Informatics - Bachelor

Permanent URI for this collection

http://repository.widyatama.ac.id/handle/123456789/21

Browse

Now showing 1 - 20 of 788

ANALISA CODEC VOICE UNTUK LAYANAN VOIP MENGGUNAKAN SCHEDULING SERVICE CLASS PADA JARINGAN MOBILE WIMAX
(Universitas Widyatama, 2016) Dudi, Agustinus Natyul Ladrik
VoIP merupakan teknologi komunikasi suara yang menggunakan internet sebagai media untuk mengirimkan paket-paket data suara dalam berkomunikasi, dimana sinyal suara analog diubah menjadi sinyal suara digital kemudian memaketkan data suara. Dalam proses pengubahan sinyal suara tersebut digunakan Codec. Terdapat berbagai jenis codec yang dapat digunakan, diantaranya Codec G711, codec G729, Codec G723, GSM dll. Perbedaan dari codec-codec tersebut adalah terdapat pada algoritma yang digunakan untuk mengubah sinyal suara analog menjadi sinyal suara digital dengan kebutuhan bandwidth yang berbeda-beda. Pada penelitian ini ada dua jenis codec yang dibandingkan, yakni codec G711 dan codec G729. Pada codec G711 dalam melakukan sampling (merubah sinyal suara analog menjadi sinyal suara digital) membutuhkan bandwidth sebesar 64 Kbps, sedangkan codec G729 membutuhkan bandwidth sebesar 8 Kbps. Untuk mengatur pengiriman data suara dalam jaringan, pada penelitian ini menggunakan teknologi jaringan mobile WIMAX. Pada teknologi WIMAX terdapat layanan yang disebut Scheduling Service Class atau kelas scheduling. Layanan ini digunakan untuk mengatur besaran bandwidth yang dibutuhkan codec atau aplikasi sesuai dengan karakteristik dari aplikasi. Pada penelitian ini digunakan dua kelas Scheduling yakni Unsolicited Grand Service (UGS) dan Extended real-time Polling Service (ErtPS), untuk dianalisa apa pengaruh dari penggunaan kedua kelas Scheduling ini terhadap nilai parameter dari kedua codec yang dibandingkan. Parameter pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Jitter, Delay, Throughput, serta Mean Opinion Score. Dari parameter pengujian ini, dilihat apakah nilai parameter kedua codec masih berada pada standar optimal dari parameter-parameter tersebut. Dalam menjalankan pengujian berupa parameter serta skenario yang digunakan pada penelitian ini, digunakan software opnet modeler 14.5, sebagai simulator untuk merancang skema pengujian juga menampilkan hasil pengujian berupa nilai dari parameter-parameter yang digunakan. Hasil dari penelitian ini menunjukan codec G711 mengahsilkan kualitas suara yang lebih baik dari codec G729, ini ditunjukan oleh nilai parameter mean opinion score, dimana nilai yang dihasilkan adalah 4.1 sedangkan codec G729 yakni sebesar 3.6. Namun kualitas suara dari kedua codec masih dikatakan cukup baik dan baik. Hasil pengujian menggunakan parameter seperti jitter, delay serta throughput juga masih barada dibawah nilai standar optimal yang ditetapkan.
ANALISA DAMPAK FLOODING DATA TERHADAP JARINGAN KOMPUTER : STUDI KASUS DOS ATTACK
(Universitas Widyatama, 2014) Ginanjar, Wildan
Penelitian ini merupakan sebuah analisis dampak dari suatu flooding attack. Flooding merupakan bentuk serangan dari DoS attack. DoS adalah serangan yang sering terjadi dijaringan internet maupun jaringan lokal. Terdapat berbagai dampak negatif yang ditimbulkan oleh DoS attack, yaitu menghabiskan bandwidth, memutuskan koneksi antar server, client dari server tidak dapat menggunakan service yang tersedia dan juga dapat merusak sistem korbannya. Oleh karena itu akan diperlukan sebuah mekanisme pertahanan yang dapat mengurangi dampak serangan ini. Pada penelitian ini dibuat 2 buah pengujian simulasi dengan beberapa skenario. Pengujian simulasi menggunakan aplikasi Riverbed Modeler Academic Edition dengan lama simulasi 30 menit. Terdapat 3 skenario simulasi, yaitu skenario 1 yaitu Normal Network, skenario 2 yaitu Network with DoS Attack dan skenario 3 yaitu Defense Against DoS Attack. Hasil analisa didapatkan dengan membandingkan parameter-parameter yang telah ditentukan. Dari pengujian tersebut menghasilkan TCP Delay untuk skenario Normal Network adalah 200sec, Network with DoS Attack adalah 200-240sec dan Defense Against DoS Attack adalah 250-300sec. CPU Utilization untuk skenario Normal Network adalah 0,5%, Network with DoS Attack adalah 2-2,2% dan Defense Against DoS Attack adalah 2,5-3%. DB Query Respons Time untuk skenario Normal Network adalah 300sec, Network with DoS Attack adalah 800-900sec dan Defense Against DoS Attack adalah 900-1000sec. FTP Download Respons Time untuk skenario Normal Network adalah 500sec, Network with DoS Attack adalah 650-700sec dan Defense Against DoS Attack adalah 300-480sec. FTP Upload Respons Time untuk skenario Normal Network adalah 600-630sec, Network with DoS Attack adalah 700-750sec dan Defense Against DoS Attack adalah 180-290sec.
