Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer
Oddy Virgantara Putra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Implementation Autoscalling Container Web Server Using Kubernetes Proxmox-based on Server University of Darussalam Gontor Oddy Virgantara Putra; Imron Rosyadi; Shoffin Nahwa Utama
JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) Vol 6 No 01 (2019): Jurnal Rekayasa Sistem & Industri - Juni 2019
Publisher : School of Industrial and System Engineering, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/jrsi.v6i02.362

Abstract

Layanan web server berbasis virtualisasi di Universitas Darussalam Gontor belum diimplementasikan, selain itu permasalahan website pada umumnya yaitu web server tidak mampu melayani jumlah permintaan yang tinggi sehingga web server bisa down. Salah satu permasalahan tersebut disebabkan oleh resource server yang kurang mumpuni dan pengelolahan web server yang kurang optimal. Masalah tersebut dapat diatasi secara efektif dan efisien dengan virtualisasi server dan autoscaling. Dimana virtualisasi server dikelola Proxmox dan autoscaling dikelola Kubernetes. Proxmox merupakan platform virtualisasi yang bersifat opensource dan didukung oleh hypervisor KVM dan OpenVZ serta dikelola dengan mudah. Sedangkan Kubernetes termasuk platform yang berfungsi sebagai container orchestration untuk melakukan penjawalan, monitoring, scaling, dan recovery kontainer. Kolaborasi virtualisasi dan autoscaling dapat melayani akses website secara efektif dan efisien. Metodologi penelitian yang digunakan adalah clustering dengan menerapkan konsep high availability dimana terdapat secondary-server sebagai backup-server untuk primary-server. Hasil dari penelitian ini mencakup tiga parameter yaitu Throughput, Response Time, dan CPU Usage. Hasil akhir menunjukkan bahwa web server yang menerapkan virtualiasi dan autoscaling lebih baik daripada web server yang tidak menerapkan virtualisasi dan autoscaling dengan selisih nilai parameter Throughput sebesar 4494.34 KB/s, selisih nilai parameter Response Time sebesar 14,46 requests/detik, dan selisih nilai parameter CPU Usage sebesar 13.01%.
Rancang Bangun Aplikasi Manajemen Gudang Minimarket Unit Usaha Unida (U3) Gontor Berbasis Web Menggunakan Framework Yii2 Widya Kurniawan; Oddy Virgantara Putra; Lukman Effendi
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2021): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 11 2021
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Universitas Darussalam Gontor merupakan perguruan tinggi islam yang berdiri dibawah naungan Pondok Modern Darussalam Gontor, terkenal dengan kemandiriannya mengelola perekonomian dan telah memiliki banyak unit usaha. Pengelolaan seluruh unit usaha di UNIDA dilakukan oleh U3 Gontor, salah satu unit usaha yang ramai diminati adalah minimarket. Pengolahan data yang bersifat manual dan tidak terpusat menjadikan kinerja dalam minimarket U3 kurang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas sistem pengolahan data menjadi terpusat. Pembuatan sistem ini menggunakan framework yii2 dengan konsep MVC (Model, View dan Controller), sehingga lebih tersusun dan lebih mudah dalam pengembangan. Pengembangan dalam sistem ini menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle) waterfall yang terdiri dari 5 tahap yaitu dengan analisis, perancangan desain sistem dari hasil observasi penelitian, perancangan sistem ditampilkan dalam bentuk diagram alir, DFD (Data Flow Diagram), PDM (Physical Data Model) dan gambaran antarmuka, serta melakukan implementasi pembuatan sistem, diakhir tahapan dilakukan pemeliharaan dari hasil uji coba. berdasarkan survey dengan metode investigasi dari staf minimarket yang telah mengisi kuisioner tentang penggunaan Aplikasi Manajemen Gudang Minimarket Unit Usaha UNIDA (U3), bahwa 83% responden sangat setuju dengan adanya aplikasi ini jika diterapkan pada Minimarket U3. Dapat diambil kesimpulan bahwa sistem ini berguna untuk memperbaiki struktur data, hal ini mempermudah dalam pencarian data dan pengolahannya.
Deteksi Jalan Berlubang Pada Citra Berkabut Menggunakan Convolutional Neural Network Dan Dark Channel Prior Akhmad Trisna Wijaya; Oddy Virgantara Putra; Jumhurul Umami
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2021): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 11 2021
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kerusakan jalan merupakan salah satu hambatan bagi pengguna jalan. Salah satu kerusakan yang dapat mengganggu pengguna jalan adalah adanya lubang pada jalan.Kondisi lubang jalan pada cuaca berkabut sangat beresiko terjadinya kecelakaan, hal ini disebabkan oleh berkurangnya penglihatan manusia pada cuaca berkabut untuk mengetahui halangan yang ada didepannya. Penelitian ini bertujuan unutk membuat sebuah model deteksi jalan berlubang pada citra berkabut menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan Dark Channel Prior (DCP). Setelah dataset terkumpul akan melalui tahap ekstraksi fitur menggunakan teknik konvolusi berupa CNN. DCP pada penelitian ini digunakan untuk pengembalian citra kabut ke citra asli yang terdiri dari beberapa tahap yaitu dark channel, atmospheric light estimation, transmission estimation, dan recovery citra. Hasil reduksi citra berkabut diuji dan diklasifikasi menguunakan hasil model pelatihan menggunakn CNN. Dari penelitian yang dilakukan, menunjukkan bahwa metode yang digunakan memiliki kinerja yang baik dan mendapatkan hasil deteksi pada citra bebas kabut dengan rata-rata sebebsar 78.5%.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Bagi Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Kelvin Pradana; Triana Harmini; Dihin Muriyatmoko; Oddy Virgantara Putra
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2021): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 11 2021
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak— Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) Universitas Darussalam Gontor (UNIDA Gontor) selama ini menentukan program studi bagi calon mahasiswa baru dengan cara interview tanpa mempertimbangkan nilai ujian masuk. Proses interview membutuhkan waktu yang lama sehingga kurang effisien. Sehingga dibutuhkan solusi untuk mempercepat dalam menentukan program studi. Penelitian ini bertujuan untuk mempercepat dalam menetapkan program studi di UNIDA Gontor. Model pengambilan keputusan yang digunakan adalah AHP yang mampu untuk memperhitungkan hal-hal yang bersifat kuantitatif dan kualitatif. Hasil perhitungan AHP sudah sesuai dengan aturan yang diterapkan oleh panitia pendaftaran mahasiswa baru yaitu, rencana studi sampai S1, kesanggupan financial, nilai mata pelajaran, motivasi dan catatan lain. Hasil implementasi menunjukan bahwa Sistem Pendukung Keputusan dapat berfungsi serta membantu dan memudahkan dalam pengolahan data hasil tes dan pemilihan program studi di UNIDA Gontor. Penelitian selanjutnya akan diterapkan pada sistem informasi pandaftaran mahasiswa baru UNIDA Gontor berbasis web.
Klasifikasi Ekspresi Teks Berbahasa Jawa Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory Oddy Virgantara Putra; Aziz Musthafa; Kukuh Prasetyo Wibowo
Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2021): Komputika: Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputika.v11i1.4616

