Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.829
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELINVO (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Voice Of Informatics Symmetry: Pasundan Journal of Research in Mathematics Learning and Education JP3M (Jurnal Penelitian Pendidikan dan Pengajaran Matematika) E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi IT (INFORMATIC TECHNIQUE) JOURNAL Informatics Management, Engineering and Information System Journal Journal of Economics, Management, and Entrepreneurship Journal of Economics, Management, and Entrepreneurship
Yuda Purnama Putra
STMIK Tasikmalaya
Aerospace Engineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Voice Of Informatics

 1 
IMPLEMENTASI SUPER ENKRIPSI AES DAN RSA PADA PENGAMANAN DATA REKAM MEDIS PASIEN Yuda Purnama Putra; Teuku Mufizar; Estie Alfiyani
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

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

Abstract

Rekam Medis merupakan berkas yang memuat tentang identitas pasien, pemeriksaan, pengobatan, tindakan, dan pelayanan lain yang diberikan kepada pasien pada pelayanan Kesehatan. Informasi di dalam Rekam Medis bersifat rahasia, karena hal ini menjelaskan hubungan yang khusus antara pasien dan dokter yang wajib dilindungi. Untuk itu diperlukannya pengamanan data, dengan memanfaatkan kriptografi untuk mengamankan informasi riwayat rekam medis pasien dari orang yang tidak berhak untuk mengetahui apalagi memanipulasi data. Sistem kriptografi yang digunakan adalah Super Enkripsi AES-128-CBC dan RSA. Untuk menguji kualitas enkripsi sistem kriptografi ini digunakan metode deskriptif, dengan membandingkan ukuran file cipherteks, waktu enkripsi dan dekripsi, nilai entropi, nilai korelasi dan grafik histogram. Hasil pengujian didapat sistem kriptografi dengan Super Enkripsi memiliki keunggulan dari nilai korelasi dan entropi, dibanding dengan algoritma AES dan RSA.IMPLEMENTASI SUPER ENKRIPSI AES DAN RSA PADA PENGAMANAN DATAREKAM MEDIS PASIEN
Implementasi Modified Direction Feature (MDF) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam Pengenalan Pola Aksara Sunda Ade Taopik Hidayatuloh; Teuku Mufizar; Muhammad Rizki Nugraha; Yuda Purnama Putra; Egi Badar Sambani; Awit Marwati Sakinah
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

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

Abstract

Aksara sunda sebagai aksara nusantara diperkirakan sudah ada sejak abad ke 5, dalam bidang komputer aksara sunda sudah resmi menjadi bagian standar unicode pada tahun 2008 sehingga karakter dari aksara sunda dapat digunakan sebagai font, ataupun pada proses komputerasasi lainya. Bahasa sunda sendiri merupakan bahasa yang sehari-hari digunakan khusunya oleh masyarakat jawa barat, serta merupakan aset penting bagian dari kebudayaan sunda. Namun seiring berjalanya zaman, budaya sunda perlahan terkikis. Dari itu diperlukan tindakan guna melestarikan budaya sunda salah satunya dengan mempelajari aksara sunda. Aksara sunda mempunya pola tulisan yang rumit, dengan itu pola aksara sunda dapat dipelajari oleh komputer untuk membantu masyarakat belajar bahasa sunda. Tahap pengenalan aksara sunda terdiri dari dua proses yaitu tahap ekstraksi ciri dan klasifikasi. Metode modified direction feature (MDF) adalah salah satu metode ekstraksi ciri, dimana metode ini akan mengekstraksi ciri citra aksara sunda menjadi sebuah vektor berdasarkan arah transisi dari piksel aksara sunda tersebut. Selanjutnya metode paling mudah di implementasikan untuk klasifikasi adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). K-NN bekerja dengan cara membandingkan jarak/kemiripan antara data yang di uji dengan data latih. Hasil dari penelitian ini menjelaskan bahwa MDF dan K-NN mampu dengan baik mengenali aksara sunda, dimana akurasi tertinggi yang berhasil didapatka sebesar 87.5% dengan nilai K=5
Co-Authors Agus Dede Anggiana Algi Muhammad Sahrin Amanda Puri, Fiki Awit Marwati Sakinah Egi Badar Sambani, Egi Badar Estie Alfiyani Evi Dewi Sri Mulyani Fitri Nuraeni Hidayatuloh, Ade Taopik Latif, Dadang Muhamad Satrio Nugraha Muhammad Rizki Nugraha Pitriah Nopitasari Rizal Rachman, Rizal Saputra, Raka Aditya Shinta Siti Sundari Sidik, Rais Akbar Teuku Mufizar Toni Kusnandar Vici Suciawati