Garuda - Garba Rujukan Digital

Klasifikasi jenis kejadian menggunakan kombinasi NeuroNER dan Recurrent Convolutional Neural Network pada data Twitter Putra, Fatra Nonggala; Fatichah, Chastine
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July-December
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Sistem deteksi kejadian dari data Twitter bertujuan untuk mendapatkan data secara real-time sebagai alternatif sistem deteksi kejadian yang murah. Penelitian tentang sistem deteksi kejadian telah dilakukan sebelumnya. Salah satu modul utama dari sistem deteksi kejadian adalah modul klasifikasi jenis kejadian. Informasi dapat diklasifikasikan sebagai kejadian penting jika memiliki entitas yang merepresentasikan di mana lokasi kejadian terjadi. Beberapa penelitian sebelumnya masih memanfaatkan fitur âbuatan tanganâ, maupun fitur model berbasis pipeline seperti n-gram sebagai penentuan fitur kunci klasifikasi yang tidak efektif dengan performa kurang optimal. Oleh karena itu, diusulkan penggabungan metode Neuro Named Entity Recognition (NeuroNER) dan klasifier Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) yang diharapkan dapat melakukan deteksi kejadian secara efektif dan optimal. Pertama, sistem melakukan pengenalan entitas bernama pada data tweet untuk mengenali entitas lokasi yang terdapat dalam teks tweet, karena informasi kejadian haruslah memiliki minimal satu entitas lokasi. Kedua, jika tweet terdeteksi memiliki entitas lokasi maka akan dilakukan proses klasifikasi kejadian menggunakan klasifier RCNN. Berdasarkan hasil uji coba, disimpulkan bahwa sistem deteksi kejadian menggunakan penggabungan NeuroNER dan RCNN bekerja dengan sangat baik dengan nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure masing-masing 94,87%, 92,73%, dan 93,73%.Â Â Â Â The incident detection system from Twitter data aims to obtain real-time information as an alternative low-cost incident detection system. One of the main modules in the incident detection system is the classification module. Information is classified as important incident if it has an entity that represents where the incident occurred. Some previous studies still use handmade features as well as feature-based pipeline models such as n-grams as the key features for classification which are deemed as ineffective. Therefore, this research propose a combination of Neuro Named Entity Recognition (NeuroNER) and Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) as an effective classification method for incident detection. First, the system perform named entity recognition to identify the location contained in the tweet text because the event information should have at least one location entity. Then, if the location is successfully identified, the incident will be classified using RCNN. Experimental result shows that the incident detection system using combinationÂ of NeuroNER and RCNN works very well with the average value of precision, recall, and f-measure 92.44%, 94.76%, and 93.53% respectively.

Aplikasi pembayaran administrasi santri terintegrasi SMS gateway Wahyudi, Rizki; Rhinaldi, Krisna
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July-December
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi pengolahan data administrasi santri yang terintegrasi SMS gateway. Pengolahan data dalam proses pembayaran administrasi santri masih dilakukan secara konvensional. Hal ini menyebabkan beberapa permasalahan, diantaranya adalah terjadi redundansi data yang terdapat pada laporan pembayaran, kesulitan mencari arsip pembayaran yang sudah dilakukan santri. Agar aplikasi dapat dikembangkan dan terukur, maka digunakan metode pengembangan sistem Waterfall. Pengujian dilakukan dengan dua pendekatan alpha testing dan beta testing. Alpha testing merupakan pengujian yang dilakukan di sisi pengembang untuk menguji fungsional sistem menggunakan metode Black box, hasil pengujian alpha testing memperlihatkan bahwa semua fungsional sistem berfungsi dengan baik, dan beta testing dilakukan menggunakan metode kuesioner untuk menguji sistem pada pengguna akhir berkaitan dengan kelayakan aplikasi. Hasil pengujian beta testing didapat prosentasi 95,5% pengguna setuju sistem telah layak di implementasikan.Â Â This research aims to build an application to proceed administrative data of santri whis is Â integrated with SMS gateway service, This study aims to make the application of administrative data processing santri integrated SMS gateway, Data processing in the payment process of the santri administration is still done conventionally. It caused some problems such as redundancy of data contained in the payment report, the difficulty of looking for payment archives that have been done santri, can be developed with measurable, then used Waterfall model system development method with the stages of analysis, design, coding, testing. Testing is done with two approaches of Alpha Testing and Beta Testing. Alpha Testing is a test done on the developer side to test the functional system using Black Box method, Alpha Testing result of all functional system works properly, and Beta Testing is done using questionnaire method to test the system on the end user related to application feasibility, 95.5% of users agree the system is feasible to implement.

