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.

Preview	Text HALAMAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (923kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (678kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (582kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (703kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (894kB)

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:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 000 Computer Science, Information and General Works 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	18 Jul 2017 08:45
Last Modified:	22 Apr 2022 08:00
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1198

Actions (login required)

View Item