for Journals by Title or ISSN
for Articles by Keywords
help

Publisher: Diponegoro University   (Total: 21 journals)   [Sort by number of followers]

Showing 1 - 21 of 21 Journals sorted alphabetically
Bulletin of Chemical Reaction Engineering & Catalysis     Open Access   (Followers: 2, SJR: 0.192, h-index: 6)
Geoplanning : J. of Geomatics and Planning     Open Access   (Followers: 1)
ILMU KELAUTAN : Indonesian J. of Marine Sciences     Open Access   (Followers: 1)
Intl. J. of Renewable Energy Development     Open Access   (Followers: 5)
Intl. J. of Waste Resources     Open Access   (Followers: 4)
Izumi : Jurnal Bahasa, Sastra dan Budaya Jepang     Open Access  
J. of Biomedicine and Translational Research     Open Access  
J. of Coastal Development     Open Access   (Followers: 2)
J. of the Indonesian Tropical Animal Agriculture     Open Access  
Jurnal Anestesiologi Indonesia     Open Access  
Jurnal Ilmu Lingkungan     Open Access   (Followers: 1)
Jurnal Reaktor     Open Access  
Jurnal Sistem Komputer     Open Access   (Followers: 1)
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer     Open Access  
Jurnal Wilayah dan Lingkungan     Open Access   (Followers: 1)
Kapal     Open Access   (Followers: 1)
Nurse Media : J. of Nursing     Open Access  
Parole : J. of Linguistics and Education     Open Access  
Tataloka     Open Access  
Teknik     Open Access  
Waste Technology     Open Access   (Followers: 3)
Journal Cover Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer
  [0 followers]  Follow
    
  This is an Open Access Journal Open Access journal
   ISSN (Print) 2338-0403
   Published by Diponegoro University Homepage  [21 journals]
  • Front Matter - JTSiskom Volume 5 Nomor 4 Tahun 2017

    • Authors: Ketua Editor JTSiskom
      Abstract: Artikel ini berisi front-matter JTSiskom Volume 5 Nomor 4 Tahun 2017, yaitu meliputi halaman sampul, halaman judul, susunan tim penyunting, ucapan terima kasih, kebijakan editorial dan daftar isi. Kebijakan editorial JTSiskom meliputi fokus dan ruang lingkup, proses review, frekuensi publikasi, kebijakan open access, pengarsipan dan pernyataan biaya pemrosesan artikel.
      PubDate: 2017-11-01
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Back Matter - JTSiskom Volume 5 Nomor 4 Tahun 2017

    • Authors: Ketua Editor JTSiskom
      Pages: 1 - 10
      Abstract: Artikel ini berisi back-matter JTSiskom Volume 5 Nomor 4 Tahun 2017, yaitu meliputi indeks penulis, petunjuk penulisan dan kirim artikel JTSiskom, perjanjian pengalihan hak cipta, form pengalihan hak cipta, pernyataan etika publikasi dan lisensi isi jurnal.
      PubDate: 2017-11-01
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Analisis Model Penelusuran Backward Chaining dalam Mendeteksi Tingkat
           Kecanduan Game pada Anak

    • Authors: Anastasya Latubessy, Ahmad Jazuli
      Pages: 129 - 134
      Abstract: Game addiction rate can be detected by applying expert system. This study developed a model of game addiction analysis using backward chaining. This model uses six types of game addiction behavior, among others, salience, euphoria, conflict, tolerance, withdrawal, relapse and reinstatement. Someone is said to be addicted to the game if it meets at least three types of game addiction behavior. Testing the validity of the model is done by testing the closeness of the agreement between the model analysis and expert analysis, resulting in a value of 0.78 which means having a strong agreement.Tingkat kecanduan game dapat dideteksi dengan mengaplikasikan sistem pakar. Penelitian ini mengembangkan model analisis tingkat kecanduan game menggunakan backward chaining. Model ini menggunakan enam jenis perilaku kecanduan game antara lain, salience, euphoria, conflict, tolerance, withdrawal, relapse dan reinstatement. Seseorang dikatakan kecanduan game jika memenuhi paling sedikit tiga jenis perilaku kecanduan game. Pengujian validitas model dilakukan dengan menguji keeratan kesepakatan antara analisis model dan analisis pakar, menghasilkan nilai 0,78 yang berarti memiliki keeratan kesepakatan kuat.
      PubDate: 2017-10-13
      DOI: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.129-134
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Sistem Kontrol Frekuensi Optimal Pada Pembangkit Hibrid Wind-Diesel Dengan
           Imperialist Competitive Algorithm

