Sistem Keamanan Teknologi Informasi (Tugas 4)

Dosen : Kurniawan B. Prianto, SKom., SH, MM

Bab 10 SOP dan Audit Keamanan
Untuk mengaudit keamanan kita perlu tau bagaimana perencanaan terhadap keamanan yang diinginkan serta metode keamanan yang akan dibuat dan juga menganalisa sebuah resiko.

Bab 11 Permasalahan Trend dan Kedepan
Ada beberapa permasalahan yang terjadi yang menyebabkan perlunya sebuah keamanan. 


Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat disini.

Sistem Keamanan Teknologi Informasi (Tugas 3)

Dosen : Kurniawan B. Prianto, SKom., SH, MM

Bab 7 Pengaturan Keamanan  
Untuk mengaturan keamanan dalam komputer kita harus tau siapa yang menjadi lawan untuk kita amankan dari komputer kita. Oleh karena itu ada beberapa pengamanan yang dapat dilakukan salah satunya menggunakan password sebagai pertahanan pertama.

Bab 8 Pengamanan Web Browser
Saat ini banyak perusahaan yang melakukan bisnis melalui internet. Para pengguna di seluruh dunia sadar bahwa Internet telah membantu membawa perusahaan meningkatkan bisnis mereka berkali-kali, tetapi pada saat yang sama, telah membawa banyak lagi bahaya ke depan pintu mereka. Oleh karena itu diperlukan adanya pengamanan terhadap web browser.

Bab 9 Pengamanan Web System
Selain web browser perusahaan juga harus mengamankan sistem dari web itu sendiri.

Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat disini. 

Tugas 1 Audit Sistem Informasi

Tugas Kelompok
Audit sistem informasi adalah proses pengumpulan dan penilaian bukti – bukti untuk menentukan apakah sistem komputer dapat mengamankan aset, memelihara integritas data, dapat mendorong pencapaian tujuan organisasi secara efektif dan menggunakan sumber daya secara efisien. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat disini. 

Tugas Individu
Standar Audit SI tidak lepas dari standar professional seorang auditor SI. Standar professional adalah ukuran mutu pelaksanaan kegiatan profesi yang menjadi pedoman bagi para anggota profesi dalam menjalankan tanggung jawab profesinya. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat disini.

Sistem Keamanan Teknologi Informasi (Tugas 2)

Dosen : Kurniawan B. Prianto, SKom., SH, MM

Bab 4 Pengamanan Sistem Operasi
Pengamanan sistem operasi memiliki pengamanan yang berbeda antara satu sistem operasi dengan sistem operasi lainnya.

Bab 5 Pengamanan Sistem Basis Data
Keamanan database merupakan suatu proteksi terhadap pengerusakan data dan pemakaian data oleh seseorang yang tidak memiliki wewenang.

Bab 6 Pengamanan Jaringan Komputer
Keamanan jaringan juga merupakan suatu keharusan sebagaimana keamanan host lokal. Keamanan ini memastikan hanya pemakai yang memiliki izin yang dapat menggunakan sumber daya jaringan tersebut.

Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat disini.

Sistem Keamanan Teknologi Informasi (Tugas 1)

Dosen : Kurniawan B. Prianto, SKom., SH, MM

Bab 1 Pengantar Keamanan Komputer
Keamanan komputer merupakan salah satu aspek penting dari sebuah sistem informasi. Keamanan komputer digunakan agar informasi yang dimiliki seseorang atau sebuah organisasi tidak dapat diambil pihak lain.

Bab 2 Enkripsi dan Deskripsi
Enkripsi digunakan untuk menyediakan data atau informasi sehingga tidak dapat dibaca oleh orang yang tidak berhak. Dengan enkripsi data anda disandikan (encrypted) dengan menggunakan sebuah kunci. Untuk membuka (decrypt) data tersebut digunakan sebuah kunci yang dapat sama dengan kunci untuk mengenkripsi.

