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
Indonesian Journal on Computing (Indo-JC)
Published by Universitas Telkom
ISSN : 24609056     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) is an open access scientific journal intended to bring together researchers and practitioners dealing with the general field of computing. Indo-JC is published by School of Computing, Telkom University (Indonesia).
Arjuna Subject : -
Articles 179 Documents
 1   2   3   4   5 
Deteksi Kemacetan Lalu Lintas dengan Menggunakan Algoritma Monte Carlo Bagus Gigih Adisalam; Putu Harry Gunawan; Mahmud Imrona
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 2 (2017): September, 2017
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.2.174

Abstract

Sensor dan kamera telah digunakan sekian lama dalam montoring lalu lintas untuk mendeteksi kemacetan lalu lintas. Kemacetan lalu lintas disebabkan karena perkembangan infrastruktur yang lambat tidak sebanding dengan peningkatan jumlah kendaraan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi status lalu lintas berdasarkan citra lalu lintas dengan sudut pandang yang berbeda. Citra lalu lintas diolah dengan menggunakan pengolahan citra menjadi 3 kondisi lalu lintas yaitu lancar, ramai, dan padat. Pengolahan citra merupakan metode untuk mengolah citra. Pengolahan citra dilakukan untuk mengubah citra RGB menjadi citra biner sehingga Monte Carlo dapat diterapkan dengan cara menghitung luas dari area piksel putih. Luas area putih pada citra biner digunakan untuk menentukan status lalu lintas. Hasil testing 1 menunjukkan skenario 1 menghasilkan performa terbaik dengan precision ramai bernilai 44%, recall ramai bernilai 77%, precision lancar bernilai 92%, recall lancar bernilai 73%, dan akurasi bernilai 73%. Hasil testing 2 menunjukkan skenario 2 menghasilkan performa terbaik dengan precision padat bernilai 100%, recall padat bernilai 99%, dan akurasi bernilai 99%.Kata Kunci: grayscale, pengolahan citra, segmen gambar, algoritma Monte Carlo, kemacetan lalu lintas, status lalu lintas
Implementasi Skema Collocated Semi-implicit untuk SWE-Exner menggunakan Fluks HLLE Ardhito Utomo; Putu Harry Gunawan
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 3 No. 1 (2018): Maret, 2018
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2018.3.1.217

Abstract

Pada naskah ini simulasi persamaan Shallow Water - Exner dilakukan. Naskah ini menjabarkan bahwa penggabungan persaamaan antara Shallow Water dan Exner dapat dilakukan menggunakan teknik splitting, yaitu setelah ditemukannya nilai dari SWE menggunakan fluks numerik, persamaan Exner dicari secara semi-implicit. Fluks numerik Harten-Lax-van Leer and Einfeld digunakan. Naskah ini menjelaskan langkah-langkah dalam pembentukkan simulasi Shallow Water Equation - Exner: pencarian SWE, Exner, nilai fluks, dan juga penggunaan friksi pada simulasi. Setelah itu, diselesaikan beberapa kasus untuk membuktikan hasil simulasi. Dari hasil simulasi dapat dilihat bahwa simulasi menghasilkan bentuk yang sesuai dengan naskah yang dibandingkan.
Implementasi Newton Raphson Termodifikasi pada Prediksi Distribusi Tekanan Pipa Transmisi Gas Alam Annisa Aditsania; Isman Kurniawan
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 1 No. 2 (2016): September, 2016
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2016.1.2.53

