Pendahuluan
Datamining
Ketika kita
disodori sejumlah data dari suatu subjek atau kejadian, apa yang bisa kita lakukan Untuk menindak
lanjutinya? Kita perlu mengolahnya untuk
mendapatkan kecenderungan tertentu dari data tersebut. Misalkan data itu tentang mahasiswa
baru, mungkin bisa kita kelompokkan berdasarkan asal SMU atau
tingginya nilai tes masuk atau berdasarkan kedua – duanya. Setelah proses
pengelompokan ini mungkin akan kita dapatkan mahasiswa berdasarkan kategori dari SMU
swasta dengan nilai tertentu.
Kemudian kita bisa melakukan analisis
lebih jauh, mengenali pola data
mahasiswa tersebut. Misalnya
kecenderungan jika mahasiswa berasal dari negeri akan menapatkan indeks
prestasi tinggi di semester pertama atau
kecenderungan yang lain.
Kemudian kita
juga bisa melakukan pekerjaan prediksi atas apa yang akan terjadi pada seorang mahasiswa berasarkan data masa sebelumnya berkaitan
dengan indeks prestasi yang akan
dicapainya pada semester satu. Pekerjaan
– pekerjaan seperti ini dalam dunia
ilmiah sering disebut
dengan pattern recognition atau pengenalan pola. Pengenalan pola adalah bagian
dari data mining. Jadi pengenalan pola
adalah suatu disiplin ilmu yang
mempelajari bagaimana kita mengelompokkan obyek ke berbagai kelas dan bagaimana dari data bisa kita temukan kecenderungannya. Yang pertama mengacu pada kasus klasifikasi dan yang kedua mengacu pada regresi. Data mining juga
meliputi langkah – langkah menentukan
varibel atau fitur
yang penting untuk di pakai dalam klasifikasi dan regresi. Data mining memegang peran penting
dalam bidang industry, keuangan,
cuaca, ilmu dan teknologi. Data mining berkenaan dengan pengolahan data dalam skala besar. Berikut ini adalah contoh – contoh data
volume besar yang sekarang tersedia di
dunia.
•
Very Long Baseline Interferometry (VLBI)
milik Eropa mempunyai 16 teleskop,
dimana setiap satunya
menghasilkan data sebesar 1 Gigabit / detik data astronomi . Ini
membawa konsekuensi penyimpanan
anilisis
suatu problem skala besar.
• AT- T menangani milyaran panggilan telepon
per hari
• Berdasarkan survey Winter Corp .2003: france telecom mempunyai
decision – support DB , 30 TB
(tera bit) ; AT & T 26 TB
•
Google searches milyaran halaman,
mencapai ratusan TB
•
UC Berkeley 2003 mengestimasi 5 exabytes ( 5 juta terabytes) data baru
dihasilkan pada tahun 2002
Winter Corp melakukan survei mengenai ukuran
data paling besar dalam beberapa tahun terakhir.
Dalam dua tahun terakhir ukuran ini menjadi 3
kali lipat ( Piatetsky and Shapiro, 2006).
Banyak kasus dalam kehidupan sehari –
hari yang memakai teknik – teknik data mining
yang
dipelajari
dalam buku ini. Istilah ini mungkin belum begitu di kenal di kalangan mahasiswa
maupun
dosen atau kalangan umum termasuk
industry. Contoh – contoh berikut
ini memperlihatkan masalah –
masalah
dalam data mining :
1.
Memprediksi
harga suatu saham dalam beberapa bulan ke depan
berdasarkan performansi
perusahaan dan data – data
ekonomi.
2.
Memprediksi apakah seorang pasien yang diopname akan mendapatkan serangan jantung berikutnya
berdasarkan catatan kesehatan sebelumnya dan pola makananya.
3.
Memprediksi permintaan semen dalam beberapa tahun
mndatang berdasarkan data permintaan semen di tahun - tahun sebelumnya.
4.
Memprediksi
apakah akan terjadi tornado berdasarkan informasi dari sebuah radar tentang kondisi angin dan
atmosfir yang lain.
5.
