cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agung Setia Budi
Contact Email
agungsetiabudi@ub.ac.id
Phone
+62341-577911
Journal Mail Official
jtiik@ub.ac.id
Editorial Address
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Gedung F FILKOM Lt. 8, Ruang BPJ Jalan Veteran No. 8 Malang Indonesia - 65145
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : 23557699     EISSN : 25286579     DOI : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) merupakan jurnal nasional yang diterbitkan oleh Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya (UB), Malang sejak tahun 2014. JTIIK memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. JTIIK berkomitmen untuk menjadi jurnal nasional terbaik dengan mempublikasikan artikel berbahasa Indonesia yang berkualitas dan menjadi rujukan utama para peneliti. JTIIK di akreditasi oleh Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia Nomor: 36/E/KPT/2019 yang berlaku sampai dengan Volume 11 Nomor 2 Tahun 2024.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 1,288 Documents
 36   37   38   39   40 
Analisis Perbandingan Fuzzy Tsukamoto dan Sugeno dalam Menentukan Jumlah Produksi Kain Tenun Menggunakan Base Rule Decision Tree Tundo, Tundo; Akbar, Riolandi; Sela, Enny Itje
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 1: Februari 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020701751

Abstract

Penelitian ini menerangkan tentang analisis perbandingan fuzzy Tsukamoto dan Sugeno dalam menentukan jumlah produksi kain tenun dengan menggunakan base rule decision tree. Dari hasil analisis penelitian ini, maka ditemukan beberapa perbedaan yang sangat signifikan: (1) Metode fuzzy Tsukamoto dari hasil yang diperoleh lebih mendekati dari data sesungguhnya, dibandingkan dengan fuzzy Sugeno, (2) Selisih yang diperoleh dengan menggunakan fuzzy Tsukamoto dengan data produksi sesungguhnya selalu konsisten yaitu hasil fuzzy Tsukamoto selalu lebih besar, sedangkan untuk fuzzy Sugeno tidak konsisten, (3) Hasil selisih untuk fuzzy Tsukamoto relatif mendekati dari data produksi sesungguhnya, sedangkan untuk fuzzy Sugeno relatif jauh selisih yang dihasilkan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode yang paling mendekati nilai kebenaran adalah produksi yang mengunakan metode Tsukamoto dengan keakuratan yang diperoleh menggunakan base rule decision tree sebesar 83.3333 %.AbstractThis study describes the comparative analysis of fuzzy Tsukamoto and Sugeno determining the amount of woven fabric production using a decision tree base rule. From the results the analysis of this study, we found several very significant differences: (1) The fuzzy Tsukamoto method of the results obtained is closer to the actual, compared to fuzzy Sugeno, (2) The difference obtained by using fuzzy Tsukamoto with actual production data is always consistent is that Tsukamoto fuzzy results are always greater, while for Sugeno's fuzzy inconsistency, (3) The difference results for fuzzy Tsukamoto are relatively close to the actual production data, whereas Sugeno fuzzy is relatively far from the difference produced. So it can be concluded that the method closest to the truth value is production using the Tsukamoto method with the accuracy obtained using the base rule decision tree of 83.3333%.
