Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.325
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem dan Informatika JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer Seminar Ilmiah Nasional Teknologi, Sains, dan Sosial Humaniora (SINTESA)
I Made Darma Susila
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Sistem Backup Data Otomatis Menggunakan Protocol FTP dan SMS Gateway I Made Darma Susila; AAG Agung Putra Ratu Asmara
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 8 No 2 (2014)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (965.985 KB)

Abstract

Pada sebuah instansi yang semuanya terkomputerisasi dan dilengkapi dengan server memungkinkan data menjadi terpusat, sehingga server menjadi sebuah alat yang sangat riskan apabila mengalami kerusakan. Data dalam sever tidak bisa diselamatkan apabila server bermasalah, maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membackup data ke komputer yang berbeda. Untuk memonitoring data apakah berhasil di backup atau tidak, maka memerlukan seseorang admin. Tetapi admin tidak menjamin monitoring akan berjalan dengan baik karena tenaga manusia terbatas. Pada penelitian ini menjelaskan bagaimana membuat sistem yang dapat melakukan backup file secara otomatis sesuai dengan waktu yang ditentukan oleh admin dan sistem secara otomatis melakukan download file dengan protocol FTP (File Transport Protocol). Sedangkan untuk memudahkan dalam monitoring, sistem dilengkapi dengan aplikasi gammu untuk pembuatan sms gateway yang berfungsi mengirimkan pesan ke admin apakah file sudah dibackup semua atau mengalami kegagalan. Dari hasil penelitian, sistem ini mampu membackup data secara otomatis dan mengirimkan pesan sms ke admin apakah backup berhasil atau gagal dilakukan
Analisa dan Perancangan Sistem Pendaftaran dan Ujian Seleksi Asdos (Asisten Dosen) STMIK STIKOM Bali I Made Darma Susila
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 10 No 2 (2016)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (318.224 KB)

Abstract

Asisten dosen adalah seseorang yang membantu dosen dalam melakukan proses pembelajaran. Stikom Bali membutuhkan asisten dosen pada saat pembelajaran di laboratorium, dikarenakan pembelajaran di laboratorium membutuhkan tenaga ekstra dalam pengajaran. Selama ini pendaftaran dan seleksi dilakukan secara konvensional. Pertama calon asisten dosen mengumpulan data diri beserta transkrip nilai. Dari transkrip nilai tersebut akan dijadikan acuan untuk menentukan keahlian dari masing-masing calon asdos. Soal ujian disesuaikan dengan keahlian masing-masing calon asisten dosen, selain soal tersebut mereka juga akan diberikan soal tentang pengetahuan umum yang dikuasai oleh asisten dosen. Penelitian ini membahas bagaimana cara menganalisa dan merancang sistem untuk melakukan seleksi asisten dosen. Analisa dilakukan dengan menjabarkan kebutuhan dari sistem secara bertahap. Untuk perancangan menggunakan UML (Unified Modelling Language). Dalam penelitian ini menghasilkan kebutuhan dari sistem, beserta rancangan berupa usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, class diagram dan desain interface sistem. Hasil tersebut bisa dirangkum untuk membuat sebuah sistem yang akan diimplementasikan menjadi sebuah software yang utuh.
SISTEM INFORMASI PELANGGAN (SINGGAN) PDAM KOTA DENPASAR BERBASIS ANDROID Joko Santoso; I Made Darma Susila; I Putu Oka Juliantara
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 6, No 2 (2020): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (614.87 KB)

