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
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Indonesia Symposium on Computing
Published by Universitas Telkom
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Arjuna Subject : -
Articles 25 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue " Indonesia Symposium on Computing 2015" : 25 Documents clear
Implementasi dan Analisis Performansi Mapreduce di Lingkungan Sistem Basis Data Berbasis Dokumen Terdistribusi Homogen Hegar Aryo Dewandaru; Kemas Rahmat Saleh; Alfian Akbar Gozali
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Pada sebuah perusahaan besar, sangatlah penting untuk memiliki manajemen sistem basisdata yang mampu menampung seluruh data dan dokumen milik karyawan. Data tersebut akan sangat besar sehingga tidak akan memunkinkan untuk ditampung oleh single server. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, data yang sangat besar itu dapat didistribusikan ke dalam beberapa cluster. Di lingkungan terdistribusi inilah implementasi dari metode MapReduce akan sangat bermanfaat bagi sistem. MapReduce adalah sebuah operasi untuk menyelesaikan masalah yang mirip dengan algoritma divide and conquer. Sesuai dengan namanya, MapReduce terdiri dari proses map (pemetaan) suatu data dan reduce (pengurangan) yang berakhir pada penggabungan data-data yang sama.
Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian terhadap performansi MapReduce di lingkungan sistem basisdata terdistribusi homogen. Untuk membangun lingkungan tersebut, sebelumnya harus dilakukan pengecekan terhadap setiap komputer yang digunakan. Pastikan bahwa seluruh komputer memiliki spesifikasi perangkat lunak dan keras, serta manajemen sistem basisdata yang sama. Setelah itu, dataset yang berbasis dokumen harus di-import ke database komputer yang berperan sebagai master. Kemudian, dengan menggunakan metode sharding, setiap node akan diberi peran: master akan berberan sebagai router, satu node sebagai config server, dan sisanya sebagai shard server sehingga terbentuklah lingkungan sistem basisdata berbasis dokumen terdistribusi homogen. Dataset kemudian akan didistribusikan ke setiap shard. Akhirnya, query MapReduce akan dijalankan dan diuji di single server dan 3 arsitektur distributed database yang berbeda untuk diteliti performansinya.
Dari hasil pengujian yang dilakukan, dapat dilihat bahwa MapReduce bekerja lebih baik di lingkungan terdistribusi dibandingkan dengan pada single server. Kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa sistem basisdata terdistribusi meningkatkan performansi MapReduce.  
Implementasi dan Analisis Online – Updating Regularization Kernel Matrix Factorization Model pada Sistem Rekomendasi Kadek Byan Prihandana Jati; Agung Toto Wibowo; Rita Rismala
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Faktorisasi Matriks adalah salah satu metode yang digunakan pada Sistem Rekomendasi untuk membuat sebuah model prediksi rating. Salah satu jenisnya adalah Regularized Matrix Factorization yang mampu memberikan kualitas rekomendasi yang tinggi pada sebuah sistem rekomendasi. Akan tetapi, teknik - teknik Faktorisasi Matriks bermasalah jika model pada sistem rekomendasi berupa model yang statik. Permasalahan performansi terjadi, karena proses learning data pada Faktorisasi Matriks membutuhkan waktu yang lama. Model Online dari Faktorisasi Matriks merupakan hal yang dapat memperbaiki model sebelumnya, dengan model online, waktu yang dibutuhkan untuk melakukan proses prediksi untuk user dan item yang baru, lebih cepat dibandingkan dengan model offline faktorisasi matriks. Penelitian ini berfokus dalam menganalisis dan mengimplementasikan model online dari Regularized Matrix Factorization pada sebuah sistem rekomendasi. Hasil yang diperoleh adalah kualitas prediksi rating dengan metode online – update RKMF mengungguli kualitas prediksi rating dengan metode full – retrain RKMF dengan perbedaan nilai RMSE 1.5% pada kondisi terbaik, dan dengan waktu prediksi yang sangat singkat.  
Aproksimasi Non-Uniform Spasial Persamaan Panas 1D dengan Finite Pointset Method Putu Harry Gunawan; Friska Fristella
