Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Semantik Prosiding SNATIF Abdimas Altruis: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) Science and Technology (SciTech)
J.B. Budi Darmawan
Universitas Sanata Dharma
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
SISTEM MONITORING PELANGGAN PASCABAYAR DAN PRABAYAR TBT MENERAPKAN MANAJEMEN TRANSAKSI MENGGUNAKAN METODE TWO PHASE LOCKING Dewi, Ni Putu Novita Puspa; Darmawan, JB Budi
Prosiding SNATIF 2017: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan informatika (BUKU 2)
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Sebagai salah satu upaya pengendalian susut non teknis di PT. PLN (Persero) Area Kuala Kapuas, bagian Transaksi Energi melakukan monitoring pelanggan Pascabayar dan Prabayar secara rutin. Monitoring yang dilakukan selama ini dilakukan secara manual dan tidak ada filterisasi untuk data yang sudah diperiksa sehingga pemeriksaan kadang dilakukan berulang kali.  PT. PLN (Persero) Area Kuala Kapuas terdiri dari 6 rayon, dimana tiap rayon juga bertanggung jawab untuk melakukan monitoring pelanggan di wilayahnya. Mengingat bahwa petugas yang menggunakan sistem monitoring bukan hanya petugas lapangan melainkan juga petugas yang berada di kantor maka sistem ini menerapkan manajemen transaksi yang melayani multiuser. Sistem yang multiuser ini mengharuskan adanya sebuah penanganan transaksi ketika satu atau beberapa user akan write dan atau read data secara bersamaan. Hal ini dilakukan untuk menghindari masalah proses konkuren seperti diantaranya The Lost Update Problem, The Uncommited Dependency (Dirty Read) Problemdan The Inconsistent Analysis Problem. Sehingga diperlukan manajemen transaksi untuk mengatur kelancaran dari tiap action yang dilakukan oleh user sistem terhadap data. Metode two phase locking yang digunakan akan memberikan lock bagi tiap transaksi yang akan mengakses data, baik read atau write data. Sehingga tiap transaksi akan dibuat menunggu sampe lock dilepaskan untuk dapat mengubah data. Pada penelitian kali ini, Penulis akan mencoba protokol  yang sama pada basis data Oracle, dimana Oracle juga mendukung  kontrol untuk concurrency dengan teknik ‘FOR UPDATE’. Berdasarkan ujicoba pada permasalahan the lost of update menggunakan teknik FOR UPDATE pada basis data Oracle terbukti dapat menjamin konsistensi data hasil monitoring pelanggan.  Kata Kunci: sistem monitoring  PLN, two phase locking, manajemen transaksi
IMPLEMENTASI INVERTED INDEX DENGAN SISTEM MANAJEMEN BASISDATA UNTUK MENDUKUNG MODEL PEMEROLEHAN BOOLEAN JB Budi Darmawan
Semantik Vol 1, No 1 (2011): Prosiding Semantik 2011
Publisher : Semantik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (343.663 KB)

