Sistem Keamanan Teknologi Informasi

Tugas         : Sistem Keamanan Teknologi Informasi

Dosen         : Kurniawan B.Prianto, S.Kom., SH., MM.

Nama          : Muhammad Mirza Azib Setyo

NPM           : 14115699

Kelas           : 4 KA 31

postingan ini berisikan materi mengenai sistem keamanan komputer yang akan membahas 3 pokok bahasan yaitu pengamanan sistem operasi, malicious software dan pengamanan sistem basis data. untuk materinya dapat dilihat pada link dibawah

link materi ( Gdrive ) : materi sistem keamanan tek. informasi bab 4,5,6

0

Sistem Keamanan Teknologi Informasi Bab 1,2,3

Tugas Matakuliah        : Sistem Keamanan Teknologi Informasi

Dosen                            : Kurniawan B.Prianto, S.Kom., SH., MM.

Nama                   : Muhammad Mirza Azib Setyo

NPM                    : 14115699

Kelas                    : 4 KA 31

BAB 1 :

1. Masalah keamanan sistem komputer

2. Masalah etika

3. Dasar-dasar gangguankeamanan komputer

4. Prinsip dasar perancangan sistem

BAB 2 :

1. Penyandi monoalphabetic

2. Penyandi polialphabetic

3.Penggunaan public key

4. Metode enkripsi DES

BAB 3 :

1. Contoh aplikasi enkripsi dan deskripsi

2. Contoh penerapan pada standalone dan jaringan

link file (Gdrive) : file Sis. keaman komp. bab 1,2,3 

0

Metode Blind Search & Heuristic

Pada kesempatan kali ini saya akan menjelaskan apa itu Metode Pencarian Buta (Blind Search) dan Metode Pencarian Heuristik. Di dalam Metode Blind Search saya akan menjelaskan 2 metode yaitu Breadth Frist Search (BFS) dan Depth Frist Search (DFS) dan Metode Heuristic terdapat 2 metode yaitu Generate nad Test dan Hill Climbing.

METODE BLIND SEARCH

Blind Searching adalah model pencarian buta atau pencarian yang tidak memiliki informasi awal, model pencarian ini memiliki tiga ciri-ciri utama yaitu :

1. Membangkitkan simpul berdasarkan urutan 
2. Kalau ada solusi maka solusi akan ditemukan
3. Hanya memiliki informasi tentang node yang telah terbuka (node selanjutnya tidak diketahui)

Breadth Frist Search

metode pencarian yang bertujuan untuk memperluas dan memeriksa semua simpul pada graph atau urutan kombinasi dengan pencarian secara sistematis melalui setiap solusi.

Contoh :

Implementasi Breadth Frist Search pada java contoh penerapan BFS untuk pencarian jalur terpendek ialah jalur terpendek pada game Maze

Game Maze adalah game yang mengharuskan user untuk menemukan jalan keluar dan melewati banyak halangan dari sebuah ruang yang mirip labirin. Ketika program dijalankan sistem akan otomatis mencari rute terpendek panjang rute akan dituliskan dalam bentuk angka disetiap kotak.

Deapth Frist Search

Proses searching sistematis buta yang melakukan  ekpansi sebuah path (jalur) menuju penyelesaian masalah sebelum melakukan ekplorasi terhadap path yang lain. Proses searching mengikuti sebuah path tunggal sampai menemukan goal atau dead end.

contoh :

Studi Kasus : Pada suatu hari ada seorang petani yang mempunyai seekor kambing dan serigala.Pada saat itu ia baru saja panen sayuran. Karena membutuhkan uang, petani tersebut hendak menjual kambing, serigala, dan sayurannya ke pasar Johar. Untuk sampai di pasar Johar, ia harus menyeberangi sebuah sungai.

Permasalahannya : adalah di sungai itu hanya tersedia satu perahu saja yang bisa memuat petani dan satu penumpang lainnya (kambing, srigala, atau sayuran). Jika ditinggalkan oleh petani tersebut, maka sayuran akan dimakan oleh kambing dan kambing akan dimakan oleh serigala.

Deskripsi

·         P = Petani

·         Sy = Sayuran

·         K = Kambing

·         Sg = Serigala

 Ruang Keadaan

·         Untuk daerah asal dan daerah seberang digambarkan. (P, Sy, K, Sg)

Keadaan Awal

·         Daerah Asal = (P, Sy, K, Sg)

·         Daerah seberang = (0, 0, 0, 0)

Tujuan

·         Daerah Asal = (0, 0, 0, 0)

·         Daerah seberang = (P, Sy, K, Sg)

1. Masukkan simpul akar ke dalam antrian Q. Jika simpul akar = simpul solusi, maka stop.
2. Jika Q kosong, tidak ada solusi. Stop.
3. Ambil simpul v dari kepala (head) antrian. Jika kedalaman simpul v sama dengan batas kedalaman maksimum, kembali ke langkah 2
4. Bangkitkan semua anak dari simpul v. Jika v tidak mempunyai anak lagi, kembali ke langkah 2. Tempatkan semua anak dari v di awal antrian Q. Jika anak dari simpul v adalah simpul tujuan, berarti solusi telah ditemukan, kalau tidak, kembali lagi ke langkah 2.