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Hampiran numerik satu dimensi (1D) dari persamaan panas dengan metoda partikel dijabarkan. Metoda Finite Pointset Method (FPM) digunakan untuk mencari solusi numerik dari persamaan panas. Komparasi hasil numerik FPM dengan hasil numerik metoda beda hingga dan solusi analitik juga diperlihatkan. Hasil solusi numerik metoda FPM diperlihatkan sesuai dengan solusi analitik. Tabel diskrit L^1 -norm eror juga diberikan untuk melihat kekonvergenan solusi numerik terhadap solusi analitik.
Perencanaan Corporate Information Factory pada Perguruan Tinggi di Indonesia dengan Mengadopsi Pendekatan Arsitektur Informasi Yanuar Firdaus Arie Wibowo; Kusuma Ayu Laksitowening; Amarilis Putri Yanuarifiani
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Pengukuran tingkat capaian fungsi tridharma yang dijalankan oleh perguruan tinggi diukur dengan penjaminan mutu internal, maupun eksternal dalam bentuk akuntabilitas publik melalui akreditasi. Pemenuhan instrumen penjaminan mutu membutuhkan dukungan data pada setiap kriteria penilaian. Sejalan dengan perkembangan organisasi, kompleksitas data yang dikelola akan semakin meningkat. Pada tingkatan inilah, dibutuhkan sebuah ekosistem informasi yang tepat. Corporate Information Factory (CIF), yaitu konsep yang menggambarkan arsitektur logis intelejensia bisnis dan manajemen bisnis dari data operasional institusi secara terpadu. Penerapan CIF pada perguruan tinggi dapat menjadi solusi dalam pengelolaan data dan informasi di berbagai level. Penerapan CIF membutuhkan tinjauan strategis meng Y. F. A. Wibowo and K. A. Laksitowening, “Arsitektur dan Model Pengembangan Sistem Informasi Terpadu Menuju Tata Kelola dan Penjaminan Mutu Perguruan Tinggi,” Seminar Nasional Menuju Masyarakat Madani dan Lestari. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia, pp. 607–616, 2012. ingat usaha dan sumber daya yang dikeluarkan oleh organisasi. Oleh karena itu, perguruan tinggi perlu mengadopsi pendekatan arsitektur informasi, untuk mendapatkan perspektif yang menyeluruh dan sistematis terhadap kebutuhan perguruan tinggi akan penyediaan dan pengelolaan informasi.  
Implementasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Hybrid Case-Based dan Rule-Based Reasoning Ade Romadhony; Siti Saadah
Indonesia Symposium on Computing Indonesia Symposium on Computing 2015
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Kesehatan adalah poin terpenting dalam hidup kita. Terkadang kita lupa untuk menjaga tubuh kita, apalagi pada bagian-bagian tubuh yang terkecil seperti gigi dan mulut. Masyarakat di Indonesia khususnya cenderung untuk memeriksa gigi dan mulut ketika sudah mempunyai penyakit yang parah dan mengganggu aktivitas. Untuk itu, dibuatlah sebuah sistem pakar yang dapat mendeteksi penyakit gigi dan mulut. Pengertian dari sistem pakar adalah sebuah sistem yang bekerja seperti layaknya seorang ahli di bidangnya sehingga dapat membantu permasalahan yang ada dalam hidup. Sistem ini menggunakan metode Hybrid Rule Based-Case Based Reasoning di mana metode ini memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode yang berjalan sendiri. Rule Based-Case Based Reasoning akan mengolah gejala tersebut sehingga dapat dideteksi penyakit yang diderita pasien. Gejala tersebut juga diolah dengan Case Based Reasoning sehingga didapat penyebab dari penyakit tersebut. Solusi penyakit yang didapat dari Rule Based-Case Based Reasoning akan disaring dengan batasan Nilai Kesamaan (Similarity Value) yang ditentukan sehingga solusi yang ditampilkan adalah solusi yang mempunyai tingkat kemiripan yang besar. Adapun ketiga metode Nilai Kesamaan yang diterapkan disini adalah Jaccard Similarity, Hamming Similarity, dan Cosine Similarity. Dari hasil yang didapat, dengan menerapkan metode Hybrid Rule Based-Case Based Reasoning didapat akurasi lebih tinggi dibandingkan metode yang berjalan sendiri. Dari hasil juga didapat bahwa Cosine Similarity mempunyai hasil yang lebih baik dibandingkan kedua metode lainnya.  

Page 3 of 3 | Total Record : 25

 1   2   3 

Filter by Year

2015 2015


Reset
Filter By Issues
All Issue Indonesia Symposium on Computing (IndoSC) 2016 Indonesia Symposium on Computing 2015 Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)