cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. ogan ilir,
Sumatera selatan
INDONESIA
Annual Research Seminar
Published by Universitas Sriwijaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 56 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017" : 56 Documents clear
Search Results Data Cluster: Comparison Of K-Means, And Mixture’s Performance pada Big Data (Studi Kasus Database Publikasi) Susan Dwi Saputri; Ermatita Ermatita
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Banyaknya para pencari publikasi ilmiah pada database publikasi berdasarkan pengelompokkan jurnal berdasarkan kategori jenis, tahun,  history dengan jumlah data yang besar membuat pengguna database publikasi kesulitan dengan system pencarian data yang lamban. Sehingga perlunya untuk meningkatkan kecepatan dalam pencarian data dalam jumlah besar. Beberapa metode yang dapat digunakan untuk membuat suatu sistem pencarian adalah metode k-means dan mixture.
Analisis Knowledge Management System dengan Metode Inukshuk Orissa Octaria; Ermatita Ermatita
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Knowledge Management System dapat diartikan sebagai Sistem Manajemen Pengetahuan atau sering disingkat menjadi KMS. Pada dasarnya manajemen pengetahuan bertujuan untuk mempermudah masalah yang timbul dengan cara membuka kembali masalah yang ada dangan solusi yang telah dilakukan masa yang lalu. Budaya organisasi tersebut kita simpan dan rangkum sesuai kebutuhan agar dapat di gunakan dimasa yang akan datang, oleh karena itu dibutuhakan suatu model KMS untuk merangkum hal tersebut agar dapat digunakan kelak ketika dibutuhkan. Dalam hal ini akan dibahas KMS mengguanakan Metode Inukshuk. Akan pula secara singkat dibahas mengenai KMS serta metode inukshuk itu sendiri. Akan dibandingkan beberapa jurnal yang ada, sehingga mendapatkan informasi mulai dari apa itu metode inukshuk, bagaimana kerangka kerja nya dan kapan metode tersebut dapat digunakan dalam sebuah organisasi.
Perancangan Sistem Prototipe Prediksi Perilaku Kebakaran Bawah Tanah di Sumatera Selatan Ika Oktavianti
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Kebakaran, yang merupakan akar penyebab kabut asap, terdiri dari beberapa faktor, yaitu : praktik umum pembakaran lahan pertanian, penggundulan hutan, dan musim hujan yang tertunda (karena kondisi iklim yang tidak biasa dalam 20 tahun terakhir, seperti El Nino). Bagi perusahaan perkebunan, pembakaran lahan adalah cara yang cepat dan mudah dalam menyiapkan tanah untuk menanam benih yang baru dan kebakaran yang sebagian besar terjadi di lahan gambut (gambut adalah tanah yang terdiri dari sebagian bahan tanaman yang membusuk terbentuk di daerah sawah), cenderung menghasilkan api di bawah tanah yang bersifat lama, sangat banyak menghasilkan asap, dan dan sulit dipadamkan. Krisis hutan dan kebakaran lahan yang terjadi di Sumatera Selatan biasanya dimulai pada awal bulan Juli dan kondisi kabut ini berlangsung sampai dengan pertengahan November. Tercatat sesuai data statistic, pada tahun 2014-2015, 60% lahan yang terbakar adalah lahan gambut. Pada saat terjadi tragedy kebakaran di tahun 2015, Pemerintah berupaya keras memadamkan api di lahan gambut, dengan water bombing, membuat kanal-kanal, dan lain-lain dengan berbagai bantuan pihak local dan juga internasional. Tetapi tidak ada cara yang lebih efektif selain melakukan pencegahan. Pencegahan dilakukan dengan pemasangan aerial sensor dan subsurface sensor. Aerial sensor tidak hanya mendeteksi kebakaran hutan dalam satu hal,, tetapi juga mendeteksi beberapa aspek, seperti level ozon, karbon dioksida, karbon monoksida, dan hal lain yang terkait dengan kebakaran hutan. Subsurface sensor berfungsi mendeteksi kebakaran di bawah permukaan tanah yang selama ini tidak dapat terdeteksi. Data yang dihasilkan akan diolah menggunakan data mining dengan menggunakan metode classification. Hasil akhir dari penelitian ini adalah didapat model dan algoritma yang paling baik untuk Sumatera Selatan, yang bisa selanjutnya digunakan untuk pencegahan kebakaran hutan gambut.
Peng-cluster-an Mahasiswa Berdasarkan IPK dan IP Kelompok Mata Kuliah dan Kelompok Bidang Minat Irmeilyana Irmeilyana; Rana Sania; Anita Desiani; Hadi Tanuji
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengelompokan mahasiswa berdasarkan IPK dan IP pada kelompok MK (Mata Kuliah), dengan menggunakan analisis cluster melalui pendekatan berhirarki dengan metode pautan tunggal dan pautan lengkap.  Penelitian ini juga bertujuan untuk menginterpretasikan pengaruh IP pada KBM (Kelompok Bidang Minat) terhadap pengelompokan dan penyebaran mahasiswa yang terbentuk, sehingga dapat dilihat kecenderungan karakter IPK mahasiswa pada suatu KBM. Berdasarkan analisis cluster pada variabel, masing-masing metode menghasikan 7 cluster yang anggota-anggotanya sama. Cluster variabel yang anggotanya terbanyak adalah IPK, IP Kelompok MK Umum, MK Dasar, MK Wajib, dan IP KBM Statistika. Berdasarkan analisis cluster pada objek, sebagaian besar mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA Unsri angkatan 2011 mempunyai IPK dan IP setiap kelompok MK dan KBM yang relatif mendekati rata-rata.  Hanya sebagian kecil mahasiswa yang mempunyai IPK yang tinggi ataupun rendah dapat tercermin dari IP Kelompok MK Umum, Dasar, dan IP setiap KBM.  Mahasiswa peminat KBM Statistika cenderung mempunyai nilai IPK yang tinggi.  
MENGATASI KEAMANAN DI DALAM SQL INJECTION DAN CARA PENCEGAHANNYA M Andika Saputra; Hyoga Hara Kusuma; Ali Ibrahim
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

