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 97 Documents
 2   3   4   5   6 
Implementasi Hubs and authorities centrality dalam Social network analysis pada Data Twitter Farudi Erwanda; Adiwijaya Adiwijaya; Gia Septiana
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Penelitian yang dilakukan dalam Social network analysis dapat berupa pola penyebaran informasi dan komunikasi serta penentuan seberapa penting suatu informasi dan menentukan pengaruh seorang user dalam suatu komunitas.Relasi following/followed, mention, retweet dan reply dalam Twitter dapat direpresentasikan kedalam suatu graf dimana setiap user menjadi node dan setiap relasi antar user menjadi edge. Untuk menentukanseorang user memiliki sifat influence dan user yang memiliki keterhubungan dengan user yang memiliki sifat influence atau tidak harus mengetahui nilai centrality-nya. Centrality merupakan ukuran dimana suatu node/user dianggap memiliki informasi yang baik.Hubs and Authorities merupakan salah satu metode perhitungancentrality yang menitik beratkan pada dua aspek penilaian yaitu hubness dan authority.Hub dapat digambarkan sebagai nilai dari suatu user yang terhubung dengan userlain yang memiliki sifat influence sedangkan authority dapat digambarkan sebagai indikator nilai suatu usermemiliki sifat influence.Dengan mempertimbangkan dua aspek ini maka tidak hanya user yang memiliki sifat influence saja yang dapat diketahui namun user yang memiliki keterhubungan dengan user yang influence juga dapat diketahui. Sehingga user-user tersebut dapat dijadikan suatu acuan jika ingin mendapatkan informasi tentang user yang memiliki pengaruh dalam komunitas tersebut.
Analisis Perbandingan Sistem Rekomendasi dengan Faktorisasi Matriks dan Pearson Berbasis Collaborative Filtering Pada Web E-Commerce Marissa Aflah Syahran; Erwin Budi Setiawan; Sri Suryani
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Recommender system merupakan suatu sistem yang mampu memberikan suatu rekomendasi kepada user terhadap item, seperti barang, musik, video, film, buku, dan sebagainya, yang mungkin akan dipilihnya. Penelitian ini mengimplementasikan dan menganalisis perbandingan recommender system dengan algoritma pearson serta faktorisasi matriks yang berbasis Collaborative Filtering. Analisis perbandingan didasarkan pada analisis algoritma, nilai Mean Absolute Error (MAE) dan Response time. Dari hasil analisis, didapatkan bahwa kompleksitas algortima faktorisasi matriks Lebih kompleks dari algoritma pearson. Selain itu didapat nilai MAE recommender system dengan algoritma faktorisasi matriks memiliki nilai MAE yang lebih kecil daripada recommender system dengan algoritma pearson serta nilai Response time recommender system dengan algoritma pearson lebih kecil daripada  algoritma faktorisasi matriks. Metode yang paling baik digunakan adalah faktorisasi matriks karena memiliki MAE lebih akurat dibandingkan dengan metode pearson. Perkembangan hardware juga membuat response time tidak berpengaruh secara signifikan
Implementasi Algoritma Ct-Pro Dan Data Warehouse Skema Galaxy Untuk Sistem Informasi Evaluasi Diri(Studi Kasus : Fakultas Informatika It Telkom) Raden Mochamad Rizky; Shaufiah Shaufiah; Hetti Hidayati
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Evaluasi diri merupakan proses evaluasi internal pada suatu program studi di suatu perguruan tinggi yang bertujuan untuk meningkatkan jaminan mutu pendidikannya, perencanaan,  perbaikan suatu program studi dan untuk mempersiapkan evaluasi eksternal atau akreditasi. Sistem yang dinamakan Sistem Informasi Evaluasi Diri ditujukan untuk pimpinan program studi dan pihak-pihak terkait untuk membantu melakukan proses evaluasi diri di fakultas Informatika IT Telkom berdasarkan tiga komponen evaluasi diri yang dipilih, yaitu Mahasiswa dan Lulusan, Sumber Daya Manusia, dan