Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.232
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Masyarakat Informatika Jurnal Simetris Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Scientific Journal of Informatics JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Proceeding SENDI_U Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Journal of Soft Computing Exploration Community: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Informatika Polinema (JIP) Scientific Journal of Informatics Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK)
Sinaga, Daurat
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
IMPLEMENTASI KRIPTOGRAFI VIGENERE CIPHER PADA MEDIA TEKS DENGAN KOMBINASI TRANSPOSISI KOLOM Sinaga, Daurat; Umam, Chaerul
Proceeding SENDI_U 2018: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (328.929 KB)

Abstract

Popularitas implementasi kriptografi pada media teks masih terus ada sampai saat ini, hal ini dibuktikan dengan berbagai penelitian mengenai penyelesaian kasus tertentu khususnya pada berbagai media teks. Salah satu media yang digunakan adalah media teks dan pada penelitian ini, digunakan media teks sebagai implementasi kriptografi menggunakan algoritma vigenere cipher dengan kombinasi algoritma transposisi kolom. Dalam penelitian ini membuktikan bahwa pesan asli (plaintext) dapat di proses enkripsi dengan baikmenggunakan kombinasi algoritma tersebut serta dapat dikembalikan seperti semua (didekripsi secara sempurna. Selain itu, penelitian ini juga membuktikan apabila salah satu karakter dari text tersebut diubah, maka akan mengubah semua karakter pada pesan yang terenkripsi (cipherteks). Untuk menentukan tingkat keamanan data pesan dengan menggunakan avalanche effect dengan 5 (lima) buah percobaan mendapatkan nilai tertinggi 45,416. Salah satu komponen dalam avalanche effect adalah bit flipping atau dapat disebut juga perubahan bit dalam suatu proses enkripsi. Dalam bit flipping ini digunakan untuk menentukan perubahan bit sebelum dan sesudah proses enkripsi berjalan sehingga mempengaruhi dapat meningkatkan proses keamanan dalam proseskriptografi tersebut.
IMPLEMENTASI SHA512 PADA APLIKASI KRIPTOGRAFI FILE Sinaga, Daurat; Jatmoko, Cahaya
Proceeding SENDI_U 2019: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (872.171 KB)

Abstract

Permasalahan ini muncul bermula dari tindakan kriminal seperti halnya mencuri data atau files rahasia/penting (hacker) yang ada di desktop tanpa sepengetahuan pemilik data tersebut kemudian membuka data tersebut dan menyebarluaskan ke pihak yang tidak memiliki hak atas data atau files tersebut. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengamankan data dari serangan hacker atau pihak yang tidak bertanggung jawab dan tidak mempunyai hak membuka dan menyebarluaskan dalam data atau files rahasia/penting tersebut. Dengan proses mengubah file kedalam format .enc, proses seperti ini dapat dinamakan sebagai mengenkripsi file agar data kita aman dari serangan hacker dengan menggunakan algoritma SHA-512 Hashing pada kriptografi dengan tools yang digunakan yaitu NetBeans IDE 8.0.2 serta menggunakan bahasa pemograman Java yang berbasis desktop ini. File yang diinputkan ke dalam aplikasi, lalu setelah itu user memasukan kunci yang dienkripsi dengan algoritma SHA-512 untuk mengamankan isi file yang akan diamankan. Data yang telah berhasil dienkripsi tidak mengurangi ukuran data dari file tersebut begitupun juga dengan setalah didekripsi
EKTRAKSI FITUR GLCM PADA K-NN DALAM MENGKLASIFIKASI MOTIF BATIK Jatmoko, Cahaya; Sinaga, Daurat
Proceeding SENDI_U 2019: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (800.239 KB)

Abstract

Batik dipolakan menggunakan metode GLCM yang akan menghasilkan fitur energy, contrast, correlation, homogenity dan entropy. Kemudian fitur-fitur tersebut dijadikan input untuk proses klasifikasi data training dan data testing menggunakan metode KNN dengan menggunakan pencarian jarak ecludean. Klasifikasi dilakukan sebanyak 2 kali, perbedaanya terletak pada penggunaan jumlah fitur pada saat ekstraksi fitur tekstur. Yang pertama menggunakan 4 fitur yaitu energy, contrast, correlation, dan homogeneity. Klasifikasi selanjutnya menggunakan 5 fitur yang memberikan informasi nilai-nilai energy, contrast, correlation, homogeneity, dan entropy. Dari kedua klasifikasi tersebut, akan dikomparasi mana yang menghasilkan akurasi terbaik. Data training dan data testing diuji coba menggunakan perhitungan Recognition Rate untuk evaluasi sistem
WATERMARKING CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN DICRETE COSINE TRANSFORM Sinaga, Daurat; Jatmoko, Cahaya
Proceeding SENDI_U 2021: SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS
Publisher : Proceeding SENDI_U

