cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Indonesia Symposium on Computing
Published by Universitas Telkom
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Arjuna Subject : -
Articles 97 Documents
Ontological Search Engine on Twitter to Collect Data for Bandung Happiness Index Measurement Muhammad Arifino Setyawan
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing (IndoSC) 2016
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Happiness index merupakan suatu nilai yang dapat menunjukkan tingkat kebahagiaan seseorang disuatu daerah. Namun, pengumpulan data menggunakan metode konvensional membutuhkan banyak waktu dan biaya, dengan pertumbuhan pengguna internet di Indonesia, khususnya pengguna Twitter, kondisi ini membuat peluang untuk menggunakan data Twitter untuk mengukur happiness index. Penggunaan Twitter API merupakan salah satu cara untuk mengumpulkan data dari Twitter, namun banyaknya aspek serta ketidakakuratan dari pencarian yang berhubungan ke domain happiness index, menimbulkan satu masalah. Makalah ini mengusulkan implementasi algoritma berbasis ontologi untuk membuat pengumpulan data untuk pengukuran happiness index menjadi lebih efisien, yang bernama komputasi relevansi menggunakan metode Ehrig serta preprocessing (URL, symbol and number, synonymy and word generalization and phrases). Berdasarkan pengujianyang dilakukan, dicapai nilai F1 sebesar 86.95%, nilai ini menunjukkan bahwa penambahan yangdiusulkan kepada Twitter Search API dapat membuat pengumpulan data lebih efisien.
Klasifikasi Topik pada Lirik Lagu dengan Metode Multinomial Naive Bayes Adiwijaya Adiwijaya; Mohamad Syahrul Mubarok; Rifqi Abdul Aziz
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing (IndoSC) 2016
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Saat ini sistem pengkategorian lagu pada aplikasi pemutar musik seperti iTunes pada iPhone sudah mampu mengkategorikan lagu berdasarkan genre, artist, dan album. Namun belum terdapat pengkategorian lagu berdasarkan topik lagu, sehingga untuk mengkategorikan lagu berdasar topik ini masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang mampu mengkategorikan lagu berdasarkan topik lagu dengan menggunakan lirik lagu sebagai objek penelitian. Penelitian ini diawali dengan mengumpulkan lirik lagu dari berbagai website penyedia lirik lagu sebagai dataset penelitian, kemudian dilakukan preprocessing data yang terdiri dari case folding, tokenization, stopword removal dan stemming. Tahap selanjutnya yaitu melakukan feature selection dengan menggunakan metode chi-square. Selanjutnya hasil feature selection tersebut dilakukan feature extraction dengan menggunakan metode bag of words. Selanjutnya dilakukan pembangunan classifier yang nantinya digunakan pada saat proses klasifikasi. Tahap selanjutnya yaitu melakukan klasifikasi lirik lagu pada data testing kedalam sebuah kelas topik tertentu dengan menggunakan metode multinomial naïve bayes. Tahap terakhir pada penelitian ini yaitu mengevaluasi sistem dengan menghitung accuracy, precission, recall, dan f1-measure. Kelas topik lagu yang dihasilkan pada sistem ini yaitu cinta, persahabatan, nasionalisme, keluarga, religi dan konten negatif. Performansi sistem yang dihasilkan pada penelitian ini didapatkan nilai f1-measure sebesar 88.91% dan nilai akurasi 96.00%.
Klasifikasi Kendaraan di Jalan Tol dengan Menerapkan Metode Local Binary Pattern dan Linear Discriminant Analysis afrizal firdaus
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing (IndoSC) 2016
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Klasifikasi kendaraan pada jalan tol merupakan hal yang penting untuk mengetahui jenis kendaraan apa saja yang melalui daerah tersebut. Namun hal tersebut tentunya membutuhkan usaha yang besar jika pekerjaan tersebut dilakukan oleh pengamatan manusia. Computer vision merupakan suatu cabang keilmuan yang mampu menggantikan peran tenaga ahli dalam melakukan penilaian visual. Dengan menggunakan computer vision tentunya dapat membantu pekerjaan manusia untuk mengamati objek visual terlebih lagi jika dalam jumlah banyak. Penelitian ini menggunakan video yang diambil menggunakan handycam di jalan tol Pasir Koja dengan menggunakan 2 buah dataset di lokasi yang berbeda. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gaussian Mixture Model sebagai metode untuk memisahkan background dan foreground, Local Binary Pattern sebagai metode ekstraksi ciri, dan Linear Discriminant Analysis sebagai metode klasifikasi. Hasil pengujian terbaik didapatkan ketika melakukan pengujian dengan menggunakan parameter LBPradius 2, pembagian jumlah region menjadi 25 buah, dan ukuran citra 60x60 piksel. Hasil pengujian didapatkan dengan menghitung F1 measure rata-rata dan didapatkan nilai 82.33%.
