Garuda - Garba Rujukan Digital

Implementasi Steganografi Menggunakan Metode Spread Spectrum Dalam Pengamanan Data Teks Pada Citra Digital Nasution, Yusuf Ramadhan; Furqan, Mhd.; Sinaga, Meri
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 4, No 2 (2020): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v4i2.226

Various techniques are used to protect digital information, especially information that is kept secret from people who are not entitled to the right of access to information, one of which is the technique of steganography. Steganography technique is a technique used to secure data by inserting or hiding data into an object without changing the shape of the object; one of the objects is a digital image. The steganography technique also has several methods, namely the Spread Spectrum method. Spread Spectrum is a method of communication where information signals are spread across all available frequencies by selecting where to insert data at low frequencies and adding pseudo-noise (PN). This study secures text data with the Spread Spectrum steganography technique on digital image objects by the steps of changing the value of the RGB pixel image and text data into binary, spreading the text data, followed by key generation and the modulation process of spreading text data with the generated key results. To produce a stegano image with an RGB pixel value that changes the value of 0 to 1 value that does not affect the color reproduction of the RGB pixel image.

Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berdasarkan Tekstur Warna Berbasis Android Furqan, Mhd.; Nasution, Yusuf Ramadhan; Fadillah, Rini
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 6, No 1 (2022): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v6i1.421

The Skin is an important part of the human body which is used to protect organs from external disturbances (radiation, heat, sharp objects, etc.). the surface of the skin is divided into several textures, namely soft, rough, and supple. The skin also stores fat and is supple. The skin also stores fat and nerves which help in the process of human senses, the skin can also experience bacterial interference that can cause disease, the easiest thing to identify affected skin is through visuals (images). This research is to implement the naive bayes algorithma to classify android based skin diseases in helping the identification process of skin diseases based on visual form (color). Based on the results of the study that the classification of skin diseases (eczema, acne, chicken pox, etc). can be indentified through the naive bayes method and can obtain an accuracy of 75%.

Implementasi Algoritma ChaCha20 Pada Pengamanan File Citra Bitmap Rahim, Fitra; Nasution, Yusuf Ramadhan; Supiyandi
JURNAL FASILKOM Vol. 14 No. 3 (2024): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v14i3.7956

Kemajuan teknologi informasi telah mempermudah pertukaran citra digital, termasuk format bitmap seperti BMP dan PNG. Namun, format citra ini tidak memiliki fitur keamanan bawaan, sehingga rentan terhadap akses tidak sah. Untuk mengatasi hal ini, algoritma stream cipher ChaCha20 dieksplorasi sebagai solusi alternatif yang ringan dan efisien dalam mengamankan citra bitmap. ChaCha20 bekerja dengan menghasilkan keystream dari blok initial state berukuran 512-bit melalui operasi quarterround, yang memungkinkan enkripsi dan dekripsi data secara cepat tanpa mengorbankan keamanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ChaCha20 efektif dalam mengamankan citra, terbukti dari perbedaan mencolok antara citra asli dan terenkripsi, yang terdeteksi melalui pengamatan visual dan analisis histogram. Dari 20 citra yang didekripsi, 18 di antaranya identik dengan citra asli, sedangkan dua lainnya mengalami perubahan ukuran berkas dan warna piksel yang tidak kasat mata, yang disebabkan oleh perbedaan interpretasi codec OpenCV. Ukuran berkas lebih memengaruhi waktu pemrosesan dibandingkan formatnya, dan analisis kinerja enkripsi-dekripsi menunjukkan perbedaan waktu yang minimal pada sebagian besar sampel ChaCha20, mengindikasikan stabilitas performa algoritma ini. Setiap ciphertext mengalami peningkatan ukuran 12 byte untuk penyimpanan nonce di akhir berkas. Selain itu, format PNG mengalami peningkatan ukuran file hingga 2.704%, menunjukkan adanya inefisiensi dalam kompresi data terenkripsi. Oleh karena itu, penelitian lanjutan disarankan untuk melakukan pengoptimalan & efisiensi kinerja sistem serta menambah dukungan format JPG dan GIF, agar memberikan manfaat yang lebih luas dalam pengamanan file citra. Penambahan ini akan meningkatkan penerapan algoritma pada berbagai jenis file citra yang umum di industri.

