Jurnal TIMES

PENGARUH KESADARAN KEAMANAN INFORMASI REMAJA TERHADAP PENYALAHGUNAAN DATA PRIBADI DALAM PENGGUNAAN MEDIA SOSIAL TWITTER

Esa Putri, Danang Dwijo Kangko, Rosini, Aya Yahya Maulana — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Pengguna media sosial Twitter perlu menyadari pentingnya menjaga keamanan data pribadi miliknya dikarenakan, manusia yang menjadi faktor utama penyebab kebocoran data pribadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kesadaran keamanan informasi remaja terhadap penyalahgunaan data pribadi dalam penggunaan media sosial Twitter dan menganalisis menurut tinjauan Islam. Metode yang digunakan yaitu kuantitatif asosiatif dengan pengambilan data melalui survei. Besarnya populasi pada penelitian ini yaitu 11,1% sehingga, menggunakan Rumus Lemeshow untuk mendapatkan sampel. Sampel penelitian ini adalah 100 remaja akhir pengguna Twitter dengan menggunakan teknik random sampling. Pengumpulan data menggunakan Google Form. Analisis data yang digunakan yaitu Analisis Linear Sederhana, Uji t, dan Koefisien Determinasi. Hasil pengujian hipotesis atau uji t diketahui variabel X memiliki pengaruh terhadap variabel Y sebesar 0,039 < 0,05 dengan nilai t hitung sebesar 2,095 > 1,664 yang berarti kesadaran keamanan informasi mempengaruhi penyalahgunaan data pribadi, disimpulkan Ha diterima sedangkan Ho ditolak dan perhitungan nilai R Square sebesar 0,043 atau 4,3%. Remaja akhir masih perlu peningkatan dalam kesadaran keamanan informasinya dalam menggunakan media sosial Twitter agar penyalahgunaan data pribadi dapat berkurang, serta dalam perspektif Islam pengguna harus selalu berhati-hati dan teliti dalam menerima informasi, mengecek kebenaran informasi yang diterima, dan menjaga dengan baik rahasia yang diberikan.

ORDERED VECTORS TO FUZZY PREFERENCE RELATIONS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SISTEM PENEMPATAN KARYAWAN BARU

Eliasta Ketaren, Edwin Tenda, Siska Ayu Widiana — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Untuk meningkatkan kinerja perusahaaan, karyawan merupakan salah satu unsur penting dalam hal tersebut terutama dalam penempatan pegawai baru. Prosedur penempatan karyawan baru tersebut dalam hal ini dilakukan dengan Fuzzy Logic. Parameter input yang digunakan yaitu Tes Keahlian, Tes Psikotes dan Tes Akademik. Untuk mengekspresikan preferensi pengambil keputusan pada alternatif yang paling diinginkan, dapat dilakukan dengan transformasi format preferensi Ordered Vectors to Fuzzy Preference Relations. Selanjutnya memilih metode SAW untuk menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik, dalam hal ini adalah alternatif yang cocok untuk menentukan posisi kerja karyawan yang sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Dengan metode ini diharapkan penilaian akan lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan.

IMPLEMENTASI CLICKJACKING DALAM SERANGAN TAUTAN PALSU UNTUK EKSPLORASI MEDIA SOSIAL

Achmad Firly — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Sistem komputer merupakan bukan hal baru di era digital saat ini. Keamanan web adalah aspek yang perlu
diperhatikan lebih utama pada aspek keamanan web tersebut. Salah satu bentuk serangan keamanan website yaitu
phishing, serangan ini memiliki banyak golongannya salah satunya adalah clickjacking. Serangan ini dapat
memanipulasi tindakkan pengguna tanpa diketahui oleh korban. Metode pada penelitian ini akan menggunakan tools
pada sistem operasi kali linux yang bisa diakses dengan bebas sebagai sarana belajar melakukan bentuk berangan
keamanan website. Selain bisa melakukan serangan, penelitiian ini juga akan melakukan analisis dari hasil serangan
dalam bentuk data. Hasil dari penelitian ini adalah pencurian data korban seperti lokasi, nomor seluler dan lain-lain.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah untuk implementasi clickjcking dalam serangan tautan palsu untuk
mendapatkan informasi korban.

