Articles
<![CDATA[Analisa Multithreading Pada Sistem Rekomendasi Menggunakan Metode Collaborative Filtering Dengan Apache Mahout ]]>
<![CDATA[- Aminudin]]>;
<![CDATA[Muhammad Alwi]]>
<![CDATA[ Techno.Com Vol 17, No 1 (2018): Februari 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (574.071 KB)
|
DOI: 10.33633/tc.v17i1.1593
<![CDATA[Apache mahout saat ini melakukan pengembangan sistem rekomendasi yang didalamnya menggunakan metode Collaborative Filtering, namun dalam implementasinya masih memiliki kekurangan didalam waktu pemrosesan yang masih memakan waktu cukup lama untuk memproses data yang berukuran besar. Penelitian ini akan memanfaatkan multithreading untuk mempercepat waktu pemrosesan data menggunakan library Apache Mahout. Dalam penelitian ini, diketahui bahwa adanya multithreading mampu meningkat kinerja dalam pemrosesan waktu eksekusi data pada Apache Mahout. Pengujian yang telah dilakukan dengan jumlah 20 juta data, didapatkan hasil pengujian pada single thread dengan lama waktu pemrosesan datanya selama 2218 detik. Dan pada pengujian untuk 4 thread didapatkan hasil 764 detik, dan kemudian untuk 8 thread didapatkan hasil 691 detik dan pada pengujian untuk 16 thread didapatkan hasil 1097 detik. Dari berapa pengujian yang telah dilakukan telah membuktikan bahwa multithreading mampu meningkatkan kinerja apache mahout dalam sistem rekomendasi asalkan jumlah thread tidak melebihi kapasitas ukuran thread yang ada di processor.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Repositori Tugas Akhir Menggunakan Progressive Web App (PWA) ]]>
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>;
<![CDATA[Basri Basren]]>;
<![CDATA[Ilyas Nuryasin]]>
<![CDATA[ Techno.Com Vol 18, No 2 (2019): Mei 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas Dian Nuswantoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (709.851 KB)
|
DOI: 10.33633/tc.v18i2.2309
<![CDATA[Penggunaan perangkat lunak seperti DSpace, EPrints, ataupun Senayan Library Information Management Systems (SLIMS) dalam membangun sistem repositori tugas akhir menghasilkan sistem yang tidak memiliki karakteristik web modern. Karakteristik yang tidak dimiliki di antaranya tidak bergantung pada konektivitas jaringan sehingga dapat diakses secara offline, terlihat seperti aplikasi native pada umumnya, dapat diinstal pada homescreen perangkat pengguna, dan menampilkan splashscreen ketika awal aplikasi dibuka. Oleh karena itu, untuk membangun sistem repositori tugas akhir yang memiliki karakteristik web modern maka sistem ini akan dibangun berbasis Progressive Web App (PWA) dengan menggunakan teknologi service worker, manifest web app, dan architecture app shell. Dari Hasil implementasi PWA pada sistem menunjukkan bahwa dengan menggunakan service worker akan membuat website tidak bergantung pada konektivitas jaringan sehingga dapat diakses secara offline. Sedangkan, dengan menggunakan manifest web app, website dapat memunculkan pop-up add to homescreen (A2HS) yang berguna bagi pengguna untuk melakukan instalasi sistem pada homescreen perangkat dan memunculkan splashscreen ketika pengguna mengakses sistem melalui icon pada homescreen perangkat. Selain itu, dengan mengimplementasikan architecture app shell membuat perpindahan halaman pada website tidak melakukan load ulang halaman secara keseluruhan. Dari hasil pada pengujian kualitas PWA berdasarkan baseline progressive web app checklist dihasilkan skor 92.4/99. Skor ini menunjukkan bahwa PWA telah diimplementasikan dengan baik pada sistem repositori tugas akhir yang dibangun.]]>
<![CDATA[Pengukuran Performa Apache Spark dengan Library H2O Menggunakan Benchmark Hibench Berbasis Cloud Computing ]]>
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>;
<![CDATA[Eko Budi Cahyono]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 6 No 5: Oktober 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (4046.581 KB)
|
DOI: 10.25126/jtiik.2019651520
<![CDATA[Apache Spark merupakan platform yang dapat digunakan untuk memproses data dengan ukuran data yang relatif besar (big data) dengan kemampuan untuk membagi data tersebut ke masing-masing cluster yang telah ditentukan konsep ini disebut dengan parallel komputing. Apache Spark mempunyai kelebihan dibandingkan dengan framework lain yang serupa misalnya Apache Hadoop dll, di mana Apache Spark mampu memproses data secara streaming artinya data yang masuk ke dalam lingkungan Apache Spark dapat langsung diproses tanpa menunggu data lain terkumpul. Agar di dalam Apache Spark mampu melakukan proses machine learning, maka di dalam paper ini akan dilakukan eksperimen yaitu dengan mengintegrasikan Apache Spark yang bertindak sebagai lingkungan pemrosesan data yang besar dan konsep parallel komputing akan dikombinasikan dengan library H2O yang khusus untuk menangani pemrosesan data menggunakan algoritme machine learning. Berdasarkan hasil pengujian Apache Spark di dalam lingkungan cloud computing, Apache Spark mampu