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
Indonesian Journal on Computing (Indo-JC)
Published by Universitas Telkom
ISSN : 24609056     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) is an open access scientific journal intended to bring together researchers and practitioners dealing with the general field of computing. Indo-JC is published by School of Computing, Telkom University (Indonesia).
Arjuna Subject : -
Articles 11 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020" : 11 Documents clear
Ontology-Based Semantic Search on Tourism Information Search System Ranestari Sastriani; Z K Abdurahman Baizal; Dana Sulistyo Kusumo
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.397

Abstract

Nowadays, search engines are used to find various information on the Web.  Search engines that are implied traditional search based on keywords do not always provide relevant information. Meanwhile by semantic search can provide relevant results because it can understand the meaning of the context and its connection. One approach to semantic search is to use ontology. Ontology is used to define concepts and relevant relations in a domain. In Information Retrieval (IR), an ontology  encompasses in returning relevant information from a collection of unstructured information. One application of ontology in IR is query expansion. In this research, The query entered by the users will be searched for its relation to the ontology domain which will be expanded later. We use tourism in Bandung Raya as an ontology domain.  The search in this research is represented by using Vector Space Model (VSM). Furthermore, relevant documents  from search result will be provided to users. Based on the results of testing, the system that is built is able to provide relevant information with an average MAP value better than the search system that only uses traditional search methods.
Deteksi Spoofing Wajah Manusia Berbasis Video menggunakan Metode Local Derivative Pattern-Three Orthogonal Planes Febryanti Sthevanie; Diah Ajeng Dwi Yuniasih; Kurniawan Nur Ramadhani
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.376

Abstract

Saat ini banyak sistem yang menggunakan pengenalan wajah sebagai keamanan. Namun, penggunaan wajah tersebut masih memiliki kerentanan terhadap serangan spoofing, yaitu serangan dengan cara memalsukan foto atau video dari pengguna asli sistem tersebut. Untuk menghindari adanya tindakan kriminal tersebut, diusulkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi serangan spoofing menggunakan metode Local Derivative Pattern dari Three Orthogonal Planes. Dataset yang digunakan adalah bersumber dari empat dataset publik yang berbeda yaitu Idiap Replay-Attack Database, MSU MFSD Database, Casia FASD Database dan NUAA Imposter Database yang berformat video. Dari hasil pengujian, pada skenario intra-dataset didapatkan performansi terbaik dengan rata-rata F1-Score 97.77% dan rata-rata HTER 8.47%, sedangkan pada skenario cross-dataset rata-rata F1-Score 74.77% dan rata-rata HTER 29.05%.
Deteksi Lokasi Pencemaran Air Sungai Citarum Berbasis Internet of Things menggunakan Klasifikasi Naive Bayes Annisa Marwa Nursantoso; Novian Anggis Suwastika; Rahmat Yasirandi
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.317

Abstract

Keberadaan lebih dari 500 industri dan pemukiman untuk kurang lebih 5 juta penduduk yang menghasilkan sekitar 200 ton limbah perharinya dibuang ke sungai Citarum tanpa melalui proses instalasi pengolahan air limbah (IPAL), merupakan sumber utama dari pencemaran sungai Citarum. Upaya pemerintah terhadap Citarum telah dilakukan selama 5 tahun dalam berbagai bentuk program, namun hasilnya belum signifikan. Salah satu kendala dalam program, untuk menanggulangi pencemaran air sungai Citarum adalah tidak ada data informasi yang menunjukan tingkat pencemaran dan lokasi pencemaran. Untuk mengatasi kendala tersebut, diperlukan sebuah sistem yang mampu melakukan pembacaan secara terus menerus dan menentukan lokasi yang diindentifikasi sebagai sumber pencemaran. Sistem yang dibangun untuk mendeteksi pencemaran dan lokasi pencemaran berbasis IoT dan klasifikasi naive bayes. Metode naive bayes dipilih karena dalam teknik data mining yang menerapkan teori Bayes dalam klasifikasi dengan asumsi  yang sangat kuat (naif) akan independensi dari masing-masing kondisi kejadian. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan metode klasifikasi naive bayes pada proses klasifikasi pencemaran air sungai memiliki tingkat akurasi sebesar 96%. Hasil ini dapat diterima untuk akurasi klasifikasi.
Deteksi Helm pada Video Pengendara Sepeda Motor menggunakan Ekstraksi Ciri Histogram of Oriented Gradients Febryanti Sthevanie; Anang Kurniawan; Kurniawan Nur Ramadhani
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.377