ANALISA DAN PERANCANGAN DATA MINING DENGAN METODE MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN PT. BLOODS INDUSTRIES Studi Kasus : PT. Bloods Industries
(Universitas Widyatama, 2016) Januar, Angga
Perkembangan teknologi komputasi dan media penyimpanan telah memungkinkan manusia untuk mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber dengan jumlah yang besar. Fenomena tersebut dapat terjadi dalam berbagai bidang kehidupan termasuk dunia bisnis. Salah satu sumber informasi yang dapat digunakan untuk membantu kegiatan penjualan perusahaan adalah system database. Cara lain untuk mendapatkan informasi berharga dari data transaksi adalah dengan menggunakan analisis dan perancangan data mining dengan metode market basket analysis. Saat ini database yang dimiliki oleh PT. Bloods Industries belum dimanfaatkan secara optimal. Kondisi ini mengakibatkan banyak data yang tersimpan tertapi sedikit informasi yang bisa digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang strategis. PT. Bloods Industries memerlukan tambahan data bagi perusahaan untuk melakukan pembuatan keputusan strategi yang mampu meningkatkan profit perusahaan. Hal tersebut yang melatar belakangi penulis untuk membuat system data mining yang berfungsi untuk mensimulasikan assosiasi item product antara satu produk dengan item produk lainnya. Data yang di pakai sebagai bahan pengolahan berasal dari data transaksi PT. Bloods Industries. System data mining ini dikembangkan memakai metode pengembangan waterfall dengan pemodelan visual menggunakan Data Flow Diagram (DFD). Pada akhirnya, sistem ini digunakan untuk memberikan simulasi mengenai aturan assosiasi item untuk mengetahui pola belanja konsumen.
ANALISA PENERAPAN ALGORITMA ENHANCED CONFIX STRIPPING DAN CONFIX STRIPPING DALAM MENCARI KATA DASAR DENGAN PROSES STEMMING BAHASA INDONESIA INFORMAL YANG BERIMBUHAN
(Program Studi S1 Informatika, 2023) Palupi, Muhamad Reza; Fitrah Rumaisa (Pembimbing)
temming adalah proses dalam pemrosesan bahasa alami yang bertujuan untuk mengubah kata-kata menjadi bentuk dasarnya atau kata dasar. Hal ini dilakukan dengan menghilangkan awalan atau akhiran tertentu dari kata agar konteks dan makna tetap terjaga. Namun, dalam bahasa Indonesia, permasalahan muncul ketika variasi awalan dan akhiran sangat beragam, menyebabkan kesulitan dalam menentukan aturan pemotongan yang tepat. Penelitian ini membahas mengapa penggunaan stemming penting dalam bahasa Indonesia dan bagaimana algoritma Conflix Stripping (CS) dan Enhanced Conflix Stripping (ECS) digunakan untuk mengatasi permasalahan ini. CS dan ECS adalah dua metode yang umum digunakan dalam penentuan kata dasar dalam proses stemming. Algoritma Confix Stripping adalah metode stemming berbasis aturan linguistik untuk bahasa Indonesia. Sedangkan, Enhanced Confix Stripping merupakan pengembangan dari algoritma sebelumnya dengan aturan atau rule yang ditingkatkan. Terakhir, hasil eksperimen menunjukkan bahwa akurasi Confix Stripping mencapai 65,62%, sementara ECS menghasilkan akurasi sebesar 66,58%. Penelitian ini memiliki tujuan utama sebagai referensi bagi penelitian berikutnya dalam bidang pengolahan teks. Dengan merangkum penjelasan mengenai Stemming, permasalahan variasi bahasa Indonesia, konsep ECS dan Confix Stripping, serta hasil akurat dari kedua algoritma tersebut, penelitian ini berharap dapat memberikan panduan bagi penelitian selanjutnya dalam upaya mengatasi tantangan yang muncul dari perkembangan bahasa dan pengolahan teks.