Identifikasi apakah sudah trjadi penipuan terhadap
pengguna kartu kredit dengan melihat catatan transaksi yang tersimpan dalam database perusahaan kredit.
6.
Barang
apa yang biasanya dibeli oleh customer supermarket ketika dia membeli diaper
bayi? bagaimana manajemen supermarket
member respon stelah mengetahui pola
pembelian customer.
7.
Berapa
persen kira – kira customer yang akan
lari dari service atau produk kita?
Bagaimana mencegahnya?
8.
Dalam
hal orang meminta hutang ke suatu bank. Haruskah suatu bank menyetujui hutang
tersebut? Orang yang punya sejarah
paling bagus biasanya tidak perlu hutang, dan orang yang mempunyai sejarah
paling buruk biasanya tidak akan membayar hutang. Customer bank yang terbaik adalah yang ditengah –tengah.
9.
Dalam
e-commerce, misalkan seseorang membeli buku lewat Amazon.com. Kita bisa
menyarankan buku lain apa yang seharusnya dibeli oleh customer yang sama.
Amazon bisa melakukan klastering data buku – buku yang dibeli. Misalnya
customer yang membeli Data Mining : Teknik memanfaatkan data , juga membeli
Data Mining dengan Matlab.
10.
Diberikan data microarray untuk sejumlah sampel
(pasien), bisakah kita mendiagnosis secara akurat penyakit yang diderita? Prediksi
hasil dari suatu treatment terhadap pasien ? Rekomendasikan
treatment terbaik?
11.
Dalam
marketing : menemukan kelompok customer dan mempergunakan untuk target pemasaran dan
re-organization.
12.
Dalam
Astronomi: menemukan kelompok bintang yang mirip dan galaksi.
13.
Gemomics
: menemukan kelompok gen dengan tingkat ekspresi yang mirip.
Tentu
saja masih banyak lagi contoh – contoh dari berbagai bidang yang bisa
dimasukkan atau bisa diselesaikan dengan teknik – teknik data mining. Teknik – teknik belajar (learning) memegang peran kunci dalam masalah - masalah di atas. Masalah – masalah yang
sesuai untuk diselesaikan dengan teknik data mining bila dicirikan dengan
(Piatetsky and Shapiro, 2006)
• Memerlukan keputusan yang bersifat knowledge –
based
• Mempunyai
lingkungan yang berubah
• Metode yang ada sekarang bersifat sub –
optimal
• Tersedia data yang bisa diakses, cukup dan
relevan
• Memberikan keuntungan yang tinggi jika
keputusan yang diambil tepat
Buku ini memperkenalkan dan
membahas metode – metode yang sering dipaki dalam data mining. bahasan terutama
ditujukan untuk klastering,klasifikasi,regresi, seleksi variabel dan market basket analisis atau
aturan asosiasi. Dalam contoh di atas, harga aham masuk dalam variabel kuantitatif yang nilainya
kontinyu. Sedangkan output dari prediksi
kita terhadap tornado berupa variabel
diskrit atau kategori yaitu ada tornado
atau tidak. Untuk masalah harga saham kita menggunakan teknik prediksi
yang sering di sebut regresi. Dalam prediksi
tornado kita gunakan teknik klasifikasi.
Untuk ilustrasi lebih jauh, lihat sebagian data Iris Fisher (1936).
Sedangkan jenis bunga bisa dikelompokkan
alam Virginica, Setosa dan Versicolor . Jenis - jenis
bunga iris ini bisa diubah ke dalam nilai numeric, misalkan 1 untuk Virginica, 2 untuk Setosa dan 3 untuk Versicolor. Dalam hal ini, panjang panjang sepal, lebar
sepal, panjang petal dan lebar petal
kita sebut Sebagai atribut atau variabel. Nilai
dari variabel ini kita sebut input. Sedangkan jenis bunga kita namakan sebagai output.
Manajemen Informatika Politeknik Negeri Lampung
CYBER
ETHICS
v Terminologi, Etika
Ber-internet
v Kejahatan Komputer
(Virus,SPAM,Carding dll)
v Cyber Crime (blue & white
collar crime)
TERMINOLOGI
CYBER ETHICS
CYBER
ETHICS adalah suatu aturan tak tertulis yang dikenal di dunia IT. Suatu
nilai-nilai yang disepakati bersama untuk dipatuhi dalam interaksi antar
pengguna teknologi khususnya teknologi informasi.
