ISO 27001

ISO 27001 adalah – Meningkatknya kebutuhan dan penggunaan TIK dalam menunjang aktfitas bisnis suatu organisasi akan meningkatkan nilai dari resiko akan gangguan keamanan informasi tersebut. Peningkatan gangguan resiko pada organisasi yang sangat bergantung pada layanan TIK akan sangat berpengaruh pada pencapaian tujuan organisasi tersebut. Sehingga saat ini organisasi tersebut  harus  menyadari dan menerapkan  suatu kebijakan  yang tepat  untuk  melindungi  aset  informasi yang dimiliki. Salah satu kebijakan yang dapat diambil oleh organisasi  untuk  mengatasi  gangguan keamanan  informasi adalah  dengan  menerapkan manajemen keamanan informasi.

ISO  27001:2013 merupakan  icon  sertifikasi  seri ISO  27000 terbaru yang rilis pada tahun 2013.  ISO  27001:2013 adalah sebuah dokumen  standar  Sistem  Manajemen  Keamanan Informasi  (SMKI)  atau  Information  Security Managemen System (ISMS)  yang  memberikan gambaran secara umum mengenai apa saja yang harus  dilakukan  oleh  sebuah  organisasi atau enterprise  dalam usaha   rangka  mengimplementasikan  konsep konsep keamanan informasi.

ISO 27001:2013 berisi 14 group (klausa) yang juga mencakup 113 kontrol yaitu:

1.      A.5: Information security policies

2.      A.6: How information security is organized

3.      A.7: Human resources security – controls that are applied before, during, or after employment.

4.      A.8: Asset management

5.      A.9: Access controls and managing user access

6.      A.10: Cryptographic technology

7.      A.11: Physical security of the organisation’s sites and equipment

8.      A.12: Operational security

9.      A.13: Secure communications and data transfer

10.  A.14: Secure acquisition, development, and support of information systems

11.  A.15: Security for suppliers and third parties

12.  A.16: Incident management

13.  A.17: Business continuity/disaster recovery (to the extent that it affects information security)

14.  A.18: Compliance – with internal requirements, such as policies, and with external requirements, such as laws.

ISO 27001:2013 memiliki 113 kontrol keamanan informasi,  dan  pada  pelaksanaannya  perusahaan dapat memilih kontrol mana yang paling relevan dengan  kondisi  di  lapangan dengan melakukan penilaian resiko dan aset pada tahapan awal. Namun  pemilihan ini bukan pekerjaan yang mudah, karena banyak parameter  yang  harus  dijadikan  pertimbangan. Untuk itu  proses  pemilihan  kontrol  keamanan informasi  berbasis  ISO  27001  umumnya mengandalkan  jasa  konsultan keamanan informasi.

Read More

PENERAPAN DATA MINNING

PENERAPAN DATA MINNING

Kali ini saya akan membahas penerapan Data Minning.

Data Mining
Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data
berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Patut diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Karena itu DM sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan database. Data mining adalah proses menerapkan metode ini untuk data dengan maksud untuk mengungkap pola-pola tersembunyi. Dengan arti lain Data mining adalah proses untuk penggalian pola-pola dari data. Data mining menjadi alat yang semakin penting untuk mengubah data tersebut menjadi informasi. Hal ini sering digunakan dalam berbagai praktek profil, seperti pemasaran, pengawasan, penipuan deteksi dan penemuan ilmiah. Telah digunakan selama bertahun-tahun oleh bisnis, ilmuwan dan pemerintah untuk menyaring volume data seperti catatan perjalanan penumpang penerbangan, data sensus dan supermarket scanner data untuk menghasilkan laporan riset pasar.
Alasan utama untuk menggunakan data mining adalah untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku. Data tersebut rentan terhadap collinearity karena diketahui keterkaitan. Fakta yang tak terelakkan data mining adalah bahwa subset/set data yang dianalisis mungkin tidak mewakili seluruh domain, dan karenanya tidak boleh berisi contoh-contoh hubungan kritis tertentu dan perilaku yang ada di bagian lain dari domain . Untuk mengatasi masalah semacam ini, analisis dapat ditambah menggunakan berbasis percobaan dan pendekatan lain, seperti Choice Modelling untuk data yang dihasilkan manusia.
Dalam situasi ini, yang melekat dapat berupa korelasi dikontrol untuk, atau dihapus sama sekali, selama konstruksi desain eksperimental. Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur Data Mining dalam penerapannya antara lain: clustering, classification, association rule mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain. Yang membedakan persepsi terhadap Data Mining adalah perkembangan teknik-teknik Data Mining untuk aplikasi 1 pada database skala besar. Sebelum populernya Data Mining, teknik-teknik tersebut hanya dapat dipakaiuntuk data skala kecil saja.
Proses Data Mining
Tahap-Tahap Data Mining. Karena Data Mining adalah suatu rangkaian proses, Data Mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap: 
1. Pembersihan data (untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise) 
2. Integrasi data (penggabungan data dari beberapa sumber) 
3. Transformasi data (data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk di-mining) 
4. Aplikasi teknik Data Mining 
5. Evaluasi pola yang ditemukan (untuk menemukan yang menarik/bernilai) 
6. Presentasi pengetahuan (dengan teknik visualisasi)

