InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
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.
Articles
9 Documents
Search results for
, issue
"Vol 13, No 2 (2023)"
:
9 Documents
clear
<![CDATA[Analisis Manajemen Bandwidth dan Keamanan Jaringan Menggunakan Metode Hierarchical Token Bucket dan Port Knocking Pada Router Mikrotik ]]>
<![CDATA[Nareza Ocha Safira]]>;
<![CDATA[Eka Wahyudi]]>;
<![CDATA[Fauza Khair]]>
<![CDATA[ InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 13, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electrical Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/incomtech.v13i2.17214
<![CDATA[Penelitian membahas tentang penerapan manajemen bandwidth dan keamanan jaringan menggunakan metode hierarchical token bucket dan port knocking pada router mikrotik. Pada penelitian ini mengambil contoh kasus penerapan yang sudah dilakukan di Perumdam Tirta Satria yang melakukan manajemen bandwidth dengan alokasi bandwidth dari provider sebesar 150Mbps. Serta penerapan kemamanan jaringan menggunakan metode port knocking yang dapat mengatur dan membatasi user / client dalam mengakses server atau koneksi public. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa efektif penerapan metode hierarchical token bucket dan port knocking pada router mikrotik. Pengujian dilakukan dengan mengukur Quality of service (QoS) menggunakan tools wireshark pada server jaringan setelah diterapkan nya metode tersebut. Dari hasil pengujian QoS dapat diketahui bahwa penerapan metode tersebut berhasil sangat baik dengan nilai throughput 73,059kbps (standart >100kbps), delay 0,007163 ms (standart <1 ms), jitter 0,000833 ms (standart <1 ms) dan packet loss 0% (standart 0%). Serta dalam pengujian scanning port dapat dilihat hasil bahwa port tersebut dalam status filtered yang berarti port tersebut hanya bisa di akses oleh koneksi yang sudah di tertukan di router mikrotik.]]>
<![CDATA[Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Cacat Biji Kopi Berdasarkan Warna dan Tekstur ]]>
<![CDATA[I Kadek Nurcahyo Putra]]>;
<![CDATA[Gusti Ayu Made Sri Suari]]>
<![CDATA[ InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 13, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electrical Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/incomtech.v13i2.17307
<![CDATA[Pemilahan cacat biji kopi merupakan proses yang sangat penting untuk menjaga serta meningkatkan kualitas produksi, melihat kopi sebagai salah satu komoditas paling penting yang diperjual belikan. Penulis ingin meminimalisir kesalahan klasifikasi oleh manusia yang subjektif dengan mengimplementasi metode Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi cacat biji kopi secara objektif. Biji kopi difoto sehingga menghasilkan citra biji kopi, ruang warna HSV digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri warna biji, dan tekstur biji kopi diekstrak dengan metode GLCM. Pengujian terhadap model klasifikasi yang dibangun dengan 68 data latih menghasilkan akurasi 94.44% berdasarkan 36 data uji. Hasil akurasi menunjukkan ketika ada 36 data uji maka 2 data salah diklasifikasi atau ketika ada 100 data uji maka 5 hingga 6 biji akan salah diklasifikasi oleh model. Penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan pengamatan yang lebih dalam untuk mendapatkan fitur ciri yang dapat merepresentasikan perbedaan cacat pada biji dengan lebih representative, serta membandingkan metode klasifikasi Naive Bayes dengan metode klasifikasi lain untuk mendapatkan model klasifikasi yang lebih baik di masa depan.]]>
<![CDATA[Analisa Perhitungan Redaman pada Jaringan FTTH di Perumahan Balikpapan Regency Cluster Castaric ]]>
<![CDATA[Ifandi Rahmad Riswanto]]>;
<![CDATA[Mohammad Iqbal Ditrinov]]>;
<![CDATA[Amalia Rizqi Utami]]>
<![CDATA[ InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 13, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electrical Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/incomtech.v13i2.17447
<![CDATA[Menurut riset yang dilakukan oleh Telkom, Telkom telah melayani penambahan pelanggan Indihome hingga 1,01 juta pelanggan. Maka jumlah total pelanggan Indihome mencapai 8.02 juta. Semakin bertambahnya permintaan berlangganan Indihome dan juga semakin jauh tempat pelanggan yang akan dijangkau maka semakin panjang juga kabel Fiber Optic yang di gunakan. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis jaringan pada daerah tersebut agar dapat mengetahui performansi dari jaringan fiber optic menuju tempat tinggal pelanggan. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis jaringan pada daerah tersebut agar dapat mengetahui performansi dari jaringan fiber optic menuju tempat tinggal pelanggan. Analisis dilakukan setelah melakukan pengolahan data menggunakan metode perhitungan power link budget untuk mengetahui jarak dan jumlah sambungan yang mempengaruhi redaman pada jaringan fiber optic indihome di Perumahan Balikpapan Regency Cluster Castarica. Dan kesimpulan yang didapatkan bahwa jaringan FTTH di Balikpapan Regency Cluster Castarica dapat dikategorikan layak redaman total maksimal pada jaringan sebesar 27.92009 dB dan jarak terjauh pelanggan dari OLT/STO sejauh 7,0574 Km yang mana sesuai dengan standarisasi yang ditetapkan oleh ITU-T G.984 dan juga peraturan yang ditetapkan oleh PT. Telkom.]]>
<![CDATA[Prediksi Peningkatan Jumlah Nasabah Deposito Berjangka Menggunakan Algoritma KNN, Decision Tree, Random Forest Dan Xgboost ]]>
<![CDATA[Nurlaelatul Maulidah]]>
<![CDATA[ InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 13, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electrical Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/incomtech.v13i2.16921
