cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ventje Jeremias Lewi Engel
Contact Email
ventje@ithb.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
dina_angela@ithb.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Jurnal Telematika
Published by Institut Teknologi Harapan Bangsa
ISSN : 18582516     EISSN : 25793772     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Jurnal Telematika is a scientific periodical written in Indonesian language published by Institut Teknologi Harapan Bangsa twice per year. Jurnal Telematika publishes scientific papers from researchers, academics, activist, and practicioners, which are results from scientific study and research in the field of telematics and information technology.
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 15, No 2 (2020)" : 8 Documents clear
Perbandingan SVM dan Perceptron dengan Optimasi Heuristik Muchamad Kurniawan; Maftahatul Hakimah; Siti Agustini
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

Support Vector Machine (SVM) and Perceptron are methods used in machine learning to determine classification. Both methods have the same motivation, namely to get the dividing line (hyperplane). Hyperplane can be obtained by using the optimization method Gradient Descent (GD), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO). This study compares machine learning methods (Support Vector Machine and Perceptron) to optimization methods (Gradient Descent, Genetic Algorithm, and Particle Swarm Optimization) to find hyperplane. The dataset used is Iris Flower obtained from the UCI Machine Learning Repository. The test parameter on the Perceptron is the learning rate, while the optimization algorithm (GA and PSO) is the number of individuals. The results showed that the most suitable optimization method for Perceptron and SVM is PSO, with an accuracy value of 93%. Support Vector Machine (SVM) dan Perceptron merupakan metode yang digunakan dalam machine learning untuk penentuan klasifikasi. Kedua metode tersebut memiliki motivasi yang sama, yaitu untuk mendapatkan garis pemisah (hyperplane). Hyperplane bisa didapatkan dengan metode optimasi Gradient Descent (GD), Genetic Algorithm (GA), dan Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini membandingkan metode machine learning (Support Vector Machine dan Perceptron) terhadap metode optimasi (Gradient Descent, Genetic Algorithm, dan Particle Swarm Optimization) untuk menemukan hyperplane. Dataset yang digunakan adalah Iris Flower yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository. Parameter pengujian pada Perceptron adalah learning rate, sedangkan pada algoritme optimasi (GA dan PSO) adalah jumlah individu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode optimasi yang paling cocok untuk Perceptron dan SVM adalah PSO, dengan nilai akurasi 93%.
Algoritme K-Means dalam Pengelompokan Kantor Cabang untuk Optimalisasi Manajemen Perbankan Angga Ardhianto; Bowo Relawanto; Arief Wibowo
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

Branch segmentation is needed by companies to facilitate management in planning and managing these branches. Mistakes in determining the segmentation or grouping of branches will have an impact on planning or management, such as the efficiency of operational costs, calculation of branch performance, operational supervision, and optimization of company resources. As a first step in optimizing branch management, optimal branch grouping, or according to branch similarities, can be adjusted to the size or size of a branch. In the supervisory and monitoring functions, this grouping is also a consideration and prioritization of supervision, where large branches will of course use different plans with smaller branches. In setting the budget to avoid potential fraud, it is best if the operating budget is adjusted according to the size of the branch. This study uses the K-Means algorithm to classify branch offices based on transactions per month and the number of types of transactions according to the required segmentation. Branches can be grouped into large, medium, and small groups. The results show that the K-Means algorithm can produce bank branch groupings based on the number of types of transactions and the average transaction per month, which is divided into three clusters. The three clusters are the large branch cluster or cluster 1, the intermediate branch cluster or cluster 2, and the small branch cluster or cluster 3. The test uses the Davies Bouldin Index of 0.5.Segmentasi cabang diperlukan perusahaan untuk mempermudah manajemen dalam membuat perencanaan dan pengelolaan cabang-cabang tersebut. Kesalahan penentuan segmentasi atau pengelompokan cabang akan berdampak pada perencanaan atau pengelolaan, seperti pada efisiensi biaya operasional, penghitungan kinerja cabang, pengawasan operasional, dan optimalisasi sumber daya perusahaan. Sebagai langkah awal dalam optimalisasi pengelolaan cabang, pengelompokan cabang yang optimal, atau sesuai dengan kemiripan cabang, bisa disesuaikan dengan besar atau kecilnya sebuah cabang. Dalam fungsi pengawasan dan pemanatauan, pengelompokan ini juga menjadi pertimbangan dan prioritisasi pengawasan, di mana cabang besar tentunya akan menggunakan perencanaan yang berbeda dengan cabang yang lebih kecil. Dalam pengaturan anggaran untuk menghindari potensi fraud, sebaiknya anggaran operasional disesuaikan dengan besarnya cabang tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritme K-Means untuk mengelompokkan kantor cabang berdasarkan transaksi per bulan dan jumlah jenis transaksi sesuai dengan segmentasi yang dibutuhkan. Cabang dapat dikelompokkan menjadi kelompok besar, sedang, dan kecil. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritme K-Means ini dapat menghasilkan pengelompokan cabang-cabang bank berdasarkan jumlah jenis transaksi dan rata-rata transaksi per bulan yang dibagi menjadi tiga cluster. Ketiga cluster itu adalah clustercabang besar atau cluster 1, clustercabang menengah atau cluster 2, dan clustercabang kecil atau cluster 3. Pengujian menggunakan Davies Bouldin Index sebesar 0,5.
Implementasi Kriptografi Teks pada SMS Menggunakan Algoritme Multiple Encryption dengan Metode RSA dan 3DES Suci Indah Febriani; Safitri Juanita; Mardi Hardjianto
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