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

Abstract

Pada dunia digital, terdapat banyak konten multimedia yang digunakan secara illegal, seperti plagiasi, modifikasi, dan persebarluasan, ditambah kurang pedulinya masyarakat terhadap hak milik sebuah karya menyebabkan pelaku secara tidak sadar melakukan penyalahgunaan hak cipta. Untuk mengantisipasi hal tersebut dibuatlah sebuah solusi untuk melindungi identitas pemilik sebuah karya, yaitu dengan watermarking. Pengaplikasian watermarking menggunakan teknik (Discrete Cosine Transform (DCT). Teknik DCT ini menyisipkan sebuah watermark yang tak nampak secara kasat mata pada citra digital sehingga dapat digunakan sebagai pembuktian atas hak cipta dengan identitas pemilik yang valid dan otentik. Hasil implementasi menggunakan 60 citra grayscale menghasilkan nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) antara 33 sampai 46 dB. Hal ini menandakan bahwa DCT menghasilkan nilai imperceptibility yang cukup baik.
A High Performace of Local Binary Pattern on Classify Javanese Character Classification Susanto, Ajib; Sinaga, Daurat; Sari, Christy Atika; Rachmawanto, Eko Hari; Setiadi, De Rosal Ignatius Moses
Scientific Journal of Informatics Vol 5, No 1 (2018): May 2018
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v5i1.14017

Abstract

The classification of Javanese character images is done with the aim of recognizing each character. The selected classification algorithm is K-Nearest Neighbor (KNN) at K = 1, 3, 5, 7, and 9. To improve KNN performance in Javanese character written by the author, and to prove that feature extraction is needed in the process image classification of Javanese character. In this study selected Local Binary Patter (LBP) as a feature extraction because there are research objects with a certain level of slope. The LBP parameters are used between [16 16], [32 32], [64 64], [128 128], and [256 256]. Experiments were performed on 80 training drawings and 40 test images. KNN values after combination with LBP characteristic extraction were 82.5% at K = 3 and LBP parameters [64 64].
Learning Vector Quantization for Robusta and Arabica Coffee Classification Jatmoko, Cahaya; Sinaga, Daurat; Lestiawan, Heru; Hadi, Heru Pramono
Journal of Applied Intelligent System Vol. 8 No. 2 (2023): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v8i2.7343

Abstract

ANN or artificial neural network is a way to solve various kinds of problems to make decisions based on training. One of the methods of JSt which contains competitive and supervised learning. Where this layer will automatically learn the classification of the closest input distances and will be distributed to the same class. there are 2 types of coffee beans that are famous in the world, namely arabica and robusta, for some people or the layman it will be very difficult to distinguish these 2 types of coffee beans apart from the fact that the shape is almost the same the color looks almost the same but there are a number of differences in the two coffee beans which we can see from the shape of the seed. Robusta has a shape that tends to be round and smaller in size, and has a rougher texture. Arabica, on the other hand, is slightly flatter and longer in shape. The size is slightly bigger than Robusta but the texture of Arabica is smoother than Robusta. This is the basis of this study where the images of the two coffee beans will be extracted using the first-order texture feature extraction method based on MU parameters, standard deviation, skewness, energy, entropy, and smoothness. The method for collecting data was in the form of a quantitative method using images from each coffee bean, both Arabica and Robusta, with a total of 130 images. The comparison between training_data and test_data is 80:20. Through research conducted in the form of performance parameters with the best accuracy, including: Learning rate 0.01, max epoch or maximum iteration of 10 and 30%, the amount of training data used is 39 training images and 26 test images resulting in an accuracy presentation of 71% for the training process and error with a percentage of 96% for the test process.
Prediction of Sleep Disorders Based on Occupation and Lifestyle: Performance Comparison of Decision Tree, Random Forest, and Naïve Bayes Classifier Lestiawan, Heru; Jatmoko, Cahaya; Agustina, Feri; Sinaga, Daurat; Erawan, Lalang
(JAIS) Journal of Applied Intelligent System Vol. 8 No. 3 (2023): Journal of Applied Intelligent System
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/jais.v8i3.8987

Abstract

Health is a very important thing in life. Therefore, to maintain health, we need adequate rest. Without adequate rest, the body will not be healthy and fit. In this study, a person's sleep disorder prediction will be made based on their lifestyle and work. The predictions made will classify sleep disorders that are absent, sleep apnea and insomnia from certain lifestyles and work. The methods used to make predictions are decision tree classifier, random forest classifier and naïve Bayes classifier. The test was carried out using a total of 375 data which was broken down into 70% training data and 30% testing data. The results obtained after testing with test data are by using the decision tree classifier algorithm to get an accuracy of 89.431%, using the random forest classifier algorithm to get an accuracy of 90.244% and by using the naïve Bayes classifier algorithm to get an accuracy of 86.992%.
An optimation of advanced encryption standard key expansion using genetic algorithm and least significant bit integration Marjuni, Aris; Rijati, Nova; Susanto, Ajib; Sinaga, Daurat; Purwanto, Purwanto; Hasibuan, Zainal Arifin; Yaacob, Noorayisahbe Mohd.
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 13, No 6: December 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v13i6.8367

