Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.264
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Sistem Komputer TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) International Journal of Advances in Intelligent Informatics Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Indonesia Symposium on Computing IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri JSiI (Jurnal Sistem Informasi) Jurnal Teknologi dan Informasi Jurnal Mantik Ihsan: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Applied Data Sciences Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics eProceedings of Applied Science eProceedings of Engineering Jurnal INFOTEL
Alfian Akbar Gozali
Telkom University
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences

Published : 46 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1   2 
Analisis Dan Implementasi Probabilistic Partnership Index (ppi) Pada Laplacian Centrality Dalam Social Network Analysis Muliadi Angga Wicaksono; Kemas Rahmat Saleh Wibowo; Alfian Akbar Gozali
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Social network digunakan sebagai media penghubung antar individu untuk dapat saling berkomunikasi tak terbatas oleh jarak dan waktu. Salah satu social network yang populer saat ini adalah Twitter. Adanya hubungan relasi atau interkasi yang terjadi antar individu dalam social network dapat dipetakan dalam sebuah graf. Graf yang akan digunakan adalah graf tak berarah dan berbobot. Relasi atau hubungan yang terjadi antar individu yang terbentuk dalam graf tersebut dapat dihitung dengan menerapkan centrality measurement. Centrality measurement digunakan untuk mengukur tingkat pengaruh individu dalam suatu jaringan sosial. Setiap hubungan atau relasi yang terbentuk perlu dilakukan pembobotan agar hasil centrality yang diperoleh dapat menggambarkan kondisi sebenarnya. Metode pembobotan yang digunakan adalah Probabilistic Partnership Index (PPI). Sedangkan untuk mengukur centrality tersebut menggunakan metode Laplacian centrality. Dengan menerapkan PPI sebagai metode pembobotan pada pengukuran Laplacian centrality diharapkan akan diperoleh nilai centrality yang menggambarkan kondisi sebenarnya sehingga dapat diketahaui tingkat individu yang berpengaruh pada suatu jaringan sosial. Kata Kunci : Social Network, centrality measurement, laplacian centrality, probabilistic partnership index (PPI).
Klasifikasi Suara Burung Lovebird Dengan Algoritma Fuzzy Logic Tedy Gumilang Sejati; Achmad Rizal; Alfian Akbar Gozali
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Pada tugas akhir ini, dilakukan penelitian untuk mengklasifikasikan suara lovebird menjadi tiga kelas yaitu suara kelas A, suara kelas B, dan suara kelas C. Pengklasifikasiaan suara lovebird ini dilakukan melalui tahap audio processing. Tahapan yang dilakukan untuk proses klasifikasi suara lovebird, meliputi : pre- processing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah STFT(Short Time Fourier Transform) dengan menganalisis spectrogram serta menggunakan klasifikasi Fuzzy Logic. Berdasarkan hasil pengujian, spectrogram memberikan nilai ekstraksi ciri yang cukup akurat dengan waktu komputasi yang terhitung cepat. Hasil dari penelitian tugas akhir ini adalah mendapatkan tingkat akurasi mencapai 92,16% dengan waktu komputasi 0,1886 detik dan kategori MOS baik. Diharapkan dengan kemampuan sistem ini, dapat membantu para kicau mania dan juri burung berkicau sehingga dapat dijadikan standar akurasi yang tepat dalam mengkasifikasikan suara lovebird. Kata kunci : suara lovebird, kicau mania, spektrogram, algoritma fuzzy logic.
Implementasi Fulltext Indexing pada Dokumen Elektronik dengan Algoritma B-Tree Diken Pradana Putra; Eko Darwiyanto; Alfian Akbar Gozali
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dokumen merupakan sumber informasi yang mengandung fakta penting dari suatu kejadian atau keadaan tertentu dan dokumen tersebut menjadi suatu informasi penting bagi suatu instansi. Penggunaan dokumen elektronik sudah menggeser penggunaan dokumen konvensional yang memakai kertas sebagai bentuk fisiknya. Pengelolaan dokumen elektronik dapat dilakukan dengan menyimpannya pada media penyimpanan offline (media magnetik dan media optik) maupun online (database online dan cloud storage) yang mana keduanya memiliki fungsi indexing sebagai metode pengelolaannya. Salah satu metode indexing untuk meng-index teks biasa agar mengurangi kapasitas pemakaian storage dan meningkatkan kinerja searching adalah Fulltext Indexing. Dalam Fulltext Indexing indeks disimpan dalam struktur Balance Search Tree (B-Tree), dimana struktur penyimpanan database ini memudahkan Indexing dan Searching dokumen.Hasil penelitian Tugas Akhir ini adalah pengimplementasian Fulltext Indexing dan struktur B-Tree membuat sistem pengelolaan dokumen elektronik menjadi lebih cepat 0,3 kali dibandingkan tanpa pengimplementasian kedua metode tersebut dengan perbandingan jumlah kata ter-index dengan jumlah kata dari jumlah dokumen yang ditentukan adalah 1:8,6. Kata Kunci : Dokumen Elektronik, Fulltext Indexing, B-Tree