Penelitian, Pelayanan/Pengabdian Masyarakat, dan Kerjasama. Sistem Informasi Evaluasi Diri dibangun menggunakan DATA WAREHOUSE yang dirancang dengan skema GALAXY dan Data mining dengan algoritma CT-Pro. DATA WAREHOUSE skema GALAXY merupakan salah satu metode perancangan skema DATA WAREHOUSE dimana suatu tabel dimensi dapat terhubung dengan dua atau lebih tabel fakta. Data mining dengan algoritma CT-PRO merupakan modifikasi dari algoritma association rule lainnya yaitu fp-growth. Perbedaan algoritma CT-PROdengan algoritma FP-growth terletak pada proses pembuatan tree nya. Tree pada CT-PRO(CFP-Tree) lebih sedikit node nya daripada Tree pada FP-growth (FP-Tree). Tujuan menggunakan algoritma Data mining CT-PROadalah untuk menemukan pola-pola rules dari data-data komponen evaluasi diri yang ada agar dapat menjadi knowledge untuk evaluasi diri dan juga akreditasi. Pencarian pola-pola rules tersebut bergantung pada minimum support dan minimum confidence. Pengujian pada DATA WAREHOUSE menunjukkan bahwa DATA WAREHOUSE yang dibangun pada sistem telah memenuhi keempat karakteristik DATA WAREHOUSE, yaitu subject oriented, integrated, time variant,dan non-volatile. Pengujian pada Data mining CT-PRO menunjukkan bahwa association rule pada data mahasiswa kurang dapat diambil knowledge nya karena atribut yang ada pada data mahasiswa kurang lengkap.
Analisis Dan Implementasi Data Mining Dengan Continuous Association Rule Mining Algorithm (Carma) Untuk Rekomendasi Mata Kuliah Pada Perwalian Dwiaji Nuraryudha; Shaufiah Shaufiah; Hetti Hidayati
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Perwalian adalah tahapan yang harus dilalui oleh setiap mahasiswa pada masa registrasi semester baru.  Saat perwalian, mahasiswa mengajukan mata kuliah yang akan diambil kepada dosen wali, kemudian dosen wali akan membantu dengan memberikan rekomendasi mata kuliah untuk mahasiswa walinya terutama dalam pengambilan mata kuliah pilihan. Untuk itu dibuatlah sebuah sistem rekomendasi guna membantu proses perwalian. Sistem rekomendasi ini dibuat dengan teknik Data mining menggunakan algoritma CARMA (Continuous Association rule Mining Algorithm).  Hasil implementasi yang dilakukan membuktikan bahwa algoritma CARMA dapat digunakan untuk menyelesaikan proses rekomendasi mata kuliah pilihan. Rekomendasi ini berdasarkan aturan asosiasi yang terbentuk. Nilai yang didapat adalah minimum confidence=50%, dan support sequence = 0.4.
Penerapan Adaptive Genetic Algorithm Dengan Fuzzy Logic Controller Pada Capacitated Vehicle Routing Problem Tri Kusnandi Fazarudin; Rasyid Kurniawan; Mahmud Dwi Sulistiyo
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) merupakan permasalahan pendistribusian barang dari sebuah depot kepada sejumlah pelanggan menggunakan beberapa kendaran dengan batas kapasitas tertentu. Tujuan utama dari CVRP adalah bagaimana proses pendistribusian barang dapat dilakukan secara efisien sehingga dapat menghemat biaya dengan meminimalkan jarak yang perlu ditempuh. Biaya pengiriman barang dari depot ke konsumen yang optimal dapat mengurangi biaya produksi dari perusahaan tersebut. Penentuan jalur pengiriman yang optimal dapat menekan biaya pengiriman barang pada sebuah perusahaan. Genetic Algorithm (GA) dipilih karena cocok untuk penyelesaian masalah stokastik dan dapat mencari nilai optimum global lebih cepat karena tidak semua kemungkinan nilai dihitung. Tetapi, GA dapat terjebak dalam optimum lokal. Salah satu strategi yang dapat digunakan untuk mengurangi kemungkinan terjadinya hal tersebut adalah dengan membuat GA menjadi adaptif. Parameter pada GA dibuat menjadi adaptif menggunakan Fuzzy Logic Controller (FLC). Pada inisialisasi individu pada GA, digunakan greedy search berdasarkan lokasi pelanggan dengan jarak yang terdekat untuk menentukan daftar jalur acuan agar pencarian pada GA tidak terlalu acak sehingga pencarian jalur optimal dapat menjadi lebih cepat. Rata-rata akurasi dari penelitian yang telah dilakukan adalah 86,81% dari solusi yang paling optimal yang disertakan pada dataset.
