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 bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Indonesia Symposium on Computing
Published by Universitas Telkom
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 97 Documents
 1   2   3   4   5 
Implementasi dan Analisis Performansi Mapreduce di Lingkungan Sistem Basis Data Berbasis Dokumen Terdistribusi Homogen Hegar Aryo Dewandaru; Kemas Rahmat Saleh; Alfian Akbar Gozali
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

Pada sebuah perusahaan besar, sangatlah penting untuk memiliki manajemen sistem basisdata yang mampu menampung seluruh data dan dokumen milik karyawan. Data tersebut akan sangat besar sehingga tidak akan memunkinkan untuk ditampung oleh single server. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, data yang sangat besar itu dapat didistribusikan ke dalam beberapa cluster. Di lingkungan terdistribusi inilah implementasi dari metode MapReduce akan sangat bermanfaat bagi sistem. MapReduce adalah sebuah operasi untuk menyelesaikan masalah yang mirip dengan algoritma divide and conquer. Sesuai dengan namanya, MapReduce terdiri dari proses map (pemetaan) suatu data dan reduce (pengurangan) yang berakhir pada penggabungan data-data yang sama.
Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian terhadap performansi MapReduce di lingkungan sistem basisdata terdistribusi homogen. Untuk membangun lingkungan tersebut, sebelumnya harus dilakukan pengecekan terhadap setiap komputer yang digunakan. Pastikan bahwa seluruh komputer memiliki spesifikasi perangkat lunak dan keras, serta manajemen sistem basisdata yang sama. Setelah itu, dataset yang berbasis dokumen harus di-import ke database komputer yang berperan sebagai master. Kemudian, dengan menggunakan metode sharding, setiap node akan diberi peran: master akan berberan sebagai router, satu node sebagai config server, dan sisanya sebagai shard server sehingga terbentuklah lingkungan sistem basisdata berbasis dokumen terdistribusi homogen. Dataset kemudian akan didistribusikan ke setiap shard. Akhirnya, query MapReduce akan dijalankan dan diuji di single server dan 3 arsitektur distributed database yang berbeda untuk diteliti performansinya.
Dari hasil pengujian yang dilakukan, dapat dilihat bahwa MapReduce bekerja lebih baik di lingkungan terdistribusi dibandingkan dengan pada single server. Kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa sistem basisdata terdistribusi meningkatkan performansi MapReduce.  
Implementasi dan Analisis Online – Updating Regularization Kernel Matrix Factorization Model pada Sistem Rekomendasi Kadek Byan Prihandana Jati; Agung Toto Wibowo; Rita Rismala
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

Faktorisasi Matriks adalah salah satu metode yang digunakan pada Sistem Rekomendasi untuk membuat sebuah model prediksi rating. Salah satu jenisnya adalah Regularized Matrix Factorization yang mampu memberikan kualitas rekomendasi yang tinggi pada sebuah sistem rekomendasi. Akan tetapi, teknik - teknik Faktorisasi Matriks bermasalah jika model pada sistem rekomendasi berupa model yang statik. Permasalahan performansi terjadi, karena proses learning data pada Faktorisasi Matriks membutuhkan waktu yang lama. Model Online dari Faktorisasi Matriks merupakan hal yang dapat memperbaiki model sebelumnya, dengan model online, waktu yang dibutuhkan untuk melakukan proses prediksi untuk user dan item yang baru, lebih cepat dibandingkan dengan model offline faktorisasi matriks. Penelitian ini berfokus dalam menganalisis dan mengimplementasikan model online dari Regularized Matrix Factorization pada sebuah sistem rekomendasi. Hasil yang diperoleh adalah kualitas prediksi rating dengan metode online – update RKMF mengungguli kualitas prediksi rating dengan metode full – retrain RKMF dengan perbedaan nilai RMSE 1.5% pada kondisi terbaik, dan dengan waktu prediksi yang sangat singkat.  
Aproksimasi Non-Uniform Spasial Persamaan Panas 1D dengan Finite Pointset Method Putu Harry Gunawan; Friska Fristella
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