Tidak
adanya batas yang jelas secara fisik serta luasnya penggunaan IT di berbagai
bidang membuat setiap orang yang menggunakan teknologi informasi diharapkan mau
mematuhi cyber ethics yang ada.
ETIKA
BER-INTERNET
Internet dikenal sebagai komunitas
yang tidak mengenal aturan. Dalam internet semua orang berhak bertindak,
berinisiatif, berkreasi apa saja tanpa ada yang melarang dan menentang.
Internet bersifat bebas ! Namun
meskipun bersifat bebas dan terbuka, ternyata berinternet juga memiliki
batasan-batasan yang musti kita perhatikan. Batasan-batasan atau etika tersebut
berupa tata tertib berinternet yang sering disebut Nettiquette (Netiket) = Netter
Etiket
Berawal dari keprihatinan terhadap
fenomena berinternet yang semakin vulgar dan cenderung melampaui batas, maka
ada beberapa hal ETIKA BERINTERNET yang patut dijadikan batu pijakan bagi para
netter, yaitu :
1. Jangan Gunakan Huruf
Kapital
Karena penggunaan karakter huruf
bisa dianalogikan dengan suasana hati si penulis. Huruf kapital mencerminkan
penulis yang sedang emosi, marah atau berteriak.
Tentu sangat tidak menyenangkan
tatkala anda dihadapkan dengan lawan bicara yang penuh dengan emosi bukan?
Walau begitu, ada kalanya huruf kapital dapat digunakan untuk memberi penegasan
maksud. Tapi yang harus dicatat, gunakanlah penegasan maksud ini secukupnya
saja, satu-dua kata dan jangan sampai seluruh kalimat/paragraf.
2. Perlakuan Terhadap Pesan
Pribadi
Jika seseorang mengirim informasi
atau gagasan kepada anda secara pribadi (private message), anda tidak
sepatutnya mengirim/menjawabnya kembali ke dalam forum umum, kelompok grup,
atau milis.
3. Hati-hati Dalam
Mem-forward
Tidak semua berita yang beredar di
internet itu benar adanya. Seperti halnya spam, juga merupakan musuh besar bagi
para kebanyakan netter. Maka, sebelum anda mem-forward pastikanlah terlebih
dahulu bahwa informasi yang ingin anda kirim itu adalah benar adanya.
Jika tidak, maka anda dapat dianggap sebagai penyebar kebohongan yang akhirnya
kepercayaan orang-orang di sekitar anda pun akan hilang.
4. Jangan Gunakan “CC”
Ketika mengirim e-mail ke sejumlah
orang, jangan cantumkan nama-nama pada kolom “CC“. Jika anda melakukan hal itu
biasa disebut cross posting, semua orang yang menerima e-mail anda, akan bisa
melihat alamat-alamat e-mail orang lain. Umumnya orang tidak suka bila alamat
e-mailnya dibeberkan di depan umum. Gunakanlah selalu “BCC“. Dengan cara ini
setiap orang hanya bisa melihat alamat e-mailnya sendiri.
5. Jangan Sembarangan
Menggunakan Format HTML
Jika anda mengirim sebuah pesan
penting ke rekan anda, jangan gunakan format HTML tanpa anda yakin bahwa
program e-mail rekan anda bisa membaca kode HTML. Jika tidak, pesan anda sama
sekali tidak terbaca atau kosong. Sebaliknya, gunakanlah format plain text.
6. Jangan Kirim File
(berukuran besar) Melalui Attachment
Peraturan e-mail secara
internasional melarang transfer file melalui e-mail, apalagi di dalam milis.
Jangan pernah membayangkan, rekan anda atau anggota milis yang lain memiliki
mailbox/hard disk yang cukup seperti anda. Pada umumnya penyedia jasa internet
(ISP) di Indonesia ‘hanya’ memberi quota space 2-5 MB. Pengiriman file yang
besar, akan membuat proses downloading menjadi lamban, dan ini jelas menambah
beban pulsa.
