Abstract

Kepribadian adalah sifat dan kebiasaan seseorang yang membedakannya dari orang lain. Identifikasi gangguan kepribadian penting untuk semua orang. Kondisi kepribadian yang mencerminkan kondisi mental yang sehat. Namun, tidak bagi manusia untuk tidak bisa menerima tekanan pada diri sendiri. Dalam beberapa kasus, banyak orang ingin melakukan pengujian dengan sumber daya yang cukup dan verifikasi yang sesuai. Untuk mengatasinya, diperlukan tes validasi untuk metode deteksi cacat. Metode yang mendukung validasi adalah Metode Dempster-Shafer dengan Metode Faktor Kepastian.Analisis validasi dilakukan pada metode Dempster-Shafer dengan metode Certainty Factor karena menimbang nilai kerusakan kedua metode ini diperlukan dari data hipotesis atau perubahan dalam bentuk data simptom. Analisis validasi dilakukan pada nilai bobot yang dihasilkan untuk setiap metode yang diterapkan. Dari hasil analisis validasi, nilai bobot yang diperoleh dengan metode Demp-ster-Shafer dapat menghasilkan nilai bobot yang lebih akurat.

Metode Dempster Shafer adalah metode ketidakpastian untuk menghasilkan diagnosis yang akurat. Karena penambahan atau pengurangan fakta baru dalam bentuk informasi tentang gejala dan gangguan. Metode ini memberi para ahli kepercayaan diri dalam pengetahuan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Dempster-Shafer untuk mendiagnosis gangguan kepribadian. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 20 data. Hasil penelitian ini adalah sistem pakar, yang mampu mendeteksi gangguan kepribadian pada seseorang berdasarkan gejala yang mereka rasakan, tanpa harus bertanya langsung kepada para ahli. Pengujian sistem ini meliputi validitas nilai akurasi sistem yang dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa ahli dengan hasil yang dihasilkan oleh sistem, akurasi yang dihasilkan adalah 85%.

Data lost due to the fast format or system crash will remain in the media sector of storage. Digital forensics needs proof and techniques for retrieving data lost in storage. This research studied the performance comparison of open-source forensic software for data retrieval, namely Scalpel, Foremost, and Autopsy, using the National Institute of Standards Technology (NIST) forensic method. The testing process was carried out using the file carving technique. The carving file results are analyzed based on the success rate (accuracy) of the forensic tools used in returning the data. Scalpel performed the highest accuracy for file carving of 100% success rate for 20 document files in pdf and Docx format, and 90% for 10 image files in png and jpeg format.

Pemulihan data adalah bagian terpenting dari Digital Forensic. Bagi penyidik ??negara untuk menghasilkan bukti yang sah di pengadilan sangat penting dan wajib. Memori Flash, Hard Disk Drive (HDD) dan Solid State Drive (SDD) adalah beberapa Media Penyimpanan yang digunakan sebagai tempat untuk meletakkan semua jenis data dan informasi dalam berbagai format file digital. Karena bentuk digitalnya sehingga memungkinkan berbagai format file digital disembunyikan, dihapus, dan bahkan diformat di media penyimpanan, sedangkan semua data dan informasi harus ditemukan oleh penyelidik negara. Prinsip dasar data atau informasi digital jika telah disalin pada Memori Flash, Hard Disk Drive (HDD) dan Solid State Drive (SDD) tidak akan pernah hilang secara permanen dan bahkan data atau informasi digital hilang karena dihapus, diformat dengan cepat atau sistem macet. Jadi, mengembalikan data sangat mungkin. Dalam penelitian ini, tes dilakukan menggunakan Foremost, FTK Imager, dan Scalpel, yang merupakan Alat OpenSource yang dapat digunakan pada sistem operasi Propietary dan OpenSource. Metode yang digunakan adalah Institut Teknologi Standar Nasional (NIST). NIST memiliki panduan kerja yang sangat baik tentang kebijakan dan standar untuk memastikan setiap Penguji mengikuti alur kerja yang sama, sehingga pekerjaan mereka didokumentasikan dan hasilnya dapat ditinjau dan dapat dipertahankan saat pelaporan sebelum dijadikan sebagai bukti yang valid. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa Foremost, FTK Imager, dan Scalpel dapat mengembalikan data yang dihapus, disembunyikan, dan diformat.