cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Goegoes Dwi Nusantoro
Contact Email
goegoesdn@ub.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jurnaleeccis@ub.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal EECCIS
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 19783345     EISSN : 24608122     DOI : -
Core Subject : Engineering,
Engineering
EECCIS is a scientific journal published every six month by electrical Department faculty of Engineering Brawijaya University. The Journal itself is specialized, i.e. the topics of articles cover electrical power, electronics, control, telecommunication, informatics and system engineering. The languages used in this journal are Bahasa Indonesia and English.
Arjuna Subject : -
Articles 380 Documents
 9   10   11   12   13 
Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL Dodit Suprianto; Rini Nur Hasanah; Purnomo Budi S.
Jurnal EECCIS Vol 7, No 2 (2013)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (789.093 KB)

Abstract

Aplikasi sistem pengenalan wajah secara real time dapat ditemukan pada sistem pengawasan, identifikasi dan keamanan yang berbasis pada pengenalan wajah. Pengamatan wajah secara langsung oleh manusia mempunyai kelemahan karena kelelahan dan kejenuhan yang mungkin terjadi dapat menyebabkan menurunnya ketelitian. Untuk itu penggunaan komputer dapat menjadi alternatif solusi. Pada penelitian ini pengenalan wajah dilakukan melalui tahap face detection, feature extraction dan face recognition, selanjutnya dicocokkan dengan data profil yang tersimpan di dalam database. Pendeteksian wajah menggunakan metode Adaboost, pengenalan wajah menggunakan metode Eigenface PCA dan database MySQL untuk menyimpan informasi profile. Penggunaan metode tersebut untuk pengenalan wajah pada kondisi real time dengan perbedaan jarak antara sensor dan wajah, posisi wajah, intensitas cahaya yang mengenai wajah, mimik muka dan atribut wajah dalam penelitian ini memberikan tingkat keberhasilan sebesar 80% dalam mengidentifikasi wajah.Kata Kunci—Face detection, Face recognition, Adaboost, Eigenfaces PCA, MySQL.
Pencarian Jalur Tercepat Rute Perjalanan Wisata Dengan Algoritma Tabu Search Ivana Varita; Onny Setyawati; Didik Rahadi S
Jurnal EECCIS Vol 7, No 2 (2013)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (729.298 KB)

Abstract

Salah satu permasalahan utama bagi wisatawan baik wisatawan domestik maupun manca negara adalah rute wisata yang harus mereka tempuh. Hal ini disebabkan oleh jumlah obyek wisata dan jalur alternatif yang banyak. Dalam penelitian ini, ditunjukkan bagaimana cara menyelesaikan kedua permasalahan ini dengan algoritma Tabu Search dan metode antrian yang diterapkan pada pencarian jalur tercepat wisata kota Malang. Algoritma ini dapat memberikan rute tercepat secara optimal dengan mendapatkan cost terendah tanpa perubahan nilai pada rentang iterasi 300 dengan percobaan pencarian jalur yang dipilih pada jalan-jalan pintu masuk kota Malang.Kata kunci: wisata kota Malang, rute tercepat, tabu search.
Sistem Diagnosis Kanker Servik Berdasarkan Karakteristik Morfologi Rahmadwati Rahmadwati
Jurnal EECCIS Vol 7, No 2 (2013)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (680.209 KB)

Abstract

Penelitian ini mengkaji diagnosis kanker serviks berdasarkan karakteristik morfologi sel serviks. Algoritma yang dikembangkan meliputi beberapa langkah: pra-pengolahan, segmentasi citra, inti dan sitoplasma deteksi, perhitungan fitur, dan klasifikasi. Algoritma K-means clustering berdasarkan segmentasi warna digunakan untuk memisahkan citra biopsi serviks menjadi empat daerah: latar belakang, inti sel, stroma dan sitoplasma. Karakteristik morfologi sel serviks digunakan untuk ekstraksi fitur gambar histologi serviks. Berdasarkan empat fitur diskriminatif: 1) rasio inti ke sitoplasma, 2) diameter inti, 3) faktor bentuk dan 4) pleiomorphic inti gambar histologi serviks diklasifikasikan. Kemudian citra dianalisis dan diklasifikasikan ke dalam kelas yang sesuai. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan citra kanker serviks menjadi normal, kanker pra dan ganas.Kata Kunci—diagnosis, kanker servik, karakteristik, morfologi
Implementasi Backward Chaining untuk Diagnosis Low Soft Handover Success Rate pada Jaringan WCDMA Annisa Taufika Firdausi; Sholeh Hadi Pramono; Erni Yudaningtyas
Jurnal EECCIS Vol 7, No 2 (2013)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (646.038 KB)