Abstract

Prediksi profil distribusi tekanan disepanjang jaringan pipa transmisi merupakan salah satu prosedur penting untuk mengevaluasi performa desain jaringan pipa. Pada penelitian ini, distribusi tekanan untuk setiap segmen pipa dimodelkan menggunakan korelasi Panhandle A sebagai fungsi dari properti fluida, properti segmen pipa dan properti lingkungan jaringan pipa. Korelasi Panhandle A secara matematis dapat dipandang sebagai persamaan non-linear. Pada penelitian-penelitian terdahulu, metode Newton Raphson dipilih sebagai metode untuk mendapatkan solusi numerik, karena orde konvergensi tinggi. Sebagai upaya untuk mengoptimalkan waktu komputasi dari perhitungan distribusi jaringan, pada penelitian kali ini, metode Newton Raphson termodifikasi dipilih sebagai metode pencarian solusi numerik. Hasil simulasi menunjukan bahwa profile distribusi tekanan menggunakan metode newton Raphson termodifikasi akurat dengan error relative maksimum 0.28% untuk batas toleransi error  bila dibandingkan dengan profile distribusi tekanan data lapangan 
Performansi Implementasi Numerik Metode Pseudo Spectral pada Model Gelombang 1D Boussinesq Didit Adytia
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 1 (2017): Maret, 2017
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.1.164

Abstract

In the design of a numerical wave tank, it is necessary to use an accurate wave model as well as to choose an accurate and efficient numerical scheme for implementing the model. In this paper, we use a Pseudo-Spectral (PS) implementationfor a wave model so called Variational Boussinesq Model. The implementation is aimed to obtain a higher time efficiency in the calculation of wave simulations. The performance  of the PS implementation  is compared in CPU-time with a Finite Element (FE) implementation of the wave model for simulating a focusing wave group. Results of both implementations give a good agreement with wave data from laboratory experiment. The PS-implementation gives more efficient CPU-time compared to the FE-implementation.
Deteksi dan Tracking Pemain Sepakbola menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan Kalman Filter Kurniawan Nur Ramadhani; Ade Saepul Mugni; Mohamad Syahrul Mubarok
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 3 No. 1 (2018): Maret, 2018
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2018.3.1.211

Abstract

Dalam penelitian ini, dibangun sebuah sistem untuk melakukan tracking pemain sepakbola pada data video. Penelitian ini menggunakan ekstraksi ciri Histogram of Oriented Gradient (HOG) yang cocok untuk digunakan pada kondisi intensitas pencahayaan tidak stabil. Selain melakukan deteksi pemain bola, dalam penelitian ini dilakukan pengklasifikasian tim menggunakan clustering pada vektor ciri color moment. Untuk menjaga performansi deteksi, dilakukan evaluasi tracking menggunakan Kalman Filter. Berdasarkan hasil penelitian, sistem tracking yang dibangun memberikan performansi F1-score tertinggi mencapai 0.87 (skala 0-1) dengan berbagai kondisi pencahayaan video.
Analisis dan Implementasi Imputation-Boosted Neighborhood-Based Collaborative Filtering Menggunakan Genre Film Rita Rismala
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 1 (2017): Maret, 2017
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.1.50

Abstract

Sistem rekomendasi adalah sebuah sistem yang mampu memberikan rekomendasi sejumlah item kepada user dengan memprediksi rating terhadap item berdasarkan minat user. Neighborhood-based collaborative filtering adalah salah satu metode pada Sistem Rekomendasi untuk melakukan perhitungan prediksi rating. Akan tetapi, neighborhood-based collaborative filtering tidak mampu memberikan prediksi rating yang akurat ketika data rating yang ada bersifat sparse atau memiliki banyak kekosongan. Kekosongan data mengakibatkan perhitungan similarity antar user atau item menjadi kurang tepat, yang berakibat pada pemilihan neighbor dan perhitungan prediksi yang tidak tepat pula. Salah satu solusi adalah melakukan imputasi yaitu proses pengisian awal terhadap data dengan metode tertentu. Dengan memanfaatkan feature item berupa genre, dilakukan imputasi terhadap data untuk selanjutnya digunakan oleh neighborhood-based collaborative filtering. Penelitian ini berfokus pada penerapan proses imputasi terhadap neighborhood-based collaborative filtering dan menganalisis pengaruhnya terhadap performansi. Hasil yang diperoleh adalah proses imputasi meningkatkan performansi akurasi prediksi rating pada dataset dengan sparsity 85%, dan peningkatan performansi yang terukur menjadi semakin besar seiring semakin sparse dataset yang ada.
Pembuatan Scout Learning Berbasis Multimedia Berupa Aplikasi Simulasi Penunjang Ekstrakurikuler Kepramukaan Kalangan Sekolah Dasar Di Jawa Barat Andri Sahata Sitanggang
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 2 (2017): September, 2017
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.2.188

