Articles
<![CDATA[Algoritma Fast Wavelet Transform (FWT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) pada Sistem Watermarking untuk Deteksi dan Recovery Citra Medis Termodifikasi ]]>
<![CDATA[Dany Dwi Prayoga]]>;
<![CDATA[Adiwijaya Adiwijaya]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro]]>
<![CDATA[ Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Indonesia Symposium on Computing ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Seiring perkembangan teknologi dan informasi data digital sudah sangat umum digunakan, khususnya data digital berupa citra. Dibalik manfaat dari penyimpanan data dalam bentuk digital juga terdapat sisi negatifnya yaitu, mudahnya dilakukan modifikasi terhadap data digital tersebut. Terutama citra medis digital sangat diperlukan keaslian datanya karena mengandung informasi penting dari seorang pasien. Sehingga perlu dibuat sebuah sistem untuk menjamin keaslian dari suatu citra medis digital. Teknik watermarking dapat digunakan sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Penyisipan ciri khusus atau biasa disebut watermark kedalam suatu citra yang dilindungi dapat menjamin keaslian data. Dalam penelitian ini akan diimplementasikan teknik watermarking menggunakan algoritma Fast Wavelet Transform (FWT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC). AMBTC sendiri merupakan pengembangan dari metode Block Truncation Coding (BTC) yang digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri. Berdasarkan analisis hasil pengujian, sistem watermarking yang telah dibangun dapat menghasilkan kualitas citra ber-watermark yang baik yaitu rata-rata PSNR sebesar 60,77 dB. Lokasi terbaik penyisipan 3 bit watermark dalam subband HL (High Low) dan LH (Low High) hasil transformasi FWT pada bit ke 16, 17, dan 18. Sistem juga dapat melakukan deteksi dari 2 tipe serangan yang dilakukan noise dan sharpening serta dapat melakukan perbaikan pada citra ber-watermark yang mengalami modifikasi. Â ]]>
<![CDATA[Implementasi Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) pada Skema Watermarking untuk Deteksi dan Recovery Citra Medis Termodifikasi ]]>
<![CDATA[Dwi Yanita Apriliyana]]>;
<![CDATA[Adiwijaya Adiwijaya]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro]]>
<![CDATA[ Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Indonesia Symposium on Computing ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Teknologi yang semakin maju memudahkan manusia dalam melakukan pertukaran data digital berupa text, video, dan image (citra). Semakin mudahnya seseorang melakukan pertukaran data, maka semakin besar pula kemungkinan terjadinya modifikasi pada data tersebut. Salah satu bentuk data yang rentan terhadap modifikasi yaitu citra medis. Citra medis memberikan informasi tentang kondisi organ- organ tubuh manusia yang apabila terjadi modifikasi didalamnya akan menghilangkan keaslian dari citra tersebut. Teknik watermarking memberikan solusi untuk membuktikan keaslian dari citra digital. Dengan proses penyisipan watermark yang berupa ciri penting dari suatu citra, teknik watermarking dapat mendeteksi suatu citra yang termodifikasi kemudian memperbaiki citra tersebut. Fragile watermarking merupakan jenis watermarking untuk membuktikan keaslian suatu citra, dengan jenis watermarking tersebut sistem yang dibuat akan mendeteksi serangan yang diberikan kepada suatu citra. Skema watermarking digunakan untuk dapat menghasilkan ekstraksi ciri dari suatu citra sehingga dapat dideteksi dan diperbaiki citra medis termodifikasi. Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) akan menghasilkan ciri penting dan hasil ekstraksinya, yang sebelumnya terlebih dahulu dilakukan transformasi dengan metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Â ]]>
<![CDATA[Sistem Watermarking untuk Deteksi dan Recovery Citra Medis Termodifikasi Menggunakan Discrete Cosine Transform (DCT) dan Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC) ]]>
<![CDATA[Nida Mujahidah Azzahra]]>;
<![CDATA[Adiwijaya Adiwijaya]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro]]>
<![CDATA[ Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015 ]]>
