cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ika Oktavia Suzanti
Contact Email
iosuzanti@trunojoyo.ac.id
Phone
+628563212921
Journal Mail Official
nero@trunojoyo.ac.id
Editorial Address
Jln Raya Telang PO BOX 02 Kamal Bangkalan 69162
Location
Kab. bangkalan,
Jawa timur
INDONESIA
NERO (Networking Engineering Research Operation)
Published by Universitas Trunojoyo Madura
ISSN : 23552190     EISSN : 26156539     DOI : https://doi.org/10.21107/nero
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering
NERO (Networking Engineering Research Operation) is a scientific journal under the auspices of the Department of Informatics Engineering, Faculty of Engineering, University of Trunojoyo Madura. NERO was first published in April 2014 and is published twice a year in April and November. NERO contains scientific articles covering the fields of Networking, Informatics and Computer Science, Software Engineering, Multimedia, and Intelligent Systems as well as other research results related to these fields.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Jaringan Komputer dan Komunikasi
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023" : 7 Documents clear
PENERAPAN ASSOCIATION RULE TERHADAP DIAGNOSA PENYAKIT MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH Wahid, Ach. Nur Aqil; Avianto, Donny
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.22566

Abstract

Penumpukan data terus terjadi berbanding lurus dengan waktu, pemanfaatan data dapat digunakan dalam berbagai cara. Seperti pada umumnya, teknik asosiasi normalnya diterapkan pada sekumpulan data transaksi dengan harapan menemukan korelasi antara itemset. Namun, pada penelitian kali ini penulis ingin mencoba untuk menerapkan teknik asosiasi terhadap dataset diagnosa penyakit pada pasien umum, melihat kesamaan pola dari data yang dapat ditemukan korelasinya dengan algoritma Fp-Growth. Diharapkan hasil korelasi antara diagnosa dapat menjadi benang merah dalam pemanfaatan, penelitian, serta pengembangan untuk mencapai sebuah pembaharuan. Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) merupakan algoritma yang sesuai untuk menentukan kumpulan data yang paling sering muncul (frekuensi itemset) dalam menganalisa korelasi antara diagnosa penyakit dari pasien, dan berikutnya hasil dari penambangan data divisualisasikan dengan basis website dengan streamlit. Dengan terus mencari hasil yang optimal dengan trial and error, dan salah hasil dari salah satu aturan terdapat pada nilai threshold 0,6 yang diterapkan pada kecamatan masa lembu mendapatkan korelasi pada aturan ketiga yaitu Neoplasma Jinak berkorelasi dengan Ileus paralitik dan obstruksi dengan nilai support 0,8 dan confidence 1. Hasil dari aturan asosiasi diharapkan dapat dikembangkan dan dapat memberikan kontribusi lebih lanjut dalam menentukan keputusan yang lebih matang.Kata kunci: Teknologi, Big Data, Penambangan Data, Association Rules FP-Growth
RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN BAWANG MERAH DAN CABAI MENGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING Fatah, Doni Abdul; Rifqi, Khoirur; Sawaki, Sawaki; Irhamni, Firli
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.26789

Abstract

Sistem pakar merupakan suatu program komputer cerdas yang menggunakan pengetahuan dan prosedur inferensi untuk memecahkan masalah-masalah yang cukup kompleks, sehingga membutuhkan keahlian dan pengalaman seorang pakar untuk menyelesaikannya. Dalam bidang pertanian, sistem pakar dapat dimanfaatkan untuk membantu petani dan penyuluh pertanian dalam mengidentifikasi dan mengatasi berbagai masalah terkait hama dan penyakit pada tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem pakar untuk mendiagnosis hama dan penyakit pada tanaman bawang merah dan cabai menggunakan metode forward chaining. Sistem pakar ini dirancang untuk menjadi alat bantu yang dapat membantu petani dan penyuluh pertanian dalam mengidentifikasi jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman, serta memberikan solusi penanganannya secara cepat dan akurat. Sistem pakar yang dihasilkan dalam penelitian ini merupakan sistem berbasis aturan (rule-based) yang mampu mengidentifikasi jenis hama dan penyakit berdasarkan gejala-gejala yang diamati, serta memberikan rekomendasi penanganannya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar ini memiliki tingkat akurasi sebesar 90% dalam mendiagnosis hama dan penyakit pada tanaman bawang merah dan cabai. Dengan demikian, sistem pakar dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi petani dan penyuluh pertanian dalam upaya meningkatkan produktivitas tanaman bawang merah dan cabai.Kata kunci: bawang merah, cabai, forward chaining, hama, penyakit, sistem pakar
PERHITUNGAN KOLONI BAKTERI SUSU SEGAR PADA RUANG WARNA YCBCR Fitri, Zilvanhisna Emka; Sahenda, Lalitya Nindita; Holili, Rexy Solehudin Abdi; Rukmi, Dyah Laksito
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.19094