Abstract

Kepramukaan merupakan salah satu organisasi yang merupakan media untuk membina para siswa dalam memperoleh potensi-potensi secara spritual, intelektual, mentalitas dan fisik agar para siswa memiliki kepribadian dan akhlak mulia, memiliki semangat kebangsaan yang tinggi, menciptakan pola pikir yang berwawasan luas, serta menjadikan siswa memilki peran yang tinggal dalam membantu masyarakat yang berjiwa patriotisme dan menjadi calon pemimpin bangsa dan negara. Adanya inovasi interaktif dengan dukungan teknologi informasi maka kepramukaan dapat ditingkatkan jumlah keterlibatan siswa untuk mengikuti ekstrakurikuler kepramukaan.Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya dimana rancangan sistem pembuatan scout learning yang diusulkan menggunakan metode pendekatan terstruktur sudah dibuat, maka penelitian ini berlanjut untuk menghasilkan suatu produk scout learning berbasis multimedia. Produk atau sistem yang dihasilkan mampu memberikan pengaruh yang besar bagi anak sekolah dasar dalam minat untuk mengikuti ekstrakuriler kepramukaan.Produk yang dibuat menggunakan metode pengembangannya prototype dengan pengujian secara alfa dan betha sehingga menjadi sebuah aplikasi menjadi layak pakai sesuai kebutuhan. Pembuatan scout learning ini berorientasi secara visual yang dinamis, penggabungan animasi, video dan suara, gambar yang menarik, yang menyediakan simulasi sandi-sandi, perlengkapan pramuka serta video pengetahuan kepramukaan.
Klasifikasi Keadaan Mata Berdasarkan sinyal EEG menggunakan Extreme Learning Machines Ersa Christian Prakoso; Untari Novia Wisesty; Jondri .
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 1 No. 2 (2016): September, 2016
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2016.1.2.105

Abstract

Electroencephalography atau sinyal EEG adalah salah satu biosignal yang marak menjadi topikpenelitian saat ini. Sinyal EEG memiliki banyak manfaat seperti pendeteksian epilepsi, gangguantidur, atau input dalam aplikasi komputer. Salah satu input yang dapat dideteksi berdasarkan sinyalEEG adalah keadaan mata. Namun untuk digunakan sebagai input dalam aplikasi diperlukanklasifikasi dengan performansi yang memadai. Oleh karena itu penulis akan dilakukan penelitiandimana salah satu metode pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan yaitu Extreme Learning Machine(ELM) akan diimplementasikan untuk mengklasifikasikan kondisi mata berdasarkan sinyal EEG.Dataset yang digunakan untuk melatih dan menguji model adalah dataset eye-state yangdidonasikan oleh Oliver Roesler digabung dengan dataset yang berasal dari website repositoryUniversitas of California, IrvineI (UCI) . Terdapat 7 corpus yang terdiri dari perekaman EEGyang dilakukan kepada 4 orang berbeda, lalu ditambahkan 1 corpus yang merupakanpenggabungan seluruh corpus lain. Dari hasil pengujian yang dilakukan disimpulkan bahwa ELMdapat digunakan untuk klasifikasi keadaan mata dengan akurasi mencapai 97,95% dengan waktulatih hanya 0,81 detik jika masing-masing data digunakan secara terpisah, sedangkanpenggabungan keseluruhan dataset hanya mencapai akurasi 78,94% dengan waktu latih 5,71 detik.
Analisis dan Implementasi Metode Gabor Filter dan Support Vector Machine pada Klasifikasi Sidik Jari Intan Raharni Wijaya; Untari Novia Wisesty; Said Al Faraby
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 2 (2017): September, 2017
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.2.176