METODE HEURISTIC

Merupakan metode pencarian yang memperhatikan nilai perkiraan teknik ini merupakan suatu strategi untuk melakukan proses pencarian ruang keadaan suatu problema secara selektif. Didalam metode heuristic searching dibagi menjadi dua metode yaitu :

Generate and  Test

Merupakan pendekatan yang paling sederhana dari semua pendekatan yang akan dibicarakan, Jika pembuatan solusi yang dimungkinkan dapat melakukan secara sistematis maka prosedur ini akan dapat segera menemukan solusinya. Namun jika ruang problema sangat besar  maka proses akan membutujkan waktu yang lama.

Contoh : Travelling Salesman Problem(TSP)

Seorang salesman ingin mengunjungi n Kota. Jarak antara tiap-tiap kota sudah diketahui. Kita ingin mengetahui rute terpendek dimana setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat 1 kali. Misalkan ada 4 kota dengan jarak antara tiap-tiap kota seperti berikut :

Pencarian ke-	Lintasan	Panjang Lintasan	Lintasan terpilih	Panjang Lintasan terpilih
1	ABCD	19	ABCD	19
2	ABDC	18	ABDC	18
3	ACBD	12	ACBD	12
4	ACDB	13	ACBD	12
5	ADBC	16	ACBD	12
Dst…..

Hill Climbing

Merupkan salah satu variasi metode dimana umpan balik yang berasal dari prosedur digunakan untuk memutuskan arah gerak dalam ruang pencarian. Tes yang berupa fungsi heursistic ini akan menunjukkan seberapa baiknya nilai terkaan yang diambil terhadap keadaan-keadaan lain yang mungkin.

Contoh : TSP dengan Simple Hill Climbing disini ruang keadaan berisi  semua kemungkinan lintasan yang mungkin. Operator digunakan untuk menukar posisi kota-kota yang bersebelahan. Apabila ada n kota, maka kita akan mendapatan sebanyak n!/2!(n-2)! Atau sebanyak 6 kombinasi. Fungsi heuristic yang digunakan adalah panjang lintasan yang terjadi.

http://lintang.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/44491/MetodePencarian_BFSDFS.pdf

elib.unikom.ac.id/download.php?id=191397

0

Menu Garis dengan Java Netbeans Menggunakan Library OPEN GL

Tugas Grafik dan peng.Citra

Nama : Muhammad Mirza Azib

NPM  : 14115699

Kelas :  3KA31

Pada postingan kali ini saya akan membuat program menu garis horizontal, Vertikal, dan Diagonal menggunakan java netbeans dan menggunakan library open gl untuk library open gl nya sendiri dapat di download :

Library Open GL  :  Di sini

Java Netbeans       : Di sini

Tugas Grafik dan Pengolahan Citra  :  Tugas.PDF

Source Code : Project Code

>>>>> Terimakasih <<<<<

0

PEAS (Perfomance measure, Environtment, Actuators, Sensors)

PEAS (Perfomance measure, Environtment, Actuators, Sensors)

Perfomance Measure

Perfomance Measure atau tujuan dari alat ini adalah:

–          Mengenali peralatan dan bahan –bahan sesuai menu.

–          Memasak makanan sesuai menu dengan benar.

–          Dapat memberikan peringatan ketika terdapat kesalahan pada peralatan atau bahan-bahan

–          Meminimalkan waktu dan tenaga user.

Environment (Lingkungan)

Lingkungan dari agent ini adalah: Peralatan masak, dan bahan-bahan untuk memasak

Actuators

Actuators merupakan aktivitas yang dilakukan oleh agen tersebut. Actuators dari koki cerdas ini adalah:

–          Mengambil peralatan dan bahan-bahan untuk memasak

–          Membersihkan bahan-bahan sebelum digunakan

–          Memasak makanan sesuai menu yang dipilih

–          Menyajikan makanan yang telah jadi.

Sensor

Sensor yang digunakan Koki Cerdas ini adalah sensor bentuk, jadi agent dapat mengenali peralatan serta bahan-bahan apa saja yang digunakan untuk memasak.

Selain itu terdapat sensor letak, Jadi agen dapat meletakkan peralatan serta bahan-bahan untuk memasak dengan benar dan juga menyajikan hasilnya pada tempat yang benar.