Studi Numerik pada Beberapa Metode Iterasi Untuk Simulasi Penurunan Tekanan pada Pipa Transmisi Kaisa Sekaring Pertiwi
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing (IndoSC) 2016
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Saat gas mengalir pada pipa transmisi, dari titik sumber ke titik akhir alir, tekanan dan temperatur mengalami penurunan nilai. Tekanan dan temperatur dapat mempengaruhi karakteristik dari gas alam yang dialirkan. Pada penelitian ini, dibangun sistem prediksi distribusi tekanan pada pipa transmisi. Sistem prediksi yang dibangun berupa persamaan nonlinear. Solusi dari sistem persamaan diaproksimasi menggunakan metode Newton Raphson, Secant dan iterasi titik tetap. Keakuratan distribusi yang dihasilkan dari masing-masing metode, diukur berdasarkan perbandingan dengan data lapangan. Penelitian ini menunjukan bahwa dengan batasan error tertentu, solusi numerik dari iterasi titik tetap dapat dihasilkan dari jumlah iterasi yang lebih sedikit bila dibandingkan dengan solusi numerik dari Newton Raphon. Sedangkan bila Newton Raphson dibandingkan dengan Secant, solusi numeric dari Newton Raphson dihasilkan dari jumlah iterasi yang lebih sedikit bila dibandingkan dengan jumlah iterasi Secant.
Optimasi Waiting Time pada Simulasi Intelligent Traffic Light Control menggunakan Markov Decision Process Beryl Ramadhian Aribowo
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing (IndoSC) 2016
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

This research proposes Traffic Light Control as the main topic. It is a topic which received many attention from the researchers due to it is the most determining factor to traffic optimization. Some basic and advanced algorithms have been devised by researchers to overcome this problem since years ago. Specifically, this research would also does the same, by producing a Traffic Light Control scheme by using a model based Reinforcement Learning which is Markov Decision Process (MDP). This particular MDP model is obtained through observation to the environment which is an infrastructure that comes from a traffic light simulator, Green Light District. This research produces an MDP model that is able to optimize the waiting time of the tested infrastructure. The approach which is used to build the MDP model is by observing the density of each lane that is going inside into a single junction to form the states, while the action is taken from the identifier of a lane which has green as its traffic light’s sign within a single junction. Based on the test results, this particular MDP model outperformed the other basic Traffic Light Control algorithms with Average Junction Waiting Time (AJWT) of 29.886 seconds.
Implementasi Model Binomial Untuk Penentuan Harga Wajar Opsi Saham Karyawan Irma Palupi; Rian Febrian Umbara; I Wayan Ade Sugisnawan Dandysmara
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Topik yang dibahas dalam paper ini adalah pencarian nilai wajar opsi saham karyawan(OSK). OSK adalah opsi beli terhadap saham perusahan sebagai bonus yang diberikan oleh perusahaan kepada karyawannya. OSK memiliki waktu tunggu atau vesting period. Karyawan pemegang opsi tidak bisa melaksanakan opsi mereka di dalam selang waktu tunggu. Dalam penentuan nilai OSK, digunakan model binomial. Hasil Implementasi dari model binomial adalah didapatkannya nilai batas exercise setelah waktu tunggu sebagai pertimbangan pemegang opsi untuk melaksanakan opsinya. Nilai harga pelaksanaan, dan nilai rasio jabatan akan selalu berbanding lurus dengan nilai batas exercise sebagai penentu nilai wajar OSK di setiap waktu. Semakin besar nilai harga pelaksanaan, dan nilai rasio jabatan maka nilai batas exercise semakin besar. Nilai suku bunga, dan nilai volatilitas yang semakin besar menyebabkan nilai OSK semakin besar. Sedangkan nilai tingkat keluar karyawan, nilai dividend yield, dan harga pelaksanaan yang semakin besar menyebabkan nilai OSK semakin kecil. Sehingga dapat disimpulkan metode binomial bisa digunakan sebagai penentuan OSK dengan mencari nilai batas exercise di setiap waktu.
Algoritma Fast Wavelet Transform (FWT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) pada Sistem Watermarking untuk Deteksi dan Recovery Citra Medis Termodifikasi Adiwijaya Adiwijaya; Danang Triantoro; Dany Dwi Prayoga
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Seiring perkembangan teknologi dan informasi data digital sudah sangat umum digunakan, khususnya data digital berupa citra. Dibalik manfaat dari penyimpanan data dalam bentuk digital juga terdapat sisi negatifnya yaitu, mudahnya dilakukan modifikasi terhadap data digital tersebut. Terutama citra medis digital sangat diperlukan keaslian datanya karena mengandung informasi penting dari seorang pasien. Sehingga perlu dibuat sebuah sistem untuk menjamin keaslian dari suatu citra medis digital. Teknik watermarking dapat digunakan sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Penyisipan ciri khusus atau biasa disebut watermark kedalam suatu citra yang dilindungi dapat menjamin keaslian data. Dalam penelitian ini akan diimplementasikan teknik watermarking menggunakan algoritma Fast Wavelet Transform (FWT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC). AMBTC sendiri merupakan pengembangan dari metode Block Truncation Coding (BTC) yang digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri. Berdasarkan analisis hasil pengujian, sistem watermarking yang telah dibangun dapat menghasilkan kualitas citra ber-watermark yang baik yaitu rata-rata PSNR sebesar 60,77 dB. Lokasi terbaik penyisipan 3 bit watermark dalam subband HL (High Low) dan LH (Low High) hasil transformasi FWT pada bit ke 16, 17, dan 18. Sistem juga dapat melakukan deteksi dari 2 tipe serangan yang dilakukan noise dan sharpening serta dapat melakukan perbaikan pada citra ber-watermark yang mengalami modifikasi.  
