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
Kota adm. jakarta barat,
Dki jakarta
INDONESIA
InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer
Published by Universitas Mercu Buana
ISSN : 20854822     EISSN : 25796089     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering
Program Studi Magister Teknik Elektro UMB menerbitkan Jurnal InComTech sebagai wadah bagi para akademisi, praktisi dan penggiat lainnya dalam bidang telekomunikasi dan computer (Information and Communication Technology/ICT) untuk menerbitkan karya tulisnya. Bidang-bidang yang menjadi bahasan jurnal ini meliputi teknologi, bisnis dan regulasi di bidang ICT, seperti (namun tak terbatas), teknologi IP, Wireless technology, Internet of Things, Microwaves, digital broadcasting, Fiber optik, strategi bisnis ICT, sumber daya manusia ICT, perencanaan bisnis, regulasi NGN, security in ICT, cyberlaw.
Arjuna Subject : -
Articles 250 Documents
 14   15   16   17   18 
Peningkatan Kualitas Jaringan 4G LTE Menggunakan Metode Optimasi Teknik Traffic Sharing Septiawan, Dwi; Syamsuar, Dedy
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.10612

Abstract

Abstrak:Abstrak:Penelitian ini bertujuan untuk melakuan optimalisasi kualitas layanan dari jaringan 4G Long Term Solution (LTE). Kualitas suatu jaringan Telekomunikasi mejadi hal yang penting dalam dunia seluler. Gangguan kualitas jaringan akan menurunkan kepercayaan dari pihak pengguna yang selanjutnya memperngaruhi kepercayaan pengguna terhadap produk yang ditawarkan. Kualitas ini dipengaruhi oleh beberapa paramenter seperti Traffic, Throughput, Service drop rate (SDR), Handover success rate (HOSR), Radio resource control (RRC).  Traffic sharing digunakan untuk mengoptimalkan kualitas jaringan  dalam upaya mengoptimalkan beban busy hour traffic dalam satu cell E node B ke E node B lain yang memiliki beban traffic yang lebih rendah. Penelitian ini melakukan pendekatan trigonometri untuk menghasilkan rekomendasi traffic sharing pada jarak terdekat, jarak ideal maupun jarak terjauh dilokasi penelitian. Penelitian ini menghasilkan beberapa temuan setelah melakukan pendekatan traffic sharing di implementasikan. Pertama, adanya peningkatan kualitas throughput akibat distribusi trafik yang lebih baik. Kedua penurunan service drop rate dalam upaya mengurangi kegagalan pengguna pada saat menggunakan data 4G LTE. Ketiga meningkatkan keberhasilan pendudukan kanal Radio resource control (RRC) tanpa adanya penolakan dari masing – masing E node B dilokasi penelitian. Keempat menjaga keberhasilan perpindahan antar E node B Handover success rate (HOSR). Kelima untuk metode pendekatan trigonometri dapat menghasilkan pemetaan distribusi traffic maupun jarak yang lebih optimal.
Fingerprint Authenticity Classification Algorithm based-on Distance of Minutiae using Convolutional Neural Network Hariyanto Hariyanto; Sarifuddin Madenda; Sunny Arief Sudiro; Tubagus Maulana Kusuma
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.13770

Abstract

Fingerprint identification systems are vulnerable to attempted authentication fraud by creating fake fingerprints that mimic the live. This paper proposes method to detect whether a fingerprint is live fingerprint or fake fingerprint using Convolutional Neural Network (CNN). We construct a features database of distances among minutiaes of fingerprints, where the distance calculation is based-on Euclidean Distance. Furthermore, the distance features database that has been constructed is classified using the CNN. CNN is a deep learning method designed for machine learning processes so that computers recognize objects in an image and this method has capability classifying an object. The numerical results have shown that the best accuracy achieves 99.38% when the learning rate is 0.001 with the epoch of 100.
Perbandingan Algoritma C4.5 dan Multilayer Perceptron untuk Klasifikasi Kelas Rumah Sakit di DKI Jakarta Amalia Fitri Hardiyanti; Devi Fitrianah
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.10632

