Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) JISICOM (Journal of Information System, Infomatics and Computing)
Irma Agustika Sihombing
STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGAMANAN DATA FILE DOCUMENT MENGUNAKAN KRIPTOGRAFI ENCRYPTION SYSTEM (DES) Nayuni Dwitri; Sukma Sindi; Irma Agustika Sihombing
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 4 No 1 (2020): JISICOM : Volume 4, Nomor 1, Juni 2020
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (585.505 KB)

Abstract

Banyak kasus penyadapan terhadap suatu informasi telah membuat para peneliti berpikir keras untuk mengamankan suatu data,dengan kriptografi informasi yang dianggap rahasia dapat disembunyikan dengan teknik penyandian,sehingga tidak dimengerti oleh oranglain atau pihak ketiga selain pengirim dan penerima yang dituju.Dengan mengunakan konsep Enkripsi dan Deskripsi,dimana plaintext yang dikirim dapat diubah terlebih dahulu menjadi ciphertext. Data plaintext dienkripsi dalam blok-blok 64 bit menjadi 64 bit data ciphertext menggunakan kunci 56 bit kunci internal (internal key). DES mentransformasikan input 64 bit dalam beberapa tahap enkripsi ke dalam output 64 bit. Dengan demikian, DES termasuk block cipher. Dengan tahapan dan kunci yang sama, DES digunakan untuk membalik enkripsi.Pada penelitian ini dilakukan dengan melakukan proses enkripsi pada suatu file mengunakan cara kerja Algoritma Data Encryption Sistem (DES).Hasil dari penelitian ini adalah dapat mengamankan data dan keaslian dokumen tersebut Kata Kunci: Kriptografi , Enkripsi , Deskripsi , Algoritma DES
ANALISIS ALGORITMA K-MEDOIDS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN PENYEBARAN COVID-19 DI INDONESIA Sukma Sindi; Weni Ratnasari Orktapia Ningse; Irma Agustika Sihombing; Fikrul Ilmi R.H.Zer; Dedy Hartama
(JurTI) Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 1 (2020): JUNI 2020
Publisher : Universitas Asahan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36294/jurti.v4i1.1296

Abstract

Abstract - At the beginning of March Indonesia was entering the corona outbreak virus (COVID) Every day the case of Covid-19 distribution in Indonesia continued to increase. the community is issued to conduct social distance to cut the distribution of COVID-19 distribution distributed in various regions. In Indonesia, therefore, the data that has been accommodated is certainly a lot, from the data it can be seen patterns - selection patterns of distribution of COVID-19 distribution are based on test scores, This study uses the K-Medoids method so that the distribution patterns of COVID-19 distribution can be used for the community. K-Medoids is a method of grouping Analytical sections that aim to get a set of k-clusters among the data that most require an object in the collection of data. The results of the new COVID-19 research grouping show the community produced from various regions in Indonesia. Characteristics with a body temperature above 36.9 ◦ c and with fever and cough resolution supported by one of the characteristics of COVID-19 symptoms.Kata Kunci -    K-Medoids Algorithm, Clustering, Data Mining, COVID-19, Data GroupingAbstrak - Pada awal maret Indonesia sedang di landa masuknya wabah  virus corona (covid) Setiap hari kasus penyebaran covid-19 di indonesia terus meningkat.  masyarakat diminta untuk melakukan  social distancing guna mamutus rantai penyebaran covid-19 yang tersebar diberbagai wilayah.di Indonesia.  Oleh karena itu, data yang telah ditampung pastinya banyak sekali, dari data tersebut dapat dilihat pola – pola penentuan pengelompokan penyebaran covid-19 dilakukan berdasarkan nilai tes, Penelitian ini menggunakan metode K-Medoids agar dapat diketahui pola pemilihan penentuan pengelompokan penyebaran covid-19 bagi masyarakat. K-Medoids merupakan metode Analitis partisional clustering yang bertujuan untuk mendapatkan suatu set k-cluster di antara data yang paling mendekati suatu objek dalam pengelmpokan suatu data.. Hasil penelitian pengelompokan penyebaran covid-19 baru menunjukkan bahwa masyarakat yang berasal dari berbagai wilayah di Indonesia. Cirri-ciri dengan suhu badan  di atas 36,9◦c dan dengan disertai demam dan batuk berkelanjutan menunjukkan salah satu ciri-ciri  gejalah covid-19Kata Kunci - Algoritma K-Medoids, Clustering, Data Mining,  Covid-19, Pengelompokan Data
Co-Authors Dedy Hartama Fikrul Ilmi R.H.Zer Nayuni Dwitri Sukma Sindi Weni Ratnasari Orktapia Ningse