Analisis Beban Kerja Mental terhadap Aplikasi dengan Antarmuka Cerdas Mardhia, Murein Miksa; Bariyah, Choirul
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 1: Februari 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi tentang bagaimana korelasi penerapan kognitif ergonomi yang terdapat di beberapa implementasi antarmuka sebuah perangkat lunak maupun website. Antarmuka tersebut diimplementasikan dengan dukungan kecerdasan buatan sehingga tercipta fitur antarmuka yang cerdas atau Intelligent User Interface (IUI). Semakin cerdas fitur yang dipersembahkan lewat antarmuka, ekspektasi yang diharapkan adalah semakin rendah beban kerja mental yang dirasakan pengguna ketika melakukan pekerjaan. Bidang kognitif ergonomi akan dikaji dari segi bagaimana sisi kenyamanan user dalam hal proses mental berpikir saat menggunakan fitur IUI, khususnya yaitu bagaimana pengaruh jumlah informasi di suatu aplikasi berdampak pada sisi kenyamanan pengguna saat berinteraksi dengan antarmuka cerdas. Proses pengambilan data dan pengujian akan dilaksanakan melalui kuesioner yang dirujuk dari studi kognitif ergonomi dengan metode NASA-TLX. Hasil kajian berupa perbandingan hasil beban mental yang dirasakan pengguna saat melakukan interaksi dengan aplikasi yang sering digunakan sehari-hari untuk perkuliahan berdasarkan program studi yang ditekuni di UAD. Frekuensi kerja dengan aplikasi dan tingkat adaptasi teknologi juga diprediksi akan mempengaruhi beban kerja. Hasil akan divalidasi secara kualitatif dari pengujian user experience secara berkelompok. AbstractThis study explores the correlation of cognitive ergonomic applications found in several interface implementations. The interfaces were implemented with the support of artificial intelligence to make it intelligent (Intelligent UI/IUI). The smarter the features provided through the interface, the expected cause is the lower the mental workload that users feel when doing work. The field of cognitive ergonomics will be examined in terms of how user feels convenience in terms of mental processes when using IUI features. The process of data collection and testing will be carried out through a questionnaire referenced from cognitive ergonomics studies using NASA-TLX method. The expected results of the study is a comparison of mental workload felt by users when interacting with applications that are often used daily for lectures based on the study program occupied at UAD. The frequency of work with applications and the level of technological adaptation are also predicted to affect workload. The results will be validated qualitatively from user experience testing in groups.
Halaman Belakang dan Daftar Indeks purbosari, lina
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 2: April 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Halaman Belakang dan Daftar Indeks
Augmented Reality Pelacak Lokasi Pustaka dengan Ar Marker Mardiana, Mardiana; Muhammad, Meizano Ardhi; Sulistiono, Wahyu Eko; Djausal, Gita Paramita
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 1: Februari 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Teknologi Augmented Reality (AR) saat ini banyak digunakan untuk penyebaran informasi dan bahkan untuk transaksi pada pelayanan yang bersifat publik.Teknologi ini sudah cukup dikenal oleh masyarakat luas, bersamaan dengan dikenalnya teknologi Virtual Reality (VR) yang banyak digunakan pada permainan (game).Pengunjung Perpustakaan terutama di Universitas, sebagian besar merupakan masyarakat dengan kategori generasi digital native.Untuk menemukan lokasi buku, waktu yang dibutuhkan oleh pengunjung perpustakaan biasanya relatif lama dan sangat tergantung dari pengalaman kunjungan atau frekuensi pencarian yang dilakukan.Untuk itu, pengunjung perpustakaan memerlukan aplikasi yang memudahkan mereka melacak dan menemukan lokasi koleksi pustaka yang dicari, dengan menggunakan ponsel cerdas mereka.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat lunak layanan perpustakaan dengan memanfaatkan teknologi AR dan berbasis AR marker.Ruang lingkup pengembangan aplikasi ini menggunakan metoda rekayasa perangkat lunak RAD. Aplikasi dikembangkan menggunakan metoda template matching dan algoritma A* untuk pathfinding. Skema layanan data pada alikasi terdiri dari empat bagian, yaitu OPAC (Online Public Access Catalog), deteksi lokasi, pathfinding dan navigasi. Lokasi yang dipetakan adalah gedung Perpustakaan Universitas Lampung yang terdiri dari 3 lantai. Hasil dari penelitian ini berupa realisasi perangkat lunak menggunakan teknologi AR yang dapat memvisualisasikan arah menuju lokasi pustaka. Pengujian aplikasi dilakukan dengan skenario (a) pencarian Pustaka dengan OPAC, (b) mendeteksi lokasi (AR), (c) komputasi Pathfinding, (d) menampilkan marker, dan seluruhnya memperoleh hasil yang sesuai dengan requirement. AbstractAugmented Reality technology is now extensively being used to distribute information and even in transaction on public service. This technology is already well known, along with the Virtual Reality technology which is often used in game application. Library visitors, especially in universities, are mostly people categorized as digital native. To find a book location, the time needed by the visitors is generally high, which depends mostly on visitation experience or searching frequency. Therefore, visitors need an application that helps them to find the location of the library collection, with their smartphones. Library automation system helps to provide collection location information that library visitors must relate themselves to places in library building.AR allows this information to be embedded in the real world, making it easier for library searches.This research aims to develop software for library service that helps visitors finding book location by employing AR technology and based on AR Marker. The scope of this development is using RAD software engineering method. The application is developed using template matching method and algorithm A* for pathfinding. There are four parts of data service scheme: OPAC (Online Public Access Catalog), location detection, pathfinding, and navigation. Location of is the building of Universitas Lampung’s library, which consists of 3 floors. The result of this research is software realization using AR technology which can visualize the direction to the location of the collection. The application testing uses the scenarios: (a) finding collection using OPAC, (b) detecting location (AR), (c) computing pathfinding, (d) showing marker, and overall it achieves result as the requirement. Computation time on AR devices is measured against the process of algorithm A *, marker generation, and overall computing. The total computational time needed is an average of 37,379 ms, 44 ms mode, and a median of 38 ms. Overall computing time is below the 50 ms TTI limit value. The survey results show that more than 70% of library visitors have a Good and Very Good User Experience (UX).
