AbstrakKeamanan merupakan salah satu faktor penting dalam penyimpanan dan pengiriman data atau pesan. Salah satu cara untuk mengamankan dokumen adalah dengan menggunakan algoritma kriptografi. Kriptografi berdasarkan jenis kuncinya dibedakan menjadi dua yaitu kriptografi simetris dan asimetris. Algoritma enkripsi asimetris termasuk Rivest-Shamir-Adleman (RSA), Diffie-Hellman, Digital Secure Algorithm (DSA), XTR, Elliptic Curve Cryptography (ECC), dan Elgamal Encryption System (ESS). Dalam makalah ini akan melakukan survei paper terkait algoritma-algoritma enkripsi asimetris. Implementasi kriptografi asimetris dapat dikembangkan menggunakan algoritma-algoritma tersebut.
Abstrak-Saat ini perkembangan sistem informasi sangat cepat, dengan didukung oleh perkembangan teknologi. Cepatnya perkembangan teknologi ini dapat mempengaruhi dengan banyaknya data yang ada di internet. Data yang ada dapat dikelola sehingga menjadi sebuah informasi dan pola tertentu, sehingga dapat dimanfaatkan untuk memprediksi pola suatu data. Beton merupakan bahan bangunan yang terbuat dari campuran semen, air dan beberapa agregat lainnya. Oleh karena itu, pengolahan dan pemanfaatan data-data yang tersedia dapat digunakan untuk memprediksi atau estimasi kuat tekan beton. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hubungan variabelvariabel input dan output, sehingga diperoleh persamaan atau rumus tertentu yang akan digunakan estimasi kuat tekan beton. Metode yang digunakan Linear Regression dengan software Microsoft Excel. Linier Regression dengan selang kepercayaan untuk koefisien 95% didapatkan persamaan regresi untuk menghitung kuat tekan beton. Komponen X4 (water) memiliki pengaruh negatif atau berlawanan arah dengan output Y (concrete compressive strength), sedangkan komponen lainnya berpengaruh positif. Korelasi hubungan antara X1-X8 dan Y memiliki nilai 0.615464734 yang dapat diartikan memiliki hubungan kuat tekan beton 61.55% dipengaruhi oleh komponen penyusun beton dan 39.45% dipengaruhi oleh faktor lain. Nilai kesalahan dari model sebesar 10.39984917 dengan observasi data sebanyak 1030.
Sentiment analysis is a part of text mining used to dig up information from a sentence or document. This study focuses on text classification for the purpose of a sentiment analysis on hospital review by customers through criticism and suggestion on Google Maps Review. The data of texts collected still contain a lot of nonstandard words. These nonstandard words cause problem in the preprocessing stage. Thus, the selection and combination of techniques in the preprocessing stage emerge as something crucial for the accuracy improvement in the computation of machine learning. However, not all of the techniques in the preprocessing stage can contribute to improve the accuracy on classification machine. The objective of this study is to improve the accuracy of classification model on hospital review by customers for a sentiment analysis modeling. Through the implementation of the preprocessing technique combination, it can produce a highly accurate classification model. This study experimented with several preprocessing techniques: (1) tokenization, (2) case folding, (3) stop words removal, (4) stemming, and (5) removing punctuation and number. The experiment was done by adding the preprocessing methods: (1) spelling correction and (2) Slang. The result shows that spelling correction and Slang method can assist for improving the accuracy value. Furthermore, the selection of suitable preprocessing technique combination can fasten the training process to produce the more ideal text classification model.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.