Bab 3  Pengamanan Program
Virus yang ada pada komputer dapat merusak kinerja dari komputer tersebut. Kata virus pertama kali digunakan oleh Fred Cohen pada tahun 1984 di Amerika Serikat. Dinamai virus karena memiliki beberapa persamaan dengan virus pada bidang kedolteran.

Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat disini.

METODE PENCARIAN

Pencarian adalah suatu proses mencari solusi suatu permasalahan melalui sekumpulan kemungkinan ruang keadaan(state space). Sedangkan Metode Pencarian adalah bagian dari kesimpulan dimana setiap pendapat yang diberikan menggambarkan hipotesis dalam sebuah rangkaian deduktif.Metode pencarian dianggap penting dalam sebuah perencanaan karena dalam sebuah permainan akan menentukan apa yang harus dilakukan, dimana setiap pendapat menggambarkan kemungkinan posisi suatu saat. Selain itu metode pencarian juga dikatakan penting untuk menyelesaikan permasalahan karena setiap pendapat menggambarkan langkah - langkah untuk menyelesaikan suatu permasalahan.

A. Metode Pencarian Buta
1. Breadth First Search (BFS)
BFS merupakan pencarian yang dilakukan dengan mengunjungi setiap node secara sistematis pada tiap level hingga keadaan tujuan (goal state) ditemukan. Dengan kata lain semua node pada level n akan dikunjungu terlebih dahulu sebelum mengunjungi node - node pada level n+1. Pencarian dimulai node akar terus ke node level satu dari kiri ke kanan begitu juga ke node level selanjutnya. Untuk lebih jelasnya seperti pada gambar di bawah ini :

Contoh penerapan dari Breadth First Search pada simulasi rute terpendek lokasi pariwisata di nias. Dengan cara kerjanya adalah pengguna memasukkan tujuan awal dan akhir dari lokasi pariwisata yang ingin dikunjungi. Kemudian program akan menelusiri dari titik pangkal karena titik tersebut merupakan titik dengan level tertinggi. Maka selanjutnya program akan melanjutkan penelusuran dengan menjelajahi titik - titik pada level dibawahnya. Setelah semua titik dijelajahi oleh program maka akan ditemukan jalur terpendek dari rute perjalanan tersebut. 

2. Depth First Search (DFS)
DFS merupakan pencarian yang dilakukan dari node awal secara mendalam (deep) hingga akhir node yang paling akhir (dead-node). Dengan kata lain pencarian dimulai dari akar ke level yang lebih tinggi dan prosesnya diulangi sampai ditemukan solusinya.

Contoh penerapan dari Depth First Search pada pencarian rute bis kota berbasis web mobile. Cara kerja dari penerapan tersebut adalah Depth First Search akan mencari semua solusi yang dapat terjadi pada semua rute dimulai dari simpul yang paling kiri dengan level paling tinggi sampai ke simpul paling kanan dengan level terdalam. Lalu hasil pencarian dengan metode Depth First Search dapat menampilkan semua solusi yang dapat terjadi sesuai dengan keinginan si pemakai baik dari segi jarak atau biaya yang paling optimal.


B. Metode Pencarian Heuristik
1. Generate & Test (GT)
GT merupakan metode yang paling sederhana dalam pencarian heuristik. Algoritma yang diguanakan oleh GT menggunakan prosedur DFS karena suatu solusi harus dibangkitkan secara lengkap sebelum dilakukan test.
Terdapat 2 prosedur penting di dalam GT yaitu :

• Pembangkit (generate,) yang membangkitkan semua solusi yang memungkinkan.
• Test, yang menguji solusi yang di bangkitkan.