A short message service is a communication medium that is more preferred than voicemail. Currently, many people still use SMS because they have no platform or technology barriers, so the delivery is also fast. If you use a short message application, such as Whatsapp, it requires an internet connection. The sending of SMS contains important and confidential information. One example is the message about the time and place for drug raids or gambling. The problem is the security of information sent via SMS is quite vulnerable to information leakage. Therefore, an application is needed to secure these text messages from being read by unauthorized parties. This security uses multiple encryption with the Rivest Shamir Adleman (RSA) cryptographic algorithm and the Triple Encryption Data Standard (3DES). The implementation uses the Java programming language. Text messages that are confidential and important in the form of SMS have a maximum encryption length (ciphertext) of 60 characters. The purpose of this research is to secure and maintain the confidentiality of information sent and received via SMS from theft and manipulation of data by unauthorized parties. The test results in this research show that the implementation of text cryptography with multiple encryptions using the RSA (Rivest Shamir Adleman) algorithm and 3DES (Triple Encryption Data Standard) in the SMS security application can secure text messages when sent and received by parties who have rights.Layanan pesan singkat menjadi media komunikasi yang lebih banyak dipilih dibandingkan pesan suara. Saat ini masih banyak yang menggunakan SMS karena tidak memiliki hambatan platform ataupun teknologi, sehingga pengirimannya juga cepat. Jika menggunakan aplikasi pesan singkat, seperti Whatsapp, maka memerlukan koneksi internet. Pengiriman SMS memiliki informasi yang bersifat penting dan rahasia. Salah satu contohnya adalah pesan mengenai waktu dan tempat pelaksanaan penggerebekan narkoba atau perjudian. Masalahnya adalah keamanan informasi yang dikirimkan melalui SMS cukup rentan terhadap kebocoran informasi. Oleh karena itu, diperlukan aplikasi untuk mengamankan pesan teks tersebut agar tidak dapat dibaca oleh pihak yang tidak berkepentingan. Pengamanan tersebut menggunakan multiple encryption dengan algoritme kriptografi Rivest Shamir Adleman (RSA) dan Triple Encryption Data Standard (3DES). Implementasinya menggunakan bahasa pemrograman Java. Pesan teks yang bersifat rahasia dan penting dalam bentuk SMS memiliki panjang enkripsi (ciphertext) maksimal 60 karakter. Tujuan penelitian ini adalah mengamankan dan menjaga kerahasiaan informasi yang dikirim dan diterima melalui SMS dari terjadinya pencurian dan manipulasi data oleh pihak yang tidak berkepentingan. Hasil pengujian dalam penelitian ini membutikan bahwa implementasi kriptografi teks dengan multiple encrypton menggunakan algoritme RSA (Rivest Shamir Adleman) dan 3DES (Triple Encryption Data Standard) pada aplikasi pengamanan SMS dapat mengamankan pesan teks saat dikirim dan diterima oleh pihak yang memiliki hak.
Penerapan Model Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) Menggunakan Google OR-Tools untuk Penentuan Rute Pengantaran Obat pada Perusahaan Pedagang Besar Farmasi (PBF) Sonna Kristina; Ricky Doddy Sianturi; Rafael Husnadi
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is a vehicle route determination problem that aims to minimize route distance and minimize transportation costs from a problem of shipping goods. The vehicle capacity limiter is a special characteristic in this CVRP model. In this study, the problem of route minimization raised is a drug distribution problem from a pharmaceutical wholesaler company (PBF) in the city of Bandung for the delivery area of South Bandung. In carrying out the delivery process currently, the company does not have a definite route for delivery to each customer and the company provides flexibility for the sender to determine his delivery route according to the sender's experience. This resulted in the route being formed less than optimal and transportation costs that increased by 10-15% over the last three months. This research uses a capacitated vehicle routing problem model with constraint programming methods as well as the Google OR-Tools solver and the Jupyter Notebook calculation program. The results of the study provide a better route suggestion where the delivery distance for one week of delivery can be saved by 18.18% and transportation costs that can be saved by 14.53% from the company's initial route.Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) merupakan permasalahan penentuan rute kendaraan yang bertujuan untuk meminimasi jarak rute dan meminimasi biaya transportasi dari suatu permasalahan pengiriman barang. Pembatas kapasitas kendaraan menjadi karekteristik khusus dalam model CVRP ini. Pada penelitian ini permasalahan minimasi rute yang diangkat merupakan permasalahan distribusi obat-obatan dari suatu perusahaan Pedagang Besar Farmasi (PBF) di kota Bandung untuk wilayah pengantaran Bandung Selatan. Dalam melakukan proses pengiriman, saat ini perusahaan belum memiliki rute yang pasti untuk pengiriman ke setiap pelanggannya dan perusahaan memberikan keleluasaan bagi pengirim untuk menentukan rute pengantarannya sendiri sesuai dengan pengalaman pengirim. Hal ini mengakibatkan rute yang dibentuk kurang optimal dan biaya transportasi yang meningkat sekitar 10-15% pada rentang tiga bulan terakhir. Penelitian ini menggunakan model capacitated vehicle routing problem dengan metode constraint programming serta solver Google OR-Tools dan program perhitungan Jupyter Notebook. Hasil penelitian memberikan usulan rute yang lebih baik di mana jarak pengantaran untuk satu minggu pengantaran dapat dihemat sebesar 18,18% dan biaya transportasi yang dapat dihemat sebesar 14,53% dari rute awal perusahaan.
Pengembangan Sistem Informasi Database Alumni (Studi Kasus: SMAN 1 2x11 Enam Lingkung) Redha Ayu Sundari; Hari Antoni Musril
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