Contoh :

Sebuah agent taksi otomatis yang menerima penumpang dan mengantarkannya ke tujuan :

Performance measure: sampai tujuan, tidak melanggar aturan lalu lintas, perjalanan nyaman, hemat bensin 

Environment: jalan, lalu lintas, pejalan kaki, pelanggan

Actuators: arah stir, gas, rem, klakson, sinyal kiri atau kanan 

Sensors: video, speedometer, GPS, keyboard

sumber :

http://blog.ub.ac.id/ika1412/2013/10/08/contoh-intelligent-agent/

http://maukar.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/42871/Agent.pdf

0

Definisi, Konsep dan Contoh Agents

Pengertian AGENT dan Lingkungannya

Agents adalah segala sesuatu yang dapat melihat/ mengartikan/ mengetahui (perceiving) linkungannya melalui alat sensor (sensors) dan bertindak (acting) melalui alat aktuator (actuators).

• Manusia sebagai agent : mata, telinga dan organ lainnya sebagai sensors: tangan, kaki, mulut dan bagian tubuh lainnya sebagai actuators.
• Robot sebagai agent : kamera dan pejejak infra merah sebagai sensors; berbagai motor pengerak sebagai actuators.
• Software sebagai agent : tekanan pada keyboard, isi file dan paket-paket pada jaringan sebagai masukan sensors; tampilan pada layar, penulisan file dan pengiriman paket jaringan sebagai keluaran actuators.

Konsep Rasionalitas

Rational agent: suatu agent yang selalu bertindak memaksimalkan ukuran kinerja, mengingat apa yang ia amati tentang lingkungan (sejarah input) dan pengetahuan lain yang dimilikinya.

Rational tidak berarti sempurna: ada aspek lingkungan yang tidak diketahui, di luar kendali.

• Apakah sesuatu yang benar ?

– Agent yang paling sukses/ berhasil

– Mengukur kesuksesan/ keberhasilan

• Pengukur kemampuan haruslah objektif (contoh : Vacuumcleaner

world)

– Jumlah debu yang dapat dibersihkan pada waktu tertentu

– Seberapa bersih lantai

– Besarnya konsumsi listrik

– Besarnya noise yang dihasilkan

Rasional tergantung pada 4 hal :

– Kemampuan yang terukur,

– Pengetahuan lingkungan sebelumnya/ terdahulu,

– Tindakan,

– Urutan persepsi (sensors).

Tipe Agent

• Simple Reflex Agents

menunjukkan bagaimana aturan condition action memungkinkan agen untuk membuat sambungan dari persepsi untuk bertindak.

• Model Based Reflex Agent

Model ini lebih kuat daripada simple reflex agent karenamodel based reflex agent harus menjaga semacam internal model

• Goal-Based Agents

memungkinkan agen cara untuk memilih di antara beberapa kemungkinan, memilih satu yang mencapai negara tujuan.

• Utility-Based Agents

Pada agen refleks berbasis kegunaan ini memikirkan kondisi yang bagus untuk agen sehingga agen dapat melakukan tugasnya jauh lebih baik.

Contoh Agents ( KOKI CERDAS )

     Koki Cerdas ini merupakan suatu robot yang dapat memasak makanan secara otomatis. Cara kerja alat ini adalah manusia dapat memilih menu serta porsi makanan yang disediakan robot tersebut, kemudian memasukkan bahan – bahan yang diperlukan.  Robot kemudian akan menerjemahkannya dan mengambil peralatan serta bahan-bahan dari tempat yang telah disediakan sebelumnya. Peralatan memasak berupa kompor bertenaga baterai (tanpa api), panci, wajan, dsb.  Jika bahan-bahan tidak mencukupi atau terdapat peralatan yang tidak layak pakai maupun rusak, maka robot akan mengirimkan peringatan kepada user.

     Alat ini sangat efektif untuk memudahkan pekerjaan manusia.Jika sedang lapar tapi malas memasak, robot ini dapat digunakan. Ibu-ibu yang sibuk dan tidak punya banyak waktu dapat menggunakan alat ini untuk menyiapkan masakan keluarganya. Yang diperlukan user adalah menempatkan peralatan serta bahan-bahan untuk memasak dengan benar.

     Koki cerdas ini merupakan tipe agen Goal – based agent  karena didesain untuk bekerja sesuai target yang telah ditentukan sebelumnya, yaitu memasak makanan. Selain itu, karena agen tersebut akan belajar dari informasi baru apabila terdapat menu masakan baru yang akan dimasukkan. Agen akan mempelajari informasi baru tersebut hingga kemudian dapat dijalankan olehnya.

sumber :

http://maukar.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/42871/Agent.pdf

http://blog.ub.ac.id/ika1412/2013/10/08/contoh-intelligent-agent/

0