Claim Missing Document
Check
Articles

ITIL v3 and Van Grembergen Framework for System Transition Process Wulandari, Desi; Buliali, Joko Lianto
IPTEK Journal of Proceedings Series No 5 (2019): The 1st International Conference on Business and Management of Technology (IConBMT)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (577.263 KB) | DOI: 10.12962/j23546026.y2019i5.6383

Abstract

Recently, PT XYZ replaced their old ERP system into the Microsoft Dynamics AX 365. PT XYZ has twenty branch offices. The system transition process uses direct conversion and pilot conversion models. This study reports on how ITIL v3 and Van Grembergen Framework can work together in developing guidelines for system transition processes. This study was conducted by mapping the organizational structure, processes, and relational mechanisms in accordance with the Van Grembergen framework. The results obtained from this mapping will be used as material for consideration for the preparation of governance using the ITIL v3 framework. This research will only use the Service Transition domain on ITIL. The questionnaire was taken in part from the template issued by UCISA. As a result of the study, we present that ITIL v3 and Van Grembergen are able to be used to rebuild structures, processes, and relational mechanisms after the system transition process is done. And also to improve how to do the next transition process in another branch offices. Organizations must adapt and adapt to changes that means, Organizations cannot only carry out practices that have been done and hoped for get success like what happened in the past, because the practices in the past that have been done may not be valid now because the environment has changed. Therefore, in this case if organizations wants to achieve and gain a competitive advantage, it must focus and make changes to the goal strategic, having a far-sighted future
FRIEND RELATIONSHIP WEIGHTING FOR ACADEMIC PERFORMANCE PREDICTION ON UNIVERSITY DELEGATION AT FOLLOWING COMPETITION Bisono, Eva Firdayanti; Fahrudin, Tora; Buliali, Joko Lianto
IPTEK The Journal for Technology and Science Vol 30, No 2 (2019)
Publisher : IPTEK, LPPM, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (625.196 KB) | DOI: 10.12962/j20882033.v30i2.5007

Abstract

Academic performance is an important key to student success or failure. Therefore, academic performance prediction become a popular research on education. In general, several researches used GPA to predicting academic performance. However, there are some aspect that also plays a role in student academic performance, like friend relationship. So, this paper will analyze the correlation between academic performance and friend relationship. Friendship will be seen from communication frequency between students when become University delegation. Each students friend will have weight to show their closeness. In this paper, proposed method gives friendship weight based on communication frequency proportion between student among all student in one faculty. Indeed, close friends have a higher weight than other friends. So, the friendship weight sorted into descending order to get the closest friend. Then, their GPA convert into academic label, i.e. cumlaude, excellent, very good, or drop out. Furthermore, label will be compared to obtaining validation of our hypotheses that friendship plays a role in academic performance achievement. We use scholar student delegation dataset in competition from year 2015 in 7 study programme with 160 scholar students. Experimental results showed that the proposed method can predict academic performance 43% from the total data sample.
Prediction of Biochemical Oxygen Demand Using Radial Basis Function Network Noor, Muhammad; Buliali, Joko Lianto
Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Vol. 5, No. 1, February 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (793.796 KB) | DOI: 10.22219/kinetik.v5i1.1006

Abstract

Biochemical oxygen demand shows the amount of oxygen needed by microorganisms to decompose dissolved organic substances suspended in water. This variable determines water quality. The higher value indicates lower water quality. Obtaining this value requires a lengthy procedure of five days in typical laboratories. This paper proposes to predict biochemical oxygen demand using a radial basis function network with improvement relational fuzzy c-means clustering to set centroid by using 11 parameters that come from water quality records. The dataset used in testing consisting of weekly parameters between 2014-2019. Testing results show performance measurement of mean absolute error, mean square error, root mean square error, mean absolute percentage error, and accuracy using centroid with improvement relational fuzzy c-means 0.15016, 0.3677, 0.19082, 21.64490 and 78.35510 comparing with centroid from fuzzy c-means 0.16002, 0.04021, 0.19963, 22.83184, and 77.16816.
METODE HIBRIDA K-MEANS DAN GENERALIZED REGRESSION NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI ARUS LALU LINTAS Mamase, Saprina; Buliali, Joko Lianto
Jurnal Buana Informatika Vol 7, No 3 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 3 Juli 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (400.33 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v7i3.654