Publisher : <![CDATA[Indonesia Symposium on Computing ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Citra medis merupakan salah satu citra yang disajikan dalam bentuk digital. Informasi pasien seperti hasil diagnosis medis disimpan dalam bentuk citra medis digital. Akan tetapi, citra medis digital tersebut mudah mengalami kerusakan akibat pendistribusiannya, bahkan sengaja dirusak atau dimodifikasi. Dengan kemudahan mendapatkan tools pengolahan citra, citra medis digital mudah dilakukan modifikasi untuk tujuan tertentu. Hal ini akan meragukan keaslian citra medis tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang mampu mendeteksi keaslian suatu citra medis digital. Watermarking merupakan solusi untuk mendeteksi keaslian citra medis digital tersebut. Dengan menyisipkan watermark yang bersifat fragile, sistem yang dibuat dapat mendeteksi bagian termodifikasi. Watermark yang disisipkan berupa ciri-ciri penting dari citra medis digital yang diperoleh dengan metode Absolute Moment Block Truncation Coding (AMBTC). Hasil dari proses ambtc kemudian disisipkan pada domain frekuensi menggunakan transformasi Discrete Cosine Transform (DCT). Dengan menggunakan AMBTC, citra medis digital yang mengalami modifikasi dapat dideteksi dan diperbaiki. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi dan memperbaiki citra medis digital dengan modifikasi salt and pepper pada parameter alpha 0.1. Parameter performansi yang digunakan untuk mengukur kualitas citra adalah Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dan Error Rate. Â ]]>
<![CDATA[Performance Evaluation of Various Phase Change Materials for Thermal Energy Storage of A Solar Cooker via Numerical Simulation ]]>
<![CDATA[Tarwidi, Dede]]>;
<![CDATA[Murdiansyah, Danang Triantoro]]>;
<![CDATA[Ginanjar, Narwan]]>
<![CDATA[ International Journal of Renewable Energy Development Vol 5, No 3 (2016): October 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Center of Biomass & Renewable Energy, Diponegoro University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.14710/ijred.5.3.199-210
<![CDATA[In this paper, thermal performance of various phase change materials (PCMs) used as thermal energy storage in a solar cooker has been investigated numerically. Heat conduction equations in cylindrical domain are used to model heat transfer of the PCMs. Mathematical model of phase change problem in the PCM storage encompasses heat conduction equations in solid and liquid region separated by moving solid-liquid interface. The phase change problem is solved by reformulating heat conduction equations with emergence of moving boundary into an enthalpy equation. Numerical solution of the enthalpy equation is obtained by implementing Godunov method and verified by analytical solution of one-dimensional case. Stability condition of the numerical scheme is also discussed. Thermal performance of various PCMs is evaluated via the stored energy and temperature history. The simulation results show that phase change material with the best thermal performance during the first 2.5 hours of energy extraction is shown by erythritol. Moreover, magnesium chloride hexahydrate can maintain temperature of the PCM storage in the range of 110-116.7°C for more than 4 hours while magnesium nitrate hexahydrate is effective only for one hour with the PCM storage temperature around 121-128°C. Among the PCMs that have been tested, it is only erythritol that can cook 10 kg of the loaded water until it reaches 100°C for about 3.5 hours.Article History: Received June 22nd 2016; Received in revised form August 26th 2016; Accepted Sept 1st 2016; Available onlineHow to Cite This Article: Tarwidi, D., Murdiansyah, D.T, Ginanja, N. (2016) Performance Evaluation of Various Phase Change Materials for Thermal Energy Storage of A Solar Cooker via Numerical Simulation. Int. Journal of Renewable Energy Development, 5(3), 199-210.http://dx.doi.org/10.14710/ijred.5.3.199-210]]>
<![CDATA[Topic Classification of Islamic Question and Answer Using Naïve Bayes and TF-IDF Method ]]>
<![CDATA[Aura Sukma Andini]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro Murdiansyah]]>;
<![CDATA[Kemas Muslim Lhaksmana]]>
<![CDATA[ Computer Engineering and Applications Journal Vol 10 No 3 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Sriwijaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (362.608 KB)
|
DOI: 10.18495/comengapp.v10i3.385