Abstract

Kesehatan dan kesejahteraan masyarakat merupakan salah satu prioritas utama pemerintah. Peningkatan pelayanan dan fasilitas kesehatan merupakan salah satu upaya pemerintah untuk membangun kesehatan nasional dan mewujudkan negara sehat. Banyaknya fasilitas kesehatan di rumah sakit dapat menentukan grade kelas rumah sakit di daerah DKI Jakarta. Selama ini grade rumah sakit ditentukan berdasarkan fasilitas dan kemampuan pelayanan rumah sakit yang ditentukan oleh pemerintah. Berdasarkan data yang ada perlu dilakukannya pengklasifikasian rumah sakit berdasarkan fasilitas yang tersedia. Dalam penelitian ini penentuan grade kelas rumah sakit dengan fasilitas yang ada menggunakan metode Algoritma C4.5 dan Multilayer Perceptron. Penelitian ini membandingkan kinerja dari dua algoritma tersebut. Dengan hasil perbandingan Multilayer Perceptron MLP memiliki nilai akurasi sebesar 92,64% dan Algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi sebesar 83,82%. Berdasarkan hasil nilai akurasi Multilayer Perceptron MLP mempunyai kinerja yang lebih baik dari Algoritma C4.5.
Generation of Teeth Caries Features for Human Dental Caries Classification Linda Wahyu Widianti; Sarifuddin Madenda; Johan Harlan; Sunny Sudiro; Farina Pramanik
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.13804

Abstract

Many dental diseases are experienced by humans, one of which is dental caries, there are three types of human dental caries, namely enamel caries, dentin caries and pulp caries. This study contains the detection of caries disease in human teeth using two-dimensional images and radiological results of x-ray periapical radiographs from a test image dataset that has a number of pixels between 374x288 to 672x514 pixels with an image resolution of 96 DPI. The original data of existing dental images was processed using Matlab language to obtain caries features through three stages of the processes: pre-processing stage which are stages of the preprocessing process that converts data from a two-dimensional color image (row/height, column/width) that is stored using three channels Red, Green and Blue (RGB), into a grayscale image with one channel, the process of extracting dental caries features by performing calculations caries area and calculate the distance of the caries area to the nerve canal (pulp), and the process of building learning or reference data from dental caries using 24 radiograph periapical data on molar tooth images processed using Matlab. Dental caries features extraction process and the features learning process to generate references features from dental caries is the main objective of this research. This study result was references features for human dental caries classification.
Analisis Kinerja Load Balancing pada Server Web Menggunakan Algoritma Weighted Round Robin pada Proxmox VE Bongga Arifwidodo; Vassa Metayasha; Syariful Ikhwan
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 11, No 3 (2021)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v11i3.11775

Abstract

Peningkatan jumlah lalu lintas webserver mengakibatkan peningkatan kinerja server. Kondisi penggunaan satu server dirasa kurang efektif, karena dapat menyebabkan server down jika mendapat beban trafik yang berlebihan. Penyeimbangan beban adalah teknik mendistribusikan beban lalu lintas ke beberapa server dan dapat diterapkan pada teknologi virtualisasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja load balancing pada web server menggunakan algoritma weighted round robin yang diimplementasikan pada lingkungan virtualisasi Proxmox VE. Pengukuran kinerja jaringan dilakukan dengan mengirimkan trafik request HTTP ke web server. Saat membagi beban kerja digunakan empat skenario weighted round robin load sharing, WRR 2:1, WRR 3:1, WRR 4:1, dan WRR 5:1 kemudian diukur unjuk kerjanya berdasarkan parameter Quality of Service yaitu throughput, delay, packet loss, dan penggunaan CPU. Hasil penelitian ini, sistem load balancing dapat diimplementasikan dengan baik pada lingkungan virtualisasi. Pembagian kerja skenario penjadwalan yang paling baik adalah pada WRR 2:1, karena mampu membagi beban secara merata antara kedua server. Sehingga menghasilkan rata-rata throughput tertinggi 6.717 Mbit/s, nilai delay terendah 0.505 ms, dan tidak ada paket yang hilang. WRR 2:1 juga membuat kedua web server tersebut mendapatkan beban kerja yang seimbang, dengan perbedaan penggunaan CPU pada koneksi 5000 mencapai 2,244%, koneksi 10000 mencapai 4,528%, dan koneksi 15000 mencapai 3,111%.
Perbandingan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Random Forest untuk Klasifikasi Sentimen Terhadap BPJS Kesehatan pada Media Twitter Tamrizal A.M; Ainul Yaqin
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 12, No 1 (2022)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v12i1.13642

Abstract

Dari sejak didirikan, BPJS terus berusaha meningkatkan kualitas pelayanan termasuk menyediakan berbagai layanan pengaduan. Selain fasilitas pengaduan yang telah disediakan oleh BPJS, media sosial seperti twitter sebenarnya dapat dijadikan sebagai tempat untuk mengumpulkan informasi yang berkaitan dengan BPJS. Berbagai keluhan maupun apresiasi terhadap pelayanan BPJS sering disuarakan melalui media twitter. Pada penelitian ini, dilakukan pengujian tiga algoritma machine learning yaitu Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Random Forest, untuk mengetahui dan membandingkan tingkat akurasi dari masing-masing algoritma tersebut dalam melakukan klasifikasi terhadap sentimen masyarakat terhadap BPJS Kesehatan melalui media twitter. Pada penelitian ini dataset diperoleh dengan melakukan scrapping menggunakan twitter API. Data yang diperoleh kemudian diseleksi dan dilakukan labeling. Dari hasil seleksi dan labeling didapatkan dataset sebanyak 150 tweet yang terdiri atas 50 tweet positif, 50 tweet negative dan 50 tweet netral yang akan digunakan dalam percobaan. Pada percobaan dengan menggunakan 90% data untuk training dan 10% data untuk testing, didapatkan tingkat akurasi sebesar 80% Naive Bayes, 67% K-Nearest Neighbors dan 87% Random Forest.
Komparasi Pengelompokan Pemeringkatan Sertifikasi Travel Umrah Berizin dengan Algoritma Klasterisasi K-Means dan K-Medoids Muhammad Risky; Arief Wibowo; Zakaria Anshori
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 12, No 1 (2022)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v12i1.14528