Analisis Dan Implementasi Perangkingan Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Superiority Index Daniar Dwi Pratiwi; Erwin Budi Setiawan; Fhina Nhita
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan Superiority Index merupakan metode untuk pengambilan keputusan dengan banyak kriteria dan berbagai alternatif. AHP merupakan metode untuk memecahkan masalah dengan cara membentuk hierarki dari permasalahan yang ada. Metode ini digunakan sebagai metode pembobotan kriteria yang diawali dengan penyusunan hierarki dan membuat matriks perbandingan berpasangan untuk mengetahui hubungan antara tiap kriteria yang selanjutnya akan dicari bobot masing-masing kriteria. Sedangkan metode Superiority Index digunakan sebagai metode perangkingan alternatif yang dimulai dengan merangking nilai alternatif pada tiap kriteria yang selanjutnya akan dibentuk matriks perbandingan rangking tiap alternatif dan urutan prioritasnya akan diurutkan berdasarkan besarnya jumlah perbandingan tiap alternatif tersebut. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah bobot kriteria dan urutan rangking pegawai yang bisa dijadikan alternatif dalam suatu pengambilan keputusan agar proses penilaian dan perangkingan pegawai lebih efektif.
Analisis Web Performance Dan Load Test Dengan Topologi Cloud Microsoft Azure Test Rig Pada I-Banking Bank XYZ Guntoro Guntoro; Dana Sulistiyo Kusumo; Adiwijaya Adiwijaya
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Dewasa ini peran Internet Banking memegang peranan penting dalam suatu perbankan. Bank XYZ adalah salah satu Bank yang sedang berkembang proses bisnisnya, begitu juga dengan segi teknologi yang digunakannya. Dalam upaya pencapaian tujuan Bank XYZ menjadi lebih baik, diperlukannya sistem I-banking untuk melayani semua kebutuhan dari nasabah. Sistem I-banking yang powerfull menjadi salah satu kunci untuk mendapat kepercayaan yang tinggi dari nasabah. Untuk mengetahui kapasitas maksimum operasi Ibanking Bank XYZ serta adanya kemacetan (bottlenecks) yang menyebabkan degradasi, sangatlah diperlukan untuk melakukan pengujian beban pada sistem I-banking. Maka dari itu diperlukannya pembangunan Test Rig dalam Cloud Microsoft Azure untuk melakukan Web Performance dan Load Test pada I-banking Bank XYZ, dengan skenario dan target user sesuai yang dibutuhkan. Sehingga dapat dengan mudah untuk mengidentifikasi faktor penyebab performansi dan skalabilitas bottleneks dari web I-banking tersebut. Dewasa ini peran Internet Banking memegang peranan penting dalam suatu perbankan. Bank XYZ adalah salah satu Bank yang sedang berkembang proses bisnisnya, begitu juga dengan segi teknologi yang digunakannya. Dalam upaya pencapaian tujuan Bank XYZ menjadi lebih baik, diperlukannya sistem I-banking untuk melayani semua kebutuhan dari nasabah. Sistem I-banking yang powerfull menjadi salah satu kunci untuk mendapat kepercayaan yang tinggi dari nasabah. Untuk mengetahui kapasitas maksimum operasi Ibanking Bank XYZ serta adanya kemacetan (bottlenecks) yang menyebabkan degradasi, sangatlah diperlukan untuk melakukan pengujian beban pada sistem I-banking. Maka dari itu diperlukannya pembangunan Test Rig dalam Cloud Microsoft Azure untuk melakukan Web Performance dan Load Test pada I-banking Bank XYZ, dengan skenario dan target user sesuai yang dibutuhkan. Sehingga dapat dengan mudah untuk mengidentifikasi faktor penyebab performansi dan skalabilitas bottleneks dari web I-banking tersebut.
Analisis & Implementasi Fuzzy Inference System(Fis)-Mamdani Dalam Klasifikasi Hasil Prediksi Krisis Energi(Batu Bara, Gas Alam, Minyak Bumi) Di Indonesia Hafidz Firmansyah; Jondri Jondri
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