Sistem Monitoring Trafo Distribusi PT.PLN (Persero) berbasis IoT Prasetyo, Budi Eko; Putra, Widhy Hayuhardhika Nugraha; Syauqy, Dahnial; Bhawiyuga, Adhitya; Wibowo, Sigi Syah; Ronilaya, Ferdian; Siradjuddin, Indrazno; Adhisuwignjo, Supriatna
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 1: Februari 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Paper ini memperkenalkan sebuah sistem manajemen Trafo Distribusi jaringan tegangan rendah (JTR) milik PT. PLN (Persero) yang disebut dengan Distributed Transformer Management System (DTMS). Trafo Distribusi merupakan asset strategis PT. PLN (Persero) karena keberlangsungan umur trafo distribusi adalah sangat penting dalam menjaga layanan penyediaan energi kelistrikan kepada pelanggan, dan sebagai sumber pendapatan utama.  Jumlah aset yang besar dan luasnya jangkauan pemasangan trafo distribusi menuntut PT. PLN (Persero) berinvestasi lebih untuk memantau kondisi Trafo agar tidak terjadi kerusakan dan mengurangi biaya perawatan. Oleh karena itu peran teknologi informasi saat ini menjadi salah satu investasi yang paling feasible bagi PT. PLN (Persero) dalam menjaga performa aset strategis tersebut. DTMS yang dibangun terdiri atas: (1) perangkat embedded system yang berfungsi untuk melakukan pengukuran dan pengiriman data, (2) perangkat lunak Web Service yang berfungsi untuk menerima data dari embedded system dan (3) perangkat lunak berbasis web untuk penyajian data dan pengelolaan data untuk menjadi sebuah Decision Support System (DSS). DTMS ini dibangun untuk memberikan fungsi peringatan dini terhadap anomali parameter trafo seperti overload, overvoltage dan black out events. Disamping itu, suhu operasi trafo juga menjadi parameter yang menggambarkan kondisi trafo dalam status aman, peringatan atau berbahaya. Embedded system yang dibangun akan mengukur kondisi trafo, kemudian dengan menggunakan protokol komunikasi RF 2,4 GHz dan GPRS, embedded system akan menampung dan mengirim data ke server melalui protokol HTTPS dengan antarmuka pemrograman yang disusun menggunakan format JSON. Setelah mendapatkan data, DTMS akan melakukan perhitungan untuk mendapatkan rekomendasi optimalisasi trafo berupa penyeimbangan, perawatan atau peningkatan daya. AbstractThis paper introduces a Low Voltage Distribution Transformer (JTR) Management owned by PT. PLN (Persero) which is also called the Distributed Transformer Management System (DTMS). Distribution transformer is a strategic asset of PT. PLN (Persero) because it’s lifecycle is highly important for PT. PLN (Persero) primarily in delivering electrical energy to customers, and of course as a main source of PT. PLN’s revenue. The large amount of assets and the broad range of installation of distribution transformers requires PT. PLN (Persero) invests more to monitor and maintain the condition of the Trafo in order to avoid unplanned damage and reduce the cost of unplanned maintenance. Therefore the role of information technology is currently one of the most feasible investment for PT. PLN (Persero) in maintaining the performance of this strategic assets. The DTMS consists of: (1) embedded system devices for data measurement and transmission, (2) Web Services software for receiving data from embedded systems, and (3) Web-based software for data presentation and data management for Decision Support System (DSS) purpose. The DTMS is built to provide early warning functionality to the transformer parameter anomalies such as overload, overvoltage and blackout events. In addition, the transformer operating temperature is also an important parameter that describes the condition of the transformer in safe state, warning state or danger state. The embedded system will measure the transformer's general conditions, then using the 2.4 GHz RF communications protocol and GPRS, then it will collect and transfer data to the server via the HTTPS protocol with a programming interface compiled using the JSON format. After getting the data, DTMS will do the calculation to get recommendation of transformer optimization such as balancing, maintenance or power uprating.
