Membuat kode HTML pada blog

Sedikit cara mudah untuk menampilkan kode HTML pada setiap postingan...

ada 3 pilihan yang dapat dilakukan diantaranya :

Kode <>

Kode " diganti menjadi _&quot_;

Kode > diganti menjadi _&gt_;

dengan menghilangkan masing-masing tanda underscore nya...

atau kalau code HTMLnya terlalu banyak bisa klik disini

1. - copy kan code HTML
2. - klik tombol encode
3. - lalu copy kembali code hasil encode ke dalam postingan.
   

selamat mencoba...

Tags: kode HTML, blog

Membuat tag pada blog

Sesuai judul, kali ini kita akan membahas bagaimana cara membuat tag khususnya pada blog yang berdomain di blogger.com karena tidak seperti halnya wordpress yang sudah menyediakan tools untuk membuat tag.

meskipun pada awalnya sempet bingung, tapi setelah dicari tau akhirnya...dadang juga...hehe ups (red. datang juga). langsung aja...

beberapa hal yang kita butuhkan :
1. browser mozilla firefox, bisa di download di sini
2. add on untuk mozilla firefox, greasemonkey di download di situ
3. terakhir adalah install setting untuk add on terebut di download di sono

lakukan hal diatas secara bertahap dan rasakan sensasinya...hehe

selamat mencoba...

Tags: tag, blog, blogger

Tugas MPTP Abstrak 5

Judul : Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritme Genetika (Studi Kasus Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Institut Pertanian Bogor)
Author : Gibbon Mardame Parsaoran Tamba
Link : http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/2230

Ulasan :

Masalah yang diangkat pada skripsi ini adalah sistem penjadwalan perkuliahan, sementara disisi lain masalah yang terdapat pada penjadwalan itu sendiri adalah masalah pengalokasian sumber daya yang ada pada suatu slot waktu yang tersedia. Banyaknya persyaratan yang harus dipenuhi dalam sistem penjadwalan perkuliahan membuat semakin kompleks dan rumit untuk merancang sistem penjadwalan tersebut.

Oleh karena itu pada skripsi ini bertujuan untuk mempelajari dan menerapkan algortime genetika pada sistem penjadwalan perkuliahan, karena seperti kita ketahui bahwa algoritme genetika baik untuk menemukan solusi terbaik untuk suatu masalah. adapun tahap-tahap yang ada dalam algoritme genetika secara sederhana seperti berikut :

1. - Membentuk suatu populasi individual dengan keadaan acak
2. - Mengevaluasi kecocokan setiap individual keadaan dengan hasil yang diinginkan
3. - Memilih individual dengan kecocokan yang tertinggi
4. - Bereproduksi, mengadakan persilangan(crossover) antar individual terpilih diselingi mutasi
5. - Mengulangi langkah 2 - 4 sampai ditemukan individual dengan hasil yang diinginkan

istilah pada algortime genetika adalah :

1. - persilangan(crossover) : operator ini melibatkan dua gen yang telah dipilih secara acak dan kemudian menjadi kromosom baru serta menghasilkan titik baru dalam ruang pencarian yang siap di uji.
2. - mutasi : operator ini berperan untuk menggantikan gen yang hilang dari populasi akibat proses seleksi yang memungkinkan munculnya kembali gen yang tidak muncul pada inisialisasi populasi.
   

Pada penelitian ini percobaan dilakukan dengan mengambil studi kasus Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Institut Pertanian Bogor terutama pada semester ganjil tahun 2002/2003. Adapun jenis pengujian yang diambil ada 3 jenis, yaitu pengujian pengaruh perubahan nilai dari parameter operator algoritme genetika(crossover, mutasi dan propagasi) dengan metode evolusi 3-tournament based selection pengujian pengaruh perbedaan hasil penjadwalan pada jumlah dan iterasi populasi, dan pengujian pengaruh perbedaan metode inisialisasi terhadap hasil dan durasi proses penjadwalan.

Hasil dari 3 jenis pengujian diatas diantaranya pada pasangan presentase operator algortime genetika yang cocok dan optimal dapat mempercepat proses pembuatan jadwal perkuliahan terbukti dari hasil yang didapat bahwa pada presentase crossover 40%, mutasi 50%, dan propagasi 10% diperoleh durasi proses penjadwalan tercepat, sedangkan pada metode inisialisasi yang berbeda tidak mempengaruhi hasil penjadwalan secara signifikan pada jumlah populasi dan iterasi yang kecil, namun akan terlihat jelas jika jumlah populasi dan iterasinya besar.

