Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS

Metode Automatic Clustering dan Fuzzy Logical Relationships untuk Prakiraan Sugiarto, Singgih; Gernowo, Rachmad; Gunawan, Vincensius
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 3 (2013): Volume 3 Nomor 3 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21456/vol3iss3pp

Abstract

Penelitian mengenai prakiraan dengan menggunakan metode fuzzy time series dalam beberapa kurun waktu terahir ini terus dikembangkan, hal ini dilakukan untuk menutupi kekurangan yang ada pada prakiraan dengan menggunakan metode tradisional. Metode prakiraan tradisional seperti markov, moving average (MA),  dan autoregresive (AR) dapat berjalan untuk memprakirakan data stasioner, tetapi tidak untuk data yang tidak stasioner. Sedangkan auto regresive integrated moving average (ARIMA) dan Box-Jenkins dapat berjalan dengan baik dengan data tidak stasioner. Metode fuzzy time series dapat digunakan dengan baik untuk kedua jenis data tersebut. Salah satu hasil pengembangkan prakiraan fuzzy time series adalah metode automatic clustering dan fuzzy logical relationship yang dalam penelitian ini akan diimplementasikan untuk prakiraan permintaan kredit. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini hasil prakiraan dapat menghasilkan lebih dari satu periode yang akan datang dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh rentang periode terhadap error yang dihasilkan. Selain itu juga dalam penelitian ini jumlah interval dibagi kedalam beberapa sub interval dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh pembagian sub interval terhadap error yang dihasilkan.   Kata kunci : Fuzzy time series, automatic clustering dan fuzzy logical relationship
Pengukuran Tingkat Risiko dan Keamanan Informasi Menggunakan Metode FMEA Berbasis ISO/IEC 27001 pada Instansi XYZ untuk Keamanan Sistem Informasi Kusnandar, Aris; Rochim, Adian Fatchur; Gunawan, Vincensius
Jurnal Sistem Informasi Bisnis Vol 14, No 4 (2024): Volume 14 Nomor 4 Tahun 2024
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21456/vol14iss4pp375-384

Abstract

The more information stored in an organization, the higher the risks that may arise, such as damage, loss, or the exposure of personal information to irresponsible parties. XYZ Institution faces information security threats from various sources, including data theft, damage, and computer hacking. It is essential for the organization to understand the level of information security risk to ensure information remains secure. Therefore, this study proposes measuring information security risk using the FMEA method and analyzing information security risks based on ISO/IEC 27001:2013. The aim of this study is to identify and assess the level of information security risk at XYZ Institution to provide recommendations for information security. The study's results revealed 4 high-risk information security threats, 9 medium-risk threats, and 16 low-risk threats. The findings demonstrate that the organization needs to pay more attention to information security to ensure its smooth operation in the future.