Senin, 05 November 2018

CONTOH KASUS CYBER CRIME DAN BESERTA UNDANG UNDANG ITE

01.47.00 0 Comments
·    




   KASUS 1
Carding, salah satu jenis cyber crime yang terjadi di Bandung sekitar Tahun 2003. Carding merupakan kejahatan yang dilakukan untuk mencuri nomor kartu kredit milik orang lain dan digunakan dalam transaksi perdagangan di internet. Para pelaku yang kebanyakan remaja tanggung dan mahasiswa ini, digerebek aparat kepolisian setelah beberapa kali berhasil melakukan transaksi di internet menggunakan kartu kredit orang lain. Para pelaku, rata-rata beroperasi dari warnet-warnet yang tersebar di kota Bandung. Mereka biasa bertransaksi dengan menggunakan nomor kartu kredit yang mereka peroleh dari beberapa situs. Namun lagi-lagi, para petugas kepolisian ini menolak menyebutkan situs yang dipergunakan dengan alasan masih dalam penyelidikan lebih lanjut.
Modus kejahatan ini adalah pencurian, karena pelaku memakai kartu kredit orang lain untuk mencari barang yang mereka inginkan di situs lelang barang. Karena kejahatan yang mereka lakukan, mereka akan dibidik dengan pelanggaran Pasal 378 KUHP tentang penipuan, Pasal 363 tentang Pencurian dan Pasal 263 tentang Pemalsuan Identitas.

·       KASUS 2 :
Penyebaran virus dengan sengaja, ini adalah salah satu jenis kasus cyber crime yang terjadi pada bulan Juli 2009, Twitter (salah satu jejaring social yang sedang naik pamor di masyakarat belakangan ini) kembali menjadi media infeksi modifikasi New Koobface, worm yang mampu membajak akun Twitter dan menular melalui postingannya, dan menjangkiti semua follower. Semua kasus ini hanya sebagian dari sekian banyak kasus penyebaran malware di seantero jejaring social. Twitter tak kalah jadi target, pada Agustus 2009 diserang oleh penjahat cyber yang mengiklankan video erotis. Ketika pengguna mengkliknya, maka otomatis mendownload Trojan-Downloader.Win32.Banload.sco.
Modus serangannya adalah selain menginfeksi virus, akun yang bersangkutan bahkan si pemiliknya terkena imbas. Karena si pelaku mampu mencuri nama dan password pengguna, lalu menyebarkan pesan palsu yang mampu merugikan orang lain, seperti permintaan transfer uang . Untuk penyelesaian kasus ini, Tim keamanan dari Twitter sudah membuang infeksi tersebut. Tapi perihal hukuman yang diberikan kepada penyebar virusnya belum ada kepastian hukum.
·       KASUS 3 :
Cybersquatting adalah mendaftar, menjual atau menggunakan nama domain dengan maksud mengambil keuntungan dari merek dagang atau nama orang lain. Umumnya mengacu pada praktek membeli nama domain yang menggunakan nama-nama bisnis yang sudah ada atau nama orang orang terkenal dengan maksud untuk menjual nama untuk keuntungan bagi bisnis mereka . Contoh kasus cybersquatting, Carlos Slim, orang terkaya di dunia itu pun kurang sigap dalam mengelola brandingnya di internet, sampai domainnya diserobot orang lain. Beruntung kasusnya bisa digolongkan cybersquat sehingga domain carlosslim.com bisa diambil alih. Modusnya memperdagangkan popularitas perusahaan dan keyword Carlos Slim dengan cara menjual iklan Google kepada para pesaingnya. Penyelesaian kasus ini adalah dengan menggunakan prosedur Anticybersquatting Consumer Protection Act (ACPA), memberi hak untuk pemilik merek dagang untuk menuntut sebuah cybersquatter di pengadilan federal dan mentransfer nama domain kembali ke pemilik merek dagang. Dalam beberapa kasus, cybersquatter harus membayar ganti rugi uang.

UNDANG UNDANG ITE YANG MENYANGKUT KASUS TERSEBUT :

1.    Pasal 27 ayat 2 UU ITE :
“Setiap orang dengan sengaja dan tanpa hak dan/atau mentransmisikan dan/atau membuat dapat diaksesnya informasi elektronik dan/atau dokumen elektronik yang memiliki muatan perjudian”
2.    Pasal 27 ayat 3 UU ITE :
“Setiap orang dengan sengaja dan tanpa hak dan/atau mentransmisikan dan/atau membuat dapat diaksesnya informasi elektronik dan/atau dokumen elektronik yang memiliki muatan penghinaan dan/atau pencemaran nama baik”
3.    Pasal 27 ayat 4 UU ITE :
“Setiap orang dengan sengaja dan tanpa hak dan/atau mentransmisikan dan/atau membuat dapat diaksesnya informasi elektronik dan/atau dokumen elektronik yang memiliki muatan pemerasaan dan/atau pengancaman”
4.    Pasal 28 ayat 1 berbunyi :
“Setiap orang dengan sengaja dan tanpa hak menyebarkan berita bohong dan menyesatkan yang mengakibatkan kerugian konsumen dalam Transaksi Elektronik”
5.    Pasal 28 ayat 2 yaitu :
“Setiap orang dengan sengaja dan tanpa hak menyebarkan informasi yang ditujukan untuk menimbulkan rasa kebencian atau permusuhan individu dan/atau kelompok masyarakat tertentu berdasarkan atas suku,agama,ras,dan antar golongan (SARA).”