Abstract

Ensuring data security in today’s digital landscape is of paramount importance, driving the exploration of advanced techniques for safeguarding confidential information. This study introduces a robust approach that combines advanced encryption standard (AES) encryption with key expansion, genetic algorithms (GA), and least significant bit (LSB) embedding to achieve secure data concealment within digital images. Motivated by the pressing need for enhanced data protection, our work addresses the critical challenge of securing sensitive information from unauthorized access. Specifically, we present a systematic methodology that integrates AES encryption for robust data security, GA for optimization, and LSB embedding for subtle information concealment. Through comprehensive experimentation, involving images such as ‘Lena.jpg,’ ‘Peppers.jpg,’ and ‘Baboon.jpg,’ we demonstrate the efficacy of our approach. The imperceptible modification rates mean squared error (MSE) of 0.199, 0.101, and 0.105, coupled with high peak signal-to-noise ratios (PSNR) of 10.04 dB, 9.95 dB, and 9.79 dB respectively, underscore the fidelity and subtlety of the embedded information. This study contributes to the ongoing discourse on data security by offering a comprehensive and innovative approach that addresses the evolving challenges in safeguarding digital information.
Non-Blind Watermarking Menggunakan Discrete dan Wavelet Transform Sinaga, Daurat; Jatmoko, Cahaya
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 13, No 1 (2022): JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.13.1.43714

Abstract

Pada zaman sekarang orang mudah untuk mengakses internet sehingga semua orang dapat memperoleh suatu karya seni digital seperti gambar dengan mudah, kemudian seseorang dapat memodifikasi dan menyebarkan kembali karya tersebut tanpa izin atau tanpa memberikan sumber originalnya. Pada masalah ini dibutuhkan upaya untuk memberikan watermark yang tidak terlihat sehingga tidak mudah untuk menghilangkan watermark gambar tersebut, menggunakan kombinasi DCT dan DWT 1 level untuk memberikan watermark secara tak terlihat pada suatu karya seni. Dari metode kombinasi DCT-DWT diperoleh dengan gambar watermark 64x64 nilai PSNR 39.1529 dB dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode kombinasi DCT-DWT mendapatkan nilai imperceptibility yang baik. Ketahanan gambar diuji dari berbagai proses maipulasi gambar seperti noise, filter, kompresi JPG, dan lain-lain. Hasil dari manipulasi gambar mendapatkan rata-rata NCC bernilai lebih dari 0.6 sehingga dapat disimpulkan metode DCT-DWT tahan (robust) terhadap beberapa serangan citra.
Peningkatan Deteksi Posisi Wajah Manusia dengan Metode Normal PDF berbasis Algoritma Viola-Jones Pramunendar, Ricardus Anggi; Megantara, Rama Aria; Alzami, Farrikh; Prabowo, Dwi Puji; Pergiwati, Dewi; Sinaga, Daurat
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 15, No 1 (2024): JURNAL SIMETRIS VOLUME 15 NO 1 TAHUN 2024
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/simet.v15i1.10617

Abstract

Deteksi kulit manusia dalam pengolahan citra memiliki peran penting dalam aplikasi seperti analisis gerakan, pencarian citra berbasis konten, interaksi manusia komputer, dan analisis pelacakan gerakan manusia. Meskipun banyak penelitian telah dilakukan, masih ada kendala dalam menghadapi variasi warna kulit manusia yang kompleks. Dalam penelitian ini, diusulkan peningkatan kinerja deteksi kulit manusia dengan memanfaatkan algoritma deteksi wajah Viola-Jones untuk menentukan posisi wajah dalam citra. Selain itu, diterapkan juga teknik pemisahan region kasar dan halus pada wajah guna meningkatkan hasil deteksi kulit manusia. Penggunaan Normal PDF digunakan untuk mencari probabilitas piksel kulit dalam citra. Metode yang diusulkan berhasil mencapai tingkat akurasi tinggi, di mana sebagian besar citra uji memiliki akurasi di atas 90%. Meskipun terdapat beberapa citra yang memiliki akurasi lebih rendah dibandingkan metode sebelumnya, secara keseluruhan metode yang diusulkan mampu meningkatkan kinerja deteksi kulit manusia. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan kontribusi berharga dalam pengembangan metode deteksi kulit manusia yang lebih baik.
Co-Authors Abdussalam Abdussalam, Abdussalam Agustina, Feri Ajib Susanto Alzami, Farrikh Award Widya Laksana, Deddy Cahaya Jatmoko Candra Irawan Chaerul Umam Christy Atika Sari De Rosal Ignatius Moses Setiadi Doheir, Mohamed Dwi Puji Prabowo, Dwi Puji Eko Hari Rachmawanto Elkaf Rahmawan Pramudya Erna Zuni Astuti Guruh Fajar Shidik Hadi, Heru Pramono Hedriyanto, Novi Heribertus Himawan Heru Lestiawan Lalang Erawan Marjuni, Aris Megantara, Rama Aria Mulyono, Ibnu Utomo Wahyu Nova Rijati Pergiwati, Dewi Pulung Nurtantio Andono Ricardus Anggi Pramunendar Saifullah, Zidan Sindhu Rakasiwi suprayogi Suprayogi Suprayogi Syamsiar, Syamsiar Yaacob, Noorayisahbe Mohd Yaacob, Noorayisahbe Mohd. Zainal Arifin Hasibuan