Zainudin Zukhri
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search

Sistem Pakar Diagnosis Dini Penyakit Katarak Menggunakan Metode Rule Based Reasoning Raenida, Rissa; Zukhri, Zainudin
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2019
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Makalah ini menyajikan sistem pakar untuk mendiagnosis secara dini apakah seseorang menderita penyakit katarak berdasarkan gejala yang dialami. Sistem yang diusulkan dalam penelitian ini membutuhkan basis pengetahuan dari seorang pakar, dalam hal ini dokter spesialis mata, dan data penyakit katarak. Untuk mewujudkan sistem ini pengumpulan data telah dilakukan dengan cara melakukan wawancara dengan pakar dan analisis data rekam medis di Rumah Sakit Mata Dr. Yap Yogyakarta. Penelitian ini mengusulkan sistem diagnosis dini penyakit katarak menggunakan metode rules based reasoning untuk menentukan jenis penyakit dan metode certainty factor untuk mengetahui seberapa tingkat kemungkinan seseorang menderita penyakit tersebut. Sistem yang diusulkan kemudian dikembangkan dan diujikan terhadap rekam medis dan perkiraan pakar. Pengujian membuktikan bahwa hasil diagnosis sistem yang diusulkan 73,6% sama dengan hasil diagnosis yang dilakukan seorang dokter dan hasil perhitungan tingkat kepastian seseorang menderita penyakit katarak yang dilakukan sistem relatif sama dengan perkiraan yang dilakukan dokter.
Penggunaan Penyilangan Aritmatika dalam Algoritma Genetika untuk Desain Primer Polymerase Chain Reaction Sasmito, Dinda Eling; Zukhri, Zainudin
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2016: Prosiding SNIMED 2016
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Penelitian ini melanjutkan penelitian terdahulu mengenai Bioinformatika pada desain primer Polymerase Chain Reaction. Sebagian dari parameter ini dijadikan sebagai representasi kromosom pada Algoritma Genetika. Parameter utama yang digunakan sebagai representasi kromosom yaitu panjang primer forward, panjang primer reverse, indeks awal primer forward dan panjang produk. Penelitian ini mengembangkan penelitian terdahulu dalam mendesain primer PCR menggunakan algoritma genetika. Pengembangan yang dilakukan adalah pada proses penyilangan, menggunakan penyilangan aritmatika. Percobaan dilakukan terhadap populasi awal yang disilangkan menggunakan teknik penyilangan terdahulu dan penyilangan aritmatika yang diusulkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyilangan aritmatika memiliki nilai fitness yang lebih baik dibandingkan populasi awal dan teknik penyilangan terdahulu.
Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Autisme Aldrin, Muhammad; Zukhri, Zainudin; Cahyono, Andhik Budi
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2017
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Autism Spectrum Disorder (ASD) atau yang lebih sering kita kenal sebagai autisme, adalah sebuah kelainan pada sistem saraf yang dapat  mempengaruhi perkembangan anak. Seringkali orangtua terlambat menyadari bahwa anaknya menderita autis. Hal ini biasa disebabkan karena sedikitnya pengetahuan dan informasi tentang autisme. Faktor lain yang menjadi penyebab terlambatnya diagnosis gejala-gejala autisme adalah kurangnya tenaga ahli seperti psikolog. Untuk membantu menyelesaikan masalah tersebut pada makalah ini dipaparkan salah satu solusinya yaitu dengan pembuatan sistem pakar diagnosis autisme. Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang dirancang dengan cara menanamkan pengetahuan dari pakar ke dalam sistem. Sistem dibuat dengan menggunakan dua metode, yaitu rule-based dan certainty factor untuk menambah keakuratan hasil diagnosis. Sistem pakar yang dibuat telah berhasil membantu dalam mendiagnosis gejala autisme dan memberikan akurasi yang sangat baik berdasarkan data pembanding dari pakar sebenarnya.
Algoritma Semut pada Penjadwalan Produksi Jobshop Zainudin Zukhri; Shidiq Alhakim
Media Informatika Vol. 2 No. 2 (2004)
Publisher : Department of Informatics,Faculty of Industrial Technology,Islamic University of Indonesia

