cover
Contact Name
Randi Rizal
Contact Email
randirizal@unper.ac.id
Phone
+6285320132014
Journal Mail Official
index@unper.ac.id
Editorial Address
Universitas Perjuangan Tasikmalaya. Jl. PETA No. 177 Kota Tasikmalaya, Jawa Barat
Location
Kota tasikmalaya,
Jawa barat
INDONESIA
Informatics and Digital Expert (INDEX)
ISSN : 27752208     EISSN : 27150453     DOI : https://doi.org/10.36423/index.v2i02.582
INDEX merupakan Jurnal Informatika yang bertujuan untuk mengembangkan penelitian di bidang: Application E-Healthcare, E-Learning, E-Manufacturing, E-Commerce, E-Bussiness, E-Procurment E-Goverment, E-Governance Intellegent System Sistem Pakar Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Genetika Robotika Sistem Pendukung Keputusan Smart City Digital Forensics Network Forensics Smartphone Forensics Cloud Forensics Computer Forensics Manajemen Data dan Pengetahuan Pemodelan Konseptual, Bahasa dan Desain Data Mining Rekayasa Perangkat Lunak Interaksi Manusia dan Komputer Multimedia, Game dan Teknologi Seluler Keamanan Data Pengenalan Pola
Articles 2 Documents
Search results for , issue "Vol. 4 No. 1 (2022): INDEX, Mei 2022" : 2 Documents clear
Kriptografi Untuk Enkripsi Ganda Pada Gambar Menggunakan Algoritma AES (Advanced Encryption Standard) Dan RC5 (Rivest Code 5) Galih Yuga Pangestu Engko M; Asep Id Hadiana; Puspita Nurul Sabrina
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 1 (2022): INDEX, Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v4i1.884

Abstract

Pada masa kini, informasi berupa gambar sangatlah penting, terutama pada bidang kemiliteran. Gambar yang diproses melalui channel komunikasi militer, harus dirahasiakan sehingga data gambar menjadi aman dan tidak dapat dilihat oleh penyusup.maka, penerapan enkripsi gambar perlu diterapkan untuk menjaga kerahasiaan dan keamanan gambar tersebut. saat ini telah banyak algoritma algoritma untuk mengenkripsi gambar. Salah satu algoritma yang cukup populer adalah AES (Advanced Encryption Standard). AES merupakan algoritma kriptografi berjenis cipher blok yang terkenal luas dalam pengenkripsian sebuah data karena algoritma ini lebih baik untuk mencegah serangan brute force dibanding algoritma pendahulunya yaitu DES (Data Encryption Standard). AES ini akan diterapkan pada sebuah program yang berfungsi untuk mengamankan gambar kemiliteran agar tidak terjadi pencurian gambar oleh pihak ketiga. Gambar harus dienkripsi dahulu menggunakan sebuah kunci simetris sebelum dikirim ke penerima agar aman, dan penerima harus memiliki kunci dari pengirim agar dapat melakukan dekripsi terhadap gambar yang telah dienkripsi tersebut. Namun, hanya dengan menggunakan AES saja belum cukup untuk memberikan keamanan ekstra pada data gambar tersebut. diperlukan algoritma tambahan untuk melakukan enkripsi terhadap gambar yang telah dienkripsi menggunakan AES, sehingga gambar hasil enkripsi AES tidak dapat diakses juga. Salah satu algoritma yang cocok untuk diterapkan karena memiliki kunci simetris juga dan proses enkripsinya cukup cepat. Salah satu algoritma tambahan yang cukup cepat untuk melakukan enkripsi adalah RC5 (Rivest Code 5), yang dikembangkan oleh ron rivest untuk mengenkripsi file dengan cepat dan dengan kunci simetris. Dari hasil kedua algoritma di atas maka akan terbentuk suatu enkripsi ganda yang memberikan keamanan lebih terhadap data gambar militer. Tujuan dari peneliti menggunakan algoritma AES dan RC5 adalah agar data gambar lebih sulit untuk dipenetrasi serta hasilnya juga data yang terenkripsi lebih aman namun tetap mudah untuk dilakukan dekripsi.
Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Hovi Sohibul Wafa Hovi; Asep Id Hadiana; Fajri Rakhmat Umbara
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 4 No. 1 (2022): INDEX, Mei 2022
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v4i1.895

Abstract

Diabetes Mellitus (DM) atau lebih dikenal dengan sebutan penyakit kencing manis adalah penyakit kronis yang disebabkan oleh gagalnya organ pankreas memproduksi jumlah hormon insulin secara memadai sehingga menyebabkan peningkatan kadar glukosa dalam darah. Diabetes Mellitus merupakan penyakit yang berbahaya, banyak diberbagai negara terkena penyakit diabetes termasuk di Indonesia. Penyebab utama diabetes masih belum diketahui, namun banyak yang percaya bahwa faktor genetika dan gaya hidup dapat memainkan peran utama pada diabetes. Para peneliti di bidang bioinformatika telah berusaha untuk mengatasi penyakit ini dan membuat sistem untuk membantu dalam prediksi diabetes. Dari berbagai penelitian yang ada, banyak menggunakan metode seperti C4.5, KNN, Naïve Bayes, serta SVM Linier dalam membangun sistem, tapi metode SVM Radial Basis Function (RBF) jarang digunakan dikarenakan hasil akurasi yang didapat tidak cukup untuk digunakan pada sistem prediksi diabetes. Pada penelitian ini menjawab gap tersebut bahwa dengan menggunakan metode algoritma SVM Radial Basis Function (RBF) dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dengan mencapai sebesar 91%. Pengujian akurasi yang dilakukan menggunakan Confusion Matrix dan peramalan Mean Square Error dengan kfold kelipatan 10. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan apakah penderita/pasien dapat terkena penyakit diabetes atau tidak dengan menerapkan teknik data mining dan klasifikasi menggunakan algoritma SVM Radial Basis Function berbasis Forward Selection.

Page 1 of 1 | Total Record : 2