FIS(Fuzzy Inference System)merupakan metode yang mampu melakukan klasifikasi serta mengatasi masalah yang bersifat ambigu seperti krisis energi. Pada penelitian kali ini diterapkan FIS dengan model mamdani, dimana model ini mampu mengevaluasi kondisi secara dinamis dan menghasilkan output yang intuitif serta dapat diterima oleh pola pikir manusia.Rata-rata akurasi klasifikasikrisis yang dihasilkan sistem untuk parameter GDP mencapai 85,60%, populasi mencapai 80,30% dan parameter kombinasi GDP dan populasi(hybrid) mencapai 80,30%.
Analisis Dan Implementasi Algoritma Id3 Dan Cart Pada Penilaian Kinerja Pegawai Fathurahman Alhikmah; Erwin Budi Setiawan; Mahmud Imrona
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Konsep yang dipakai untuk membuat sistem pendukung keputusan, salah satu nya adalah Decission Tree Learning (DCT). Algoritma ID3 dan CART merupakan bagian dari DCT, konsep daripada kedua algoritma tersebut akan menghasilkan sebuah generate dari pohon keputusan dan nantinya akan menjadi sebuah rule.Penelitian kali ini dibangun sebuah sistem yang dapat menganalisis implementasi penilaian kinerja pegawai dengan menggunakan algoritma ID3, dan CART.Data yang digunakan didapatkan dari perusahaan X tentang penilaian kinerja pegawai untuk merekomendasikan bonus tunjangan tahunan. Pada penelitian ini didapatkan performance dari ID3, dan CART, untuk nilai presisi pencapaian tertinggi ada pada masing masing algoritma antara lain ID3 ada pada pembagian partisi 70% data latih, dan 30% data uji, sedangkan untuk pembagian nilai presisipada CART ada pada pembagian partisi 80% data latih, dan 20% data uji. Untuk pencapaian tertinggi nilai recall pada algoritma ID3 ada pada pembagian partisi 50% data latih, dan 50% data uji, sedangkan untuk pencapaian nilai recall tertinggi pada CART ada pada pembagian partisi 30% data latih, dan 70% data uji. Untuk pencapaian nilai akurasipada algoritma ID3 ada pada pembagian partsi 70% data latih, dan 30% data uji, sedangkan untuk pencapaian tertinggi nilai recall pada CART ada pada pembagian partisi  80% data latih, dan 20% data uji.Secara dominan pada penelitian ini ID3 mempunyai nilai performance yang lebih baik dibandingkan dengan CART.
Penggunaan Rstudio Untuk Ekstraksi Dan Reduksi Fitur Fairuz Ahmad Hirzani; Fatiya Arifah; Shaufiah Shaufiah
Indonesia Symposium on Computing Indonesian Symposium on Computing 2014/Seminar Nasional Ilmu Komputasi Teknik Informatika (SNIKTI)
Publisher : Indonesia Symposium on Computing

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

Abstract

Ekstraksi dan reduksi fitur merupakan hal yang sangat penting dalam proses persiapan data sebelum dilakukan penambangan data. Tantangan dalam proses ekstraksi data diantaranya adalah menentukan proses dan nilai apa saja yang akan digunakan. Reduksi data juga merupakan isu penting karena tidak semua fitur relevan untuk digunakan. Proses ekstraksi dan reduksi fitur akan lebih efektif jika menggunakan tools. Oleh karenanya paper ini membahas pemanfaatan tools Rstudio untuk membantu proses ekstraksi dan reduksi data pada kasus data berdimensi besar yaitu Daily and Sports Activities Dataset . Pada percobaan menunjukan bahwa Rstudio mampu melakukan ekstraksi fitur dengan cepat dan reduksi fiturnya dapat mengurangi waktu eksekusi tanpa merubah secara drastis akurasi yang dihasilkan.

Page 4 of 10 | Total Record : 97

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2014 2016


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)