cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
Published by Universitas Mercu Buana
ISSN : 20854822     EISSN : 25796089     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering
Program Studi Magister Teknik Elektro UMB menerbitkan Jurnal InComTech sebagai wadah bagi para akademisi, praktisi dan penggiat lainnya dalam bidang telekomunikasi dan computer (Information and Communication Technology/ICT) untuk menerbitkan karya tulisnya. Bidang-bidang yang menjadi bahasan jurnal ini meliputi teknologi, bisnis dan regulasi di bidang ICT, seperti (namun tak terbatas), teknologi IP, Wireless technology, Internet of Things, Microwaves, digital broadcasting, Fiber optik, strategi bisnis ICT, sumber daya manusia ICT, perencanaan bisnis, regulasi NGN, security in ICT, cyberlaw.
Arjuna Subject : -
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 11, No 3 (2021)" : 7 Documents clear
Antena Mikrostrip Lingkaran untuk Komunikasi MIMO 4x4 pada Frekuensi 15 GHz Eva Yovita Dwi Utami; Jesicha Claudya Novaldy; Andreas Ardian Febrianto
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.11900

Abstract

Pada jurnal ini dirancang dan direalisasikan antena mikrostrip patch lingkaran  MIMO 4x4 array 2 elemen yang bekerja pada frekuensi 15 GHz. Antena yang dirancang disimulasikan dengan menggunakan software CST Microwave Studio 2018. Bahan substrat yang digunakan adalah Duroid 5880, Simulasi rancangan antena menghasilkan return loss sebesar -22,557 dB, VSWR dengan nilai 1,1611, mutual coupling bernilai -40,525 dB lebar pita sebesar 1,482 dan gain mencapai 9,69 dB pada frekuensi resonansi 15 GHz. Antena yang direalisasikan berukuran 40x60,64 mm. Dari hasil pengukuran antena yang telah direalisasikan, diperoleh nilai return loss sebesar -26,8709 dB, VSWR sebesar 1,095, bandwidth sebesar 1,6 GHz dengan rentang frekuensi 14 GHz – 15,6 GHz, dan gain sebesar 14,39 dB pada frekuensi kerja 15 GHz.
Pengklasifikasian Citra Tulisan Anak Melalui Metode CNN sebagai Pendukung Pendeteksian Dini Disgrafia Rita Wiryasaputra
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.13769

Abstract

Era digitalisasi tidak membuat kegiatan menulis dengan tangan dilupakan, karena kegiatan tersebut dibutuhkan untuk berkomunikasi secara tertulis dalam pengoptimalan fungsi otak dan termasuk elemen penting dalam pendidikan anak usia dini. Disgrafia merupakan gangguan  belajar yang berpengaruh pembentukan huruf, spasi, ejaan, dan kecepatan menulis. Gangguan disgrafia yang tidak terdeteksi secara dini, berdampak pada anak dan lingkungan keluarganya yang cenderung terintimidasi dan frustasi. Beberapa negara memiliki peningkatan penderita disgrafia. Pemeriksaan metode konvensional memiliki keterbatasan dalam waktu dan biaya, dimana seorang asesor harus mengevaluasi dan memantau anak penderita disgrafia secara intensif. Convolutional Neural Network merupakan subdomain Deep Learning yang efektif dalam pengenalan objek gambar. Model 4 lapisan convolution dengan fungsi aktivasi ReLU Dengan rasio 80% data training: 20% data testing dengan 50 epoch, tingkat keakurasian mencapai 97%. Pemeriksaan dini disgrafia dapat membantu perbaikan kemampuan komunikasi verbal menulis anak. Siswa penderita disgrafia dapat mencapai kapasitas maksimal akademik dan menjadi orang sukses dengan bantuan dan dukungan pembelajaran yang tepat.
Peningkatan Kualitas Jaringan 4G LTE Menggunakan Metode Optimasi Teknik Traffic Sharing Septiawan, Dwi; Syamsuar, Dedy
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.10612