PERBANDINGAN METODE AUTOREGRESIF INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN ALGORITMA MONTE CARLO UNTUK MEMPREDIKSI SUATU HARGA BAHAN POKOK Rangkuti, M. Naufal; Nasution, Yusuf Ramadhan; Hasibuan, Muhammad Siddik
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 7, No 4 (2024): November 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i4.2315

Abstract: The most frequently consumed staple food by humans is staple food which is a mandatory menu for humans. Staple food is also commonly called sembako which is an abbreviation of nine staple foods whose names are already familiar to Indonesia. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Monte Carlo use data from the Medan City Trade Office. Based on the Monte Carlo method, the price prediction results using the application produce price prediction results in the range of 12000 to 13000 on the first, fifth and sixth days worth 13000 and the other days are 12000, then when the MSE value calculation is carried out with the predicted price and actual price, the Monte Carlo method produces an MSE value of 300000. Then based on the Arima Method when the data stationarity test is carried out, the ACF and PACF plot tests are obtained, the possible models are Arima (1,1,0), Arima (2,1,0), Arima (3,1,0), Arima (0,1,1), Arima (1,1,1), Arima (2,1,0) and Arima (3,1,0). Then when the best model test is carried out by comparing the smallest MSE value in the possible models, the best model is the Arima method with Model 3,1,1 which produces a stable price prediction at a price of 12000 in the price prediction forecast on day 1 to day 10. And when the predicted price calculation is carried out with the actual price, it produces an MSE value of 0. Keywords: Website, Staple Materials, Arima, Monte Carlo Methods, Python. Abstrak: Bahan pokok yang paling sering dikonsumsi oleh manusia adalah bahan pokok yang merupakan menu wajib untuk manusia. Bahan pokok juga biasa disebut dengan sembako yang merupakan singkatan dari sembilan bahan pokok yang namanya sudah tidak asing lagi bagi Indonesia. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Monte Carlo menggunakan data dari Dinas Perdagangan Kota Medan. Berdasarkan metode Monte Carlo, hasil prediksi harga dengan menggunakan aplikasi menghasilkan hasil prediksi harga dalam rentang 12000 hingga 13000 di hari pertama, kelima dan ke enam senilai 13000 dan hari lainnya adalah 12000, kemudian ketika di lakukan perhitungan nilai MSE dengan harga prediksi dan harga actual, metode Monte Carlo menghasilkan nilai MSE sebesar 300000. Kemudian berdasarkan Metode Arima ketika dilakukan uji stasioneritas data, uji plot ACF dan PACF didapatkan model memungkinkannya adalah Arima (1,1,0), Arima (2,1,0), Arima (3,1,0), Arima (0,1,1), Arima (1,1,1), Arima (2,1,0) dan Arima (3,1,0). Lalu ketika dilakukan pengujian model terbaik dengan membandingkan nilai MSE terkecil pada model yang memungkinkan tersebut, model terbaiknya adalah metode Arima dengan Model 3,1,1 yang menghasilkan prediksi harga yang stabil di harga 12000 pada peramalan prediksi harga pada hari ke 1 hingga hari ke 10. Dan ketika dilakukan perhitungan harga prediksi dengan harga aktual menghasilkan nilai MSE sebesar 0. Kata kunci: Website, Bahan Pokok, Metode Arima, Monte Carlo, Python

