Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

SEMANTIC WEB SERVICE COMPOSITIONFOR ERP BUSINESS PROCESS Anang Kunaefi; Dwi Sunaryono; Imam Mukhlash
Jurnal Ilmiah Kursor Vol 7 No 1 (2013)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Abstract

SEMANTIC WEB SERVICE COMPOSITIONFOR ERP BUSINESS PROCESS aAnang Kunaefi, bRiyanarto Sarno, cDwi Sunaryono, d Imam Mukhlash a,b,c,d Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya E-Mail: an_kunaefi@yahoo.co.id Abstrak Saat ini, ERP (Enterprise Resource Planning) bergerak menuju layanan SaaS (Software as a Service) dan Multi-Tenancy, di mana aplikasi ERP melayani beberapa penyewa dengan proses bisnis yang berbeda dalam lingkungan berbasisweb service. Pada kasus Provider ERP, sangat penting untuk mencapai fleksibilitas proses bisnis penyewa sebagaimana didefinisikan dalam tingkatkematangan SaaS level 4, yaitu Configurable dan Scalable. Dengan cara ini, Penyedia dapat melayani proses bisnis penyewa secara dinamis.Penelitian ini menggunakan pendekatan komposisi semantik web service untuk menyelesaikan masalah fleksibilitas dalamproses bisnis. Ontologi digunakan sebagai representasi pengetahuan semantik pada domainpengetahuan ERP untuk proses pencarian dan komposisi web service. Selanjutnya, algoritma kemiripan berbasis fitur (Feature-based Similarity) dan kemiripan berbasis struktur (Structurebased Similarity)digunakan untuk melakukan pencarian kemiripan antara permintaan proses bisnis dariPenyewa dan proses bisnis Penyedia layanan ERP di Registry. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu memenuhi permintaan proses bisnis penyewa, baik workflow sederhana maupun workflow yang lebih kompleks dengan hasil yang baik. Kata kunci: Web Servis Semantik, Komposisi Semantik, Proses Bisnis ERP, Featurebased Similarity, Structure-based Similarity. Abstract Nowadays, ERP (Enterprise Resource Planning) moves toward SaaS (Software as a Service) and Multi-Tenancy, where an ERP application serves multiple tenants with different business processes in a web-service based environment. In the case of ERP provider, it is very important to achieve business process flexibility among tenants as defined in SaaS Maturity Level 4, that is Configurable and Scalable. InThis way, Provider can serve tenant’s business processes request dynamically.This research usingsemantic Web Service Composition approach to address business process flexibility problem. Ontology is used as a semantic representation of ERP domain knowledge for web service discovery and composition. Afterwards, the combination of Feature-based Similarity and Structural-based Similarity algorithms are used to do the discovery and matchmaking process between tenant’s business process request and business process available in the ERP provider’s registry. The result showsthat the proposed method in this paper is able to fulfil tenant’s business process request both for simple workflow and complex workflow with a good result. Keywords: Semantic Web Service, Semantic Composition, ERP Business Process, Feature-based Similarity, Structure-based Similarity
Business Process Improvement of Production Systems Using Coloured Petri Nets Imam Mukhlash; Widya Nilam Rumana; Dieky Adzkiya; Riyanarto Sarno
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 7, No 1: March 2018
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (430.09 KB) | DOI: 10.11591/eei.v7i1.845

Abstract

The quality of information systems affects the company's business performance. Therefore, it is necessary to analyze business processes to determine any discrepancies between the planned business processes and the actual ones. Based on the results of this analysis, the business process can be improved. The fundamental factor of manufacturing companies is production process. In reality, there are many discrepancies between the actual business processes with the pre-planned, so that there should be analyzed. The analysis can be performed by modeling the business process using Coloured Petri Nets (CPN). In this study, the objectives are to determine the level of conformance checking of business processes, reachability graph and the bottleneck analysis. The results of the analysis are used to construct a recommended model. Based on the analysis of the case study, e.g. a steel industry in Indonesia, the recommended model has a better value than initial model.
PENYELESAIAN MINIMUM SPANNING TREE DENGAN ALGORITMA BERBASIS SOFT COMPUTING DAN APLIKASINYA PADA MASALAH LOGISTIK Shinta Tri Kismanti; Imam Mukhlash
Jurnal Borneo Saintek Vol 1, No 1 (2017)
Publisher : Universitas Borneo Tarakan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35334/borneo_saintek.v1i1.880

