Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Risiko Keamanan Data Pribadi Pelanggan Dalam Penggunaan Big Data Dimas Prayoga; Fisilmy Hayati; Hanif Athar Yuana Putra; Irfan Nur Rizki; Fitroh Fitroh
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i3.4381

Abstract

Abstrak— Seiring zaman yang terus berkembang, teknologi pun semakin canggih.  Dewasa ini, teknologi telah menjadi kebutuhan sekaligus menjadi ‘teman hidup’ manusia. Berbagai macam teknologi yang ada mulai dari teknologi di bidang telekomunikasi, transportasi, kesehatan, bahkan dalam bidang pertahanan dan keamanan sangat membantu bagi manusia dalam menjalankan aktivitas nya sehari-hari. Dimana dalam penerapannya teknologi ini memerlukan data pengguna yang akan dijadikan sebagai bahan dalam pertimbangan mengenai kegunaan dari teknologi tersebut. Data-data ini dapat dikumpulkan dan diolah dengan menggunakan suatu teknologi yang dinamakan Big Data. Diantara data-data yang dikumpulkan, ada data yang sensitif. Data yang sensitif yaitu data pribadi yang rentan untuk dicuri, dirusak, dan dimanipulasi. Pada paper ini akan dibahas mengenai solusi untuk mencegah risiko yang ditimbulkan oleh penggunaan Big data terhadap data pribadi, mulai dari melakukan pengamanan kode komputasi, menerapkan validasi dan penyaringan input yang menyeluruh, menerapkan access control granular, mengamankan penyimpanan dan perhitugan data, serta meninjau dan menerapkan privasi, pemeliharaan data mining, dan analisis.Kata kunci: Big Data, keamanan, data pribadi, data pengguna
Risiko Keamanan Data Pribadi Pelanggan Dalam Penggunaan Big Data Dimas Prayoga; Fisilmy Hayati; Hanif Athar Yuana Putra; Irfan Nur Rizki; Fitroh Fitroh
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 5, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v5i3.4381

Abstract

Abstrak— Seiring zaman yang terus berkembang, teknologi pun semakin canggih.  Dewasa ini, teknologi telah menjadi kebutuhan sekaligus menjadi ‘teman hidup’ manusia. Berbagai macam teknologi yang ada mulai dari teknologi di bidang telekomunikasi, transportasi, kesehatan, bahkan dalam bidang pertahanan dan keamanan sangat membantu bagi manusia dalam menjalankan aktivitas nya sehari-hari. Dimana dalam penerapannya teknologi ini memerlukan data pengguna yang akan dijadikan sebagai bahan dalam pertimbangan mengenai kegunaan dari teknologi tersebut. Data-data ini dapat dikumpulkan dan diolah dengan menggunakan suatu teknologi yang dinamakan Big Data. Diantara data-data yang dikumpulkan, ada data yang sensitif. Data yang sensitif yaitu data pribadi yang rentan untuk dicuri, dirusak, dan dimanipulasi. Pada paper ini akan dibahas mengenai solusi untuk mencegah risiko yang ditimbulkan oleh penggunaan Big data terhadap data pribadi, mulai dari melakukan pengamanan kode komputasi, menerapkan validasi dan penyaringan input yang menyeluruh, menerapkan access control granular, mengamankan penyimpanan dan perhitugan data, serta meninjau dan menerapkan privasi, pemeliharaan data mining, dan analisis.Kata kunci: Big Data, keamanan, data pribadi, data pengguna
IMPLEMENTASI EXPLORATORY DATA ANALYSIS UNTUK ANALISIS DAN VISUALISASI DATA PENDERITA STROKE KALIMANTAN SELATAN MENGGUNAKAN PLATFORM TABLEAU Irfan Nur Rizki; Dimas Prayoga; Mutiara Lia Puspita; Muhammad Qomarul Huda
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i1.3856

Abstract

Data jumlah penderita stroke di Provinsi Kalimantan Selatan didokumentasikan melalui tabel dan format Excel, tersedia di Satu Data Indonesia. Angka-angka pada data unduhan bervariasi dan terdapat kekosongan sehingga menyulitkan interpretasi dan analisis. Untuk mengatasi masalah tersebut, peneliti menggunakan metode Eksploratory Data Analysis (EDA) dengan bantuan software Tableau. Visualisasi data mencakup perubahan kasus baru, jumlah kematian akibat stroke, perbandingan kasus baru dan lama, total penderita stroke, dan tren kasus stroke di Kalimantan Selatan (2020-2022). Meskipun terjadi penurunan kasus baru dan kematian, beberapa daerah masih mengalami kenaikan kasus baru pada 2022, menunjukkan variasi tren. Analisis lebih lanjut diperlukan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan tersebut.