Contoh penerapan dengan menggunakan Generate & Test adalah Travelling Salesman Problem. Dimana seorang salesman ingin mengunjungi sejumlah n kota. Akan dicari rute terpendek di mana setiap kota hanya boleh dikunjungi tepat 1 kali. Jarak antara tiap- tiap kota sudah diketahui. Misalkan ada 4 kota dengan jarak antara tiap - tiap kota seperti terlihat pada gambar berikut

Lalu untuk membangkitkan solusi - solusi yang mungkin dengan menyusun kota kota tersebut dalam urutan abjad seperti :

• A-B-C-D
• A-B-D-C
• A-C-B-D
• A-C-D-B
• Dst

Untuk mengetahui jumlah seluruh kombinasi abjad  yang mungkin menjadi sebuah solusi dengan (n!). Lalu dipilih keadaan awal misalnya ABCD dengan panjang lintasan 19. Lakukan backtracking untuk mendapatkan lintasan ABDC misalkan panjang lintasannya 18. Bandingkan lintasan ABDC dengan sebelumnya, dan lintasan terpendek yang akan dilakukan backtracking lagi. Solusi terbaik adalah menemukan lintasan terpendek dari kota yang dilewati. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dalam bentuk table dibaawah ini.

2. Hill Climbing (HC)
Metode HC mirip dengan metode GT namun pembedanya adalah umpan balik (feedback) yang berasal dari prosedur pengujian digunakan untuk memutuskan arah gerak dari pencarian. Terdapat 2 macam metode HC yaitu : 

• Simple Hill Climbing, langsung memilih new state yang memiliki jalur lebih baik dari pada jalut - jalur sebelumnya tanpa memperhitungkan jalur - jalur lain yang lebih "curam".
• Steepest-Ascent Hill Climbing, akan mengevaluasi semua state yang berada di bawah current state dan memilih state dengan jalur yang paling "curam".

Contoh kasus pada Hill Climbing sama dengan Generate & Test yaitu menggunakan kasus Travelling Salesman Prolem. Disini operator yang digunakan adalah operator yang bisa menghasilkan kombinasi lintasan kota yang berbeda yaitu dengan menukar urutan posisis 2 kota dalam suatu lintasan. Bila ada kota n maka kombinasi lintasannya adalah : 

Dari perhitungan kombinasi diatas maka jika terdapat 4 kota maka kombinasinya ada 6 yaitu :

1. (1,2) tukar urutan posisi kota 1 dengan kota 2
2. (2,3) tukar urutan posisi kota 2 dengan kota 3
3. (3,4) tukar urutan posisi kota 3 dengan kota 4
4. (4,1) tukar urutan posisi kota 4 dengan kota 1
5. (2,4) tukar urutan posisi kota 2 dengan kota 4
6. (1,3) tukar urutan posisi kota 1 dengan kota 3

Pada pencarian ini, penggunaan urutan dari kombinasi harus konsisten. Setelah kombinasi ditentukan maka digunakan kombinasi Simple Hill Climbing dengan keadaan awal ABCD.

 

Keadaan awal, lintasan ABCD = 19. Level pertama, Hill Climbing mengunjungi BACD = 17. Karena BACD lebih kecil dari ABCD maka BACD yang dipilih selanjutnya dengan operator tukar 1,2.Untuk level kedua mengunjungi ABCD karena operator tukar 1,2 sudah dipakai BACD dan pilih node lain yaitu BCAD = 15 karena BCAD lebih kecil dari BACD. Untuk level ketiga mengunungi CBAD = 20 karena CBAD lebih besar dari BCAD maka kita pilih node lain yaitu BCDA = 18. Namun masih lebih besar jadi pilih DCAB = 17. Namun masih lebih besar kita pilih node BDAC = 14 karena nilai nodenya sudah lebih kecil dari BCAD.

Untuk level keempat mengunjungi DBAC - 15, karena DBAC lebih besar dari BDAC jadi kita pilih node lain yaitu BDCA = 13 dan nilai node BDCA sudah lebih kecil dari BDAC. Level kelima mengunjungi DBCA = 12. Karena nilai node DBCA sudah lebih kecil dari BDAC maka nodenya langsung dipilih. Untuk level keenam mengunjungi BDCA karena operator tukar 1,2 sudah dipakai DBCA maka pilih node lain yaitu DCBA, lalu pilih DBAC, lalu pilih ABCD, lalu pilih DACB dan pilih CBDA. Karena sudah tidak ada node yang memiliki nilai heuristik yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai heuristik DBCA maka node DBCA adalah lintasan terpendek (solusi).

