cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agus Harjoko
Contact Email
ijccs.mipa@ugm.ac.id
Phone
+62274 555133
Journal Mail Official
ijccs.mipa@ugm.ac.id
Editorial Address
Gedung S1 Ruang 416 FMIPA UGM, Sekip Utara, Yogyakarta 55281
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)
Published by Universitas Gadjah Mada
ISSN : 19781520     EISSN : 24607258     DOI : https://doi.org/10.22146/ijccs
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems (IJCCS), a two times annually provides a forum for the full range of scholarly study . IJCCS focuses on advanced computational intelligence, including the synergetic integration of neural networks, fuzzy logic and eveolutionary computation, so that more intelligent system can be built to industrial applications. The topics include but not limited to : fuzzy logic, neural network, genetic algorithm and evolutionary computation, hybrid systems, adaptation and learning systems, distributed intelligence systems, network systems, human interface, biologically inspired evolutionary system, artificial life and industrial applications. The paper published in this journal implies that the work described has not been, and will not be published elsewhere, except in abstract, as part of a lecture, review or academic thesis.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 386 Documents
 3   4   5   6   7 
Penerapan Algoritma Genetika Untuk Menyelesaikan Permasalahan Penjadwalan Perawat Dengan Fuzzy Fitness Function Desak Made Dwi Utami Putra; Subanar Subanar
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2148

Abstract

AbstrakPenjadwalan perawat merupakan suatu permasalahan yang sangat kompleks dan memerlukan banyak waktu dalam proses pembuatannya. Terdapat dua bentuk batasan yang harus dipenuhi dalam penjadwalan perawat yaitu batasan keras (hard constraint) dan batasan lunak (soft constraint), oleh karena itu permasalahan penjadwalan perawat sangat sulit untuk dikerjakan dengan cara konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan algoritma genetika dalam menyelesaikan permasalahan penjadwalan perawat yang dapat memkuenuhi seluruh batasan keras dan meminimalkan pelanggaran terhadap batasan lunak yang telah ditentukan sehingga penjadwalan yang dihasilkan tidak hanya dapat memenuhi aturan yang ditetapkan saja namun juga dapat memenuhi preferensi dari masing-masing perawat terhadap jadwal yang dihasilkan.Algoritma genetika digunakan dalam penelitian ini untuk menyelesaikan permasalahan penjadwalan perawat pada RS. BaliMed Denpasar. Dimana kromosom yang dihasilkan merupakan representasi solusi dari penjadwalan perawat yang berupa jadwal mingguan dari masing-masing perawat.Himpunan fuzzy dalam penjadwalan perawat ini digunakan untuk menentukan nilai fitness dari kromosom yang dihasilkan.Sebuah nilai fungsi keanggotaan yang tinggi menggambarkan tingkat keidealan yang lebih tinggi dari solusi yang dihasilkan. Kata Kunci— penjadwalan perawat, algoritma genetika, fuzzy fitness function. AbstractNurse scheduling is one of the problems that need more attentions to handle.  This scheduling problem is complex with some constraints involved.  There are two general constraints in the problem named, the hard constraints and the soft constraint.  This research goal is to study the application of genetic algorithm for solving the nurse scheduling problem.  However, this solving problem should satisfy all the hard constraints, and minimize the violation of the soft constraints. The good scheduling is not only satisfies the hard constraints defined, but also the preferences of each nurse.The genetic algorithm used in this research solved the nurse scheduling problem faced at BaliMed Hospital, Denpasar.  The chromosome is the representation of the weekly scheduling of each nurse.  This scheduling utilized fuzzy set to determine the fitness values of the chromosome.  High member value represents high ideal level of solution. The result of this research is that the lower penalty value achieved from a solution, the more ideal scheduling got according to the membership degree in fuzzy set.  Hopefully, this scheduling method can be an alternative solution for arranging a nurse scheduling. Keyword— nurse scheduling, genetic algorithms, fuzzy fitness function.
Pengenalan Ucapan Suku Kata Bahasa Lisan Menggunakan Ciri LPC, MFCC, dan JST Abriyono Abriyono; Agus Harjoko
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2149

