Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

PERANCANGAN SISTEM METADATA UNTUK DATA WAREHOUSE DENGAN STUDI KASUS REVENUE TRACKING PADA PT. TELKOM DIVRE V JAWA TIMUR Purwananto, Yudhi; Soelaiman, Rully; Herwendo, Aby
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 3, No 2 Juli 2004
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (774.441 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v3i2.a267

Abstract

Data warehouse merupakan media penyimpanan data dalam perusahaan yang diambil dari berbagai sistem dan dapat digunakan untuk berbagai keperluan seperti analisis dan pelaporan. Di PT Telkom Divre V Jawa Timur telah dibangun sebuah data warehouse yang disebut dengan Regional Database. Di Regional Database memerlukan sebuah komponen penting dalam data warehouse yaitu metadata. Definisi metadata secara sederhana adalah "data tentang data". Dalam penelitian ini dirancang sistem metadata dengan studi kasus Revenue Tracking sebagai komponen analisis dan pelaporan pada Regional Database. Metadata sangat perlu digunakan dalam pengelolaan dan memberikan informasi tentang data warehouse. Proses - proses di dalam data warehouse serta komponen - komponen yang berkaitan dengan data warehouse harus saling terintegrasi untuk mewujudkan karakteristik data warehouse yang subject-oriented, integrated, time-variant, dan non-volatile. Karena itu metadata juga harus memiliki kemampuan mempertukarkan informasi (exchange) antar komponen dalam data warehouse tersebut. Web service digunakan sebagai mekanisme pertukaran ini. Web service menggunakan teknologi XML dan protokol HTTP dalam berkomunikasi. Dengan web service, setiap komponen yang ada dalam data warehouse dapat bertukar informasi melalui metadata. Implementasi web service dalam sistem metadata menggunakan Framework Microsoft .NET. Dalam tugas akhir ini dilakukan ujicoba terhadap sistem metadata yang dibuat dengan membuat aplikasi yang memanfaatkan metadata. Dengan sistem metadata ini dapat dibentuk aplikasi sistem pendukung keputusan yaig lain seperti aplikasi OLAP dan sistem pengelolaan metadata. Kata kunci : data warehouse, metadata, exchange, web service, xml
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERDASARKAN KURIKULUM DAN SISTEM PENGUJIAN BERBASIS KOMPETENSI YANG DIINTEGRASIKAN DENGAN APLIKASI MONITORING SISWA BERBASIS J2ME Bramantoro, Arif; Purwananto, Yudhi; Hendrawan, Deni
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 4, No 1 Januari 2005
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (223.822 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v4i1.a248

Abstract

Sejak tahun ajaran 2002/2003, di Indonesia diberlakukan kurikulum baru sebagai pengganti kurikulum 1994 yang disebut dengan nama Kurikulum dan Sistem Pengujian Berbasis Kompetensi. Sebagai awalnya kurikulum ini dilaksanakan secara terbatas di 40 sekolah di seluruh Indonesia, salah satunya adalah SMUN 1 Gresik. Implikasi penerapan pendidikan berbasis kompetensi adalah sistem pengujian berbasis kemampuan dasar dimana kemampuan dasar merupakan bentuk minimum dalam mata pelajaran yang harus dikuasai oleh siswa. Selain itu, pengembangan sistem pengujian hasil kegiatan pembelajaran berbasis kompetensi ini bersifat hirarkis, secara berurutan yaitu : mata pelajaran, standar kompetensi, kemampuan dasar, jenis ujian dan indikator.                           Dengan tingkat penilaian yang cukup rumit ini, maka dibuat perangkat lunak guna membantu proses akademik di sekolah. Proses pembuatan perangkat lunak ini didahului dengan studi literature dan pengumpulan data  di sekolah, dilanjutkan dengan perancangan sistem. Dari hasil perancangan inilah maka bisa dibuat suatu aplikasi perangkat lunak untuk kemudian dilakukan uji coba dan evaluasi guna mengetahui kehandalan dan unjuk kerja dari aplikasi yang telah dibuat.                 Setelah melalui serangkaian uji coba, ternyata aplikasi yang dibuat bisa dan mampu menjawab persoalan yang ada, terutama sekali yang berkaitan dengan proses penilaian dalam kegiatan akademik yang sedang berlangsung. Selain itu dengan aplikasi mobile yang juga dibuat, sangat memudahkan orang tua siswa dalam memantau perkembangan akademik putra-putrinya.   Kata kunci : aplikasi mobile
PENGEMBANGAN APLIKASI MANAJEMEN PROYEK SECARA GRAFIS BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM PRESEDENSI Lili, Suhadi; Purwananto, Yudhi; Nihayanto, Aris Nurahman
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 3, No 2 Juli 2004
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (279.719 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v3i2.a268