Abstract

ABSTRACTPDAM Denpasar is the Regional Water Company in the city of Denpasar. Now, PDAM Denpasaralready has a Customer Information System however there are still deficiencies in the delivery ofinformation to customers and attract new customers. Registration of new customers and the surveywas handled by officers and required time to carry out the registration and surveys. In addition,potential customers should also visit the counters PDAM Denpasar to being recorded, and submit theregistration requirements. The development of smart phone technology with the mobile operatingsystem greatly facilitates the development of applications that aim to overcome these problems. So thequeues in the submission of the registration requirement can be reduced and the registration processbecomes shorter. Results of the research is a SINGGAN application that can handle customerregistration process, Customer Surveys, Monthly Checking Account, Report Stan and CustomerComplaints in one application that allows customers to access the service.Keywords: SINGGAN, android, PDAMABSTRAKPDAM Kota Denpasar merupakan Perusahaan Daerah Air Minum untuk wilayah Kota Denpasar. Saatini, telah memiliki Sistem Informasi Pelanggan namun masih terdapat kekurangan dalam penyampaianinformasi kepada pelanggan dan menjaring pelanggan baru. Pendaftaran pelanggan baru dan surveimasih ditangani oleh petugas dan diperlukan waktu untuk melakukan pendaftaran dan survei. Selainitu, calon pelanggan juga harus mengunjungi loket-loket PDAM Kota Denpasar untuk didata danmenyerahkan persyaratan pendaftaran. Perkembangan teknologi ponsel cerdas dengan sistem operasimobile sangat memudahkan dalam pembangunan aplikasi yang bertujuan untuk mengatasipermasalahan tersebut. Sehingga antrian dalam penyerahan persyaratan pendaftaran dapat dikurangidan proses pendaftaran menjadi lebih singkat. Hasil penelitian berupa aplikasi SINGGAN yang dapatmenangani proses Pendaftaran Pelanggan, Survei Pelanggan, Pengecekan Rekening Bulanan, LaporStan dan Keluhan Pelanggan dalam satu aplikasi yang memudahkan pelanggan mengakses layanantersebutKata Kunci : SINGGAN, android, PDAM
Pembuatan Media Pemasaran dan Pelatihan Pengelolaan Website UKM Nyoman Bali Silver Tabanan Bali I Made Darma Susila; Ida Bagus Suradarma; Leonardo Deo Gratias Agamus
WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer Vol. 1 No. 2 (2019): Maret
Publisher : STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (643.198 KB)

Abstract

Usaha kerajinan perak merupakan salah satu jenis usaha kerajinan yang populer di kalangan masyarakat di Bali. Salah satunya adalah UKM Nyoman Bali Silver yang memulai usaha sejak tahun 2016. UKM ini melakukan pemasaran dengan cara konvensional yakni memasarkan produk usahanya pada pasar tradisional dengan sebuah lapak usaha sewaan berukuran 3 x 3.5 m2. Pembeli yang saat ini menjadi pelanggan UKM Nyoman Bali Silver merupakan pembeli lokal yang berdomisili di wilayah sekitar pasar. Kendala yang dihadapi oleh UKM ini adalah jangkauan pemasaran dan banyaknya kompetitor. Melalui kegiatan program pengabdian kepada masyarakat ini, UKM Nyoman Bali Silver memperoleh sebuah website yang berisikan informasi produk usaha dan pelatihan pemanfaatan dan pengelolaan website. Website yang dibangun selanjutnya dapat digunakan oleh UKM untuk meningkatkan penjualan produk UKM. Dengan tersedianya informasi produk pada website, diharapkan UKM dapat dikenal lebih luas dan terjadi peningkatan penjualan. Hasil dari kegiatan pengabdian adalah peningkatan kompetensi peserta yakni UKM Nyoman Bali Silver dalam pemanfaatan dan pengeloaan konten website secara maksimal.
Pelatihan Pemanfaatan Learning Manajemen Sistem (LMS) untuk Peningkatan Kompetensi Guru Di SMA Negeri 1 Petang Yohanes Priyo Atmojo; Ni Luh Putri Srinadi; Muhammad Riza Hilmi; I Made Darma Susila; Dandy Pramana Hostiadi; Erma Sulistyo Rini
WIDYABHAKTI Jurnal Ilmiah Populer Vol. 4 No. 3 (2022): Juli
Publisher : STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/widyabhakti.v4i3.319