Secure random port list generator pada mekanisme autentikasi dengan menggunakan Port Knocking dan Secure Socket Layer Rauf, Abdul; Faiqurahman, Mahar; Akbi, Denar Regata
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July-December
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Port Knocking merupakan proses autentikasi yang dilakukan dengan mengetuk port tertentu untuk membuka dan menutup koneksi menuju suatu service. Pada umumnya, Port Knocking memiliki prosedur penetapan daftar port yang bersifat tetap. Hal inilah yang mendorong munculnya penelitian terkait penerapan Secure Random Port List Generator (SRPLG), melalui perancangan sebuah sistem yang mampu mengacak daftar port yang digunakan untuk knocking. Di samping itu, sistem ini juga didesain agar mampu mengirimkan informasi daftar port teracak tersebut kepada client melalui jalur aman. SRPLG server ini akan di integrasikan pada mekanisme autentikasi Port Knocking. Penerapan metode ini bertujuan untuk menciptakan sebuah prosedur autentikasi yang dinamis, aman dan efisien dalam mengamankan Secure Shell server (SSH server). Hasil pengujian yang didapatkan menunjukkan bahwa SRPLG server dalam mengacak daftar Port Knocking mampu menghasilkan daftar port yang selalu berubah setiap kali ada request dari client. Kemudian dari hasil sniffing yang dilakukan terhadap data yang ditransmisikan oleh SRPLG server dan client menunjukkan bahwa seluruh informasi yang ditangkap telah dienkripsi oleh Secure Socket Layer (SSL). Hasil pengujian peforma SRPLG server terhadap jumlah client yang melakukan request, rata-rata membutuhkan waktu antara 0,01 detik sampai 0,06 detik dalam setiap variasi pengujian peformansi. Pengujian terakhir menunjukkan bahwa SSH server telah berhasil diamankan dengan konfigurasiÂ Port Knocking dari serangan port scanning attack, di mana seluruh informasi port yang ditampilkan, tidak ditemukan satupun celah yang dapat eksploitasi.Â Â Â Â Port Knocking is an authentication process done by tapping a particular port to open and close the connection to a service. In general, the knocking port has a fixed procedure to assign ports list. This is what prompted the emergence of research related to the implementation of Secure Random Port List Generator (SRPLG), through the design of a system capable of scrambling the list of ports used for knocking. In addition, the system is also designed to be able to transmit random ports list information to clients via a secure path. This SRPLG server will be integrated into the Port Knocking authentication mechanism. Implementation of this method aims to create a dynamic authentication procedure, secure and efficient in securing the SSH server. The test results show that the secure random port list generator server in scrambling the list of knocking ports is able to generate an ever-changing port list every time a client requests. Then from the sniffing done to the data transmitted by the SRPLG server and the client indicates that all captured information has been encrypted by secure socket layer or SSL. Performance test marks SRPLG server to the number of clients who make requests, average takes between 0.01 seconds to 0.06 seconds in every variation of performance testing. In the last test shows SSH server has been successfully secured with Port Knocking configuration from attack port scanning attack, where all port information is displayed, not found any fault that can exploit.