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PEMETAAN TOKO OLEH-OLEH DI KOTA MANADO BERBASIS WEB

Vigo Neman, John Kekenusa, Aditya Lapu Kalua, Eliasta Ketaren — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Manado memiliki perekonomian yang berkembang dalam sektor pariwisata, kuliner dan kerajinan tangan. Banyaknya pendatang mengunjungi ke toko oleh-oleh untuk membeli kerajinan tangan maupun makanan khas daerah, namun kurangnya akses media sosial untuk informasi letak toko-toko sehingga pengunjung terlebih khusus pengunjung non-lokal lebih sering menjumpai toko yang mudah untuk ditemui karena bertempat strategis. Sistem Informasi Geografis (SIG) pemetaan toko oleh-oleh memiliki tujuan untuk memberikan informasi kepada wisatawan lokal maupun wisatawan non-lokal mengenai lokasi dari setiap toko yang menjual oleh-oleh dengan berbasis website. SIG ini juga meningkatkan pemasaran toko tersebut agar lebih luas dan dapat dijangkau oleh banyak pembeli. Sistem informasi ini menggunakan metode RAD (Rapid Application Development), dan menggunakan Google Maps API untuk menampilkan lokasi toko, sehingga wisatawan dapat mengakses informasi rute dan lokasi dari toko yang akan dikunjungi.

APPLICATION OF TECHNICAL AND VOCATIONAL EDUCATION TRAINING (TVET) IN THE LEARNING PROCESS OF PROGRAMMING LANGUAGE USING ONLINE COMPILER

Marwa Halim, Robby Wijaya — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Advances in digital technology have influenced the transformation and growth of Technical and Vocational Education Training (TVET) globally. [1] The use of technology in the learning and training process for an educational institution has become a significant necessity in the competitive era of globalization. Many studies discussing the utilization of elearning in the teaching and learning process noted various challenges in the implementation in Indonesia. In this study the author wants to review the monitoring of the use of web-based compiler applications in the learning process of programming languages. The variables that will be used to measure the success of onlineGDB application utilization in the teaching and learning process include: The use of the GDB Online application, student understanding of programming languages, the final results in the learning process. The target respondents who were successfully collected were 146 people consisting of 141 students and 5 lecturers from various universities in North Sumatra-Indonesia. Data was collected by distributing questionnaires, observations and interviews. The results of this study indicate the use of the onlineGDB compiler application can improve the understanding of students in learning programming languages, this can be seen from the results of the compilation of questionnaires conducted for 3 months with 3 variables to measure the success of the programming language learning process, namely 1. The use of the GDB Online application, 2. Student understanding of programming languages, 3. The final results in the learning process.

PENERAPAN ALGORITMA RESTRICTED BOLTZMANN MACHINE DALAM PEMBUATAN APLIKASI BANTUAN SOSIAL UNTUK WARGA DAMPAK BENCANA ALAM

Octara Pribadi; Wilson — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Musibah adalah sesuatu yang tidak disenangi. Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia musibah berarti kejadian (peristiwa) menyedihkan yang menimpa, malapetaka atau bencana. Donasi merupakan sumbangan atau pemberiah hadiah (berupa uang) yang dilakukan oleh penderma kepada badan atau organisasi pengumpulan donasi. Akan tetapi terlalu banyaknya warga yang mengalami bencana alam mengakibatkan pembagian bantuan yang tidak merata, dan tidak adanya sebuah sistem yang dapat memberikan putusan dimana warga yang layak menerima bantuan sosial. Salah satu sistem yang dapat memberikan keputusan adalah Jaringan Saraf Tiruan, yang saat ini telah berkembang dengan pesat dan telah diimplementasikan dalam berbagai bidang. Algoritma RBM (Restricted Boltzmann Machine) adalah salah satu algoritma berbasis jaringan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Aplikasi Bantuan Sosial Untuk Warga Dampak Bencana Alam yang dibuat dapat mengetahui prediksi menentukan kelayakan penerimaan bantuan dalam waktu singkat. Aplikasi Bantuan Sosial Untuk Warga Dampak Bencana Alam yang dibuat ini dengan menerapkan Algoritma Restricted Boltzmann Machine untuk mengklasifikasikan warga yang layak mendapatkan donasi. Penelitian ini menggunakan metode Restricted Boltzmann Machine dan mendapatkan accuracy sebesar 65%, precision sebesar 67%, recall sebesar 87%, dan f1 score sebesar 75%.