Abstract

Bahasa Jawa bisa dikatakan Bahasa yang unik karena bahasa Jawa mempunyai banyak arti meskipun satu kata yang sama tetapi beda daerah. Suku Jawa adalah suku terbesar yaitu 41% atau sekitar 95.217.022 jiwa. Pulau Jawa juga pengakses internet terbesar khususnya untuk media sosial yaitu 87,13%, dari data tersebut banyak informasi yang bisa didapatkan dari keaktifan suku Jawa dalam menggunakan media sosial. Khususnya adalah data tekstual, tetapi tidak mudah mendapatkan ekspresi atau emosi suku Jawa dari media sosial karena jumlah datanya sangat banyak. Maka dari itu permasalahan ini dapat di analisa. Teks mining merupakan salah satu cara yang tepat karena data media sosial lebih banyak data tekstual. Menggunakan RNN Architecture dan algoritma Longs Short Term Memory (LSTM), data tekstual akan mudah diolah karena data yang banyak akan dirapikan dan di kalsifikasikan. Sehingga data yang banyak itu akan dipilih dan olah sesuai dengan ekspresi, karena penelitian ini berfokus pada ekspresi dan emosi maka data akan di klasisfikasikan dengan LSTM. Dari hasil proses penggunaan LSTM untuk memilah ekspresi menjadi 4 yaitu marah, senang, sedih, dan takut mendapat akurasi 92%. Akurasi tersebut menunjukkan Long Short Term Memory (LSTM) efektif dalam pengklasifikasian ekspresi teks berBahasa Jawa.
Co-Authors Akhmad Trisna Wijaya Aziz Musthafa Dihin Muriyatmoko, Dihin Imron Rosyadi Jumhurul Umami Kelvin Pradana Kukuh Prasetyo Wibowo Lukman Effendi Shoffin Nahwa Utama Triana Harmini Widya Kurniawan