<![CDATA[Information spread through the internet is widely used by people to find anything. One of the most searched information on the internet is information related to Islamic religious knowledge. However, the large amount of information available from various sources makes it difficult for people to find the correct information. Previous researchers have researched this topic, but the dataset used only comes from one source. Therefore, in this study, a classification system for Islamic question and answer topics was built using the Naïve Bayes and TF-IDF methods. This study using 1000 question and answer article data taken from Islamic consultation websites, namely rumahfiqih.com and islamqa.info. The multi-class classification uses five categories which are manually labeled using the category classes on the website. From several test scenarios in this study, the Naïve Bayes classification method using TF-IDF (n-gram level) with a maximum feature of 1000 at a data separation ratio of 70:30 produces the highest accuracy of 81%. The 81% accuracy value was also generated by the SVM classification method, but the difference was in the SVM the highest accuracy value using TF-IDF (word level). It is expected that in the subsequent research will be used more website sources and the use of other classification and feature extraction methods with more optimal value than previous research.]]>
<![CDATA[OPTIMASI JARINGAN SENSOR NIRKABEL MENGGUNAKAN ALGORITMA TWO SUB-SWARMS PSO DISKRIT ]]>
<![CDATA[Danang Triantoro Murdiansyah]]>
<![CDATA[ Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 1 No. 1 (2016): March, 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Computing, Telkom University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21108/INDOJC.2016.1.1.36
<![CDATA[Pada paper ini diusulkan sebuah algortima berbasis PSO, yaitu Two Sub-Swarms PSO Diskrit atau disingkat dengan TSS PSO Diskrit, untuk memecahkan masalah konsumsi energi pada jaringan sensor nirkabel. Jarak yang jauh antara sensor nirkabel dan stasiun utama pada jaringan sensor nirkabel dapat menyebabkan energi pada sensor nirkabel cepat habis dan menurunkan umur pakai dari sensor nirkabel tersebut. Untuk memecahkan masalah konsumsi energi tersebut, metode klasterisasi dipilih. Dengan melakukan klasterisasi pada jaringan sensor nirkabel menjadi sejumlah klaster sensor nirkabel, masalah jarak yang jauh untuk transfer data dapat diatasi dan energi yang dibutuhkan oleh sensor nirkabel jauh berkurang. Pada proses klasterisasi akan dipilih sejumlah sensor nirkabel untuk menjadi sensor kepala atau disebut juga dengan cluster head. Simulasi menunjukan bahwa algoritma TSS PSO Diskrit dapat mencapai solusi yang baik dengan cepat dan menghasilkan efisiensi jarak transmisi sampai 95.36% dari transmisi jarak yang ditempuh dengan cara transmisi langsung. Performa algoritma TSS PSO Diskrit ini juga dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan AG (Algoritma Genetika) [1].]]>
<![CDATA[Optimasi Rute Angkutan Kota Secara Simultan Menggunakan Algoritma Exhaustive Search (Studi Kasus Sepuluh Trayek Kota Bandung) ]]>
<![CDATA[M. Hady Setiawan]]>;
<![CDATA[Mahmud Imrona]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro Murdiansyah]]>
<![CDATA[ Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 2 No. 2 (2017): September, 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Computing, Telkom University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21108/INDOJC.2017.2.2.178
<![CDATA[Angkutan kota merupakan salah satu sarana transportasi yang berfungsi untuk mengangkut penumpang dari tempat asal ke tempat tujuan. Saat ini, masyarakat lebih memilih menggunakan kendaraan pribadi dari pada menggunakan jasa angkutan kota yang disebabkan oleh beberapa faktor, salah satunya yaitu kurangnya ketersebaran rute trayek angkutan kota. Akibatnya penggunaaan kendaraan pribadi terutama kendaraan bermotor melebihi batas wajar sehingga menyebabkan kemacetan. Oleh karena itu, diperlukan optimasi rute trayek angkutan kota untuk mengatasi masalah tersebut. Ada dua sudut pandang yang diperhatikan dalam penelitian ini, yaitu: pemerintah (menginginkan tingkat ketersebaran rute trayek yang tinggi), dan sopir (menginginkan pendapatan yang tinggi). Pada penelitian ini dilakukan optimasi sepuluh trayek angkutan kota menggunakan algoritma exhaustive search dengan memperhatikan ketersebaran rute. Hasil dari penelitian ini menghasilkan peningkatan pendapatan sopir angkutan kota sebesar 57,25%, dan peningkatan ketersebaran rute sebesar 33,2 %.]]>
<![CDATA[Implementation of Naïve Bayes and Gini Index for Spam Email Classification ]]>
<![CDATA[Fikri Rozan Imadudin]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro Murdiansyah]]>;
<![CDATA[Adiwijaya]]>