Implementasi authentication Captive Portal pada Wireless Local Area Network PT. Rikku Mitra Sriwijaya Novrianda, Rahmat
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July-December
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

PT. Rikku Mitra Sriwijaya merupakan salah satu perusahaan yang menyalurkan tenaga cleaning service. Perusahaan ini telah memiliki Wireless Local Area Network (WLAN) yang digunakan sebagai media pertukaran data serta informasi dengan memanfaatkan media transmisi wireless, WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya saat ini menggunakan WPA2-PSK sebagai sistem keamanan untuk otentikasi pengguna agar dapat mengakses internet. Akan tetapi, penggunaan WPA2-PSK sebagai keamanan WLAN masih memiliki kelemahan dikarenakan penggunaan 1 password yang sama untuk banyak user agar dapat terhubung dengan hotspot WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya akan menjadi peluang terjadinya cyber crime. Hal ini terjadi karena akan sangat mudah user yang tidak bertanggung jawab untuk masuk ke dalam WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya. Dari informasi yang diperoleh, pada tahun 2017 PT. Rikku Mitra Sriwijaya mengalami kehilangan serta perusakan data dan informasi yang dimilikinya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan diterapkan authentication Captive Portal sebagai usaha peningkatan keamanan WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya menggantikan WPA2-PSK. Proses penelitian ini menggunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC), metode ini berorientasi pada network yang memiliki 6 tahapan dengan siklus yang tidak memiliki awal dan akhir. Keseluruhan konfigurasi yang dibutuhkan dalam membangun authentication Captive Portal memanfaatkan program Winbox. Penelitian yang telah dilakukan ini menghasilkan suatu pembatasan otentikasi user khusus bagi user yang telah terdaftar pada WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya yang diizinkan mengakses internet perusahaan ini. Selain itu, program Winbox juga dapat digunakan untuk monitoring seluruh user yang terhubung ke WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya, baik user yang sedang aktif maupun yang tidak aktif.Â Â Â Â PT. Rikku Mitra Sriwijaya is one of the companies that supply cleaning service personnel. This company already has Wireless Local Area Network (WLAN) which is used as a medium for exchanging data and information by utilizing wireless transmission media, LAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya currently uses WPA2-PSK as a security system for authenticate users to be able to access the internet. However, the use of WPA2-PSK as WLAN security still has weaknesses due to the use of the a same password for many users can be connected to the PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN hotspot will be a chance of occurrence the cyber crime. This happens because it will be very easy for users who are not responsible for enter to WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya. From the information obtained, in 2017 PT. Rikku Mitra Sriwijaya has lost and damaged their data and information. Therefore, captive portal authentication will be applied in this research as an effort to increase PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN security that replace WPA2-PSK. This research process uses the Network Development Life Cycle (NDLC) method, this method is network oriented which has 6 stages with a cycle that has no beginning and ending. The entire configuration needed to build an captive portal authentication utilizes the Winbox program. This research has been carried out resulted limitation for users authentication specifically for users who have registered on PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN is allowed to access the internet of this company. Furthermore, Winbox program also can be used for monitoring all connected users to PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN both active and inactive users.

Pengukuran kualitas layanan website Universitas Tadulako menggunakan metode WebQual Arifin, Suci Ramadhani
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July-December
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Keberhasilan layanan website Universitas Tadulako sampai saat ini belum diketahui, karena belum pernah dilakukan pengukuran sejak diimplementasikan. Tingkat keberhasilan layanan website Universitas Tadulako dapat dilihat dari kesesuaian antara persepsi dan harapan pengguna website. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui perbedaan antara persepsi aktual dan harapan ideal mahasiswa terhadap kualitas layanan website Universitas Tadulako yang diukur berdasarkan dimensi kualitas WebQual 4.0. Data dikumpulkan dengan menggunakan kuesioner dengan teknik Simple Random Sampling. Data kemudian dianalisis dengan menggunakan teknik Analisis Perbedaan (uji beda t) dan Importance Performance Analysis (IPA). Hasil penelitian membuktikan bahwa terdapat perbedaan (gap) antara persepsi aktual dan harapan ideal mahasiswa pada masing-masing dimensi kualitas website, di mana nilai persepsi lebih kecil dibandingkan dengan harapan mahasiswa. Gap paling kecil terletak pada dimensi kegunaan (usability) dengan tingkat kesesuaian sebesar 85% yang mengindikasikan bahwa layanan website Universitas Tadulako cukup berhasil pada kegunaan wesbite. Gap paling besar terletak pada dimensi kualitas interaksi layanan dengan tingkat kesesuaian sebesar 73,52% yang mengindikasikan bahwa layanan website Universitas Tadulako yang belum memenuhi harapan ideal mahasiswa, terutama dari kualitas interaksi layanan website. Hasil penelitian dapat menjadi acuan bagi pihak manajemen website untuk mengembangkan website yang lebih baik agar memenuhi harapan pengguna.Â Â Â Â The success of Tadulako University website service is still unknown because it has never been measured since it was implemented. The success rate of Tadulako University website service can be seen from the fitness between the perception and expectations of website users. This research was conducted to find out thegap value between studentâs actual perception and ideal expectations of Tadulako University website services quality which is measured by WebQual 4.0 dimensions. Data was collected using a questionnaire with simple random sampling technique. The collected data were analyzed using differences analysis and Importance Performance Analysis (IPA). The results showed that there are differences (gap) between studentâs actual perception and ideal expectations at each of dimension of website quality, where the perceptionâs value is smaller than the expectations. The smallest gap lies in the usability dimension with a suitability level of 85% that indicates Tadulako University website services quality quite successful on usability. The biggest gap lies in the service interaction quality dimension with a suitability level of 73.52% that indicates Tadulako University website services quality has not met the studentâs ideal expectations especially from service interaction quality. The results of the study can be a reference for the management of the website to develop a better website in order to meet user expectations.