PENGGUNAAN MOBILENET UNTUK INTELLIGENT CHARACTER RECOGNITION (ICR) PENILAIAN OTOMATIS OPERASI MATEMATIKA DASAR

Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0700

Matematika sering dikenal sebagai mata pelajaran yang sulit dan rumit, sehingga dibutuhkan media pembelajaran yang dapat memotivasi dan membantu siswa. Pembelajaran matematika yang terkesan membosankan dan kurang variasi dapat mengurangi daya tarik bagi siswa untuk belajar matematika. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan purwarupa awal berbasis ponsel dengan sistem operasi Android yang dapat mengenali ekspresi matematika dalam tulisan tangan dan dapat secara otomatis memberikan nilai (grading) terhadap ekspresi matematika yang dihasilkan dengan memanfaatkan intelligent character recognition (ICR). ICR adalah teknologi pengenalan karsakter yang dapat digunakan untuk mengonversi tulisan tangan atau tulisan digital menjadi teks digital yang dapat diproses oleh komputer dan dapat memperbaiki kesalahan pengenalan secara otomatis. Sistem Android dibangun menggunakan Teachable Machine yang disediakan oleh Google untuk pembuatan model dan pendukung pembelajaran mesin TensorFlow sebagai pendeteksi tulisan tangan pada perangkat mobile. Proses pengenalan tulisan akan menggunakan MobileNet yang merupakan arsitektur jaringan saraf tiruan yang disediakan oleh flutter_tflite. Hasil deteksi kemudian akan dilakukan kalkulasi untuk menentukan penulisan arikmatika yang dideteksi benar atau salah. Dari hasil pengujian terhadap 100 tulisasn tangan siswa SD kelas 3 didapatkan hasil pengujian penilaian otomatis dengan akurasi sebesar 46%. Rendahnya hasil akurasi ini dikarenakan tulisan tangan siswa yang memiliki variasi tinggi dan tidak ada dua karakter tulisan tangan yang identik. Pada Penelitian ini ditemukan masih banyak simbol sama dengan (=) diklasifikasikan sistem sebagai tanda kurang (-) dan angka 8 yang diklasifikasi sebagai angka 3.

SISTEM INFORMASI PREDIKSI PENJUALAN PRODUK THRIFT DI TOKO MANADO MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

Siska Ayu Widiana, Iqbal Firdaus, Edwin Tenda, Eliasta Ketaren — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Zaman yang modern dan cepat seperti sekarang ini tentu mempengaruhi gaya hidup serta gaya dalam berpakaian atau pemenuhan kebutuhan fashion. fashion sangat lekat dengan kehidupan sehari-hari hal ini dapat di lihat setiap hari kita menggunakan pakaian dan ingin tampil stylish. Fashion merupakan sesuatu yang mudah didapatkan oleh semua orang dan cenderung bersifat musiman, sehingga dapat dengan cepat mengalami perubahan. Perubahan-perubahan fashion yang cepat ini membuat banyak sekali mode dalam berpakaian dan kini muncul fenomena dalam industri fashion adalah pakaian dengan nuansa lawas (Vintage), namun untuk mendapatkan pakaian bernuansa lawas tersebut hanya bisa didapatkan di toko yang menjual pakaian bekas atau yang saat ini sering di sebut dengan pakaian thrifting. Semakin berkembang dan menjadi trend produk thrift, mengharuskan toko untuk merencanakan strategi penjualan. Agar toko tetap menjadi toko favorit dan tidak kalah dengan pesaing-pesaing baru, untuk menghindari hal tersebut maka perlu adanya prediksi penjualan untuk melihat potensi dari para pelanggan dan produk yang disukai pelanggan. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Metode K-Nearest Neighbor merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data contoh yang mempunyai jarak paling dekat dengan objek tersebut. Algoritma ini hanya melakukan penyimpanan dan klasifikasi data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis produk yang akan dijual untuk periode berikutnya serta dapat memberi informasi yang akurat tentang produk thrift yang paling diminati oleh konsumen. Keputusan yang diambil oleh penjual untuk melakukan perencanaan penyediaan stock produk thrift akan mempengaruhi penjualan. Oleh karena itu toko perlu memprediksi apa yang akan terjadi pada periode yang akan datang yang digunakan sebagai landasan pembuat keputusan atau kebijakan.

UJI PERFORMA KOMPUTASI PARALEL ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM UNTUK KOMPRESI CITRA

Megastin M. Lumembang, Edwin Tenda, Eliasta Ketaren , Andrew Lengkong — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Kompresi data adalah cara untuk mengurangi ukuran dari berkas yang akan ditransmisikan maupun disimpan. Secara umum terdapat dua jenis kompresi data yaitu lossy compression dan lossless compression. Algoritma Discrete Cosine Transform (DCT) adalah salah satu teknik lossy compression yang banyak di gunakan dalam kompresi citra. Komputasi paralel adalah teknik komputasi yang bertujuan untuk memaksimalkan kemampuan perangkat komputasi yang memiliki lebih dari satu unit pemrosesan (CPU). Penelitian ini mengimplementasikan algoritma DCT kedalam bentuk komputasi paralel menggunakan modul multiprocessing dari bahasa Python. Hasil dari implementasi algoritma DCT kemudian di ujikan pada empat kelompok dataset dengan jumlah masing-masing sebanyak 5, 10, 15 dan 20 citra. Hasil pengujian menunjukan bahwa implementasi algortima DCT paralel memilki rata-rata waktu pemrosesan 31.74% lebih baik dibandingkan dengan implementasi DCT sekuensial.