ANALISA PERBANDINGAN KINERJA SERVER WebRTC DI DOCKER DAN VIRTUAL MACHINE
(Program Studi Teknik Informatika S1 Fakultas Teknik Universitas Widyatama, 2019) Ramadhan, Muhammad Rizki
Dewasa ini kemajuan teknologi informasi dan komputer pada situs-situs resmi pemerintah seperti BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika) telah menyediakan fasilitas penyimpanan data elektronik yaitu penyimpanan data iklim dalam kurun waktu tertentu yang dapat di gunakan secara bebas. Tetapi peningkatan volume data yang besar tersebut belum dimanfaatkan dengan kemampuan manusia dalam mengolahnya. Dengan mengolah data iklim yang didapatkan dari website BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika) akan dikelompokkan berdasarkan cluster menggunakan 3 algoritma yaitu K-Means, Hierarchical Clustering Metode Single Linkage, dan Fuzzy C-Means . Dibuat sebuah sistem aplikasi yang dapat melakukan pengolahan algoritma tersebut dan menampilkan hasil serta analisisnya. Sistem aplikasi dapat melakukan proses clustering dengan menggunakan k yaitu 3, 4, dan 5. Algoritma terbaik yang didapatkan dari perbandingan analisis menggunakan metric Davies-Bouldin Index (DBI) adalah algoritma K-Means menggunakan nilai k = 4 dengan hasil 0,594.
ANALISA PERFORMA GIGABIT PASSIVE OPTICAL NETWORK (GPON) PADA DATA RATES YANG BERBEDA-BEDA
(Universitas Widyatama, 2017) Chaniago, Randy Ardha Kalin
Perkembangan zaman yang semakin maju membuat banyak hal juga harus ikut berubah untuk mengimbanginya. Termasuk dalam bidang Teknologi dan Informasi, yang selalu mengikuti arus perkembangan zaman. Hampir disegala aspek kehidupan saat ini membutuhkan perangkat-perangkat elektronik untuk mendukung segala kebutuhan manusia. Mulai dari perangkat komunikasi seperti smartphone hingga perangkat seperti televisi saat ini sudah menggunakan jaringan internet. Salah satu arsitektur jaringan internet yang dipakai saat ini adalah Gigabit Passive Optical Network (GPON). Dalam Laporan Tugas Akhir ini akan membuat dan menganalisis arsitektur GPON yang menggunakan media transmisi fiber optik dalam bentuk simulasi. Beberapa skenario berdasarkan standarisasi ITU-T akan digunakan untuk menganalisis performa GPON, sehingga akan didapat hasil yang menentukan kualitas GPON dalam simulasi tersebut. Terdapat 3 indikator pengujian untuk mengukur kualitas dari model GPON yang akan dilakukan, yaitu pengujian Link Power Budget, Bit Error Rate, dan Optical Signal-to-Noise Ratio.
ANALISA PERFORMANSI PACKET SCHEDULING DOWNLINK MAX-THROUGHTPUT & PROPORTIONAL FAIR PADA LAYANAN VOLTE
(Universitas Widyatama, 2015) Panjaitan, Aaron
Jaringan LTE merupakan jaringan telekomunikasi berkecepatan tinggi yang menggunakan gelombang radio dalam transmisi data kepada user, jumlah gelombang radio yang dapat digunakan dalam transmisi data bergantung pada jumlah bandwidth yang tersedia.Terbatasnya jumlah bandwidth yang dapat digunakanmengakibatkan dibutuhkannya algoritma penjadwalan yang disebut sebagai packet scheduler.Packet scheduler berfungsi menjadwalkan pengiriman data dengan menggunakan gelombang radio yang ditentukan berdasarkan dari nilai keputusan yang dihasilkan oleh algoritma packet scheduler yang disebut sebagai nilai metric. Pada penelitian ini ada dua jenisalgoritma packet scheduler yang akan diuji, yaitu Max-Throughput dan Proportional Fair, keduanya merupakan packet scheduler jenis channel-aware. VoLTE merupakan layanan suara pada jaringan LTE yang dituntut memiliki nilai standar kualitas layanan suara MOS (Mean Opinion Score) lebih besar atau sama dengan 3.5. Penelitian ini bertujuan menguji kinerja packet scheduler Max-Throughput & Proportional Fairdengan membandingkan throughput, packet loss ratio, delay, MOS, fairness, dan spectral efficiency. Penelitian ini terbatas pada eNB, dan cell yang berjumlah 1, variasi jumlah user adalah sebanyak 10, 20, 30 hingga 100, kecepatan pergerakan user adalah 0 km/h, 3 km/h, dan 30 km/h, jenis trafik data yang dilewatkan adalah VoIP dan trafik data Video disertai CBR sebagai pembanding yang berukuran 32 byte dan 2162 byte. Penelitian ini dilakukan dengan mensimulasikan kinerja packet scheduler menggunakan software LTE-Sim release5 yang didukung dengan bahasa C++. Hasil dari penelitian ini adalah packet scheduler Max-Throughput lebih baik dari packet scheduler Proportional Fair dari perbandingan throughput dan spectral efficiency, sementara packet scheduler Proportional Fair lebih baik dari packet scheduler Max-Throughput dari perbandingan packet loss ratio, delay, dan fairness. Packet scheduler Proportional Fair memenuhi standar kualitas VoLTE, namun packet scheduler Max-Throughputtidak memenuhi standar kualitas VoLTE.