Sumber Referensi :

• Anonim. "Bab 4 Algoritma Pencarian (Searching Algorithm)". 
• Handoko Prio. "Bab 2 Teknik Dasar Pencarian". 
• Zamanhuri Irvanizam, Gani Taufiq A. "Heuristic Search".
• Herwanto Arif, Eka Purnama Bambang. 2013. "PENERAPAN METODE DEPTH FIRST SEARCH PADA PENCARIAN RUTE BUS KOTA BERBASIS WEB MOBILE DI SOLO".
• Zai Delima, Budiati Haeni, Sandino Berutu Sunneng. 2016. "SIMULASI RUTE TERPENDEK LOKASI PARIWISATA DI NIAS DENGAN METODE BREADTH FIRST SEARCH DAN TABU SERCH".

REPRESENTASI PENGETAHUAN

Pengertian Pengetahuan
Setiap manusia yang lahir ke dunia pasti memiliki yang namanya akal. Dengan akal tersebut manusia melakukan pemikiran. Selain itu manusia juga memiliki rasa ingin tahu terhadap sesuatu. Karena dua hal tersebut manusia selalu mencari tahu jawaban dari suatu hal yang sebelumnya tida diketahui ataupun jawaban dari sebuah permasalahan yang ada. Proses dari pencarian yang dilakukan manusia dapat juga di katakana sebagai pengetahuan. Selain itu pengetahuan juga dapat dikatakan sebagai fakta atau kondisi untuk mengetahui sesuatu dengan familiar, yang dapat di peroleh melalui pengalaman ataupun asosiasi. Dalam kamus besar bahasa Indonesia “Pengetahuan adalah segala sesuatu yang diketahui”. Selain itu menurut beberapa para ahli memberikan pengertian tentang pengetahuan tersendiri diantaranya :

• Pudjawidjana “Pengetahuan sebagai suatu reaksi yang ada pada manusia dengan segala rangsangan yang terjadipada alat indranya untuk melakukan pengindraan jauh pada objek tertentu”. 
• Notoatmodjo “Pengetahuan merupakan hasil dari daya tahunya setelah orang tersebut melakukan pengindraan jauh”. 
• Onny S. prijono “Pengetahuan merupakan sesuatu yang didapatkan dari hasil daya tahu yang nantinya dapat berbentuk sebuah inormasi. Pross dari daya tahu tersebut seperti melihat, mendengarkan, merasakan dan berfikir yang menjadi dasar manusia dan bersikap maupun bertindak”.

Macam - Macam Pengetahuan
Berdasarkan sumbernya pengetahuan dapat dibedakan menjadi 2 yaitu :

• Pengetahuan formal adalah pengetahuan yang terdapat dalam sebuah buku , jurnal, bulletin ilmiah dan yang lainnya. 
• Pengetahuan non formal adalah pengetahuan – pengetahuan praktis dalam suatu bidang tertentu yang diperoleh seorang pakar dari pengalam yang dia dapatkan dalam bidang tertentu dengan waktu yang cukup lama. 

Berdasarkan cara merepresentasikan pengetahuan dibedakan menjadi 3 yaitu :

• Pengetahuan heuristic adalah pengetahuan yang berbentuk hirarki yang biasanya di gambarkan dalam bentuk diagram pohon pengetahuan. 
• Pengetahuan procedural adalah pengetahuan yang dapat dipresentasikan sebagai suatu proses yang disimpan dalam bentuk kode. 
• Pengetahuan deklaratif adalah pengetahuan yang dapat disimpan bentuk berkas data sehingga dapat disimpan secara terpisah dari program.

