Abstract:Abstract: In its implementation, fiber optic is a cable that has fiber material that uses light as a transmission medium in sending data. The speed in data management becomes faster; there is the easy maintenance of tools.…
s. Handling this fiber optic disturbance, the company has complex data in big data wherein its management good processing is needed so that data redundancy does not occur. Still, accuracy and speed in data management are very important in big data management. Quality improvement for the company is the most important thing; even to achieve good quality, the company will do things that can support that quality; with the quality of the company being able to have long sustainability, a six sigma approach is carried out so that it can support quality improvements that the company can make.
Keywords: Big Data; Fiber Optic; Six Sigma
Abstrak : implementasinya fiber optic merupakan kabel yang memiliki bahan serat yang menggunakan cahaya sebagai media transmisi dalam mengikirimkan data sehingga kecepatan dalam pengelolaan data menjadi lebih cepat, terdapat kemudahan perawatan tools. Penanganan terhadap gangguan fiber optic ini perusahaan memiliki data yang kompleks dalam suatu bigdata dimana dalam pengelolaannya dibutuhkan suatu pengolahan yang baik agar tidak terjadi redudansi data, akan tetapi ketepatan dan kecepatan dalam pengelolaan data menjadi hal yang sangat penting dalam pengelolaan big data. Peningkatan kualitas bagi perusahaan menjadi hal yang paling penting, bahkan untuk mencapai kualitas yang baik perusahaan akan melakukan hal yang dapat menunjang kepada kualitas tersebut, dengan kualitas perusahaan dapat memiliki sustainable yang lama maka dilakukan pendekatan six sigma sehingga dapat mengdukung perbaikan kualitas yang dapat dilakukan oleh perusahaan.
Kata kunci : Big data; Fiber Optik; six Sigma
Abstract:Abstract: Non-performing loan (NPL) is a risk that credit unions must face and to avoid that, prospective debtors need to be surveyed. With previous loan data, support vector machine and naïve bayes can be used as classification…
ssification methods to give a decision about NPL. We use a data set with 61 data and process the data with orange 3.30 application to see the difference between SVM using linear (SVM-L), polynomial (SVM-P), RBF (SVM-R) and sigmoid (SVM-S) kernel with naïve bayes. We use a cross validation technique with various folds to measure the classification results and a convusion matrix to measure the data training classification results. Naïve bayes scores the highest in terms of accuracy and SVM-R scores the highest in terms of F1, precision and recall. SVM-P scores the lowest in terms of accuracy, F1, precision and recall. Naïve bayes scores the highest in terms of proportion of predicted for true negative class and proportion of actual for true positive class. SVM-S scores the highest in terms of proportion of predicted for true positive class and proportion of actual for true negative class. SVM-P scores the lowest in both proportion of predicted and proportion of actual.
Keywords: classification; naïve bayes; non-performing loan; support vector machine
Abstrak: Kredit macet merupakan resiko yang sering dialami koperasi simpan pinjam, sehingga perlu dilakukan survei terhadap calon debitur agar kredit menjadi sehat. Dengan menggunakan data pemberian kredit sebelumnya, support vector machine dan naïve bayes digunakan sebagai metode klasifikasi untuk memberikan keputusan macet atau tidaknya kredit anggota koperasi Mutiara Sejahtera. Data set yang berjumlah 61 data diolah menggunakan aplikasi Orange 3.30 dan dilihat perbandingan antara metode SVM dengan kernel linear, polynomial, RBF dan sigomoid dengan metode naïve bayes. Cross validation dengan jumlah fold bervariasi digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi dan convusion matrix digunakan sebagai nilai ukur klasifikasi data training. Hasil yang diperoleh adalah naïve bayes memiliki nilai accuracy tertinggi dan SVM kernel RBF memiliki nilai F1, precision dan recall tertinggi. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah untuk accuracy, F1, precision dan recall. Naïve bayes memiliki nilai tertinggi untuk proportion of predicted (PoP) kelas true negative dan proportion of actual (PoA) kelas true positive. SVM kernel sigmoid memiliki nilai tertinggi untuk PoP kelas true positive dan PoA kelas true negative. SVM kernel polynomial memiliki nilai terendah baik untuk PoP maupun PoA true negative dan kelas true positive.