Abstract

Dalam kegiatan manajemen proyek diperlukan koordinasi yang bagus dan kerjasama tim yang kompak antar divisi pelaksana proyek. Selama ini, secara kovensional untuk membuat perencanaan proyek maupun melakukan review dan evaluasi jalannya proyek, perlu diadakan rapat atau pertemuan langsung dari orang-orang yang berperan sebagai manajer dan perencana. Para manajer profesional ini seringkali adalah orang-orang yang mobilitasnya tinggi sehingga tidak selalu berada ditempat pada saat dibutuhkan, sehingga koordinasi proyek akan terhambat dan menjadi tidak efisien. Dengan adanya kemajuan teknologi pada saat ini khususnya internet, permasalahan tersebut sangat memungkinkan untuk diselesaikan dengan menyediakan perangkat lunak yang dikhususkan untuk manajemen proyek, yang bisa diakses online secara multiuser dengan pendekatan sifat real time sehingga para manajer dapat melakukan kolaborasi kerja di mana saja mereka berada selama tersedia perangkat komputer yang terhubung dengan internet. Penelitian ini bertujuan untuk membuat perangkat lunak tersebut. Dalam Teknik Informatika, aplikasi seperti ini merupakan aplikasi terdistribusi, karena itu idealnya harus dibuat bersifat portabel agar dapat berjalan pada semua sistim operasi komputer, dan tidak terhambat oleh restriksi internet (sering kali berupa firewall). Untuk mewujudkan sifat-sifat tersebut, aplikasi ini disusun dengan teknologi J2EE, Java, Web Service, dan untuk enkapsulasi data digunakan struktur XML karena fleksibel dan mampu merepresentasikan struktur hirarki data berbentuk tree. Dalam perancangan aplikasi ini digunakan bahasa UML untuk memodelkan aplikasi, sedangkan pemodelan data menggunakan Conceptual Data Model dan Physical Data Model Fitur utama yang dibuat untuk manajemen proyek pada aplikasi ini adalah komponen Gantt Chart yang menerapkan metode Diagram Presedensi. Komponen ini dapat membantu manajer untuk melakukan manajemen proyek dengan menyediakan fitur untuk menggambarkan secara visual pelaksanaan proyek dengan elemen-elemen Gantt Chart yaitu : Task Sheet, Diagram Pane, Time Line, dan Work Calendar. Dengan penerapan metode Diagram Presedensi akan mempermudah perencana proyek dalam penentuan jadwal start dan finish dari task-task penyusun proyek Aplikasi yang telah dibuat telah mengalami uji coba untuk berjalan secara multiuser, dan dari beberapa kali skenario uji coba yang dijalankan aplikasi sudah berjalan sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan. Kata Kunci : Project Management, Gantt Chart, Diagram Presedensi
STUDI PERBANDINGAN ANTARA ALGORITMA BIVARIATE MARGINAL DISTRIBUTION DENGAN ALGORITMA GENETIKA Purwananto, Yudhi; Fatichah, Chastine; Kusuma, Imam Artha
Jurnal Informatika Vol 7, No 2 (2006): NOVEMBER 2006
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (296.195 KB) | DOI: 10.9744/informatika.7.2.pp. 131-142