Tahap-tahap tsb. bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base.
Teknik Data Mining
Berikut beberapa jenis teknik Data Mining yang paling populer dikenal dan digunakan:
1. Association Rule Mining
Association rule mining adalah teknik mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, support yaitu persentase kombinasi item tsb. dalam database dan confidence yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan assosiatif. Algoritma yang paling populer dikenal sebagai Apriori dengan paradigma generate and test, yaitu pembuatan kandidat kombinasi item yang mungkin berdasar aturan tertentu lalu diuji apakah kombinasi item tsb memenuhi syarat support minimum. Kombinasi item yang memenuhi syarat tsb. disebut frequent itemset, yang nantinya dipakai untuk membuat aturan-aturan yang memenuhi syarat confidence minimum. Algoritma baru yang lebih efisien bernama FP-Tree.
2. Classification Classification adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa decision tree, formula matematis atau neural network. Decision tree adalah salah satu metode classification yang paling populer karena mudah untuk
diinterpretasi oleh manusia. Disini setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Algoritma decision tree yang paling terkenal adalah C4.5, tetapi akhir- akhir ini telah dikembangkan algoritma yang mampu menangani data skala besar yang tidak dapat ditampung di main memory seperti RainForest. Metode-metode classification yang lain adalah Bayesian, neural network, genetic algorithm, fuzzy, case-based reasoning, dan k-nearest neighbor. Proses classification biasanya dibagi menjadi dua fase : learning dan test. Pada fase learning, sebagian data yang telah diketahui kelas datanya diumpankan untuk membentuk model perkiraan. Kemudian pada fase test model yang sudah terbentuk diuji dengan sebagian data lainnya untuk mengetahui akurasi dari model tsb. Bila akurasinya mencukupi model ini dapat dipakai untuk prediksi kelas data yang belum diketahui.
3. Clustering
Berbeda dengan association rule mining dan classification dimana kelas data telah ditentukan sebelumnya, clustering melakukan penge-lompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu. Bahkan clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui itu. Karena itu clustering sering digolongkan sebagai metode unsupervised learning. Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/cluster. Clustering dapat dilakukan pada data yan memiliki beberapa atribut yang dipetakan sebagai ruang multidimensi. Banyak algoritma clustering memerlukan fungsi jarak untuk mengukur kemiripan antar data, diperlukan juga metode untuk normalisasi bermacam atribut yang dimiliki data. Beberapa kategori algoritma clustering yang banyak dikenal adalah metode partisi dimana pemakai harus menentukan jumlah k partisi yang diinginkan lalu setiap data dites untuk dimasukkan pada salah satu partisi, metode lain yang telah lama dikenal adalah metode hierarki yang terbagi dua lagi : bottom-up yang menggabungkan cluster kecil menjadi cluster lebih besar dan top-down yang memecah cluster besar menjadi cluster yang lebih kecil.
Kelemahan 3 metode ini adalah bila bila salah satu penggabungan/pemecahan dilakukan pada tempat yang salah, tidak dapat didapatkan cluster yang optimal. Pendekatan yang banyak diambil adalah menggabungkan metode hierarki dengan metode clustering lainnya seperti yang dilakukan oleh Chameleon. Akhir-akhir ini dikembangkan juga metode berdasar kepadatan data, yaitu jumlah data yang ada di sekitar suatu data yang sudah teridentifikasi dalam suatu cluster. Bila jumlah data dalam jangkauan tertentu lebih besar dari nilai ambang batas, data-data tsb dimasukkan dalam cluster. Kelebihan metode ini adalah bentuk cluster yang lebih fleksibel. Algoritma yang terkenal adalah DBSCAN.

