cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agus Harjoko
Contact Email
ijccs.mipa@ugm.ac.id
Phone
+62274 555133
Journal Mail Official
ijccs.mipa@ugm.ac.id
Editorial Address
Gedung S1 Ruang 416 FMIPA UGM, Sekip Utara, Yogyakarta 55281
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)
Published by Universitas Gadjah Mada
ISSN : 19781520     EISSN : 24607258     DOI : https://doi.org/10.22146/ijccs
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering
Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems (IJCCS), a two times annually provides a forum for the full range of scholarly study . IJCCS focuses on advanced computational intelligence, including the synergetic integration of neural networks, fuzzy logic and eveolutionary computation, so that more intelligent system can be built to industrial applications. The topics include but not limited to : fuzzy logic, neural network, genetic algorithm and evolutionary computation, hybrid systems, adaptation and learning systems, distributed intelligence systems, network systems, human interface, biologically inspired evolutionary system, artificial life and industrial applications. The paper published in this journal implies that the work described has not been, and will not be published elsewhere, except in abstract, as part of a lecture, review or academic thesis.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 476 Documents
 9   10   11   12   13 
Klasifikasi Lagu Berdasarkan Genre pada Format WAV Nurmiyati Tamatjita; Agus Harjoko
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 8, No 2 (2014): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6542

Abstract

AbstrakDalam dunia yang berkembang pesat, media audio semakin komplek. Karena itulah diperlukan sebuah mekanisme penentuan jenis lagu (genre) yang tepat secara efektif dan efisien.  Pencarian secara manual sudah tidak efektif dan efisien lagi karena banyaknya data yang tersimpan.          Zero Crossing Rate (ZCR), Average Energy (E) dan Silent Ratio (SR) adalah 3 Feature Extraction yang digunakan untuk klasifikasi pencarian 12 genre.Tiga dimensi adalah bentuk visualisasi pengukuran tingkat kemiripan sebuah data berdasarkan hasil klasifikasi yang diinput oleh user.            Dalam penelitian ini pengujian klasifikasi menggunakan metode 3, 6, 9 dan 12 genre melalui jarak terdekat (Euclidean Distance). Hasil pengujian yaitu menunjukkan bahwa 3 genre yaitu Balada, Blues dan Classic menunjukkan = 96,67%, 6 genre yaitu Balada, Blues, Classic, Harmony, Hip Jop dan Jazz menunjukkan = 70% dan 9 genre yaitu Balada, Blues, Classic, Harmony, Hip Hop, Jazz, Keroncong, Latin dan Pop menunjukkan = 53,33% serta 12 genre = 33,33% Kata Kunci— Zero Crossing Rate (ZCR), Average Energy (E), Silent Ratio (SR), Euclidean Distance  Abstract            Music genre is getting complex from time to time. As the size of digital media grows along with amount of data, manual search of digital audio files according to its genre is considered impractical and inefficient; therefore a classification mechanism is needed to improve searching.            Zero Crossing Rate (ZCR), Average Energy (E) and Silent Ratio (SR) are a few of features that can be extracted from digital audio files to classify its genre. This research conducted to classify digital audio (songs) into 12 genres: Ballad, Blues, Classic, Harmony, Hip Hop, Jazz, Keroncong, Latin, Pop, Electronic, Reggae and Rock using above mentioned features, extracted from WAV audio files. Classification is performed several times using selected 3, 6, 9 and 12 genres respectively.            The result shows that classification of 3 music genres (Ballad, Blues, Classic) has the highest accuracy (96.67%), followed by 6 genres (Ballad, Blues, Classic, Harmony, Hip Hop, Jazz) with 70%, and 9 genres (Ballad, Blues, Classic, Harmony, Hip Hop, Jazz, Keroncong, Latin, Pop) with 53.33% accuracy. Classification of all 12 music genres yields the lowest accuracy of 33.33%.   Keywords— Zero Crossing Rate (ZCR), Average Energy (E), Silent Ratio (SR), Euclidean Distance
Perbandingan Ekstraksi Ciri Full, Blocks, dan Row Mean Spectrogram Image Dalam Mengidentifikasi Pembicara La Ode Hasnuddin Sagala; Agus Harjoko
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 8, No 2 (2014): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6543