Abstract

Masalah optimasi jaringan adalah pencarian nilai terkecil pada suatu keadaan jaringan. Salah satu masalah optimasi jaringan adalah minimum spanning tree (MST). Masalah MST bertujuan untuk menghubungkan seluruh simpul dalam jaringan sehingga total panjang cabang tersebut dapat diminimumkan. Dalam paper ini, akan ditelaah mengenai penelitian peningkatan solusi paa MST dengan pendekatan soft computing dan aplikasinya pada system logistic. Secara umum solusi penyelesaian MST dapat dilakukan dengan metode eksak dan metode heuristik.
Deteksi Berita Online Hoax Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Hybrid Long Short Term Memory dan Support Vector Machine Dwi Fitriaini Nur Anisa; Imam Mukhlash; Mohammad Iqbal
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 3 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i3.83227

Abstract

Fokus masyarakat Indonesia tidak lepas dari kasus pandemi Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) dengan mengikuti setiap informasi terkait perkembangannya setiap hari. Hal ini yang mendorong banyak pihak terlebih pemerintah untuk menyediakan layanan informasi terkini terkait COVID-19. Namun, banyak berita online menyajikan informasi palsu yang dikenal dengan berita hoax tentang COVID-19 yang dapat menyebabkan keresahan masyarakat. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan deteksi terhadap berita–berita online seputar informasi COVID-19 di Indonesia yang dibagi menjadi dua kategori, yaitu berita hoax dan berita fakta. Proses deteksi berita online dilakukan dengan metode penggabungan Long-Short Term Memory dan Support Vector Machine (hybrid LSTM-SVM). LSTM menghasilkan fitur teks representatif yang selanjutnya digunakan untuk proses klasifikasi berita oleh SVM yang menghasilkan persentase nilai akurasi mencapai 94%. Nilai tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan hanya mengimplementasikan Metode LSTM atau Metode SVM saja.
Desain dan Implementasi Perangkat Lunak Untuk Abstraksi Berhingga Sistem Max-Plus-Linear dengan Tree Tanpa Fungsi Rekursif Muhammadun; Dieky Adzkiya; Imam Mukhlash
Contemporary Mathematics and Applications (ConMathA) Vol. 5 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/conmatha.v5i1.44274

Abstract

Sistem Max-Plus-Linear (MPL) adalah suatu kelas sistem event diskrit dengan ruang keadaan kontinu mengkarakterisasi sekuensial kejadian diskrit yang mendasari. Di literatur, ada pendekatan untuk analisis yang didasarkan pada abstraksi berhingga model MPL yang autonomous. Prosedur ini telah diimplementasikan dalam MATLAB dengan struktur data list/matriks/vektor. Kekurangan dari implementasi ini, operasi membuat transisinya membutuhkan waktu komputasi yang lama. Kemudian dilakukan perbaikan terhadap implementasi sebelumnya dalam JAVA dengan struktur data tree. Implementasi ini berhasil mempercepat waktu komputasinya tetapi membutuhkan alokasi memori yang lebih besar karena fungsi-fungsinya bersifat rekursif. Penelitian ini membahas implementasi prosedur abstraksi berhingga model MPL autonomous dalam C++ dengan menggunakan struktur data tree tanpa fungsi rekursif. Dari beberapa percobaan yang dilakukan, implementasi pada penelitian ini berhasil mempercepat waktu komputasi VeriSiMPL 2.0 secara signifikan
Pengembangan Pemasaran Digital dan Finansial bagi Pengusaha Perempuan dalam Pemberdayaan Usaha Mikro di Surabaya Rukmi, Alvida Mustika; Irawan, Mohammad Isa; Mukhlash, Imam; Hidayat, Nurul; Iqbal, Mohammad
Sewagati Vol 8 No 2 (2024)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v8i2.488