Abstract

Abstract. Traffic flow forecasting is a popular research topic in the development of Intelligent Transportation System. There have been many forecasting methods used for traffic flow forecasting, such as Generalized Regression Neural Network (GRNN) which has a fairly good accuracy. One of the GRNN?s characteristics is that the number of neurons in pattern layer increases as the number of training samples raise and this can cause overfitting problem. In this research, a hybrid method to predict traffic flow is proposed, that is K-means and GRNN algorithm. K-means method aims to solve overfitting problem in GRNN model by choosing training samples based on their similar characteristics. Leave One Out Cross Validation (LOOCV) is used to select an appropriate smoothing factor parameter at each GRNN?s model. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is used as the evaluation criterion in the testing process. The results show that the proposed method could improve the accuracy of predictions by reducing the value of MAPE by 0.82-3.81%.Keywords: Traffic flow forecasting, K-means, Generalized Regression Neural Network, Leave One Out Cross ValidationAbstrak. Prediksi arus lalu lintas telah menjadi tren topik penelitian untuk pengembangan sistem transportasi cerdas. Telah banyak metode yang digunakan terkait prediksi arus lalu lintas, diantaranya yaitu Generalized Regression Neural Network (GRNN) yang memiliki akurasi yang cukup baik. Salah satu karakteristik GRNN adalah jumlah neuron pada pattern layer akan bertambah seiring meningkatnya jumlah data latih yang akan mengakibatkan masalah overfitting. Dalam penelitian ini diusulkan metode hibrida K-means dan GRNN untuk prediksi arus lalu lintas. Metode K-means bertujuan untuk mengatasi masalah overfitting pada model GRNN dengan memilih data latih berdasarkan kemiripan karateristiknya. Algoritma Leave One Out Cross Validation (LOOCV) digunakan untuk memilih parameter smoothing factor terbaik pada setiap model GRNN. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) digunakan sebagai kriteria evaluasi model prediksi. Hasil menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan akurasi prediksi dengan penurunan nilai MAPE sebesar 0,82-3,81%.Kata Kunci: Prediksi arus lalu lintas, K-means, Generalized Regression Neural Network, Leave One Out Cross Validation
Penanganan imbalance class data laboratorium kesehatan dengan Majority Weighted Minority Oversampling Technique Untoro, Meida Cahyo; Buliali, Joko Lianto
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 1 (2018): January
Publisher : Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/register.v4i1.1184

Abstract

Diagnosis suatu penyakit akan menjadi tepat jika didukung dengan berbagai proses mulai pengecekan awal (amannesa) sampai pengecekan laboratorium. Hasil dari proses laboratorium mempunyai informasi berbagai penyakit, akan tetapi beberapa jenis penyakit memiliki prevalensi rendah. Penyakit bervalensi rendah memiliki pengaruh dalam penanganan pasien lebih lanjut. Dengan rasio yang tidak seimbang data laboratorium akan menyebabkan nilai akurasi menjadi rendah dalam pengklasifikasian dan penanganan penyakit. Majority Weighted Minority Oversampling Technique (MWMOTE) adalah saalah satu cara untuk menyelesaikan imbalanced. Penelitian ini bertujuan menangani permasalahan ketidakseimbangan data laboratorium kesehatan sehingga diperoleh hasil pengklasifikasian penyakit dengan tingkat akurasi lebih tinggi. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa MWMOTE dapat meningkatkan akurasi untuk permasalahan ketidakseimbangan data sebesar 3,13%.   Diagnosis of a disease will be appropriate if supported by various processes ranging from initial checks (amannesa) to laboratory checks. Results from the laboratory process have information on various diseases, but some types of diseases have a low prevalence. Low-valvature disease has an effect in the treatment of the patient further. With an unbalanced ratio the laboratory data will cause the accuracy value to be low in the classification and handling of the disease. Majority Weighted Minority Oversampling Technique (MWMOTE) is one way to complete imbalanced. This study aims to address the problem of imbalance of health laboratory data to obtain the results of the classification of disease with a higher degree of accuracy. The results of this study indicate that MWMOTE can improve accuracy for data imbalance problems by 3.13%.
Performance Study Of Uncertainty Based Feature Selection Method On Detection Of Chronic Kidney Disease With SVM Classification Qolby, Lailly Syifa'ul; Buliali, Joko Lianto; Saikhu, Ahmad
IPTEK The Journal for Technology and Science Vol 32, No 2 (2021)
Publisher : IPTEK, LPPM, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j20882033.v32i2.10483