Abstract

The problem with fresh milk on the SPR farm is the manual milking process, which causes the milk to be less hygienic and becomes an ideal growing medium for microbes. Therefore, it is necessary to carry out a procedure for checking the microbiological status as an indicator of food safety. To test for microbial contamination in fresh milk, namely the Total Plate Count (TPC) test, but in this study the focus is on the calculation of bacterial colonies using digital image processing techniques. The stages of the research carried out are the preprocessing process (cropping and color conversion to YCbCr space), image enhancement (addition of brightness and inverse image), the segmentation combination process (gray degree and channel area thresholding) and colony calculation using labeling based on the proximity of 8 neighbors to the feature area. From the results of the study, it was found that bacterial colonies had a wide area range of 150 ≤ area ≤ 8000. A comparison of manual TPC calculations with the system has been carried out on 5 test samples and obtained an average error difference of 0.176.Keywords : channel area thresholding, bacterial colonies, fresh milk, TPC, YCbCr
ANALISIS KEAMANAN WEBSITE DENGAN INFORMATION SYSTEM SECURITY ASSESSMENT FRAMEWORK (ISSAF) DAN OPEN WEB APPLICATION SECURITY PROJECT (OWASP) Nugroho, Verseveranda Setyo; Christanto, Febrian Wahyu
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.19712

Abstract

Meningkatnya penggunaan platform digital dalam setiap kegiatan manusia memunculkan kembali perhatian yang pada dasarnya diperlukan di setiap aktifitas atau hal yang dikerjakan manusia, seperti keamanan. Keamanan juga tentu saja hadir dalam kegiatan yang sudah terdigitalisasi atau dapat disebut juga sebagai Cybersecurity. Keamanan dalam Cybersecurity penting karena berkaitan dengan data pribadi (Privacy), integritas (Integrity), akses atau verifikasi (Authentication), kerahasiaan (Confidentiality) dan ketersediaan (Availability).  DiamantePro Digital Creative bertempat di Jakarta adalah perusahaan platform digital yang menyediakan jasa undangan atau Invitation seperti undangan pernikahan, meeting internal maupun seminar. Pada dasarnya undangan memerlukan adanya identitas pribadi dari individu yang akan diundang. Maka dari itu untuk melindungi data pengguna dari kebocoran data identitas, DiamantePro Digital Creative memerlukan adanya pengujian penetrasi melalui website mereka. Metode penetrasi tingkat keamanan website dapat menggunakan Information Systems Security Assessment Framework (ISSAF) dan Open Web Application Security Project (OWASP). Hasil pengujian membuktikan bahwa website diaundangkamu.com tidak dapat ditembus karena memiliki fitur security yang mumpuni seperti Naga Cyber Defense dari hostingan rumahweb.com.Kata kunci: Pengujian Penetrasi, ISSAF, OWASP
PENERAPAN ALGORITMA LINEAR SEARCH DI APLIKASI SECONDHAND Agustin, Nely Dwi; Cobantoro, Adi Fajaryanto; Setyawan, Mohammad Bhanu; Nurfitri, Khoiru
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.21089