Kata kunci: klasifikasi; kredit macet; naive bayes; SVM
Abstract:Abstract: Patient’s symptoms could be used as features in Covid-19 classification. Using multi layer perceptron, the classification uses data set that contains patient’s diagnosis which has Covid-19 symptoms dan processes…
s dan processes the data set to see if the patient is Covid-19 positive or not. This paper compare four activation function such as identity, logistic, ReLu and tanh and combined them with optimizer such as L-BFGS-B, SGD and Adam. Using 5-fold and 10-fold cross validation technique to get the accuracy, F1, precision and recall values, the result that we get is that logistic function with L-BFGS-B optimizer and ReLu function with L-BFGS-B optimizer are the best combinations. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their accuration values. The logistic function with SGD optimizer is the worst combination according to its F1 value. The logistic function with SGD optimizer and tanh function with L-BFGS-B optimizer are the worst combinations according to their precision values. The logistic function with SGD optimizer, ReLu function with Adam optimizer and tanh function with Adam optimizer are the worst combinations according to their recall values.
Keywords: activation function, covid-19; multi layer perceptron; optimizer algorithm
Abstrak: Diagnosa gejala yang dialami pasien dapat digunakan sebagai fitur dalam klasifikasi penderita Covid-19. Dengan multi layer perceptron, klasifikasi dilakukan menggunakan data set yang berisi hasil diagnosa pasien yang memiliki gejala Covid-19 dan selanjutnya diolah untuk melihat apakah memang pasien tersebut menderita Covid-19 atau tidak. Penelitian ini membandingkan fungsi aktivasi identity, logistic, ReLu dan tanh yang dikombinasikan dengan algoritma optimasi L-BFGS-B, SGD dan Adam. Hasil evaluasi cross validation menggunakan 5-fold dan 10-fold digunakan sebagai dasar menentukan kombinasi yang terbaik dan terburuk, dengan hasil yang menunjukkan bahwa kombinasi fungsi logistic dengan optimasi L-BFGS-B dan fungsi ReLu dengan optimasi L-BFGS-B merupakan kombinasi terbaik. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan yang terburuk dari nilai accuracy. Kombinasi fungsi logistic dan optimasi SGD merupakan kombinasi terburuk dari nilai F1. Kombinasi fungsi logistic dengan optimasi SGD dan fungsi tanh dan optimasi L-BFGS-B merupakan yang terburuk dari nilai precision. Kombinasi fungsi logisctic dengan optimasi SGD, fungsi ReLu dengan optimasi Adam dan fungsi tanh dengan optimasi Adam merupakan kombinasi terburuk dari nilai recall.
Kata kunci: algoritma optimasi; covid-19; fungsi optimasi; multi layer perceptron
Abstract:Abstract:†Cryptography is one of the important subjects to learn because the content of the discussion discusses data security. Data security has a very important role considering that most transaction activities are…
are carried out on the internet. Many platforms offer virtual transactions, such as motorcycle taxis, online marketplaces, and banking. For transacting on the internet, reliable data security is needed to maintain the security of user data from internet crimes (cybercrime). For cryptography learning to produce students who understand cryptography in-depth, this learning is carried out independently. One of the lessons to improve independent skills is a project approach. With project-based learning, students will be actively involved in completing projects given by the lecturer. To facilitate interaction and monitor projects completed by students, an LMS (Learning Management System) was created. The lecturer will later upload the student projects through the LMS, and if the student wants to work on the project, they can download it from the LMS.
