Sistem Deteksi Penyakit Pengeroposan Tulang dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Representasi Ciri dalam Ruang Eigen

There are various ways to detect osteoporosis disease (bone loss). One of them is by observing the osteoporosisimage through rontgen picture or X-ray. Then, it is analyzed manually by Rheumatology experts. Article present the creationof a system which could detect osteoporosis disease on human, by implementing the Rheumatology principles. The main areasidentified were between wrist and hand fingers. The working system in this software included 3 important processing, whichwere process of basic image processing, pixel reduction process, pixel reduction, and artificial neural networks. Initially, thecolor of digital X-ray image (30 x 30 pixels) was converted from RGB to grayscale. Then, it was threshold and its gray levelvalue was taken. These values then were normalized to an interval [0.1, 0.9], then reduced using a PCA (Principal ComponentAnalysis) method. The results were used as input on the process of Backpropagation artificial neural networks to detect thedisease analysis of X-ray being inputted. It can be concluded that from the testing result, with a learning rate of 0.7 andmomentum of 0.4, this system had a success rate of 73 to 100 percent for the non-learning data testing, and 100 percent forlearning data

Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression

Data Mining tidak selalu digunakan untuk membahas tentang suatu bidang yang berkaitan dengan informatika, tetapi juga dapat digunakan untuk melakukan penelitian pada bidang lainnya, salah satunya bidang kesehatan untuk melakukan prediksi resiko gejala Diabetes Mellitus pada manusia dengan metode Regresi Logistik. Diabetes Mellitus merupakan salah satu penyakit terbanyak penderitanya di Indonesia. Menggunakan dataset yang berasal dari Pima Indians Diabetes Database dari model penelitian Lahiru Liyanapathirana, model tersebut memiliki tingkat akurasi 78%. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan Kinerja Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression. Sehingga didapat Model Logistic Regression dengan Grid Search pada Classification Report memiliki rata-rata akurasi model sekitar 79% dan akurasi data check sebesar 83,33%

Implementasi Wireshark Untuk Penyadapan (Sniffing) Paket Data Jaringan

Saat ini perkembangan teknologi informasi berkembang dengan sangat pesat, yang menyebabkanisu keamanan informasi menjadi penting. Proses penyadapan informasi (Sniffing) pada jaringankomputer menjadi semakin biasa dilakukan, baik untuk kegunaan yang bersifat positif maupun yangbersifat sebaliknya. Keamanan Informasi adalah segala USAha perlindungan informasi, terhadapakses atau modifikasi data dan informasi yang tidak sah yang dapat terjadi pada media penyimpananatau pada saat transmisi data. Dalam penelitian ini, proses sniffing digunakan untuk mendapatkaninformasi username dan password. Proses sniffing dilakukan menggunakan perangkat lunakWireshark. Software Wireshark melakukan proses capturing data pada interface Wireless, lalumengamati hasil capture-an yang berisikan data POST yang berisi username dan password padaHTTP. Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan bahwa dengan menggunakan Wireshark dapatmelakukan penyadapan atau pengendusan data yang lewat pada jaringan komputer, hal inimengakibatkan hilangnya salah satu sifat keamanan yaitu privacy dan confidentiality

Analisa Kerentanan Sis.trisakti.ac.id Menggunakan Teknik Vulnerability Scan

Security means freedom from the fear of losing the object, his or her secret known to others. According to the terminology of US DoD 2011, Information Security (InfoSec) is safeguardsfor information and information systems, from someone's access or unauthorized information modification that occurs on storage media or data transmission. The purpose of this study is to determine the "definition", system architecture, Misuse Cases Diagram, Categorizing and Detailing and recommendations for improvements the sis.trisakti.ac.id system. sis.trisakti.ac.id is one of the Trisakti University web site that provides academic information system services for the Trisakti University academic community. To test the system security level and the data on the website sis.trisakti.ac.id vulnerability scan method is required and the result will be recommended for improvement of the existing systems. From the test results using a vulnerability scan, there is a vulnerability gap in the form of SQL injection vulnerabilities on the sis.trisakti.ac.id system.Keamanan dapat diartikan bebas dari rasa takut akan kehilangan benda miliknya, ataupun rahasianya diketahui orang lain. Menurut terminologi dari DoD US 2011, Keamanan Informasi (InfoSec) adalah upaya perlindungan informasi dan sistem informasi terhadap akses atau modifikasi informasi yang tidak sah yang dapat terjadi pada media penyimpanan atau transmisi data. Tujuan penelitian ini digunakan untuk menentukan “definition”, system architecture, Misuse Cases Diagram, Categorizing and Detailing dan rekomendasi perbaikan untuk sistem sis.trisakti.ac.id. sis.trisakti.ac.id merupakan salah satu situs webTrisakti yang menyediakan layanan sistem informasi akademik bagi sivitas akademika Universitas Trisakti. Untuk menguji tingkat keamanan sistem dan data pada website sis.trisakti.ac.id diperlukan metode vulnerability scan yang hasilnya berupa rekomendasi perbaikan sistem yang telah ada. Dari hasil pengujian menggunakan vulnerability scan didapatkan informasi tentang celah kerentanan sistem dalam bentuk kerentanan injeksi SQL pada sistem sis.trisakti.ac.id