ANALISA PREDIKSI PERSEDIAAN BERAS MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE C4.5 (Studi Kasus : Perusahaan Umum BULOG Sub Divisi Regional Bandung Jawa Barat)
(Universitas Widyatama, 2015) Nahrisa, Adisti Dewi
Beras adalah bahan pokok utama yang sangat diperlukan oleh setiap manusia setiap saat. BULOG adalah salah satu perusahaan umum yang berperan penting dalam penyimpanan dan persediaan beras yang akan disalurkan ke setiap wilayah di Indonesia. Dalam kasus ini yang akan diangkat membahas tentang persediaan beras khususnya pada kasus Raskin (Beras Miskin) yang dilihat dari hasil perencanaan dan juga realisasi. Pada kasus ini metode yang digunakan adalah Decision Tree C4.5 alasannya dengan menggunakan metode ini akan menghasilkan beberapa hasil prediksi ketersediaan beras pada nilai perencanaan mendekati hasil dari nilai realisasi. Decision Tree merupakan model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Pohon Keputusan juga berguna untuk mengeksplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Pohon keputusan memadukan antara eksplorasi data dan pemodelan, sehingga sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan ketika dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain. Software yang digunakan didalam pembangunan sistem beras raskin adalah visual studio 2010 dan menggunakan rancangan sistem UML. Dalam aplikasi yang dibangun ini dapat menghasilkan nilai output prediksi perencanaan perbulan dan juga kumulatif pertahun dengan nilai akurasi tertinggi 92% pada tahun 2006 dan perolehan akurasi perbulan tertinggi bernilai 100% pada bulan februari 2014.
ANALISA TEMPAT KUNJUNGAN WISATAWAN MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA METODE K-MEANS
(Program Studi S1 Informatika, 2025) Tinting, Sema Oktaviani; Ari Purno Wahyu Wibowo (Pembimbing)
Pariwisata merupakan sektor penting yang menarik kunjungan wisatawan domestik maupun mancanegara melalui berbagai fasilitas dan promosi, termasuk penerapan e-tourism yang didukung oleh layanan data internet berkualitas. Dengan e-tourism, destinasi wisata yang kurang dikenal dapat lebih mudah diperkenalkan, sehingga meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kunjungan wisatawan di Kalimantan Utara menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk reduksi dimensi data, serta metode K-Means Clustering untuk pengelompokan kunjungan wisatawan berdasarkan jumlah kunjungan. Data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kalimantan Utara, Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif, serta Perpustakaan Nasional, dengan periode pengamatan 2020–2022. Hasil analisis menunjukkan bahwa kunjungan wisatawan dapat dikelompokkan menjadi tiga klaster: tempat kunjungan dengan kategori baik, cukup baik, dan kurang baik. Penggunaan PCA berhasil mereduksi dimensi dataset menjadi dua komponen utama yang menjelaskan 87.84% total varians, sedangkan K-Means menghasilkan nilai Silhouette Score sebesar 0.736, menunjukkan kualitas clustering yang sangat baik. Kombinasi PCA dan K-Means memberikan hasil yang efektif dalam memahami pola kunjungan wisatawan di Kalimantan Utara.
