Articles
11 Documents
Search results for
, issue
"Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019"
:
11 Documents
clear
<![CDATA[IDENTIFIKASI MATAN HADITS MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN ALGORITMA KNUTH MORRIS PRATT BERBASIS WEB ]]>
<![CDATA[Munandar, Aris]]>;
<![CDATA[Amrizal, Victor]]>;
<![CDATA[Arini, A -]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (353.13 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8477
<![CDATA[Proses penentuan kesahihan hadits adalah proses yang memerlukan masa yang panjang, karena proses tersebut dilakukan secara manual. Penyidik hadits perlu merujuk dari satu kitab ke kitab lain. Oleh karena itu, untuk memudahkan pencarian hadits dibutuhkan sistem identifikasi hadits. Penelitian ini menggunakan metode natural language processing melalui tahap tokenizing, filtering, dan analisis serta algoritma knuth morris pratt. Menggunakan natural language processing sistem mampu memahami teks hadits yang dimasukan oleh setiap pengguna. Dengan menggunakan algoritma knuth morris pratt, dapat memberikan kemudahan dalam pencarian teks matan hadits yang memiliki kemiripan. Sehingga sistem mampu menghasilkan hadits yang sesuai dengan harapan dan dapat mengetahui kevalidasian hadits tersebut.]]>
<![CDATA[Pengukuran Kinerja Jaringan IPTV Berbasis QoE 2. Menggunakan Metode ITU-T G1070 ]]>
<![CDATA[hantoro, kusdarnowo]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (5164.021 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8283
<![CDATA[Meningkatnya popularitas berbagai layanan video khususnya melalui layanan TV berbasis internet seperti IPTV telah membuat studi tentang Quality of Experience (QoE) menjadi penting. ITU-T G-1070 mendefinisikan QoE sebagai ukuran untuk mengevaluasi kualitas layanan seperti yang dirasakan oleh pengguna akhir. Berbagai faktor teknis dan non-teknis mempengaruhi ukuran kualitas baru ini. Di antara faktor-faktor ini adalah yang terkait dengan persiapan layanan, pengiriman dan presentasi ke public. Ini membuat tugas mempertahankan QoE pada tingkat yang dapat diterima menjadi tantangan. Arsitektur yang lebih menjanjikan diperlukan untuk memenuhi kepuasan pengguna dan menjaga minat penyedia layanan Model arsitektur berlapis diarahkan pada cakupan lapisan infrastruktur jaringan IPTV yang terdiri dari kesiapan layanan (headend), pengiriman (core network) dan presentasi layanan ke public (access network). Tingkat kualitas di tiap lapisan dinilai dari QoEnya. Pengujian dilakukan secara langsung (empiris) dengan cara mengalirkan video dengan bit rate antara 1000 hingga 8000 kbps. Pada masing-masing lapisan jaringan dilakukan pengukuran data-data QoS. Selanjutnya dihitung QoEnya menggunakan ITU-T G.1070 dan membanding-komputerkan video dengan hasil pengukuran ITU-T G.1070. Kontribusi dari makalah ini adalah untuk mengoptimalkan layanan streaming video secara empiris untuk antisipasi terhadap masalah degradasi QoE dalam jaringan dengan mengendalikan penerimaan di tiap lapisan.]]>
<![CDATA[ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK MEMPREDIKSI BEBAN LISTRIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus PT. PLN Regional Sumatera Barat) ]]>
<![CDATA[Anggi Hadi Wijaya]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1000.788 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8280
<![CDATA[Abstrak - PT PLN Regional Sumatera Barat merupakan sebuah Badan Usaha Milik Negara yang bergerak dalam bidang penyediaan Sumber daya Listrik di sumatera Barat. Prediksi kebutuhan listrik dimasa yang akan mendatang merupakan sebuah bagian terpenting, dalam rangka terpenuhinya kebutuhan listrik di sumatera Barat. Artiffial Neural Network menggunakan metode Backpropagation yang diterapkan dalam penelitian ini untuk memprediksi kebutuhan beban listrik, diharapkan dapat membantu dalam memecahkan masalah ini. Prediksi beban pemakaian listrik ini di pengaruhi oleh data input jumlah daya dan pelanggan dari berbagai macam sektor sehingga di ketahui jumlah beban listrik sebagai target. Data yang digunakan adalah data laporan penjualan aliran listrik dari tahun 2012 - 2016 PT. PLN Regional Sumatera Barat. Implemetasi dari artificial Neural Network metode backpropagation menggunakan Matlab 8.5 sebagai Software pendukung.]]>