memproses data cuaca yang didapatkan dari arsip data cuaca terbesar yaitu yaitu data NCDC dengan ukuran data sampai dengan 6GB. Data tersebut diproses menggunakan salah satu model machine learning yaitu deep learning dengan membagi beberapa node yang telah terbentuk di lingkungan cloud computing dengan memanfaatkan library H2O. Keberhasilan tersebut dapat dilihat dari parameter pengujian yang telah diujikan meliputi nilai running time, throughput, Avarege Memory dan Average CPU yang didapatkan dari Benchmark Hibench. Semua nilai tersebut dipengaruhi oleh banyaknya data dan jumlah node. AbstractApache Spark is a platform that can be used to process data with relatively large data sizes (big data) with the ability to divide the data into each cluster that has been determined. This concept is called parallel computing. Apache Spark has advantages compared to other similar frameworks such as Apache Hadoop, etc., where Apache Spark is able to process data in streaming, meaning that the data entered into the Apache Spark environment can be directly processed without waiting for other data to be collected. In order for Apache Spark to be able to do machine learning processes, in this paper an experiment will be conducted that integrates Apache Spark which acts as a large data processing environment and the concept of parallel computing will be combined with H2O libraries specifically for handling data processing using machine learning algorithms . Based on the results of testing Apache Spark in a cloud computing environment, Apache Spark is able to process weather data obtained from the largest weather data archive, namely NCDC data with data sizes up to 6GB. The data is processed using one of the machine learning models namely deep learning by dividing several nodes that have been formed in the cloud computing environment by utilizing the H2O library. The success can be seen from the test parameters that have been tested including the value of running time, throughput, Avarege Memory and CPU Average obtained from the Hibench Benchmark. All these values are influenced by the amount of data and number of nodes.]]>
<![CDATA[Analisa Kombinasi Algoritma Merkle-Hellman Knapscak dan Logaritma Diskrit pada Aplikasi Chat ]]>
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>;
<![CDATA[Ahmad Faisal Helmi]]>;
<![CDATA[Sofyan Arifianto]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 5 No 3: Juni 2018 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1222.333 KB)
|
DOI: 10.25126/jtiik.201853844
<![CDATA[Informasi melalui jaringan internet sangat rentan terhadap penyadapan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Agar informasi tersebut aman, maka dibutuhkan teknik kriptografi untuk melindungi dan mengamankan informasi tersebut. Salah satu contoh algoritma kriptografi yang dapat digunakan untuk mengamankan informasi adalah algoritma Merkle-Hellman Knapsack. Akan tetapi, algoritma ini sudah dinyatakan tidak aman karena sudah dapat dipecahkan oleh Shamir (1984). Beberapa tahun terakhir muncul perkembangan dari algoritma knapsack yaitu kombinasi algoritma knapsack dan logaritma diskrit. Algoritma kombinasi ini diklaim lebih aman daripada algoritma knapsack karena pada kombinasi algoritma ini dibutuhkan dua kali proses enkripsi dan dua kali dekripsi sehingga kriptosistem dari kombinasi algoritma ini lebih baik daripada algoritma knapsack. Berdasarkan hasil pengujian performa algoritma didapatkan bahwa waktu pembangkitan kunci, waktu enkripsi dan waktu dekripsi algoritma gabungan knapsack dengan logaritma diskrit memilki waktu yang lebih lama pemrosesannya dibandingkan dengan algoritma knapsack standard. Kemudian untuk pengujian keamanan algoritma dengan menggunakan metode avalanche effect didapatkan hasil bahwa gabungan knapsack dengan logaritma diskrit memiliki pengubahan bit yang signifikan daripada knapsack standard yaitu mencapai 3x lipatnya. Serta pengujian known plainteks attact terbukti bahwa penggunaan bit 1024 pada algoritma knapsack ditemukan 14% sedangkan gabungan algoritma ditemukan plainteks sebesar 11,60 %. Abstract Information through the internet network is very vulnerable to wiretapping by irresponsible parties. In order for the information to be safe, cryptographic techniques are needed to protect and secure the information. One example of a cryptographic algorithm that can be used to secure information is the Knapsack Merkle-Hellman algorithm. However, this algorithm has been declared unsafe because it can already be solved by Shamir (1984). In recent years the development of the knapsack algorithm has emerged, namely the combination of knapsack algorithms and discrete logarithms. This combination algorithm is claimed to be safe than the knapsack algorithm because in this combination of algorithms it takes twice the encryption process and twice decryption so that the cryptosystem of this algorithm combination is better than the knapsack algorithm. Based on the results of the algorithm performance testing, it is found that the key generation time, encryption time and decryption time of the combined knapsack algorithm with discrete logarithms have a longer processing time compared to the standard knapsack algorithm. Then to test the security of the algorithm using the Avalanche effect method, it was found that the combined knapsack with discrete logarithms had a significant bit conversion than the standard knapsack which reached 3 times maximum. As well as testing the known plaintext attact, it was proven that the use of 1024 bits in the knapsack algorithm was found to be 14% while the algorithm combined found plaintext at 11.60%.]]>