Abstract

Sistem pemerolehan informasi menawarkan kemampuan menyediakan informasi yang dibutuhkan pemakai. Kebanyakan sistem pemerolehan informasi dan mesin pencari web menggunakan inverted index yang terbukti sangat efisien untuk menjawab query. Implementasi sistem pemerolehan menggunakan sistem manajemen basisdata akan memperoleh kelebihan yang ditawarkan oleh RDBMS. Dalam paper ini penelitimencoba melakukan penerapan inverted index ke dalam RDBMS untuk mendukung model pemerolehan boolean untuk operasi dasar AND, OR dan NOT. Operasi SQL didukung dengan operasi relational algebra dicoba diterapkan pada RDBMS untuk mendukung query seperti yang diharapkan saat menggunakaninverted index. Ujicoba dengan menggunakan corpus 5336 dokumen berita teknologi menghasilkan hampir 2 juta baris untuk penerapan inverted index ke dalam RDBMS. Implementasi operasi boolean dasar AND, OR atau NOT menunjukkan bahwa peningkatan jumlah operator boolean yang digunakan dari nol sampai enam membutuhkan waktu yang meningkat secara linier dengan tingkat korelasi di atas 0,99. Dengan spesifikasi sistem yang digunakan, untuk query dengan kata yang dimiliki sekitar 1 sampai 2 dokumen, waktu yang dibutuhkan untuk penggunaan satu operator sekitar 0,042 detik sampai sekitar 0,145 detik untuk enam operator. Sedangkan untuk query dengan kata yang dimiliki sekitar 5000 dokumen, waktu yang dibutuhkan untuk penggunaan satu operator sekitar 0,458 detik sampai sekitar 1,989 detik untuk enam operator. Salah satu alternatif penerapan inverted index ini dapat digunakan pada sistem yang sesuaidengan kebutuhan.Kata Kunci : Inverted index, Sistem pemerolehan boolean, DBMS, RDBMS
IMPLEMENTASI INVERTED INDEX DENGAN SISTEM ORDBMS MENGGUNAKAN COLLECTION UNTUK MENDUKUNG MODEL PEMEROLEHAN BOOLEAN JB Budi Darmawan
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2011
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Inverted index yang diterapkan pada kebanyakan sistem pemerolehan informasi dan mesin pencari web terbukti sangat efisien untuk menjawab query. Implementasi sistem pemerolehan menggunakan sistem manajemen basisdata akan memperoleh kelebihan yang ditawarkan. Dalam paper ini peneliti mencoba melakukan penerapan inverted index ke dalam ORDBMS untuk mendukung model pemerolehan boolean untuk operasi dasar AND, OR dan NOT. Operasi SQL dengan operasi relational algebra dicoba diterapkan pada ORDBMS untuk mendukung query seperti yang diharapkan saat menggunakan inverted index. Ujicoba denganmenggunakan corpus 5336 dokumen berita teknologi dalam eksperimen di laboratorium menghasilkan hampir 51262 term untuk penerapan inverted index ke dalam RDBMS. Implementasi operasi boolean dasar AND, OR atau NOT menunjukkan bahwa peningkatan jumlah operator boolean yang digunakan dari nol sampai enam membutuhkan waktu yang meningkat secara linier dengan tingkat korelasi di atas 0,99. Dengan spesifikasi sistem yang digunakan, untuk query dengan kata yang dimiliki sekitar 1 sampai 2 dokumen, waktu yang dibutuhkan untuk penggunaan satu operator sekitar 0,073detik sampai sekitar 0,203 detik untuk enam operator. Sedangkan untuk query dengan kata yang dimiliki sekitar 5000 dokumen, waktu yang dibutuhkan untuk penggunaan satu operator  sekitar 0,094 detik sampai sekitar 0,474 detik untuk enam operator.
SISTEM MONITORING PELANGGAN PASCABAYAR DAN PRABAYAR TBT MENERAPKAN MANAJEMEN TRANSAKSI MENGGUNAKAN METODE TWO PHASE LOCKING Ni Putu Novita Puspa Dewi; JB Budi Darmawan
Prosiding SNATIF 2017: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan informatika (BUKU 2)
Publisher : Prosiding SNATIF

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

Abstract

Abstrak Sebagai salah satu upaya pengendalian susut non teknis di PT. PLN (Persero) Area Kuala Kapuas, bagian Transaksi Energi melakukan monitoring pelanggan Pascabayar dan Prabayar secara rutin. Monitoring yang dilakukan selama ini dilakukan secara manual dan tidak ada filterisasi untuk data yang sudah diperiksa sehingga pemeriksaan kadang dilakukan berulang kali.  PT. PLN (Persero) Area Kuala Kapuas terdiri dari 6 rayon, dimana tiap rayon juga bertanggung jawab untuk melakukan monitoring pelanggan di wilayahnya. Mengingat bahwa petugas yang menggunakan sistem monitoring bukan hanya petugas lapangan melainkan juga petugas yang berada di kantor maka sistem ini menerapkan manajemen transaksi yang melayani multiuser. Sistem yang multiuser ini mengharuskan adanya sebuah penanganan transaksi ketika satu atau beberapa user akan write dan atau read data secara bersamaan. Hal ini dilakukan untuk menghindari masalah proses konkuren seperti diantaranya The Lost Update Problem, The Uncommited Dependency (Dirty Read) Problemdan The Inconsistent Analysis Problem. Sehingga diperlukan manajemen transaksi untuk mengatur kelancaran dari tiap action yang dilakukan oleh user sistem terhadap data. Metode two phase locking yang digunakan akan memberikan lock bagi tiap transaksi yang akan mengakses data, baik read atau write data. Sehingga tiap transaksi akan dibuat menunggu sampe lock dilepaskan untuk dapat mengubah data. Pada penelitian kali ini, Penulis akan mencoba protokol  yang sama pada basis data Oracle, dimana Oracle juga mendukung  kontrol untuk concurrency dengan teknik ‘FOR UPDATE’. Berdasarkan ujicoba pada permasalahan the lost of update menggunakan teknik FOR UPDATE pada basis data Oracle terbukti dapat menjamin konsistensi data hasil monitoring pelanggan.  Kata Kunci: sistem monitoring  PLN, two phase locking, manajemen transaksi
PELATIHAN PEMBUATAN MEDIA AJAR DAN SIMULASI UJIAN ANBK BERBASIS DARING Vittalis Ayu; Bambang Soelistijanto; Henricus Agung Hernawan; J.B. Budi Darmawan; Bernadeta Wuri Harini; Martanto Martanto
ABDIMAS ALTRUIS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 5, No 1 (2022): April 2022
Publisher : Universitas Sanata Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24071/aa.v5i1.3910