Hal yang dapat dikembangkan dari skripsi ini dengan melakukan pengambilan studi kasus yang lebih luas dan beragam serta menggunakan metode selain algoritme genetika untuk menghasilkan solusi terbaik.

Tags: algoritme genetika, algoritma genetika, sistem penjadwalan

Tugas MPTP Abstrak 4

Judul : Perbandingan Algoritma Huffman Statik Dengan Algoritma Huffman Adaptif Pada Kompresi Data Teks.
Author : Danny Dimas Sulistio
Link : http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/2502

Ulasan :

algortime huffman adalah algoritme yang dibuat oleh mahasiswa MIT pada tahun 1952 yang bernama david huffman, algoritme ini merupakan algoritme yang paling lama dan paling terkenal dalam kompresi data teks, prinsip pengkodeannya mirip dengan kode morse yaitu tiap karakter dikodekan dengan rangkaian bit, untuk karakter yang paling sering muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang pendek sedangkan pada karakter yang jarang muncul dikodekan dengan rangkaian bit yang lebih panjang. berdasarkan tipe peta kode yang digunakan untuk mengubah pesan menjadi codeword maka algortime huffman termasuk kedalam algoritme yang menggunakan metode statik, karena selalu menggunakan peta yang sama.

pada algoritme huffman terdapat 2 fase yaitu :

1. - menghitung probabilitas kemunculan tiap simbol dan kemudian menentukan peta kodenya
2. - mengubah pesan menjadi kumpulan kode yang akan ditransmisikan.
   

skripsi ini bertujuan untuk mempelajari dan membandingkan kinerja dari algoritme Huffman Statik dan algoritme Huffman Adaptif dalam hal kompresi data. Untuk ruang lingkup hanya terbatas pada data dengan extensi file *.txt (teks) yang dilakukan dalam 3 percobaan yaitu percobaan dengan teks dari potongan artikel, percobaan menggunakan teks dengan satu variasi karakter, dan percobaan menggunakan file dengan 5 dan 256 variasi karakter. Kedua algoritma ini dibandingkan dari berbagai kriteria diantaranya rasio kompresi, lama waktu untuk mengkompresi file, dan lama waktu untuk mendekompresi file. Algoritme Huffman Statik kompleksitas untuk mengkompresi sebuah file adalah O(n Log m) sedangkan pada algoritme Huffman Adaptif adalah O(nm), dimana n adalah banyaknya karakter dan m adalah besarnya variasi dari karakter itu sendiri.

Berdasar hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu iterasi yang dibutuhkan oleh algoritme Huffman Statik untuk mengkompresi dan mendekompresi sebuah file cenderung lebih kecil dibandingkan dengan yang dilakukan oleh algoritme Huffman Adaptif. Tapi jika dilihat dari segi hasil kompresi terlihat bahwa algoritme Huffman Adaptif lebih baik dibandingkan dengan algoritme Huffman Statik.

Hal yang dapat dikembangkan dari skripsi ini adalah menggunakan algoritme lain dengan menggunakan tipe file yang berekstensi selain *.txt misalnya file gambar, audio atau video.

Tags: algoritme, algoritma, huffman adaptif, huffman statik, kompresi data

Tugas MPTP Abstrak 3

Judul : Uji Dan Aplikasi Komputasi Paralel Pada Jaringan Syaraf Probabilistik (PNN) Untuk Proses Klasifikasi Mutu Buah Tomat Segar
Author : Moh. Khawarizmie Alim
Link : http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/3720

Ulasan :

Beradasarkan pada abstrak ini dapat disimpulkan kalau proses sortasi merupakan tahap yang penting dalam penanganan pasca panen dari tomat-tomat yang dihasilkan, namun jika dilakukan secara manual oleh manusia dapat menyebabkan hasil produk yang diperoleh tingkat keragaman yang kurang baik serta waktu yang relatif lama. Oleh karena itu proses sortasi perlu dilakukan mesin dengan memanfaatkan salah satu jaringan saraf tiruan yang dapat diterapkan untuk proses klaifikasi yaitu Probabilistic Neural Network (PNN) karena memiliki tingkat akurasi klasifikasi yang cukup tinggi dan waktu pelatihan yang cukup singkat. selain itu PNN melakukan pendekatan probabilistik berdasarkan rumus bayes.

