Articles
<![CDATA[STUDI DAN IMPLEMENTASI STEGANOGRAFI PADA FILE AUDIO DENGAN TEKNIK SPREAD SPECTRUM ]]>
<![CDATA[Vipkas Al Hadid Firdaus]]>;
<![CDATA[Ali Mustofa]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 2, No 2 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (430.546 KB)
<![CDATA[Perkembangan informasi telah berkembang begitu pesat. Pesan, data, atau informasi yang begitu mudah diakses oleh setiap orang saat ini dan kebutuhan akan pengiriman informasi lewat media internet menimbulkan sebuah permasalahan baru yaitu aspek keamanan dari data itu sendiri. Sehingga muncullah sebuah metode pengamanan data yang di kenal dengan istilah steganografi. Steganografi adalah salah satu solusi untuk melindungi pesan yang bersifat rahasia yang disampaikan melalui internet dengan cara menyembunyikan pesan sehingga pesan dari proses steganografi ini tidak akan terlihat dan tidak akan menimbulkan kecurigaan. Spread Spectrum merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam teknik steganografi pada media berkas audio digital dalam domain transform.Kata Kunci- Steganografi, Spread Spectrum, Audio Digital, WAV.]]>
<![CDATA[Konfigurasi Jaringan Bertingkat Pada Cluster Paralel Orange Pi ]]>
<![CDATA[Ari Badia Christian]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>;
<![CDATA[Waru Djuriatno]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 4, No 8 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Orange Pi merupakan salah satu PC namun berukuran jauh lebih kecil dan mengonsumsi daya yang jauh lebih rendah. Untuk meningkatkan performa komputasi paralel, akan digunakan komputer paralel pada Orange Pi. Paralelisasi Orange Pi dapat didesain dengan menggunakan sistem paralel bertingkat (Sub-Cluster). Penggunaan konfigurasi jaringan bertingkat diharapkan dapat menambah Bandwith pada saat pemrosesan paralel, sehingga kecepatan komputasi secara keseluruhan dapat meningkat. Pada penelitian ini, digunakan 17 buah Orange Pi yang dibagi dalam 4 sub-cluster. Tiap sub-cluster terdiri atas 4 buah Orange Pi. Setiap sub-cluster terhubung pada router yang berbeda. Pengujian dilakukan sebanyak 2 kali, pada sistem paralel yang sama dan sistem paralel bertingkat. Pengujian kecepatan dilakukan dengan menjalankan program perkalian matriks di kedua sistem paralel. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan kecepatan didapat pada kasus pemrosesan paralel di pengujian dengan kondisi awal yang sama dengan jumlah proses 17, 51 dan 68. Peningkatan juga didapat pada pengujian dengan semua ukuran program dengan jumlah proses 51 dan 68. Kata kunci: paralel, sub-cluster, jaringan sama,ukuran, jumlah proses, MPI.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma Pencarian Akar Kuadrat Bilangan Positif ]]>
<![CDATA[Muhammad Iqbal W.]]>;
<![CDATA[Waru Djuriatno]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 2, No 2 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (116.512 KB)
<![CDATA[Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematisdan logis. Algoritma tidak hanya dapat diterapkan dalam dunia komputer. Tugas akhir ini membahasmengenai algoritma yang digunakan untuk mencari akar kuadrat bilangan positif dengan menggunakanmetode numerik yang telah ada yaitu metode babylonian. Perangkat lunak ini dibangun pada perangkatdesktop dengan menggunakan bahasa pemrograman C . Sistem ini bekerja dengan cara menentukan nilaiakar kuadrat yang akan dicari kemudian mengolah nilai tersebut menggunakan algoritma babylonian.Berdasarkan hasil pengujian dan analisis sistem, perangkat lunak ini berhasil menjalankan semuafungsinya dengan benar, memberikan nilai yang mendekati nilai sebenarnya dengan kualitas error tertentu.Kata kunci: Algoritma, Akar, Kuadrat.]]>
<![CDATA[PROGRAM PENDETEKSI DAN PENGHITUNG JUMLAH PENGUNJUNG DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN WEBCAM ]]>
<![CDATA[Wirawan Hidayat]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>;
<![CDATA[Adharul Muttaqin]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 1, No 4 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (272.683 KB)