Keywords: Cryptography; LMS; Online transactions
Abstrak:†Kriptografi merupakan salah satu mata pelajaran yang penting untuk dipelajari karena isi bahasannya membahas tentang pengamanan data. Saat ini, keamanan data memiliki peran yang sangat penting, mengingat sebagian besar aktivitas transaksi dilakukan di internet. Banyak platform yang menawarkan transaksi virtual, seperti ojek online, pasar online dan perbankan. Dalam bertransaksi di internet dibutuhkan keamanan data yang handal untuk menjaga keamanan data pengguna dari kejahatan internet (cyber crime). Agar pembelajaran kriptografi menghasilkan mahasiswa yang memahami kriptografi secara mendalam, maka pembelajaran ini dilakukan secara mandiri. Salah satu pembelajaran untuk meningkatkan kemampuan mandiri adalah dengan pendekatan project. Dengan pembelajaran berbasis project, mahasiswa akan terlibat aktif menyelesaikan project yang diberikan dosen. Untuk memudahkan interaksi dan monitor project yang diselesaikan mahasiswa, maka dibuat LMS (Learning Manajement System). Setiap project mahasiswa nantinya akan di unggah oleh dosen melalui LMS dan mahasiswa bisa mengunguh project di LMS
Dengan menambahkan LMS dan pembelajaran yang berbasis project pada pembelajaran kriptografi menunjukkan hasil belajar yang lebih baik. Hal ini dapat dilihat pada hasil tinjauan dilangan dengan penyelesaian sebuah soal dan hasil ujian akhir mahasiswa.
Kata kunci: Kriptografi; LMS; Transaksi Online,
Abstract:Abstract: The technique of multiclass classification based on SVMs has been widely used. SVM optimization will be accomplished by examining the extraction features of Principal Component Analysis (PCA), Box-Cox Transformation,…
ation, and Recursive Feature Elimination (RFE). The dataset contains 13,611 rows and 17 variables, generated from the UCI repository's multiclass dry bean data. Barbunya, Bombay, Cal, Dermas, Horoz, Seker, and Sira are just a few of the dry bean kinds available. The dataset was tested using SVM Linear kernel and SVM Radial Basis.According to the results, the combination of scale-center-BoxCox-SVM Radial extraction achieves the maximum accuracy of 93.16 percent and the shortest processing time of 6.10 minutes. 96.00 percent, 100 percent, 96.71 percent, 95.16 percent, 97.60 percent, 97.74 percent, and 91.95 percent, according to bean class.RFE-SVM Radial has a 91.18 percent accuracy and a processing time of 6.55 minutes. BoxCox outperforms conventional techniques in terms of prediction accuracy while requiring less training time.
Keywords: Bean, PCA, BoxCox, SVM, RFE
Abstrak: Klasifikasi Multikelas menggunakan SVM telah banyak digunakan. Pada penelitian ini akan diuji fitur ekstraksi Principal Component Analysis, Box Cox Transformation dan fitur eliminisi Recursive Feature Elimination untuk mendapatkan optimasi SVM. Dataset berasal dari data multikelas kacang kering UCI repository dengan jumlah 13.611 baris dan 17 variabel. Kelas kacang kering yakni : Barbunya, Bombay, Cal, Dermas, Horoz, Seker dan Sira. Dataset diuji menggunakan kernel SVM Linier dan SVM Radial Basis. Didapatkan hasil, bahwa kombinasi fitur ekstraksi : scale-center-BoxCox-SVM Radial memiliki akurasi terbaik yakni 93,16% dan waktu proses 6,10 menit. Klasifikasi berdasarkan kelas kacang berturut-turut 96,00%,100%, 96,71%, 95,16%, 97,60%, 97,74% dan 91,95%. RFE- SVM Radial hanya memberikan akurasi sebesar 91,18 % dengan waktu proses sebesar 6.55 menit. Penggunaan BoxCox dibandingkan dengan lainnya, memberikan hasil prediksi lebih baik dan namun tidak mempercepat waktu pelatihan.
Kata kunci: BoxCox; Kacang; PCA; RFE; SVM
Abstract:Abstract: Along with the development of information technology, the way people listen to music also changed with the emergence of many music streaming applications. The user experience of an application plays an important…
t role in attracting and retaining application users. Therefore, this study has goal to compare the music steaming applications’ user experience of the Joox and Spotify by using User Experience Questionnaire (UEQ) method. There are 6 scales assessed by UEQ, including attractiveness, perspicuity, efficiency, dependability, stimulation, and novelty. Data was collected by distributing online questionnaires and obtained as many as 104 responses that could be processed. The results show that both applications have positive impressions which are indicated by the average value of each scale greater than 0.8. This indicates that these two applications are considered quite fun, effective, easy to understand, and innovative. However, the comparison’ results show that between Spotify and Joox is not significantly different, with Spotify scores slightly better than Joox.
