Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Digital Signs Security System using AES-Blowfish-RSA Hybrid Cryptography Approach HS, Christnatalis; Husein, Amir Mahmud
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 4 No. 1 (2019): SinkrOn Volume 4 Number 1, October 2019
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (921.482 KB) | DOI: 10.33395/sinkron.v4i1.10244

Abstract

Increasing application of digital signatures in legitimate authentication of administrative documents in both public and private environments is one of the points of concern, especially the issue of security and integrity of ownership of signatures. Digital signature is a mathematical scheme, which a unit to identify and prove the authenticity of the owner of the message or document. The study aims to analyze security patterns and identification of digital signatures on documents using the RSA-AES-Blowfish hybrid cryptographic method approach for securing digital signatures, while the Kohonen SOM method is applied to identify ownership recognition of signature images. The analysis framework used in this study is each signature will be stored in the form of a digital image file that has been encrypted using hybrid method of AES-Blowfish with the SHA 256 hash function. Process of forming private keys and public keys in the signature image using the RSA algorithm. Authentic verification of the use of digital signatures on the document has 2 (two) stages, the first stage is signature will be valid used on the document if the result of hashing the selected signature image is the same based on the private key and public key entered by the user, while the second stage identification is done using the Kohonen SOM method to validate the similarity of the chosen signature with the ownership of the signature.
Analysis of Facial Image Extraction on Facial Recognition using Kohonen SOM for UNPRI SIAKAD Online User Authentication Rizal, Reyhan Achmad; HS, Christnatalis
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 4 No. 1 (2019): SinkrOn Volume 4 Number 1, October 2019
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (443.265 KB) | DOI: 10.33395/sinkron.v4i1.10242

Abstract

Academic Information System (Sistem Informasi Akademik aka SIAKAD) Online of Universitas Prima Indonesia (UNPRI) is one of the applications used to facilitate the administration process of lectures which includes the filling process of study plan cards (Kartu Rencana Studi aka KRS), study result cards (Kartu Hasil Studi aka KHS), class schedules, submission of research titles, seminars, and other processes. SIAKAD UNPRI can be accessed by students, lecturers, and academics where every user has a password that has been encrypted to maintain the security of information from people who are not responsible, password security using the encryption method needs to be changed regularly, but there are still many students, lecturers and academic community who are reluctant to change passwords. To improve the security verification stage for SIAKAD users, we propose a face recognition feature approach. Face recognition is a feature that allows the identification of someone from a digital image or video. The way the facial recognition method works is by comparing face data from the camera or images with images that were previously stored in a database. In this study, the Kohonen SOM method is proposed for face identification based on the feature extraction approach of discrete cosine transform (DCT), linear discriminant analysis (LDA) and principal component analysis (PCA) to improve the security of UNPRI SIAKAD users. The analytical framework is done by requiring students to do face taking, where each student will save 5 (five) faces extracted with facial features using the DCT, LDA and PCA model approach, feature extraction results are used as input to the Kohonen SOM network for training and testing facial recognition, then analysis of the effect of DCT, LDA and PCA feature extraction on the Kohonen network on facial recognition accuracy.
COMPARATIVE COMPRESSION OF WAVELET HAAR TRANSFORMATION WITH DISCRETE WAVELET TRANSFORM ON COLORED IMAGE COMPRESSION Christnatalis, Christnatalis; Bachtiar, Bachtiar; Rony, Rony
JITE (JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING) Vol 3, No 2 (2020): EDISI JANUARI
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (558.248 KB) | DOI: 10.31289/jite.v3i2.3154