Pengembangan Animasi Keterampilan Berbicara Bahasa Inggris dengan Multimedia Development Life Cycle Godfrey Hafidhoh, Nisa'ul; Umaroh, Liya; Sugiyanto, Sugiyanto
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 2: April 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020721897

Abstract

Persaingan global menuntut kemampuan bahasa Inggris dalam komunikasi. Akan tetapi, kecakapan berbahasa Inggris orang Indonesia tergolong rendah yaitu sebesar 51,58 di bawah Filipina (61,84) dan Malaysia (59,32). Survey menunjukkan keterampilan berbicara bahasa Inggris dalam masyarakat lebih rendah dibanding keterampilan membaca dan mendengar. Keterampilan berbicara dapat dilatih melalui aspek audio untuk mendengar kalimat bahasa Inggris dan aspek visual untuk melihat kalimat bahasa Inggris. Oleh karena itu dapat digunakan animasi sebagai salah satu media pembelajaran audiovisual. Dalam penelitian ini dikembangkan animasi keterampilan berbicara bahasa Inggris dengan topik wawancara kerja untuk membantu dalam persaingan lapangan kerja di era global. Pengembangan animasi menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle Godfrey yang terdiri dari tahap problem definition, genre and character, location and interface, plotting, scripting, production and testing serta use. Pengujian beta digunakan terhadap animasi yang telah dikembangkan untuk mendapatkan masukan dari pengguna. Sedangkan untuk evaluasi keterampilan berbicara bahasa Inggris digunakan penelitian eksperimen dengan dua kelas kontrol dan dua kelas eksperimen dari mahasiswa semester I. Nilai yang signifikan ditunjukkan pada kelas eksperimen setelah memanfaatkan animasi dalam pembelajaran AbstractGlobal competition requires English language skills in communication. However, English proficiency of Indonesian is relatively low at 51.58 below the Philippines (61.84) and Malaysia (59.32). Survey shows that English speaking skills in the community are lower than reading and listening skills. Speaking skills can be trained through audio aspects to hear English sentences and visual aspects to see English sentences. Therefore animation can be used as one of the audiovisual learning media. In this study an animation of English speaking skills was developed with the topic of job interviews to assist in employment competition in the global era. Animation development uses Godfrey's Multimedia Development Life Cycle which consists of problem definition, genre and character, location and interface, plotting, scripting, production and testing also use stages. Beta testing is used in animations that have been developed to get feddback from users. As for evaluating English speaking skills, experimental research was used with two control classes and two experimental classes from first semester students. Significant values are shown in the experimental class after using animation in learning.  