Abstract

Abstrak:Abstrak:Penelitian ini bertujuan untuk melakuan optimalisasi kualitas layanan dari jaringan 4G Long Term Solution (LTE). Kualitas suatu jaringan Telekomunikasi mejadi hal yang penting dalam dunia seluler. Gangguan kualitas jaringan akan menurunkan kepercayaan dari pihak pengguna yang selanjutnya memperngaruhi kepercayaan pengguna terhadap produk yang ditawarkan. Kualitas ini dipengaruhi oleh beberapa paramenter seperti Traffic, Throughput, Service drop rate (SDR), Handover success rate (HOSR), Radio resource control (RRC).  Traffic sharing digunakan untuk mengoptimalkan kualitas jaringan  dalam upaya mengoptimalkan beban busy hour traffic dalam satu cell E node B ke E node B lain yang memiliki beban traffic yang lebih rendah. Penelitian ini melakukan pendekatan trigonometri untuk menghasilkan rekomendasi traffic sharing pada jarak terdekat, jarak ideal maupun jarak terjauh dilokasi penelitian. Penelitian ini menghasilkan beberapa temuan setelah melakukan pendekatan traffic sharing di implementasikan. Pertama, adanya peningkatan kualitas throughput akibat distribusi trafik yang lebih baik. Kedua penurunan service drop rate dalam upaya mengurangi kegagalan pengguna pada saat menggunakan data 4G LTE. Ketiga meningkatkan keberhasilan pendudukan kanal Radio resource control (RRC) tanpa adanya penolakan dari masing – masing E node B dilokasi penelitian. Keempat menjaga keberhasilan perpindahan antar E node B Handover success rate (HOSR). Kelima untuk metode pendekatan trigonometri dapat menghasilkan pemetaan distribusi traffic maupun jarak yang lebih optimal.
Fingerprint Authenticity Classification Algorithm based-on Distance of Minutiae using Convolutional Neural Network Hariyanto Hariyanto; Sarifuddin Madenda; Sunny Arief Sudiro; Tubagus Maulana Kusuma
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.13770

Abstract

Fingerprint identification systems are vulnerable to attempted authentication fraud by creating fake fingerprints that mimic the live. This paper proposes method to detect whether a fingerprint is live fingerprint or fake fingerprint using Convolutional Neural Network (CNN). We construct a features database of distances among minutiaes of fingerprints, where the distance calculation is based-on Euclidean Distance. Furthermore, the distance features database that has been constructed is classified using the CNN. CNN is a deep learning method designed for machine learning processes so that computers recognize objects in an image and this method has capability classifying an object. The numerical results have shown that the best accuracy achieves 99.38% when the learning rate is 0.001 with the epoch of 100.
Perbandingan Algoritma C4.5 dan Multilayer Perceptron untuk Klasifikasi Kelas Rumah Sakit di DKI Jakarta Amalia Fitri Hardiyanti; Devi Fitrianah
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.10632

Abstract

Kesehatan dan kesejahteraan masyarakat merupakan salah satu prioritas utama pemerintah. Peningkatan pelayanan dan fasilitas kesehatan merupakan salah satu upaya pemerintah untuk membangun kesehatan nasional dan mewujudkan negara sehat. Banyaknya fasilitas kesehatan di rumah sakit dapat menentukan grade kelas rumah sakit di daerah DKI Jakarta. Selama ini grade rumah sakit ditentukan berdasarkan fasilitas dan kemampuan pelayanan rumah sakit yang ditentukan oleh pemerintah. Berdasarkan data yang ada perlu dilakukannya pengklasifikasian rumah sakit berdasarkan fasilitas yang tersedia. Dalam penelitian ini penentuan grade kelas rumah sakit dengan fasilitas yang ada menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Multilayer Perceptron. Penelitian ini membandingkan kinerja dari dua algoritma tersebut. Dengan hasil perbandingan Multilayer Perceptron MLP memiliki nilai akurasi sebesar 92,64% dan Algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi sebesar 83,82%. Berdasarkan hasil nilai akurasi Multilayer Perceptron MLP mempunyai kinerja yang lebih baik dari Algoritma C4.5.
Generation of Teeth Caries Features for Human Dental Caries Classification Linda Wahyu Widianti; Sarifuddin Madenda; Johan Harlan; Sunny Sudiro; Farina Pramanik
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.13804