ANALISI KLASIFIKASI KENDARAAN MILITER MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
(Program Studi S1 Informatika, 2025) Ariq, Muhammad Naufal; Ulil Surtia Zulpratita (Pembimbing)
Perkembangan pesat teknologi militer menuntut adanya sistem identifikasi dan klasifikasi kendaraan militer yang semakin canggih. Kemampuan untuk membedakan berbagai jenis kendaraan militer, seperti tank, truk, dan kendaraan tempur lainnya, secara akurat dan cepat menjadi faktor krusial dalam perencanaan dan pelaksanaan operasi militer. Penelitian ini mengevaluasi kinerja tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang populer, yaitu ResNet50, AlexNet, dan GoogleNet, dalam tugas klasifikasi kendaraan militer. Dataset yang digunakan terdiri dari citra kendaraan militer yang dikumpulkan dari sumber terbuka. Dataset terdiri dari citra Kendaraan Militer dengan jumlah 9900, yang dimana data dibagi menjadi 3, yaitu 5505 data training, 2332 data valid, dan 2063 data test. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa GoogleNet mencapai kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 94,76%, diikuti oleh ResNet50 93,65% dan AlexNet 84,10%. Temuan ini mengindikasikan bahwa GoogleNet memiliki keunggulan dalam klasifikasi citra kendaraan militer.
ANALISIS ASOSIASI PADA DATA RESEP OBAT DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI TID
(Universitas Widyatama, 2017) Aulia, Faridatul
Setiap layananan kesehatan dituntut untuk siap menghadapi persaingan yang semakin ketat dengan layanan kesehatan lainnya. Salah satu strategi yang diterapkan untuk layanan kesehatan yaitu dengan memberikan layanan yang baik antara hubungan dokter dengan pasien. Layanan yang diberikan puskesmas diantaranya adalah pemeriksaan dan pemberian obat yang diberikan oleh dokter. Dari hasil pemeriksaan dan pemberian obat, dapat dianalisa data resep obat sehingga menghasilkan pengetahuan atau informasi berupa pola dan aturan asosiasi. Permasalahan yang dimiliki puskemas adalah pasangan obat yang cocok antara satu dengan yang lainnya. Proses generate frequent itemset dan generate aturan asosiasi menjadi solusi puskesmas untuk dapat menghubungkan satu itemset atau lebih itemset. Dilihat dari permasalahan yang dimiliki puskesmas, penulis membuat penelitian ini yang bertujuan untuk mengetahui pasangan obat yang cocok antara satu dengan yang lainnya dengan menggunakan minimum support dan confidence menggunakan algoritma Apriori TID pada data rekam medis resep obat dalam periode tertentu. Minimum support dan confidence tersebut dapat menghasilkan jumlah frequent itemset, iterasi, rules dan waktu eksekusi. Jumlah frequent itemset, iterasi dan rules menggunakan minimum support dan confidence dari Algoritma Apriori TID dapat diperoleh hasil yang sama dengan Algoritma Apriori. Selain itu, waktu eksekusi dari Algoritma Apriori TID juga dapat dibandingkan dengan Algoritma Apriori. Hasil yang diperoleh dari penelitian, waktu eksekusi dari Algoritma Apriori TID lebih cepat dibandingkan waktu eksekusi Algoritma Apriori.
ANALISIS BUSINESS INTELLIGENCE PENGELOLAAN DATA ALUMNI MAHASISWA (STUDI KASUS: UNIVERSITAS WIDYATAMA)
(Program Studi Teknik Informatika S1 Fakultas Teknik Universitas Widyatama, 2019) Iskandar, Rizki
Salah satu tolak ukur keberhasilan dalam pendidikan di perguruan tinggi adalah jumlah dan kualitas alumni yang dihasilkan. Dokumentasi alumni akan menjadi kurang optimal jika tidak dapat menghasilkan informasi-informasi bagi pengelola dalam memonitor dan mengevaluasi kualitas alumni. Sistem saat ini belum dapat memberikan informasi yang optimal terkait pengelolaan data alumni mahasiswa, maka dari itu diperlukan sebuah sistem yang dapat menampung data dalam jumlah besar, mengintegrasikan data yang ada dan menyajikan informasi data tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membuat business intelligence dan visualisasi data, merancang data mart dan melakukan clustering data alumni mahasiswa Universitas Widyatama. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Means dengan data yang bersumber dari data alumni mahasiswa tahun 2008 sampai dengan tahun 2017. Hasil dari implementasi pada penelitian ini menghasilkan data mart yang dapat menampung data alumni mahasiswa dan menyajikan summary dari data tersebut dalam bentuk business intelligence. Berdasarkan summary tersebut menghasilkan empat cluster Indeks Prestasi Kumulatif dengan Range Cluster 1.770-2.860 kurang memuaskan dan memuaskan, Range Cluster 2.870-3.160 memuaskan dan sangat memuaskan, Range Cluster 3.170-3.450 sangat memuaskan dan Range 3.460-4 sangat memuaskan dan sangat memuaskan/cumlaude.