Abstract

Learning Management System (LMS) adalah suatu perangkat lunak untuk keperluan administrasi, dokumentasi, laporan sebuah kegiatan, kegiatan belajar mengajar dan kegiatan secara online. Learning Management System (LMS) dapat digunakan dalam jenjang pendidikan tinggi maupun pendidikan dasar. Di masa pandemi, pemanfaatan learning model sistem berbasis online memegang peranan penting dalam keberlangsungan proses pembelajaran di dunia pendidikan. Di sisi lain penggunaan aplikasi konferensi berbasis pembelajaran daring yang digunakan hingga saat ini belum memiliki keseragaman dan bergantung pada pengetahuan diantara guru. Salah satu sekolah, yaitu SMA Negeri 1 Petang menerapkan proses pembelajaran dengan konsep hybrid. Konsep hybrid yang dimaksud adalah menerapkan setengah pembelajaran luring dan daring, serta melakukan penggiliran proses sekolah luring (tatap muka). Proses ini masih dirasa belum optimal, karena dengan konsep pembelajaran yang ada saat ini para guru memerlukan proses untuk mengatur komunikasi melalui whatsapp, mengatur jadwal pemberian tugas, mengatur jadwal pemberian kuis memeriksa tugas yang dikumpulkan oleh para siswa dan pengaturan jadwal kelas rutin. Sehingga untuk beberapa permasalahan tersebut, diperlukan adanya penggunaan LMS di SMA Negeri 1 Petang. Dalam kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang telah dilakukan, tim pelaksana melakukan kegiatan pengembangan teknologi pembelajaran melalui pembuatan LMS dan kegiatan pelatihan penggunaan media pembelajaran online melalui Kegiatan workshop. Tujuannya adalah dapat mengoptimalkan proses pembelajaran sehingga dapat membentuk keteraturan dalam pembelajaran dan memudahkan guru dalam proses komunikasi maupun dalam menjalankan tugas mengajar para siswa di SMA Negeri 1 Petang.
OPTIMALISASI WEB PROXY CACHE UNTUK MENINGKATKAN KECEPATAN AKSES INTERNET MENGGUNAKAN ID3 Muhammad Riza Hilmi; I Made Darma Susila
Seminar Ilmiah Nasional Teknologi, Sains, dan Sosial Humaniora (SINTESA) Vol 2 (2019): PROSIDING SINTESA
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (881.477 KB)

Abstract

ABSTRAKPertukaran data di Internet semakin terus meningkat secara signifikan, terutama penyediaan informasi yang diakses melalui website. Hal ini menyebabkan tingginya trafik resource pada server web dan memerlukan bandwidth yang besar untuk koneksi pada lingkungan host pengakses sehingga jika bandwidth terbatas maka host pengakses akan mengalami akses Internet yang lambat. Penyedian proxy yang memiliki fasilitas cache sering digunakan untuk mengurangi beban tersebut. Akan tetapi proxy cache masih memiliki beberapa kelemahan diantara hanya sebagian kecil resource web yang disimpan dalam cache dan yang tersimpan di cache sebagian besar kurang dapat dimanfaatkan sehingga jika pengguna mengakses kembali website masih memerlukan bandwidth yang besar. Penelitian ini menggunakan metode Iterative Dychotomizer version 3 (ID3) untuk membantu mengoptimalkan penyimpanan resource dalam cache. ID3 memberikan informasi tentang objek yang akan disimpan ke dalam cache yang dianggap penting sebagai input dan output jaringan digunakan untuk memandu pemilihan objek cache yang diakses oleh pengguna. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ID3 dapat membantu mengoptimalkan kemampuan web proxy guna menyimpan data yang sering diakses pengguna kedalam cache dan mengoptimalkan penggunaan bandwidth sehingga dapat mempercepat akses internet oleh pengguna.Kata kunci: web proxy, cache proxy, optimalisasi cache.ABSTRACTData exchange on the Internet continues to increase significantly, especially the provision of information accessed through the website. This causes high resource traffic on web servers and requires large bandwidth to connect to the access host environment so that if bandwidth is limited then accessing hosts will slow Internet access. Provision of proxies that have cache facilities is often used to reduce the burden. However, the proxy cache still has some disadvantages between only a small portion of web resources stored in the cache and most of the cache stored can not be utilized so that if the user accesses the website again, it still requires large bandwidth. This study uses the Iterative Dychotomizer version 3 (ID3) method to help optimize storage of resources in the cache. ID3 provides information about objects to be stored in cache which are considered important as input and output are used to guide the selection of cache objects accessed by users. The results of this study indicate that ID3 can help optimize the ability of web proxies to store data that is frequently accessed by users into the cache and optimize bandwidth usage so that users can speed up internet access.Keywords: web proxy, cache proxy, cache optimization
Optimasi Klasifikasi Naive Bayes Menggunakan Analisis Kemiripan Data Untuk Mengukur Kinerja Dosen Hostiadi, Dandy Pramana; Ni Luh Putri Srinadi; I Made Darma Susila
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 17 No 2 (2023): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v17i2.519