Implementasi Steganografi Menggunakan Metode Spread Spectrum Dalam Pengamanan Data Teks Pada Citra Digital Nasution, Yusuf Ramadhan; Furqan, Mhd.; Sinaga, Meri
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 4, No 2 (2020): EDISI SEPTEMBER
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Various techniques are used to protect digital information, especially information that is kept secret from people who are not entitled to the right of access to information, one of which is the technique of steganography. Steganography technique is a technique used to secure data by inserting or hiding data into an object without changing the shape of the object; one of the objects is a digital image. The steganography technique also has several methods, namely the Spread Spectrum method. Spread Spectrum is a method of communication where information signals are spread across all available frequencies by selecting where to insert data at low frequencies and adding pseudo-noise (PN). This study secures text data with the Spread Spectrum steganography technique on digital image objects by the steps of changing the value of the RGB pixel image and text data into binary, spreading the text data, followed by key generation and the modulation process of spreading text data with the generated key results. To produce a stegano image with an RGB pixel value that changes the value of 0 to 1 value that does not affect the color reproduction of the RGB pixel image.

Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berdasarkan Tekstur Warna Berbasis Android Furqan, Mhd.; Nasution, Yusuf Ramadhan; Fadillah, Rini
J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Vol 6, No 1 (2022): EDISI MARET
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/j-sakti.v6i1.421

The Skin is an important part of the human body which is used to protect organs from external disturbances (radiation, heat, sharp objects, etc.). the surface of the skin is divided into several textures, namely soft, rough, and supple. The skin also stores fat and is supple. The skin also stores fat and nerves which help in the process of human senses, the skin can also experience bacterial interference that can cause disease, the easiest thing to identify affected skin is through visuals (images). This research is to implement the naive bayes algorithma to classify android based skin diseases in helping the identification process of skin diseases based on visual form (color). Based on the results of the study that the classification of skin diseases (eczema, acne, chicken pox, etc). can be indentified through the naive bayes method and can obtain an accuracy of 75%.

Optimalisasi Manajemen Stok Barang Menggunakan Metode Apriori Berbasis Data Mining Sari, Shella Fahdila; Nasution, Yusuf Ramadhan
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.631

Ketersediaan kebutuhan pokok dengan harga yang terjangkau menjadi tantangan tersendiri untuk menjaga kesetabilan stok barang pada gudang penyimpanan. Meski terlihat mudah, mengelola persediaan bukanlah hal yang dapat diremehkan, karena jika persediaan terlalu banyak risiko kerusakan barang akan meningkat, begitupun sebaliknya jika persediaan terlalu sedikit risiko kekurangan persediaan akan semakin besar dan dapat menunda keuntungan serta dapat mengecewakan konsumen. Oleh karena itu, dibutuhkan satu pendekatan baru dalam proses analisis data yang ada untuk menghasilkan informasi yang baik dan dapat menyediakan data yang sangat strategis yaitu dengan cara melakukan analisis data mining. Algoritma Apriori salah satu dari jenis aturan asosiasi yang ada pada Data Mining. Algoritma Apriori adalah algoritma yang paling terkenal untuk menentukan pola frequensi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengelolaan persediaan stok barang melalui analisis pola pembelian menggunakan algoritma Apriori. Data penjualan pada UD Green selama periode tertentu dianalisis untuk menemukan aturan asosiasi yang dapat digunakan sebagai dasar perencanaan stok. Dengan nilai minimum support dan confidence yang ditetapkan, penelitian ini berhasil mengidentifikasi kombinasi barang yang sering dibeli bersama. Hasil analisis diimplementasikan dalam sebuah sistem berbasis web, memungkinkan pengguna untuk mengunggah data transaksi, memproses data mining, dan memperoleh rekomendasi terkait pengelolaan stok dengan nilai support paling tinggi yaitu 35,22% dan confidence tertinggi yaitu 36,47%. Hasil ini memberikan kontribusi strategis untuk meningkatkan efisiensi stok barang dan kepuasan pelanggan.

Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth dalam Penjualan Ikan Laut Rizqi Hanafi Parapat; Nasution, Yusuf Ramadhan
TEKNIKA Vol. 19 No. 2 (2025): Teknika Mei 2025
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14829681

Perdagangan ikan laut memainkan peran penting dalam mendukung kebutuhan pangan dan ekonomi di banyak Negara, termasuk Indonesia. Seiring dengan pertumbuhan dan kompleksitas perdagangan ikan laut, telah terjadi peningkatan volume data penjualan yang luar biasa. Pengolahan dan analisis data penjualan ikan laut yang semakin besar dan kompleks menjadi tantangan bagi pelaku industri, karena informasi yang relevan dan akurat penting dalam mengambil keputusan bisnis yang tepat. Algoritma FP-Growth adalah algoritma alternatif dapat digunakan untuk menentukan kumpulan data yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Algoritma FP-Growth menggunakan konsep tree building, yang biasanya disebut FP-Tree, dalam mencari set item yang sering alih-alih menggunakan pembuatan kandidat seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori. Dengan menerapkan data mining dengan algoritma FP Growth dalam penjualan ikan laut, penelitian ini akan mengeksplorasi potensi besar yang terkandung dalam data penjualan ikan laut yang ada, sehingga dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi pelaku industri perikanan dan masyarakat luas. Berdasarkan hasil penelitian mengenai analisis pola penjualan produk ikan laut di PT Subur Mekar Abadi dengan menggunakan algoritma FP-Growth menunjukkan bahwa dapat digunakan untuk mengoptimalkan manajemen stok produk, meningkatkan strategi pemasaran, dan memberikan pelayanan yang lebih baik kepada konsumen. Wawasan yang diperoleh untuk mengantisipasi kebutuhan konsumen dan menjaga ketersediaan produk yang diminati.

Prediction of Rice Farming Yields in Padangsidimpuan City through Support Vector Machine (SVM) Algorithms Ayu Siregar, Silviana; Nasution, Yusuf Ramadhan
JINAV: Journal of Information and Visualization Vol. 5 No. 1 (2024)
Publisher : PT Mattawang Mediatama Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/454RI.jinav2876

The purpose of this study is to determine the prediction of rice farming yields in Padangsidimpuan City through SVM (Support Vector Machine) Algorithms. This type of research used quantitative methods of SVM (Support Vector Machine) with a Data-Driven development (DDD) method. This approach utilized patterns and trends in data to build accurate prediction models where the DDD method can be used when researchers have access to relevant and meaningful data to guide the development of software or prediction models.The SVM algorithm has proven to be effective in predicting rice yield trends, both in determining the direction of change (up or down) and in estimating the value of the next harvest. The implemented SVM model is able to identify patterns of change in historical data and provide relevant predictions for agricultural yields. Historical data covering a fairly long period of time provides sufficient information for models to identify trends and patterns. This model can provide better predictions with more complete and high-quality data.

ANALISIS PERANCANGAN SISTEM APLIKASI ARSIP BERBASIS WEB DI UDD PMI KOTA MEDAN MENGGUNAKAN UML Ramadhan, Gema; Akbar, Muhammad Zidan; Nasution, Yusuf Ramadhan
Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer Vol. 3 No. 3 (2023): November: Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Elektro dan Komputer
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/juritek.v3i3.2391

. Proses pengarsipan surat di Unit Donor Darah (UDD) Palang Merah Indonesia (PMI) Kota Medan saat ini masih menggunakan metode manual, mulai dari pembuatan hingga penyimpanan surat. Dokumentasi surat masuk dan keluar dilakukan secara manual dalam jumlah besar, tidak terintegrasi dengan Database Perusahaan, dan penyimpanan masih mengandalkan bentuk fisik (hardcopy).Untuk mengatasi masalah tersebut, dipilih metode perancangan Unified Modeling Language (UML) sebagai landasan pengembangan aplikasi. Metode UML memungkinkan identifikasi tahap-tahap pengembangan melalui representasi diagram. Sistem yang akan dibangun berbasis web menggunakan PHP, Javascript, dan CSS, dengan nantinya menggunakan framework CodeIgniter. Hasil yang diharapkan mencakup optimalisasi pengelolaan Arsip Inaktif dan Pembuatan Surat, termasuk pembuatan, pengurusan, pengendalian, pengelolaan, dan pelayanan informasi arsip secara dinamis dan sistematis. Dengan implementasi sistem ini, diharapkan pencarian arsip menjadi lebih cepat dan akurat.

Title

Found 27 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 27 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 27 Documents
Search