Identifikasi Tingkat Privasi Mengenai Penyebaran Data IPK Mahasiswa dengan Konsep k-Anonimitas
View/ Open
Date
2019Author
Bahtiyar, Syaiful Ahmad
Khatizah, Elis
Guritman, Sugi
Metadata
Show full item recordAbstract
Saat ini khalayak umum sangat menuntut penyebaran dan pertukaran
data, baik melalui personal maupun secara komersial. Untuk melindungi data yang
bersifat privasi dari pemilik data, pemegang data sering melakukan pendataan ulang
dengan cara menghapus atau mengenkripsi pengidentifikasi eksplisit seperti nama,
alamat, dan nomor telepon. Karya ilmiah ini membahas masalah penyebaran data
IPK mahasiswa dan menjaga penyebaran privasi responden pada data
menggunakan konsep k-anonimitas. Suatu data dikatakan memiliki sifat kanonimitas
apabila informasi untuk setiap subjek yang ada dalam data tidak dapat
dibedakan dari setidaknya k −1 subjek yang informasinya juga muncul dalam data.
Konsep ini menggunakan teknik generalisasi dan supresi pada data agar konsep kanonimitas
terpenuhi. Penggunaan konsep k-anonimitas secara manual pada data
IPK mahasiswa menghasilkan tabel yang mengandung generalisasi minimum dan
tanpa supresi dengan nilai presisi yang relatif baik. Hasil yang serupa diperoleh pula
dengan mengaplikasikan konsep k-anonimitas menggunakan software Python yang
sangat berguna dalam data yang lebih besar.
Collections
- UT - Mathematics [1431]