    • Authors: Muhammad Ruswandi Djalal, Andi Imran, Herlambang Setiadi
      Pages: 135 - 141
      Abstract: Frequency load arrangement on wind-diesel hybrid power plants (PLTH) becomes a very important thing in order to support the performance of the plant. One method of setting the load frequency is to use additional controllers such as Proportional Integral Derivative (PID). The use of PID also has its own problems, such as adjusting the value of unoptimal gain. In practice the PID gain is observed by trial-error, making it difficult to obtain the optimal value of the PID. In this research, we proposed an intelligent method of Imperialist Competitive Algorithm (ICA) in finding the optimal value of PID. The ICA is a smart method inspired by the competition in power struggles. ICA works based on the objective function, which minimizes Integral Time Absolute Error (ITAE). From the results of ICA optimization obtained value Kp = 63.1087, Ki = 43.2682, Kd = 9.6038. Response system, among others, for the settling time of 5.8 and overshoot of -9.098e-05 to 1.111e-09 pu which is the smallest settling time and overshoot value.Pengaturan frekuensi beban pada pembangkit listrik tenaga hibrid wind-diesel (PLTH) menjadi hal yang sangat penting agar dapat menunjang kinerja pembangkit. Salah satu metode pengaturan frekuensi beban adalah menggunakan kontroler tambahan seperti Proporsional Integral Derivatif (PID). Penggunaan PID juga mempunyai permasalahan tersendiri, seperti penyetelan nilai gain yang tidak optimal. Dalam penerapannya gain PID ditala secara trial-error, sehingga sulit untuk mendapatkan nilai optimal dari PID. Dalam penelitian ini, diusulkan sebuah metode cerdas yaitu Imperialist Competitive Algorithm (ICA) dalam mencari nilai optimal dari PID. ICA merupakan metode cerdas yang terinspirasi dari kompetisi dalam memperebutkan kekuasaan. ICA bekerja berdasarkan fungsi objektif, yaitu meminimalkan Integral Time Absolute Error (ITAE). Dari hasil optimasi ICA didapatkan nilai Kp = 63.1087, Ki = 43.2682, Kd = 9.6038. Respons sistem yang diperoleh antara lain waktu settling sebesar 5.8 dan overshoot sebesar -9.098e-05 hingga 1.111e-09 pu yang merupakan nilai waktu settling dan overshoot terkecil.
      PubDate: 2017-10-13
      DOI: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.135-141
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Layanan Infrastruktur Komputasi Multitenant dengan OpenStack di Lingkungan
           MaaS

    • Authors: Joan Ricard Panggabean, Agung Budi Prasetijo, Eko Didik Widianto
      Pages: 142 - 146
      Abstract: The growth of high-quality computing needs triggers the development of infrastructure that requires huge costs and resources. This research applied OpenStack in Metal as a Service (MaaS) environment to provide multitenant infrastructure services in the form of virtual machines (IaaS). The capacity of this IaaS system can be configured based on the needs of the computing resources (CPUs, memory, storage, and network interfaces). Users within the tenant can request infrastructure services as their needs without requiring human interaction with each service provider.Meningkatnya kebutuhan komputasi berkualitas tinggi mendorong pengembangan infrastruktur server yang membutuhkan biaya dan sumber daya besar. Penelitian ini mengaplikasikan OpenStack dalam lingkungan Metal as a Service (MaaS) untuk menyediakan layanan infrastruktur multitenant berupa mesin-mesin virtual sebagai Infrastructure as a Service (IaaS). Kapasitas sistem layanan IaaS ini dapat dikonfigurasi berdasarkan kebutuhan sumber daya komputasi (CPU, memori, ruang penyimpan, dan antarmuka jaringan). Pengguna dalam tenant dapat meminta layanan infrastruktur secara mandiri dengan kapasitas komputasi sesuai yang dibutuhkan.
      PubDate: 2017-10-24
      DOI: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.142-146
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Peningkatan Akurasi Klasifikasi Tingkat Penguasaan Materi Bahan Ajar
           Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dan Algoritma Genetika