Konstruksi Forecasting System Multi-Model untuk pemodelan matematika pada peramalan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat Sucipto, Lalu; Syaharuddin, Syaharuddin
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July-December
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan produk Forecasting System Multi-Model (FSM) guna menentukan metode terbaik dalam sistem peramalan (forecast) dengan mengkonstruksi beberapa metode dalam bentuk Graphical User Interface (GUI) Matlab dengan menghitung semua indikator tingkat akurasi guna menemukan model matematika terbaik dari data time series pada periode tertentu. Pada tahap simulasi, tim peneliti menggunakan data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) tahun 2010-2017 guna memprediksi IPM NTB tahun 2018. Adapun metode yang diuji adalah Moving Average (SMA, WMA dan EMA), Exponential Smoothing Method (SES, Brown, Holt, dan Winter), Naive Method, Interpolation Method (Newton Gregory), dan Artificial Neural Network (Back Propagation). Kemudian model dievaluasi untuk melihat tingkat akurasi masing-masing metode berdasarkan nilai MAD, MSE, dan MAPE. Berdasarkan hasil simulasi data dari 10 metode yang diuji diketahui bahwa metode Holt paling akurat dengan hasil prediksi tahun 2018 sebesar 67,45 Â dengan MAD, MSE, dan MAPE berturut-turut sebesar 0,22654; 0,075955 dan 0,34829.Â Â Â The purpose of this research is to develop a product was called Forecasting System Multi-Model (FSM) to determine the best method in the forecasting system by constructing several methods in the form of Graphical User Interface (GUI) Matlab. It was done by all indicator accuration to find the best mathematical model of time series data in a certain period. In the simulation phase, this research used the Human Development Index (HDI) data of West Nusa Tenggara (NTB) Province in 2010 - 2017 to predict the HDI data of NTB in 2018. The methods tested were Moving Average (SMA, WMA and EMA), Exponential Smoothing Method (SES, Brown, Holt, and Winter), Naive Method, Interpolation Method (Newton Gregory), and Artificial Neural Network (Back Propagation). Then the models/methods were evaluated to see the level of accuracy of each method based on the value of MAD, MSE, and MAPE. Based on data simulation result from 10 tested method known that Holt method is most accurate with prediction result of 2018 equal to 67,45 with MAD, MSE, and MAPE respectively equal to 0.22654, 0.075955 and 0.34829.

