Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.745
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Journal of ICT Research and Applications Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) eProceedings of Engineering Bulletin of Social Informatics Theory and Application LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika
Kemas Rahmat Saleh Wiharja
Telkom University
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Indonesia Symposium on Computing

 1 
Kompresi Basis Data Graph Menggunakan Power Graph Analysis Fauzi Aulia Rahman; Kemas Rahmat Saleh; Akbar Gozali
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Basisdata Graph adalah basisdata yang menggunakan stuktur graph dengan node dan edge untuk menyimpan data. Dalam basisdata graph, setiap relasi direpresentasikan dengan suatu edge yang menghubungkan node-node yang berelasi. Hal ini membuat pencarian terhadap suatu data dapat dilakukan secara traversal, sehingga waktu yang dibutuhkan menjadi lebih singkat. Namun, keberadaan edge untuk merepresentasikan setiap hubungan antara dua buah node ini menyebabkan ukuran basisdata graph menjadi besar. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibahas suatu metode untuk untuk mengkompresi basisdata graph agar dapat merepresentasikan data dengan jumlah edge yang lebih sedikit. Pada penelitian ini, metode Power Graph Analysis digunakan untuk mengompresi basisdata graph yang berisi data kolaborasi antar penulis jurnal ilmiah. Metode ini merubah suatu graph menjadi Power Graph, yang tidak merepresentasikan data dengan node dan edge lagi, melainkan power node dan power edge yang membentuk gugusan biclique, clique, dan stars. Power node merupakan sekumpulan node yang memiliki kesamaan tetangga, dicari dengan menggunakan metode Complete Linkage Hierarchical Clustering yang jarak antar clusternya dihitung berdasarkan Jaccard Index. Power node yang berhubungan dengan suatu power node lain dihubungkan dengan sebuah power edge. Power edge ditentukan dengan melakukan pencarian secara greedy terhadap hubungan antar power node yang mengabstraksi edge paling banyak. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa kompresi graph menjadi power graph dapat mengurangi jumlah edge hingga 82%, dengan conversion rate 24,92 dan database compression rate 74,17%.
Analisis Algoritma RP-GD dalam Kualitas Peringkasan Graf dari Basis Data Graf Defrianda Rizky Pranata; Kemas Rahmat Saleh Wiharja; Shaufiah Abdullah
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Basisdata graf merupakan representasi dari pemodelan suatu koleksi data yang terdiri dari Edges, Nodes, dan Properties untuk merepresentasikan dan menyimpan data. Bersifat index-free adjacency yang berarti bahwa setiap elemen berisi pointer langsung ke elemen yang berdekatan dan tidak memerlukan pencarian sederhana menggunakan indeks. Penulis menggunakan model database ini karena dapat merepresentasikan banyak data sehingga dapat dianalisis dan diambil kesimpulannya. Basisdata yang digunakan yaitu molekuler ikatan kimia dengan format penulisan SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System). Metode peringkasan yang penulis ambil adalah algoritma RP-GD yang efisien serta mampu meningkatkan kualitas peringkasan dan bisa merepresentasikan molekuler ikatan kimia dari dataset tersebut. Dari hasil pengujian dan analisis, terbukti algoritma RP-GD dapat digunakan dalam peringkasan basisdata graf, menghasilkan kualitas yang baik hasilnya. Parameter yang menunjukkan hasil tersebut adalah jumlah nodes dan edges hasil peringkasan lalu cakupan informasi serta rasio peringkasan. Variasi hasil peringkasan juga dapat dilakukan sesuai dengan minimum support yang diinginkan. Nilai cakupan informasi dari sebuah ringkasan basisdata graf berbanding lurus dengan nilai minimum support yang diberikan, sedangkan rasio peringkasan berbanding terbalik dengan nilai minimum support yang diberikan.  