Implementasi (Penerapan)
Dalam bidang apasaja data mining dapat diterapkan? Berikut beberapa contoh bidang penerapan data mining:
- Analisa pasar dan manajemen.
Solusi yang dapat diselesaikan dengan data mining, diantaranya: Menembak target pasar, Melihat pola beli pemakai dari waktu ke waktu, Cross-Market analysis, Profil Customer, Identifikasi kebutuhan Customer, Menilai loyalitas Customer, Informasi Summary.
- Analisa Perusahaan dan Manajemen resiko.
Solusi yang dapat diselesaikan dengan data mining, diantaranya: Perencanaan keuangan dan Evaluasi aset, Perencanaan sumber daya (Resource Planning), Persaingan (Competition).
- Telekomunikasi.
Sebuah perusahaan telekomunikasi menerapkan data mining untuk melihat dari jutaan transaksi yang masuk, transaksi mana sajakah yang masih harus ditangani secara manual.
- Keuangan.
Financial Crimes Enforcement Network di Amerika Serikat baru-baru ini menggunakan data mining untuk me-nambang trilyunan dari berbagai subyek seperti property, rekening bank dan transaksi keuangan lainnya untuk mendeteksi transaksi-transaksi keuangan yang mencurigakan (seperti money laundry) .
- Asuransi.
Australian Health Insurance Commision menggunakan data mining untuk mengidentifikasi layanan kesehatan yang sebenarnya tidak perlu tetapi tetap dilakukan oleh peserta asuransi .
- Olahraga.
IBM Advanced Scout menggunakan data mining untuk menganalisis statistik permainan NBA (jumlah shots blocked, assists dan fouls) dalam rangka mencapai keunggulan bersaing (competitive advantage) untuk tim New York Knicks dan Miami Heat.
- Astronomi.
Jet Propulsion Laboratory (JPL) di Pasadena, California dan Palomar Observatory berhasil menemukan 22 quasar dengan bantuan data mining. Hal ini merupakan salah satu kesuksesan penerapan data mining di bidang astronomi dan ilmu ruang angkasa.
- Internet Web surf-aid
IBM Surf-Aid menggunakan algoritma data mining untuk mendata akses halaman Web khususnya yang berkaitan dengan pemasaran guna melihat prilaku dan minat customer serta melihat ke- efektif-an pemasaran melalui Web.
Contoh kasus penerapan: Implementasi data mining dengan teknik Clustering untuk melakukanCompetitive Intelligence perusahaan. 

Pembangunan perangkat lunak data mining dengan metode clustering menggunakan algoritma hirarki divisive untuk pengelompokan customer dalam studi kasus ini, fungsi – fungsi yang dipakai adalah fungsi untuk menentukan titik-titik pusat yang berguna sebagai pusat-pusat kelompok customer.

Read More

RANCANGAN DAN DATA BASE STUDI KASUS RENTAL PS

Assalamualaikum wr. wb. kalai ini saya akan membuat rancangan database dengan studi kasus "RENTAL PS" setelah sebelumnya mempelajari Cara mengistall XAMPP kali ini akan memulai membuat rancangan database nya terlebih dahulu..
berikut rancangan atau ERD database RENTAL PS

Rancangan Database dari RENTAL PS..
selanjutnya kita akan membuat databasenya, langsung saja tonton Videonya dibawah ini,,

Read More

Menginstall XAMPP di Windows

Pertama Anda harus kunjungi website Apache Friend dan download XAMPP disana. Ukuran file XAMPP sekitar 109MB.

Website Apache Friends

Setelah selesai di download, selanjutnya tinggal jalankan file tersebut dengan melakukan klik dua kali pada file tersebut.

Selama proses instalasi, Anda mungkin akan mendapatkan beberapa peringatan seperti Windows menanyakan apakah Anda yakin ingin menginstall, dan lain sebagainya. Klik saja “Yes” untuk melanjutkan.

XAMPP Setup Wizard akan memandu Anda melalui proses instalasi. Klik Next.

XAMPP setup wizard

Pada jendela berikutnya Anda akan diminta untuk memilih komponen apa saja yang ingin Anda install. Apache dan PHP secara otomatis akan terinstall maka keduanya tanda ceklis tidak bisa dihilangkan, sedangkan untuk yang lainnya masih bisa disesuaikan dengan kebutuhan Anda, namun untuk contoh kali ini pastikan Anda menceklis MySQL dan PHPMyAdmin karena ini akan sangat berguna untuk Anda nantinya.

Pilihan instalasi di XAMPP

Next, pilih folder lokasi yang Anda inginkan untuk menginstall XAMPP pada komputer Anda, pada contoh ini kita coba untuk membuatnya di folder D:\Program Files\XAMPP.

Memilih folder lokasi XAMPP

Pada jendela berikutnya, Anda akan ditanya apakah Anda ingin menginstall Bitnami for XAMPP, ini merupakan tool gratis untuk memudahkan Anda menginstall WordPress, Drupal dan Joomla.

Pada contoh kali ini kita tidak menginstall Bitnami karena nantinya kita ingin menginstall WordPress secara manual saja.

Bitnami for XAMPP

Setelah semua pengaturan dipilih, XAMPP kini siap untuk di install ke komputer Anda. Klik Next untuk melanjutkan.

XAMPP selesai di install

Setelah XAMPP terinstall, Anda akan ditanya apakah Anda ingin memulai XAMPP Control Panel, yang menyediakan sebuah antarmuka untuk menjalankan lingkungan localhost Anda. Anda bisa ceklis pada pilihan ini lalu klik Finish.

XAMPP selesai di install

Control Panel secara otomatis akan terbuka, namun apabila tadi Anda tidak menceklis pilihan, Anda bisa membukanya melalui folder XAMPP di komputer Anda, dan buka XAMPP Control Panel sebagai gantinya.

Maka tampilan XAMPP Control Panel akan terbuka seperti berikut ini.

XAMPP Control Panel

Untuk Lebih jelasnya bisa kita lihat dalam video berikut

Read More