Abstract

The education sector is one of the most impacted areas of the COVID-19 pandemic. Schools, which generally hold offline meetings, now have to transform into online sessions. With this pandemic, the teaching process must be "forced" to be online. The assignment model is usually given in physical mode (questions on paper, done and collected) is no longer relevant because of the limitations of physical meetings. On the other hand, students need an explanation from the teacher directly because they are familiar with the context of offline learning. Judging from the lack of computer ownership, whether owned by students or their parents, the technological literacy of the student and the teacher is required to carry out this teaching and learning process properly. To answer this problem, the Informatics and Electrical Study Program at Sanata Dharma University held training activities for making teaching media for SD Negeri Sawah teachers, who ultimately played an important role in improving teachers' technological literacy in carrying out online learning. In addition, at the school's request, we also held a phase 2 training targeting fourth-graders in preparation for the ANBK, a computer-based national exam they had to pass in the following year, which successfully increased the student's confidence to sit the test. 
Klasifikasi Sentiment Tweet Pelanggan IndiHome Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes Sigit Pamungkas; J.B. Budi Darmawan
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2022: SNESTIK II
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (150.86 KB) | DOI: 10.31284/p.snestik.2022.2720

Abstract

Selama pandemi Covid-19 banyak kegiatan sekolah maupun kantor yang dilakukan secara daring. Diperlukan jaringan internet untuk mendukung kegiatan tersebut, maka banyak orang yang berinisiatif untuk berlangganan layanan internet IndiHome. Banyak pelanggan yang merasa tidak puas dengan pelayanan IndiHome dengan menuliskan tweet di Twitter. Diperlukan sentiment analysis pada komentar tweet untuk mengevaluasi layanan IndiHome berdasarkan opini pelanggan. Dengan menggunakan metode Multinomial Naive Bayes diterapkan untuk klasifikasi sehingga menghasilkan akurasi optimal. Pada klasifikasi Multinomial Naive Bayes fitur diasumsikan diambil dari distribusi Multinomial sederhana. Proses analisis sentimen terdiri dari proses labeling data menggunakan VADER Lexicon, lalu pre-processing, selanjutnya akan dihitung jumlah term frequency dan documen frequency. Data akan dibagi menjadi data training dan testing menggunakan K-fold Cross Validation serta klasifikasi teks menggunakan Multinomial Naive Bayes dengan mencari nilai probabilitas tertinggi. Pengujian terdiri dari perbandingan jumlah data training dan data testing dengan menggunakan variasi k-fold untuk memperoleh nilai rata-rata akurasi terbaik terdapat pada variasi 11 fold yaitu sebesar 76,07%.
SISTEM REKOMENDASI VIDEO GAME BERBASIS CONTENT-BASED FILTERING DENGAN MENERAPKAN KLASIFIKASI MULTILABEL MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY Stanislaus Suryo Anggoro Nuswantoro; J.B. Budi Darmawan
Science and Technology (SciTech) The 3rd National Seminar and Proceedings Scitech 2024
Publisher : Science and Technology (SciTech)

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

Abstract

Information about games will continue to grow as technology develops. Information that is too fast to develop and be accepted by ordinary people then becomes overloaded. One solution to this problem is a recommendation system. However, due to the ever-increasing information, the recommendation system process time is longer. Classification can help the recommendation system in grouping the game information into various categories.Therefore, the purpose of this study is to compare the recommendation results and processing time of a game recommendation system with classification and without classification. The data used is game data from the STEAM platform. The recommendation system method used is content-based filtering by comparing a keyword with a game description. For its classification, it uses multilabel classification using the LSTM model. The games will be classified according to their genre using the LSTM model. As a result, the unclassified content-based filtering recommendation system resulted in an average precision of 60%, and an average processing time of 9.72 seconds. Then in the classification, the best model LSTM was obtained with an accuracy of 50.7%. With the obtained model, it is then used in a Content-Based Filtering recommendation system that produces an average precision of 55%, and an average processing time of 2 seconds.Information about games will continue to grow as technology develops. Information that is too fast to develop and be accepted by ordinary people then becomes overloaded. One solution to this problem is a recommendation system. However, due to the ever-increasing information, the recommendation system process time is longer. Classification can help the recommendation system in grouping the game information into various categories.Therefore, the purpose of this study is to compare the recommendation results and processing time of a game recommendation system with classification and without classification. The data used is game data from the STEAM platform. The recommendation system method used is content-based filtering by comparing a keyword with a game description. For its classification, it uses multilabel classification using the LSTM model. The games will be classified according to their genre using the LSTM model. As a result, the unclassified content-based filtering recommendation system resulted in an average precision of 60%, and an average processing time of 9.72 seconds. Then in the classification, the best model LSTM was obtained with an accuracy of 50.7%. With the obtained model, it is then used in a Content-Based Filtering recommendation system that produces an average precision of 55%, and an average processing time of 2 seconds.
Co-Authors Ayu, Vittalis Bambang Soelistijanto Bernadeta Wuri Harini Dewi, Ni Putu Novita Puspa Henricus Agung Hernawan Martanto Martanto Ni Putu Novita Puspa Dewi Sigit Pamungkas Stanislaus Suryo Anggoro Nuswantoro