ABSTRACTSecurity is one important factor that help in development website. With a number of service business web-based like shop online and forth, so security stored data need to take care of well. Of the nature of application that often many accessed by easy by anyone can give its own problems because the application could cause attack security. One form of attack security on the application web namely sql injection. SQL Injection is the type action hackingon the security of the computer on which an attacher could get access to the base of data in system. A method of SQL Injection used by hackers usually use form-form in of website which not furnished with script special security.
Trabecular Bone Segmentation Based On Segment Profile Characteristics Using Extreme Learning Machine On Dental Panoramic Radiographs Rizqi Okta Ekoputris; Agus Zainal Arifin; Arya Yudhi Wijaya; Dini Adni Navastara
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Dental panoramic radiograph contains a lot of Information which one of them can be identified from trabecular bone structure. This research proposes segmentation of trabecular bone area on dental panoramic radiograph based on segment profile characteristics using Extreme Learning Machine as classification method. The input of this method is dental panoramic radiograph. The selection of region of interest (ROI) is performed on the lower jawbone of the trabecular bone area in which there are teeth and cortical bone. The ROI is subdivided into two where the upper ROI contains the teeth and the lower ROI contains cortical bone. After that, the result of the ROI deduction is done by preprocessing using mean and median filters for upper ROI and motion blur filter for lower ROI. The separate images are extracted each pixel into four features consisting of image intensity, 2D Gaussian filter with two different sigma, and Log Gabor filter for upper ROI. For lower ROI, five feature extractions are image intensity, Gaussian 2D filter with two different sigma, phase congruency, and Laplacian of Gaussian. Then used some sample pixels as training data to create Extreme Learning Machine model. The output of this classifier is the segmentation area of trabecular bone. On the upper ROI, the average of sensitivity, specificity, and accuracy were 82.31%, 93.67%, and 90.33%, respectively. While on the lower ROI obtained the average of sensitivity, specificity, and accuracy of 95.01%, 96.50%, and 95.29%, respectively.
Estimasi Ukuran Perangkat Lunak Menggunakan Function Point Analysis - Studi Kasus Aplikasi Pengujian dan Pembelajaran Berbasis Web Nur Rachmat; Saparudin Saparudinn
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Pengembangan perangkat lunak yang sukses salah satunya diawali dengan perancangan. Perancangan yang baik diawali dengan estimasi ukuran perangkat lunak yang akan dibangun. Salah satu metode pengukuran yang banyak digunakan adalah Function Point Analysis (FPA). Ukuran perangkat lunak bisanya disajikan dalam satuan Lines of Code (LOC). Dalam study kali ini, ukuran perangkat lunak berbasis web telah diestimasi dengan metode FPA. Hasil estimasi telah dibandingkan dengan ukuran aslinya setelah proses pengembangan.
Permodelan Pengolahan Sistem Informasi Akademik Pada SMA Mandiri Palembang Menggunakan COBIT 5.0 dan Enterprise Architecture Planning (EAP). Willy willy
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Abstrak—Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem informsai pengolahan data akademik agar pengelolaaan tersebut lebih baik, efisien dan tepat waktu. Penelitian ini merupakan riset tesis dengan menggunkan metode SLDC (Systems Development Life Cycle, Siklus Hidup Pengembangan Sistem) yang dilakukan dalam 6 tahapan yaitu perencanaan ( planning), analisa ( analysis), desain (desaign), implementasi ( implementation), dan uji coba (testing), serta pengelolaan (maintenance) . Penelitian ini direncanakan dalam waktu 6 bulan. Penelitian ini bermaksud membuat sebuah Sistem Informasi Pengolahan Akademik dengan menggunakan Cobit 5.0 dan Enterprise Architecture Planning (EAP). Pada SMA Mandiri Palembang. Cobit dipilih karena lebih fokus kepada pemrosesan yang diinginkan.
ANALISIS CYBER LAW DALAM PEMBERANTASAN CYBER TERORISM DI INDONESIA Eka Lusyanti Marpaung; Mila astuti; Ali Ibrahim
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