Abstract

AbstrakPada sebuah sistem recognition, pemilihan metode ekstraksi ciri dan ukuran fitur yang digunakan mempengaruhi tingkat keakuratan identifikasi. Berkaitan dengan hal itu, dalam penelitian ini akan dijabarkan perbandingan tiga metode ekstraksi ciri CBIR yaitu row mean image, full image, dan blocks image. Ketiga metode tersebut digunakan untuk mengidentifikasi pembicara dengan menitikberatkan pada ukuran selection feature vector yang digunakan.Data suara diperoleh dari rekaman suara menggunakan handphone. Rekaman suara berasal dari 10 orang narasumber dengan rincian 5 pria dan 5 wanita. Setiap narasumber mengucapkan lima buah kalimat yaitu Selamat Pagi, Selamat Siang, Selamat Sore, Selamat Malam, dan Dengan Siapa serta diulangi delapan kali tiap kalimat.Karena menerapkan metode CBIR maka rekaman suara yang berbentuk sinyal dikonversi menjadi image spectrogram menggunakan STFT. Kemudian spectrogram diimplementasikan ke kekre transform lalu diekstrasi cirinya. Penggunaan kekre transform bertujuan untuk menyeleksi dan mengambil kemungkinan-kemungkinan fitur yang optimal serta juga meringankan proses komputasi.Menggunakan data reference 250 image spectrogram dan data testing 150 image spectrogram memberikan hasil bahwa metode ekstraksi ciri full image memperoleh persentase identifikasi lebih tinggi yaitu 93,3% dengan ukuran fitur 32x32. Kata kunci— Identifikasi pembicara, Spektrogram, Transformasi kekre, Full image, Blocks Image, Row mean image AbstractOn a system of recognition, selection feature extraction method and feature size are used in identification affects identication rate. In that regard, this study will presents comparison three feature extraction methods namely row mean image, full image, and blocks image. The third method used to identify the speaker with a focus on the size selection feature vector are used. Sound data obtained from the mobile phone voice recording. Sound recording derived from 10 speakers consisting of 5 men and 5 women. Every speakers pronounce five sentences are Selamat Pagi, Selamat Siang, Selamat Sore, Selamat Malam, and Dengan siapa as well as repeated eight times.Because applying CBIR methods then the sound recording signal is converted into an image spectrogram using STFT. Spectrogram is formed implemented in kekre transform to extract feature. Using kekre transform aims to select and take the possibilities optimal feature also relieves the computing process.Using reference data 250 spectrogram and testing data 150 spectrogram produces results that the full image feature extraction methods obtain a higher percentage identification rate is 93,3% with a feature size of 32x32. Keywords— Speaker identification, Spectrogram, Kekre Transform, Full Image, Blocks Image, Row Mean Image
Perancangan dan Analisis Kinerja Private Cloud Computing dengan Layanan Infrastructure-As-A-Service (IAAS) Wikranta Arsa; Khabib Mustofa
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 8, No 2 (2014): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6544

Abstract

AbstrakMesin server merupakan salah satu penunjang dan komponen utama yang harus ada dalam mengembangkan suatu karya ilmiah dengan berbasis web. Mahalnya server menjadi kendala mahasiswa/mahasiswi dalam menghasilkan suatu karya ilmiah. Konfigurasi server yang dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja menjadi sebuah keinginan mendasar, selain pemesanan mesin yang mudah, cepat dan fleksibel. Untuk itu  diperlukan sebuah sistem yang dapat menangani permasalahan tersebut. Cloud computing  dengan layanan Infrastructure-As-A-Serveice (IAAS) dapat menyediakan sebuah infrastruktur yang handal. Untuk mengetahui kinerja sistem diperlukan suatu analisis performance antara server cloud (instance) dengan server konvensional. Hasil penelitian dari analisis kinerja private cloud computing dengan layanan Infrastructure-As-A-Service (IAAS) ini menunjukkan bahwa perbandingan kinerja satu server cloud atau server virtual cloud dengan satu server konvensional tidak jauh berbeda namun akan terlihat perbedaan kinerja yang signifikan jika dalam satu server node terdapat lebih sari satu server virtual dan sistem ini memberikan tingkat penggunaan resource server yang lebih maksimal.Kata kunci—Cloud Computing, Infrastructure As-A-Service (IAAS), analisis Performance. Abstract Server machine is one of the main components in supporting and developing a web-based scientific work. The high price of the server to be the main obstacle in the student produced a scholarly work. Server configuration that can be done anywhere and anytime to be a fundamental desire, in addition to the booking engine is easy, fast, and flexible is also highly desirable. For that we need a system that can handle these problems. Cloud computing with Infrastructure-As-A-Serveice (IAAS) can provide a reliable infrastructure. To determine the performance of the system, we required a performance analysis of cloud server between conventional servers. Results of performance analysis of private cloud computing with Infrastructure-As-A-Service (IAAS) indicate that the cloud server performance comparison with conventional server is not too much different and the system resource usage level servers provide more leverage. Keyword—Cloud Computing, Infrastructure As-A-Service (IAAS), Performance Analysis. 
Analisis Tekstur untuk Klasifikasi Motif Kain (Studi Kasus Kain Tenun Nusa Tenggara Timur) Nicodemus Mardanus Setiohardjo; Agus Harjoko
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 8, No 2 (2014): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6545