<![CDATA[ Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 6 No. 1 (2021): April, 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Computing, Telkom University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34818/INDOJC.2021.6.1.452
<![CDATA[Email is a medium of information that is still frequently used by people today. At the moment email still has an endless problem that is spam email. Spam email is an email that can pollute, damage or disturb the recipient. In this study, we show the performance and accuracy of Multinomial Naïve Bayes (MNNB) and Complete Gini-Index Text (GIT) for use in spam email filtering. In this study, we used 6 cross-validations as testers for the built classification machines. We found that the average yield can exceed Multinomial Naïve Bayes without using feature selection which only uses 80000 features with a difference of 0.39%. Feature selection also increases speed during classification and can reduce features that are less relevant to the category to be classified.]]>
<![CDATA[Implementation of K-Means++ Algorithm for Store Customers Segmentation Using Neo4J ]]>
<![CDATA[Arief Chaerudin]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro Murdiansyah]]>;
<![CDATA[Mahmud Imrona]]>
<![CDATA[ Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 6 No. 1 (2021): April, 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Computing, Telkom University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34818/INDOJC.2021.6.1.547
<![CDATA[In the era of data and information, data has become one of the most useful and desirable things. Data can be useful information if the data is processed properly. One example of the results of data processing in business is by making customer segmentation. Customer segmentation is useful for identifying and filtering customers according to certain categories. Analysis of the resulting segmentation can produce information about more effective target market, more efficient budget, more accurate marketing or promotion strategies, and much more. Since segmentation aims to separate customers into several categories or clusters, a clustering algorithm can be used. In this research, customer segmentation is carried out based on the value of income and value of expenditure. The categorization method that will be used for this research is to use the K-Means ++ algorithm which is useful for determining clusters of the given data. In this study, the implementation of K-Means ++ is carried out using Neo4J. Then in this research, a comparison of K-Means ++ and K-Means is carried out. The result obtained in this study is that K-Means ++ has a better cluster than K-Means in term of silhouette score parameter.]]>
<![CDATA[Classification Model of Consumer Question about Motorbike Problems by Using Naïve Bayes and Support Vector Machine ]]>
<![CDATA[Ekky Wicaksana]]>;
<![CDATA[Danang Triantoro Murdiansyah]]>;
<![CDATA[Isman Kurniawan]]>
<![CDATA[ Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 6 No. 2 (2021): September, 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[School of Computing, Telkom University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34818/INDOJC.2021.6.2.561
<![CDATA[The motorbike plays an important role in supporting daily activity. The motorbike is known as one of the transportation modes that is frequently used in Indonesia. The number of motorbikes used in Indonesia is continuously increasing time by time. Hence, the occurrence of motorbike problems can affect community activity and disturb the economic condition in society. Since the problem of the motorbike can occur at any time, a prevention action is required by providing an online consultation platform. However, a classification model is required to handle a wide range of questions about the motorbike problem. By classifying those questions into a specific class of problems, the solution can be delivered to the consumer faster. In this study, we developed prediction models to classify consumer questions. The data set was collected from consumer questions regarding motorbike problems that are commonly occurring. The model was developed using two machine learning algorithms, i.e., Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). Text vectorization was performed by using the n-gram and term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) method. The results show that the SVM model with the uni-trigram model performs better with the value of accuracy and F-measure, which are 0.910 and 0.910, respectively.]]>
