEC 27001 dapat melindungi aspek-aspek dari keamanan informasi yaitu confidentiality, integrity dan availability. Adanya tata kelola data pemerintahan yang efisien, transparan, inovatif dan patisipatif dalam hal ini keamanan data dan informasi akan memiliki peran penting dalam mewujudkan penyelenggaraan pemerintahan yang baik dan bersih. Oleh karena itu kemampuan untuk menyediakan informasi secara cepat dan akurat merupakan hal yang esensial. Salah satu bentuk dukungan dan penyelenggaraan keamanan informasi adalah dengan adanya tata kelola keamanan informasi (Information Security Governance) bagi pemerintahan. Paper ini dimaksudkan untuk menunjukkan kelebihan ISO 27001 sebagai sebuah metode yang paling cocok (fit) untuk digunakan dalam perancangan tata kelola keamanan informasi arsip digital berbasis komputasi awan di lingkungan Arsip Nasional RI.Kata Kunci: tata kelola, keamanan informasi, ISO 27001, komputasi awan
Pengujian Kegunaan Aplikasi APOA Menggunakan System Usability Scale untuk Mendukung Revolusi Industri 4.0 Anggi Destiyarto; Sri Suning Kusumawardani; Ridi Ferdiana
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 3 No. 1 (2019): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-III Tahun 2019
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v3i1.516

Abstract

Revolusi Industri 4.0 mengubah pola kebutuhan pengguna terhadap aplikasi. Penerapan teknologi informasi dalam kegiatan keimigrasian merupakan hal yang tidak dapat dihindarkan untuk menjaga kedaulatan negara. Peningkatan sektor pariwisata dan perdagangan internasional telah membuat pengamanan orang asing menjadi lebih kompleks. Keamanan pada wilayah Indonesia menghadapi lebih banyak unsur kriminal, penyeberangan ilegal, identitas dan dokumen palsu, atau penyelundupan. Aplikasi Pengawasan Orang Asing (APOA) dibangun untuk memantau lalu lintas orang asing serta keberadaan dan kegiatannya di wilayah Indonesia. Keberadaan orang asing dapat dilaporkan dalam waktu 1x24 jam sejak orang asing tersebut mulai menginap. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji kegunaan dari aplikasi berbasis web yang telah diimplementasikan. Fokus survei penelitian ini adalah pengujian kegunaan aplikasi APOA yang disediakan oleh Direktorat Jenderal Imigrasi Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia Republik Indonesia. Pengujian kegunaan dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner kepada responden, yang diproses menggunakan System Usability Score (SUS). Rata-rata skor SUS adalah 58,18 menunjukkan bahwa aplikasi APOA berada pada posisi marginal rendah. Ini berarti bahwa aplikasi belum dapat digunakan dan membutuhkan pengembangan lebih lanjut, namun masih diperlukan untuk responden sebagai sarana pelaporan orang asing. Skor SUS tertinggi adalah 77,5 berarti dapat digunakan dan yang terendah adalah 45,0 yang berarti tidak dapat digunakan.
Machine Learning Untuk Estimasi Posisi Objek Berbasis RSS Fingerprint Menggunakan IEEE 802.11g Pada Lantai 3 Gedung JTETI UGM Chairani Chairani; Widyawan Widyawan; Sri Suning Kusumawardani
JURNAL INFOTEL Vol 7 No 1 (2015): May 2015
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v7i1.23

Abstract

Penelitian ini membahas tentang estimasi posisi (localization) objek dalam gedung menggunakan jaringan wireless atau IEEE 802.11g dengan pendekatan Machine Learning. Metode pada pengukuran RSS menggunakan RSS-based fingerprint. Algoritma Machine Learning yang digunakan dalam memperkirakan lokasi dari pengukuran RSS-based menggunakan Naive Bayes. Localization dilakukan pada lantai 3 gedung Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JTETI) dengan luas 1969,68 m2 dan memiliki 5 buah titik penempatan access point (AP). Untuk membentuk peta fingerprint digunakan dimensi 1 m x 1 m sehingga terbentuk grid sebanyak 1893 buah. Dengan menggunakan software Net Surveyor terkumpul data kekuatan sinyal yang diterima (RSS) dari jaringan wireless ke perangkat penerima (laptop) sebanyak 86.980 record. Hasil nilai rata-rata error jarak estimasi untuk localization seluruh ruangan di lantai 3 dengan menggunakan algoritma Naive Bayes pada fase offline tahap learning adalah 6,29 meter. Untuk fase online dan tahap post learning diperoleh rata-rata error jarak estimasi sebesar 7,82 meter.