Abstract

AbstrakIndonesia memiliki banyak kekayaan budaya dalam bentuk kain tradisional, salah satunya kain tenun dari Nusa Tenggara Timur (NTT). Kain tenun dari tiap etnik di NTT memiliki cirikhas motif masing-masing yang merupakan manifestasi kehidupan sehari-hari, kebudayaan dan kepercayaan masyarakat setempat. Di mata pemerhati kain tenun NTT, asal kain tenun dapat diketahui dari motifnya. Tidak semua orang dapat membedakan asal daerah dari motif kain tenun tertentu dikarenakan sulitnya mendefinisikan karakteristik motif kain tenun suatu daerah dan beragamnya motif kain tenun yang ada dan komposisi warna yang beragam pula.Analisis tekstur adalah teknik analisis citra berdasarkan anggapan bahwa citra dibentuk oleh variasi intensitas piksel, baik citra keabuan maupun warna. Motif kain tenun terbentuk dari variasi intensitas warna sehingga dapat dipandang sebagai tekstur berwarna dari kain tenun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui diantara pendekatan analisis tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang dikombinasikan dengan momen warna dan pendekatan analisis tekstur menggunakan Color Co-occurrence Matrix (CCM), metode manakah yang memberikan hasil lebih baik untuk klasifikasi motif kain tenun NTT.Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk klasifikasi motif kain tenun NTT, pendekatan analisis tekstur menggunakan metode CCM memberikan hasil lebih baik dibandingkan pendekatan analisis tekstur menggunakan GLCM yang dikombinasikan dengan momen warna. Kata kunci—klasifikasi citra, GLCM, CCM, momen warna, motif kain tenun NTT AbstractIndonesia have many culture in the form of traditional fabrics, one of them is woven fabric from Nusa Tenggara Timur (NTT). Each NTT ethnic has motif characteristic which ismanifestation of daily life, culture and the faith of local people. For a NTT woven fabric observer, the origin of a woven fabric can be known from the motif. But its difficult to recognising the origin of a woven fabrics because it is hard to define the characteristics of woven fabric motif from a region and wide variety of existing woven fabric motifs and also color composition.Texture analysis is image analysis technique based on assumption that an image formed by the variation of pixels intensity, both gray and color image. Woven fabric motif formed by the variation of color intensity that can be seen as color texture of the woven fabric. This study aims to determine between texture analysis using GLCM combined with color moment and texture analysis using CCM, which method gives better results for the NTT woven fabric motif classification.The results showed that for the NTT woven fabric motif classification, texture analysis using CCM gives better results than the texture analysis using GLCM combined with color moment. Keywords— image classification, GLCM, CCM, color moment, NTT woven fabric motif
Optimasi Biaya Distribusi Rantai Pasok Tiga Tingkat dengan Menggunakan Algoritma Genetika Adaptif dan Terdistribusi Zulfahmi Indra; Subanar Subanar
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 8, No 2 (2014): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6546