Jenis - Jenis Pengetahuan 

• Procedural Knowledge adalah pengetahuan bagaimana seseorang melakukan sesuatu atau bagaimana performans seseorang dalam menjalankan langkah – langkah sebuah proses. Biasanya terdiri dari peraturan atau rules, starategi, agenda dan prosedur. 
• Declarative Knowledge adalah pengetahuan factual yang diketahui seseorang. Pengetahuan ini dapat berupa lisan maupun tulisan yang dapat diungkapkan dengan bail oleh seseorang. Biasanya terdiri dari konsep, objek dan fakta.
• Meta-Knowledge adalah pengetahuan tentang berbagai jenis pengetahuan dan bagaimana menggunakannya.
• Heuristic Knowledge 
• Structural Knowledge adalah pengetahuan yang berisi aturan, concept relationship dan concept to object relationship.

Pengertian Representasi Pengetahuan
Representasi pengetahuan adalah bagian dari kecerdasan buatan yang konsen kepada pemahaman, desain dan peimplementasikan bagaimana representasi informasi sebuah program dapat digunakan. Selain itu dalam sistem pakar representasi pengetahuan adalah metode yang digunakan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis pengetahuan. Representasian yang di maksud adalah untuk menangkap sifat – sifat penting problema dan membuat informasi tersebut dapat di akses oleh produser pemecah problema. Suatu representasi dapat dikatakan baik jika : 

• Mengemukakan hal secara eksplisit 
• Membuat masalah menjadi transparan 
• Lengkap dan efisien 
• Menghilangkan detail – detail yang diperlukan.
• Dapat dilakukan komputasi (ada batasan)

Selain itu Mylopoulos dan Levesque mengklasifikasikan susunan atau pola representasi menjadi 4 katakeori yaitu :

• Representasi logika, menggunakan ekspresi - ekspresi dalam logika formal untuk mempresentasikan basis pengetahuan. 
• Representasi Prosedural, menggambarkan pengetahuan sebagai sekumpulan instruksi untuk memecahkan suatu masalah. 
• Representasi Network, menyatakan pengetahuan sebagai sebuah graf dimana simpul-simpulnya menggambarkan obyek atau konsep dalam masalah yang dihadapi, sedangkan lengkungannya menggambarkan hubungan antar mereka.
• Representasi Terstruktur, memperluas network dengan cara membuat setiap simpulnya menjadi sebuah struktur data kompleks yang berisi tempat-tempat bernama slot dengan nilai-nilai tertentu.

Keuntungan Membuat Representasi Pengetahuan

• Dapat membuat objek dan relasi yang penting menjadi lebih jelas 
• Dapat menyingkap batasan dalam suatu permasalahan 
• Dapat menghilangkan semua komponen yang tidak berhubungan dengan permasalahan yang sedang di selesaikan. 
• Dapat membuat masalah menjadi lebih ringkas. 
• Dapat menjadikan permasalahan yang di selesaikan terkomputerisasi.

Teknik Representasi Pengetahuan
A. Jaringan semantik
Jaringan semantik adalah jaringan data dan informasi yang menunjukkan hubungan antar berbagi objek. Dalam matematika, jaringan semantik merupakan suatu label atau graph berarah. Struktur jaringan semantik terdiri dari node atau simpul dan busur atau arc yang menghubungkannya. Simpul menyatakan objek sedangkan busur menyatakan links. Links dari jaringan semantik digunakan untuk menunjukkan hubungan (relationship) antar simpul-simpul tersebut. Jaringan semantic dapat menunjukkan sebuah pewarisan, mepresentasikan hubungan visual dan dapat digabungkan dengan metode representasi yang lain. Jaringan semantik dapat diperluas dengan 3 cara yaitu :

• Menambahkan dengan objek yang sama 
• Menambahkan dengan objek yang lebih khusus 
• Menambahkan dengan objek yang lebih umum

Selain menambahkan sebuah jaringan semantic juga dapat mewariskan sifatnya ke jaringan semantic lainnya atau dapat disebut dengan inheritance. Jaringan semantic juga memiliki yang namanya penanganan pengecualian (exception handling) yaitu teknik sederhana untuk menangani sebuah masalah yang meruppakan suatu kelemahan pada jaringan semantic.