Analisa Dan Implementasi Graph Summarization Dengan Metode Canal Wisnu Riyan Pratama Putra; Kemas Rahmat Saleh Wiharja; Alfian Akbar Gozali
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstract— Pemodelan data menggunakan graph telah diterapkan oleh banyak aplikasi dan sistem berskala besar dalam berbagai bidang. Data tersebut direpresentasikan sebagai graph dengan node yang mewakili sebuah objek dan edge menandakan hubungan antara dua objek. Untuk memahami karakteristik graph, maka dibutuhkan teknik graph summarization. Pada penelitian ini digunakan metode CANAL (Categorization of Attributes with Numerical Values based on Attribute Values and Link Structures of Nodes) untuk meringkas graph. Metode ini merupakan pengembangan dari metode Aggregation-Based Graph Summarization yang melakukan peringkasan dengan mengelompokkan serta menggabung node kedalam sebuah super node kemudian mengggali pengetahuan dari data untuk menemukan cutoff yang digunakan dalam pengelompokan node secara otomatis. Metode CANAL memperbaiki metode graph summarization SNAP dan k-SNAP yang masih mempunyai kelemahan dalam menangani data dengan atribut numerik[2]. Kedua metode tersebut hanya dapat menangani categorical node attribute, sehingga ketika dihadapkan dengan atribut numerik pengguna masih harus melakukan pengelompokan secara manual berdasarkan pengetahuan mereka terhadap data yang digunakan. Hasil dari sistem yang akan dibangun merupakan sebuah graph summary yang merepresentasikan pattern hubungan antar kelompok dalam ringkasan. Pattern tersebut dapat digunakan untuk membantu memahami informasi yang tersembunyi didalam graph asli. Dari summary yang dihasilkan oleh metode CANAL kemudian dinilai kualitasnya dan dibandingkan dengan kualitas summary dengan cutoff manual. Perbandingan tersebut menunjukkan bahwa kualitas summary dari CANAL memiliki kualitas baik yang setara dengan kualitas summary dengan cutoff manual. Keywords—graph summarization, Aggregation-Based Graph Summarization, node attribute, link structure, interestingness measure.
Implementasi Prinsip MDL untuk Kompresi Graph Database Menggunakan Algoritma Greedy Harris Febryantony Z; Kemas Rahmat Saleh Wiharja; Alfian Akbar Gozali
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Graph secara konsep merupakan abstraksi yang secara fundamental telah lama dipakai, yang memungkinkan untuk memodelkan pada sistem di dunia nyata. Begitu pula pada data, data jenis apapun dapat dimodelkan relasi antar data tersebut menggunakan graph. Graph database diadopsi untuk memudahkan dan membantu dalam memahami, memodelkan, serta menganalisis suatu proses. Graph database sangat cocok digunakan pada data bersifat tidak terstruktur dan semi terstruktur dibanding relational database yang mana memiliki kelemahan jika data dan ukuran tabel bertambah menyebabkan kemungkinan join antar tabel sangat besar. Dalam aplikasinya jumlah data pada graph database semakin lama akan berkembang semakin besar menjadi jutaan bahkan miliaran node dan edge, sehingga cost untuk untuk melakukan analisa dan visualisasi graph databse menjadi sangat besar untuk kemampuan sistem saat ini. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut maka diperlukan suatu metode untuk mengurangi ukuran dari graph tetapi tetap menyimpan informasi-informasi penting dari graph. Dengan menerapkan prinsip Rissaenen’s Minimum Description Length (MDL) dan melakukan penggabungan secara greedy serta mengombinasikan dengan representasi graph G yang terdiri dari Graph Summary dan sebuah set Correction, maka dapat dihasilkan graph database yang dikompres dengan baik. Kata Kunci: graph database, graph summarization, graph representation, MDL principle, lossles, lossy, compression, greedy, Rissaenen’s Minimum Description Length
Co-Authors A, Subaveerapandiyan Abduh Husaini Batubara, Muhammad Abdul Raihan Achmad Rizal Ade Romadhony Adiwijaya Ahmad Ibrahim A.M Akmal Natakusuma Amir Hasanudin Fauzi Angelina Prima Kurniati Ardian Adam Alfarisyi Artanto Ageng Kurniawan Asri Erbenca Gegeh, Yolando Assyifa, Cynthia Bondan Ari Bowo Bq Desy Hardianti Bq Desy Hardianti Chikal Fachdiana Citra Pangestu Diken Pradana Putra Diska Yunita Eko Darwiyanto Elly Susilowati Emir Septian Sori Dongoran Fachri Pane, Syafrial Fahri Alfiansyah Fauzan, Muhammad Arief Gumilar, Ihshan Hariandi Maulid Harris Febryantony Z Hegar Aryo Dewandaru Hegar Aryo Dewandaru Hetti Hidayati I Gusti Bagus Ady Sutrisna Imelda Atastina J. Ratna Juita S Joshua Tanuraharja Julius Angger Satrio Wicaksono Kadek David Kurniawan Kemas Rahmat Saleh Wibowo Kemas Rahmat Saleh Wiharja Kusuma Handoyo, Amanda Putri Mahendra Dwifebri Purbolaksono Mahmud Dwi Sulistiyo Mira Kania Sabariah Muhammad Agung Agung Muhammad Idris Muhammad Iqbal Muliadi Angga Wicaksono Nunit Prihatoni Siregar Nur Ghaniaviyanto Ramadhan Pangestuaji Widodo, Akhdan Pratami, Rahmat Prawita, Fat'hah Noor Prawita, Fathah Noor Rafie Novianto Sudrajat Ramdana Putra, Haidar Rashid Ria Aniansari Ruhallah, Muhammad Lutfi Shigeru Fujimura Syafrial Fachri Pane, Syafrial Fachri Tedy Gumilang Sejati Warih Maharani Wisnu Riyan Pratama Putra Yudhono, Efwandha Yusuf Basqara, Muhammad