    • Authors: Oman Somantri, Slamet Wiyono
      Pages: 147 - 152
      Abstract: Decision support systems can be applied to perform a lecturer's performance assessment. This research aims to develop a hybrid model using the artificial neural network (ANN) and genetic algorithm (GA) that can be implemented and used as a model of decision support data analysis that produce better accuracy, specifically to assess the lecturer's comprehension of their teaching materials. The use of GA in determining the ANN parameter has increased the accuracy from 85.36% to 85.73%. The training cycle is also reduced to 624 from 1000. The use of this JST-GA model can be applied to provide a better lecture's performance assessment system.Sistem pendukung keputusan dapat diterapkan untuk melakukan penilaian kinerja seorang dosen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model hibrid menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dan algoritma genetika (GA) yang dapat diimplementasikan dan digunakan sebagai model analisis data pendukung keputusan yang menghasilkan akurasi lebih baik, khususnya untuk menilai penguasaan dosen terhadap materi ajar. Penggunaan GA dalam menentukan nilai parameter JST mampu meningkatkan akurasi pengukuran dari 85.36% menjadi 85.73%. Siklus pelatihannya juga berkurang menjadi 624 dari 1000. Penggunaan model JST-GA ini dapat dilakukan ke sistem penilaian kinerja dosen dengan tingkat akurasi yang lebih baik.
      PubDate: 2017-10-26
      DOI: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.147-152
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Aplikasi Diagnosis Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Algoritma
           Sequential Minimal Optimization

    • Authors: Agung Wibowo
      Pages: 153 - 158
      Abstract: Various methods for the diagnosis of breast cancer exist, but not many have been implemented as an application. This study aims to develop an application using SMO algorithm assisted by Weka to diagnose breast cancer. The application was web-based application and developed using Javascript. Test dataset and model formation used original Breast Cancer Database (WBCD) data without missing value. Test mode used 10-fold cross-validation. This application can diagnose breast cancer with an accuracy of 97.3645% and has a significant increase in accuracy for the diagnosis of malignant cancer.Beragam metode untuk diagnosis kanker payudara, namun belum banyak yang diimplementasikan menjadi sebuah aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berdasarkan model hasil kalkulasi algoritma SMO berbantuan Weka untuk mendiagnosis penyakit kanker payudara. Aplikasi dikembangkan berbasis web menggunakan Javascript. Dataset pengujian dan pembentukan model menggunakan data Winconsin Breast Cancer Database original (WBCD) tanpa nilai hilang. Mode pengujian menggunakan 10-fold cross validation. Aplikasi ini dapat mendiagnosis kanker payudara dengan akurasi 97.3645% dan memiliki peningkatan akurasi yang signifikan untuk diagnosis kanker ganas.
      PubDate: 2017-10-29
      DOI: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.153-158
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit Terbaik di PDAM
           Tirta Lihou Menggunakan Metode Promethee