Abstract

Dengan Terbitnya Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2020 tentang Cipta Kerja yang merevisi beberapa pasal dalam Undang-Undang Nomor 8 Tahun 2019 tentang Penyelenggaraan Haji dan Umrah, Kementerian Agama harus melakukan pembahasan tentang peraturan turunankedua Undang-Undang tersebut. Di antara peraturan turunan yang diterbitkan adalah Keputusan Menteri Agama (KMA) Nomor 1251 Tahun 2021 tentang Skema dan Kriteria Akreditasi serta Sertifikasi Usaha Penyelenggaraan Ibadah Umrah dan Penyelenggaraan Haji Khusus. Dalam KMA ini, Kementerian Agama melaksanakan pengaturan berkenaan dengan pemeringkatan PPIU dan juga PIHK, yang dibagi pemeringkatan menjadi 3 kelompok yaitu A, B C. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa dengan pembanding atau referensi lain menggunakan metode penambangan (mining). Penambangan (mining) yang dipergunakan pada penelitian ini adalah terhadap data. Dataset akan di proses dengan algoritma yang ditemukan oleh Lloyd dan kawan-kawan, yakni K-Means. Selain itu, dataset juga akan diproses dengan salah satu algoritma lain untuk pengelompokan data, dalam hal ini peneliti memilih K-Medoids. Dataset terdiri dari 5.000 baris data sesuasi dengan penilaian indikator dominan dan ko-dominan. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means dengan dua kelompok dengan maksimize tanpa normalize memiliki Davies-Bouldin Index (DBI) 0,234. Sedangkan metode K-Means dengan 2 kelompok serta melakukan normalize maka Davies-Bouldin Index (DBI) adalah 0,005. K-Means adalah yang paling optimal dibanding K-Medoids pada penelitian ini.
Analisa Fourier Broadband Forecasting Jaringan Telekomunikasi di Indonesia dalam menyambut Visi Indonesia 2045 Suci Ramadona; Syaiful Ahdan; Maya Rahayu
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 12, No 1 (2022)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v12i1.13735

Abstract

Berdasarkan data APJII (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia di tahun 2020, terdapat 73.7% dari populasi Indonesia telah menggunakan jaringan broadband. Pertumbuhan jumlah pengguna layanan broadband ini akan mempengaruhi visi Indonesia Emas 2045. Dimana di dalam visi 2045 tersebut dipaparkan bahwa aspek TIK (Teknologi Informasi Komunikasi) akan terintegrasi di segala bidang, terutama aspek ekonomi dan pemeritahan. Demi tercapainya Indonesia Emas 2045 dan agar semakin baiknya tingkat kepuasan pelanggan, maka pemerintah dan penyedia jasa dirasa perlu menyediakan layanan yang mumpuni. Research ini menyajikan jumlah pengguna jaringan mobile dan fixed broadband, serta harga paket data di Indonesia dalam bentuk Forcasting Analisa Fourier hingga di tahun 2045. Dimana metodologi yang digunakan adalah dengan mengumpulan data jumlah pengguna 2011-2020  dan tren harga paket dari tahun 2008-2020 lalu dilakukannya proses forcasting menggunakan Analisa Fourier, kemudian data validasi dilakukan di tahun 2019-2020. Teknik forcasting menggunakan Analisa Fourier dinyatakan cukup baik dengan estimasi error forecasting kurang dari 8%.
Analisis Performa Algoritma Random Forest dan Naive Bayes Multinomial pada Dataset Ulasan Obat dan Ulasan Film Rolly Maulana Awangga; Nuha Hanifatul Khonsa'
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 12, No 1 (2022)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v12i1.14770

