SISTEM INFORMASI MANAJEMEN BARANG BUKTI KRIMINAL DENGAN ALGORITMA FEDERATED LEARNING UNTUK KEAMANAN DATA - Andrea, Kiki; Ikhwan, Ali (Universitas Lancang Kuning, 2025)
Sistem Informasi Manajemen Barang Bukti Kriminal (SIMBKK) berbasis Federated Learning dikembangkan untuk menjawab tantangan dalam pengelolaan barang bukti, khususnya terkait keamanan data, transparansi, dan efisiensi kerja. Sistem ini melibatkan tiga jenis pengguna, yaitu Admin yang bertugas mengelola akun serta mengawasi jalannya sistem, Penyidik yang berperan dalam menginput dan memperbarui data barang bukti, serta Atasan yang memiliki wewenang untuk memantau laporan dan memberikan arahan terkait tindak lanjut kasus. Dengan penerapan Federated Learning, sistem mampu menjaga kerahasiaan data karena proses pembelajaran dilakukan secara terdistribusi tanpa harus memusatkan data pada satu server, sehingga risiko kebocoran data dapat diminimalkan. Fitur utama SIMBKK meliputi login yang aman, input data barang bukti, manajemen pengguna, pencarian data, serta pembuatan laporan. Pengujian dengan metode blackbox menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan sesuai dengan harapan dan menghasilkan keluaran yang tepat. Implementasi SIMBKK terbukti mampu meningkatkan efisiensi alur kerja, memperkuat keamanan data, serta menghadirkan pengelolaan barang bukti yang lebih terstruktur. Sistem ini memberikan kontribusi nyata terhadap transformasi digital di lingkungan kepolisian melalui peningkatan akuntabilitas dan transparansi dalam manajemen barang bukti kriminal.