<![CDATA[Sampai saat ini untuk mendapatkandata jumlah pengunjung umumnya masihmenggunakan cara manual. Cara manual inikurang efektif karena kemungkinan terjadinyaerror cukup tinggi baik yang disebabkan olehhuman error maupun oleh alat itu sendiri (deviceerror).Salah satu perkembangan teknologisebagi solusi yang bisa digunakan untukmengatasi masalah tersebut adalahmemanfaatkan salah satu ilmu komputer yaitupencitraan digital . Apabila pengambilan datadilakukan dengan kamera, lalu diproses denganPC (Personal Computer), maka jalannya prosesakan jadi lebih efisien, karena tidak memerlukanbanyak tenaga untuk pengambilan dataSkripsi ini dibuat sebuah programpendeteksi dan penghitung jumlah pengunjungdengan pencitraan digital menggunakan webcam.Image dari webcam kemudian diambil selisih pikselantara background image dan frame image kemudiandikuadratkan dan dibagi luasan detection window.Kata kunci: webcam, penghitungan pengunjung,metode penghitungan,detection windowI. PENDAHULUANData jumlah pengunjung suatu tempatperbelanjaan sangat penting untuk mengetahuiseberapa besar minat pengunjung untukmengunjungi tempat tersebut. Data-data tersebutselalu update setiap hari untuk dijadikan trendgrafik jumlah pengunjung. Selain itu, datatersebut dapat menjadi prediksi akanperkembangan suatu tempat atau pusatperbelanjaan mulai dari renovasi hinggareinovasi.Masalah yang diangkat dalam skripsi iniadalah bagaimana mengambil data agar diperolehjumlah pengunjung menggunakan pengolahancitra digital, kemudian bagaimana caramendeteksi adanya suatu objek, serta bagaimanacara menghitung jumlah pengunjung.Beberapa hal yang menjadi batasan dalampembuatan program ini adalah pengujung adalahmanusia dan yang dihitung hanya yang melewatidetection window yang telah ditentukansebelumnya, posisi webcam tetap(static) danberada diatas pintu masuk tegak lurus 90oterhadap bidang latar dan yang dihitung adalahobyek tunggal.]]>
<![CDATA[ON-DEMAND AUDIO STREAMING MENGGUNAKAN METODE PEER TO PEER BLOCK SCHEDULING ]]>
<![CDATA[Gian Giovani]]>;
<![CDATA[Adharul Muttaqin]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 1, No 5 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (257.776 KB)
<![CDATA[Audio streaming adalah memainkanberkas suara lewat jaringan sebelum berkas sepenuhnyaselesai diunduh, saat ini semakin banyak yangmemanfaatkan audio streaming. Makin banyaknya orangyang menggunakan audio streaming menimbulkanmasalah pada penerapan sistem audio streamingkonvensional yang terpusat. Dengan sistem terpusatmaka sumberdaya yang dibutuhkan pelayan (server)pusat harus makin besar mengikuti perkembanganpengguna. Pada audio streaming peer to peer metodeblock scheduling tidak ada pelayan (server) terpusat yangterbebani, melainkan beban didistribusikan padapengguna itu sendiri. Audio streaming Peer to Peermetode block scheduling di Implementasikanmenggunakan protokol TCP dengan memanfaatkan APISocket. Dari hasil pengujian beban pelayanan audiostreaming terbagi hampir sama rata pada sistem audiostreaming peer to peer metode block scheduling.Kata Kunci— Audio Streaming, Peer to Peer, TCP,Socket.]]>
<![CDATA[Implementasi Algoritma Pencarian Shannon Type-A Pada Program Permainan Catur ]]>
<![CDATA[Dian Rachmanto]]>;
<![CDATA[Waru Djuriatno]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 1, No 3 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (292.66 KB)
<![CDATA[Pencarian adalah metode untuk melihat kedepan pada setiap gerakan dan mengevaluasi posisi setelah melakukan gerakan tersebut. Shannon Type A adalah sebuah brute-force search yang melihat seluruh kemungkinan dengan kedalaman yang sudah ditentukan. Strategi Type-A dikemukakan oleh Claude Shannon pada publikasinya yang sangat terkenal: Programming a Computer for Playing Chess [1]. sebagai strategi brute-force. Algoritma Type-A cukuplah sederhana, namun membutuhkan komputasi yang teramat besar (tergantung jumlah kedalaman pencarian). Algoritma ini bekerja dengan menggunakan prinsip minimax, yaitu sebuah prinsip yang berusaha untuk memperoleh keuntungan (gain) sebesar-besarnya dengan kerugian (loss) yang sekecil-kecilnya. Proses pencarian bekerja dengan menerapkan prinsip tersebut hingga jumlah kedalaman yang telah ditentukan sebelumnya. Kata kunci: Pemrograman Catur, Algoritma Pencarian, Shannon Type-A, Minimax, Permainan Catur]]>
<![CDATA[Perbandingan Algoritma Dijkstra Dan Algoritma Ant Colony Dalam Penentuan Jalur Terpendek ]]>
<![CDATA[Finsa Ferdifiansyah]]>;