Abstract

Dosen memiliki kewajiban Tridarma yaitu wajib melaksanakan pendidikan, penelitian dan pengabdian kemapada masyarakat. Terdapat beberapa variabel yang dapat digunakan dalam mengukur kualitas kinerja dosen, seperti motivasi, kepemimpinanan, budaya organisasi, dan pelatihan. Beberapa penelitian sebelumnya memodelkan pengukuran dengan pendekatan klaisifikasi. Namun model klasifikasi perlu dioptimalkan untuk mendapatkan hasil yang optimal, misalnya dalam dengan pengukuran kemiripan data kinerja dosen sehingga mampu mendapatkan model yang optimal. Metode pengukuran kemiripan data dapat digunakan agar dapat mengelompokkan berdasarkan kelompok pola data dan mengurangi data yang bersifat redundant. Semakin banyak data yang memiliki kemiripan maka model akan mengklasifikasikan lebih cepat dan tepat. Penelitian ini melakukan optimasi klasifikasi menggunakan pengukuran kemiripan yaotu euclidean distance untuk mengelompokkan data sehingga didapatkan kelompok data yang serupa dan digunakan dalam pengukuran klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah naive bayes, dan optimasi menunjukkan model memiliki performa yang lebih baik dibandingkan tanpa menggunakan metode analisis kemiripan data dengan akurasi sebesar 0.757, precision 0.763, recall 0.757 dan F1-score adalah 0.755,. Pendekatan yang diusulkan dapat digunakan di perguruan tinggi untuk mengukur kinerja dosen yang menggunakan metode klasifikasi dengan hasil yang tepat dan cepat.
Pengaruh Jumlah Fitur pada Algoritma Machine Learning dalam Memprediksi Aktivitas Jatuh Made Liandana; I Made Darma Susila
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 17 No 2 (2023): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v17i2.589

Abstract

Mendeteksi terjadinya jatuh sangat penting dilakukan karena jatuh dapat memberikan dampak yang serius bagi kesehatan. Salah satu perangkat sensor yang dapat digunakan untuk menyediakan data aktivitas jatuh adalah sensor accelerometer. Data sensor tersebut perlu diektraksi menjadi fitur dan diklasifikasi menggunakan algoritma machine learning. Selain itu, untuk memilah dan memilih fitur, dan mengetahui kombinasi fitur yang relevan diperlukan algoritma seleksi fitur. Pada penelitian ini, jatuh dideteksi berdasarkan data sensor accelerometer tiga sumbu (x, y, dan z), data yang digunakan merupakan data publik. Data diekstraksi menggunakan fungsi statistik yang terdiri dari: minimum, maksimum, rata-rata, nilai tengah, dan standar deviasi. Terdapat 15 fitur yang akan dievaluasi oleh algoritma machine learning. Algoritma machine learning yang digunakan adalah: k-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree (D-Tree), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), AdaBoost, dan Gradient Boosting. Untuk mengevaluasi jumlah fitur yang paling optimal pada algoritma machine learning, seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA). Penggunaan fitur sebanyak 7, 8, 9, 10, dan 11 fitur menghasilkan performa machine learning yang paling optimal yang dicapai oleh machine learning: Decision Tree (D-Tree), Random Forest (RF), dan Gradient Boosting. Secara berturut-turut, ketiga classifier ini memiliki nilai accuracy, F-1, precision, recall, dan specificity adalah 1.000, 1.000, 1.000, 1.000, dan 1.000.
Pengenalan Aktivitas Manusia dengan Seleksi Fitur Analysis of Variance (ANOVA) dan Mutual Information (MI) pada Data Sensor Accelerometer Berbasis Machine Learning Made Liandana; I Made Darma Susila; Yohanes Priyo Atmojo
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 18 No 2 (2024): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v18i2.606