Abstract

World Health Organization mencatat sampai tahun 2015 kecelakaan di jalan telah merenggut 1.2 juta jiwa tiap tahunnya. Kecelakaan paling banyak dialami oleh pengendara sepeda motor karena minimnya keamanan yang melindungi pengendara sepeda motor, dan juga rendahnya kesadaran pengguna sepeda motor untuk menggunakan perangkat keselamatan yang sesuai dengan Undang-Undang. Riset-riset te- lah dilakukan diantaranya membuat sistem pendeteksi helm pada pengendara sepeda motor menggunakan metode ekstraksi fitur HOG, SIFT, LBP yang dapat menghasilkan performansi rata-rata masing masing, 93%, 64%, 64% dengan menggunakan metode klasifikasi SVM. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem yang dapat mendeteksi helm pada pengendara sepeda motor secara otomatis menggunak- an ekstraksi fitur Histogram of Oriented Gradient. Hasil tertinggi yang didapatkan dari hasil pengujian adalah fmeasure 90.67%, menggunakan metode ekstraksi fitur HOG dengan kondisi ukuran cell 8x8 pixels dan jumlah 9 bins dengan sudut 180o. Hasil tersebut dicapai menggunakan metode klasifikasi SVM dengan kernel polynomial derajat 3.
Polish Rod Displacement Simulation on Sucker Rod Pump Using the Piecewise-Linear Basis Method I Gde Made Bagus Nurseta Wijaya; Annisa Aditsania; Putu Harry Gunawan
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.352

Abstract

Sucker Rod Pump (SRP) is a heavy equipment used to pump oil(fluid) from the ground. The purpose of this study is to determine the numerical solution of displacement problems on the polish rod in the sucker rod pump. From previous studies displacement can be simulated and calculated numerical solutions using the Finite Difference method. But in this study the method that will be used is the Piecewise-Linear Base method to simulate displacement on the polish rod and compared to the analytic simulation of the problem. From the simulation results both methods obtained an error rate 2.00911 x 10−17 at ∆x = 0.2, 3.30195 x 10−17 at ∆x = 0.05 and 1.45114 x 10−16 at ∆x = 0.02.
Pengenalan Aksara Bali Menggunakan Metode Pyramid Histogram of Oriented Gradients Febryanti Sthevanie; I Putu Indra Aristya; Kurniawan Nur Ramadhani
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.378

Abstract

Aksara Bali terdiri dari 18 aksara dasar (biasa disebut aksara Wianjana) yang masing-masing terdiri atas 7 aksara vokal (pengangge suara). Penulisan aksara Bali dapat ditulis pada kertas ataupun daun tal yang sudah dikeringkan dan memiliki tekstur yang kasar serta mudah sobek sehingga membuat sulit dibaca. Maka dari itu, dibuat sistem yang dapat mengenali aksara Bali pada daun tal untuk membantu dapat membaca aksara Bali. Sistem ini dibangun menggunakan metode Pyramid Histogram of Oriented Gradient (PHOG) sebagai metode ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan adalah dataset dari AMADI Lontar Set yang berupa gambar berjumlah 19.383 gambar dengan 133 kelas. Pada pengujian didapatkan nilai f1-score terbaik pada PHOG level 3 dengan 6 bin orientasi dan klasifikasi menggunakan SVM kernel linear yaitu sebesar 66.49% dan akurasi sebesar 81.35%.
Implementasi Dempster Shafer dalam Pembentukkan Portofolio Mean Varian Muhammad Iqbal Cholil; Deni Saepudin; Aniq Atiqi Rohmawati
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.371

Abstract

Implementasi Dempster Shafer dalam pembentukkan portofolio saham Mean Varian menghasilkan nilai performansi saham yang menjadi acuan untuk pemilihan saham kedalam portofolio saham Mean Varian. Nilai performansi saham dihasilkan dari data variansi return dan faktor fundamental saham Indeks LQ45 yang dihitung menggunakan aturan kombinasi Dempster Shafer. Saham dengan nilai performansi tertinggi dipilih kedalam portofolio saham Mean Varian. Pada penelitian ini, terdapat 10 saham yang dipilih ke dalam portofolio saham yaitu BSDE, GGRM, INDF, SGRO, SMGR, SCMA, MNCN, BBCA, HMSP, dan BMTR dengan menghasilkan portofolio return sebesar 0,0125. Evaluasi kinerja portofolio diterapkan dengan menggunakan metode Sharpe Ratio dengan hasil yang didapat portofolio saham dengan metode Dempster Shafer sebesar 0,2063 dan portofolio saham Mean Varian tanpa Dempster Shafer sebesar 0,0905. Hasil dari penelitian ini, portofolio saham Mean Varian dengan metode Dempster Shafer memiliki kinerja portofolio yang lebih baik dibandingkan portofolio saham Mean Varian tanpa metode Dempster Shafer. Kata Kunci: Dempster Shafer, Portofolio Return, Portofolio Mean Varian, Sharpe Ratio
Determining N-Days Tourist Route Using Swap Operator Based Artificial Bee Colony Algorithm Ayunda Farah Istiqamah; Z K Abdurahman Baizal; Yusza Reditya Murti
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.382