Perancangan Dashboard untuk Visualisasi Harga dan Pasokan Beras di Pasar Induk Beras Cipinang

Food Station is a city-owned enterprise owned by the Jakarta Provincial Government whose tasks include monitoring and publication of supply data and rice price through Cipinang Rice Market so that it is useful as a guide for traders and policy makers in relevant government institutions. This study aims to design a dashboard to visualize the price and supply of rice through Cipinang Rice Market. The research stages consist of identification of information requirement, data warehouse design and On-line Analytical Processing (OLAP) database, transfer of operational data from excel file and web scrapping into OLAP database through Extract, Transform, Load (ETL) process and create dashboard using PowerBI application. The result of this research is a data warehouse that can facilitate the analysis with some fact table that is price, quantity of rice enter, quantity of rice out and stock and some dimension table that is place dimension (city of origin / destination), dimension time, dimension of rice type and dimension market and dashboard of various price and supply charts that can be selected based on available dimensions. Keywords: dashboard, data warehouse, rice price, rice supply, visualizatio

PELATIHAN ANIMAKER PADA PEMBUATAN IKLAN ANIMASI 2D PRODUK UMKM PAMULANG

Makin maraknya media promosi membuat persaingan penjualan produk semakin tinggi pula. Bahkan saat ini, penjualan secara digital didominasi para pelaku UMKM melalui sosial media. Penggunaan media tersebut tentunya perlu didukung dengan konten promosi yang menarik pula dalam mengiklankan produk. Inilah yang kemudian tim Jurusan Teknik Informatika Universitas Trisakti lakukan, dimana akan dibuat sebuah pelatihan untuk para pelaku UMKM Pamulang dalam mengembangkan konten iklan animasi guna mempromosikan produk-produk yang dijual dan memberi bekal kemampuan mereka dalam membuat iklan berbentuk MP4 menggunakan aplikasi daring Animaker.  Dalam pelaksanaannya pada hari Sabtu 18 Desember 2021, pelatihan ini diikuti secara daring melalui ZOOM oleh 14 peserta dan 7 panitia yang terdiri dari 2 sesi, yaitu sesi pengenalan Animaker dan sesi studi kasus pembuatan iklan produk fashion. Berdasarkan hasil kuisioner saat pendaftaran, diketahui bahwa 79.3% dari 29 peserta yang mendaftar belum mengetahui cara membuat iklan animasi dan sebanyak 89.7% belum mengetahui tentang Animaker. Selain itu, 75.9% dari total peserta UMKM yang mendaftar beriklan melalui media sosial, dengan sisanya masih menggunakan brosur cetak maupun digital. Kemudian dari hasil evaluasi pelaksanaan kegiatan, didapat umpan balik yaitu 80% peserta yang hadir menyatakan mampu menerapkan Animaker secara mandiri dan pelatihan ini sangat berguna dalam mempromosikan usaha mereka nantinya

SISTEM DETEKSI PENYAKIT PENGEROPOSAN TULANG DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN REPRESENTASI CIRI DALAM RUANG EIGEN

