Pentingnya Kemanan Data dalam Intelijen Bisnis

Authors

  • Rizky Febrian Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia
  • Achmad Fauzi Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia
  • Tegar Maulana Hidayat Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
  • Rifki Ardian Universitas Bhayangkara Jakarta Raya
  • Alfito Surya Saputra Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

DOI:

https://doi.org/10.38035/jim.v2i1.237

Keywords:

Keamanan Data, Business Intelligence, Sistem Bisnis, Internet of Things

Abstract

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dampak penerapan alat intelijen bisnis terhadap keamanan data. Integritas data organisasi sangat penting, karena merupakan aset mereka yang paling berharga. Organisasi diharapkan dapat memperkaya data dari penggunaan gadget yang terhubung dengan internet karena penggunaannya sudah meluas di semua industri. Dalam hal mengelola dan melindungi data perusahaan, masalah keamanan data menempati urutan pertama dalam daftar kekhawatiran. Data dari masa lalu dan sekarang digunakan untuk membuat tebakan dan prediksi. Ancaman, kehilangan data, dan manipulasi data adalah semua cara di mana pelanggaran keamanan data dapat membahayakan organisasi. Sebagian besar sistem BI mengandalkan plug-in yang terhubung ke internet. Tanpa perlindungan anti-malware dan firewall, peretas dapat membahayakan browser sistem dan menghapus semua plug-innya. Langkah-langkah keamanan yang tidak memadai pada perangkat seluler memudahkan peretas untuk memantau kerentanan sistem dan meluncurkan serangan melalui manipulasi atau pencurian data. Prospek peningkatan investasi melalui penciptaan pasar baru dapat diwujudkan dengan langkah pengamanan data yang tepat untuk menjamin kelancaran seluruh proses bisnis.

References

A. Akbar, A. Khan, F. Carrez, dan K. M. (2017). Predictive analytics for complex IoT data streams. IEEE Internet Things J, 4, 1571–1582.
Al, F. C. et. (2018). Real-Time Probabilistic Data Fusion for Large-Scale IoT Applications. ” IEEE Access, 6, 10015–10027.
D. Goel, S. Chaudhury, dan H. G. (2017). An IoT approach for context-aware smart traffic management using ontology. 42–49.
F. Bromberg, D. Dujovne, T. Watteyne, A. L. Diedrichs, dan K. B.-L. (2018). Prediction of Frost Events Using Machine Learning and IoT Sensing Devices. IEEE Internet Things J, 4589–4597.
Fuada, S., Setyowati, E., Aulia, G. I., & Riani, D. W. (2023). Narative Review Pemanfaatan Internet-of-Things Untuk Aplikasi Seed Monitoring and Management System Pada Media Tanaman Hidroponik Di Indonesia. INFOTECH Journal, 9(1), 38–45. https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.4439
Internet, P., Things, O. F., Analisa, D., & Dan, D. (2023). SmartAI. 1–8.
Munawa, Z., & Putri, N. I. (2020). Keamanan IoT Dengan Deep Learning dan Teknologi Big Data. Tematik?: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal), 7(2), 161–185. https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/article/view/479
Nohuz, E., Alaboud, M., El-Drayi, B., Tamburro, S., Kachkach, S., & Varga, J. (2014). Demons-Meigs pseudosyndrome mimicking the symptoms of pregnancy: A case report. Journal of Reproduction and Infertility, 15(4), 229–232.
Nurul, S., Anggrainy, S., & Aprelyani, S. (2022). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keamanan Sistem Informasi?: Keamanan Informasi , Teknologi Informasi Dan Network ( Literature Review Sim ). Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (Jemsi), Vol. 3(No. 5), 564–573.
Rozi, F. (2020). Systematic Literature Review pada Analisis Prediktif dengan IoT: Tren Riset, Metode, dan Arsitektur. Jurnal Sistem Cerdas, 3(1), 43–53. https://doi.org/10.37396/jsc.v3i1.53
Turyadi, I. U. (2021). Analisa Dukungan Internet of Things (IoT) terhadap Peran Intelejen dalam Pengamanan Daerah Maritim Indonesia Wilayah Timur. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika, 7(1), 29–39. https://doi.org/10.26905/jtmi.v7i1.6040
X. Liu et al. (2018). Application of Temperature Prediction Based on Neural Network in Intrusion Detection of IoT.

Downloads

Published

2023-05-31

How to Cite

Febrian, R. ., Fauzi, A., Maulana Hidayat, T. ., Ardian, R., & Surya Saputra, A. . (2023). Pentingnya Kemanan Data dalam Intelijen Bisnis. Jurnal Ilmu Multidisiplin, 2(1), 42–49. https://doi.org/10.38035/jim.v2i1.237

Issue

Vol. 2 No. 1 (2023): Jurnal Ilmu Multidisplin (April-Juni 2023)

Section

Articles

License

You are free to:

  • Share— copy and redistribute the material in any medium or format
  • Adapt— remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.

The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:

  • Attribution— You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • No additional restrictions— You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:

  • You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
  • No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rightsmay limit how you use the material.
 

Most read articles by the same author(s)