Keywords: music streaming application; user experience; user experience questionnaire
Abstrak: Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, cara masyarakat mendengarkan musik juga mengalami perubahan dengan munculnya banyak aplikasi streaming musik. User experience suatu aplikasi berperan penting untuk menarik dan mempertahankan pengguna aplikasi. Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk membandingkan user experience dari aplikasi streaming musik Joox dan Spotify dengan metode User Experience Questionnaire (UEQ). Terdapat 6 skala yang dinilai oleh UEQ yaitu daya tarik, kejelasan, efisiensi, ketepatan, stimulasi, dan kebaruan. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner secara daring dan diperoleh sebanyak 104 jawaban yang bisa diolah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua aplikasi memiliki impresi positif yang ditandai dengan nilai rata-rata setiap skala lebih besar dari 0.8. Artinya kedua aplikasi ini dinilai cukup menyenangkan, efektif, mudah dipahami, dan inovatif. Meskipun demikian, hasil perbandingan menunjukkan bahwa perbedaan antara Spotify dan Joox tidak terlalu signifikan, dengan nilai Spotify sedikit lebih unggul daripada Joox.
Kata kunci: aplikasi streaming musik; pengalaman pengguna; user experience questionnaire
Abstract:Abstract: The number of applicants for scholarship recipients is many, so in the registration process, the scholarship provider provides several requirements that students must meet, and these requirements have criteria…
with different weight values. The number of applicants for the scholarship recipients is enormous; a Decision Support System (DSS) is needed to help the selection process be more accessible and faster and reduce errors in determining scholarship recipients. The data collection method uses interviews, observations, and literature with the waterfall's system development method. The calculation of the criteria used in developing this system is the Simple Additive Weighting (SAW) method. Comparing the final results between manual and system analyses shows that the equation is close to 100%. Still, the final results may be different because manual calculations use raw values, while system calculations use the Simple Additive Weighting (SAW) method, which compares alternatives.
.
Keywords: decision support system; scholarship; simple additive weighting
Abstrak: Pendaftar calon penerima beasiswa tidak sedikit jumlahnya, sehingga pada proses pendaftaran pihak pemberi beasiswa memberikan sejumlah persyaratan yang harus dipenuhi oleh siswa, dan persyaratan tersebut memiliki kriteria dengan nilai bobot yang berbeda-beda. Jumlah siswa yang mengajukan beasiswa sangat banyak, dan memerlukan sistem pendukung keputusan untuk mempermudah dan mempercepat proses seleksi serta mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa. Metode dalam mengumpulkan data menggunakan metode wawancara, observasi, dan literatur dengan metode pengembangan sistem menggunakan waterfall. perhitungan kriteria yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode SAW (Simple Additive Weighting). Perbandingan hasil akhir antara perhitungan manual dan sistem menunjukkan persamaan mendekati 100%, namun hasil akhir bisa saja berbeda karena perhitungan manual menggunakan nilai mentah, sedangkan perhitungan sistem menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) yang perhitungan dengan cara membandingkan alternatif.
Kata kunci: beasiswa; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: An advancement in communication technology currently has an influence on developments in data management in the joints of life, making the need for a media center very important. The obstacle that always occurs…
is the very weak internet resources in rural areas. The term network (network) is used when there are at least two or more devices that are connected to each other in the Mikrotik hotspot internet network system. From this, several ISPs are needed as a loadbalance method with a mangel firewall, this PCC loadbalance technique is very well tested in merging multiple ISPs.
Keywords: Accpoint; firewall; Mikrotik; Modem
Abstrak: Suatu Kemajuan teknologi komunikasi saat ini memiliki pengaruh terhadap perkembangan didalam pengelolaan data didalam sendi kehidupan, membuat kebutuhan akan media center menjadi sesuatu yang sangat penting. Kendala yang selalu terjadi adalah sangat lemahnya sumber internet yang ada di pedesaan. Istilah jaringan (network) dipakai apabila terdapat minimal dua atau lebih perangkat yang terhubungkan satu dengan yang lainnya dalam sistem jaringan internet hotspot mikrotik, Dari hal ini di butuhkan beberapa ISP sebagai salah satu metode loadbalance dengan firewall mangel, teknik load balance PCC ini sangat teruji sekali dalam penggabungan beberapa ISP.