Abstract

In this research, the algorithm used to compress images is using the haar wavelet transformation method and the discrete wavelet transform algorithm. The image compression based on Wavelet Wavelet transform uses a calculation system with decomposition with row direction and decomposition with column direction. While discrete wavelet transform-based image compression, the size of the compressed image produced will be more optimal because some information that is not so useful, not so felt, and not so seen by humans will be eliminated so that humans still assume that the data can still be used even though it is compressed. The data used are data taken directly, so the test results are obtained that digital image compression based on Wavelet Wavelet Transformation gets a compression ratio of 41%, while the discrete wavelet transform reaches 29.5%. Based on research problems regarding the efficiency of storage media, it can be concluded that the right algorithm to choose is the Haar Wavelet transformation algorithm. To improve compression results it is recommended to use wavelet transforms other than haar, such as daubechies, symlets, and so on.
Comparative Compression of Wavelet Haar Transformation with Discrete Wavelet Transform on Colored Image Compression Christnatalis Christnatalis; Bachtiar Bachtiar; Rony Rony
JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Vol 3, No 2 (2020): EDISI JANUARI
Publisher : Universitas Medan Area

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31289/jite.v3i2.3154

Abstract

In this research, the algorithm used to compress images is using the haar wavelet transformation method and the discrete wavelet transform algorithm. The image compression based on Wavelet Wavelet transform uses a calculation system with decomposition with row direction and decomposition with column direction. While discrete wavelet transform-based image compression, the size of the compressed image produced will be more optimal because some information that is not so useful, not so felt, and not so seen by humans will be eliminated so that humans still assume that the data can still be used even though it is compressed. The data used are data taken directly, so the test results are obtained that digital image compression based on Wavelet Wavelet Transformation gets a compression ratio of 41%, while the discrete wavelet transform reaches 29.5%. Based on research problems regarding the efficiency of storage media, it can be concluded that the right algorithm to choose is the Haar Wavelet transformation algorithm. To improve compression results it is recommended to use wavelet transforms other than haar, such as daubechies, symlets, and so on.
APLIKASI GAME BATTLE PUZZLE DENGAN METODE BEST FIRST SEARCH Aqil Muhammad Arviansyah; Christnatalis Christnatalis
JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Vol. 2 No. 1 (2019): Jutikomp Volume 2 Nomor 1 April 2019
Publisher : Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer Universitas Prima Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34012/jutikomp.v2i1.563

Abstract

Perancangan aplikasi ini akan membuat suatu game berbentuk battle puzzle. Penelitian ini bertujuan untuk merancang konten sebuah game yang mendidik dan tetap bisa diterima oleh masyarakat, dimana penelitian ini menggunakan metode Best First Search serta menggunakan software microsoft visual basic.net 2008 dalam perancangannya. Metode Best First Search akan mencari ruang keadaan yang paling tepat untuk mencapai solusi permasalahan yang dapat diterima dan mempercepat proses kerjanya. Penelitian ini akan sangat bermanfaat bagi masyarakat khususnya anak-anak agar pengguna dapat meningkatkan pengetahuan dan wawasan serta menjadi bahan evaluasi intelligence pengguna
Analisa Efektivitas Algoritma Minimax, Alpha Beta Pruning, dan Negamax dalam Penerapannya pada Permainan Papan (Board Game) Evta Indra; Christnatalis .; Ningot Putra Sijabat; Muhammad Alvin Riady; Josep Sutoyo Muda Lumbantobing
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 3 No. 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9767/jikomsi.v3i2.48