ANALISIS BUSSINESS INTELEGENCE PENGELOLAAN DATA SPAREPART MOBIL
(Program Studi Informatika, Universitas Widyatama, 2022) Pramono, Egi
Pesatnya perkembangan bisnis yang mengadaptasi teknologi informasi, mendorong terjadinya persaingan bisnis. Setiap pelaku bisnis bersaing untuk merebut pangsa pasar dan meraih pelanggan agar menggunakan produk atau jasa dari perusahaan mereka. Perusahaan PT.Subur Jaya Motor saat ini masih menggunakan sistem manual dan belum menggunakan sistem komputer dalam mengelola usaha bengkelmobil dan penjualan Sparepart ini terutama dalam hal mengelola pelanggannya, mengelola data barang, mengelola data transaksi, dan mengelola informasi ke pelanggan PT.Subur Jaya Motor . Untuk dapat menunjang itu semua, perlu sebuah konsep yang dapat membuat hubungan antara pihak bengkel PT.Subur Jaya Motor dan pelanggannya selalu terjalin dengan baik yaitu membuat sistem informasi berbasis Customer Relationship Management. Pembuatan aplikasi berbasis Customer Relationship Management di PT.Subur Jaya Motor ini dimulai dengan mempelajari dan melakukan analisis terhadap sistem yang ada di PT.Subur Jaya Motor ini. Dengan penggunaan sistem informasi tersebut, bengkel PT.Subur Jaya Motor dapat mengelola hubungan dengan pelanggannya dan segala jenis masalah administrasi misalnya dalam hal pengolahan data pelanggan, pengolahan data barang, pengolahan transaksi pembelian maupun penjualan yang ada di bengkel, dan pengolahan segala informasi seputar pelanggan agar dapat ditangani secara maksimal.
ANALISIS CABUTAN LAYANAN PADA PELANGGAN INDIHOME MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIPLE LINEAR REGRESSION DENGAN BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON
(Program Studi Informatika, Universitas Widyatama, 2019) Adrianto, Agung
Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menguji secara empiris pengaruh jumlah gangguan dan tagihan terhadap durasi berlangganan layanan IndiHome di PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk. Analisis ini menggunakan data jumlah gangguan dan tagihan sebagai variabel independen dan data durasi berlangganan sebagai variabel dependennya. Sampel data yang diperoleh didapat secara langsung kepada staf bagian Data Management PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk. Analisis dibuat dengan skema data mining dengan menggunakan metode Multiple Linear Regression, pemrosesan data ini dibantu dengan bahasa pemrograman python. Beberapa permasalahan yang didapat selama penulisan skripsi adalah sebagai berikut : data yang didapat tidak selalu lengkap seperti terdapat data yang kosong atau tidak bernilai dan harus mencari manual yang terdapat dari data – data yang lain, penggunaan bahasa python yang masih belum familiar dengan penulis. Dari hasil penelitian menunjukan pengaruh 11% dari jumlah gangguan dan tagihan terhadap durasi berlangganan layanan IndiHome PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk., dengan hasil tersebut menurut kriteria Guilford maka pengaruhnya sangat lemah. Dengan adanya penelitian ini diharapkan bisa membantu dan memberikan masukan kepada perusahaan untuk mengambil keputusan.
ANALISIS CLUSTER PADA FENOTIP PENYAKIT INFARK MIOKARD UNTUK PEMAHAMAN LEBIH LANJUT
(Program Studi S1 Informatika, 2024) Ghaniyyu, Rayhan Raj; Sriyani Violina (Pembimbing)
Infark miokard (serangan jantung) adalah salah satu penyebab utama kematian di Indonesia, yang terjadi karena penyumbatan aliran darah ke jantung, menyebabkan kekurangan oksigen pada otot jantung. Penelitian ini menganalisis karakteristik pasien infark miokard dengan menggunakan metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dengan pendekatan Ward, yang membagi data menjadi 4 kelompok (cluster). Dataset yang digunakan terdiri dari 1699 data pasien dengan 124 variabel, termasuk usia, jenis kelamin, faktor risiko, gejala klinis, dan hasil tes diagnostik. AHC adalah metode yang mengelompokkan data dengan menggabungkan titik-titik data yang paling mirip satu sama lain secara bertahap hingga terbentuk kelompok-kelompok besar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Ward dengan 4 cluster memberikan hasil terbaik, dengan Davies-Bouldin Index sebesar 0,58 dan Silhouette Score 0,59. Visualisasi menggunakan tDistributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) menunjukkan bahwa data dalam cluster terpisah dengan jelas, membantu dalam diagnosis dan perawatan pasien infark miokard secara lebih efektif.