    • Authors: Tia Imandasari, Agus Perdana Windarto
      Pages: 159 - 165
      Abstract: This research aims to develop decision support system in determining the best production unit in PDAM Tirta Lihou, Simalungun District. The research data were sourced from the institution in 2014. The alternatives used were 34 units of production and 6 criteria as the ranking of the best production unit such as the criteria for selling of water supply (C1), evaluation of arrears achieved (C2), evaluation of leakage rate (C3), running bill evaluation (C4), number of new customers (C5) and sales / use of water per customer (C6). The method used in this research was Promethee. The research showed that the best unit in PDAM Tirta Lihou was the Tanah Jawa unit with Net Flow 0.16274. With this system, agency leaders can produce a better decision to select the best unit in a more objective way.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan dalam menentukan unit produksi terbaik di PDAM Tirta Lihou, Kabupaten Simalungun. Data penelitian bersumber dari instansi terkait tahun 2014. Alternatif yang digunakan adalah 34 unit produksi dan 6 kriteria sebagai penilaian unit produksi terbaik, yaitu kriteria penjualan rekening khusus air (C1), evaluasi tunggakan yang dicapai (C2), evaluasi tingkat kebocoran (C3), evaluasi tagihan berjalan (C4), jumlah sambungan baru (C5) dan penjualan/pemakaian air per pelanggan (C6). Penelitian menggunakan metode Promethee. Sistem yang dikembangkan ini menunjukkan bahwa unit terbaik di PDAM Tirta Lihou adalah unit Tanah Jawa dengan nilai Net Flow 0,16274. Dengan sistem ini, pimpinan instansi dapat menghasilkan sebuah keputusan untuk memilih unit terbaik secara lebih objektif.(Dataset dan olah data dalam penelitian ini tersedia dalam bagian supplementary yang tersedia daring dan dapat diunduh)
      PubDate: 2017-10-31
      DOI: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.159-165
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
  • Klasifikasi Algoritma Swarm Intelligence Dalam Perspektif Complex Adaptive
           System dengan Metode Uji Komparasi Statistik

    • Authors: Ketut Bayu Yogha Bintoro, Silvester Dian Handy Permana
      Pages: 166 - 171
      Abstract: This research aims to classify which SI algorithms have CAS or non-CAS criteria. The statistical comparative test method with 5 (five) characteristic test parameters was used as the proof approach that produces the classification. Based on the hypothesis that has been tested from 15 (fifteen) algorithms compared in this study, It was obtained that 8 of 15 (53.33%) algorithms has the majority of CAS characteristics, 3 of 15 (20%) algorithms has a minority of characteristics of CAS, and 4 out of 15 (26.66%) algorithms did not have CAS characteristics. The result can be a reference in understanding the characteristics of SI algorithms in the CAS and vice versa.Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan algoritma SI yang memiliki kriteria CAS ataupun tidak. Metode uji komparasi statistik dengan 5 (lima) parameter uji karakteristik CAS digunakan sebagai pendekatan pembuktian yang menghasilkan klasifikasi tersebut. Berdasarkan hipotesis yang telah diuji dan dibahas, dari 15 (lima belas) algoritma yang dibandingkan dalam penelitian ini, didapatkan 8 dari 15 (53,33%) algoritma memiliki mayoritas karakteristik CAS, 3 dari 15 (20%) algoritma memiliki minoritas karakteristik CAS, dan 4 dari 15 (26,66%) tidak memiliki karakteristik CAS. Hasil tersebut dapat menjadi referensi teori dalam memahami karakteristik algoritma SI dalam CAS dan sebaliknya.
      PubDate: 2017-10-31
      DOI: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.166-171
      Issue No: Vol. 5, No. 4 (2017)
       
 
 
JournalTOCs
School of Mathematical and Computer Sciences
Heriot-Watt University
Edinburgh, EH14 4AS, UK
Email: journaltocs@hw.ac.uk
Tel: +00 44 (0)131 4513762
Fax: +00 44 (0)131 4513327
 
Home (Search)
Subjects A-Z
Publishers A-Z
Customise
APIs
Your IP address: 54.198.246.116
 
About JournalTOCs
API
Help
News (blog, publications)
JournalTOCs on Twitter   JournalTOCs on Facebook

JournalTOCs © 2009-2016