<![CDATA[Analisis Bukti Digital SSD NVMe pada Sistem Operasi Proprietary Menggunakan Metode Static Forensics ]]>
<![CDATA[Imam Riadi]]>;
<![CDATA[Sunardi Sunardi]]>;
<![CDATA[Abdul Hadi]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1187.15 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8217
<![CDATA[Kasus kejahatan komputer di Indonesia naik setiap tahunnya. Dalam 10 tahun terakhir terdapat 563 kasus kejahatan dengan total jumlah barang bukti elektronik sebanyak 3.130 unit. Bukti digital sangat penting untuk membuktikan kasus penyidikan kejahatan komputer yang melibatkan perangkat media penyimpanan. Teknologi media penyimpanan yang baru saat ini adalah Solid State Drive Non-volatile Memory Express (SSD NVMe). Secara default sistem operasi Windows 10 terapasang fitur TRIM dengan mode enable, fitur otomatis menghapus data lama pada sebuah sektor sebelum ditempatkan data baru, sehingga SSD NVMe akan membaca data secara optimal. Akan tetapi dengan adanya fungsi TRIM pada SSD NVMe memiliki efek negatif pada analisis forensik khususnya pada recovery data. Tujuan penelitian melakukan kemampuan tools forensics untuk mengembalikan bukti digital pada SSD NVMe TRIM enable dan disable. Metode yang digunakan static forensics dengan tool akuisisi FTK Imager dan tools analisis Autopsy dan Recover My File. Dengan kondisi TRIM enable prosentase keberhasilan restorasi file pada aplikasi Autopsy dan Recover My File 0% dan TRIM disable aplikasi Autopsy 92% dan Recover My File 99%. Sehingga dapat disimpulkan penghapusan file permanen (shift+delete) fitur TRIM enable pada SSD NVME menjadi hambatan investigator untuk proses forensik digital.]]>
<![CDATA[Audit Sistem Keamanan Informasi Menggunakan ISO 27001 pada SMKN 1 Pugung, Lampung ]]>
<![CDATA[Pangky Februari]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (514.886 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8276
<![CDATA[Penerapan tata kelola teknologi informasi dan komunikasi sudah menjadi kebutuhan dan tuntutan di setiap institusi pendidikan, tidak terkecuali di SMKN Pugung, Lampung. Oleh karena itu, dalam penelitian ini bertujuan untuk mengukur standar keamanan informasi di SMKN Pugung menggunakan ISO 27001. Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah audit operasional yang berkaitan dengan penggunaan secara ekonomis dan efisien atas sumber daya pencapaian tujuan serta sasaran yang diterapkan. Kemudian, hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa analisis penyebaran kuesioner menghasilkan nilai rata-rata, yaitu 3,32 pada seluruh klausul ISO 27001 yang berarti bahwa sistem keamanan informasi telah memiliki standar operasional prosedur yang baku dan tertulis. Lalu, hasil evaluasi temuan yang bervariasi dari 11 klausul dikategorikan ke dalam level 4 (manage and measurable) yang berarti bahwa proses bisnis sudah dimonitor dan diukur dengan baik. Dengan begitu dapat dikatakan bahwa audit sistem keamanan informasi di SMKN 1 Pugung sudah baik.]]>
<![CDATA[Kriptografi Simetris Menggunakan Algoritma Vigenere Cipher ]]>
<![CDATA[Amrulloh, Arif]]>;
<![CDATA[Ujianto, EIH]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (617.403 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8674