ANALISIS DAMPAK VOICE CODING PADA KINERJA VOIP DI JARINGAN DOWNLINK MOBILE WIMAX IEEE 802.16E
(Universitas Widyatama, 2017) Firdaus, Roeri Fajri
Mobile WiMax adalah teknologi nirkabel standar IEEE 802.16e yang mendukung untuk layanan dengan mobilitas. Mobile WiMax memiliki kelebihan antara lain bandwitdth lebar, coverage area luas, dapat melayani dalam kondisi Non Line of Sight. Dalam penelitian ini akan mensimulasikan performasi dari Jaringan mobile WiMax dalam melayani komunikasi suara yaitu dalam hal ini adalah VoIP. Parameter yang di jadikan acuan dalam standart kualitas performasi antara lain adalah Delay, throughput, packetloss dan Jitter. Simulasi yang dilakukan dalam menguji kualitas layanan VoIP dalam jaringan mobile WiMax antara lain dengan memberikan suatu traffic penggangu atau Traffic suara pada jaringan mobile WiMax berupa suara. Simulasi kedua dengan mengubah jenis Codec yang digunakan untuk melihat pengaruh terhadap performasi. Dan simulasi ketiga dilakukan dengan mengamati performasi dari VoIP dengan keadaan user sedang bergerak. Dari hasil simulasi didapatkan penggunaan Codec G729 baik untuk komunikasi VoIP. Codec G729 memberikan Delay terbesar yaitu sebesar 16,73 ms dan Delay terkecil adalah penggunaan Codec G723 yaitu sebesar 5,82 ms.
ANALISIS DAN EVALUASI KINERJA OPENVPN DAN VPN MIKROTIK DALAM TRANSFER DATA
(Program Studi S1 Informatika, 2024) Rosydin, Malik; Ai Rosita (Pembimbing)
VPN (Virtual Private Network) adalah teknologi komunikasi yang memungkinkan menghubungkan jaringan lokal dengan jaringan publik. Dengan menggunakan VPN, pengguna dapat mengakses hak dan pengaturan yang sama seperti saat berada di dalam jaringan lokal, meskipun menggunakan jaringan publick. Dengan perkembangan teknologi yang meningkat, permintaan akan infrastruktur komunikasi yang efisien dan aman semakin terasa penting. Meskipun private network menawarkan keunggulan dalam efisiensi dan keamanan transfer data, menghubungkan lokasi terpisah dengan private network sering kali tidak efisien dan memerlukan investasi besar. Oleh karena itu, Teknologi Jaringan Pribadi Virtual (VPN) menjadi solusi yang menarik dengan memungkinkan pembentukan jaringan pribadi antara lokasi yang terpisah jauh melalui infrastruktur jaringan publik (Internet). Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengevaluasi laju kinerja antara OpenVPN dan VPN MikroTik dalam mentransfer data untuk memahami perbandingan efisiensi dan keamanan kedua sistem. Penelitian ini menggunakan metode analisis komparatif terhadap performa kinerja OpenVPN dan VPN MikroTik dalam kondisi transfer data, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti efisiensi, kecepatan, dan keamanan. Dari hasil analisis, disimpulkan bahwa performa kompresi menggunakan aplikasi .zip lebih efisien daripada menggunakan kompresi dari router MikroTik. Selain itu, kinerja transfer data antara dua sistem VPN lebih optimal saat menggunakan aplikasi OpenVPN dibandingkan dengan VPN MikroTik. Salah satu contoh hasil penelitian ini adalah perbandingan transfer data pada bandwidth 128 Kbps dan ukuran file 21,5 Kb, di mana transfer rate menggunakan VPN MikroTik adalah 16890 Kbps, sedangkan menggunakan OpenVPN mencapai 30600 Kbps. Menandakan bahwa OpenVPN dapat menjadi pilihan yang lebih baik dalam mentransfer data dengan efisiensi dan keamanan yang optimal.