Abstract

Pengolahan citra digital semakin diminati, salah satunya pada sistem biometrik. Sistem biometrik merupakan sistem dalam pengenalan berdasarkan pola atau ciri khusus yang dimiliki makhluk hidup terutama manusia. Jenis identifikasi biometrik yang umum digunakan adalah pengenalan sidik jari. Sidik jari banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari selama lebih dari 100 tahun karena penerimaan yang tinggi, permanen, akurat, dan keunikan. Kelebihan sidik jari tersebut disebabkan oleh minutiae yang merupakan garis atau guratan pada sidik jari yang berbeda-beda setiap individu. Klasifikasi sidik jari secara umum terbagi menjadi dua tahap yakni ekstraksi fitur serta klasifikasi fitur.   Ektraksi fitur dapat dilakukan dengan cara filter seperti gabor filter dengan empat sudut orientasi yang berkisar 0, 45, 90 dan 135 derajat. Hasil dari ekstraksi ciri akan klasifikasi dengan tujutan identifikasi. Metode Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan sebagai classifier untuk sistem biometrik sidik jari. SVM memiliki kernel trick yang berpengaruh pada akurasi yang dihasilkan. Digunakan SVM multiclass metode one-against-all dalam klasfikasi sidik jari untuk 25 kelas. Akurasi terbesar diperoleh oleh kernel Radial Basis Function (RBF) sebesar 73% untuk data awal dan 76% untuk penambahan data augmentasi
Kinerja OpenMP pada Pengolahan Citra dengan Model Curvature Motion Hasbi Rabbani; Putu Harry Gunawan
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 3 No. 1 (2018): Maret, 2018
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21108/INDOJC.2018.3.1.218

Abstract

Evolusi dari sebuah bentuk geometri meliputi perubahan curvature yang terdapat dalambentuk tersebut. Perubahan curvature ini tidak lepas dari perpindahan titik-titik pembentuknyadan diformulakan sebagai Mean Curvature Motion (MCM). MCM telah dipelajari secaramendalam untuk menyelesaikan salah satunya kurva Jordan pada pemodelan fisis. Pada jurnalini, solusi MCM diaproksimasi menggunakan skema finite  difference dan disimulasikan kedalam paralel OpenMP. Untuk menghitung performansi paralel, dilakukan simulasi sebanyak10 niter berbeda pada thread sejumlah 2, 4, dan 8. Dari simulasi yang telah dilakukan,didapatkan hasil bahwa performa paralel lebih membutuhkan waktu komputasi yang lebihrendah daripada serial. Selain itu, didapat pula rata-rata efisiensi kode paralel menggunakan2 Thread lebih tinggi daripada menggunakan 4 Thread dan 8 Thread. Sebagai contoh padaukuran niter 50000, kecepatan masing-masing 2, 4, dan 8 Thread adalah 180.422, 156.002,dan 333.243 s, serta efisiensi masing-masing 2, 4, dan 8 Thread adalah 113%, 66%, dan34,8%.

Page 2 of 18 | Total Record : 179

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2016 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 2 (2023): August, 2023 Vol. 8 No. 1 (2023): April, 2023 Vol. 7 No. 3 (2022): December, 2022 Vol. 7 No. 2 (2022): August, 2022 Vol. 7 No. 1 (2022): April, 2022 Vol. 6 No. 3 (2021): December, 2021 Vol. 6 No. 2 (2021): September, 2021 Vol. 6 No. 1 (2021): April, 2021 Vol. 5 No. 3 (2020): December, 2020 Vol. 5 No. 2 (2020): September, 2020 Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020 Vol. 4 No. 3 (2019): December, 2019 Vol. 4 No. 2 (2019): September, 2019 Vol. 4 No. 1 (2019): Maret, 2019 Vol. 3 No. 2 (2018): September, 2018 Vol. 3 No. 1 (2018): Maret, 2018 Vol. 2 No. 2 (2017): September, 2017 Vol. 2 No. 1 (2017): Maret, 2017 Vol. 1 No. 2 (2016): September, 2016 Vol. 1 No. 1 (2016): March, 2016 More Issue