Abstract

Permainan berbasis komputer saat ini semakin beragam, salah satunya memiliki dukungan AI. Adapun permasalahannya tentu setiap algoritma yang dipakai tentunya memiliki kecocokan yang berbeda jika digunakan dalam sebuah permainan papan, seperti catur, ludo, halma, dan lain-lain. Oleh karena itu dilakukanlah perbandingan antara Algoritma Minimax, Alpha Beta Pruning dan Negamax pada permainan papan , dalam hal kecocokannya bila diterapkan pada permainan tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah berjenis eksperimental metodenya berfokus pada perbandingan algoritma berdasarkan kajian - kajian terhadap literatur yang sudah ada, sebanyak 40 literatur, lalu dianalisa keunggulan serta kelemahannya. Berdasarkan hasil analisa kelebihan dan kekurangan yang didapat secara keseluruhan sebanyak total 40 kasus, ditariklah kesimpulan yakni algoritma minimax cocok digunakan untuk banyak kasus perancangan permainan papan, dengan jumlah kecocokan untuk digunakan sebanyak 23 dari 40 kasus (57,5%). Hal ini dikarenakan algoritma tersebut mampu mencari semua posisi permainan untuk menghasilkan langkah gerak dalam sebuah permainan tetapi dalam beberapa kasus, prosesnya agak lambat sehingga perlu dibantu dengan optimasi algoritma lainnya.
Perbandingan Algoritma Adaptive Approximated Median Filtering dan algoritma Nonsubsampled Contourlet Transform dalam pengurangan derau (noise) citra digital Christnatalis; Steven; Aswani; MHD Awal Imam Mulqan; Andy Salim
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Vol. 3 No. 1 (2020): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI)
Publisher : Utility Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9767/jikomsi.v3i1.78

Abstract

Noise pada citra tidak hanya terjadi karena ketidaksempurnaan dalam proses pengambilan gambar, tetapi bisa juga disebabkan oleh kotoran-kotoran yang terjadi pada citra. Dalam tugas akhir ini noise yang digunakan adalah impulse noise (salt and pepper). Impulse noise biasanya terjadi selama transisi citra. Noise ini tampak sebagai impuls-impuls hitam atau putih diatas citra. Impulse noise ini dapat terjadi karena error bit acak pada saluran komunikasi. Dalam literatur, dapat ditemukan berbagai algoritma yang dapat digunakan untuk menghilangkan salt and pepper noise, seperti Adaptive Approximated Median Filter dan Non-Subsampled Contourlet Transform (NSCT). Perangkat lunak yang dirancang ini melakukan beberapa tahapan proses yaitu dimulai dari proses menentukan sebuah piksel adalah noise atau tidak berdasarkan pada nilai threshold yang diberikan. Apabila piksel tersebut merupakan noise maka nilai baru akan dihitung dan di-set pada tahapan noise reduction. Terakhir, fase image enhancement akan dilakukan untuk menghasilkan citra digital dengan kualitas yang lebih bagus. Perangkat lunak ini akan menyisipkan noise ke dalam citra input. Setelah itu, noise tersebut akan dihapus dengan menggunakan metode Adaptive Approximated Median Filter dan Non-Subsampled Contourlet Transform (NSCT). Terakhir, akan dilakukan pengujian terhadap citra hasil reduksi noise dengan menggunakan metode MSE dan PSNR.
DATA MINING ALGORITHM C4.5 CLASSIFICATION DETERMINATION CREDIT ELIGIBILITY FOR JAYA BERSAMA COOPERATIVES (KORJABE) Christnatalis Christnatalis; Roni Rayandi Saragih; Bobby Christianto Tambunan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 8, No 1 (2021): Desember 2021
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v8i1.1298