B. Frame
Frame adalah struktur data untuk mempresentasikan atau menyimpan pengetahuan dari suatu konsep atau objek yang berupa blok atau potongan. Frame ini pertama kali diusulkan oleh Minsky pada tahun 1981 dan menurut dia frame adalah sebuah oleksi dari pertanyaan tentang situasi hypothetical. Sebuah frame terdiri dari dua elememn dasar, yaitu slot dan facet. Sebuah slot adalah sebuah atribut yang mengambarkan objek. Misalnya frame mobil, memiliki slot berat, panjang, dan warna. Setiap slot memiliki satu atau lebih facet. Facet sendiri terdiri dari dua komponen,yaitu jenis facet dan nilai facet. Facet sendiri memiliki beberapa jenis yaitu :

• Value (val) adalah jenis facet yang mempresentasikan nilai tertentu dari sebuah atribut yang dituliskan di dalam slot 
• Default (def) adalah jenis facet yang digunakan untuk menentukan nilai dasar dari slot. Jika slotnya kosong dan tidak di isi dengan nilai baru maka yang berlaku adalah nilai dasar tersebut. 
• Range (range), adalah jenis facet yang digunakan hanya untuk slot yang bertipe numeric. 
• If added (add) adalah jenis facet yang mengandung pengetahuan procedural. Jika nilai slot yang bersngkutan ditambah atau diubah maka facet ini akanmengaktifkan sebuah prosedur yang disebut demons. 
• If needed (need) adalah jenis facet yang mengaktifkan prosedur ketika nilai dalam slot diperlukan. 
• Other adalah jenis facet yang berisi pointer yang digunakan untuk menunjuk ke frame yang lain.

C. Aturan produksi (Rules)
Aturan adalah sebuah pengetahuan prosedural yang menghubungkan informasi yang diberikan dengan tindakan (action). Ada beberapa jenis rules diantaranya sebagai berikut :

• Relationship / hubungan Rekomendasi 
• Strategi 
• Heuristic 
• Interpretasi 
• Diagnosa 
• Desain

Rules memiliki beberapa keunggulanya diantaranya :

• Modifikasi dan perawatannya yang relatif murah 
• Uncertainty dapat dikombinasikan dengan rules 
• Tiap rules biasanya independent dari yang lainnya 
• Namun rules juga memiliki beberapa kekurangan yaitu : 
• Pengetahuan yang kompleks  
• Memiliki keterbatasan dalam proses pencaharian

D. Logika
Logika adalah suatu pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran yang merupakan bentuk dari representasi pengetahuan yang paling tua dan menjadi dasar teknik representasi high level. Penalaran sendiri dibagi menjadi 2, yaitu:

• Penalaran deduktif adalah penalaran yang bergerak dari umum ke khusus. Penalaran ini umumnya terdiri dari 3 bagian yaitu premis mayor, premis minor dan kesimpulan.  
• Penalaran induktif adalah penalaran yang bergerak dari khusus ke umum.  Penalaran ini terdiri dari beberapa fakta atau premis dan juga kesimpulan. 

Logika sendiri terdiri dari 2 jenis yaitu :

• Logika proposional adalah logika yang digunakan dalam penalaran dengan komputer. 
• Logika predikat adalah logika canggih yang menggunakan konsep dan kaidah proposional yang sama.

    

Daftar Pustaka
https://idtesis.com/definisi-pengetahuan/
http://pps.uny.ac.id/berita/metakognisi-dan-tiga-tipe-pengetahuan.html
http://martin.hol.es/wp-content/uploads/2014/10/jbptunikompp-gdl-antonrachd-15623-3-babii.pdf
http://ilearning.me/wp-content/uploads/2013/12/BAB-II-Representasi-Pengetahuan1.pdf