Abstract

AbstrakManajemen rantai pasok merupakan hal yang penting. Inti utama dari manajemen rantai pasok adalah proses distribusi. Salah satu permasalahan distribusi adalah strategi keputusan dalam menentukan pengalokasian banyaknya produk yang harus dipindahkan mulai dari tingkat manufaktur hingga ke tingkat pelanggan. Penelitian ini melakukan optimasi rantai pasok tiga tingkat mulai dari manufaktur-distributor-gosir-retail. Adapun pendekatan yang dilakukan adalah algoritma genetika adaptif dan terdistribusi. Solusi berupa alokasi banyaknya produk yang dikirim pada setiap tingkat akan dimodelkan sebagai sebuah kromosom. Parameter genetika seperti jumlah kromosom dalam populasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi akan secara adaptif berubah sesuai dengan kondisi populasi pada generasi tersebut. Dalam penelitian ini digunakan 3 sub populasi yang bisa melakukan pertukaran individu setiap saat sesuai dengan probabilitas migrasi. Adapun hasil penelitian yang dilakukan 30 kali untuk setiap perpaduan nilai parameter genetika menunjukkan bahwa nilai biaya terendah yang didapatkan adalah 80,910, yang terjadi pada probabilitas crossover 0.4, probabilitas mutasi 0.1, probabilitas migrasi 0.1 dan migration rate 0.1. Hasil yang diperoleh lebih baik daripada metode stepping stone yang mendapatkan biaya sebesar 89,825. Kata kunci— manajemen rantai pasok, rantai pasok tiga tingkat, algortima genetika adaptif, algoritma genetika terdistribusi. Abstract Supply chain management is critical in business area. The main core of supply chain management is the process of distribution. One issue is the distribution of decision strategies in determining the allocation of the number of products that must be moved from the level of the manufacture to the customer level. This study take optimization of three levels distribution from manufacture-distributor-wholeshale-retailer. The approach taken is adaptive and distributed genetic algorithm. Solution in the form of allocation of the number of products delivered at each level will be modeled as a chromosome. Genetic parameters such as the number of chromosomes in the population, crossover probability and adaptive mutation probability will change adaptively according to conditions on the population of that generation. This study used 3 sub-populations that exchange individuals at any time in accordance with the probability of migration. The results of research conducted 30 times for each value of the parameter genetic fusion showed that the lowest cost value obtained is 80,910, which occurs at the crossover probability 0.4, mutation probability 0.1, the probability of migration 0.1 and migration rate 0.1. This result has shown that adaptive and distributed genetic algorithm is better than stepping stone method that obtained 89,825. Keywords— management supply chain, three level supply chain, adaptive genetic algorithm, distributed genetic algorithm.
Algoritma CPAR untuk Analisa Data Kecelakaan (Studi pada Kepolisian Daerah Sulawesi Tenggara) Natalis Ransi; Edi Winarko
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 8, No 2 (2014): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6547

Abstract

AbstrakKecelakaan lalu lintas (laka lantas) di Sulawesi Tenggara perlu mendapatkan penanganan yang efektif karena menyebabkan korban meninggal dunia yang terus meningkat setiap tahunnya. Salah satu langkah penanganan adalah analisis karakteristik laka lantas yang berhubungan dengan korban meninggal dunia. Analisis karakteristik laka lantas dapat dilakukan dengan pendekatan faktor penyebab kecelakaan, jenis kecelakaan, dan waktu kejadian.Penelitian ini mengaplikasikan algoritma Classification based on Predictive Association Rules (CPAR) pada data mining untuk analisa karakteristik laka lantas. Algoritma CPAR menghasilkan Class Association Rules (CARs), selanjutnya CARs digunakan untuk mendeskripsikan karakteristik laka lantas yang berhubungan dengan korban meninggal dunia.Hasil penelitian diperoleh bahwa faktor yang menyebabkan korban meninggal dunia pada kasus laka lantas adalah faktor manusia (berkendara dibawah pengaruh alkohol dan berkendara melebihi batas kecepatan) dan faktor lingkungan fisik (prasarana jalan yang rusak dan jalan dengan tikungan tajam). Jenis kecelakaan (tunggal dan depan-depan), waktu kejadian (tanggal 8-14, hari Senin dan Selasa, jam 13:00-18:59), jenis kendaraan (sepeda motor) dan merek kendaraan (Honda), berpotensi menimbulkan korban meninggal pada kasus laka lantas. Pengendara sepeda motor rentan menjadi korban pada kasus laka lantas. Pengujian akurasi menggunakan 10-fold cross validation Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata-rata akurasi algoritma CPAR lebih tinggi yaitu 48,75% dibandingkan dengan algoritma PRM yaitu 41,13%. Kata kunci— data mining, algoritma CPAR, kecelakaan lalu lintas Abstract Traffic accident in Southeast Sulawesi needs to get treatment more effective. One of the handling is analysis of traffic accident characteristic and then it was related to the death. Analysis of trafiic accident characteristics can be done with the approach factors the cause of the accident, the kind of an accident, and time genesis.This Research apply CPAR algorithm on the data mining to analyze the characteristics of traffic accident. CPAR Algorithm produce Class Association Rules (CARs) that used to describe traffic accident characteristics related to the death.Results of research, that the factors that caused the victim died in traffic accident is human factors (driving under the influence of alcohol and driving exceed the speed) and environmental factors physical (road infrastructure and damaged roads with elbow).  Types of accidents (in the singular and home-front), time genesis (on 8-14, reported Monday and Tuesday, hours 1:00 pm-6:59 pm), the type of vehicle (motorcycle), potentially causing the death toll in the case laka then. Motorcycle drivers are prone to fall victim in that case laka then. Testing accuracy using 10-fold cross validation test result show that on average these accuracy algorithm CPAR 48.75%, higher than the algorithm PRM 41.13%. Keywords— data mining, CPAR algorithm, traffic accident
Aplikasi Deteksi Dini Defisiensi Mineral Mikro pada Manusia Berbasis Web Nina Sevani; Rheinhard Unwaru
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 8, No 2 (2014): July
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6548