Abstract

The Homemade adalah salah satu UMKM yang sedang berkembang di Surabaya, menghasilkan produk kuliner berbahan baku lokal daerah berupa sambal dan camilan. UMKM The Homemade masih termasuk dalam kategori usaha mikro namun mampu membuktikan produknya dapat meraih animo pasar di kota Surabaya khususnya Surabaya timur, dimana produk The Homemade sudah dijual di toko sambal Bu Rudi Surabaya. UMKM The Homemade didirikan oleh seorang wanita yang berkeinginan agar para wanita di sekitar tempat tinggalnya dapat turut serta dalam kegiatan bisnisnya. Permasalahan yang dihadapi oleh pemilik UMKM The Homemade berkenaan dengan strategi bisnis, pemasaran, dan pengelolaan finansial. Perancangan strategi bisnis dengan menggunakan bisnis model kanvas (BMC), disusun berdasarkan faktor internal dan eksternal yang ada dan BMC sangat mudah untuk diaplikasikan dalam bisnis. Penggunaan aplikasi pemasaran thehomemade.id berbasis web membantu pengusaha UMKM The Homemade dalam pemasaran agar mampu meningkatkan volume penjualan dan memperluas pangsa pasar. Sedangkan aplikasi finansial yakni aplikasi kasir pintar membantu dalam pengelolaan hasil penjualan. Usaha UMKM The Homemade diharapkan mampu bersaing terutama dalam penyajian produk kuliner yang higienis. Hasilnya kini UMKM tersebut mampu menghasilkan produk dan market yang bagus sehingga UMKM ini dapat berkembang menjadi usaha madani kedepannya.
Hydrophobicity signal analysis for robust SARS-CoV-2 classification Jamhuri, Mohammad; Irawan, Mohammad Isa; Mukhlash, Imam; Tri Puspaningsih, Ni Nyoman
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 37, No 2: February 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v37.i2.pp1294-1305

Abstract

Rapid and accurate classification of viral pathogens is critical for effective public health interventions. This study introduces a novel approach using convolutional neural networks (CNN) to classify SARS-CoV-2 and non-SARS-CoV-2 viruses via hydrophobicity signal derived from DNA sequences. Conventional machine learning methods grapple with the variability of viral genetic material, requiring fixed-length sequences and extensive preprocessing. The proposed method transforms genetic sequences into image-based representations, enabling CNNs to handle complexity and variability without these constraints. The dataset includes 8,143 DNA sequences from seven coronaviruses, translated into amino acid sequences and evaluated for hydrophobicity. Experimental results demonstrate that the CNN model achieves superior performance, with an accuracy of over 99.84% in the classification task. The model also performs well with extended sequence lengths, showcasing robustness and adaptability. Compared to previous studies, this method offers higher accuracy and computational efficiency, providing a reliable solution for rapid virus detection with potential applications in bioinformatics and clinical settings.
Timed concurrent system modeling and verification of home care plan Taryana, Acep; Adzkiya, Dieky; Mufid, Muhammad Syifa'ul; Mukhlash, Imam
International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) Vol 15, No 1: February 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijece.v15i1.pp870-882

Abstract

A home care plan (HCP) can be integrated with an electronic medical records (EMR) system, serving as an example of a real-time system with concurrent processes. To ensure effective operation, HCPs must be free of software bugs. In this paper, we explore the modeling and verification of HCPs from the perspective of scheduling data operationalization. Specifically, we investigate how patients can obtain home services while preventing scheduling conflicts in the context of limited resources. Our goal is to develop and verify robust models for this purpose. We employ formalism to construct and validate the model, following these steps: i) develop requirements and specifications; ii) create a model with concurrent processes using timed automata; and iii) verify the model using UPPAAL tools. Our study focuses on HCP implementation at a regional general hospital in Banyumas District, Central Java, Indonesia. The results include models and specifications based on timed automata and timed computation tree logic (TCTL). We successfully verified a concurrent model that utilizes synchronized counter variables and a sender-receiver approach to analyze collision constraints arising from the synchronization of patient and resource plans.
Upaya Peningkatan Omzet Melalui Pemasaran Digital Berbasis Website dan Media Sosial pada Industri Rumah Tangga (IRT) Minyak Kelapa Kediri Irawan, Mohammad Isa; Mukhlash, Imam; Rukmi, Alvida Mustika; Hendy; Iqbal, Mohammad; Probojati, Rasyadan Taufiq; Hidayat, Nurul; Rukmini, Meme
Sewagati Vol 8 No 6 (2024)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j26139960.v8i6.2237