Abstract

Bivariate Marginal Distribution Algorithm is extended from Estimation of Distribution Algorithm. This heuristic algorithm proposes the new approach for recombination of generate new individual that without crossover and mutation process such as genetic algorithm. Bivariate Marginal Distribution Algorithm uses connectivity variable the pair gene for recombination of generate new individual. Connectivity between variable is doing along optimization process. In this research, genetic algorithm performance with one point crossover is compared with Bivariate Marginal Distribution Algorithm performance in case Onemax, De Jong F2 function, and Traveling Salesman Problem. In this research, experimental results have shown performance the both algorithm is dependence of parameter respectively and also population size that used. For Onemax case with size small problem, Genetic Algorithm perform better with small number of iteration and more fast for get optimum result. However, Bivariate Marginal Distribution Algorithm perform better of result optimization for case Onemax with huge size problem. For De Jong F2 function, Genetic Algorithm perform better from Bivariate Marginal Distribution Algorithm of a number of iteration and time. For case Traveling Salesman Problem, Bivariate Marginal Distribution Algorithm have shown perform better from Genetic Algorithm of optimization result. Abstract in Bahasa Indonesia : Bivariate Marginal Distribution Algorithm merupakan perkembangan lebih lanjut dari Estimation of Distribution Algorithm. Algoritma heuristik ini mengenalkan pendekatan baru dalam melakukan rekombinasi untuk membentuk individu baru, yaitu tidak menggunakan proses crossover dan mutasi seperti pada Genetic Algorithm. Bivariate Marginal Distribution Algorithm menggunakan keterkaitan pasangan variabel dalam melakukan rekombinasi untuk membentuk individu baru. Keterkaitan antar variabel tersebut ditemukan selama proses optimasi berlangsung. Aplikasi yang dibuat dalam penelitian ini ditujukan untuk membandingkan kinerja Genetic Algorithm sederhana persilangan satu titik dengan Bivariate Marginal Distribution Algorithm pada kasus Onemax, Fungsi De Jong F2, dan Traveling Salesman Problem. Dari uji coba yang dilakukan, didapat hasil bahwa kinerja dari kedua algoritma tersebut dipengaruhi oleh parameter masing-masing dan juga besar ukuran populasi yang digunakan. Untuk kasus Onemax dengan ukuran masalah yang kecil, Genetic Algorithm lebih unggul dalam hal jumlah iterasi yang lebih sedikit dan waktu yang lebih cepat untuk mendapat hasil optimal. Namun, Bivariate Marginal Distribution Algorithm lebih unggul dalam hal hasil optimasi pada kasus Onemax dengan ukuran masalah yang lebih besar. Untuk Fungsi De Jong F2, Genetic Algorithm lebih unggul dari Bivariate Marginal Distribution Algorithm utamanya dalam hal jumlah iterasi dan waktu. Sedangkan untuk kasus Traveling Salesman Problem, Bivariate Marginal Distribution Algorithm dapat menunjukkan kinerja yang lebih baik dari Genetic Algorithm dalam hal hasil optimasi. Kata kunci: heuristic algorithm, estimation of distribution algorithm, bivariate marginal distribution algorithm, genetic algorithm.
VIDEO STREAMING TERKOMPRESI BERBASIS UPNP MENGGUNAKAN METODE KUANTISASI VEKTOR DENGAN ALGORITMA FAIR SHARE AMOUNT Shiddiqi, Ary Mazharuddin; Purwananto, Yudhi; Yanto, Dedy
Proceedings of KNASTIK 2009
Publisher : Duta Wacana Christian University