Abstract

Abstract: This study uses the C4.5 classification algorithm to determine creditworthness, clasification aims to divide the assigned object intoin a number of categories called classes. In this study, the authorusing data mining and C4.5 algorithm as the selection method. The criteria used are loan installments, prospective customer income, termloan time, status of prospective customers. This study resulted in a classification modeldecision tree using the C4.5 algorithm is included in the Excellent category Classification with an accuracy value of 98.33% and a classification error of 1.67%,so that this study uses 70% training data and 30% test data. From resultthe calculation obtained shows that the C4.5 algorithm can be usedto determine the feasibility of granting credit to Koperasi Jaya customers Together (KORJABE).            Keywords: Analysis, Credit Eligibility, C4 Algorithm, Data Mining, Method  Abstrak: Penelitian ini menggunakan metode Algoritma C4.5 klasifikasi untuk menentukan kelayakan kredit, klasifikasi bertujuan untuk membagi objek yang ditetapkan ke dalam satu  nomor kategori yang disebut kelas. Dalam penelitian ini, penulis menggunankan data mining dan algoritma C4.5 sebagai metode pemilihannya. Kriteria yang digunakan yaitu , angsuran  pinjaman,penghasilan calon nasabah,jangka waktu pinjaman ,status calon nasabah. Penelitian ini menghasillkan model klasifikasi pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 termasuk dalam kategori Excellent Classification dengan nilai akurasi sebesar 98,33% dan klasifikasi eror 1,67%, sehingga penelitian ini kan menggunakan data latih 70% dan data uji 30%. Dari hasil perhitungan yang diperoleh menunjukan bahwa algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menen tukan kelayakan pemberian kredit kepada nasabah Koperasi Jaya Bersama (KORJABE). Kata kunci: Algoritma C4.5, Analisis,  Data Mining, Kelayakan Kredit, Metode
Klasifikasi Penyakit Pada Baglog Jamur Tiram Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Christnatalis, Christnatalis; Sozaro Lase, Christoper Darius; Sitompul, Toga Hasudungan; Hondro, Anugrah Prasakti
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 11 (2024): JPTI - November 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.480

Abstract

Penelitian ini membahas permasalahan penyakit yang menyerang baglog jamur tiram, yang dapat menyebabkan penurunan kualitas dan kuantitas hasil panen. Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan sistem klasifikasi penyakit pada baglog jamur tiram menggunakan algoritma Convolutional Neural Network , sehingga memungkinkan deteksi penyakit secara cepat dan akurat. Dataset gambar baglog jamur tiram yang terkena penyakit dibagi menjadi 80% untuk data training dan 20% untuk data validation. Teknik transfer learning diterapkan untuk memanfaatkan fitur-fitur dari model pra-terlatih guna meningkatkan efisiensi pelatihan dan akurasi prediksi. Transfer learning adalah teknik dalam machine learning di mana model yang telah dilatih pada satu tugas digunakan kembali sebagai titik awal untuk tugas lain yang serupa. Proses pelatihan model dilakukan sebanyak 5 kali percobaan, masing-masing dengan 25 epoch dan mendapatkan model terbai di epoch ke 8 . Melakukan beberapa percobaan dengan berbagai konfigurasi dan mengulangi proses pelatihan beberapa kali membantu memastikan bahwa hasil yang diperoleh stabil dan tidak disebabkan oleh kebetulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan memiliki kinerja yang sangat baik dan konsisten, dengan akurasi validation yang stabil sebesar 97.14% dan nilai loss pada validation sebesar 0.0893. Akurasi validation menunjukkan persentase prediksi yang benar pada data validation, sementara nilai loss mengindikasikan seberapa baik model meminimalkan kesalahan prediksi.
Pelatihan Internet Of Things (IoT) Untuk Meningkatkan Kompetensi Digital Siswa Di Smk Negeri Jorlang Hataran Perangin Angin, Despaleri; Gultom, Togar Timoteus; Sitanggang, Delima; Yennimar, Yennimar; Prabowo, Agung; Siregar, Saut Dohot; Ridwan, Achmad; Ginting, Riski Titian; HS, Christnatalis; Manday, Dhanny Rukmana
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik Negeri Batam Vol. 7 No. 1 (2025): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik Negeri Batam
Publisher : Politeknik Negeri Batam

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

Abstract

The purpose of this community service activity is to enhance digital competency skills at SMK Negeri I Jorlang Hataran. The method used in the implementation of this activity is training through the delivery of materials, practical training on the assembly and programming of IoT devices, and a question-and-answer session. The participants of this activity consist of 37 students from the 11th grade RPL (Software Engineering) major. The instruments used in this activity include participant feedback and activity documentation. The results of the implementation show that the participants' responses to the basic computer training were overall in the good category. The percentage of student responses reached 98.20%, which falls into the very good category.