Articles
227 Documents
<![CDATA[EVALUASI PERFORMA WEBSITE BERDASARKAN PENGUJIAN BEBAN DAN STRESS MENGGUNAKAN LOADIMPACT (STUDI KASUS WEBSITE IAIN SALATIGA) ]]>
<![CDATA[Agung Suprapto]]>;
<![CDATA[Dimas Sasongko]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v6i1.198
<![CDATA[Penelitian ini menyajikan hasil pengujian beban dan stress pada website IAIN Salatiga menggunakan tools Loadimpact. Penelitian dilakukan dengan empat tahap utama yaitu: observasi traffic website, perancangan skenario pengujian beban website, pengujian beban website, dan analisis data hasil pengujian beban website. Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan pada website IAIN Salatiga hasilnya adalah (i) tidak ditemukan adanya kegagalan HTTP pada website IAIN Salatiga, (ii) konsumsi CPU tertinggi berada pada tingkat yang sangat baik yaitu sekitar 6 - 11%, dan (iii) konsumsi memory berada pada tingkat yang sangat baik yaitu sekitar 2 - 4%. Walaupun terdapat temuan permasalahan bottleneck saat pengujian dengan jumlah virtual user 50 dan durasi pengujian 5 menit, namun secara keseluruhan tidak menjadi permasalahan serius pada website IAIN Salatiga. Penelitian yang dilakukan masih memiliki keterbatasan yaitu aplikasi yang digunakan pada penelitian ini masih menggunakan versi free, sehingga masih memiliki keterbatasan pada penggunaan jumlah virtual user, durasi waktu pengujian, dan lokasi pengujian. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh akademis dan praktisi pada bidang kajian evaluasi website dan temuan dari penelitian ini dapat menjadi perhatian bagi pengembang website dalam membangun sebuah website.]]>
<![CDATA[OPTIMALISASI NILAI THROUGHPUT JARINGAN LABORATORIUM MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL TOKEN BUCKET (STUDI KASUS: STMIK ASIA MALANG) ]]>
<![CDATA[Yogie Susdyastama Putra]]>;
<![CDATA[Maria Theresia Indriastuti]]>;
<![CDATA[Fransiska Sisilia Mukti]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v5i2.161
<![CDATA[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).]]>
<![CDATA[KOMPARASI METODE DWT DAN SVD UNTUK MENGUKUR KUALITAS CITRA STEGANOGRAFI ]]>
<![CDATA[Dedi Darwis]]>;
<![CDATA[A. Ferico Octaviansyah Pasaribu]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v5i2.175
<![CDATA[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.]]>
<![CDATA[MODEL PERAMALAN JUMLAH PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY LINEAR REGRESSION (FLR) ]]>
<![CDATA[Bain Khusnul Khotimah]]>;
<![CDATA[Eka Mala Sari Rochman]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v6i1.215
<![CDATA[Peramalan sangat penting pada data time series, yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan. Penelitian ini memprediksi jumlah demam berdarah sebagai output variabel terikat (Y) dan faktor keterangan kondisi pasien parah (X1) dan kondisi ringan X2 sebagai variabel bebas. Peramalan time series menggunakan fuzzy untuk menjelaskan data dalam bentuk nilai-nilai lingusitik. Regresi fuzzy digunakan untuk memperbaiki adanya error dalam permodelan klasik. Hasil peramalan konvensional terdapat perbedaan antara nilai yang diamati dan nilai yang diestimasi yang dikenal error, tetapi dalam regresi fuzzy dikenal sebagai kerancuan (ambiguity) sistem. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Linear Regression (FLR) untuk memodelkan peramalan jumlah penyakit demam berdarah. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan parameter berupa interval (upper bound dan lower bound) pada hasil ramalan, yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pada segala kemungkinan terbaik maupun terburuk. Hasil penelitian berdasarkan interval dengan mengubah-ubah nilai (h) = 0; 0,25; dan 0,5; 0.75 dihasilkan dengan metode Fuzzy linier regression Time Series pada koefisien determinasi terkecil senilai 0,238 pada h=0,25 dengan kesalahan simpangan baku terkecil 3,94.]]>
<![CDATA[SISTEM INFORMASI E-BUSINESS PADA STUDIO FOTO ALLUVIO PHOTOGRAPHY ]]>
<![CDATA[Bagus Dwi Saputra]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v5i2.154
<![CDATA[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%.]]>
<![CDATA[SISTEM MONITORING TRAFIK PADA MIKROTIK BERBASIS APP MOBILE DENGAN NOTIFIKASI TELEGRAM ]]>
<![CDATA[Muhammad Hanif]]>;
<![CDATA[Made Kamisutara]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v6i1.169
