Analisis Tingkat Publikasi Data Pribadi Sensitif pada Situs Web Sistem Informasi LPTK di Indonesia dengan Metode Expectation Maximization

Sudrastawa, I Putu Alit (2019) Analisis Tingkat Publikasi Data Pribadi Sensitif pada Situs Web Sistem Informasi LPTK di Indonesia dengan Metode Expectation Maximization. Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
1729101026-COVER.pdf
Download (3MB)
[img] Text (ABSTRAK)
1729101026-ABSTRAK.pdf
Download (471kB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1729101026-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (403kB)
[img] Text (BAB 2 KAJIAN PUSTAKA, PENELITIAN SEBELUMNYA, DAN KERANGKA KONSEP)
1729101026-BAB 2 KAJIAN PUSTAKA, PENELITIAN SEBELUMNYA, DAN KERANGKA KONSEP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (700kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODE PENELITIAN)
1729101026-BAB 3 METODE PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (830kB) | Request a copy
[img] Text (HASIL DAN PEMBAHASAN)
1729101026-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (798kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 PENUTUP)
1729101026-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (388kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
1729101026-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (384kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
1729101026-LAMPIRAN.pdf
Download (384kB)

Abstract

Data pribadi adalah segala jenis data yang merujuk pada suatu individu. Data tersebut perlu disimpan, dirawat, dan dijaga kebenarannya serta dilindungi kerahasiaannya guna mencegah eksploitasi dan penyalahgunaan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Pada penelitian ini dilakukan analisis terhadap jenis data pribadi sensitif yang dipublikasikan beserta sebarannya pada situs web sistem informasi LPTK di Indonesia, selanjutnya dilakukan analisis clustering dengan metode Expectation Maximization. Hasilnya dari 72.522 instance yang dianalisis berdasarkan kriteria dari NIST dan Undang-Undang Nomor 23 Tahun 2006 ditemukan sebanyak 189.358 data pribadi sensitif yang 87,72% diantaranya merupakan Critical personally identifiable information (PII) dan sisanya 12,28% merupakan Potential PII. Jenis Critical PII yang dipublikasikan mencakup tempat lahir, tanggal lahir, alamat rumah, nomor telepon/faks, alamat surel, foto wajah, agama, dan NIP, sedangkan Potential PII mencakup jabatan, lokasi/unit kerja, wilayah kabupaten tempat tinggal, dan usia. Akurasi clustering rata-rata yang diperoleh dengan metode Expectation Maximization adalah 98,53% dengan kesalahan hasil klaster sebanyak 1.682 instance atau sekitar 2,32%. Terkait pengembangan penelitian di masa mendatang, kriteria penentuan data pribadi sensitif yang digunakan dapat merujuk pada regulasi lokal sehingga hasil deskripsi yang diperoleh dan rekomendasi yang disusun dapat lebih sesuai untuk wilayah Indonesia.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: Data Pribadi Sensitif, Personally Identifiable Information, Data Mining, Clustering, Expectation Maximization
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: I PUTU ALIT SUDRASTAWA
Date Deposited: 24 Oct 2019 04:01
Last Modified: 24 Oct 2019 04:01
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/630

Actions (login required)

View Item View Item