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

Abstract

Algoritma semut merupakan salah satu dari sejumlah algoritma yang dapat diterapkan pada permasalahan optimisasi kombinatorial. Algoritma ini mengadopsi perilaku semut alamiah yang telah banyak diimplementasikan salah satunya pada penjadwalan produksi jobshop.Penelitian ini memfokuskan pada implementasi penjadwalan produksi jobshop mesin dengan pendekatan algoritma semut, untuk menemukan fungsi tujuan, yaitu minimum makespan time dari seluruh kombinasi job-operasi yang didefinisikan.Pada tulisan ini akan dipaparkan teknik pendekatan algoritma semut  pada penjadwalan produksi jobshop yang kemudian diimplementasikan menjadi perangkat lunak yang akan diujikan dengan 5 job dan 5 mesin.
Genetic Algorithm with Center Based Chromosomal Representation to Solve New Student Allocation Problem Zainudin Zukhri; Khairuddin Omar
Media Informatika Vol. 5 No. 2 (2007)
Publisher : Department of Informatics,Faculty of Industrial Technology,Islamic University of Indonesia

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

Abstract

Genetic Algorithm (GA) is one of the most effective approaches for solving optimization problem. We have a problem difficulty for GA in clustering problem. It can be viewed as optimization problem, that is maximization of object similarity in each cluster. The objects must be clustered in this paper are new students. They must be allocated into a few of classes, so that each class contains students with low gap of intelligence and they must not exceed the class capacity. The intelligence gap of each class should be low, because it is very difficult to give good education service for the students in the class whose high diversity of achievements or high variation of skills. We call this problem as New Student Allocation Problem (NSAP). Initially, we apply GA with Partition Based Chromosomal Representation (PBCR). But experiments only provide a small scale case (200 students and 5 classes with same capacities). Then we try to apply GA with Center Based Chromosomal Representation (CBCR) and we evaluate it with the same data. We have successfully improved the performance with this approach. This result indicates that chromosomal representation design is the important step in GA implementation. CBCR is better than PBCR in all aspects. All classes generated by CBCR approach have largest gap of intelligence in each class less than generated by PBCR. CBCR approach can reduce these values almost a half of the values with PBCR approach.
Simple Network Management Protocol untuk Pemantauan Jaringan dengan Pelaporan SMS Wawan Indarto; Zainudin Zukhri; Sofyan Wijaya
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2005
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Healthy, Availabiliy, 99 % Uptime, Konektifitas, dan Keamanan jaringan menjadi keadaan yangseharusnya terus menerus terjadi, untuk itu penanganan secara terpusat, terpadu, cepat, dan akurat harus bisadilakukan untuk menjaga keadaan diatas.Simple Network Management Protocol digunakan untuk pengelolaan dan pemantauan sistem komputeryang terhubung ke dalam jaringan. Hampir semua peralatan jaringan yang ada saat ini mendukungpenggunaan SNMP untuk pemantauannya.Dengan penggunaan SNMP memberikan akses ke manajemen jaringan menjadi lebih mudah untukdikerjakan. Komponen Agent dalam SNMP menyajikan data keadaan sistem secara real time dan komponenManger memberikan mekanisme pengambilan data. Tetapi dalam penggunaannya secara mentah sulit dilakukandan tidak efisien, sehingga membutuhkan aplikasi perantara untuk mengakses SNMP.Penerapan arsitektur aplikasi berbasis web memberikan solusi terpusat dan terpadu dan pelaporanmelalui sms menyuguhkan informasi yang cepat ke administrator jaringan untuk segera dapat menanganikegagalan yang terjadi pada jaringan.Aplikasi dibuat menggunakan Framework PHP Pear dan Adodb yang memberikan abstraksi pembangunantarmuka dan pengaksesan basis data menjadi lebih mudah, PHP SNMP memberikan metode pengaksesanlangsung ke Agent SNMP pada setiap node host yang dipantau, MySQL dengan Innodb untuk menjaga integritasbasis data, XML memberikan mekanisme query informasi tambahan, Cron Daemon untuk melakukan prosespengecekan terjadwal dan digunakan modem gsm untuk pelaporan berbasis sms yang cepat.Studi kasus diimplementasikan pada jaringan FTI UII dengan NOC berada di Laboratorium Sistem danJaringan Komputer Informatika dan juga diterapkan di NOC UIINET.Kata Kunci: NMS, NMSS, Network Monitoring System, PHP, SNMP
Analisis Algoritma Semut untuk Pemecahan Masalah Penugasan Zainudin Zukhri
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2005