Abstract

AbstrakKekurangan gizi menjadi salah satu masalah yang dialami oleh masyarakat Indonesia, khususnya defisiensi mineral mikro. Pada dasarnya hal ini dikarenakan kurangnya pemahaman masyarakat akan pentingnya pola konsumsi makanan seimbang serta kemiskinan yang dialami oleh sebagian masyarakat sehingga mereka sulit memenuhi asupan gizi setiap hari dan sulit menemui seorang ahli atau dokter gizi. Hal ini dapat diatasi melalui pembuatan sebuah aplikasi berbasis web yang mampu mendeteksi defisiensi mineral mikro pada manusia secara dini, serta memberikan saran untuk mengatasi defisiensi tersebut. Aplikasi ini menggunakan sekumpulan data sebagai basis pengetahuan yang diperoleh dari studi pustaka dan diskusi dengan pakar gizi. Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk rule-based system dan diolah dengan metode forward chaining.Aplikasi ini dapat diakses dan digunakan oleh pengguna melalui internet. Pembuatan aplikasi ini dapat membantu masyarakat dalam menyadari pentingnya asupan mineral mikro dalam tubuh dan juga mendorong mereka untuk memiliki kebiasaan hidup yang sehat.  Kata kunci— gizi, mineral, aplikasi web, rule-based, forward chaining.  Abstract Malnutrition is the one of the Indonesian society issues, especially micro mineral deficiency. Basically, this is due to a lack of society understanding of the importance of balanced food consumtion patterns and poverty factor in Indonesia so that they are difficult to fulfill the daily nutritional intake and also difficult to meet a doctor or nutrition expert. This can be overcome through the creating of a web-based application which can detecting micro mineral deficiency in the human body at the early stage, as well as providing suggestions to overcome those deficiency. This application uses a set of data as a knowledge base which obtained from the literature and discussions with nutritional experts. The knowledge is represented with a rule-based system and processed with forward chaining method.This application can be accessed and used by users via internet. This application can helps the society to realize the importance of micro mineral intake and also encourage them to have healthy life habits. Keywords— nutrient, mineral, web application, rule-based, forward chaining.
Klasifikasi Data NAP (Nota Analisis Pembiayaan) untuk Prediksi Tingkat Keamanan Pemberian Kredit (Studi Kasus : Bank Syariah Mandiri Cabang Luwuk Sulawesi Tengah) Sumarni Adi; Edi Winarko
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 9, No 1 (2015): January
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6635