<![CDATA[3D Interaction in Augmented Reality Environment with Reprojection Improvement on Active and Passive Stereo ]]>
<![CDATA[Eko Budi Cahyono]]>;
<![CDATA[Ilyas Nuryasin]]>;
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>
<![CDATA[ IC-ITECHS Vol 1 (2014): Prosiding IC-ITECHS 2014 ]]>
Publisher : <![CDATA[IC-ITECHS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1431.301 KB)
<![CDATA[This research proposes the three dimensional (3D) interaction on the augmented reality (AR) environment based on interposition. Interposition is captured from the intersection of reconstruction points. That points should be increased to generate accurate interposition. The optimal triangulation is used to increase the performance for reconstructing 3D. This method is applied to Logitech camera (passive stereo) and Kinect camera (active stereo) to analyze the result of reconstruction. Based on the calibration testing, optimal triangulation gives a significant deference accuration on both of Logitech and Kinect cameras. On the passive stereo, accurate interaction is generated by combining subpixel detection and the optimal triangulation algorithm, while on the active stereo, the accuration of depth image can be improved by just applying the optimal triangulation algorithm.]]>
<![CDATA[A Practical Analysis of the Fermat Factorization and Pollard Rho Method for Factoring Integers ]]>
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>;
<![CDATA[Eko Budi Cahyono]]>
<![CDATA[ Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 12 No 1 (2021): Vol. 12, No. 01 April 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute for Research and Community Services, Udayana University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.24843/LKJITI.2021.v12.i01.p04
<![CDATA[The development of public-key cryptography generation using the factoring method is very important in practical cryptography applications. In cryptographic applications, the urgency of factoring is very risky because factoring can crack public and private keys, even though the strength in cryptographic algorithms is determined mainly by the key strength generated by the algorithm. However, solving the composite number to find the prime factors is still very rarely done. Therefore, this study will compare the Fermat factorization algorithm and Pollard rho by finding the key generator public key algorithm's prime factor value. Based on the series of test and analysis factoring integer algorithm using Fermat's Factorization and Pollards' Rho methods, it could be concluded that both methods could be used to factorize the public key which specifically aimed to identify the prime factors. During the public key factorizing process within 16 bytes – 64 bytes, Pollards' Rho's average duration was significantly faster than Fermat's Factorization.]]>
<![CDATA[Algoritme RSA menggunakan pembangkit kunci ESRKGS untuk enkripsi pesan chat dengan protokol TCP/IP ]]>
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>;
<![CDATA[Gadhing Putra Aditya]]>;
<![CDATA[Sofyan Arifianto]]>
<![CDATA[ Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 8, Issue 2, Year 2020 (April 2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.14710/jtsiskom.8.2.2020.113-120
<![CDATA[This study aims to analyze the performance and security of the RSA algorithm in combination with the key generation method of enhanced and secured RSA key generation scheme (ESRKGS). ESRKGS is an improvement of the RSA improvisation by adding four prime numbers in the property embedded in key generation. This method was applied to instant messaging using TCP sockets. The ESRKGS+RSA algorithm was designed using standard RSA development by modified the private and public key pairs. Thus, the modification was expected to make it more challenging to factorize a large number n into prime numbers. The ESRKGS+RSA method required 10.437 ms faster than the improvised RSA that uses the same four prime numbers in conducting key generation processes at 1024-bit prime number. It also applies to the encryption and decryption process. In the security testing using Fermat Factorization on a 32-bit key, no prime number factor was found. The test was processed for 15 hours until the test computer resource runs out.]]>