Peringkasan multi-dokumen berita berdasarkan fitur berita dan part of speech tagging Abdullah, Moch. Zawaruddin; Fatichah, Chastine
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July-December
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

News Feature Scoring (NeFS) merupakan metode pembobotan kalimat yang sering digunakan untuk melakukan pembobotan kalimat pada peringkasan dokumen berdasarkan fitur berita. Beberapa fitur berita diantaranya seperti word frequency, sentence position, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan kemiripan kalimat terhadap judul. Metode NeFS mampu memilih kalimat penting dengan menghitung frekuensi kata dan mengukur similaritas kata antara kalimat dengan judul. Akan tetapi pembobotan dengan metode NeFS tidak cukup, karena metode tersebut mengabaikan kata informatif yang terkandung dalam kalimat. Kata-kata informatif yang terkandung pada kalimat dapat mengindikasikan bahwa kalimat tersebut penting. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pembobotan kalimat pada peringkasan multi-dokumen berita dengan pendekatan fitur berita dan informasi gramatikal (NeFGIS). Informasi gramatikal yang dibawa oleh part of speech tagging (POS Tagging) dapat menunjukkan adanya konten informatif. Pembobotan kalimat dengan pendekatan fitur berita dan informasi gramatikal diharapkan mampu memilih kalimat representatif secara lebih baik dan mampu meningkatkan kualitas hasil ringkasan. Pada penelitian ini terdapat 4 tahapan yang dilakukan antara lain seleksi berita, text preprocessing, sentence scoring, dan penyusunan ringkasan. Untuk mengukur hasil ringkasan menggunakan metode evaluasi Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) dengan empat varian fungsi yaitu ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, dan ROUGE-SU4. Hasil ringkasan menggunakan metode yang diusulkan (NeFGIS) dibandingkan dengan hasil ringkasan menggunakan metode pembobotan dengan pendekatan fitur berita dan trending issue (NeFTIS). Metode NeFGIS memberikan hasil yang lebih baik dengan peningkatan nilai untuk fungsi recall pada ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, dan ROUGE-SU4 secara berturut-turut adalah 20,37%, 33,33%, 1,85%, 23,14%.Â Â Â News Feature Scoring (NeFS) is a sentence weighting method that used to weight the sentences in document summarization based on news features. There are several news features including word frequency, sentence position, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), and sentences resemblance to the title. The NeFS method is able to select important sentences by calculating the frequency of words and measuring the similarity of words between sentences and titles. However, NeFS weighting method is not enough, because the method ignores the informative word in the sentence. The informative words contained in the sentence can indicate that the sentence is important. This study aims to weight the sentence in news multi-document summarization with news feature and grammatical information approach (NeFGIS). Grammatical information carried by part of speech tagging (POS Tagging) can indicate the presence of informative content. Sentence weighting with news features and grammatical information approach is expected to be able to determine sentence representatives better and be able to improve the quality of the summary results. In this study, there are 4 stages that are carried out including news selection, text preprocessing, sentence scoring, and compilation of summaries. Recall-Oriented Understanding for Gisting Evaluation (ROUGE) is used to measure the summary results with four variants of function; ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, and ROUGE-SU4. Summary results using the proposed method (NeFGIS) are compared with summary results using sentence weighting methods with news feature and trending issue approach (NeFTIS). The NeFGIS method provides better results with increased value for recall functions in ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L, and ROUGE-SU4 respectively 20.37%, 33.33%, 1.85%, 23.14%.Â

Implementasi authentication Captive Portal pada Wireless Local Area Network PT. Rikku Mitra Sriwijaya Novrianda, Rahmat
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July
Publisher : Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/register.v4i2.1245