Abstract

Proses Soft Handover (SHO) sangat diperlukan pada sistem komunikasi Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA) yang bertujuan untuk menjamin kontinyuitas komunikasi saat pengguna mengakses layanan dalam keadaan bergerak. Tidak semua proses SHO berhasil dengan sempurna sehingga menyebabkan rendahnya nilai kesuksesan SHO atau Low SHO Success Rate (SHOSR) pada suatu sel. Paper ini merupakan hasil penelitian tentang diagnosis low SHOSR pada jaringan WCDMA dengan menggunakan inferensi backward chaining. Hasil yang didapat adalah aplikasi program yang dapat mendiagnosis penyebab Low SHOSR berdasar kondisi sel dan rekomendasi penanganannya. Software aplikasi ini dimanfaatkan untuk membantu RF engineer pada provider telekomunikasi untuk menentukan apa yang menjadi penyebab timbulnya low SHOSR, sehingga didapat performansi jaringan yang optimal.Kata kunci—WCDMA, sel, SHO, Low SHOSR, Backward Chaining.
Integrasi Sistem Pakar dan Algoritma Genetika untuk Mengidentifikasi Status Gizi pada Balita Eka Larasati Amalia; Harry Soekotjo Dachlan; Purnomo Budi Santoso
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (534.209 KB)

Abstract

Status gizi pada balita sangat dipengaruhi oleh asupan gizi pada menu makanan yang diberikan.Untuk mendapatkan menu makanan yang tepat dengan jenis status gizi dan kebutuhan nutrisinya diperlukan integrasi dari dua sistem yaitu Sistem Pakar (SP) dan Algoritma Genetika (AG).Data masukan gejala dari pengguna akan diproses di dalamSP untuk mendapatkan jenis status gizi. Hasil dari proses SP, data nutrisi dan datamasukan bahan pangan diproses di dalam AG menghasilkan menu makanan sesuai dengan kondisi status gizi. Dalam pengujian ini digunakan 453 data menu makanan yang telah terkandung jumlah kalori pada tiap-tiap menu makanannya.Dari data tersebut dibentukpopulasi yang merepresentasikan solusi menu makanan dalam 1 hari. Pada penelitian ini satu kromosom terdiri dari 3 gen yang merepresentasikan menu makanan untuk makan pagi, siang, dan malam. Seleksi Roullete Whell, probabilitas crossover, probabilitas mutasi dan elitism digunakan untuk mendapatkan nilai fitness yang optimum terhadap kandungan nutrisi berdasarkan jenis status gizi. Keluaran yang dihasilkan adalah menu makanan yang sesuai nutrisi.Hasil analisis berupa jenis status gizi merupakan hasil dari SP. Hasil dari nutrisi adalah kebutuhan nutrisi balita per hari dan hasil AG adalah menu makanan yang direkomendasikan.Kata Kunci—Status Gizi Balita, Sistem Pakar, Algoritma Genetika
Sistem Cerdas Pencarian Lokasi Parkir Terbaik dengan Algoritma Fuzzy-Best Fit Usman Nurhasan; Hadi Suyono; M. Aziz Muslim
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (685.275 KB)

Abstract

Pada kasus pencarian lokasi parkir, tidak hanya jarak area saja yang dijadikan sebagai acuan sebagai pertimbangan pemilihan lokasi. Namun faktor kepadatan area dan pembobotan slot juga menjadi pertimbangan yang penting. Tulisan ini merupakan penelitian tentang logika Fuzzy dan algoritma Best Fit pada kasus pencarian lokasi pakir terbaik. Logika Fuzzy dipergunakan untuk memproses dua parameter yang dimiliki oleh lokasi parkir, yaitu jarak area dan juga kepadatan area. Hasil dari logika Fuzzy yang merupakan nilai dari masing-masing node area, akan diproses kembali oleh algoritma Best Fit. Algoritma tersebut mengolah data status slot dalam area untuk dipilih yang sesuai dengan input kendaraan yang masuk area parkir. Sehingga hasil yang diperoleh dari kedua algoritma adalah lokasi parkir yang terbaik.Lokasi parkir terbaik yang dimaksud adalah area parkir yang memiliki bobot terendah dalam parameter jarak dan memiliki bobot terendah pula dalam parameter kapasitas. Selain hal tersebut, pemilihan slot didalam area akan ditentukan dengan membandingkan bobot slot dan bobot kendaraan yang masuk. Hasil dari pembandingan tersebut yang menjadi rekomendasi pemilihan slot dalam area. Sehingga dapat dikatakan pemilihan lokasi parkir yang berisi area dan slot tersebut optimal.Kata Kunci –Lokasi Parkir, Parameter, Logika Fuzzy, Metode Best Fit
Sistem Pendukung Keputusan untuk Investasi Perumahan Area Malang Menggunakan P Algoritma Bayesian M. Taufan Asri Zaen; Sunaryo Sunaryo; Wijono Wijono
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (609.398 KB)

