cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. bangkalan,
Jawa timur
INDONESIA
Network Engineering Research Operation [NERO]
Published by Universitas Trunojoyo Madura
ISSN : 23552190     EISSN : 26156539     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 8 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 5, No 2 (2020): NERO" : 8 Documents clear
METODE AGILE DALAM PENGEMBANGAN SISTEM PREDIKSI PREVALENSI STUNTING DI INDONESIA Danang Arbian Sulistyo; Yogie Susdyastama Putra; Suastika Yulia Riska
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v5i2.160

Abstract

Stunting merupakan kejadian balita pendek dan berhubungan dengan gizi. Anak yang menderita stunting akan lebih rentan terhadap penyakit, dan dalam jangka panjang akan mempengaruhi kecerdasan pada anak.Untuk meminimalisir kasus stunting perlu dirancang sistem prediksi berbasis web sehingga dapat diakses oleh dinas kesehatan seluruh Indonesia. Sebelum mengembangkan suatu sistem perlu dilakukan perancangan sistem yang dapat mempermudah proses pengembangan sistemnya. Pada penelitian ini menerapkan Metode Agile untuk perancangan sistem. Adapun tahapan metode ini mencakup define, build, dan release. Dari ketiga tahap tersebut dapat dilakukan iterasi berulang kali berdasarkan identifikasi sistem. Dengan menggunakan metode Agile, sistem ini lebih sederhana dan dapat dikembangkan sesuai dengan kebutuhan. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem akan dapat mengolah data untuk prediksi dan akan menampilkan data sebaran setiap provinsi.
OPTIMALISASI NILAI THROUGHPUT JARINGAN LABORATORIUM MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL TOKEN BUCKET (STUDI KASUS: STMIK ASIA MALANG) Yogie Susdyastama Putra; Maria Theresia Indriastuti; Fransiska Sisilia Mukti
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v5i2.161

Abstract

Meluasnya kebutuhan terhadap Internet secara tidak langsung menuntut adanya kestabilan penyediaan akses. Penambahan kapasitas bandwidth tidak selalu menjadi jawaban untuk menjamin ketersediaan layanan ini. Untuk itu, dibutuhkan sebuah prosedur manajemen untuk memaksimalkan bandwidth yang ada, salah satu metode yang dapat digunakan adalah Hierarchical Token Bucket (HTB). Konsep parent-chlid melalui penentuan nilai max-limit dan limit-at memberikan jaminan terhadap pemerataan trafik, dengan adanya nilai throughput minimal yang didapatkan oleh user sekalipun berada pada jaringan dengan trafik yang cenderung tinggi. Selain itu, nilai max-limit pada parent memastikan bahwa akumulasi bandwidth yang digunakan oleh child tidak akan melebihi kapasitas bandwidth yang telah ditetapkan pada parent. Implementasi metode HTB yang diaplikasikan pada jaringan laboratorium STMIK Asia Malang berhasil memberikan dampak secara siginifikan terhadap nilai throughput yang dihasilkan, dimana terjadi peningkatan sebesar 1,26 kali lipat lebih baik dibandingkan jaringan non-HTB untuk trafik ringan-menengah (proses streaming) dan peningkatan sebesar 9,27 kalii lipat lebih baik dibandingkan jaringan non-HTB untuk trafik berat (proses download).
KOMPARASI METODE DWT DAN SVD UNTUK MENGUKUR KUALITAS CITRA STEGANOGRAFI Dedi Darwis; A. Ferico Octaviansyah Pasaribu
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v5i2.175

Abstract

Keamanan data saat ini merupakan hal yang sangat penting diera digital karena komunikasi harus bersifat rahasia dan aman. Salah satu cara untuk berkomunikasi secara digital adalah steganografi yaitu pengembangan dari kriptografi, teknik ini memiliki cara menyembunyikan data dan informasi pada media lainnya misalkan seperti citra digital karena media ini sering digunakan dalam pertukaran informasi dan data. Algoritma steganografi yang digunakan pada penelitian ini adalah Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Singular Value Decomposition (SVD) kedua metode ini merupakan bagian dari steganografi yang sama-sama memanfaatkan domain transform pada pengolahan citra digital dan memiliki kecepatan yang tinggi dalam penyisipan pesan rahasia ke suatu gambar. Masalah yang selama ini terjadi pada steganografi adalah kualitas stego image yang dihasilkan pada steganografi mengalami perubahan pada kualitas citra, sehingga perbedaan antara cover image dan stego image akan sangat terlihat. Penerapan metode DWT dan SVD pada penelitian ini diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Python 2. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan metode DWT dapat menghasilkan kualitas citra pada stego image yang lebih baik jika dibandingkan metode SVD yaitu menghasilkan nilai MSE nilai rata-rata 0,0046 db. Hasil perhitungan nilai PSNR juga membuktikan bahwa metode DWT menghasilkan kualitas citra  lebih baik dari dari metode SVD yaitu menghasilkan nilai rata-rata 63,47 db.
SISTEM INFORMASI E-BUSINESS PADA STUDIO FOTO ALLUVIO PHOTOGRAPHY Bagus Dwi Saputra
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v5i2.154