ABSTRACT-Computer crimes need to be aware of terrorist acts committed through this cyberspace. This allows it to happen in cyberspace just way different from the conventional acts of terrorism that exist in the real world but the effect can be felt also in the real world. this analysis is a research that is juridical-normative. To collect the necessary materials, the writer has been using literature research method, that is by studying law books, articles covering legal issues, the set of laws and regulations applicable in Indonesia, as well as various other written sources. The result of the research shows how to formulate offense against the criminal act of cyber terrorism in accordance with the positive law in Indonesia and how the application of Indonesian positive law to the criminal act of cyber terrorism. First, the offense on Law no. 15 of 2003 on Combating Terrorism Crime and Law Number 11 Year 2008
Perancangan Data Mining untuk Klasifikasi Prediksi Penyakit ISPA dengan Algoritma C4.5 Dwi Meylitasari Tarigan; Dian Palupi Rini; Verlly Puspita
Annual Research Seminar (ARS) Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

Terdapat beberapa kasus kematian anak dibawah umur 1  tahun meninggal akibat terkena penyakit ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) , pada tahun 2015 mencapai 579 kasus kematian anak disebabkan oleh ISPA. Saat ini teknologi dapat memberikan informasi yang cepat dan akurat khususnya di lingkungan kesehatan baik untuk tim kesehatan, dokter, perawat bahkan untuk pasien sendiri agar lebih mudah mengontrol kesehatan mereka. Data mining berhubungan dengan pencarian data untuk menemukan pola atau pengetahuan dari data keseluruhan. Ternyata kumpulan data yang besar dapat menghasilkan sebuah data yang hasilnya dapat memberikan informasi pengetahuan yang baru. Data mining adalah sebuah langkah penting dalam proses menemukan pengetahuan. Pada penelitian ini akan dibahas tentang perancangan data mining menggunakan algoritma C4.5 untuk memprediksi penyakit ISPA akut atau tidak akut pada anak dengan memilih kandidat kriteria yang digunakanpada penelitian ini sehingga dapat memberikan kontribusi kepada tim medis di lingkungan kesehatan untuk mengatahui dan menindak lanjut pasien yang terkena penyakit ISPA.

Page 3 of 6 | Total Record : 56

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2017 2017


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5, No 1 (2019): ARS 2019 Vol 5, No 2 (2019): Special Issue : Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4, No 1 (2018): ARS 2018 Vol 4, No 2 (2018): Special Issue : Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3, No 1 (2017): ARS 2017 Vol 2, No 2 (2016): Special Issue : Penelitian, Pengabdian Masyarakat Vol 2, No 1 (2016) Vol 1, No 1 (2015)