Created and edit by : nabsafitri.blogspot.co.id / vamouseangel.blogspot.co.id (nabilah safitri)

SUMBER:

Kamis, 01 November 2018

VCLASS OLAH DATA STATISKA BUERNASTUTI 3DB02 NABILAH SAFITRI

02.28.00 0 Comments

VCLASS 1 OLAH DATA STATISKA
(IBU ERNASTUTI)





NAMA  : NABILAH SAFITRI
NPM     : 35116231
KELAS        : 3DB02










1. Sebutkan definisi:
    a) distribusi frekwensi
    b) frekwensi

2. Sebutkan singkatan dari TDF

3. Gambarkan bentuk umum TDF

4. Pada contoh 1 (list usia),
     a) ada berapa banyak data? (n =?)
     b) Berapa nilai data terkecil? Dan berapa nilai data terbesar?
     c) berapa range (selisih nilai data terbesar dengan data terkecil)? 

5. Dari contoh 1 dibangun 3 TDF.
       -TDF 1 mempunyai berapa kelas? (berapa besar interval tiap kelas?)
       -TDF 2 mempunyai berapa kelas? (berapa besar interval tiap kelas?)
       -TDF 3 mempunyai berapa kelas? (berapa besar interval tiap kelas?)

6. Sebutkan prinsip pembentukkan Tabel Distribusi Frekuensi

7. Penentuan Banyak Kelas dan Interval Kelas
    a) Sebutkan rumus menentukan banyaknya kelas yang ideal
    b) Sebutkan rumus menentukan interval kelas yang ideal

8.. a) Berapa  banyak kelas ideal pada list usia contoh 1 bila menggunakan fungsi ceiling, dan berapa interval kelas idealnya?
     b) Berapa  banyak kelas ideal pada list usia contoh 1 bila menggunakan fungsi floor, dan berapa interval kelas idealnya?

9. a) Buatlah Tabel Distribusi Frekuensi Relatif dari TDF 3
    b)  b.1. Buatlah Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif  (TDFK) kurang dari (<)  pada TDF3
         b.2  Buatlah Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif  (TDFK) lebih dari  (>)  pada  TDF3

JAWA
B >>>


  •  DISTRIBUSI FREKWENSI adalah Pengelompokkan data dalam beberapa kelas sehingga ciri-ciri penting data tsb dapat segera terlihat.
  • FREKUENSI adalah  Banyak pemunculan data.

2. Singkatan dari TDF adalah Tabel Distribusi Frekuensi
3     3. Bentuk umum TFD





4     4. A. Ada 50 data / n=50
     B. Nilai data terkecil = 16 / Nilai data terbesar = 63
     C. Range = 63-16 : 47

5.    -     TDF 1 mempunyai berapa kelas? (berapa besar interval tiap kelas?)
            TFD1 Mempunyai 5 kelas intervalnya tiap kelasnya adalah  (47/5) : 9
      -       TDF 2 mempunyai berapa kelas? (berapa besar interval tiap kelas?)
TFD2 Mempunyai 6 kelas interval tiap kelasnya adalah (47/6) : 8                                               
TDF 3 mempunyai berapa kelas? (berapa besar interval tiap kelas?)
TFD3 Mempunyai 7 kelas interval tiap kelasnya adalah (48/7) : 7

 6. Prinsip pembentukkan Tabel Distribusi Frekuensi
a)       Tentukan banyaknya kelas Jangan terlalu banyak/sedikit
b)      Tentukan interval/selang kelas Semua data harus bisa dimasukkan dalam kelas-kelas TDF, tidak ada yang tertinggal dan satu data hanya dapat dimasukkan ke dalam satu kelas, tidak terjadi OVERLAPPING
c)       Sorting data, lazimnya Ascending: mulai dari nilai terkecil (minimal), agar range data diketahui dan Mempermudah penghitungan frekuensi tiap kelas !

7. RUMUS BANYAK NYA KELAS :
a.       Banyak kelas --> pembulatan ke atas/ke bawah (Ceiling/Floor)
               k = 1 + 3.322 log n
k = banyak kelas      n = banyak data

b.        RUMUS INTERVAL




8. BANYAKNYA DATA 50
                      k  = 1 + 3.322 log 50
                          = 1 + 3.322 * (1.6989..)
                          = 1 + 5.6439... = 6.6439
     FUNGSI FLOOR NYA k= 6
     FUNGSI CELLING k = 7 

9. a) Buatlah Tabel Distribusi Frekuensi Relatif dari TDF 3
    b)  b.1. Buatlah Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif  (TDFK) kurang dari (<)  pada TDF3
         b.2  Buatlah Tabel Distribusi Frekuensi Kumulatif  (TDFK) lebih dari  (>)  pada  TDF3
 A. TABLE DISTRIBUSI FREKUENSI DARI TFD 3

 







B.    
TFDK KURANG DARI (<)




C.   TDK LEBIH DARI (>)



LINK
https://nabsafitri.blogspot.com/
vamouseangel.blogspot.co.id
 
Cute Bow Tie Hearts Blinking Blue and Pink Pointer