Abstract

Alluvio Photography  adalah sebuah perusahaan penyedia jasa fotografi, video dan dekorasi yang saat ini mengalami kemajuan yang cukup pesat dan telah memiliki banyak pelanggan sejalan dengan semakin boomingnya fotografi. Dalam perkembangan bisnisnya, Alluvio Photography mempunyai visi untuk memberikan pelayanan terbaik bagi pelanggan dan mendapatkan kepercayaan dari pelanggan. Untuk mewujudkan visi tersebut maka diperlukan suatu sarana informasi yang berbasis web. Fasilitas ini bertujuan untuk mempermudah pelanggan dalam melakukan pemesanan jasa fotografi untuk sebuah acara tertentu. Pemanfaatan teknologi informasi melalui e-Business menjadi salah satu jawaban bagi Alluvio Photography untuk lebih meningkatkan fleksibilitas dan kenyamanan bagi pihak manajemen maupun masyarakat dalam mendapatkan informasi secara cepat dan tepat. Sebuah pengujian perangkat lunak black-box testing dilakukan untuk melihat fungsionalitas dari sistem yang dibangun. Selanjutnya, dilakukan penyebaran kuisioner untuk mengetahui nilai kemanfaatan sistem, dan didapati hasil bahwa adanya sistem informasi e-Business ini memberikan nilai manfaat dan dampak positif bagi perkembangan Alluvio Photography , dengan nilai kepuasan sebesar 97,2%.
ANALISIS FITUR HAAR MENGGUNAKAN ALGORITMA HAAR-LIKE FEATURE PADA CITRA KENDARAAN BERMOTOR Nabila Dayu Mega Anjani; Farida Farida; Muchamad Kurniawan
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v5i2.187

Abstract

Jenis kendaraan bermotor terdiri dari sepeda motor, mobil, bus dan truk. Setiap jenis kendaraan bermotor memiliki ciri-ciri khusus yang digunakan sebagai pembeda. Pengenalan objek kendaraan berdasarkan jenis dan teknik pengolahan citra telah banyak dikembangkan oleh beberapa peneliti dengan menggabungkan metode deteksi kendaraan salah satunya metode haar like feature. Penelitian ini mencari filter yang tepat untuk digunakan pada proses deteksi kendaraan bermotor. Beberapa proses haar like feature yang dilakukan diantaranya integral image, haar training, haar testing dan labeling. Berdasarkan hasil pengujian pemilihan filter pada proses haar training memperoleh tipe filter (1,2) dapat mengenali 4 objek kendaraan mobil dan 0 objek bis dengan hasil akurasi 80%. Sedangkan tipe filter (2,2) dapat mengenali 1 objek kendaraan mobil dan 0 kendaraan bis dengan hasil akurasi 71%. Pada proses haar testing memperoleh tipe filter (1,2) dapat mengenali 2 kendaraan mobil dan 1 kendaraan bis dengan hasil akurasi 88,8%. Sedangkan tipe filter (2,2) dapat mengenali 3 objek kendaraan mobil dan 1 objek kendaraan bis dengan hasil akurasi 90%.
IMPLEMENTASI METODE ANP DAN BCA DALAM PEMILIHAN KAPAL SATROL LANTAMAL I GUNA MENDUKUNG TUGAS F1QR DI SELAT MALAKA Didik Wahyu Cahyono; Rubiyantoro Murniawan; Udisubakti Ciptomulyono
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v5i2.176

Abstract

Dalam rangka menjaga kedaulatan hukum negara Indonesia di selat Malaka, Komando Armada RI I membentuk satuan reaksi cepat yang lebih dikenal dengan Fleet One Quick Response (F1QR). Dalam pelaksanaan tugas operasi di selat Malaka F1QR dibawah komando wilayah Lantamal I Belawan. Agar terwujudnya keberhasilan tugas F1QR ini, dibutuhkan kekuatan unsur Satrol yang maksimal dalam melaksanakan operasi dilaut. Saat ini kondisi unsur Satrol Lantamal I belawan masih terbatas, baik dalam kualitas maupun kuantitas, hanya beberapa unsur yang mampu beroperasi sampai ke Selat Malaka dalam mendukung tugas F1QR. Sehingga sangat diperlukan penambahan ataupun peremajaan unsur Satrol Lantamal I yang efektif dalam mendukung tugas F1QR. Penelitian ini menggunakan metode ANP dan BCA dalam pemilihan kelas kapal Satrol di Lantamal I, serta didukung wawancara kepada stageholder guna memberikan data pendukung melalui metode triangulasi. Penelitian ini mendapatkan hasil akhir bahwasannya kapal Satrol Kelas Torani memiliki nilai keuntungan yang lebih tinggi dibandingkan dengan kapal Satrol Kelas Sigalu, Kelas Tarihu dan kelas Krait, sehingga layak untuk diprioritaskan menjadi kapal Satrol Lantamal I guna mendukung tugas F1QR.
PENERAPAN NAIVE BAYES GAUSSIAN PADA KLASIFIKASI JENIS JAMUR BERDASARKAN CIRI STATISTIK ORDE PERTAMA Arma Adzhana Mahran; Rinci Kembang Hapsari; Hendro Nugroho
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v5i2.165