Abstract

Chronic Kidney Disease (CKD) is a disorder that impairs kidney function. Early signs of CKD patients are very difficult until they lose 25% of their kidney function. Therefore, early detection and effective treatment are needed to reduce the mortality rate of CKD sufferers. In this study, the authors diagnose the CKD dataset using the Support Vector Machine (SVM) classification method to obtain accurate diagnostic results. The authors propose a comparison of the result on applying the feature selec- tion method to get the best feature candidates in improving the classification result. The testing process compares the Symmetrical Uncertainty (SU) and Multivariate Symmetrical Uncertainty (MSU) feature selection method and the SVM method as a classification method. Several experimental scenarios were carried out using the SU and MSU feature selection methods using the CKD dataset. From the results of the tests carried out, it shows that using the MSU feature selection method with 80%: 20% data split produces nine important features with an accuracy value of 0.9, sensi- tivity 0.84, specification 1.0, and when viewed on the ROC graph, the MSU method graph shows the true positive value is higher than the false positive value. So the classification using the MSU feature selection method is better than the SU feature selection method by 90% accuracy
MODEL DAN IMPLEMENTASI E-FORUM BERBASIS J2EE MENGGUNAKAN EJB DESIGN PATTERN DAN STRUTS APPLICATION FRAMEWORKPengelolaan komunitas pada situs web organisasi memegang peranan penting untuk mencapai keberhasilan pengelolaan situs web tersebut. E-Forum merupa Joko Lianto Buliali; Suhadi Lili; Muhammad Zuber
CCIT Journal Vol 2 No 1 (2008): CCIT JOURNAL
Publisher : Universitas Raharja

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1692.356 KB)

Abstract

Pengelolaan komunitas pada situs web organisasi memegang peranan penting untuk mencapai keberhasilan pengelolaan situs web tersebut. E-Forum merupakan salah satu tool yang memungkinkan untuk meningkatkan interaksi pengguna. Tujuan utama dari E-Forum adalah sebagai wadah untuk diskusi secara online melalui media Internet. Dalam penelitian ini sistem E-Forum dimodelkan dengan menggunakan notasi UML sedangkan data dimodelkan dengan menggunakan Conceptual Data Model (CDM) dan Physical Data Model (PDM). E-Forum dibangun berdasarkan standar J2EE agar dapat dihasilkan aplikasi yang dapat bekerja secara cross platform dan scalable. Dalam pengembangan aplikasi berbasis J2EE, terdapat beberapa pattern dan framework yang dapat mempercepat dan mempermudah proses pengembangan. Dalam pembuatan komponen EJB, pattern yang sering digunakan adalah Session Façade Pattern, Value Object / Data Transfer Object Pattern, Data Access Object Pattern, JDBC for Reading Pattern, EJBHome Factory Pattern, dan Business Delegate Pattern. Struts frame-work, yang berbasis paradigma MVC, digunakan dalam pembuatan komponen web. Uji coba fungsional dilakukan untuk mengevaluasi fitur-fitur E-Forum. Uji coba non fungsional seperti internationalization support, clustering support dan multi database support juga dilakukan untuk mengevaluasi E-Forum yang dibuat. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aplikasi E Forum berfungsi sesuai dengan tujuan yang ditetapkan.
Simulasi Evakuasi Keadaan Darurat: Studi Kasus Apartemen XYZ, Surabaya Ahmad Saikhu; Joko Lianto Buliali; Cempaka A. Swastyastu
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Cepat lambatnya proses evakuasi suatu gedung bertingkat menentukan tinggi rendahnya faktorkeselamatan manusia apabila sampai terjadi bencana seperti kebakaran pada gedng tersebut. Semakin pendekwaktu evakuasi, semakin tinggi faktor keselamatan manusia apabila terjadi bencana. Dengan demikianmengetahui seberapa banyak waktu yang diperlukan untuk evakuasi apabila terjadi bencana merupakan halyang penting untuk diketahui. Untuk mengetahui hal tesebut di atas, pada penelitian ini digunakan simulasi.Simulasi sesuai untuk permasalahan ini karena adanya sejumlah hal yang bersifat stokastik pada permasalahanini, seperti jumlah penghuni pada saat kejadian, dan beragamnya karakteristik (umur, jenis kelamin, danadanya faktor kepanikan penghuni apartemen saat ada bencana). Studi kasus yang diambil pada penelitian iniadalah sebuah apartemen bertingkat di kota Surabaya. Dari uji coba yang dilakukan, disimpulkan bahwa untukpenghuni pria dewasa, skenario 2 dan 3 lebih baik dalam kecepatan evakuasi. Untuk penghuni lain, skenario 3adalah terbaik.Kata Kunci: Simulasi, skenario, waktu, evakuasi, apartemen
Implementasi Simulasi Sistem untuk Optimasi Proses Produksi pada Perusahaan Pengalengan Ikan Fenky Sugiarto; Joko Lianto Buliali
Jurnal Teknik ITS Vol 1, No 1 (2012)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (200.844 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v1i1.642