<![CDATA[Organisasi Perangkat Daerah (OPD) maupun Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) berkaitan erat dengan pelayanan publik yang berada di kota Surabaya, kompleksitas pelayanan publik yang di kelolah pada masing-masing OPD/SKPD sering kali menimbulkan beberapa kendala jaringan dan web server. untuk itu diperlukan pengelolahan infrastruktur, yang dapat mencegah terjadinya permasalahan jaringan maupun web server yang terjadi pada OPD/SKPD. Tujuan penelitian menghasilkan sistem monitoring trafik jaringan dan webserver secara realtime dengan notifikasi telegram, untuk mencegah terjadinya kendala serta mempercepat proses penanganan kendala layanan publik pada OPD/SKPD. Penelitian ini menghasilkan system monitoring trafik jaringan dengan antar muka app mobile dan website. antarmuka app mobile dapat digunakan pengguna pada saat berada di lapangan, sedangkan antarmuka website dapat digunakan pengguna pada saat berada di lingkungan kantor. Pengujian sistem monitoring dilakukan terhadap 10 OPD/SKPD yang berada di Surabaya serta 2 web server demo yang memberikan notifikasi berupa UP maupun Down secara real time menggunakan notifikasi telegram. Serta notifikasi juga melalui website dengan menampilkan history jaringan maupun web server.]]>
<![CDATA[ANALISIS FITUR HAAR MENGGUNAKAN ALGORITMA HAAR-LIKE FEATURE PADA CITRA KENDARAAN BERMOTOR ]]>
<![CDATA[Nabila Dayu Mega Anjani]]>;
<![CDATA[Farida Farida]]>;
<![CDATA[Muchamad Kurniawan]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v5i2.187
<![CDATA[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%.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE ANP DAN BCA DALAM PEMILIHAN KAPAL SATROL LANTAMAL I GUNA MENDUKUNG TUGAS F1QR DI SELAT MALAKA ]]>
<![CDATA[Didik Wahyu Cahyono]]>;
<![CDATA[Rubiyantoro Murniawan]]>;
<![CDATA[Udisubakti Ciptomulyono]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v5i2.176
<![CDATA[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.]]>
<![CDATA[MODEL PREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU DENGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN K-NEAREST NEIGHBORS MENGGUNAKAN DATA REGISTRASI MAHASISWA ]]>
<![CDATA[Silvana Puspa Nabila]]>;
<![CDATA[Nurissaidah Ulinnuha]]>;
<![CDATA[Ahmad Yusuf]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 6, No 1 (2021): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v6i1.199
<![CDATA[Kegiatan Penerimaan Mahasiswa Baru di tingkat perguruan tinggi setiap tahunnya merupakan suatu kegiatan yang wajib dilaksanakan untuk membuka awal tahun ajaran baru, salah satunya yakni di kampus Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya (UINSA). Namun permasalahannya yakni, tidak semua mahasiswa dapat lulus secara tepat waktu sesuai dengan waktu tempuh kurikulum yang telah disusun, hal ini akan berpengaruh pada akreditasi perguruan tinggi. Untuk meminimalisir hal tersebut maka, pada penelitian ini akan diusulkan model prediksi dengan teknik data mining dan machine learning guna membantu memperbaiki konsep registrasi pada mahasiswa baru. Yakni dengan membuat model prediksi menggunakan metode FCM-KNN, konsep metode ini adalah pada tahap pengelompokkan dan pemberian label data digunakan FCM kemudian pada tahap penentuan jarak antar data digunakan KNN dengan hal tersebut maka jarak antara k-tetangga terdekat cukup dicari pada lingkup anggota kelompok data dalam satu cluster dan tidak perlu dibandingkan oleh data keseluruhan. Pada penelitian ini menggunakan data registrasi mahasiswa UINSA, kemudian pengujian skor akan digunakan confusion matrix dan k-fold cross validation. Hasil dari algoritma FCM-KNN didapatkan bahwa model prediksi dengan pengujian 10-fold cross validation dengan skenario k=1 mempunyai rata rata akurasi sebesar 71% kesimpulannya dengan seiring bertambahnya nilai K (tetangga terdekat) maka akan mempengaruhi nilai akurasi.]]>
<![CDATA[PENERAPAN NAIVE BAYES GAUSSIAN PADA KLASIFIKASI JENIS JAMUR BERDASARKAN CIRI STATISTIK ORDE PERTAMA ]]>
<![CDATA[Arma Adzhana Mahran]]>;
<![CDATA[Rinci Kembang Hapsari]]>;
<![CDATA[Hendro Nugroho]]>
<![CDATA[ Network Engineering Research Operation Vol 5, No 2 (2020): NERO ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Trunojoyo Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.21107/nero.v5i2.165
<![CDATA[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% ]]>