Abstract

Traveling is one of the activities chosen by many people to spend holidays. Some tourists want to go on vacation in a place they have never visited before, so they need a tool to plan a tour. Planning this tour includes determining tourist route. We analogize the determination of tourist routes using Traveling Salesman Problem (TSP). The main objective of this study was to find the optimal tourist route using Swap Operator Based Artificial Bee Colony Algorithm. We use Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) to accommodate user needs for the route that recommended by the system. The criteria for user preferences used in this study are: 1) routes with as many tourist attractions as possible, 2) routes that pass popular destinations, and 3) routes with minimal costs. Based on the experiment results, Swap Operator Based Artificial Bee Colony gives more optimal results than the Simulated Annealing, especially in terms of the number of tourist attractions (nodes) that can be visited in one trip.Keywords: Multi-Attribute Utility Theory, Swap Operator Based Artificial Bee Colony Algorithm, Traveling Salesman Problem
Eye State Prediction Based on EEG Signal Data Neural Network and Evolutionary Algorithm Optimization Untari Novia Wisesty; Hifzi Priabdi; Rita Rismala; Mahmud Dwi Sulistiyo
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.372

Abstract

Eye state prediction is one study using EEG signals obtained to predict the state of the human eye several moments before. In its development, many researchers also have built eye states detection schemes, but the system built is only limited to classifying one record of input data obtained from the Emotive EPOC headset channel into the eye state. Therefore, this paper proposed eye state prediction system where the system can predict the state of the human eye some time previously based on the EEG signal series used. The proposed system consists of two parts, namely the prediction of the EEG signal value and eye state detection based on the value of the signal that has been obtained using Differential Evolution and Neural Network optimized by Evolution Strategies, respectively. The highest accuracy obtained from the eye state prediction system that has been built is 73.2%. These results are obtained by the best combination of parameters from the three methods used.
Performansi Implementasi Paralel OpenMP pada Persamaan Air Dangkal 2D untuk Simulasi Gelombang Runup Didit Adytia; Novalianda Jeriano
Indonesia Journal on Computing (Indo-JC) Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020
Publisher : School of Computing, Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34818/INDOJC.2020.5.1.395

Abstract

Terdapat banyak aliran dangkal di alam seperti tsunami, aliran banjir, aliran pada sungai, pasang surut air laut, dan sebagainya. Aliran dangkal dapat disimulasikan dengan menggunakan Persamaan Air Dangkal atau Shallow Water Equations (SWE). Salah satu fenomena nonlinear yang penting dalam aliran dangkal adalah fenomena runup. Khususnya untuk menyimulasikan fenomena runup secara akurat, perlakuan khusus pada implementasi numerik dari model gelombang harus dilakukan. Pada artikel ini, persamaan SWE diimplementasikan dengan metode Finite Volume pada grid komputasi dengan model momentum conservative staggered grid. Untuk meningkatkan performasi komputasi terutama untuk menyimulasikan domain komputasi yang besar dengan resolusi grid tinggi, pada paper ini skema numerik tersebut diimplementasikan dengan metode arsitektur OpenMP. Performansi algoritma paralel dikuantifikasi dengan menghitung speedup dan efisiensi. Dari hasil paralelisasi tersebut, didapatkan efisiensi pada waktu komputasi untuk kasus-kasus dengan jumlah grid komputasi yang besar.

Page 1 of 2 | Total Record : 11

 1   2 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 3 (2024): December, 2024 Vol. 9 No. 2 (2024): August, 2024 Vol. 9 No. 1 (2024): April, 2024 Vol. 8 No. 3 (2023): December 2023 Vol. 8 No. 2 (2023): August, 2023 Vol. 8 No. 1 (2023): April, 2023 Vol. 7 No. 3 (2022): December, 2022 Vol. 7 No. 2 (2022): August, 2022 Vol. 7 No. 1 (2022): April, 2022 Vol. 6 No. 3 (2021): December, 2021 Vol. 6 No. 2 (2021): September, 2021 Vol. 6 No. 1 (2021): April, 2021 Vol. 5 No. 3 (2020): December, 2020 Vol. 5 No. 2 (2020): September, 2020 Vol. 5 No. 1 (2020): Maret, 2020 Vol. 4 No. 3 (2019): December, 2019 Vol. 4 No. 2 (2019): September, 2019 Vol. 4 No. 1 (2019): Maret, 2019 Vol. 3 No. 2 (2018): September, 2018 Vol. 3 No. 1 (2018): Maret, 2018 Vol. 2 No. 2 (2017): September, 2017 Vol. 2 No. 1 (2017): Maret, 2017 Vol. 1 No. 2 (2016): September, 2016 Vol. 1 No. 1 (2016): March, 2016 More Issue