Kata kunci: Accpoint; firewall; Mikrotik; Modem
Abstract:Saat ini penggunaan sistem informasi sangat penting dalam meningkatkan efektifitas dan efisiensi suatu proses bisnis. Pemerintah Kota Denpasar merupakan salah satu instansi yang telah mengimplementasikan sistem informasi…
Karma Simanis untuk mempermudah proses monitoring realisasi anggaran yang dapat dilakukan secara online. Mengingat pentingnya penggunaan sistem informasi Karma Simanis maka diperlukan suatu pengukuran kualitas perangkat lunak berdasarkan kesesuaian fungsional dan usability untuk mengetahui nilai kualitas sistem yang digunakan dari segi fungsionalitas dan tingkat kegunaan. Dalam melakukan pengukuran kualitas terdapat beberapa model yang dapat digunakan menjadi pedoman untuk melakukan pengukuran perangkat lunak. ISO/IEC 25010 adalah model kualitas yang dapat digunakan sebagai standar untuk mengukur kualitas perangkat lunak.. Proses pengukuran dilakukan berdasarkan kuesioner yang telah dirancang dengan menggunakan sub karakteristik functional suitability dan usability pada aspek sistem yang diukur. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa sistem informasi Karma Simanis memiliki nilai kelayakan sistem sebesar 75,99% yang terdiri dari kualitas kesesuaian fungsional sebesar 75,85% dan nilai kualitas usability sebesar 76,09%.
Abstract:Abstract: This research aims to analyze IT governance related to academic services at Muria Kudus University, which is responsibility of Information System Center division. Analysis did by measuring maturity level of IT…
governance using COBIT 2019 framework to know about current maturity and expected maturity, also analyze the gap. It purposes to increase IT governance and forming recommendations that organization can do in the future. The results show that the average of current maturity level of 11 processes domain is 3,37 on level 3 (defined). It represents enterprisewide standards provide guidance across the enterprise to reach it goals. The result of gap analysis obtained the average of gap values is 1,63 and represents Information System Center MKU needs to do IT governance and management evaluations that aims to reach enterprise goals or expected maturity level. We give some recommendations into it.
Keywords: COBIT 2019; gap analysis; IT governance; maturity level
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan dalam menganalisis tata kelola TI terkait layanan akademik yang ada di Universitas Muria Kudus (UMK), dimana aktivitas ini menjadi tanggung jawab divisi Pusat Sistem Informasi (PSI). Analisis dilakukan melalui pengukuran menjadikan tingkat kematangan (maturity level) pengelolaan TI dengan standar COBIT 2019 guna mengetahui kondisi tata Kelola TI saat ini diharapkan serta menganalisis kesenjangan (gap) yang terjadi. Hal ini dimaksudkan untuk meningkatkan tata kelola TI serta merumuskan rekomendasi yang bisa dilakukan selanjutnya oleh Pusat Sistem Informasi UMK di masa yang akan datang. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa rata-rata tingkat kematangan 11 domain proses yang dianalisis adalah sebesar 3,37 dan berada pada level 3 (ditetapkan). Hal tersebut merepresentasikan, bahwa organisasi telah memiliki standar proses yang berlaku diseluruh lingkup organisasi tersebut untuk mencapai tujuan. Sedangkan dari hasil analisis kesenjangan (gap) diperoleh rata-rata nilai kesenjangan sebesar 1,63 yang merepresentasikan, bahwa Pusat Sistem Informasi UMK perlu melakukan perbaikan-perbaikan tata kelola dan manajemen TI guna mencapai tujuan organisasi atau tingkat kematangan yang diharapkan. Terhadap hal tersebut diberikan beberapa rekomendasi perbaikan yang dapat dilakukan organisasi.
Kata kunci: analisis kesenjangan; COBIT 2019; tata kelola TI; tingkat kematangan