UMN Knowledge Center

Implementasi keystroke dynamic sebagai alat autentikasi user menggunakan particle swarm optimization

Wiranata, Hans (2016) Implementasi keystroke dynamic sebagai alat autentikasi user menggunakan particle swarm optimization. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (923kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (678kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (2MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (582kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (703kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (894kB) | Preview

Abstract

Password dan PIN merupakan salah satu identitas yang digunakan dalam proses autentikasi. Namun, kedua hal tersebut mudah dilupakan, dicuri, atau ditebak. Biometric merupakan metode untuk menutupi kelemahan hal tersebut. Dalam praktiknya, biometric terbagi menjadi tiga jenis, yaitu berdasarkan biological, morphological, dan behaviour. Untuk menggunakan morphological dan biological dalam proses autentikasi dibutuhkan sebuah alat atau media khusus sedangkan behaviour menggunakan alat atau media yang umum seperti microphone dan keyboard. Salah satu cara mengautentikasi berdasarkan behaviour adalah dengan keystroke. Setiap orang memiliki pola yang unik ketika mengetik suatu kalimat yang dikenal sebagai keystroke dynamic. Penelitian ini mengggunakan jaringan saraf tiruan untuk menganalisis keystroke dynamic untuk proses autentikasi menggunakan particle swarm optimization dalam proses training jaringan saraf tiruan. Sistem autentikasi tersebut dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan javascript sedangkan sistem training menggunakan bahasa pemrograman C#. Berdasarkan implementasi yang dilakukan, sistem autentikasi dengan keystroke dynamic untuk 15 user memiliki tingkat akurasi sebesar 76.7%.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 18 Jul 2017 08:45
Last Modified: 04 Oct 2017 10:15
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1198

Actions (login required)

View Item View Item