Abstract

AbstrakSetiap bulannya bank syariah mandiri cabang luwuk menerima proposal kredit (NAP) dari nasabah dalam jumlah yang terus meningkat dan perlu respon yang cepat. Dengan demikian, perlu dikembangkan sistem untuk melakukan data mining dari tumpukan data tersebut yang akan digunakan untuk kepentingan tertentu, salah satunya adalah untuk menganalisis resiko pemberian kredit.Teknik data mining digunakan dalam penelitian ini untuk klasifikasi tingkat keamanan pemberian kredit dengan menerapakan algoritma Naïve Bayes Classificatio. Naive bayes classifier merupakan pendekatan yang mengacu pada teorema Bayes yang menkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru, sehingga merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi tinggi. Sebelum dilakukan klasifikasi, data debitur melalui preprocessing. Kemudian dari preprocessing ini dilakukan klasifikasi dengan naive bayes classifier, sehingga menghasilkan model probabilitas klasifikasi untuk prediksi kelas pada debitur selanjutnya. Teknik pengujian akurasi model diukur menggunakan boostrap, dan menunjukkan bahwa nilai akurasi terkecil 80% dihasilkan pada sampel data 100, dan menghasilkan nilai akurasi terbesar 98,66% pada sampel data 463. Kata kunci— akurasi, naive bayes, data mining, klasifikasi, preprocessing, NAP AbstractEvery month the Mandiri Syariah Bank Branch Office of Luwuk receives a very large number of proposal credit. Thus, the system should be developed to perform data mining of the heap data to be used for specific purpose, one of which is for the risk analysis of credit allowance. Data mining techniques used in this study for classification level prediction of credit allowance by applying a naïve Bayes Classification algorithm . Naive bayes classifier is an approach that refers to the bayes theorem, is a combination of prior knowledge with new knowledge. So that is one of the classification algorithm is simple but has a high accuracy. Prior to classification, data of debitur has been through a preprocessing. Then the weight is to perform classification with naive bayes classifier. After the data is classified, so produce probabilitas of model classification for prediction class to next debitur.       Testing techniques the accuracy of the model was measured by bosstrap, and shows that the smallest value of accuracy is 80% produced in the 100 data sample, and the largest value of accuracy 98,66% on a data sample of 463. Keywords— accuracy, naive bayes, data mining, classification, preprocessing, NAP
Verifikasi Dua Varian Protokol Ad hoc On demand Distance Vector dengan UPPAAL Ika Oktavia Suzanti; Reza Pulungan
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 9, No 1 (2015): January
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6636

Abstract

AbstrakMobile Ad-hoc Network (MANET) adalah sekumpulan wireless mobile yang terhubung satu sama lain tanpa infrastruktur yang tetap sehingga perubahan topologi dapat terjadi setiap saat. Protokol routing MANET memiliki dua model yaitu protokol routing reaktif yang membentuk tabel routing hanya saat dibutuhkan dan protokol routing proaktif yang melakukan pemeliharaan tabel routing secara berkala. Properti umum yang harus dipenuhi oleh protokol jaringan ad-hoc adalah route discovery, packet delivery dan loop fredom. AODV merupakan protokol reaktif MANET yang memiliki standar waktu berapa lama sebuah rute dapat digunakan (route validity), sehingga properti route discovery dan packet delivery harus dapat dipenuhi dalam waktu tersebut. Proses verifikasi protokol dilakukan dengan memodelkan spesifikasi protokol menggunakan teknik, tool, dan bahasa matematis. Pada penelitian ini bahasa pemodelan  yang digunakan adalah timed automata, yaitu bahasa pemodelan untuk memodelkan sistem yang memiliki ketergantungan terhadap waktu tertentu pada setiap prosesnya. Verifikasi protokol dilakukan secara otomatis dengan mengggunakan tool model checker UPPAAL.Protokol yang diverifikasi adalah protokol AODV Break Avoidance milik Ali Khosrozadeh dkk dan protokol AODV Reliable Delivery dari Liu-Jian dan Fang-Min. Hasil verifikasi protokol membuktikan bahwa protokol AODV Break Avoidance mampu memenuhi properti route discovery dan protokol AODV Reliable Delivery mampu memenuhi properti packet delivery dalam waktu sesuai dengan spesifikasi. Kata kunci —Verifikasi Protokol, Timed Automata,  AODV, UPPAAL Abstract MANET is a group of wireless mobile that connected one to each other without fixed infrastructure so topology could change at anytime. MANET routing protocol has two models which are reactive routing protocol that built routing table only when needed and proactive routing protocol that maintain routing table periodically. General property which had to be satisfied by ad-hoc network protocol are route discovery, packet delivery and loop freedom. AODV is a reactive protocol in MANET that has time standard to determine how long a route is valid to be used (route validity) so route discovery and packet delivery property should be satisfied in a specifically certain time. Protocol verification process done by modeling protocol specification using technique, tool and mathematic language.In this research protocol modeled using timed automata which is a modeling language that could be used to model a time dependent system in each process. Verification using timed automata can automatically done by UPPAAL tool model checker.Protocol which will be verified are AODV Break Avoidance by Ali Khosrozadeh et al. and AODV Reliable Delivery by Liu Jian and Fang-Min. Result of this protocol verification prove that AODV BA could satisfied route discovery property and AODV Reliable Delivery could satisfied packet delivery property within their specification time. Keywords—Protocol Verification, Timed Automata, AODV, UPPAAL
Purwarupa Framework Aplikasi Desktop Menggunakan Teknologi Web Firmansyah Adiputra; Khabib Mustofa
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 9, No 1 (2015): January
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.6637