Implementasi dan Analisis Performansi Mapreduce di Lingkungan Sistem Basis Data Berbasis Dokumen Terdistribusi Homogen Hegar Aryo Dewandaru; Kemas Rahmat Saleh; Alfian Akbar Gozali
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Pada sebuah perusahaan besar, sangatlah penting untuk memiliki manajemen sistem basisdata yang mampu menampung seluruh data dan dokumen milik karyawan. Data tersebut akan sangat besar sehingga tidak akan memunkinkan untuk ditampung oleh single server. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, data yang sangat besar itu dapat didistribusikan ke dalam beberapa cluster. Di lingkungan terdistribusi inilah implementasi dari metode MapReduce akan sangat bermanfaat bagi sistem. MapReduce adalah sebuah operasi untuk menyelesaikan masalah yang mirip dengan algoritma divide and conquer. Sesuai dengan namanya, MapReduce terdiri dari proses map (pemetaan) suatu data dan reduce (pengurangan) yang berakhir pada penggabungan data-data yang sama.
Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian terhadap performansi MapReduce di lingkungan sistem basisdata terdistribusi homogen. Untuk membangun lingkungan tersebut, sebelumnya harus dilakukan pengecekan terhadap setiap komputer yang digunakan. Pastikan bahwa seluruh komputer memiliki spesifikasi perangkat lunak dan keras, serta manajemen sistem basisdata yang sama. Setelah itu, dataset yang berbasis dokumen harus di-import ke database komputer yang berperan sebagai master. Kemudian, dengan menggunakan metode sharding, setiap node akan diberi peran: master akan berberan sebagai router, satu node sebagai config server, dan sisanya sebagai shard server sehingga terbentuklah lingkungan sistem basisdata berbasis dokumen terdistribusi homogen. Dataset kemudian akan didistribusikan ke setiap shard. Akhirnya, query MapReduce akan dijalankan dan diuji di single server dan 3 arsitektur distributed database yang berbeda untuk diteliti performansinya.
Dari hasil pengujian yang dilakukan, dapat dilihat bahwa MapReduce bekerja lebih baik di lingkungan terdistribusi dibandingkan dengan pada single server. Kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa sistem basisdata terdistribusi meningkatkan performansi MapReduce.  
Co-Authors A. Nurul Istiqamah Ade Romadhony Adiwijaya Ahmad Ridwan Rezani Akbar Gozali Akbar Gozali Alfian Akbar Gozali Anisa Herdiani Aufa Bil Ahdi P Ayuningtyas, Shinta Cyntia Barawi, Mohamad Hardyman Dana Sulistiyo Kusumo Danang Triantoro Murdiansyah Defrianda Rizky Pranata Donny Faturrachman Emir Septian Sori Dongoran Fadhil Wisnu Ramadhan Fauzi Aulia Rahman Fauzi Aulia Rahman Fhira Nhita Fikriansyah, Muhammad Arya Fitriyani Fitriyani Gede Agung Ary Wisudiawan Gia Septiana Wulandari Hadyan Arif Hafizh, Raihan Atsal Harris Febryantony Z Hegar Aryo Dewandaru Hegar Aryo Dewandaru I Gusti Bagus Ady Sutrisna Ibnu Asror Ilham Kamil Noviandi Imelda Atastina Irvan Nur Aziz Isjhar Kautsar Ludovica Gorganusa Lukman Arie Susanto Mira Kania Sabariah Mochammad Fitrah Eka Pramudita Mohamad Fauzy Mohammad Fauzy Muhammad Ramadhan Gandidi Muhammad Zakiyullah Romdlony Nitamayega Nitamayega Nungki Selviandro Nunit Prihatoni Siregar Nurzakiah, Azmi othman, mohd kamal Ramadhanti, Aisyah Dliya Ramanti Dharayani Riche Julianti Wibowo Shaufiah . Shinta Yulia Puspitasari Taufiqurrahman Taufiqurrahman Tiwa Ramdhani Wijaya, Dewa Made Wisnu Riyan Pratama Putra Yustiawan, Yoga