Oleh karena itu pada skripsi ini bertujuan menguji komputasi paralel pada PNN untuk klasifikasi mutu buah tomat. Percobaan dilakukan dengan membandingkan kinerja PNN yang dilakukan secara paralel pada dua buah komputer dan kinerja PNN yang dilakukan secara sekuensial pada satu komputer. kriteria yang digunakan uji analisis adalah akurasi klasifikasi PNN, waktu eksekusi total, peningkatan kecepatan, peningkatan akurasi dan efisiensi. Tomat yang diambil adalah varietas permata yang kemudian dikelompokan dalam 3 kelas dan masing-masing diambil parameter bobot(gram), panjang(cm), lebar(cm). dari percobaan didapatkan hasil bahwa akurasi klasifikasi komputasi paralel dan komputasi sekuensial tidak terlalu berbeda dan terpusat pada 89,2%, untuk waktu yang dicapai oleh komputasi paralel rata-rata 439,57 detik, lebih kecil daripada komputasi sekuensial yang rata-ratanya 548,66 detik dengan kata lain peningkatan waktu yang dicapai adalah 128,857% atau 1.3 kali lebih cepat komputasi paralel daripada komputasi sekuensial tanpa mengubah nilai akurasi klasifikasi yang signifikan.

Hal yang dapat dikembangkan dari skripsi ini waktu pemrosesan dapat ditingkatkan lagi dengan melakukan penelitian terhadap pemilihan metode lain dalam pengklasifikasian untuk dibandingkan dengan PNN baik dari sisi komputasi paralelnya atau sisi komputasi sekuensialnya.

Tags: komputasi paralel, komputasi sekuensial, jaringan syaraf probabilistik, klasifikasi

Tugas MPTP Abstrak 2

Judul : Analisis Algoritma dan Waktu Enkripsi Versus Dekripsi Pada Advanced Ecryption Standard (AES)
Author : Endang Purnama Giri
Link : http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/2400

Ulasan :

Advanced Encryption Standard dikenal sebagai algoritme kriptografi penyandian pesan dengan teknik blok simetris, dengan kata lain adalah algoritme kriptografi yang mengoperasikan pesan dalam sekumpulan bit(block)/satuan tertentu dengan memakai kunci yang sama untuk proses enkripsi plaintext(pesan asli) dan proses dekripsi chipertext(pesan tersandi). Algoritme didesain untuk beroprasi pada blok pesan 128bit dan menggunakan 3 variasi blok kunci dengan panjang 128bit, 192bit, atau 256bit. Dengan 4 proses utama dengan 1 proses permutasi(ShiftRows) dan 3 proses subtitusi (SubBytes, MixColumns, dan AddRoundKey).

Oleh karena itu pada skripsi ini bertujuan untuk mempelajari, mengimplementasikan, dan menganalisis algoritme AES, dengan menggunakan MatLab V6.5 pada analisis uji running time enkripsi versus deksripsi, sedangkan pada implementasi modus operasi yang digunakan adalah modus Electronic CodeBook(ECB) dimana untuk setiap 1 plaintext akan dienkripsii(E) oleh 1 kunci sehingga menjadi 1 chipertext yang kemudian untuk proses dekripsi(E^ -1) tiap 1 chipertext menggunakan 1 kunci sehingga menjadi plaintext lagi, dengan skema sebagai berikut :


dan untuk tahap analisis yang dilakukan meliputi analisis teori dan analisis algoritme yang dilengkapi telaah pustaka bagi analisis hasil uji perbandingan kinerja yang meliputi aspek kecepatan dan keamanan. Adapun hasilnya analisis teori menyimpulkan bahwa proses enkripsi AES melakukan penyandian secara rahasia dengan tingkat keamanan tak liniear dengan kompleksitas waktu seefisien mungkin dengan menggunakan proses transformasi yang ringan pada implementasinya, tetapi invers(proses balikan) dari proses tersebut mempunyai efisiensi yang rendah akbiatnya proses deksripsi AES lambat. Dengan analisis algoritme AES adalah O(n) di enkripsi ataupun dekripsi, dari analisis keamanan AES mempunyai kemampuan yang tangguh dan cukup memadai, dari analisis uji perbandingan kcepatan disimpulkan bahwa AWS punya kinerja waktu yang cukup tinggi, sedangkan pada analisis uji implementasi enkripsi versus dekripsi bahwa dari segi efisiensi, proses enkripsi tidak sama dengan deksripsi karena efisiensi dekripsi relatif lebih rendah, dari hasil uji statistik dengan selang kepercayaan 95% antara enkripsi dan deksripsi berbeda nyata dengan nilai 0.01. dengan hasil tersebut AES bukanlah algoritme sengan struktur jaringan feistel sesuai dikemukakan oleh Stallings(2003).