Abstract

Faktor yang menjadi pertimbangan dalam menentukan keputusan untuk investasi perumahan begitu banyak dan dari sekian banyak developer yang ada menyebabkan semakin meningkatkan resiko kesalahan dalam pengambilan keputusan. Dimana ketika keputusan itu diambil secara konvensional dengan cara mendatangi setiap developer dan membandingkannya dibutuhkan waktu lebih lama. Untuk mengurangi resiko kesalahan dan mempersingkat waktu pengambilan keputusan tersebut, dibuat suatu aplikasi yang dapat digunakan untuk membantu menentukan keputusan yang lebih tepat dengan membandingkan semua faktor penentu keputusan menggunakan konsep probabilitas.Metode Naive Bayes yang merupakan penyederhanaan dari teorema Bayes, dalam penelitian ini digunakan untuk melakukan pengklasifikasian rumah kedalam 4 klasifikasi mewah, sedang, sederhana dan minimalis. Kemudian hasil klasifikasi tersebut dibobot untuk mendapatkan rangking yang mendekati kriteria persyaratan dalam pengambilan keputusan.Pengujian terhadap fungsi aplikasi dan akurasi keputusan yang dihasilkan oleh aplikasi dibandingkan dengan data training yang dilakukan, menghasilkan tingkat akurasi yang baik dengan level akurasi untuk kategori sederhana dan menengah diperoleh keakuratan 100%, sedangkan mewah 80%.Kata Kunci— Naive Bayes, SMART, SPK, Bayesian
Rancang Bangun Prototype Ciri Citra Kulit Luar Kayu Tanaman Karet menggunakan Metode Virtual Center Of Gravity Arief Bramanto Wicaksono Putra; Sholeh Hadi Pramono; Agus Naba
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (638.574 KB)

Abstract

Citra dijital kulit kayu tanaman karet memiliki tingkat kerapatan intensitas yang tinggi. Pola suatu citra dapat dikenali melalui proses analisis ciri. Ekstraksi ciri yang merupakan salah satu proses analisis ciri pada penelitian ini mengunakan metode Virtual Center Of Gravity (VCG) dengan segmentasi citra berbasis warna abu-abu (Gray Base) dan warna hitam putih (Contour Base). Prototype ciri yang dibangun berasal dari 3 (tiga) data citra yang telah melalui proses pemilihan data terbaik (best sample selection) sebagai proses pelatihan dengan menggunakan tenik coefficient correlation. Keputusan yang diharapkan adalah sebuah model klasifikasi usia produktifitas tanaman karet dengan menguji berbagai data citra uji terhadap prototype ciri dengan menggunakan pengukuran kemiripan dan jarak (similiarity measurement). Performance dari pengujian ini menggunakan pengukuran tingkat kesalahan (error analysis rate) dan pengukuran keberhasilan penentuan klasifikasi (Accuracy). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari maksimal 18 data pengujian yang terbagi menjadi maksimal 6 data valid image dan 12 data forgery image, dengan variasi pengujian sebanyak 5 kali pada setiap kategori diperoleh tingkat Accuracy terendah sebesar 77.78% dan tertinggi sebesar 85.19%.Kata Kunci — Performance, Prototype ciri, Segmentation Gray Base & Contour Base, Similarity measurement, Virtual Center of Grafity.
Penerapan Metode Hybrid Fuzzy C-Means dan Particle Swarm Optimization (FCM - PSO) E untuk Segmentasi Citra Geografis Herditomo Herditomo; Sunaryo Sunaryo; Agus Naba
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (524.931 KB)