Game Edukasi Pengenalan Hewan Langka Berbasis Android Menggunakan Construct 2 Damayanti, Damayanti; Akbar, Muhammad Fadil; Sulistiani, Heni
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 2: April 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020721671

Abstract

Negara Indonesia memiliki kepulauan yang sangat luas dari daratan sampai pegunungan. Wilayah dalam kepulauan Indonesia terdapat flora dan fauna serta mikroba yang bermacam-macam. Habitat hewan di Indonesia mulai mengalami kepunahan, ini terjadi karena rusaknya habitat tempat tinggal hewan tersebut. Seiring dengan kepunahan hewan langka di Indonesia dan minimnya pengetahuan anak akan hewan-hewan langka khas daerah Indonesia serta kurangnya media pengenalan hewan langka. Maka penting dibuat game edukasi pengenalan hewan langka berbasis Android agar pengetahuan anak-anak dan masyarakat tentang hewan langka semakin meningkat. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem agile dan model UML (Unified Modelling Language). Tujuan dalam penelitian ini yaitu membangun sebuah game edukasi pengenalan hewan langka berbasis android yang memberikan edukasi sambil bermain dan dapat diakses melalui smartphone. Pembuatan game edukasi menggunakan construct2 menjadi lebih mudah karena memiliki tools yang khusus dirancang untuk pembuatan game. Berdasarkan pengujian aplikasi game edukasi pengenalan hewan langka ini dapat membantu memperkenalkan hewan langka kepada masyarakat khususnya pada anak-anak, dengan perolehan presentasi penilaian pengujian sebesar 93,21%. AbstractThe country of Indonesia has very wide islands from land to mountains. Areas in the Indonesian archipelago have diverse flora and fauna and microbes. Animal habitats in Indonesia are beginning to become extinct, this occurs because of the destruction of the habitat where the animals live. Along with the extinction of rare animals in Indonesia and the lack of knowledge of children about rare animals typical of the Indonesian region and the lack of media for the introduction of rare animals. So it is important to make an Android-based rare animal recognition education game so that children's knowledge and society about endangered animals increases. This study uses the agile system development method and the UML (Unified Modeling Language) model. The purpose of this study is to build an educational game for the introduction of rare animals based on android that provides education while playing and can be accessed via a smartphone. Making educational games using construct2 is easier because it has tools specifically designed for game creation. Based on the testing of this rare animal recognition educational game application, it can help introduce rare animals to the public, especially to children, with the acquisition of test rating presentations at 93.21%.
Desain Sistem Pengenalan Varietas Bibit Tanaman Kelapa Sawit dengan Pendekatan Design Science Research Methodology (DSRM) Fernando, Erick; Surjandy, Surjandy; Meyliana, Meyliana; Siagian, Padapotan
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 2: April 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020721456

Abstract

Penelitian ini menjelaskan pengembangan sistem proses klasisfikasi varietas bibit tanaman kelapa sawit berdasarkan metodologi perkembangan baru, yang disebut design science research methodology (DSRM). Metodologi penelitian ini diadopsi untuk mencakup enam kegiatan: identifikasi masalah dan motivasi, definisi tujuan solusi, desain dan pengembangan, demonstrasi, evaluasi, dan komunikasi. Berdasarkan metode pengembangan DSRM ini, sistem ini berhasil dikembangkan dan dapat digunakan dengan baik untuk dapat mengklasifikasi varietas kelapa sawit. Dimana permasalah yang terjadi adalah sulitnya menentukan varietas tersebut sehingga dapat menimbulkan kesalahan dalam membeli untuk ditanam oleh petani. Penelitian ini menggunakan Metode PNN (probabilistic neural network) yang diterapkan didalam sebuah aplikasi digunakan untuk mendeteksi daun dari bibit kelapa sawit. Dimana menggunakan proses pelatihan (training) supervised terlebih dahulu untuk proses pembelajaran data. Penelitian ini berkontribusi metodologi pengembangan baru dari bidang Sistem Informasi (IS) sebagai model referensi untuk pengembangan aplikasi dimasa depan, bersama dengan integrasi metode PNN sebagai klasifikasi varietas bibit kelapa sawit. Penelitian ini juga menghasilkan sebuah aplikasi yang dapat dengan baik dalam mendeteksi bibit kelapa sawit dengan deskripsi daun sebagai objek dengan menghasilkan tingkat akurasi bisa mencapai 78.1% dan presisi bisa mencapai 78.8% apabila nilai Laplacian/spread mendekati 1. Jumlah data akan mempengaruhi dari nilai akurasi dan presisi untuk proses klasifikasi varietasnya. AbstractThis study explains the development of a system of classification processes for oil palm seedling varieties based on a new development methodology, called the design of science research methodology (DSRM). The methodology of this research was adopted to cover six activities: identification of problems and motivations, definition of objective solutions, design and development, demonstration, evaluation, and communication. Based on the method of developing this DSRM, this system was successfully developed and can be used well to be able to classify oil palm varieties. Where the problem that occurs is the difficulty of determining the variety so that it can cause errors in buying to be planted by farmers. This study uses the PNN Method (probabilistic neural network) that is applied in an application used to detect leaves from oil palm seedlings. Where to use the training process (training) supervised first for the data learning process. This research contributes to the new development methodology of the Information Systems (IS) field as a reference model for future application development, along with the integration of the PNN method as a classification of oil palm seed varieties. This research also produces an application that can be good at detecting oil palm seeds with leaf descriptions as objects by producing an accuracy rate of 78.1% and precision can reach 78.8% if the Laplacian / spread value approaches 1. The amount of data will affect the accuracy value and precision for the classification process of the varieties.