Abstract

Inflation in Indonesia has been increasing year by year. The high inflation rate has an impact on the increasing production costs of finished goods, resulting in higher prices which this is not balanced by good sales of new products. This has led to a plan to create a secondhand e-commerce platform. This research aims to implement a search feature that facilitates the search for used goods based on keywords. The implementation process involves the use of the Linear/Sequential Search algorithm in the JavaScript programming language and PostgreSQL as the data storage used. In practice, when the keyword matches the data in the database, the search results will be displayed. If there is no data match, the search will not find any relevant products. The result of this research is the availability of the SecondHand application, with a search feature using the Linear/Sequential Search algorithm, which helps facilitate the interaction between sellers and buyers. The results of white box and postman/grey box testing show that the search feature and its functions work well, producing valid outputs, and have a short execution time of around 613.5 ms or 0.6135 seconds based on the results of five tests.Keywords : Linear/Sequential Search Algorithm, Used Goods, SecondHand.
KLASIFIKASI CITRA PNEUMONIA MENGGUNAKAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Pratama, Aan Rachmatullah; Cobantoro, Adi Fajaryanto
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.18992

Abstract

Pneumonia adalah infeksi atau peradangan akut pada bagian jaringan paru yang disebabkan oleh berbagai mikroorganisme seperti bakteri, virus, parasit, jamur, kerusakan fisik paru ataupun bahan kimia. Pneumonia dapat menyerang orang dewasa maupun anak-anak, banyak kasus yang terjadi, terutama pada Negara berkembang dimana kebanyakan mengandalkan energi yang berpontensi menyebabkan polusi udara yang akan berdampak pada pernafasan manusia. Klasifikasi citra Pneumonia dari hasil rontgen dengan algoritma Convolutional Neural Network yang memiliki metode alur pemecahan masalah yang menyerupai pola pikir manusia. Pada program ini melakukan penelitian tentang membandingkan performa dari kedua model arsitektur Convolutional Neural Network arsitektur AlexNet dengan GoogleNet. Pada hasil confusion matrix mendapatkan hasil tingkat akurasi 0,79 untuk arsitektur Alexnet dan untuk arsitektur GoogLeNet mendapatkan hasil akurasi 0,78. Umumnya akurasi dari GoogLeNet lebih tinggi namun pada penelitian ini AlexNet mendapatkan akurasi yang lebih tinggi, namun GoogLeNet memiliki loss yang lebih rendah, loss dan Accuracy diperngaruhi callback yang didalamanya terdapat epoch. Pada hasil implementasi kedua model dari web app menggunakan flask dan Google colab, dari jumlah masukan 16 citra 15 prediksi dilakukan benar dan 1 salah mendapatkan hasil akurasi 0,94.Kata kunci : AlexNet, CNN, GoogLeNet, Pneumonia
KLASIFIKASI DIAGNOSIS DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DENGAN SELEKSI FITUR BACKWARD ELIMINATION Nugroho, Hendro; Yuliastuti, Gusti Eka; Pradana, Andrean Firman
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i2.21110

Abstract

Diabetes mellitus is a dangerous disease caused by high sugar levels (hyperglycemia). Hyperglycemia can cause sufferers to experience chronic disease, damage to organs in the body. Diabetes mellitus is a dangerous disease, so it is very interesting to classify diabetes mellitus using the Naïve Bayes method with Backward Elimination (BE) feature selection. The Diabetes mellitus dataset used in the research consisted of 101 data with 5 attributes consisting of age, Current Blood Sugar (GDS), 2 hours after eating/Post Pradial (PP), Fasting Blood Sugar (GPD) levels, and Low Density Lipoprotein (LDL) . To get classification results, there are several steps taken, namely data input, BE feature selection, 8-Fold Cross Validation, Naïve Bayes and results testing. From the classification results, testing was carried out using the accuracy, precision and recall calculation method. To find out the results of classification performance, four test scenarios were carried out, namely the first scenario, Naïve Bayes combined with BE and 8-Fold Cross Validation, accuracy of 77%, second scenario, Naïve Bayes combined with 8-Fold Cross Validation, accuracy of 78.1%, third scenario, Naïve Bayes combined with BE accuracy is 86% and the fourth scenario of Naïve Bayes classification accuracy is 90%, so the accuracy of Naïve Bayes classification with BE feature selection is better.Keywords: Diabetes melitus, Naïve bayes, Backward Elimination. 8-Flod Cross Validation.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 1 (2025): Nero - 2025 Vol 9, No 2 (2024): Nero - 2024 Vol 9, No 1 (2024): Nero - 2024 Vol 8, No 2 (2023): Nero - 2023 Vol 8, No 1 (2023): Nero - 2023