<![CDATA[Bank merupakan sebuah lembaga keuangan yang umumnya didirikan untuk menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkan kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk lainnya dengan rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Pada penelitian ini, dilakukan pengujian empat algoritma machine learning yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree, Random Forest dan XGBoost, untuk mengetahui dan membandingkan tingkat akurasi dari masing-masing algoritma tersebut dalam melakukan prediksi terhadap peningkatan jumlah nasabah deposito berjangka bank. Pada penelitian ini dataset diperoleh dari UCI Machine Learning Repository. Data yang diperoleh kemudian diproses. Dari hasil pengujian didapatkan tingkat akurasi terbaik sebesar 92,36% dengan menggunakan algoritma XGBoost.]]>
<![CDATA[Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Attribute Weighting k-Nearest Neighbor ]]>
<![CDATA[Agustiyar Agustiyar]]>
<![CDATA[ InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 13, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electrical Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/incomtech.v13i2.17883
<![CDATA[Penyakit kardiovaskular atau lebih dikenal dengan penyakit jantung menjadi salah satu penyebab kematian tertinggi di Indonesia dan di tingkat global. Selain pola hidup sehat untuk mencegah penyakit tersebut, deteksi dini terhadap resiko penyakit jantung dapat dilakukan dengan data mining atau machine learning salah satunya k-NN. k-NN adalah salah satu metode data mining paling sederhana dan kuat dalam konsistensi hasil klasifikasi, akan tetapi memiliki kekurangan yaitu memberikan bobot yang sama kepada semua atribut. Penelitian ini mengusulkan pembobotan pada atribut untuk mengatasi kelemahan tersebut. Prediksi penyakit jantung digunakan untuk menggambarkan kinerja metode usulan. Pada penelitian ini menggunakan dataset Heart Disease, sebuah dataset publik dari University of California Irvine. Dengan menggunakan nilai k 3, 5, 7, 9 diperoleh rata-rata kinerja metode usulan sebesar 79,87% lebih baik dibandingkan Chi-Square k-NN 79,08% dan k-NN klasik 65,89%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode pembobotan atribut berhasil mengatasi kekurangan k-NN, jadi metode usulan cocok untuk prediksi penyakit jantung.]]>
<![CDATA[Monitoring and Control System of Server Devices Based on IoT Using Sugeno Fuzzy ]]>
<![CDATA[Achmad Syafriyal]]>;
<![CDATA[Ilham Firman Ashari]]>;
<![CDATA[Eko Dwi Nugroho]]>
<![CDATA[ InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 13, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electrical Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/incomtech.v13i2.17132
<![CDATA[Fire is a disaster or disaster caused by a fire, it can happen anywhere and anytime. Server is a very important asset for owners of companies or institutions that implement information technology. The importance of a server in an agency is because the server has applications and databases that store all important and valuable information for the company. A server must have security standards that protect the work of the devices in it and one of them is the temperature on the server device must always be in good condition. For this reason, in this study, a system that can perform supervision and control related to temperature, smoke and fire levels and can send notifications of the state of the server device is safe or not using the fuzzy logic of the Sugeno method. From the test results, the system can determine various server device conditions with accuracy reaching 100%. In fuzzy testing, the percentage of success is 100%. This shows that the results of testing the fuzzy method on the system are in accordance with the design that has been made. The system can determine the condition of the server device (Safe, Standby, Danger).]]>
<![CDATA[Analisis Faktor Penentu Kesuksesan Aplikasi Smartcity di Kabupaten Boyolali ]]>
<![CDATA[Dhefi Intan Lukmana]]>;
<![CDATA[Ahmad Raf'ie Pratama]]>
<![CDATA[ InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 13, No 2 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Electrical Engineering ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/incomtech.v13i2.17902
<![CDATA[Kemajuan teknologi dapat menjadi pemicu kendalan masyarakat mengenai permasalahan ekonomi, sosial, budaya, dan keamanan. Warga atau masyarakat menuntut maksimalnya pelayanan dari penyelenggara pemerintah kota, namun terkadang tidak didukung oleh sumber daya yang memadai. Pengelola kota yang berbasis pemanfaatan teknologi dan sumber daya yang ditawarkan oleh smartcity menjadi alternatif yang sesuai dengan visi dan misi kabupaten Boyolali. Pada kenyataanya masih terdapat beberapa masyarakat yang belum menggunakan smartcity, akan tetapi penelitian ini berfokus pada masyarakat yang menggunakan smartcity sehingga penulis menganalisis faktor penentu penerimaan aplikasi smarcity di Kabupaten Boyolali. Penelitian ini dilakukan melalui survei dengan menyebarkan kuesioner melalui media elektronik/media sosial dengan jumlah responden terkumpul sebanyak 202 warga Kabupaten Boyolali dengan jumlah 114 adalah warga yang menggunakan smartcity. Dari data responden dapat diperoleh beberapa faktor penentu yang dapat mempengaruhi penerimaan Aplikasi Smartcity di Kabupaten Boyolali. Dengan menggunakan metode analisis SEM (Structural Equation Modeling) dan IS Succes Model yang digunakan penelitian sebelumnya Penulis menggunakan variable laten untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi kesuksesan penerapan aplikasi smartcity. Variable yang digunakan yaitu System Quality, Information Quality, Service Quality, Use, User Satisfaction, Net Benefits dari masing-masing variabel tersebut ditemukan beberapa indikator yang dapat mempengaruhi keterkaitan variable untuk mencapai manfaat yang dirasakan oleh pengguna smartcity di Kabupaten Boyolali.]]>