EARLY WARNING SYSTEM UNTUK POTENSI BENCANA LONGSOR DIKOTA MANADO BERBASIS INTERNET OF THINGS

Edwin Tenda, Eric Alfonsius , Megastin M. Lumembang, Eliasta Ketaren — Fri, 22 Dec 2023 00:00:00 +0700

Longsor adalah bencana alam yang terjadi ketika tanah, bebatuan, atau material lainya tergelincir secara tiba-tiba dari posisinya, mengakibatkan kerusakan pada lingkungan dan bahkan merenggut nyawa manusia. Penanganan resiko bencana longsor adalah kebutuhan yang mendesak mengingat potensi dan pola siklus bencana di Indonesia yang berulang. Teknologi penanganan resiko bencana longsor baik dari manajemen resiko bencana, hingga penanganan pasca bencana menjadi penting bagi hampir seluruh wilayah di Indonesia. Dalam penelitian ini dikembangkan suatu Early Warning System (EWS) bencana tanah longsor berbasis IOT. EWS dikembangkan menggunakan perangkat Raspberry Pi, sensor getaran yaitu modul SW 420, sensor accelerometer yaitu modul MPU6050 serta API X. Hasil penelitian menunjukan bahwa perangkat EWS yang di desain dapat melakukan deteksi awal potensi bencana longsor berdasarkan informasi yang didapat kan dari sensor getaran dan sensor accelerometer. Informasi yang diperoleh dari sensor disebarluaskan melalui aplikasi jejaring sosial X (Twitter).

ANALISIS KOMPARASI ALGORITMA FUZZY DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS

Andi Andi — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0700

Sepeda motor merupakan alat transportasi yang banyak digunakan oleh masyarakat dikarenakan harganya yang murah dan terjangkau serta memiliki manfaat yang banyak. Tipe sepeda motor yang banyak tentunya menyulitkan bagi pembeli dalam menentukan tipe sepeda motor yang sesuai dengan keinginannya. Pada praktiknya, proses pemilihan sepeda motor yang dilakukan saat ini kebanyakan masih berbasis konvensional yaitu berdasarkan rekomendasi dari pihak dealer. Rekomendasi dari pihak dealer memiliki kekurangan seperti hasil rekomendasi belum tentu akurat dan sesuai dengan keinginan dari pembeli tersebut sehingga seringkali beberapa pembeli mengeluh bahwa sepeda motor yang dibelinya cepat rusak dikarenakan pemakaian yang tidak sesuai dengan kegunaan dari tipe sepeda motor tersebut. Dari permasalahan tersebut, maka pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem rekomendasi pemilihan sepeda motor yang mengimplementasikan 2 buah metode Fuzzy yaitu Tsukamoto dan Mamdani. Pada penelitian ini, akan dilakukan perbandingan antara kedua metode Fuzzy berdasarkan nilai fire strength yang didapatkan. Berdasarkan hasil pengujian sebanyak 20 kali percobaan rekomendasi oleh setiap pengguna yang berbeda didapatkan rata-rata persentase keakuratan dari metode Fuzzy Tsukamoto adalah 66,87% dan metode Fuzzy Mamdani adalah 33,13% sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Fuzzy Tsukamoto lebih akurat dalam merekomendasikan pilihan sepeda motor sesuai kebutuhan pengguna dibandingkan metode Fuzzy Mamdani.

SISTEM KETERAMPILAN DINAMIS DALAM PERMAINAN MULTIPLAYER ONLINE: STUDI KASUS PENINGKATAN BAKAT ACAK PADA WARDEKA: BATTLEGROUND

Andreuw Vandy Lengkong, Edwin Tenda, Eliasta Ketaren, Andria K. Wahyudi — Mon, 18 Dec 2023 00:00:00 +0700

Penelitian ini membahas implementasi sistem keterampilan dinamis dalam permainan multipemain online Wardeka. Dengan memperkenalkan peningkatan keterampilan acak, sistem ini bertujuan memberikan pengalaman bermain yang unik dan meningkatkan Game strategy. Melalui pendekatan desain acak, setiap pemain dapat mengembangkan keterampilan yang berbeda pada setiap putaran permainan. Penelitian ini berfokus hanya pada tahap desain dan implementasi, dengan mengandalkan asumsi dari tim pengembang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi sistem keterampilan dinamis dapat menciptakan pengalaman permainan yang lebih menarik dan variatif. Kesimpulan penelitian memberikan pandangan terhadap potensi pengembangan Game yang lebih baik melalui peningkatan kreativitas dalam desain keterampilan.