Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.495
P-Index
This Author published in this journals
All Journal METIK JURNAL JUTIS : Jurnal Teknik Informatika JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Informatics and Digital Expert (INDEX) Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Jurnal Algoritma
Nurul Sabrina, Puspita
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Informatics and Digital Expert (INDEX)

 1 
ANALISIS SENTIMENT PENGGUNAAN VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN GEO-TAGGED TWEETS DAN ALGORITMA NAIVE BAYES Mushofy Anwary, Azy; ID Hadiana, Asep; Nurul Sabrina, Puspita
Informatics and Digital Expert (INDEX) Vol. 3 No. 2 (2021): INDEX, November 2021
Publisher : LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36423/index.v3i2.876

Abstract

Sentimen analisis adalah salah satu teknik yang dapat dilakukan untuk mengolah suatu opini dari masyarakat salah satunya pada media sosial yaitu twitter. Dengan sentiment analisis data twitter tersebut dapat diketahui apakah polaritas suatu data tersebut akan mengarah pada sifat positif, negatif, atau netral. Penelitian ini menggunakan topik vaksin Covid-19 yang didapat dari Twitter. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode naïve bayes. Metode naïve bayes adalah metode yang sering digunakan dalam mengkategorikan teks dan sangat cocok digunakan untuk implementasi analisis sentiment. Pada penelitian ini juga terdapat fitur tambahan yaitu fitur Geo-Tagged, fitur ini berguna untuk mengambil data pengguna twitter agar mengetahui lokasi dan waktu pengguna pada saat melakukan tweet. Ada beberapa proses yang dilakukan pada penelitian ini diantaranya pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing data, feature extraction, penyeimbangan kelas label, mengklasifikasikan data menggunakan metode naïve bayes, melakukan visualisasi data berupa maps dan yang terakhir yaitu evaluasi hasil. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi (79%) dengan dibantu oleh metode synthetic minority oversampling technique. Data yang digunakan sebesar 1132 dataset yang diambil langsung menggunakan Teknik crawling dengan liblary twint. Wilayah yang melakukan tweet terbanyak jatuh kepada wilayah Karawang dengan sentimen positif  70 tweet, sentimen negatif 12 tweet dan sentimen netral 13 tweet.
Kriptografi Untuk Enkripsi Ganda Pada Gambar Menggunakan Algoritma AES (Advanced Encryption Standard) Dan RC5 (Rivest Code 5) Engko M, Galih Yuga Pangestu; Id Hadiana, Asep; Nurul Sabrina, Puspita
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.
Co-Authors Aditya Bahrul 'Alam, Moch Andhika, Firza Rafiandi Ashaury, Herdi Badar, Ahmad Budiman, Firman Nur Devian, Devian Edvin Ramadhan Engko M, Galih Yuga Pangestu Gikaldi Arbiyan Septuri Hadiana, Asep Id Id Hidiana, Asep Khoirullah, Debri Komarudin, Agus Krishna Putra, Eddie Mushofy Anwary, Azy Nabiel Syahreza, Fabian Putra Permana, Daffa Raihan Martin Permana Rakhmat Umbara, Fajri Ridwan Ilyas Rizki Kurniawan, Moch. Santana, Sony Tomagola, Inda Sari Wina Witanti