7. Ketika ‘Harus’
Menyimpang Dari Topik
Tiap milis/forum tentu memiliki
peraturan khusus mengenai obyek bahasan yang diperkenankan. Sehingga tatkala
anda ingin menyampaikan/meminta sebuah informasi di luar topik yang telah
ditentukan, sepatutnya sertakan pula tanda khusus pada kolom subyek e-mail anda
agar anggota milis yang lain tidak terkecoh dengan isi e-mail anda. Contohnya,
ketika ingin menyampaikan lowongan pekerjaan di milis yang khusus membahas
tentang software: [OOT] Loker di PT. Software Citra Kencana, Membutuhkan
Programmer.
8. Hindari Personal Attack
Ketika anda tengah dalam situasi
debat yang sengit, jangan sekali-kali anda menjadikan kelemahan pribadi lawan
sebagai senjata untuk melawan argumentasinya. Sebab, ini hanya akan menunjukkan
seberapa dangkal pengetahuan anda. Lawan argumentasi hanya dengan data/fakta
saja, sedikit langkah diplomasi mungkin bisa membantu. Tapi ingat, jangan
sekali-kali menggunakan kepribadian lawan debat sebagai senjata sekalipun ia
adalah orang yang anda benci. Budayakan sikap debat ilmiah, bukan debat kusir.
9. Kritik dan Saran yang
Bersifat Pribadi Harus Lewat PM (Personal Message)
Jangan mengkritik seseorang di
depan forum. Ini hanya akan membuatnya rendah diri. Kritik dan saran yang
diberikan pun harus bersifat konstruktif, bukan destruktif. Beda bila kritik
dan saran itu ditujukan untuk anggota forum secara umum atau pihak moderator
dalam rangka perbaikan sistem forum, anda boleh mempostingnya di dalam forum selama
tidak menunjuk orang per orang tertentu.
Manajemen Informatika Politeknik Negeri Lampung
Manajemen Informatika Politeknik Negeri Lampung
CYBER CRIME
TERMINOLOGI CyberCrime
• CyberCrime merupakan bentuk-bentuk kejahatan yang ditimbulkan karena pemanfaatan teknologi internet. Cyber Crime sebagai perbuatan melawan hukum yang dilakukan dengan menggunakan internet yang berbasis pada kecanggihan teknologi computer dan telekomunikasi.
• CyberCrime merupakan Sebuah Evolusi Kejahatan “konvensional” yaitu :
Kejahatan kerah biru (blue collar crime) - Pencurian, penipuan, pembunuhan
Kejahatan kerah putih (white collar crime)-Kejahatan korporasi, kejahatan birokrat,
malpraktek dll
1. Ruang lingkup kejahatan
2. Sifat kejahatan
3. Pelaku kejahatan
4. Modus kejahatan
5. Jenis kerugian yang ditimbulkan
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Terjadinya Cyber Crime
• Faktor Politik
• Faktor Ekonomi
• Faktor Sosial Budaya
Ada beberapa aspek untuk Faktor Sosial Budaya:
1. Kemajuan Teknologi Informasi
2. Sumber Daya Manusia
3. Komunitas Baru
Jenis-jenis CYBER CRIME
Berdasarkan Jenis Aktivitasnya
1. Unauthorized Access.
Terjadi ketika seseorang memasuki atau menyusup ke dalam suatu sistem jaringan komputer secara tidak sah, tanpa izin atau tanpa sepengetahuan dari pemilik system jaringan komputer yang dimasukinya. Probing dan Port Scanning merupakan contoh dari kejahatan ini.
Aktivitas “Port scanning” atau “probing” dilakukan untuk melihat servis-servis apa saja yang tersedia di server target.
2. Illegal Contents
Merupakan kejahatan yang dilakukan dengan memasukkan data atau informasi ke internet tentang sesuatu hal yang tidak benar, tidak etis, dan dapat dianggap melanggar hukum atau mengganggu ketertiban umum.