Abstract

AbstrakSuara adalah salah satu alat komunikasi antar manusia yang efektif dan digemari. Selain sebagai alat komunikasi antar manusia, suara manusia telah digunakan sebagai alat komunikasi antara manusia dan komputer (mesin). Penelitian menggunakan suara sebagai alat komunikasi manusia dan mesin telah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai bahasa. Bahkan ada beberapa penelitian yang telah menghasilkan kemampuan pengenalan yang baik dan dikomersilkan (menggunakan bahasa Inggris). Bagaimana dengan penelitian pengenalan suara menggunakan Bahasa Indonesia? Peneliti mengamati penelitian pengenalan ucapan kata dalam Bahasa Indonesia masih minim dan cakupan jumlah katanya pun masih kecil. Oleh karena itu, pada penelitian ini, peneliti melakukan pengenalan ucapan kata Bahasa Indonesia. Pengenalan ucapan kata Bahasa Indonesia dilakukan dengan memecah kata Bahasa Indonesia ke dalam bentuk suku kata bahasa lisan. Pemecahan ke dalam bentuk lafal kata diharapkan mampu mengurangi jumlah kata yang sangat besar, namun tetap mengakomodasi seluruh kata yang dalam Bahasa Indonesia. Total jumlah lafal kata yang ditemukan oleh peneliti adalah 1741 suku kata bahasa lisan. Peneliti membagi sistem dalam 4 bagian besar, yakni proses perekaman, pre-processing, ekstraksi ciri, dan pengenalan. Pada proses perekaman digunakan frekuensi 11025 Hz, Mono, 8 bit. Pada pre-processing digunakan proses bantuan seperti pre-emphasis, segmentasi, framing, dan windowing. Sedangkan untuk ekstraksi ciri dan pengenalan digunakan ciri LPC/MFCC dan identifier jaringan syaraf tiruan backpropagation. Hasil pengenalan dengan pendekatan yang dibangun menunjukkan hasil yang belum memuaskan, yakni dengan kemampuan pengenalan terbaik sebesar 0.65% dengan ciri MFCC. Kata kunci—pengenalan kata Bahasa Indonesia, LPC, MFCC, JST, backpropagation. Abstract Voice is one of effective and convinienced communication’s medium among human. However, the used of voice is not only for communication among human but also has another role nowadays. Voice becomes communication medium for human and computer (machine). One of its application is speech to text application. Some of speech to text research already claimed good accuracy for some languages. How about Indonesian language? The research for Indonesian word recognition was still at low amount. The word used for research was at small amount too. Because of some of the reasons, researcher focus on Indonesian word recognition in this research. This research will divide the word into the speech syllable. The aim for the dividing system is to reduce the large amount of the word, but still cover all of the word. We found and used 1741 speech syllables. For managing the recognition, we used several approaches. The approaches are 11025 Hz, Mono, 8 bit for recording, pre-emphasized, segmentation, framing, and windowing for pre-processing, LPC and MFCC for the features, and back-propagation neural network for the identifier. The result using this approach was not reached good performance. The best result performed 0.65% by using MFCC feature. Keywords—Indonesian’s syllable recognition, LPC, MFCC, neural network, backpropagation
Telaah Metode-metode Pendeteksi Kebohongan I Gede Aris Gunadi; Agus Harjoko
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2150

Abstract

AbstrakPendeteksi kebohongan adalah aplikasi yang menerapkan berbagai cabang ilmu pengetahuan(psikologi,kedokteran,biologi,fisika,komputer,dan lain lain). Aplikasi pendeteksi kebohongan sangatlah berguna terutama dikalangan penegak hukum, untuk mengungkap fakta fakta. Pada prinsipnya metode pendekteksi kebohongan bekerja berdasarkan perubahan respon fisiologis tubuh manusia, yang diakibatkan oleh usahanya untuk menutupi kebohongannya.Dalam paper ini akan dibahas berbagai pendekatan  metode yang telah dikembangkan untuk mendeteksi kebohongan,diantaranya deteksi kebohongan berdasarkan konduktivitas kulit, bentuk tulisan tangan , isi ( content tulisan), analisis suara, termograpy, dan gesture.Kata kunci— Lie detector, Detection Deception, Polygraph,  PDD Test.AbstractLie detector is an application that applying various of knowledge  such as psychology,medicine,biology,physics, computer , and etc. This application is very  useful especially  among law officer  to detect deception. In principle , the lie detector’s methods work based on change of fisilogy respon at human being body. The change of psiology respon is caused by effort to keep their deception. In this papers, we present an approach  various methods of lie detection  which have been developed . we will present lie detection based on skin conductivity respon, handwriting form, article content, voice analysis, image infrared, and gesture.  Keywords—  Lie detecotor, Detection Deception, Polygraph, PDD( polygraph Detection deception) Test.
Penerapan Algoritma Optimasi Chaos pada Jaringan Ridge Polynomial untuk Prediksi Jumlah Pengangguran Rina Pramitasari; Retantyo Wardoyo
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2151

