Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Optimalisasi Keamanan Data Teks Menggunakan Kombinasi Algoritma Kriptografi ElGamal Dan Vigenere Cipher Bonifacius Vicky Indriyono; Natalinda Pamungkas; Wildan Mahmud; Zudha Pratama; Imelda Dimentieva; Pita Mellati
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3400

Abstract

Tidak dapat disangkal bahwa perkembangan teknologi informasi saat ini menyebabkan peningkatan kebutuhan akan informasi. Peningkatan ini memicu timbulnya kejahatan terhadap informasi yang ditukar, baik dalam bentuk pencurian maupun penyadapan informasi. Akibatnya, informasi yang seharusnya bersifat rahasia menjadi dapat diakses oleh pihak yang tidak berkepentingan. Untuk menjaga kerahasiaan informasi, diperlukan metode tertentu. Salah satu metode yang bisa dipakai adalah algoritma kriptografi ElGamal dan Vigenere Cipher. Algoritma ElGamal adalah algoritma kriptografi kunci publik yang menggunakan kunci publik untuk enkripsi dan untuk dekripsi nya menggunakan kunci privat. Sementara itu, Vigenere Cipher adalah metode enkripsi alfabetik di mana teks dienkripsi melalui pergeseran karakter yang berbeda dalam teks. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan pesan teks dengan menggabungkan algoritma ElGamal dan Vigenere Cipher. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pesan teks yang dienkripsi dengan menggunakan Vigenere Cipher dan ElGamal menjadi makin sulit untuk diakses oleh pihak yang tidak berwenang karena adanya banyak pergeseran karakter serta penggunaan kunci yang lebih kompleks.
Expert System for Detection of Diseases in Layers Using Forward Chaining and Certainty Factor Methods Kevin Febrianto; Erika Devi Udayanti; Bonifacius Vicky Indriyono; Wildan Mahmud; Iqlima Zahari
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 14, No 2 (2023): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.14.2.52266

Abstract

Inaccuracies in the process of diagnosing a type of disease result in errors in handling so that it will pose a risk of death. Accurate diagnostic process results require a high level of confidence so that the results are truly convincing. Current technological developments are making more and more mindsets for the development of information technology in the field of computerization born. One of them is an expert system. This expert system is often used to analyze disease in laying hens. The deficiency in previous research is that there is no degree of confidence so what happens is that the diagnosis often only uses the value of the expert. The role of the system user is only to select the available symptoms without giving the weighted value of the selected symptoms. This study aims to build an expert system capable of detecting symptoms in laying hens by assigning a degree of confidence to each symptom. The system is built with a combination of forward chaining techniques with a certainty factor, the weight value is based on a combination of the weight of symptoms from users and experts to anticipate conditions that are not ideal. Several stages in the research include data collection, knowledge base modeling, implementation into applications and testing. The conclusion that can be drawn from the trial results is that the system can show a maximum validity value of up to 100% when compared to manual calculations.