3. Penyebaran Virus Secara Sengaja
Penyebaran virus umumnya dilakukan dengan menggunakan email. Seringkali orang yang sistem emailnya terkena virus tidak menyadari hal ini. Virus ini kemudian dikirimkan ke tempat lain melalui emailnya.
Contoh kasus : Virus Mellisa, I Love You, dan Sircam.
4. Data Forgery
Kejahatan jenis ini bertujuan untuk memalsukan data pada dokumen-dokumen penting yang ada di Internet.
5. Cyber Espionage, Sabotage and Extortion
Merupakan kejahatan yang memanfaatkan jaringan internet untuk melakukan kegiatan mata-mata terhadap pihak lain dengan memasuki sistem jaringan computer pihak sasaran.
6. Cyberstalking
Dilakukan untuk mengganggu atau melecehkan seseorang dengan memanfaatkan komputer, misalnya menggunakan e-mail dan dilakukan berulang-ulang. Kejahatan tersebut menyerupai terror yang ditujukan kepada seseorang dengan memanfaatkan media internet.
7. Carding
Merupakan kejahatan yang dilakukan untuk mencuri nomor kartu kredit milik orang lain dan digunakan dalam transaksi perdagangan di internet.
8. Hacking dan Cracking
Istilah hacker biasanya mengacu pada seseorang yang mempunyai minat besar untuk mempelajari system computer secara detail dan bagaimana meningkatkan kapabilitasnya. Besarnya minat yang dimiliki seorang hacker dapat mendorongnya untuk memiliki kemampuan penguasaan sistem di atas rata-rata pengguna. Jadi, hacker memiliki konotasi yang netral.
Aktivitas cracking di internet memiliki lingkungan yang sangat luas, mulai dari pembajakan account milik orang lain, pembajakan situs web, probing, menyebarkan virus, hingga pelumpuhan target sasaran.
9. Cybersquatting and Typosquatting
Merupakan kejahatan yang dilakukan dengan mendaftarkan domain nama perusahaan orang lain dan kemudian berusaha menjualnya kepada perusahaan tersebut dengan harga yang lebih mahal.
Typosquatting adalah kejahatan dengan membuat domain yang mirip dengan nama domain orang lain.
10. Hijacking
Merupakan kejahatan melakukan pembajakan hasil karya orang lain. Yang paling sering terjadi adalah Software Piracy (pembajakan perangkat lunak)
11. Cyber Terorism
Suatu tindakan xybercrime termasuk cyber terorism jika mengancam pemerintah atau warganegara, termasuk cracking ke situs pemerintah atau militer.
Jenis-jenis CYBER CRIME (2)
Berdasarkan Motif Kegiatannya
1. Sebagai tindakan murni kriminal
Kejahatan yang murni merupakan tindak kriminal yang dilakukan karena motif kriminalitas. Kejahatan jenis ini biasanya menggunakan internet hanya sebagai sarana kejahatan. Contoh kejahatan semacam ini adalah Carding.
2. Cybercrime sebagai kejahatan “abu-abu”
Pada jenis kejahatan di internet yang masuk dalam “wilayah abu-abu” cukup sulit menentukan apakah itu merupakan tindakan criminal atau bukan, mengingat motif kegiatannya terkadang bukan untuk berbuat kejahatan. Contohnya adalah probing atau portscanning.
Berdasarkan Sasaran Kejahatannya
1. Menyerang Individu (Against Person)
Jenis kejahatan ini, sasaran serangannya ditujukan kepada perorangan atau individu yang memiliki sifat atau criteria tertentu sesuai tujuan penyerangan tersebut. Beberapa contoh kejahatan ini antara lain : Pornografi, Cyberstalking, Cyber Tresspass
2. Menyerang Hak Milik (Against Property)
Cybercrime yang dilakukan untuk mengganggu atau menyerang hak milik orang lain. Contoh: carding, cybersquatting, typosquatting, hijacking, data forgery
3. Menyerang Pemerintah (Against Government)
Cybercrime Against Government dilakukan dengan tujuan khusus penyerangan terhadap pemerintah
Dampak Cybercrime Terhadap Keamanan Negara
• Kurangnya kepercayaan dunia terhadap Indonesia
• Berpotensi menghancurkan negara
Dampak Cybercrime Terhadap Keamanan Dalam Negeri
• Kerawanan sosial dan politik yang ditimbulkan dari
Cybercrime antara lain isu-isu yang meresahkan, memanipulasi simbol-simbol kenegaraan, dan partai politik dengan tujuan untuk mengacaukan keadaan agar tercipta suasana yang tidak kondusif.