Abstract

AbstrakRidge polynomial neural network (RPNN) awalnya diusulkan oleh Shin dan Ghosh, dibangun dari jumlah peningkatan order pi-sigma neuron (PSN). RPNN mempertahankan pembelajaran cepat, pemetaan yang kuat dari layer tunggal higher order neural network (HONN) dan menghindari banyaknya bobot karena meningkatnya sejumlah input. Algoritma optimasi chaos digunakan dengan memanfaatkan persamaan logistik yang sensitif terhadap kondisi awal, sehingga pergerakan chaos dapat berubah di setiap keadaan dalam skala tertentu menurut keteraturan, ergodik dan mempertahankan keragaman solusi.Algoritma Optimasi Chaos diterapkan pada RPNN dan digunakan untuk prediksi jumlah pengangguran di Kalimantan Barat. Proses pelatihan jaringan menggunakan ridge polynomial neural network, sedangkan pencarian nilai awal bobot dan bias jaringan menggunakan algoritma optimasi chaos. Struktur yang digunakan terdiri dari 6 neuron layer input dan 1 neuron layer output. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan dapat digunakan untuk prediksi. Kata kunci—prediksi jumlah pengangguran, jaringan syaraf tiruan, algoritma optimasi chaos, ridge polynomial neural network  Abstract Ridge polynomial neural network was initially proposed by Shin and Ghosh, made of total increased pi-sigma neural (PSN) orders. Ridge polynomial neural network maintains quick learning, strong mapping of single layer of higher order neural network (HONN) and avoids many weights because total increased inputs. Chaos optimization algorithm is used by utilizing sensitive logistic equation to initial condition, so that chaos movement can change in each condition in specific scale according to orderliness, ergodic, and maintaining solution variety.             Chaos optimization algorithm is applied to ridge polynomial neural network and used to predict total unemployed persons in West Kalimantan. Network training process used ridge polynomial neural network; while, initial values and weights and bias of network were found using Chaos optimization algorithm. Structure used consisted of 6 input layer neurons and one output layer neuron. Data were obtained from Central Statistic Agency.            The results of research indicated that algorithm proposed could be used to predict Keywords— predict the number of unemployed, neural networks, chaos optimization algorithm, ridge polynomial neural network
GDSS Penentuan Lokasi Shelter Baru Transjogja Menggunakan Metode Brown-Gibson dan Borda Bhakti Susilo; Azhari SN
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2153

Abstract

AbstrakTujuan didirikannya armada bus Transjogja adalah untuk mengurai permasalahan kemacetan, polusi dan transportasi umum yang memadai. Untuk memberikan layanan yang terbaik, salah satu hal yang diusahakan adalah menempatkan shelter pada posisi yang tepat. Dinas perhubungan bekerja sama dengan instansi lain dalam pengumpulan aspirasi eksekutif untuk penentuan lokasi shelter baru.Kombinasi Metode Brown-Gibson dan Borda memungkinkan digunakan untuk pemilihan lokasi secara kelompok. Metode ini digunakan untuk memilih alternatif  lokasi berdasarkan ukuran preferensi tertentu (preference measurement) dengan mempertimbangkan faktor obyektif dan faktor subyektifnya. Faktor obyektif  berupa efektifitas biaya yaitu jumlah total biaya yang dikeluarkan untuk satu alternatif lokasi. Faktor subyektif berupa pembobotan para pengambil keputusan terhadap kriteria-kriteria yang disyaratkan dalam penentuan lokasi shelter baru. Kriteria tersebut antara lain lahan, posisi, akses ruang, persaingan, transportasi dan keamanan. Dalam penilaian faktor subyektif menggunakan model AHP.Hasil dari penelitian ini adalah GDSS dengan menggunakan metode Brown-Gibson dan borda terbukti dapat mengakomodasi preferensi dari banyak pembuat keputusan. Dengan keluaran berupa nilai preferensi lokasi dan rangking memudahkan DM menentukan pemilihan lokasi. Lokasi yang paling banyak memiliki rangking tertinggi lebih berpotensi sebagai lokasi shelter baru.Kata kunci— Lokasi, Brown-Gibson, Borda AbstractThe purpose of establishment of the Transjogja bus fleet is to solve the problems of congestion, pollution and adequate public transport. To provide the best service, one thing is to place the shelter afforded in the right position. Department of Communication, cooperate with other agencies in the collection of executive aspirations, for the determination of the location of the new shelter.The combinations of  Brown-Gibson and Borda methods, possible used for site selection as a group. This method is used to select an alternative location based on the size of a particular preference (preference measurement) taking into account the objective factors and subjective factors. Objective factor in the form of cost effectiveness is the total amount of expenses incurred for an alternative location. Subjective weighting factor of the decision makers of the criteria required in determining the location of the new shelter. These criteria include land, position, and access to space, competition, transportation and security. In the assessment of subjective factors is using the AHP model.The result of this study is to GDSS using the Brown-Gibson method and Borda shown to accommodate the preferences of many decision makers. With the output of the value location preference and rankings, it facilitated DM to determine new location. Location that has the highest ranking is more potent as a location for a new shelter.Keywords— Location, Brown-Gibson, Borda
Case-Based Reasoning untuk Diagnosa Penyakit THT (Telinga Hidung dan Tenggorokan) Tedy Rismawan; Sri Hartati
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2154