Abstract

Proses produksi di perusahaan pengalengan ikan merupakan suatu sistem yang kompleks dan terdiri dari banyak proses yang berjalan secara berurutan. Beberapa proses diantaranya melibatkan proses dengan mesin dan manusia yang memiliki ketidakpastian waktu pengerjaan. Skala produksi yang besar membuat uji coba ril untuk mendapatkan optimasi dari sistem tidak efektif untuk dilakukan karena membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang besar. Dengan menggunakan simulasi, penelitian ini bertujuan membuat model yang dapat merepresentasikan sistem tersebut serta membuat sistem alternatif yang meningkatkan optimasi dari sistem lama. Setelah model terbentuk, dilakukan verifikasi dan validasi untuk meyakinkan bahwa model berjalan dengan benar dan dapat merepresentasikan proses ril dengan tepat. Model diverifikasi dan divalidasi disimulasikan dalam rentang waktu tertentu sehingga dapat dianalisis hasilnya untuk membuat sistem-sistem alternatif yang bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja sistem tersebut. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah adanya analisis terhadap kinerja sistem serta kemudian dibuat 3 buah sistem alternatif yang dapat meningkatkan kinerja dari sistem lama. Perbaikan tersebut diperoleh dari sistem-sistem alternatif yang dibuat melalui simulasi sebagai hasil dari proses optimasi dari sistem yang lama
Deteksi Kendaraan Pada Citra Udara Beresolusi Sangat Tinggi di Area Perkotaan dengan Menggunakan Metode Ekstraksi Oriented FAST And Rotated BRIEF Diagnosa Fenomena; Darlis Herumurti; Joko Lianto Buliali
Jurnal Teknik ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (700.309 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v5i2.16825

Abstract

Data mengenai lalu lintas mempunyai peranan penting dalam perencanaan tata kota, seperti untuk perencanaan jalan dan perkiraan tingkat pencemaran udara yang disebabkan oleh lalu lintas kendaraan di kota. Berbagai upaya telah dilakukan untuk mendeteksi kepadatan lalu lintas, salah satunya deteksi kendaraan menggunakan CCTV. Namun, penggunaan CCTV hanya efektif untuk deteksi kendaraan pada ruas jalan yang relatif terbatas. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu implementasi algoritma yang secara otomatis dapat mendeteksi kendaraan melalui citra udara. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi objek, beberapa diantaranya adalah template matching, klasifikasi, dan feature matching. Pada tugas akhir ini, menggunakan metode Template Matching dengan menggunakan persamaan korelasi, Haar Cascade classification dan Feature Matching dengan menggunakan ekstraksi fitur ORB. Nilai recall dan precision tertinggi dihasilkan oleh metode Feature Matching dengan MSER dan ORB masing-masing bernilai 100% dan 75%.