PT. Rikku Mitra Sriwijaya merupakan salah satu perusahaan yang menyalurkan tenaga cleaning service. Perusahaan ini telah memiliki Wireless Local Area Network (WLAN) yang digunakan sebagai media pertukaran data serta informasi dengan memanfaatkan media transmisi wireless, WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya saat ini menggunakan WPA2-PSK sebagai sistem keamanan untuk otentikasi pengguna agar dapat mengakses internet. Akan tetapi, penggunaan WPA2-PSK sebagai keamanan WLAN masih memiliki kelemahan dikarenakan penggunaan 1 password yang sama untuk banyak user agar dapat terhubung dengan hotspot WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya akan menjadi peluang terjadinya cyber crime. Hal ini terjadi karena akan sangat mudah user yang tidak bertanggung jawab untuk masuk ke dalam WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya. Dari informasi yang diperoleh, pada tahun 2017 PT. Rikku Mitra Sriwijaya mengalami kehilangan serta perusakan data dan informasi yang dimilikinya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan diterapkan authentication Captive Portal sebagai usaha peningkatan keamanan WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya menggantikan WPA2-PSK. Proses penelitian ini menggunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC), metode ini berorientasi pada network yang memiliki 6 tahapan dengan siklus yang tidak memiliki awal dan akhir. Keseluruhan konfigurasi yang dibutuhkan dalam membangun authentication Captive Portal memanfaatkan program Winbox. Penelitian yang telah dilakukan ini menghasilkan suatu pembatasan otentikasi user khusus bagi user yang telah terdaftar pada WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya yang diizinkan mengakses internet perusahaan ini. Selain itu, program Winbox juga dapat digunakan untuk monitoring seluruh user yang terhubung ke WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya, baik user yang sedang aktif maupun yang tidak aktif.Â Â Â Â PT. Rikku Mitra Sriwijaya is one of the companies that supply cleaning service personnel. This company already has Wireless Local Area Network (WLAN) which is used as a medium for exchanging data and information by utilizing wireless transmission media, LAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya currently uses WPA2-PSK as a security system for authenticate users to be able to access the internet. However, the use of WPA2-PSK as WLAN security still has weaknesses due to the use of the a same password for many users can be connected to the PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN hotspot will be a chance of occurrence the cyber crime. This happens because it will be very easy for users who are not responsible for enter to WLAN PT. Rikku Mitra Sriwijaya. From the information obtained, in 2017 PT. Rikku Mitra Sriwijaya has lost and damaged their data and information. Therefore, captive portal authentication will be applied in this research as an effort to increase PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN security that replace WPA2-PSK. This research process uses the Network Development Life Cycle (NDLC) method, this method is network oriented which has 6 stages with a cycle that has no beginning and ending. The entire configuration needed to build an captive portal authentication utilizes the Winbox program. This research has been carried out resulted limitation for users authentication specifically for users who have registered on PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN is allowed to access the internet of this company. Furthermore, Winbox program also can be used for monitoring all connected users to PT. Rikku Mitra Sriwijaya WLAN both active and inactive users.

Konstruksi Forecasting System Multi-Model untuk pemodelan matematika pada peramalan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Nusa Tenggara Barat Sucipto, Lalu; Syaharuddin, Syaharuddin
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July
Publisher : Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/register.v4i2.1263

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan produk Forecasting System Multi-Model (FSM) guna menentukan metode terbaik dalam sistem peramalan (forecast) dengan mengkonstruksi beberapa metode dalam bentuk Graphical User Interface (GUI) Matlab dengan menghitung semua indikator tingkat akurasi guna menemukan model matematika terbaik dari data time series pada periode tertentu. Pada tahap simulasi, tim peneliti menggunakan data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) tahun 2010-2017 guna memprediksi IPM NTB tahun 2018. Adapun metode yang diuji adalah Moving Average (SMA, WMA dan EMA), Exponential Smoothing Method (SES, Brown, Holt, dan Winter), Naive Method, Interpolation Method (Newton Gregory), dan Artificial Neural Network (Back Propagation). Kemudian model dievaluasi untuk melihat tingkat akurasi masing-masing metode berdasarkan nilai MAD, MSE, dan MAPE. Berdasarkan hasil simulasi data dari 10 metode yang diuji diketahui bahwa metode Holt paling akurat dengan hasil prediksi tahun 2018 sebesar 67,45 Â dengan MAD, MSE, dan MAPE berturut-turut sebesar 0,22654; 0,075955 dan 0,34829.Â Â Â The purpose of this research is to develop a product was called Forecasting System Multi-Model (FSM) to determine the best method in the forecasting system by constructing several methods in the form of Graphical User Interface (GUI) Matlab. It was done by all indicator accuration to find the best mathematical model of time series data in a certain period. In the simulation phase, this research used the Human Development Index (HDI) data of West Nusa Tenggara (NTB) Province in 2010 - 2017 to predict the HDI data of NTB in 2018. The methods tested were Moving Average (SMA, WMA and EMA), Exponential Smoothing Method (SES, Brown, Holt, and Winter), Naive Method, Interpolation Method (Newton Gregory), and Artificial Neural Network (Back Propagation). Then the models/methods were evaluated to see the level of accuracy of each method based on the value of MAD, MSE, and MAPE. Based on data simulation result from 10 tested method known that Holt method is most accurate with prediction result of 2018 equal to 67,45 with MAD, MSE, and MAPE respectively equal to 0.22654, 0.075955 and 0.34829.