Hampiran numerik satu dimensi (1D) dari persamaan panas dengan metoda partikel dijabarkan. Metoda Finite Pointset Method (FPM) digunakan untuk mencari solusi numerik dari persamaan panas. Komparasi hasil numerik FPM dengan hasil numerik metoda beda hingga dan solusi analitik juga diperlihatkan. Hasil solusi numerik metoda FPM diperlihatkan sesuai dengan solusi analitik. Tabel diskrit L^1 -norm eror juga diberikan untuk melihat kekonvergenan solusi numerik terhadap solusi analitik.
Perencanaan Corporate Information Factory pada Perguruan Tinggi di Indonesia dengan Mengadopsi Pendekatan Arsitektur Informasi Yanuar Firdaus Arie Wibowo; Kusuma Ayu Laksitowening; Amarilis Putri Yanuarifiani
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

Pengukuran tingkat capaian fungsi tridharma yang dijalankan oleh perguruan tinggi diukur dengan penjaminan mutu internal, maupun eksternal dalam bentuk akuntabilitas publik melalui akreditasi. Pemenuhan instrumen penjaminan mutu membutuhkan dukungan data pada setiap kriteria penilaian. Sejalan dengan perkembangan organisasi, kompleksitas data yang dikelola akan semakin meningkat. Pada tingkatan inilah, dibutuhkan sebuah ekosistem informasi yang tepat. Corporate Information Factory (CIF), yaitu konsep yang menggambarkan arsitektur logis intelejensia bisnis dan manajemen bisnis dari data operasional institusi secara terpadu. Penerapan CIF pada perguruan tinggi dapat menjadi solusi dalam pengelolaan data dan informasi di berbagai level. Penerapan CIF membutuhkan tinjauan strategis meng Y. F. A. Wibowo and K. A. Laksitowening, “Arsitektur dan Model Pengembangan Sistem Informasi Terpadu Menuju Tata Kelola dan Penjaminan Mutu Perguruan Tinggi,” Seminar Nasional Menuju Masyarakat Madani dan Lestari. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia, pp. 607–616, 2012. ingat usaha dan sumber daya yang dikeluarkan oleh organisasi. Oleh karena itu, perguruan tinggi perlu mengadopsi pendekatan arsitektur informasi, untuk mendapatkan perspektif yang menyeluruh dan sistematis terhadap kebutuhan perguruan tinggi akan penyediaan dan pengelolaan informasi.  
Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Hybrid Case-Based dan Rule-Based Reasoning Ade Romadhony; Siti Saadah
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