• Munculnya pengaruh negatif dari maraknya situs-situs porno yang dapat diakses bebas tanpa batas yang dapat merusak moral bangsa.
Menuju UU Cyber Republik Indonesia
Strategi Penanggulangan Cyber Crime
1. Strategi Jangka Pendek
Penegakan hukum pidana
Mengoptimalkan UU khusus lainnya
Rekruitment aparat penegak hukum
2. Strategi Jangka Menengah
Cyber police
Kerjasama internasional
3. Strategi Jangka Panjang
Membuat UU cyber crime
Membuat perjanjian bilateral
Manejemen Informatika Politeknik Negeri Lampung
Animasi adalah film yang berasal dari pengolahan gambar tangan sehingga menjadi gambar yang bergerak. Bentuk animasi tertua diperkirakan wayang kulit. Karena wayang memenuhi semua elemen animasi seperti layar, gambar bergerak, dialog dan ilustrasi musik.
Animasi mulai berkembang sekitar abad ke-18 di Amerika. Pada saat itu teknik stop motion animation banyak disenangi. Teknik ini menggunakan serangkaian gambar diam/frame yang dirangkai menjadi satu dan menimbulkan kesan seolah-olah gambar tersebut bergerak. Teknik ini sangat sulit, membutuhkan waktu, juga biaya yang banyak. Karenauntuk menciptakan animasi selama satu dektik, kita membutuhkan sebanyak 12-24 frame gambar diam. Bayangkan jika film animasi itu berdurasi satu jam bahkan lebih.
J. Stuart Blackton mungkin adalah orang Amerika pertama yang menjadi pionir dalam menggunakan teknik stop motion animation. Beberapa film yang telah diciptakannya dengan menggunakan teknik ini adalah The Enchanted Drawing (1900) dan Humorous Phases of Funny Faces (1906).
Selanjutnya, setelah teknologi komputer berkembang, bermunculan animasi yang dibuat dengan teknologi komputer. Animasi itu macam-macam jenisnya. Ada yang 2 dimensi (2D) dan 3 dimensi (3D). Pada animasi 2D, figur animasi dibuat dan diedit di komputer dengan menggunakan 2D bitmap graphics atau 2D vector graphics. Sedangkan 3D lebih kompleks lagi karena menambahkan berbagai efek di dalamnya seperti efek percahayaan, air dan api, dan sebagainya.
Tokoh yang dianggap berjasa besar mengembangkan film animasi adalah Walt Disney. Walt Disney banyak menghasilkan karya fenomenali Mickey Mouse, Donald Duck, Pinokio, Putri Salju, dan lainnya. Walt Disney pulalah yang pertama membuat film animasi bersuara. Yakni, film Mickey Mouse yang diputar perdana di Steamboat Willie di Colony Theatre, New York pada 18 November 1928. Walt Disney juga menciptakan animasi berwarna pertama yakni, Flower and Trees yang diproduksi Silly Symphonies di tahun 1932.
Film animasi merambah pula ke negara-negara Asia. Jepang misalnya juga telah mengambangkan film animasi sejak tahun 1913 dimana pada waktu itu dilakukan First Experiments in Animation oleh Shimokawa Bokoten, Koichi Junichi, dan Kitayama Seitaro pada tahun 1913. Selanjutnya, animasi di Jepang mengikuti pula perkembangan animasi di Amerika Serikat seperti dalam hal penambahan suara dan warna. Dalam perkembangan selanjutnya, kedua negara ini banyak bersaing dalam pembuatan animasi. Amerika dikenal dengan animasinya yang menggunakan teknologi yang canggih dan kadang simpel. Sedangkan animasi Jepang mempunyai jalan cerita yang menarik
Manenjemen Informatika Politeknik Negeri Lampung