Abstract

Many dental diseases are experienced by humans, one of which is dental caries, there are three types of human dental caries, namely enamel caries, dentin caries and pulp caries. This study contains the detection of caries disease in human teeth using two-dimensional images and radiological results of x-ray periapical radiographs from a test image dataset that has a number of pixels between 374x288 to 672x514 pixels with an image resolution of 96 DPI. The original data of existing dental images was processed using Matlab language to obtain caries features through three stages of the processes: pre-processing stage which are stages of the preprocessing process that converts data from a two-dimensional color image (row/height, column/width) that is stored using three channels Red, Green and Blue (RGB), into a grayscale image with one channel, the process of extracting dental caries features by performing calculations caries area and calculate the distance of the caries area to the nerve canal (pulp), and the process of building learning or reference data from dental caries using 24 radiograph periapical data on molar tooth images processed using Matlab. Dental caries features extraction process and the features learning process to generate references features from dental caries is the main objective of this research. This study result was references features for human dental caries classification.
Analisis Kinerja Load Balancing pada Server Web Menggunakan Algoritma Weighted Round Robin pada Proxmox VE Bongga Arifwidodo; Vassa Metayasha; Syariful Ikhwan
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.11775

Abstract

Peningkatan jumlah lalu lintas webserver mengakibatkan peningkatan kinerja server. Kondisi penggunaan satu server dirasa kurang efektif, karena dapat menyebabkan server down jika mendapat beban trafik yang berlebihan. Penyeimbangan beban adalah teknik mendistribusikan beban lalu lintas ke beberapa server dan dapat diterapkan pada teknologi virtualisasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja load balancing pada web server menggunakan algoritma weighted round robin yang diimplementasikan pada lingkungan virtualisasi Proxmox VE. Pengukuran kinerja jaringan dilakukan dengan mengirimkan trafik request HTTP ke web server. Saat membagi beban kerja digunakan empat skenario weighted round robin load sharing, WRR 2:1, WRR 3:1, WRR 4:1, dan WRR 5:1 kemudian diukur unjuk kerjanya berdasarkan parameter Quality of Service yaitu throughput, delay, packet loss, dan penggunaan CPU. Hasil penelitian ini, sistem load balancing dapat diimplementasikan dengan baik pada lingkungan virtualisasi. Pembagian kerja skenario penjadwalan yang paling baik adalah pada WRR 2:1, karena mampu membagi beban secara merata antara kedua server. Sehingga menghasilkan rata-rata throughput tertinggi 6.717 Mbit/s, nilai delay terendah 0.505 ms, dan tidak ada paket yang hilang. WRR 2:1 juga membuat kedua web server tersebut mendapatkan beban kerja yang seimbang, dengan perbedaan penggunaan CPU pada koneksi 5000 mencapai 2,244%, koneksi 10000 mencapai 4,528%, dan koneksi 15000 mencapai 3,111%.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13, No 2 (2023) Vol 13, No 1 (2023) Vol 12, No 3 (2022) Vol 12, No 2 (2022) Vol 12, No 1 (2022) Vol 11, No 3 (2021) Vol 11, No 2 (2021) Vol 11, No 1 (2021) Vol 10, No 3 (2020) Vol 10, No 2 (2020) Vol 10, No 1 (2020) Vol 9, No 3 (2019) Vol 9, No 2 (2019) Vol 9, No 1 (2019) Vol 8, No 3 (2018) Vol 8, No 2 (2018) Vol 8, No 1 (2018) Vol 7, No 3 (2016) Vol 7, No 2 (2016) Vol 7, No 1 (2016) Vol 6, No 3 (2015) Vol 6, No 2 (2015) Vol 6, No 1 (2015) Vol 5, No 3 (2014) Vol 5, No 2 (2014) Vol 5, No 1 (2014) Vol 4, No 2 (2013) Vol 4, No 1 (2013) Vol 3, No 2 (2012) Vol 3, No 1 (2012) Vol 2, No 2 (2011) Vol 2, No 1 (2011) Vol 1, No 2 (2010) Vol 1, No 1 (2009) More Issue