Kesehatan adalah poin terpenting dalam hidup kita. Terkadang kita lupa untuk menjaga tubuh kita, apalagi pada bagian-bagian tubuh yang terkecil seperti gigi dan mulut. Masyarakat di Indonesia khususnya cenderung untuk memeriksa gigi dan mulut ketika sudah mempunyai penyakit yang parah dan mengganggu aktivitas. Untuk itu, dibuatlah sebuah sistem pakar yang dapat mendeteksi penyakit gigi dan mulut. Pengertian dari sistem pakar adalah sebuah sistem yang bekerja seperti layaknya seorang ahli di bidangnya sehingga dapat membantu permasalahan yang ada dalam hidup. Sistem ini menggunakan metode Hybrid Rule Based-Case Based Reasoning di mana metode ini memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode yang berjalan sendiri. Rule Based-Case Based Reasoning akan mengolah gejala tersebut sehingga dapat dideteksi penyakit yang diderita pasien. Gejala tersebut juga diolah dengan Case Based Reasoning sehingga didapat penyebab dari penyakit tersebut. Solusi penyakit yang didapat dari Rule Based-Case Based Reasoning akan disaring dengan batasan Nilai Kesamaan (Similarity Value) yang ditentukan sehingga solusi yang ditampilkan adalah solusi yang mempunyai tingkat kemiripan yang besar. Adapun ketiga metode Nilai Kesamaan yang diterapkan disini adalah Jaccard Similarity, Hamming Similarity, dan Cosine Similarity. Dari hasil yang didapat, dengan menerapkan metode Hybrid Rule Based-Case Based Reasoning didapat akurasi lebih tinggi dibandingkan metode yang berjalan sendiri. Dari hasil juga didapat bahwa Cosine Similarity mempunyai hasil yang lebih baik dibandingkan kedua metode lainnya.  
Perbandingan Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Support Vector Machines Dan Jaringan Saraf Tiruan Karina Priscilia; Rian Febrian Umbara; Jondri Jondri
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Support vector machines merupakan sebuah alat prediksi klasifikasi dan regresi yang menggunakan teori pembelajaran mesin (machine learning) untuk meningkatkan akurasi prediksi dan sekaligus menghindari data yang over-fit. Jaringan saraf tiruan adalah suatu teknologi komputasi yang berbasis pada model saraf biologis, model ini membantu mensimulasikan tingkah laku dan kerja model saraf terhadap berbagai macam masukan. Penelitian ini menggunakan metode support vector machines dan jaringan saraf tiruan untuk peramalan pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan. Kedua metode ini akan dibandingkan melalui nilai akurasi, waktu komputasi dan kompleksitas algoritma. Hasil perhitungan 10 indikator dijadikan input pada sistem. Pada penelitian ini diperoleh hasil, yaitu dengan menggunakan metode jaringan saraf tiruan didapatkan akurasi testing sebesar 68,26% dan total waktu komputasi sebesar 9,068 seconds, sedangkan menggunakan metode support vector machines didapatkan akurasi sebesar 56,57% dan total waktu komputasi sebesar 27,666 seconds. Waktu asimptotik metode JST adalah 𝑶 (𝒏𝟐)dan waktu asimptotik metode SVM adalah 𝑶 (𝒏𝟑). Percobaan ini menunjukkan metode jaringan saraf tiruan lebih baik dibandingkan support vector machines dalam meramalkan pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan, selain itu metode JST memiliki kompleksitas waktu asimptotik yang lebih cepat, hal ini menunjukkan bahwa algoritma JST lebih efisien.
Analisis Proses Pendeteksian Api Menggunakan Metode Wavelet Febryanti Sthevanie; Tjokorda Agung Budi; Retno Novi
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Metode pendeteksian api yang saat ini sering digunakan adalah alat pendeteksi api berdasarkan asap atau suhu. Namun metode ini tidak dapat digunakan di ruangan yang luas dan luar ruangan (outdoor). Lalu dikembangkanlah metode pendeteksian api pada video memanfaatkan media kamera video, webcam, CCTV yang saat ini sudah banyak dipasang di gedung-gedung. Metode deteksi api dengan memanfaatkan media kamera video ini pada prinsipnya melakukan image processing terhadap frame-frame di video hasil rekaman kamera, webcam, dan CCTV. Metode ini memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan alat pendeteksi api berdasarkan asap atau suhu, yaitu dapat digunakan di ruang yang lebih luas baik dalam atau luar ruangan. Kecepatan dalam mendeteksi api pun lebih cepat karena tidak perlu menunggu asap atau api menyentuh kamera. Ditambah saat ini banyak sekali gedung yang sudah memasang kamera pengawas atau CCTV sebagai kamera keamanan.Oleh karena itu, pada ini, deteksi keberadaan objek api pada video off-line dilakukan dengan cara