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

Abstract

Salah satu contoh keunggulan teknologi yang ada saat ini yaitu streaming file. Definisi dari streaming file adalahteknik untuk mengirim file dari satu device ke device lain yang berjalan secara terus menurus sehingga user di device tujuanbisa menjalankan file yang dikirim dengan tidak menunggu semua file dari tempat asal selesai dikirimkan.Proses streaming membutuhkan bandwith yang besar, karena data audio dan video biasanya memiliki ukuran yangbesar. Dengan kondisi bandwidth yang terbatas, proses streaming sulit diimplementasikan. Oleh karena itu dibutuhkan solusiyang bisa melakukan streaming pada bandwidth yang terbatas. Salah satu solusi yang memungkinkan yaitu denganmenggunakan metode kompresi ke dalam data yang akan distreaming. Kompresi dilakukan menggunakan metode kuantisasivektor dengan menggunakan algoritma Fair Share Amount (FSA). Streaming juga mengimplementasikan teknologi UPnP(Universal Plug And Play) sehingga proses streaming bisa diautomatisasi tanpa perlu mengetahui address pada device -device yang terhubung. Source streaming disebut dengan device sedangkan tujuan streaming disebut dengan control point.Berdasarkan hasil uji coba menunjukan bahwa dengan menggunakan arsitektur UPnP, aplikasi video streamingterkompresi menggunakan metode quantisasi vektor dengan algoritma FSA bisa diterapkan dengan baik serta prosentasekompresi yang dihasilkan dengan metode ini mencapai 75,8 % sampai 85 % dari file aslinya.
Ovarian Cancer Identification using One-Pass Clustering and k-Nearest Neighbors Isye Arieshanti; Yudhi Purwananto; Handayani Tjandrasa
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 11, No 4: December 2013
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v11i4.1203

Abstract

 The identification of ovarian cancer using protein expression profile (SELDI-TOF-MS) is important to assists early detection of ovarian cancer. The chance to save patient’s life is greater when ovarian cancer is detected at an early stage. However, the analysis of protein expression profile is challenging because it has very high dimensional features and noisy characteristic. In order to tackle those difficulties, a novel ovarian cancer identification model is proposed in this study. The model comprises of One-Pass Clustering and k-Nearest Neighbors Classifier.  With simple and efficient computation, the performance of the model achieves Accuracy about 97%. This result shows that the model is promising for Ovarian Cancer identification.
Comparative Study of Bankruptcy Prediction Models Isye Arieshanti; Yudhi Purwananto; Ariestia Ramadhani; Mohamat Ulin Nuha; Nurissaidah Ulinnuha
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 11, No 3: September 2013
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v11i3.1143

Abstract

 Early indication of Bankruptcy is important for a company. If companies aware of potency of their Bankruptcy, they can take a preventive action to anticipate the Bankruptcy. In order to detect the potency of a Bankruptcy, a company can utilize a model of Bankruptcy prediction. The prediction model can be built using a machine learning methods. However, the choice of machine learning methods should be performed carefully because the suitability of a model depends on the problem specifically. Therefore, in this paper we perform a comparative study of several machine leaning methods for Bankruptcy prediction. It is expected that the comparison result will provide insight about the robust method for further research. According to the comparative study, the performance of several models that based on machine learning methods (k-NN, fuzzy k-NN, SVM, Bagging Nearest Neighbour SVM, Multilayer Perceptron(MLP), Hybrid of MLP + Multiple Linear Regression), it can be concluded that fuzzy k-NN method achieve the best performance with accuracy 77.5%. The result suggests that the enhanced development of bankruptcy prediction model could use the improvement or modification of fuzzy k-NN.
Optimasi Penjadwalan Penugasan Crane dengan Algoritma Branch and Price Yudhi Purwananto; Chastine Fatichah; Anna Kholilah; Rully Soelaiman
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2006
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Perusahaan persewaan crane merupakan perusahaan jasa yang berprinsip memenuhi pesanan dari pelanggan. Karena keterbatasan sumber daya yang dimiliki, maka tidak semua pesanan yang datang dapat diterima. Pesanan dapat diterima apabila sebuah perusahaan sanggup memenuhinya tanpa mengabaikan pesanan-pesanan yang datang terlebih dahulu, karena pesanan yang datang terlebih dahulu seharusnya dilayani terlebih dahulu. Untuk menyelesaikan pesanan-pesanan yang diterimanya, sebuah perusahaan persewaan memiliki seorang planner yang bertugas untuk mendistribusikan semua sumber daya yang ada. Salah satu biaya operasional adalah biaya pengoperasian sumber daya yang dimiliki perusahaan persewaan. Untuk dapat memaksimalkan keuntungan, maka salah satunya adalah dengan meminimalkan biaya operasional yang dikeluarkan.Permasalahan tersebut dapat dirumuskan sebagai permasalahan integer programming yang dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma branch and price. Dua proses yang akan dilakukan yaitu percabangan pada variabel keputusan yang belum integer dan pengecekan adanya reduced cost negatif pada tiap variabel keputusannya. Pengecekan reduced cost ini dilakukan agar tidak melakukan penelusuran pada semua kemungkinan solusi integer, seperti yang dilakukan pada algoritma branch and price. Hasil optimal dicapai pada solusi integer yang semua variabel keputusannya tidak memiliki reduced cost negatif.Uji coba dan evaluasi dilakukan dengan menggunakan data yang didapatkan dari sebuah perusahaan persewaan crane pada NRL. Dari beberapa hasil uji coba yang dilakukan menunjukkan bahwa aplikasi dapat merumuskan integer programming dan dengan algoritma branch and price permasalahan penjadwalan penugasan crane dapat diselesaikan. Dari hasil uji coba yang dilakukan pada data NRL dibuktikan adanya peningkatan solusi optimal lebih dari 10%.Kata kunci: Graph, Integer Programming, Branch and Price, Column Generation
METODE EKSTRAKSI FITUR PADA PENGKLASIFIKASIAN DATA MICROARRAY BERBASIS INFORMASI PASANGAN GEN Rully Soelaiman; Sheila Agustianty; Yudhi Purwananto; I.K. Eddy Purnama
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 2, No 1 (2009): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (405.758 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v2i1.123