Abstract

Kemudahan akses informasi memberikan peluang pertukaran informasi antar individu maupun kelompok. Kemudahan akses tersebut memberikan dampak dengan munculnya banyak opini terhadap suatu produk atau topik terhangat. Data opini ulasan dapat diolah menjadi data informasi baru yang memiliki nilai lebih bagi perusahaan maupun pemanfaat data. Pengolahan data ulasan dapat dilakukan dengan menggunakan machine learning dengan algoritma klasifikasi untuk mendapatkan analisis sentimen terhadap produk tertentu. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah datasetulasan obat dan ulasan film  untuk melakukan analisis sentimen dengan mengulas performansi algoritma Random Forestdengan menggunakan beberapa pohon keputusan yang sama yang disatukandan Naïve Bayes Multinomialmenggunakan perhitungan probabilitas pada tingkat akurasi dan waktu latih data. Dalam preprocessing untuk pengolahan data dan penyesuaian tipe data pada metode yang akan digunakan dengan menggunakan CountVectorizer untuk mengubah token kata menjadi vektor dan mengubah data fitur menjadi tipe array. Pembagian data latih dan uji dengan rasio 75:25. Dengan hasil akurasi data terbaik 0,57% dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Multinomial pada data ulasan film. dan latih waktu terlama pada algoritma Random Forestsehingga disarankan untuk dapat menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)sebagai term pembobotan kata untuk mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik pada penelitian selanjutnya.
Analisis Kelayakan Desain Air Purifier pada Ruangan Tertutup Berbasis Internet of Things Khodijah Amiroh; Helmy Widyantara; Oktavia Ayu Permata
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 12, No 1 (2022)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v12i1.14071

Abstract

Kesehatan lingkungan perlu menjadi perhatian utama seperti polusi udara yang mengakibatkan pencemaran lingkungan. Saat ini, 90% orang beraktifitas pada ruangan tertutup. Banyaknya aktifitas seseorang dalam ruangan menjadikan kebersihan udara pada ruangan suatu hal yang penting karna berdampak langsung pada kesehatan manusia. Beberapa indikator penting antara lain kadar debu, kadar ethanol, gas CO, dan kelembaban udara. Penelitian dilakukan dengan beberapa tahap mulai dari perancangan sistem, implementasi sistem, hingga melakukan analisis kelayakan sistem. Perancangan sistem dilakukan dengan membuat desain air purifier yang lebih ergonomis yang terdiri atas karbon, hepa filter, UV serta exhaust berbasis IoT. Design air purifier dan sistem kontrol otomatis yang dibuat diperlukan sebuah analisis kelayakan untuk mengetahui seberapa efektif prototipe yang telah dibuat. Sistem monitoring berbasis IoT dibuat dengan menggunakan Arduino ESP32 dan DHT 22 dengan menggunakan aplikasi mobile sebagai sistem monitoring. Implementasi sistem dilakukan dengan mencari bahan yang dapat dimanfaatkan dalam perancangan sistem dan dapat melindungi pancaran radiasi sinar uv tidak membahayakan lingkungan sekitar. Hasil dari uji kelayakan dilakukan terhadap air purifier pada laboratorium dinas provinsi jawa timur dengan menggunakan indikator gas CO, kadar debu, dan kadar etahanol di dalam udara. Hasil dari pengujian tersebut diketahui bahwa hasil perancangan air purifier dapat melakukan penurunan kadar CO hingga >82% dalam jangka waktu 15 menit. Kadar debu di udara mengalami penurunan hingga 63,81% dalam jangka waktu 50 menit serta penurunan kadar ethanol dalam udara sebesar 93,52%.

Page 16 of 25 | Total Record : 250

 14   15   16   17   18 

Filter by Year

2009 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 15, No 3 (2025) Vol 15, No 2 (2025) Vol 15, No 1 (2025) Vol 14, No 3 (2024) Vol 14, No 2 (2024) Vol 14, No 1 (2024) Vol 13, No 3 (2023) Vol 13, No 2 (2023) Vol 13, No 1 (2023) Vol 12, No 3 (2022) Vol 12, No 2 (2022) Vol 12, No 1 (2022) Vol 11, No 3 (2021) Vol 11, No 2 (2021) Vol 11, No 1 (2021) Vol 10, No 3 (2020) Vol 10, No 2 (2020) Vol 10, No 1 (2020) Vol 9, No 3 (2019) Vol 9, No 2 (2019) Vol 9, No 1 (2019) Vol 8, No 3 (2018) Vol 8, No 2 (2018) Vol 8, No 1 (2018) Vol 7, No 3 (2016) Vol 7, No 2 (2016) Vol 7, No 1 (2016) Vol 6, No 3 (2015) Vol 6, No 2 (2015) Vol 6, No 1 (2015) Vol 5, No 3 (2014) Vol 5, No 2 (2014) Vol 5, No 1 (2014) Vol 4, No 2 (2013) Vol 4, No 1 (2013) Vol 3, No 2 (2012) Vol 3, No 1 (2012) Vol 2, No 2 (2011) Vol 2, No 1 (2011) Vol 1, No 2 (2010) Vol 1, No 1 (2009) More Issue