This research is motivated by the need for an alumni database information system at SMAN 1 2x11 Enam Lingkung. The school has produced many alumni each year. However, in the management of alumni data, no system can accommodate special data and information, thus allowing existing alumni data to be lost. To facilitate this, an alumni information system using code igniter is built. The research method used is the Research and Development (R D) research method. The RD research step used is 4D, namely: define, design, develop, and disseminate. The system development model uses a waterfall which consists of 5 stages, namely the definition of requirements, system and software design, implementation and unit testing, system integration and testing, and operation and maintenance. The results of the product validity test obtain a value of 0.77 which is stated valid, the results of the practicality of the product obtain a value of 91 which is stated very practical, and the results of the effectiveness of the product obtain a value of 0.89 which is stated very effective. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perlunya sistem informasi database alumni di SMAN 1 2x11 Enam Lingkung. Sekolah tersebut sudah menghasilkan banyak alumni tiap tahunnya. Namun, dalam pengelolaan data-data alumni belum ada sistem yang menjadi wadah data dan informasi khusus, sehingga memungkinkan data-data alumni yang ada bisa hilang. Untuk memudahkan hal tersebut, maka dibangun suatu sistem informasi alumni menggunakan code ignitier.Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian Research and Development (RD). Langkah penelitian RD yang digunakan adalah 4D, yaitu:define, design, develop, dan disseminate.Model pengembangan sistem menggunakan waterfall yang terdiri dari 5 tahap, yaitu definisi persyaratan, perancangan sistem dan perangkat lunak, implementasi dan pengujian unit, integrasi dan pengujian sistem, serta operasi dan pemeliharaan. Hasil pengujian validitas produk memperoleh nilai 0,77 yang dinyatakan valid, hasil praktikalitas produk memperoleh nilai 91 yang dinyatakan sangat praktis, dan hasil efektivitas produk memperoleh nilai 0,89 yang dinyatakan sangat efektif.
Manajemen Risiko Teknologi Informasi Terkait Manipulasi dan Peretasan Sistem pada Bank XYZ Tahun 2020 Menggunakan ISO 31000:2018 I Putu Agus Eka Pratama; Made Toby Sathya Pratika
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