Abstract

AbstrakCase-Based Reasoning (CBR) merupakan sistem penalaran komputer yang menggunakan pengetahuan lama untuk mengatasi masalah baru.CBR memberikan solusi terhadap kasus baru dengan melihat kasus lama yang paling mendekati kasus baru. Hal ini akan sangat bermanfaat karena dapat menghilangkan kebutuhan untuk mengekstrak model seperti yang dibutuhkan oleh sistem berbasis aturan. Penelitian ini mencoba untuk membangun suatu sistem Penalaran Berbasis Kasus untuk melakukan diagnosa penyakit THT (Telinga, Hidung dan Tenggorokan). Proses diagnosa dilakukan dengan cara memasukkan kasus baru (target case) yang berisi gejala-gejala ang akan didiagnosa ke dalam sistem, kemudian sistem akan melakukan proses indexing dengan metode backpropagation untuk memperoleh indeks dari kasus baru tersebut. Setelah memperoleh indeks, sistem selanjutnya melakukan proses perhitungan nilai similarity antara kasus baru dengan basis kasus yang memiliki indeks yang sama menggunakan metode cosine coefficient. Kasus yang diambil adalah kasus dengan nilai similarity paling tinggi. Jika suatu kasus tidak berhasil didiagnosa, maka akan dilakukan revisi kasus oleh pakar. Kasus yang berhasil direvisi akan disimpan ke dalam sistem untuk dijadikan pengetahuan baru bagi sistem. Hasil penelitian menunjukkan sistem penalaran berbasis kasus untuk mendiagnosa penyakit THT ini membantu paramedis dalam melakukan diagnosa. Hasil uji coba sistem terhadap 111 data kasus uji, terdapat 9 kasus yang memiliki nilai similarity di bawah 0.8.  Kata kunci—case-based reasoning, indexing, similarity, backpropagation, cosine coefficient Abstract Case-Based Reasoning (CBR) is a reasoning system that uses old knowledge to solve new problem. CBR provides solutions to new cases by looking at old case that comes closest to the new case. It will be very useful because it eliminates the need to extract the model as required by the rule-based systems. This studytriestoestablisha system forCBR for diagnosingdiseasesof ENT.Diagnosisprocessis done byinsertinga new casethat containsthe symptoms ofthe disease to bediagnosed, thenthe system willdo theindexingprocess with backpropagation method toobtainan indexofnewcases. Afterthat, the systemdo thecalculation of the valueof similaritybetweenthe newcasebycasebasiswhichhas thesame indexwithnew cases using cosine coefficient method. The casetaken isthe casewiththe highestsimilarityvalue. If acaseis not successfullydiagnosed, thecasewillbe revisedby theexperts and it can be used asnew knowledgefor thesystem. The results showedcase-basedreasoningsystemtodiagnosediseasesof ENTcan helpparamedicsin performingdiagnostics. The test results of 111 data test cases, obtained 9 cases that have similarity values below 0.8. Keywords—case-based reasoning, indexing, similarity, backpropagation, cosine coefficient
Peramalan Data IHSG Menggunakan Fuzzy Time Series Seng Hansun
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2155