<![CDATA[Adharul Muttaqin]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 1, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (859.12 KB)
<![CDATA[Pencarian jalur terpendek merupakan pencarian sebuah jalur pada graf berbobot yang meminimalkan jumlah bobot sisi pembentuk jalur tersebut. Dengan begitu jalur yang dihasilkan merupakan jalur yang memiliki bobot atau jarak yang paling sedikit. Salah satu penerapan pencarian jalur terpendek terdapat pada aktivitas maskapai penerbangan yang mana jalur-jalur antar kota yang dilewatinya akan membentuk suatu graf berarah dan berbobot. Dari graf yang terbentuk inilah akan diproses menggunakan algoritma Dijkstra dan Ant Colony untuk menentukan jalur terpendek dari suatu kota ke kota yang lain. Pada proses Algoritma, Dijkstra memerlukan data jarak setiap kota terlebih dahulu sebelum memulai proses algortimanya. Sedangkan pada Algoritma Ant Colony, tidak memerlukan jarak setiap kota karena pada Ant Colony jarak antar kota dihitung setelah semut menyelesaikan perjalanannya. Sehingga Algoritma Dijkstra hanya bisa berjalan jika terlebih dahulu diketahui jarak tiap kota, sedangkan pada Algoritma Ant Colony tidak memerlukan jarak tiap kota untuk menjalankan prosesnya. Dari hasil proses kedua algoritma diketahui jalur yang dihasilkan oleh algoritma Dijkstra lebih konsisten dan tepat daripada algoritma Ant Colony yang mana memberikan hasil yang belum tentu sama dalam setiap prosesnya. Rata-rata memory yang digunakan pada algoritma Dijkstra sebesar 82,204 KB dan algoritma Ant Colony sebesar 90,404 KB. Sedangkan dari analisa kompleksitas waktu pada algoritma Dijkstra diperoleh persamaan dan pada Algoritma Ant Colony persamaannya . Kata Kunci— Dijkstra, Ant Colony, jalur terpendek, perbandingan algoritma]]>
<![CDATA[APROKSIMASI HISTOGRAM PADA CITRA DIGITAL GRAYSCALE ]]>
<![CDATA[Andy Nur Pradana]]>;
<![CDATA[Waru Djuriatno]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 4, No 7 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Perancangan aplikasi aproksimasi histogram pada citra digital grayscale. Informasi penting mengenai isi citra digital dapat diketahui dengan membuat histogram citra. Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas piksel dari suatu citra atau bagian tertentu di dalam citra . Saat ini cara yang digunakan untuk membuat histogram citra adalah dengan pencarian setiap nilai pada baris dan kolom pada sebuah citra. Dengan cara tersebut waktu yang dibutuhkan untuk pembuatan histogram berbanding lurus dengan rentan nilai sebuah citra itu sendiri, semakin besar ukuran citra, semakin lama pula waktu yang dibutuhkan untuk pembuatan histogram citra. Perancangan ini didasarkan pada masalah yang bersifat aplikatif, yaitu perencanaan dan perealisasian aplikasi agar dapat bekerja sesuai dengan yang direncanakan dengan mengacu pada rumusan masalah. Masalah yang diangkat dalam skripsi ini adalah bagaimana cara membuat histogram pada citra digital grayscale dengan metode pendekatan (aproksimasi), serta bagaimana cara mengambil sampel data pada citra digital grayscale untuk pembuatan histogram.]]>
<![CDATA[Steganografi Pada Citra Digital Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform ]]>
<![CDATA[Dzikru Rohmatul Iza]]>;
<![CDATA[Muhammad Aswin]]>;
<![CDATA[Ali Mustofa]]>
<![CDATA[ Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 1, No 3 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurnal Mahasiswa TEUB ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (229.914 KB)
<![CDATA[Kemudahan pertukaran informasi melalui internet memiliki sisi positif dan negatif. Sisi positifnya adalah kemudahan mengetahui berbagai informasi. Sedangkan sisi negatifnya jika tidak ada sistem keamanan yang baik dan pesan yang ingin disampaikan bersifat rahasia, maka akan mudah bagi orang lain mengetahui isi pesan. Steganografi merupakan salah satu solusi untuk melindungi pesan yang bersifat rahasia melalui internet. Untuk melakukan steganografi, citra digital merupakan cover-object yang baik, karena banyak pertukaran citra digital melalui internet, sehingga tidak mengundang kecurigaan akan adanya pesan rahasia yang disispkan. Discrete Wavelet Transform (DWT) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam teknik steganografi dalam domain transform. Kata Kunci—Steganografi, Discrete Wavelet Transform, Citra Digital.]]>