PT XYZ is the largest private bank in Indonesia which was founded in 1955. The use of Information Technology (IT) at XYZ Bank has changed the mindset of the public in transactions. This can be seen from the ease with which online shopping and non-cash payments are made using the application. Along with the use of IT at XYZ Bank, it is necessary to pay attention to the risks that result from using IT. Risk is the possibility of an event occurring in making a decision. To meet the strategic objectives of using IT, a company must implement risk management called Enterprise Risk Management (ERM). Currently XYZ Bank has used the Operational Risk Management Framework (ORMF). This research will try to implement risk management using the ISO 31000: 2018 framework related to IT problems faced by XYZ Bank in 2020. The method used is the assessment process in ISO 31000: 2018 which includes risk identification, risk analysis, and risk evaluation. This research has obtained results in the form of a large enough chance of the problem to recur and it is necessary to reduce the risk impact. From this research, it is hoped that a conclusion can be drawn regarding the need for a review regarding the problems faced so that the business objectives of XYZ Bank can be achieved. PT XYZ adalah bank swasta terbesar di Indonesia yang berdiri pada tahun 1955. Penggunaan Teknologi Informasi (TI) pada Bank XYZ telah mengubah pola pikir masyarakat dalam bertransaksi. Hal ini terlihat dengan mudahnya belanja secara daring dan juga pembayaran secara nontunai menggunakan aplikasi. Seiring dengan penggunaan TI di Bank XYZ, perlu diperhatikan risiko yang diakibatkan dari penggunaan TI. Risiko adalah kemungkinan terjadinya suatu kejadian dalam pengambilan suatu keputusan. Untuk memenuhi tujuan strategis penggunaan TI, suatu perusahaan harus menerapkan manajemen risiko yang bernama Enterprise Risk Management (ERM). Saat ini Bank XYZ telah menggunakan Operational Risk Management Framework (ORMF). Penelitian ini akan mencoba untuk menerapkan manajemen risiko menggunakan framework ISO 31000:2018 terkait dengan permasalahan TI yang dihadapi oleh Bank XYZ di tahun 2020. Metode yang digunakan adalah dengan proses penilaian yang ada pada ISO 31000:2018 yang meliputi identifikasi risiko, analisis risiko, dan evaluasi risiko. Penelitian ini memperoleh hasil berupa peluang terjadinya kembali permasalahan tersebut cukup besar, sehingga perlu dilakukan pengurangan dampak risiko. Dari penelitian ini, diharapkan dapat diperoleh kesimpulan mengenai perlunya peninjauan ulang terkait masalah-masalah yang dihadapi, sehingga tujuan bisnis dari Bank XYZ dapat tercapai.
Perancangan Model Real Time – Shop Floor Control System untuk Flexible Manufacturing System Ari Setiawan; Mikha Elroy
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

The ITHB Industrial Engineering Study Program plans to create a Flexible Manufacturing System (FMS) model for the learning process. FMS is a manufacturing system consisting of a workstation, material handling system, storage, or Automatic Storage and Retrieval System (AS / RS), and a computer management system. The workstations in the system studied consist of four CNC machines and two loading/unloading stations for loading and unloading workpieces and attaching workpieces to a fixture. The FMS has a computer control system that makes the system on the model under study run automatically. The monitoring system in the FMS model is a Shop Floor Control System (SFCS) which provides real-time information on the status of the workpiece, part number, number, operation, tool type requirements, and location of the workpiece. One method to build a Shop Floor Control System model is to use Object-Oriented Modeling (OOM). OOM describes the state (state), nature (behavior), and identity (identity) for each workpiece. In this research, an SFCS model has been designed and developed using integrated hardware, software, and interfaces. The hardware consists of a microcontroller and an RFID reader which is used to retrieve data. Software is used to process, send, and store data into a database. The interface serves as an interface to show these data and confirm the movement of the workpiece. The model developed has been tested with several kinds of data and status conditions, as well as the location of the workpiece. From the monitoring results, the SCFS model can show the accuracy of the status and location of the workpiece in real-time.Program Studi Teknik Industri ITHB berencana membuat model Flexible Manufacturing System (FMS) untuk proses pembelajarannya. FMS merupakan sistem manufaktur yang terdiri atas stasiun kerja, sistem penanganan material, penyimpanan, atau Automatic Storage and Retrieval System (AS/RS), dan sistem pengaturan komputer. Stasiun kerja dalam sistem yang dikaji terdiri atas empat mesin CNC dan dua loading/unloading station untuk membongkar muat benda kerja serta memasang benda kerja pada sebuah fixture. FMS memiliki sistem pengaturan komputer yang membuat sistem pada model yang dikaji bekerja secara otomatis. Sistem pengawasan pada model FMS merupakan Shop Floor Control System (SFCS) yang memberikan informasi mengenai status benda kerja, part number, jumlah, operasi, kebutuhan jenis pahat, dan lokasi benda kerja secara real-time. Salah satu metode untuk membangun model Shop Floor Control System adalah dengan menggunakan Object Oriented Modelling (OOM). OOM menjelaskan keadaan (state), sifat (behavior), dan identitas (identity) untuk setiap benda kerja. Pada penelitian ini telah dirancang dan dikembangkan sebuah model SFCS menggunakan hardware, software, dan interface yang saling terintegrasi. Hardware terdiri dari microcontroller dan RFID reader yang digunakan untuk mengambil data. Software digunakan untuk mengolah, mengirim, dan menyimpan data ke dalam database. Interface berfungsi sebagai antarmuka untuk menunjukkan data-data tersebut dan mengonfirmasi terjadinya perpindahan benda kerja. Model yang dikembangkan telah diuji coba dengan berberapa macam data dan kondisi status, serta lokasi benda kerja. Dari hasil monitoring, model SCFS dapat menunjukkan ketepatan status dan lokasi benda kerja secara real-time.
Evaluasi Metode Ekstraksi Fitur Hu Moment Invariants untuk Pengenalan Aktivitas Manusia Hans Christian Kurniawan; Kevin Suryajaya Soemarto; Bernardo Nugroho Yahya
Jurnal Telematika Vol 15, No 2 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