Klasifikasi jenis kejadian menggunakan kombinasi NeuroNER dan Recurrent Convolutional Neural Network pada data Twitter Putra, Fatra Nonggala; Fatichah, Chastine
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 2 (2018): July
Publisher : Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/register.v4i2.1242

Sistem deteksi kejadian dari data Twitter bertujuan untuk mendapatkan data secara real-time sebagai alternatif sistem deteksi kejadian yang murah. Penelitian tentang sistem deteksi kejadian telah dilakukan sebelumnya. Salah satu modul utama dari sistem deteksi kejadian adalah modul klasifikasi jenis kejadian. Informasi dapat diklasifikasikan sebagai kejadian penting jika memiliki entitas yang merepresentasikan di mana lokasi kejadian terjadi. Beberapa penelitian sebelumnya masih memanfaatkan fitur â€˜buatan tanganâ€™, maupun fitur model berbasis pipeline seperti n-gram sebagai penentuan fitur kunci klasifikasi yang tidak efektif dengan performa kurang optimal. Oleh karena itu, diusulkan penggabungan metode Neuro Named Entity Recognition (NeuroNER) dan klasifier Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) yang diharapkan dapat melakukan deteksi kejadian secara efektif dan optimal. Pertama, sistem melakukan pengenalan entitas bernama pada data tweet untuk mengenali entitas lokasi yang terdapat dalam teks tweet, karena informasi kejadian haruslah memiliki minimal satu entitas lokasi. Kedua, jika tweet terdeteksi memiliki entitas lokasi maka akan dilakukan proses klasifikasi kejadian menggunakan klasifier RCNN. Berdasarkan hasil uji coba, disimpulkan bahwa sistem deteksi kejadian menggunakan penggabungan NeuroNER dan RCNN bekerja dengan sangat baik dengan nilai rata-rata precision, recall, dan f-measure masing-masing 94,87%, 92,73%, dan 93,73%.Â Â Â Â The incident detection system from Twitter data aims to obtain real-time information as an alternative low-cost incident detection system. One of the main modules in the incident detection system is the classification module. Information is classified as important incident if it has an entity that represents where the incident occurred. Some previous studies still use 'handmade' features as well as feature-based pipeline models such as n-grams as the key features for classification which are deemed as ineffective. Therefore, this research propose a combination of Neuro Named Entity Recognition (NeuroNER) and Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) as an effective classification method for incident detection. First, the system perform named entity recognition to identify the location contained in the tweet text because the event information should have at least one location entity. Then, if the location is successfully identified, the incident will be classified using RCNN. Experimental result shows that the incident detection system using combinationÂ of NeuroNER and RCNN works very well with the average value of precision, recall, and f-measure 92.44%, 94.76%, and 93.53% respectively.

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
register@ft.unipdu.ac.id

Editorial Address
Kompleks Pondok Pesantren Darul Ulum, Rejoso, Peterongan, Jombang, East Java, Indonesia, 61481

Location
Kab. jombang,

Jawa timur

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official register@ft.unipdu.ac.id

Editorial Address Kompleks Pondok Pesantren Darul Ulum, Rejoso, Peterongan, Jombang, East Java, Indonesia, 61481

Location Kab. jombang, Jawa timur INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
register@ft.unipdu.ac.id

Editorial Address
Kompleks Pondok Pesantren Darul Ulum, Rejoso, Peterongan, Jombang, East Java, Indonesia, 61481

Location
Kab. jombang,

Jawa timur

INDONESIA