mendeteksi piksel yang memilki karateristik seperti api, yaitu melalui 4 tahap, pertama, pendeteksian piksel bergerak menggunakan metode three frame differencing, kedua, pendeteksian piksel berwarna seperti api menggunakan metode pencocokan piksel dengan database piksel warna api terkluster menggunakan K-Means, ketiga, pendeteksian frekuensi perubahan warna piksel untukmengetahui keberadaan lidah api menggunakan tranformasi wavelet 1-D, keempat, pendeteksian variasi nilai piksel pada region yang dicurigai sebagai api menggunakan transformasi wavelet 2-D. Dengan menggunakan transformasi wavelet, maka perubahan nilai piksel dapat dianalisis dari segi frekuensi perubahan maupun waktunya. Selain itu transformasi wavelet pun dapat menganalisis variasi warna pada api sehingga dengan menggunakan trasformasi wavelet, dapat dibedakan antara objek api danbukan api di dalam sebuah video.Sehingga dengan menambahkan parameter lidah api dan variasi warna api menggunakan metode wavelet proses deteksi api lebih baik dibandingkan hanya menggunakan warna dan gerak saja. Akurasi sistem dengan metode ini mencapai 82,35%.
Implementasi Algoritma Fold-Growth pada Pemodelan Pola Pembelian Barang sebagai Pendung Penentuan Letak Barang Bq Desy Hardianti; Mira Kania Sabariah; Alfian Gozali Akbar
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Data mining adalah proses analisa data untuk menggali pola yang terdapat pada data. Data mining digunakan untuk menggali data dalam jumlah besar dimana proses ini bertujuan untuk mendapatkan informasi dan pengetahuan baru yang bermanfaat yang dapat digunakan untuk mendukung penentuan keputusan. Salah satu teknik Data mining yang dapat digunakan adalah Market basket analysis dengan menggunakan association mining yaitu Algoritm Fold-Growth. Metode ini dimulai dengan mencari frequent itemset dan menghasilkan rule yang dapat dijadikan acuan peletakan barang pada toko atau supermarket . Algoritma Fold-Growth ini dapat membantu menemukan aturan asosiasi antarbarang yang dapat digunakan sebagai acuan dalam marketing atau promosi barang secara efektif. Dalam penelitian ini dibuktikan bahwa Algoritma Fold- Growth berhasil diimplementasikan dalam kasus Market basket analysis untuk menentukan rule atau aturan terkait peletakan barang pada toko atau supermarket. Dari penelitian yang telah dilakukan ditemukan juga bahwa dari data transaksi yang di dapat dan diujicobakan berdasarkan jumlah data atau kuantitas data serta kombinasi parameter minimum support 0.1% - 0.5% dan minimum confidence 10% -50% didapat kesimpulan bahwa pemilihan kombinasi nilai minimum support dan nilai minimum confidence berpengaruh terhadap jumlah rule ataupun frequent itemset yang dihasilkan. Selain itu aturan tambahan yang diberlakukan oleh toko dimana item food dan non-food tidak dapat gabungkan dalam satu rak (departemen) berpengaruh juga dalam menentukan kebijakan terkait dengan peletakan barang .
Swarm Genetic Algorithm, Suatu Hibrida dari Algoritma Genetika dan Particle Swarm Optimization Taufan Mahardika
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Swarm Genetic Algorithm (SGA) merupakan suatu hibrida dari Algoritma Genetika (AG) dan Particle Swarm Optimization (PSO). SGA menggunakan proses seleksi, perkawinan dan mutasi yang diadopsi dari AG untuk menciptakan generasi baru. Pertumbuhan setiap individu dalam generasi dalam SGA dipengaruhi oleh faktor perubahan individu, individu terbaik dan faktor sosial yang diadopsi dari PSO. Berdasarkan percobaan yang dilakukan diperoleh bahwa SGA ini lebih baik daripada AG namun SGA ini sebanding dengan PSO.
Simulasi Numerik Proses Pendinginan pada Media Berpori dengan Memvariasikan Syarat Batas Aang Nuryaman
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Proses pendinginan dalam media berpori dibangun oleh persamaan konvektif-difusi dengan disertasi syarat awal dan syarat batas tertentu. Paper ini menyajikan simulasi numerik dinamika/distribusi suhu pada media berpori yang mengalami pendinginan dengan cara mengalirkan fluida melalui celah kecil. Berbagai variasi laju alir fluida dikombinasikan dengan variasi syarat batas di ujung kanan media berpori akan dikaji pengaruhnya terhadap distribusi suhu.

Page 3 of 10 | Total Record : 97

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2014 2016


Reset
Filter By Issues
All Issue Indonesia Symposium on Computing (IndoSC) 2016 Indonesia Symposium on Computing 2015 Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)