Abstract

Industri rumah tangga minyak kelapa “d’Hayfa Sukses Berkah” Kediri berdiri sejak tahun 2017. Usaha ini terletak di Jl. Kaliombo Perum Bumi Asri E-10 Kediri. Kualitas dari produk minyak kelapa Abila yang merupakan produk utama dari industri ini tidak kalah dibandingkan dengan produk sejenis yang ada di pasaran. Industri rumah tangga ini mampu menghasilkan beberapa produk turunan dari minyak kelapa, seperti sabun herbal dengan kandungan minyak kelapa dan kombinasi ekstrak tumbuhan berkhasiat, serum rambut, obat kutu, hand sanitizer, hand soap, cairan pencuci piring, serta pengharum ruangan. Dari hasil observasi dirasakan kurangnya pengetahuan masyarakat mengenai produk-produk yang dihasilkan serta kurangnya pengetahuan mengenai khasiat dan kegunaan dari produk mitra. Tujuan utama dari kegiatan abmas ini adalah untuk mengupayakan perluasan pangsa pasar melalui pemasaran digital sehingga produk minyak kelapa ini bisa dikenal luas dan meningkatkan pesanan. Sebuah website abilaindonesia.com dirancang tim abmas untuk mitra serta pengaturan unggahan media sosial yang berisi konten iklan maupun pengetahuan produk abila. Pembuatan website dan konten media sosial telah signifikan meningkatkan visibilitas online dari produk “d’Hayfa Sukses Berkah”. Penyediaan konten media sosial yang konsisten telah membantu membangun brand awareness dan keterlibatan pelanggan. Kegiatan ini mendukung pertumbuhan ekonomi berkelanjutan dan menciptakan pekerjaan yang layak (SDG 8), serta mendorong pola konsumsi dan produksi berkelanjutan (SDG 12).
The Model of Carbon Price Risk Prediction in European Markets Using Long Short-Term Memory- Geometric Brownian Motion Pradana, Yan Aditya; Mukhlash, Imam; Irawan, Mohammad Isa; Putri, Endah Rokhmati Merdika; Iqbal, Mohammad
Journal of Applied Data Sciences Vol 6, No 2: MAY 2025
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v6i2.536

Abstract

Accurate carbon market price prediction is one of the fundamentals in assessing the risks associated with carbon trading. Related studies on carbon price prediction were mainly focused on two major approaches: mathematical and/or machine learning models. Geometric Brownian Motion (GBM) is one of the mathematical models that can represent carbon price movements but requires modifying the sample size and the number of parameters for compiling the simulation numerically. Moreover, two critical parameters: (μ) mu and (σ) sigma need to be estimated to simulate the carbon price movements. In this study, the parameters μ and σ estimation are based on the average return value and standard deviation. However, if the carbon price movement is very volatile, we need to recognize its trend and characteristics by estimating the parameters precisely until there is no significant change (or stable) patterns. That is very expensive and may be intractable on high-dimensional data with less precise prediction. Therefore, we propose a hybrid model for carbon price prediction based on GBM with the parameter estimation using the Long Short-Term Memory (LSTM) model. The LSTM model was chosen because it has high accuracy in parameter estimation without losing the characteristics of the GBM stochastic model. Furthermore, Value at Risk (VaR) is utilized to measure the risk of carbon price volatility predictions. The simulation results showed the proposed model has higher prediction accuracy with a not-too-significant time difference, and the model is proven reliable in measuring future risks.