Abstract

AbstrakFuzzy time series merupakan salah satu metode soft computing yang telah digunakan dan diterapkan dalam analisis data runtun waktu. Tujuan utama dari fuzzy time series adalah untuk memprediksi data runtun waktu yang dapat digunakan secara luas pada sembarang data real time, termasuk data pasar modal.Banyak peneliti yang telah berkontribusi dalam pengembangan analisis data runtun waktu menggunakan fuzzy time series, seperti Chen dan Hsu [1], Jilani dkk. [2], serta Stevenson dan Porter [3]. Dalam penelitian ini, dicoba untuk menerapkan metode fuzzy time series pada salah satu indikator pergerakan harga saham, yakni data IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan).Kinerja metode yang diusulkan dievaluasi dengan menghitung tingkat akurasi dan tingkat kehandalan metode fuzzy time series yang diterapkan pada data IHSG. Melalui pendekatan ini, diharapkan metode fuzzy time series dapat menjadi alternatif untuk memprediksi data IHSG yang merupakan salah satu indikator pergerakan harga saham di Indonesia. Kata kunci – fuzzy time series, data runtun waktu, soft computing, IHSG AbstractFuzzy time series is one of the soft computing method that been used and implemented in time series analysis. The main goal of fuzzy time series is to predict time series data that can be used widely in any real time data, including stock market share.Many researchers have contributed in the development of fuzzy time series analysis, such as Chen and Hsu [1], Jilani [2], and Stevenson and Porter [3]. In this research, we will try to implement the fuzzy time series method in one of the stock market change indicator, i.e. the Jakarta composite index or also known as IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan).The research is continued by calculating the accuracy and robustness of the method which has been implemented on IHSG data. By this approach, we hope it can be an alternative to predict the IHSG data which is an indicator of stock price changes in Indonesia. Keywords – fuzzy time series, time series data, soft computing, IHSG
Implementasi Basisdata Terdistribusi Pada Sistem Kenaikan Gaji Berkala Dinas Infokom Provinsi Maluku Anastasya Latubessy; Ahmad Ashari
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2156

Abstract

AbstrakKemampuan socket yang bekerja pada komunikasi low level dalam melakukan transfer data antar aplikasi, diharapkan dapat diterapkan dalam sistem basis data terdistribusi. Beberapa alasan untuk membangun basis data terdistribusi adalah pemakaian bersama, kehandalan, ketersediaan, dan kecepatan pemrosesan query. Dengan pertimbangan tersebut, instansi-instansi baik pemerintah maupun swasta mulai tertarik untuk menggunakan sistem terdistribusi dalam pengelolaan pekerjaan pada instansinya. Hal ini dijadikan alasan untuk membangun sistem kenaikan gaji berkala otomatis di Dinas Informasi dan Komunikasi (Infokom) Provinsi Maluku. Selain itu, belum adanya sistem terkomputerisasi yang menangani sistem ini. Sistem kenaikan gaji berkala merupakan sistem yang bersifat kritis atau penting karena berhubungan dengan masalah uang, sehingga diperlukan juga sebuah sistem yang fault tolerant.Arsitektur sistem dibangun dengan metode client server yang memanfaatkan socket sebagai middleware dalam proses komunikasi pada jaringan. Menggunakan pendekatan full replica dengan pendekatan file replication using a group untuk menjamin konsistensi data. SQL Statement yang dikirimkan client akan diubah kedalam format XML yang kemudian akan dikirimkan ke kedua basisdata server menggunakan socket. Model redundansi data dan rendundansi proses diatur oleh middleware socket. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah aplikasi socket sebagai middleware yang menangani distribusi data dari aplikasi web client ke basisdata server yang diimplementasikan pada sistem kenaikan gaji berkala otomatis di Dinas Infokom Provinsi Maluku.  Kata kunci— Socket, basisdata terdistribusi, client server AbstractSockets ability to transfer data between application  that work on the low level communication was expected to be implemented in a distributed database system. Some of the reasons for building a distributed database was data sharing, reliability, availability, and query processing speed. With these considerations, both government agencies and private sector became interested to use distributed systems to manage their job at the office. It is used as a reason to build an automated KGB system of Infokom Department in Province of Moluccas. Furthermore, there was no computerized system to handle this system before. Because of it was a critical or important system, then it was requires to build a system that has a fault tolerant capability.The system architecture was built by client server method using sockets as middleware in the process of network communicaton. The system method was used full replica, and used file replication using a group to ensure data consistency. The SQL Statement was sent by the client would be converted into an XML format which then would be sent to the server using a socket. Data redundancy model and process redundancy model managed by socket middleware.The results of this research was a middleware application using socket that handle the distribution of databases from client applications to database server that were implemented on a periodic system of automatic salary increases in the Office of Information and Communication in Province of Moluccas.  Keywords— Socket, distributed database, replication
Analisis Forensik Jaringan Studi Kasus Serangan SQL Injection pada Server Universitas Gadjah Mada Resi Utami Putri; Jazi Eko Istiyanto
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 6, No 2 (2012): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2157