Abstract

Pengenalan teknologi DNA microarray membuat perolehan data microarray menjadi lebih mudah. Hal ini semakin memicu persoalan tentang bagaimana cara terbaik dalam mengekstraksi dan memilih fitur dari data yang berdimensi besar tersebut. Metode-metode terdahulu mengabaikan adanya hubungan antargen sehingga memungkinkan hilangnya informasi penting yang tersimpan dalam suatu gen pada saat ekstraksi fitur. Meskipun berbagai macam metode telah digunakan, pengembangan metode ekstraksi dan seleksi fitur dari data microarray yang lebih powerful dan efisien masih diperlukan untuk meningkatkan performa klasifikasi kanker. Dalam penelitian ini diimplementasikan sebuah metode dalam melakukan ekstraksi fitur dari data microarray yang memanfaatkan model klasifikasi berbasis informasi pasangan gen, yaitu pasangan gen yang memiliki perbedaan signifikan pada dua jenis sampel tissue. Hasil uji coba terhadap dua data microarray menunjukkan bahwa fitur hasil ekstraksi menggunakan metode ini dapat meningkatkan performa klasifikasi. Bahkan akurasi 100% dapat diperoleh pada uji coba terhadap data lymphoma.
Optimasi Kinerja Algoritma Klasterisasi K-Means untuk Kuantisasi Warna Citra Irwanto Irwanto; Yudhi Purwananto; Rully Soelaiman
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 (727.891 KB) | DOI: 10.12962/j23373539.v1i1.631

Abstract

Kuantisasi warna citra merupakan operasi penting pada banyak aplikasi grafik dan pengolahan citra.  Metode kuantisasi warna banyak dilakukan dengan menggunakan algoritma klasterisasi data. Kepopuleran k-means sebagai algoritma klasterisasi data yang telah umum, ternyata belum mendapat cukup perhatian pada literatur kuantisasi warna. Hal ini disebabkan karena mahalnya biaya komputasi dan sensitivitasnya terhadap pengaruh pemilihan pusat klaster. Penelitian ini memberikan metode percepatan algoritma k-means untuk kuantisasi warna. Metode yang diajukan melibatkan beberapa modifikasi pada k-means konvensional, seperti pengurangan data, pembobotan data, dan penggunaan prinsip  pertidaksamaan segitiga untuk mempercepat pencarian ketetanggaan terdekat. Ujicoba dilakukan dengan beragam citra dan menunjukkan bahwa modifikasi yang telah dilakukan mampu memperlihatkan bahwa k-means juga sangat kompetitif sebagai algoritma  kuantisasi warna citra, baik dalam segi efektivitas maupun efisiensinya.