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA TEMPLATE MATCHING PADA APLIKASI PEMBACAAN METER AIR
(Universitas Widyatama, 2014) Hidayat, Teny Meilandiny
Perkembangan teknologi informasi saat ini telah berkembang dengan pesat yang memberikan manfaat besar untuk manusia, termasuk teknologi image processing. Image processing adalah salah satu jenis teknologi untuk menyelesaikan berbagai permasalahan mengenai pemrosesan gambar untuk suatu tujuan tertentu[1]. Salah satu permasalahannya yaitu saat proses pembacaan meteran air di perumahan. Hingga saat ini proses pembacaan meteran air di perumahan masih dilakukan secara manual. Petugas harus mencatat stand meter air pada tiap rumah, lalu diserahkan kepada staff billing. Staff billing melakukan input data secara manual pula. Hal ini sering kali menyebabkan beberapa kendala. Kemungkinan adanya kesalahan input (human error). Berdasarkan hal ini, maka perlu dibangun suatu aplikasi yang dapat membaca karakter angka pada meter air. Dengan bantuan pengolahan citra diharapkan perangkat lunak tersebut dapat membaca karakter angka pada meter air dengan mudah. Pada penelitian ini tools yang digunakan untuk implementasi kode program dan tampilan antarmuka keseluruhan adalah dengan bahasa pemrograman MATLAB R2012a. Metode perangkat lunak yang digunakan adalah prototyping. Sedangkan untuk pemodelan perangkat lunak menggunakan Unified Modelling Language (UML). Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa sebesar 97% (22 citra) dari 24 citra angka dapat dikenali. Namun perlu diperhatikan bahwa posisi pengambilan gambar dan intensitas cahaya sangat berpengaruh dalam proses pengenalan terutama saat proses image preprocessing yang dapat membaca noise (derau) yang menyulitkan proses pengenalan.
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI STEGANOGRAFI MENGGUNAKAN AUDIO MP3 DENGAN METODE PARITY CODING
(Universitas Widyatama, 2013) Nurrachman, Hilman
Saat ini informasi dapat dikirimkan dengan cepat tanpa mengenal batas-batas geografis menggunakan media internet. Namun demikian, informasi yang dikirimkan dapat disadap di tengah jalan oleh pihak yang tidak diinginkan. Ada banyak teknik untuk mencegat informasi yang dikirimkan melalui jaringan publik seperti internet. Hal ini menjadi sangat berbahaya, bila informasi yang dikirimkan tersebut dinilai sensitif, seperti rahasia negara atau perusahaan. Untuk mencegah jatuhnya informasi penting ke tangan yang salah, maka digunakanlah teknik kriptografi. Tapi teknik enkripsi memiliki beberapa kelemahan, salah satunya yaitu mengundang perhatian. Steganografi adalah seni dan ilmu menulis pesan tersembunyi atau menyembunyikan pesan dengan suatu cara agar tidak terdeteksi keberadaannya oleh orang lain. Berbeda dengan enkripsi, steganografi kurang mengundang kecurigaan karena pesan rahasia disembunyikan dalam file lain. File yang dijadikan sebagai penampung biasanya dalam bentuk teks, gambar, audio, atau video. Untuk tugas akhir ini, file penampung yang akan digunakan adalah file audio. File audio dipilih karena mempunyai kapasitas lebih besar dibanding berkas teks maupun gambar dan tidak terlalu rumit dibandingkan berkas video. Maka teknik audio steganografi merupakan salah satu teknik yang sangat baik untuk menyamarkan data yang ingin dikirimkan untuk menghindari pihak-pihak yang tidak berwenang.
ANALISIS DAN PENDETEKSI CYBER BULLYING MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES PADA PLATFORM TWITTER
(Program Studi S1 Informatika, 2023) Raharjo, Muhamad Agung; Yan Puspitarani (Pembimbing)
Kasus cyberbullying merupakan kasus yang banyak terjadi di era digital saat ini. Berdasarkan berita yang ditulis oleh detik.com, Menteri Koordinator Bidang Pembangunan Manusia dan Kebudayaan (Menko PMK) Muhadjir Effendy menyebutkan bahwa 45% anak di Indonesia menjadi korban dari cyber bullying sepanjang tahun 2020 lalu. Korban dari aksi cyber bullying ini diantaranya anak berusia 14 hingga 24 tahun. Hal tersebut tentunya memiliki dampak yang negatif terhadap psikologis, dan sosial dari korban. Selain itu, bila hal ini terus terjadi, dan dibiarkan, maka orang yang menyaksikan dapat berasumsi bahwa tindakan cyberbullying merupakan tindakan yang biasa dan dapat diterima secara sosial. Penelitian ini, merupakan analisis cyberbullying yang terjadi pada platform twitter menggunakan metode naïve bayes, yang bertujuan untuk melakukan analisis terhadap data yang sudah diklasterisasi. Data yang diambil menggunakan metode crawling data, data yang diperoleh sebanyak 515 data yang diambil dari rentang tahun 2017 hingga 2022 yang berasal dari twitter dan disimpan kedalam dile dengan format csv. Hasil penelitian menunjukan sebanyak 431 (83.4%) data dikategorikan sebagai tweet biasa, dan sebanyak 86 (16.5%) data dikategorikan sebagai tweet bullying. Kasus cyberbullying ini bisa terjadi karena melemahnya personal control, dan social control.

Browse

Browsing Informatics - Bachelor by Title

Results Per Page

Sort Options