Indonesia OneSearch
Gravitasi
  • Cari
  • Perancangan Teknik Otorisasi P...
  • Lokasi
Cover Image

Perancangan Teknik Otorisasi Pelaporan Sistem Pemutakhiran Data Kependudukan Multi-Kanal Menggunakan Metode Otentikasi Claims-Based Dan Multi-Factor

Tersimpan di:
Main Author: Setiawan, Ageng
Format: Thesis NonPeerReviewed Book eArticle
Bahasa: eng
Terbitan: , 2019
Subjects:
004_Data Processing & Computer Science
Online Access: http://elibrary.unikom.ac.id/1270/1/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Cover.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/2/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Pengesahan.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/3/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Pernyataan.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/4/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Kata%20Pengantar.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/5/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Daftar%20Isi.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/6/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20I.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/7/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20II.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/8/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20III.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/9/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20IV.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/10/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20V.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/11/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Daftar%20Pustaka.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/12/Jurnal_Tesis_Ageng%20Setiawan%20%5BEN%5D.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/13/Jurnal_Tesis_Ageng%20Setiawan%20%5BID%5D.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/
http://elibrary.unikom.ac.id
  • Lokasi
  • Deskripsi
  • Daftar Isi
  • Preview
  • Tampilan Petugas

Internet

http://elibrary.unikom.ac.id/1270/1/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Cover.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/2/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Pengesahan.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/3/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Pernyataan.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/4/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Kata%20Pengantar.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/5/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Daftar%20Isi.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/6/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20I.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/7/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20II.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/8/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20III.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/9/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20IV.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/10/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Bab%20V.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/11/UNIKOM_Ageng%20Setiawan_Daftar%20Pustaka.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/12/Jurnal_Tesis_Ageng%20Setiawan%20%5BEN%5D.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/13/Jurnal_Tesis_Ageng%20Setiawan%20%5BID%5D.pdf
http://elibrary.unikom.ac.id/1270/
http://elibrary.unikom.ac.id

Lokasi

Koleksi Koleksi Digital Perpustakaan UNIKOM
Gedung Perpustakaan UNIKOM
Institusi Universitas Komputer Indonesia
Kota BANDUNG
Provinsi JAWA BARAT
Kontak Butuh informasi lebih lanjut? Hubungi pustakawan institusi ini.

Lihat Juga

  • Pengembangan Komoditas Tanaman Pangan Menggunakan Metode Multi Factor Evaluation Process Dengan Pendekatan Sig Di Kabupaten Garut
    oleh: Ramandha, Ilham Fauzan
    Terbitan: (2019)
  • Torang Bolon Panjaitan Abednego 115 Fakultas Ilmu Komputer Teknik Informatika 05 Skripsi Deteksi Perundungan Siber pada Tweet Berbahasa Indonesia menggunakan Support Vector Machine dengan Lexicon Based Features Salah satu bentuk penyalahgunaan kemudahan interaksi pada sosial media Twitter adalah perundungan siber. Perundungan siber dapat mengakibatkan korban merasa tidak berharga, marah, malu, tidak percaya diri, dan takut. Perundungan yang dapat dilakukan melalui media sosial berupa ejekan, fitnah, dan ancaman. Deteksi Perundungan Siber bertujuan untuk mendeteksi tweet yang mengandung perundungan. Support Vector Machine adalah metode yang digunakan dengan menggunakan fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency dan tambahan dari fitur Lexicon Based. Data yang digunakan berjumlah 337 data, dengan pembagian komposisi 70% data latih dan 30% data uji. Hasil evaluasi pada sistem menunjukkan bahwa menggunakan Lexicon Based Feature memberikan hasil recall yang lebih baik daripada hanya menggunakan TF-IDF dan fitur gabungan dari TF-IDF dengan Lexicon Based Feature. Hasil evaluasi tertinggi didapatkan dengan menggunakan Lexicon Based Feature, yaitu Kernel Linear dengan parameter lambda = 0,1, gamma = 0,0001, complexity = 1, epsilon = 0,0001, dan iter max = 10 menghasilkan accuracy = 82,69, recall = 79,66, precision = 88,67, dan f-measure = 83,92
    oleh: Torang Bolon Panjaitan, Abednego
    Terbitan: (2021)
  • Sistem Otentikasi, Otorisasi, dan Pelaporan Koneksi User pada Jaringan Wireless Menggunakan Chillispot dan Server Radius
    oleh: Febyatmoko, Gesit S, et al.
    Terbitan: (2009)
  • Perancangan User Profiling Pada Computer Based Tests Try Out Sertifikasi CISA Untuk Evaluasi Kemahiran Auditor Menggunakan Metode Computer-Adaptive MultiStage Testing
    oleh: Triansyah, Mochammad Agri
    Terbitan: (2019)
  • Sistem Rekomendasi Dosen Pembimbing Berdasarkan Latar Belakang Menggunakan Metode Multi-Class Support Vector Machine Dan Weighted Product
    oleh: Pradana, Yustinus Radityo, et al.
    Terbitan: (2020)
© 2025 Perpustakaan Nasional Republik Indonesia
Loading...