Hal yang dapat dikembangkan dari skripsi ini dapat membandingkan antara proses enkripsi atau deksripsi pada algoritma lain seperti algoritma DES, 3DES, RSA dll. Selain itu hasilnya dapat digunakan untuk menyanggah atau memperkuat dari hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya

Tags: analisis, algoritme, algoritma, enkripsi, deksripsi, AES, kriptografi, blok simetris

Tugas MPTP Abstrak 1

Judul : Modifikasi Algoritme Fungsi Hash MD5 Didasarkan Pada Analisis Syarat Cukup Serangan Diferensial.
Author : Agustinus Sroyer

Link : http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/3913

Ulasan :

Pada abstrak ini dijelaskan bahwa fungsi hash didefinisikan sebagai fungsi yang memetakan bitstring dengan panjang sembarang ke bitstring dengan panjang tetap dengan memenuhi sifat satu arah dan tahan terhadap tumbukan(collision). Dengan kegunaan untuk melindungi integritas data dari pemalsuan. Sebagai ilustrasi, missal suatu pesan x dilablekan dengan nilai hashnya y=h(x), kita bisa memalsukan x jika kita bisa menentukan pesan lain x’≠ x sehingga h(x’)=y (mempunyai label yang sama dengan x). jika hal ini terjadi maka fungsi hash yang kita gunakan dikatakan tidak aman atau x’ dapat dipakai untuk memalsukan x, itu dapat diartikan serangan bila kita berhasil mencari suatu metode untuk menentukan x. berikut skema fungsi hash dimana hi=H(Mi,hi-1):


Tahun 2004, Wang dan Yu(How to break MD5 and other hash functions) berhasil mematahkan algoritme tersebut berdasarkan analisis syarat cukup serangan diferensial. Dengan ide serangan diferensial adalah memilih pasangan input x dan x’, x’≠ x, dan mempunyai beda tertentu sehingga memperbesar peluang terjadinya tumbukan (h(x)=h(x’)). Proses serangan diferensial MD5, oleh Wang dan Yu mendefinisikan diferensial karakteristik dalam bentuk Table Diferensial Karakteristik tertentu. pendefinisian diferensial karakteristik ini sebagai alur dalam proses algoritme MD5 jika diberikan pasangan input x dan x’ dengan beda tertentu, dengan harapan mempunyai peluang yang tinggi untuk terjadinya tumbukan. Proses terjadinya tumbukan juga ditunjang dengan modifikasi pesan melalui penentuan syarat cukup pada bit-bit tertentu sebagaimana yang telah diberika pada Tabel Syarat Cukup. Dengan metode itu Wang dan Yu berhasil menentukan tumbukan pada MD5 dengan efisien dimana blok pertama memerlukan sekitar 239 operasi MD5 dan blok kedua memerlukan sekitar 232 operasi MD5. namun pendefinisian karakteristik diferensial itu diberikan tanpa penjelasan dan hanya sedikit ilustrasi bagaimana menentukan syarat cukup.

Oleh karena itu pada skripsi ini dijabarkan bagaimana cara menentukan syarat cukup penentuan nilai bit-bit tertentu untuk memodifikasi pesan sampai langkah ketujuh secara lengkap mengikuti Tabel Karakteristik Diferensial lalu kemudian diperoleh nilai-nilai Syarat Cukup yang akan digunakan untuk memperbesar peluang terjadinya tumbukan. Pada modifikasi MD5 hanya dilakukan dengan mengubah komponen utama tanpa mengubah struktur keseluruhan. Adapun komponen yang dirubah adalah konstanta putaran, konstanta jumlah dan permutasi blok pesan. Ketiga komponen tersebut dirubah dari nilai konstanta tetap menjadi nilai hasil operasi beberapa variable pada iterasi sebelumnya yang bersifat merambat, dan pada komponen fungsi Boolean tak linear rumusnya dirubah. Algoritme MD5 termodifikasi dimaksudkan agar tahan terhadap serangan diferensial khususnya versi Wang karena pada algoritme ini strukturnya tidak berubah sehingga tahan terhadap tipe atau jenis serangan lain, namun akibat perubahan operasi pada algoritme MD5 termodifkasi menyebabkan kinerjanya sepertiga kali lebih lambat dari algoritme MD5 asli.

Hal yang dapat dikembangkan dari skripsi ini adalah bagaimana meningkatkan kinerja algoritme MD5 termodifikasi menjadi sepertiga kali lebih cepat dari yang sekarang dengan kata lain(kinerjanya sama dengan MD5 asli) namun tetap mempertahankan daya tahan terhadap jenis atau tipe serangan lain.

Tags: analisis, algoritme, algoritma, fungsi hash, MD5