Abstract

Pengenalan aktivitas manusia telah banyak dikembangkan untuk berbagai keperluan, seperti kesehatan, olahraga, hingga pengawasan lanjut usia. Penggunaan perangkat sensor menjadi salah satu pilihan dalam melakukan pengenalan aktivitas manusia. Sensor accelerometer adalah salah satu perangkat yang umum digunakan dalam pengenalan aktivitas. Data sensor ini memerlukan teknik dan algoritma yang tepat sehingga menghasilkan hasil pengenalan aktivitas yang sesuai. Penggunaan tradisional machine learning menjadi salah satu teknik yang dapat digunakan, teknik ini memerlukan proses ekstraksi fitur, dan seleksi fitur. Teknik seleksi fitur mana dan berapa jumlah fitur yang tepat untuk mendapatkan performa machine learning yang optimal perlu dilakukan investigasi lebih lanjut. Pada penelitian ini, dilakukan evaluasi terhadap kombinasi sejumlah fitur menggunakan algoritma machine learning: Extreme Gradient Boosting (XGB), Gradient Boosting (GBoost), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), dan Support Vector Machine (SVM. Dataset publik yang digunakan yaitu FORTH-TRACE. Sensor yang digunakan adalah sensor accelerometer. Fitur yang digunakan meliputi nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata, nilai tengah, standar deviasi, dan nilai interkuartil. Sedangkan seleksi fitur yang digunakan adalah Analysis of Variance (ANOVA) dan Mutual Information (MI). Performa machine learning yang paling optimal ketika jumlah fitur 17 sampai dengan 18 fitur dengan akurasi 0,875, sedangkan performa machine learning paling optimal dicapai dengan menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGB).
Analisis Perbandingan Metode Seleksi Fitur pada Model Klasifikasi Decission Tree untuk Deteksi Serangan di Jaringan Komputer Hariyanti, Eva; Hostiadi, Dandy Pramana; Anggreni; Yohanes Priyo Atmojo; I Made Darma Susila; Tangkawarow, Irene
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 18 No 2 (2024): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v18i2.615

Abstract

Perkembangan informasi dan teknologi memerlukan teknik pengamanan yang tepat. Potensi terjadinya kebocoran data dan informasi di era digital sangat tinggi apabila tidak ditangani dengan serius. Beberapa serangan berbahaya yang terjadi adalah spam, Denial of Service Attack, ARP Poisoning, SQL Injection, U2L, R2L dan Probing. Penelitian sebelumnya telah mengenalkan pendekatan deteksi serangan berbahaya seperti menggunakan klasifikasi, klusterisasi dan analisis statistik. Namun analisis penggunaan fitur terbaik perlu dilakukan untuk mendapatkan hasil model klasifikasi yang optimal. Pada penelitian ini, menganalisis dan mencari metode seleksi fitur terbaik yang dapat diimplementasikan pada model klasifikasi berbasis machine learning untuk mendeteksi serangan di jaringan. Dataset yang digunakan adalah UNSW-NB15, dan dilakukan beberapa proses seperti data transformasi, Data normalisasi, seleksi Fitur dan Klasifikasi. Perbandingan teknik seleksi fitur yang digunakan antara lain ANOVA, UNIVARIATE dan ChiSquare. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi, precision dan recall pada model klasifikasi Decision Tree. Hasil penelitian pengujian menunjukkan bahwa metode seleksi fitur terbaik dalam model klasifikasi adalah metode ANOVA dengan hasil nilai Area Under Curve sebesar 0.989, nilai F1-score adalah 0.999, akurasi deteksi adalah 0.999, nilai precission adalah 0.999 dan recall adalah 0.999. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk menyempurnakan model Intrusi Detection System berbasis machine learning.
Co-Authors AAG Agung Putra Ratu Asmara Anggreni Artamerta, Aditya Naray Dandy Pramana Hostiadi Erma Sulistyo Rini Eva Hariyanti Gede, Angga Pradipta I Putu Oka Juliantara Ida Bagus Suradarma Intaran, Arya Ngurah Joko Santoso Leonardo Deo Gratias Agamus Made Liandana Made, Liandana Muhammad Riza Hilmi Ni Luh Putri Srinadi Tangkawarow, Irene Wulaning Ayu, Putu Desiana Yohanes Priyo Atmojo Yohanes Priyo Atmojo