Sistem Pendataan Sensus Penduduk Berbasis Digital Signature Studi Kasus: Badan Pusat Statistik Kabupaten Aceh Utara

Nurmala Hayati, Salahuddin Salahuddin, Musta’inul Abdi

Sari


Sistem informasi memiliki peran penting dalam mendukung kegiatan operasional Badan Pusat Statistik (BPS), terutama dalam pengumpulan data untuk sensus dan survei. Unit kerja BPS, memiliki tantangan dalam mengumpulkan data yang representatif dan dapat dipertanggungjawabkan di wilayah yang luas dan padat penduduknya. Saat ini, BPS Kabupaten Aceh Utara masih menggunakan metode Paper and Pencil Interview (PAPI) yang kurang efektif dalam hal jumlah sampel yang cukup besar dan kontrol manajemen kualitas data. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, BPS Kabupaten Aceh Utara membuat sistem yang dapat memvalidasi data pencacahan sensus penduduk dengan menggunakan digital signature. Digital signature atau tanda tangan digital adalah skema matematis yang digunakan untuk membuktikan keaslian pesan atau dokumen digital. Dalam pembuatan sistem pendataan tersebut digunakan algoritma DSA (Digital Signature Algorithm). DSA digunakan dalam aplikasi ini karena memenuhi DSS (Digital Signature Standard), yang telah diuji oleh NIST (National Institute of Standards and Technology) dan terbukti memiliki tingkat keamanan yang tinggi. Proses pembuatan tanda tangan digital diawali dengan pembuatan kunci publik dan kunci privat. Kunci publik akan digunakan untuk memverifikasi tanda tangan. Pada proses perhitungan nilai hash akan dihasilkan message diggest, yang akan digunakan dalam pembuatan tanda tangan. Proses penandatanganan menghasilkan sepasang tanda tangan (r,s). Pada proses verifikasi, akan mengecek apakah tanda tangan tersebut cocok atau tidak dengan menggunakan kunci publik dan menghitung nilai hash dokumen yang diterima. Adapun hasil akhir yang diperoleh adalah digital signature. Dari sebanyak 23 data yang sudah diuji dinyatakan sukses dan memperoleh hasil digital signature.

Kata kunci— Sensus, Penduduk, Digital Signature, Pendataan.


Abstact

Information systems have an important role in supporting the operational activities of the Central Bureau of Statistics (BPS), especially in collecting data for censuses and surveys. BPS work units have challenges in collecting representative and accountable data in a large and densely populated area. Currently, BPS Kabupaten Aceh Utara still uses the Paper and Pencil Interview (PAPI) method which is less effective in terms of a large enough sample size and data quality management control. To overcome these problems, BPS Kabupaten Aceh Utara created a system that can validate population census enumeration data using digital signature. Digital signature is a mathematical scheme used to prove the authenticity of a digital message or document. In making the data collection system, the DSA (Digital Signature Algorithm) algorithm is used. DSA is used in this application because it meets the DSS (Digital Signature Standard), which has been tested by NIST (National Institute of Standards and Technology) and proven to have a high level of security. The process of creating a digital signature begins with the creation of a public key and a private key. The public key will be used to verify the signature. In the hash value calculation process, a message diggest will be generated, which will be used in signature generation. The signing process produces a pair of signatures (r,s). In the verification process, it will check whether the signature matches or not by using the public key and calculating the hash value of the received document. The final result obtained is a digital signature. Of the 23 data that has been tested, it was declared successful and obtained a digital signature result.

Keywords— Census, Population, Digital Signature, Data Collection.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


bps.go.id, “Informasi Umum BPS,” bps.go.id, Feb. 20, 2023. https://ppid.bps.go.id/app/konten/0000/Profil-BPS.html (accessed Feb. 20, 2023).

S. Direktorat, A. K. Statistik, P. Statistik, and B. P. Statistik, “Statistik Indonesia 2004 Statistical Year Book Of Indonesia 2004.”

P. Studi Manajemen and S. la Tansa Mashiro, “The Asia Pacific Journal of Management Studies Implementasi Rekrutmen Di Bps Kabupaten Lebak (Studi Kasus Rekrutmen Tenaga Sensus) Implementation, Census Partner Recruitment at BPS Lebak Regency”.

E. Andi Kriswanto, P. Studi Teknik Informatika, S. Banjarbaru, J. A. Yani Km, and K. Selatan, “Implementasi Digital Signature Untuk Validasi Disposisi Surat”.

F. Nurhasanah and R. Sulaiman, “Pembuatan Tanda Tangan Digital Menggunakan Digital Signature Algorithm.”

Yohanes, “Teknik Autentikasi.” http://myeducationit.blogspot.com/2015/11/teknik-autentukasi.html

M. Nurudin, W. Jayanti, R. D. Saputro, M. P. Saputra, and Y. Yulianti, “Pengujian Black Box pada Aplikasi Penjualan Berbasis Web Menggunakan Teknik Boundary Value Analysis,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 4, no. 4, p. 143, 2019, doi: 10.32493/informatika.v4i4.3841.

M. Ir. Yusuf Kurniawan, Kriptografi Keamanan Internet dan Jaringan Telekomunikasi.

Z. A. Fikriya, M. I. Irawan, and S. Soetrisno., “Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 6, no. 1, p. 18, 2017, doi: 10.12962/j23373520.v6i1.21754.

T. Khotimah and R. Nindyasari, “Forecasting Dengan Metode Regresi Linier Pada Sistem Penunjang Keputusan Untuk Memprediksi Jumlah Penjualan Batik (Studi Kasus Kub Sarwo Endah Batik Tulis Lasem),” J. Mantik Penusa, vol. 1, no. 1, pp. 71–92, 2017.

S. A. Alasadi and W. S. Bhaya, “Review of data preprocessing techniques in data mining,” J. Eng. Appl. Sci., vol. 12, no. 16, 2017, doi: 10.3923/jeasci.2017.4102.4107.

J. Adhiva, S. A. Putri, and S. G. Setyorini, “Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Model Regresi Pada PT . Perkebunan Nusantara V,” pp. 155–162, 2020.

I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.

Verawati and P. D. Liksha, “Aplikasi Akuntansi Pengolahan Data Jasa Service,” J. Sist. Inf. Akunt., vol. 1, no. 1, p. 3, 2018.




DOI: http://dx.doi.org/10.30811/jaise.v3i2.4589

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


 

Indexing :

 

Creative Commons License
Journal of Artificial Intelligence and Software Engineering (JAISE) licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.