<![CDATA[Keamanan informasi pada sebuah aplikasi sangatlah penting, sistem keamanan sangat diperlukan pada sebuah aplikasi karena di sebagian perusahaan atau bahkan di suatu negara membutuhkan keamanan informasi , dan informasi penting yang tidak boleh di akses oleh sembarangan penerima pesan harus di amankan. Untuk megamankan informasi tersebut dibutuhkan suatu algoritma yang dapat menyamarkan pesan penting agar tidak bisa dibaca oleh pihak yang tidak memiliki hak untuk menerima informasi tersebut. Kriptografi merupakan salah satu cara yang bisa digunakan untuk memproteksi pengiriman data, data yang dikirim akan dirubah menjadi kode tertentu dan hanya bisa dibuka oleh penerima yang memiliki kunci untuk merubah kode itu kembali sehingga kerahasian pesan atau informasi tetap dapat dijaga, dan untuk mempermudah pemrosesan data diperlukan sebuah aplikasi, aplikasi kriptografi berbasis web bisa dibangun dan digunakan untuk mempermudah pemrosesan data, selain itu aplikasi berbasis web dapat di akses dari mana saja.]]>
<![CDATA[Pembentukan Model Regresi Linier Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Parameter Indeks Standar Pencemar Udara(ISPU) ]]>
<![CDATA[Insani, Fitri]]>;
<![CDATA[Darlianti, Sri Indah]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (568.836 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.9157
<![CDATA[Prediksi merupakan upaya untuk mengetahui suatu peristiwa di masa yang akan datang. Pada kasus prediksi data yang dipelajari merupakan data historis, agar data tersebut dapat mengasilkan informasi berupa hasil prediksi maka digunakan suatu model yaitu regresi linier, dalam proses pembentukan model regresi linier digunakan pendekatan kecerdasan buatan algoritma genetika. Algoritma genetika digunakan untuk mendapatkan nilai koefisien terbaik pada persamaan regresi linier. Penelitian ini menggunakan data parameter Indeks Standar Pencemar Udara(ISPU), terdapat lima parameter ISPU meliputi Sulfur dioksida (SO2), Partikulat (PM10), Karbondioksida (CO), Ozon (O3), dan Nitrogen dioksida (NO2) sehingga dibangun lima model prediksi. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data harian bulan Januari 2016 sampai dengan Desember 2016, algoritma genetika mampu menentukan nilai koefisien yang digunakan pada model regresi linier dalam memprediksi parameter ISPU dengan kesalahan prediksi untuk parameter SO2 yaitu 2,33958%, kesalahan prediksi parameter PM10 6,623923%, kesalahan prediksi parameter CO 2,62279%, kesalahan prediksi parameter O3 6,34495%, dan kesalahan prediksi parameter NO2 2,927575%]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Radial Basis Function Dengan Jumlah Center Dinamis Untuk Klasifikasi Serangan Jaringan Komputer ]]>
<![CDATA[Iskandar, Iwan]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (548.232 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8193
<![CDATA[Ancaman serangan pada jaringan merupakan masalah yang sangat banyak dan semakin pesat perkembangannya saat ini. Jaringan komputer yang kita gunakan rawan akan serangan sehingga merugikan pengguna jaringan. Beberapa contoh jenis serangan yaitu U2R, R2L, Probes, dan DOS. Untuk mengetahui jenis serangan dapat dilakukan klasifikasi terhadap serangan jaringan komputer menggunakan salah satu metode jaringan saraf tiruan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi serangan jaringan komputer menggunakan metode Radial Basis Function (RBF) dengan jumlah center dinamis. Jumlah nilai center yang digunakan dilihat dari jumlah nilai error terkecil pada proses pelatihan jaringan RBF. Nilai error terkecil diperoleh dari hasil pelatihan dengan jumlah center sebanyak inputan sampai dua kali jumlah inputan. Penentuan nilai center RBF menggunakan algoritma clustering yaitu algoritma K-means. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data KDD Dataset CUP 1999. Variabel yang digunakan sebanyak 33 variabel dari 41 variabel data KDD Dataset Cup 1999. Jumlah data yang digunakan sebanyak 7047 data dengan pembagian data latih dan data uji adalah 70%:30%, 80%:20% dan 90%:10%. Parameter RBF yang digunakan adalah nilai spread 1 sampai 9. Hasil penelitian ini diperoleh akurasi sebesar 97,9% dengan jumlah center 59 dan nilai spread 1.]]>