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

Abstract

Vision-based Human Activity Recognition has been widely used due to a bunch of video data availability in the present days through CCTV and another mechanism which contains some human activities. This data is going to be very useful to improve and automate decision-making in several fields including security surveillance. In this field, it is important to achieve a good performance (i.e., accuracy) inefficient computational time. While there are many approaches in this field, most complex approaches require high computational time. In this work, we are evaluating Hu Moments performance, as well as being compared to other methods (i.e., Zernike Moment and Histogram of Oriented Gradient) by its accuracy and computational time. We also improved HAR flow by adding image denoising which has proven effective in increasing accuracy. The testing process includes videos that contain human activities such as walking, jogging, and running. The result shows that Hu Moments is superior among other methods, however there’s also some room for improvements found through this experiment.  Dalam era di mana terdapat banyak data video yang berisi aktivitas manusia, baik melalui rekaman CCTV maupun mekanisme lain, data tersebut menjadi sangat berharga untuk dapat diproses untuk pengenalan aktivitas manusia, atau Human Activity Recognition (HAR) yang dapat membantu pengambilan keputusan, di antaranya security surveillance. Untuk itu, diperlukan akurasi yang tinggi dan waktu komputasi yang efisien. Meskipun telah banyak metode di ranah ini, suatu teknik yang kompleks pada umumnya membutuhkan waktu komputasi yang tinggi. Dalam penelitian ini, dilakukan evaluasi dengan menggunakan metode Hu Moments yang akan dibandingkan dengan metode lainnya, yaitu Zernike Moment dan Histogram of Oriented Gradient (HOG), untuk segi akurasi dan waktu komputasinya. Ditambahkan juga tahap image denoising yang mampu meningkatkan akurasi. Proses pengujian menggunakan berbagai data video aktivitas manusia yang meliputi: berjalan, joging, dan berlari. Hasil riset menunjukkan bahwa metode Hu Moments memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan metode ekstraksi fitur lainnya. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan, terdapat beberapa area yang masih dapat ditingkatkan, untuk penelitian selanjutnya.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 18, No 1 (2023) Vol 17, No 2 (2022) Vol 17, No 1 (2022) Vol 16, No 2 (2021) Vol 16, No 1 (2021) Vol 15, No 2 (2020) Vol 15, No 1 (2020) Vol 14, No 2 (2019) Vol 14, No 1 (2019) Vol 13, No 2 (2018) Vol 13, No 1 (2018) 2018: Industrial Engineering Seminar and Call for Paper (IESC) 2018 Vol 12, No 2 (2017) Vol 12, No 1 (2017) Vol 11, No 2 (2016) Vol 11, No 1 (2016) Vol 5, No 1 (2009) Vol 10, No 2 (2015) Vol 10, No 1 (2015) Vol 8, No 1 (2013) Vol 7, No 2 (2011) Vol 7, No 1 (2011) Vol 6, No 1 (2010) Vol 9, No 2 (2014) Vol 9, No 1 (2014) Vol 8, No 2 (2013) More Issue