Klasifikasi Aplikasi Android menggunakan Algoritme K-Means dan Convolutional Neural Network berdasarkan Permission Turnip, Togu Novriansyah; Manik, Pratiwi Okuli; Tampubolon, Jhon Harry; Siahaan, Patota Adi Petro
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 2: April 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020702641

Abstract

Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode multilayer perceptron yang dapat melakukan klasifikasi aplikasi lebih dari dua kelas. Penelitian ini mengklasifikasikan aplikasi ke dalam tiga kelas, yaitu kelas aplikasi tidak berbahaya, mengandung malware kurang berbahaya, dan mengandung malware berbahaya. Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari dataset Androsec dan Koodous dengan total data 37289 aplikasi. Dataset mengandung aplikasi undetected (tidak mengandung malware) dan detected (mengandung malware). Data detected perlu dikelompokkan dengan algoritme k-means sehingga menghasilkan kelompok aplikasi kurang berbahaya dan berbahaya berdasarkan tingkat kemiripan fitur permission yang dimiliki aplikasi. Kerangka kerja meliputi dataset preprocessing, learning and classification algorithm using CNN, dan check APK to Model. Tingkat akurasi terbaik yang didapat pada penelitian ini adalah 92,23% dan dapat mengklasifikasikan ke dalam kelas tidak berbahaya, kurang berbahaya, dan berbahaya. AbstractConvolutional Neural Network (CNN) is a multilayer perceptron method which able to classify apps more than two classes. This paper describes classification into three classes such as benign/no malware, less harmful, and harmful application. In this research, we use and construct dataset from Androsec and Koodous with total 37289 apps. Dataset consists of undetected (no malware) and detected (consists of malware). Detected files need to clustered with k-means algorithm to clasify apps into less harmful and harmful based on apps permission similarity. The framework includes dataset preprocessing, learning and classification algorithm using CNN, and check APK to Model. In this research, we get the best accuracy 92,23% and able to classify apps into three classes benign, less harmful, and harmful.
Implementasi Algoritma Region of Interest (ROI) untuk Meningkatkan Performa Algoritma Deteksi dan Klasifikasi Kendaraan Pratomo, Awang Hendrianto; Kaswidjanti, Wilis; Mu'arifah, Siti
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 1: Februari 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Semakin tinggi kualitas suatu citra maka semakin detail informasi yang akan di peroleh. Tetapi, tidak semua wilayah citra memungkinkan untuk dilakukan analisis dengan kecepatan proses yang tinggi. Pemilihan algoritma yang tepat berpengaruh terhadap kecepatan waktu pemrosesan. Apabila tidak ada pembatasan untuk area yang akan di proses mengakibatkan waktu pemrosesan secara realtime melebihi waktu pemrosesan maksimal yang seharusnya. Tingginya waktu pemrosesan yang terjadi mengakibatkan aliran data menjadi kurang cepat. Sarana/processor yang digunakan juga mampu mempengaruhi kecepatan pemrosesan. Region Of Interest (ROI) adalah cara yang tepat untuk mengurangi tingginya waktu pemrosesan tersebut. ROI mampu menandai area tertentu sehingga dapat digunakan untuk mengoptimalisasikan kinerja sistem untuk mendeteksi, menghitung dan mengklasifikasi kendaraan secara realtime. Tanpa adanya ROI, pemrosesan dilakukan pada seluruh piksel citra tanpa terkecuali. Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan di dalam penelitian yaitu menganalisis masalah yang ada, penentuan wilayah ROI, aplikasi ROI sebelum proses pengolahan citra dan menganalisis hasil yang di dapatkan.  Hasil yang diperoleh adalah dengan menggunakan ROI waktu pemrosesan citra menggunakan metode segmentasi MOG2 dan tracking dapat lebih cepat dibandingkan dengan waktu pemrosesan ketika tidak menggunakan ROI dengan selisih 0,026 s atau setara dengan 26 ms/frame. AbstractIncreasing resolution of an image is more detailed information will be obtained especially in the image used to detect vehicles. But, every singles areas are not allow to analize with higher speed process. If there are no restrictions for the area to be processed, the processing time in real time exceeds the maximum processing time that should be. The high processing time that occurs make less rapid data flow. The high processing time can affect to processing speed. Region Of Interest (ROI) is the right way to reduce the high processing time. ROI is able to mark certain areas so that it can be used to optimize system performance to detect, calculate and classify vehicles in realtime. Without ROI, processing is carried out on all pixels without exception. There are several steps taken in the research, namely analyzing existing problems, determining the ROI area, application of ROI before the image processing and analyzing the results obtained. The results obtained are by using ROI image processing time can be faster than the processing time when not using ROI. 

Page 38 of 129 | Total Record : 1288

 36   37   38   39   40 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 12 No 6: Desember 2025 Vol 12 No 5: Oktober 2025 Vol 12 No 4: Agustus 2025 Vol 12 No 3: Juni 2025 Vol 12 No 2: April 2025 Vol 12 No 1: Februari 2025 Vol 11 No 6: Desember 2024 Vol 11 No 5: Oktober 2024 Vol 11 No 4: Agustus 2024 Vol 11 No 3: Juni 2024 Vol 11 No 2: April 2024 Vol 11 No 1: Februari 2024 Vol 10 No 6: Desember 2023 Vol 10 No 5: Oktober 2023 Vol 10 No 4: Agustus 2023 Vol 10 No 3: Juni 2023 Vol 10 No 2: April 2023 Vol 10 No 1: Februari 2023 Vol 9 No 7: Spesial Issue Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi (SENTRIN) 2022 Vol 9 No 6: Desember 2022 Vol 9 No 5: Oktober 2022 Vol 9 No 4: Agustus 2022 Vol 9 No 3: Juni 2022 Vol 9 No 2: April 2022 Vol 9 No 1: Februari 2022 Vol 8 No 6: Desember 2021 Vol 8 No 5: Oktober 2021 Vol 8 No 4: Agustus 2021 Vol 8 No 3: Juni 2021 Vol 8 No 2: April 2021 Vol 8 No 1: Februari 2021 Vol 7 No 6: Desember 2020 Vol 7 No 5: Oktober 2020 Vol 7 No 4: Agustus 2020 Vol 7 No 3: Juni 2020 Vol 7 No 2: April 2020 Vol 7 No 1: Februari 2020 Vol 6 No 6: Desember 2019 Vol 6 No 5: Oktober 2019 Vol 6 No 4: Agustus 2019 Vol 6 No 3: Juni 2019 Vol 6 No 2: April 2019 Vol 6 No 1: Februari 2019 Vol 5 No 6: Desember 2018 Vol 5 No 5: Oktober 2018 Vol 5 No 4: Agustus 2018 Vol 5 No 3: Juni 2018 Vol 5 No 2: April 2018 Vol 5 No 1: Februari 2018 Vol 4 No 4: Desember 2017 Vol 4 No 3: September 2017 Vol 4 No 2: Juni 2017 Vol 4 No 1: Maret 2017 Vol 3 No 4: Desember 2016 Vol 3 No 3: September 2016 Vol 3 No 2: Juni 2016 Vol 3 No 1: Maret 2016 Vol 2, No 2 (2015) Vol 2 No 2: Oktober 2015 Vol 2, No 1 (2015) Vol 2 No 1: April 2015 Vol 1, No 2 (2014) Vol 1 No 2: Oktober 2014 Vol 1, No 1 (2014) Vol 1 No 1: April 2014 More Issue