Abstract

Fungi atau jamur merupakan tumbuhan yang tidak mempunyai klorofil sehingga bersifat heterotrof, tipe sel eukarotik. Jamur ada yang uniseluler dan multiseluler. Jenis jamur ada yang bisa dikonsumsi dan ada yang tidak bisa dikonsumsi. Pengenalan tipe jamur secara digital merupakan pendekatan yang mungkin dilakukan untuk memberikan informasi kepada masyarakat atau publik yang ingin mengetahui jamur mana yang aman untuk dikonsumsi dan yang tidak.Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi jenis jamur dengan menggunakan input citra jamur. Langkah klasifikasi jenis jamur yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari tiga langkah.  Langkah pertama, yaitu Image Pre Processing, dilakukan dengan mengkonversi citra RGB ke grayscale dan membuat grafik histogramnya. Langkah kedua yaitu Ektraksi Fitur, dilakukan dengan mengimplementasikan metode statistic orde 1. Pada penelitian ini menggunakan metode statistic orde 1 dengan 5 parameter, yaitu mean, skewness, variance, kurtosis, dan entropy. Dan langkah ketiga, melakukan Klasifikasi dengan menggunakan metode Naïve Bayes Gaussian. Hasil pengujian terhadap 60 citra jamur yang telah dilakukan dengan metode cross validation dengan nikai k=4 didapatkan nilai akurasi sebesar 98.75% 
OBJECT TRACKING PADA SEBUAH VIDEO DENGAN MENGGUNAKAN METODE HARRIS CORNER DETECTION DAN OPTICAL FLOW Hendro Nugroho; Siti Agustini
Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Abstract

Bagian penelitian pada komputer vision salah satunya adalah objek tracking, dimana objek yang diinginkan akan diikuti dengan adanya tanda pada objek tersebut. Pada penelitian objek tracking ini menggunakan video dengan durasi 02:03 menit, size 21,5 MB, panjang frame 720x1280 piksel, jumlah frame 3029 dan jenis file video ASF. Untuk pengujian objek tracking berdasarkan pada video berdasarkan tiga jenis posisi objek dengan kamera yaitu (1) objek bergerak kamera posisi tetap, (2) objek tetap posisi kamera bergerak, dan (3) objek bergerak kamera bergerak. Metode dalam penelitian objek tracking menggunakan optical flow dan Harris corner detection. Langkah-langkah untuk mendapatkan hasil objek tracking adalah praproses yang menggunakan metode grayscale, metode gerak optical flow dan metode deteksi tracking Harris corner detection. Hasil dari objek tracking menggunakan metode tersebut adalah terdapat titik warna merah pada objek yang terdapat pada video. Dalam pengujian pada video terdapat kendala pada buffering proses objek tracking yang disebabkan oleh komputasi komputer yang tidak bagus.

Page 1 of 1 | Total Record : 8

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 2 (2022): NERO Vol 7, No 1 (2022): NERO Vol 6, No 2 (2021): NERO Vol 6, No 1 (2021): NERO Vol 5, No 2 (2020): NERO Vol 5, No 1 (2020): NERO Vol 4, No 3 (2019): NERO Vol 4, No 2 (2019): NERO Vol 4, No 2 (2019): NERO Vol 4, No 1 (2018): NERO Vol 4, No 1 (2018): NERO Vol 3, No 3 (2018): NERO Vol 3, No 3 (2018): NERO Vol 3, No 2 (2017): NERO Vol 3, No 2 (2017): NERO Vol 3, No 1 (2017): NERO Vol 3, No 1 (2017): NERO Vol 2, No 3 (2016): NERO Vol 2, No 3 (2016): NERO Vol 2, No 2 (2016): Nero Vol 2, No 2 (2016): Nero Vol 2, No 1 (2015): Nero Vol 2, No 1 (2015): Nero Vol 1, No 3 (2015): Nero Vol 1, No 3 (2015): Nero Vol 1, No 2 (2014): Nero Vol 1, No 2 (2014): Nero Vol 1, No 1 (2014): Nero Vol 1, No 1 (2014): Nero More Issue