Abstract

AbstrakAplikasi desktop adalah aplikasi yang berjalan lokal dalam lingkungan desktop dan hanya dapat diakses oleh pengguna desktop. Ini berbeda dengan aplikasi web yang dapat diakses dari manapun melalui jaringan. Namun tidak seperti halnya aplikasi desktop, aplikasi web yang berjalan di atas web browser tidak dapat berintegrasi dengan aplikasi desktop yang berjalan pada sisi klien.Dalam penelitian ini dibangun purwarupa framework yang diberi nama HAF (Hybrid Application Framework). HAF digunakan untuk mengembangkan dan mengeksekusi jenis aplikasi desktop baru yang diberi nama HyApp (Hybrid Application). Melalui HAF, HyApp dibangun menggunakan teknologi web dan dapat diakses secara lokal maupun melalui jaringan. Saat diakses secara lokal, walaupun dikembangkan dengan teknologi web, HyApp dapat berkomunikasi dengan aplikasi desktop lainnya. Selain itu, melalui API yang disediakan oleh HAF, HyApp akan dapat menerapkan perilaku yang berbeda berdasarkan modus pengaksesan yang dilakukannya. Kata kunci—framework, aplikasi desktop, aplikasi web    AbstractDesktop application is an application that runs locally in a desktop environment and can be accessed only by desktop users. It differs from web application which can be accessed from anywhere through networks. But unlike desktop applications, web applications cannot integrate nicely with desktop applications from where it is accessed.This research developes a prototype of framework which is named HAF (Hybrid Application Framework). HAF is used for developing and executing a new type of desktop application, named HyApp (Hybrid Application). Through HAF, HyApp is built using web technologies and can be accessed either locally or from networks. When accessed locally, even though it is built using web technologies, it still can communicate with other desktop applications. Also by using APIs provided by HAF, HyApp is capable to behave differently based on whether it is accessed locally or remotely. Keywords—framework, desktop applications, web applications

Page 11 of 48 | Total Record : 476

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2006 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 20, No 1 (2026): January Vol 19, No 4 (2025): October Vol 19, No 3 (2025): July Vol 19, No 2 (2025): April Vol 19, No 1 (2025): January Vol 18, No 4 (2024): October Vol 18, No 3 (2024): July Vol 18, No 2 (2024): April Vol 18, No 1 (2024): January Vol 17, No 4 (2023): October Vol 17, No 3 (2023): July Vol 17, No 2 (2023): April Vol 17, No 1 (2023): January Vol 16, No 4 (2022): October Vol 16, No 3 (2022): July Vol 16, No 2 (2022): April Vol 16, No 1 (2022): January Vol 15, No 4 (2021): October Vol 15, No 3 (2021): July Vol 15, No 2 (2021): April Vol 15, No 1 (2021): January Vol 14, No 4 (2020): October Vol 14, No 3 (2020): July Vol 14, No 2 (2020): April Vol 14, No 1 (2020): January Vol 13, No 4 (2019): October Vol 13, No 3 (2019): July Vol 13, No 2 (2019): April Vol 13, No 1 (2019): January Vol 12, No 2 (2018): July Vol 12, No 1 (2018): January Vol 11, No 2 (2017): July Vol 11, No 1 (2017): January Vol 10, No 2 (2016): July Vol 10, No 1 (2016): January Vol 9, No 2 (2015): July Vol 9, No 1 (2015): January Vol 8, No 2 (2014): July Vol 8, No 1 (2014): January Vol 7, No 2 (2013): July Vol 7, No 1 (2013): January Vol 6, No 2 (2012): July Vol 6, No 1 (2012): January Vol 5, No 3 (2011): November Vol 5, No 2 (2011): July Vol 5, No 1 (2011): January Vol 1, No 2 (2007): July Vol 1, No 1 (2006): January More Issue