Abstract

Beberapa lapisan dari Sistem Informasi Geografis (SIG) bisa dibedakan oleh mata telanjang dari sebuah citra satelit namun pasti akan melelahkan jika mengamati citra begitu banyak. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan otomasi pengamatan dengan metode segmentasi. Metode segmentasi yang diusulkan adalah Hybrid Fuzzy C-Means – Particle Swarm Optimization (FCM-PSO). Hasil penelitian menunjukkan FCM-PSO lebih unggul dari FCM biasa sekalipun dengan kelemahan waktu eksekusi yang lebih panjang.Kata Kunci—FCM, PSO, Segmentasi, SIG
Peramalan Kebutuhan Bandwidth Iub Jaringan UMTS dan HSDPA Menggunakan P Fuzzy Inference System dan Time Series Afterina Wahyu P.; Erni Yudaningtyas; Sholeh Hadi Pramono
Jurnal EECCIS Vol 8, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (493.615 KB)

Abstract

Pertumbuhan pengguna sistem komunikasi data melalui wireless mengakibatkan kenaikan jumlah kebutuhan bandwidth pada Iub. Kenyataan ini dapat dipenuhi melalui teknologi Radio Access Network (RAN) berbasis Internet Protocol (IP) yang merupakan bagian dari arsitektur jaringan Universal Mobile Telecommunication System (UMTS) dan High Speed Downlink Packet Access (HSDPA). Penerapan interface Iub over IP merupakan pengembangan dari RAN yang berbasis jaringan IP. Penentuan besarnya kebutuhan bandwidth yang menggunakan sistem manual mengakibatkan banyak terdapat Node B yang memiliki utilisasi Iub di bawah 40% dengan jumlah sewa bandwidth 50 Mbps. Paper ini mengkaji analisis kebutuhan bandwidth 1 bulan ke depan terhadap perkiraan pertumbuhan permintaan yang akan terjadi. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Inference System (FIS) Sugeno dan Fuzzy Time Series (FTS). Hasil peramalan dengan metode FIS Sugeno untuk 20 Node B memiliki rata-rata Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 20,95 % sedangkan metode FTS memiliki rata-rata MAPE sebesar 11,14%. Rekomendasi terhadap kebutuhan bandwidth yang tepat adalah sebesar 25 Mbps sehingga dapat meningkatkan penghematan sewa bandwidth sebesar 50%.Kata kunci—UMTS, HSDPA, Iub, FIS Sugeno, FTS.

Page 11 of 38 | Total Record : 380

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2007 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 19 No. 3 (2025) Vol. 19 No. 2 (2025) Vol. 19 No. 1 (2025) Vol. 18 No. 3 (2024) Vol. 18 No. 2 (2024) Vol. 18 No. 1 (2024) Vol. 17 No. 3 (2023) Vol. 17 No. 2 (2023) Vol. 17 No. 1 (2023) Vol. 16 No. 3 (2022) Vol. 16 No. 2 (2022) Vol. 16 No. 1 (2022) Vol. 15 No. 3 (2021) Vol. 15 No. 2 (2021) Vol. 15 No. 1 (2021) Vol. 14 No. 3 (2020) Vol. 14 No. 2 (2020) Vol. 14 No. 1 (2020) Vol. 13 No. 3 (2019) Vol. 13 No. 2 (2019) Vol 13, No 2 (2019) Vol 13, No 1 (2019) Vol 12, No 2 (2018) Vol 12, No 1 (2018) Vol. 11 No. 2 (2017) Vol 11, No 2 (2017) Vol 11, No 1 (2017) Vol. 11 No. 1 (2017) Vol 10, No 2 (2016) Vol 10, No 1 (2016) Vol 9, No 2 (2015) Vol. 9 No. 2 (2015) Vol 9, No 1 (2015) Vol 9, No 1 (2015) Vol 8, No 2 (2014) Vol 8, No 2 (2014) Vol 8, No 1 (2014) Vol 7, No 2 (2013) Vol 7, No 1 (2013) Vol 6, No 2 (2012) Vol 6, No 1 (2012) Vol 4, No 2 (2010) Vol 4, No 1 (2010) Vol 3, No 2 (2009) Vol 3, No 1 (2009) Vol 2, No 1 (2008) Vol. 1 No. 1 (2007) More Issue