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Algoritma semut sangat tepat digunakan untuk pemecahan masalah-masalah berbasis TravelingSalseman Problem. Karena MP bukan masalah yang berbasis Traveling Salseman Problem, maka penerapanalgoritma semut untuk pemecahan Traveling Salseman Problem membutuhkan beberapa penyesuaian yangmenyangkut konsep kota, rute, jarak antar kota dan intensitas jejak antar kota. Penelitian sebelumnyamenunjukkan bahwa kinerja algoritma semut dalam pemecahan MP masih belum begitu bagus. Hal inikemungkinan besar disebabkan oleh tingginya kompleksitas waktu algoritma semut. Untuk itu penelitian iniditujukan untuk menganalisis algoritma semut dalam pemecahan masalah penugasan, sehingga bisa ditemukanpenyebab rendahnya kinerja algoritma semut pada penelitian sebelumnya secara tepat. Analisis menunjukkanbahwa tingginya kompleksitas algoritma semut dalam pemecahan MP, disebabkan adanya penyesaian yangmenyangkut konsep antar kota, baik yang menyangkut parameter jarak maupun yang menyangkut parameterintensitas jejak. Diharapkan temuan ini bisa dijadikan bahan pertimbangan bagi penelitian untukmenyederhanakan tingkat kompleksitas algoritma semut dalam pemecahan MP.Kata kunci: algoritma semut, analisis algoritma, kompleksitas, masalah penugasan
Implementation of Genetic Algorithms to Cluster New Students into Their Classes Zainudin Zukhri; Khairuddin Omar
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2006
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Clustering new students into their classes at random probably make an educational problem, because the smartest student maybe clustered in a same class with the most stupid one. To avoid this problem, we can use sorting-score method which cluster new students based on their achievements. First, we sort the average of their scores, and then make the clusters(classes) base on its. This method is not so worse than the first one, but only the smartest class and the most stupid class that have a low gap. There are high gaps in the middle classes. This research tries to explore Genetic Algorithm (GA) to solve this problem. Experimental studies show that performance of GA is better than sorting-score method. The gap of intelligence in classes clustered by GA are relatively same each other. GA can reduce maximum gap in class that clustered by sorting-score method.Keywords: cluster, Genetic Algorithm, similarity, student.
Comparative Evaluation of Genetic Algorithm and Modification of Agglomerative Method for Allocating New Students Zainudin Zukhri; Khairuddin Omar
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2007
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Allocating new students into their classes is a clustering problem, that is how to cluster new students intotheir classes so that each class contains students in the number that less than or equals to its capacity and hasminimum gap of intelligence. It needs a suitable method to avoid an educational problem. This paper describesthe comparison of Genetic Algorithm (GA) and Modification of Agglomerative Methods (AM) for solving thisproblem. To determine which method is better then the other, the software of each method which can cluster nstudents with m attributes into c classes are evaluated by two-dimensional random data consists of 200 students.Then we compare the results. Comparison of GA and AM for clustering the data sets shows that although the GAcluster the data successfully, the method provides no advantages over AM. Intelligence gap of students in eachclass clustered by GA almost same each other, but the average of this value is greater than by AM. Meanwhile,the intelligence gap of student clustered by AM depend on the clustering sequence. This GA performance may beis caused by unsuitable GA approach, both chromosome representation and GA operators in this research.Better GA approach may enhance the effectiveness of the GA searching.Keywords: Agglomerative Method, cluster, Genetic Algorithm, student.
Penyelesaian Masalah Penugasan dengan Algoritma Genetika Zainudin Zukhri
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2004
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

The object of this research is to solve assignment problem (AP) with geneticalgorithm. The AP is solved by travelling salesman problem (TSP) approach. It can be done,because there is a similarity between representation of AP solution and representation TSPsolution. There are two operators in TSP can be applied in AP, those are crossover operatorand mutation operator. The experiments show that TSP approach can find the solutions ofAP. In this research, the Genetic Algorithm is implemented with order crossover andreciprocal exchange mutation. According to this research, it can be concluded that thesoftware with modification of genetic algorithm to solve TSP, can give alternative optimumsolution of AP.Keywords: assignment problem, crossover, genetic algorithm, mutation, travellingsalesman problem.