<![CDATA[Penerapan Learning Vector Quantization Pada Pengelompokan Tingkat Kematangan Buah Tomat Berdasarkan Warna Buah ]]>
<![CDATA[Sanjaya, Suwanto]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1466.167 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.8199
<![CDATA[Tingkat kematangan buah tomat dapat dilihat dari warna buah. Pada penelitian sebelumnya pernah dilakukan penentuan tingkat kematangan buah tomat menggunakan fitur Hue, Saturation, dan Value (HSV), serta metode klasifikasi Learning Vector Quantization (LVQ). Pada penelitian tersebut menggunakan data citra buah tomat dari satu sisi. Pada kenyataanya, tidak semua buah tomat memiliki penyebaran warna yang sama disetiap sisinya. Oleh karena itu dibutuhkan teknik untuk merata-ratakan informasi warna dari beberapa sisi buah. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka data citra buah tomat yang digunakan diambil dari empat sisi untuk setiap buahnya. Total data citra yang digunakan adalah 400 citra dari empat sisi dan setelah dirata-ratakan menjadi 100 data. Level kematangan buah tomat yang digunakan adalah 5 level yaitu green, breakers, turning, pink, light red, dan red. Proses pelatihan dan pengujian bobot optimal menggunakan K-Fold Cross Validation. Berdasarkan hasil pengujian, rata-rata akurasi tertinggi adalah mencapai 87,25% yang diuji menggunakan 400 citra setiap sisi buah. Berdasarkan hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan nilai HSV yang dihasilkan dari rata-rata penggabungan citra empat sisi dapat dijadikan alternatif untuk menentukan tingkat kematangan buah tomat karena dapat meningkatkan akurasi walaupun tidak terlalu signifikan]]>
<![CDATA[Regresi Linier Sederhana untuk Memprediksi Kunjungan Pasien di Rumah Sakit Berdasarkan Jenis Layanan dan Umur Pasien ]]>
<![CDATA[Baihaqi, Wiga Maulana]]>;
<![CDATA[Dianingrum, Melia]]>;
<![CDATA[Nuzul Ramadhan, Kurnia Aswin]]>
<![CDATA[ Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2019): Desember 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (431.013 KB)
|
DOI: 10.24014/coreit.v5i2.7067
<![CDATA[Rumah Sakit merupakan sebuah institusi pelayanan kesehatan yang menyediakan dan memberikan pelayanan kesehatan kepada masyarakat. RSUD Cilacap merupakan Rumah Sakit Umum Daerah milik Kabupaten Cilacap yang merupakan Rumah Sakit terbesar di Daerah Cilacap. Seiring bertambahnya jumlah populasi manusia dan keadaan perekonomian yang semakin maju, maka tingkat kesadaran masyarakat terhadap kesehatan semakin meningkat. Maka diperlukan sebuah metode untuk memprediksi jumlah kunjungan pasien pada RSUD Cilacap. Perkiraan jumlah kunjungan pasien merupakan hal yang sangat penting bagi pihak Rumah Sakit, karena dapat digunakan untuk membantu pihak dari manajemen Rumah Sakit dalam melakukan sebuah perencanaan serta mengambil suatu kebijakan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil prediksi jumlah kunjungan pasien pada RSUD Cilacap menggunakan metode regresi linier. Metode regresi linier merupakan metode yang terdiri dari satu atau lebih variabel independen yang biasa dengan notasi X dan satu variabel respon yang bisa diwakili dengan Y. Pada penelitian ini Metode prediksi regresi linier dapat menghasilkan prediksi dengan beberapa kriteria nilai error MAPE, dimana terdapat 26 model prediksi regresi linier yang memiliki nilai error kurang dari 20% artinya mempunyai akurasi sebesar 80%. Kemudian terdapat 3 model prediksi regresi linier yang masuk dalam kategori buruk yaitu nilai errornya lebih dari 50%. Dan terdapat 1 model prediksi regresi linier yang termasuk dalam kategori cukup atau mempunyai nilai error sebesar 20% sampai 50%.]]>