Abstract

AbstrakForensik jaringan merupakan ilmu keamanan komputer berkaitan dengan investigasi untuk menemukan sumber serangan pada jaringan berdasarkan bukti log, mengidentifikasi, menganalisis serta merekonstruksi ulang kejadian tersebut. Penelitian forensik jaringan dilakukan di Pusat Pelayanan Teknologi Informasi dan Komunikasi (PPTIK) Universitas Gadjah Mada.Metode yang digunakan adalah model proses forensik (The Forensic Process Model) sebuah model proses investigasi forensik digital, yang terdiri dari tahap pengkoleksian, pemeriksaan, analisis dan pelaporan. Penelitian dilakukan selama lima bulan dengan mengambil data dari Intrusion Detection System (IDS) Snort. Beberapa file log digabungkan menjadi satu file log, lalu data dibersihkan agar sesuai untuk penelitian.Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, terdapat 68 IP address  yang melakukan tindakan illegal SQL Injection pada server www.ugm.ac.id. Kebanyakan penyerang menggunakan tools SQL Injection yaitu Havij dan SQLMap sebagai tool otomatis untuk memanfaatkan celah keamanan pada suatu website. Selain itu, ada yang menggunakan skrip Python yaitu berasal dari benua Eropa yaitu di Romania. Kata kunci—forensik jaringan, model proses forensik, SQL injection AbstractNetwork forensic is a computer security investigation to find the sources of the attacks on the network by examining log evidences, identifying, analyzing and reconstructing the incidents. This research has been conducted at The Center of Information System and Communication Service, Gadjah Mada University.The method that used was The Forensic Process Model, a model of the digital investigation process, consisted of collection, examination, analysis, and reporting. This research has been conducted over five months by retrieving data that was collected from Snort Intrusion Detection System (IDS). Some log files were retrieved and merged into a single log file, and then the data cleaned to fit for research.Based on the research, there are 68 IP address was that did illegal action, SQL injection, on server www.ugm.ac.id. Most of attackers using Havij and SQLmap (automated tools to exploit vulnerabilities on a website). Beside that, there was also Python script that was derived from the continent of Europe in Romania. Keywords— Network Forensics, The Forensic Process Models, SQL Injection
Face Detection Using Backpropagation Neural Networks Anifuddin Azis; Muhamad Haikal
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 1, No 2 (2007): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.2274

Abstract

AbstractThis paper summarizes a research effort in human face detection. A system to locate human faces in images, especially when used as a front-end for a human face identification system, could have many applications in the law enforcement and security professions. The approach presented here is a hybrid system using an edge deletion preprocessor and back-propagation neural networks. The method proposed successfully detected multiple faces. The results obtained are reported along with a discussion for improving the system.Keywords: Backpropagation neural networks, Edge Detection

Page 5 of 39 | Total Record : 386

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2006 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 17, No 4 (2023): October Vol 17, No 3 (2023): July Vol 17, No 2 (2023): April Vol 17, No 1 (2023): January Vol 16, No 4 (2022): October Vol 16, No 3 (2022): July Vol 16, No 2 (2022): April Vol 16, No 1 (2022): January Vol 15, No 4 (2021): October Vol 15, No 3 (2021): July Vol 15, No 2 (2021): April Vol 15, No 1 (2021): January Vol 14, No 4 (2020): October Vol 14, No 3 (2020): July Vol 14, No 2 (2020): April Vol 14, No 1 (2020): January Vol 13, No 4 (2019): October Vol 13, No 3 (2019): July Vol 13, No 2 (2019): April Vol 13, No 1 (2019): January Vol 12, No 2 (2018): July Vol 12, No 1 (2018): January Vol 11, No 2 (2017): July Vol 11, No 1 (2017): January Vol 10, No 2 (2016): July Vol 10, No 1 (2016): January Vol 9, No 2 (2015): July Vol 9, No 1 (2015): January Vol 8, No 2 (2014): July Vol 8, No 1 (2014): January Vol 7, No 2 (2013): July Vol 7, No 1 (2013): January Vol 6, No 2 (2012): July Vol 6, No 1 (2012): January Vol 5, No 3 (2011): November Vol 5, No 2 (2011): July Vol 5, No 1 (2011): January Vol 1, No 2 (2007): July Vol 1, No 1 (2006): January More Issue