Implementasi Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) pada Skema Watermarking untuk Deteksi dan Recovery Citra Medis Termodifikasi Danang Triantoro; Adiwijaya Adiwijaya; Dwi Yanita Apriliyana
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Teknologi yang semakin maju memudahkan manusia dalam melakukan pertukaran data digital berupa text, video, dan image (citra). Semakin mudahnya seseorang melakukan pertukaran data, maka semakin besar pula kemungkinan terjadinya modifikasi pada data tersebut. Salah satu bentuk data yang rentan terhadap modifikasi yaitu citra medis. Citra medis memberikan informasi tentang kondisi organ- organ tubuh manusia yang apabila terjadi modifikasi didalamnya akan menghilangkan keaslian dari citra tersebut. Teknik watermarking memberikan solusi untuk membuktikan keaslian dari citra digital. Dengan proses penyisipan watermark yang berupa ciri penting dari suatu citra, teknik watermarking dapat mendeteksi suatu citra yang termodifikasi kemudian memperbaiki citra tersebut. Fragile watermarking merupakan jenis watermarking untuk membuktikan keaslian suatu citra, dengan jenis watermarking tersebut sistem yang dibuat akan mendeteksi serangan yang diberikan kepada suatu citra. Skema watermarking digunakan untuk dapat menghasilkan ekstraksi ciri dari suatu citra sehingga dapat dideteksi dan diperbaiki citra medis termodifikasi. Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) akan menghasilkan ciri penting dan hasil ekstraksinya, yang sebelumnya terlebih dahulu dilakukan transformasi dengan metode Discrete Wavelet Transform (DWT).  
Sistem Watermarking untuk Deteksi dan Recovery Citra Medis Termodifikasi Menggunakan Discrete Cosine Transform (DCT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) Adiwijaya Adiwijaya; Nida Mujahidah Azzahra; Danang Triantoro
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Citra medis merupakan salah satu citra yang disajikan dalam bentuk digital. Informasi pasien seperti hasil diagnosis medis disimpan dalam bentuk citra medis digital. Akan tetapi, citra medis digital tersebut mudah mengalami kerusakan akibat pendistribusiannya, bahkan sengaja dirusak atau dimodifikasi. Dengan kemudahan mendapatkan tools pengolahan citra, citra medis digital mudah dilakukan modifikasi untuk tujuan tertentu. Hal ini akan meragukan keaslian citra medis tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang mampu mendeteksi keaslian suatu citra medis digital. Watermarking merupakan solusi untuk mendeteksi keaslian citra medis digital tersebut. Dengan menyisipkan watermark yang bersifat fragile, sistem yang dibuat dapat mendeteksi bagian termodifikasi. Watermark yang disisipkan berupa ciri-ciri penting dari citra medis digital yang diperoleh dengan metode Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC). Hasil dari proses ambtc kemudian disisipkan pada domain frekuensi menggunakan transformasi Discrete Cosine Transform (DCT). Dengan menggunakan AMBTC, citra medis digital yang mengalami modifikasi dapat dideteksi dan diperbaiki. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan memperbaiki citra medis digital dengan modifikasi salt and pepper pada parameter alpha 0.1. Parameter performansi yang digunakan untuk mengukur kualitas citra adalah Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dan Error Rate.  
Skema Penyembunyian Teks Terkompresi Adaptive Huffman pada Citra Digital Menggunakan Kuantisasi Berbasis Graf Melanida Tagari; Adiwijaya Adiwijaya; Gia Septiana
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Jaringan komputer dan internet semakin banyak digunakan untuk aktivitas pengiriman data. Namun, tidak ada jaminan bahwa jaringan komputer dan internet yang digunakan sebagai media pengiriman data ini aman dari pihak ketiga yang tidak memiliki hak akses terhadap data tersebut. Berbagai teknik telah dikembangkan untuk melindungi data dari pengaksesan secara ilegal. Salah satu diantaranya yaitu dengan menyisipkan/menyembunyikan data tersebut ke dalam media cover. Pada penelitian ini, implementasi penyembunyian data memanfaatkan kuantisasi berbasis graf, yaitu menggunakan Vector Quantization (VQ) dan pewarnaan graf dengan menggunakan Genetic Algorithm. Untuk meningkatkan kapasitas penyisipan, data dikompres terlebih dahulu dengan menggunakan Adaptive Huffman sebelum penyisipan dilakukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa skema ini dapat menghasilkan kapasitas penyisipan sebanyak 9000 bit atau sekitar 1800 karakter, dengan nilai PSNR 27,5054 db.  

Page 1 of 10 | Total Record : 97