<![CDATA[Analisis dan Implementasi Algoritma Asimetris Dual Modulus RSA (DM-RSA) pada Aplikasi Chat ]]>
<![CDATA[Aminudin]]>;
<![CDATA[Ilyas Nuryasin]]>
<![CDATA[ Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 5 No 4 (2021): Agustus 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (271.735 KB)
|
DOI: 10.29207/resti.v5i4.3297
<![CDATA[The RSA algorithm is one of the cryptographic algorithms with an asymmetric model where the algorithm has two keys, namely the public key and the private key. However, as time goes on, these algorithms are increasingly exposed to security holes and make this algorithm vulnerable to being hacked by people who do not have authority. The vulnerability stems from the algorithm's public keys (e and n). The strength of the RSA algorithm is based on the difficulty of factoring two prime numbers that are generated during the key generation process, if these values can be known using certain methods, the public key and private key values will be found. Therefore, there are many studies that improvise the RSA algorithm, one of which is the Dual Modulus RSA (DM-RSA) algorithm. The algorithm uses four prime numbers which produce 2 modulus and 4 keys (2 public keys and 2 private keys). From the results of the Kraitchik factorization test, it was found that the DM-RSA algorithm was proven to be more resistant up to 2 times or even more than the standard RSA algorithm. This is evidenced by the fact that the value of n is 24 bits, the RSA algorithm can last up to 63204 ms (1 minute 22 seconds) while the Dual Modulus RSA algorithm lasts up to 248494123 ms (142 minutes 47 seconds).]]>
<![CDATA[Peningkatan Daya Saing Pelaku Usaha Berbahan Baku Ubi Kayu Melalui Teknologi Informasi ]]>
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>;
<![CDATA[Eko Budi Cahyono]]>
<![CDATA[ JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) VOL. 4 NOMOR 2 SEPTEMBER 2020 JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Publikasi Ilmiah dan Penerbitan (LPIP) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (877.678 KB)
|
DOI: 10.30595/jppm.v4i2.6297
<![CDATA[Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mengembangkan produk unggulan daerah di Desa Tirtoyudo Kecamatan Tirtoyudo Kabupaten Malang. Pentingnya pengabdian ini dipicu oleh prospek bisnis berbahan baku ubi kayu baik karena dukungan Pemerintah maupun karena bahan pangan tersebut menjadi salah satu komoditas pertanian utama di Desa Tirtoyudo. Untuk mewujudkan hal tersebut maka dalam pengabdian ini dilakukan beberapa tahapan diantaranya adalah diskusi langsung dengan kelompok tani Desa Tirtoyudo, pelatihan pengolahan ubi kayu menjadi bahan makanan yang siap dikonsumsi, dan pembangunan aplikasi dengan tujuan menyederhanakan rantai distribusi dari produsen ke konsumen dengan memanfaatkan lingkungan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK). Lingkungan TIK yang dibangun dapat dibuka device smartphone ataupun komputer. Berdasarkan hasil kegiatan pengabdian yang telah dilaksanakan, diketahui bahwa penggunaan instrumen teknologi informasi dalam kegiatan pemasaran mutlak dibutuhkan untuk memperlancar kegiatan tersebut.]]>
<![CDATA[Penerapan Perangkat Lunak Multimedia Interaktif Pembelajaran Al-Qur’an Dengan Metode Tilawati Cabang Malang ]]>
<![CDATA[Aminudin Aminudin]]>;
<![CDATA[Setio Basuki]]>;
<![CDATA[Muhammad Yusuf]]>
<![CDATA[ JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) VOL. 3 NOMOR 1 MARET 2019 JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Publikasi Ilmiah dan Penerbitan (LPIP) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (832.169 KB)
|
DOI: 10.30595/jppm.v3i1.3645
<![CDATA[Sistem pendidikan pada TPQ tidak seperti pada model sekolah formal dimana seluruh santri diwajibkan memulai dan menyelesaikan suatu modul belajar bersama-sama. Beberapa permasalahan yang mendasar yang di hadapi masing-masing mitra diantaranya aspek motivasi santri dan fasilitas pendukung pembelajaran dimana hampir seluruh santri di tempat mitra hanya melakukan pembelajaran ketika berada pada TPQ. Menjadi kendala bagi santri untuk mengulang kembali pelajaran atau bahkan mempersiapkan diri lebih dini untuk mempersiapkan ujian adalah bahwa tidak terdapat media alternatif selain buku teks modul Tilawati. Pada Skim Pengabdian Internal kali ini kami mengusulkan sebuah media pendukung pembelajaran Tilawati berupa aplikasi berbasis multimedia yang dapat mencocokan antara teks di dalam modul tilawati dengan suara berdasarkan modul tersebut. Diharapkan dengan adanya media pendukung pembelajaran ini dapat meningkatkan ketersediaan sarana belajar mengajar di lingkungan TPQ dan dapat meningkatkan motivasi belajar santri serta dapat digunakan oleh orang awam yang berkehendak belajar Al-Qur’an tetapi terkendala masalah waktu dll. Perangkat Lunak yang akan dikembangkan menggunakan teknologi berbasis website agar dapat digunakan di mana saja dan kapan saja menggunakan koneksi internet.]]>