Ada berbagai cara untuk mendeteksi penyakit osteoporosis (pengeroposan tulang). Salah satunya adalah dengan melihat gambaran osteoporosis melalui foto rontgen atau X-ray. Kemudian, dianalisis secara manual oleh pakar Rheumatologi. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat suatu sistem yang dapat mendeteksi penyakit osteoporosis pada manusia dengan menerapkan prinsip Rheumatologi. Daerah utama yang diidentifikasi adalah antara pergelangan tangan hingga jari tangan. Sistem kerja di dalam perangkat lunak ini meliputi 3 pemrosesan penting, yaitu proses pengolahan citra dasar, proses reduksi piksel, dan proses jaringan syaraf tiruan. Awalnya, citra X-ray digital (30 x 30 piksel) dilakukan pengkonversian warna dari RGB ke grayscale. Kemudian, di-thresholding dan diambil nilai gray level-nya. Nilai-nilai tersebut selanjutnya dinormalisasi ke interval [0.1, 0.9], lalu direduksi menggunakan metode PCA (Principal Component Analysis). Hasilnya dijadikan input pada proses jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk mengetahui analisis penyakit dari X-ray yang dimasukkan. Dari hasil pengujian dengan learning rate sebesar 0.7 dan momentum sebesar 0.4, sistem ini memiliki tingkat keberhasilan 73 hingga 100 persen untuk uji data non-learning, dan 100 persen untuk data learnin

Uji Validasi Algoritme Self-Organizing Map (SOM) dan K-Means untuk Pengelompokan Pegawai

Managing employee work discipline needs to be done to support the development of an organization. One way to make it easier to manage employee work discipline is to group employees based on their level of discipline. This study aims to group employees based on their level of discipline using the Self Organizing Map (SOM) and K-Means algorithm. This grouping begins with collecting employee attendance data, then processing attendance data where one of them is determining the parameters to be used, then ending by implementing the clustering algorithm using the SOM and K-Means algorithms. The results of grouping that have been obtained from the implementation of the SOM and K-Means algorithms are then validated using an internal validation test consisting of the Dunn Index, the Silhouette Index and the Connectivity Index to obtain the best number of clusters and algorithms. The results of the validation test obtained 3 best clusters for the level of discipline, namely the disciplinary cluster, the moderate cluster and the undisciplined cluster.Pengelolaan disiplin kerja pegawai perlu dilakukan untuk mendukung perkembangan suatu organisasi. Salah satu cara untuk mempermudah melakukan pengelolaan disiplin kerja pegawai adalah dengan melakukan pengelompokan pegawai berdasarkan tingkat kedisiplinannya. Penelitian ini bertujuan melakukan pengelompokan pegawai berdasarkan tingkat kedisiplinan dengan menggunakan algoritme Self Organizing Map (SOM) dan K-Means. Pengelompokan ini dimulai dengan melakukan pengumpulan data presensi pegawai, kemudian dilakukan pengolahan data presensi dimana salah satunya adalah menentukan parameter yang akan digunakan, kemudian diakhiri dengan mengimplementasikan algoritme pengelompokkannya menggunakan algoritme SOM dan K-Means. Hasil pengelompokan yang telah diperoleh dari pelaksanaan algoritme SOM dan K-Means selanjutnya dilakukan validasi dengan menggunakan uji validasi internal yang terdiri dari Indeks Dunn, Indeks Silhouette dan Indeks Connectivity untuk memperoleh jumlah cluster dan algoritme terbaik. Hasil dari uji validasi diperoleh 3 cluster terbaik untuk tingkat kedisiplinannya, yaitu cluster disiplin, cluster sedang dan cluster tidak disiplin

Analisa Performa RStudio Server Berbasis Cloud Menggunakan Elastic Stack sebagai Sistem Manajemen Metrik

Reliabilitas atau keandalan merupakan salah satu sifat penting pada sebuah server dalam melayani pengguna. Salah satu cara mengukurnya ialah dengan melakukan uji perfoma. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan RStudio Server pada infrastruktur cloud saat digunakan oleh multiuser dengan Elastic Stack sebagai sistem yang menangani pengumpulan, penyimpanan dan visualisasi data metriknya. Tahapan dimulai dengan mengumpulkan data berupa metrik sistem oleh Metricbeat, lalu diproses Logstash dan disimpan menjadi index dalam Elasticsearch, visualisasi data ditampilkan oleh Kibana. Pengujian kinerja server dilakukan dengan menjalankan script R berdurasi 2 menit dan 7 menit secara simultan. Hasil pengujian berupa catatan CPU Usage, Memory Usage dan durasi penyelesaian script selanjutnya di plotting pada R. Hasil analisa dari plotting data menunjukkan jumlah user yang dapat menggunakan Rstudio Server dengan spesifikasi 2 CPU dan RAM 4GB secara optimal ialah maksimal 2 user pada script dengan run time 2 menit dan 7 menit, lebih dari jumlah user itu akan mempengaruhi waktu proses penyelesaian script menjadi tingkat performa sedang hingga berat