Komputasi Betweenness Centrality dengan Algorithma Eksak dan Pendekatan

Betweenness merupakan ukuran centrality berdasarkan pada lintasan terpendek yang banyak digunakan dalam analisis terhadap graf yang kompleks. Solusi eksak terbaik untuk menghitung betweenness centrality adalah O(nm) untuk graf tak berbobot dan O(nm+n2 log n) untuk graf berbobot untuk jumlah vertex adalah n serta jumlah edge adalah m. Dalam dunia nyata dimana ukuran graf sangat besar perhitungan eksak akan menjadi sangat tidak fisibel. Untuk kondisi tersebut maka solusi pendekatan menjadi pilihan terbaik yang dapat dilakukan. Dalam paper ini akan dibandingkan solusi eksak dengan solusi pendekatan untuk menghitung betweennes centrality. Algoritma eksak yang digunakan adalah algoritma Brandes yang dieksekusi secara stand alone dan paralel serta algoritma pendekatan dengan teknik sampling yang adaptif untuk mengurangi secara signifikan perhitungan jumlah SSSP (single-source shortest path) untuk verteks-verteks yang mempunyai nilai centrality yang tinggi. Dari ketiga algoritma tersebut akan diberikan diskusi terkait dengan kinerja masing-masing dengan graf uji yang berbeda-beda. Untuk keperluan saat ini dan ke depan dibutuhkan algoritma dinamis dengan kompleksitas lebih baik

Implementasi Skema Tanda Tangan Practical Forward Secure Sequential Aggregate

Skema forward secure sequential aggregate (FssAgg) signature memungkinkan forward security, efisieni penyimpanan/komunikasi, serta proses pengecekan integritas dari pesan-pesan yang ditandatangani. Skema ini cocok diterapkan pada sistem aplikasi yang membutuhkan data yang banyak tetapi tidak panjang yang tidak dijaga, seperti sistem login atau sistem monitoring jarak jauh. Skema ini menggunakan sebuah kunci publik tunggal untuk memverifikasi n sekuensial tanda tangan agregat. Skema practical forward secure sequential aggregate signature harus bebas modifikasi pesan maupun tanda tangan. Operasi-operasi dalam skema ini dipecah menjadi beberapa interval, dimana setiap interval menggunakan sebuah kunci privat berbeda (namun berhubungan) untuk proses tanda tangan. Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah perangkat lunak untuk mengimplementasikanpractical forward secure sequential aggregate dengan fokus untuk mencegah adanya kecurangan (modifikasi terhadap pesan atau tandatangan) dan mendeteksi jika ada signer yang tidak memberikan tanda tangan. dalam proses verifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kemampuan sistem dalammendeteksi dan mencegah berbagai kemungkinan kecurangan atau jumlah tanda tangan yang tidak sesuai

Keputusan Pembangunan Pusat Distribusi yang Berkelanjutan dalam Rantai Pasokan

Rantai pasokan merupakan sebuah jaringan yang mengelola pengadaan bahan baku, transformasi bahan baku ke produk antara dan akhir, dan distribusi produk akhir ke pengecer atau pelanggan. Menentukan lokasi fasilitas (pusat) distribusi dalam rantai pasokan dengan kendala pemenuhan pasar memungkinkan Perusahaan lebih dekat kepada pelanggan, dan memberikan keuntungan kompetitif. Mengurangi waktu transportasi dan penggunaan minyak, biaya tenaga kerja dan peralatan merupakan faktor utama untuk membantu Perusahaan untuk mengurangi emisi karbon dan meningkatkan profitabilitas mereka. Dalam paper ini kami mengusulkan sebuah pendekatan MINLP untuk menyelesaikan model optimisasi untuk memutuskan pusat distribusi berbasis pertimbangan lingkungan

Data Mining : Masa Lalu, Sekarang, dan Masa Mendatang

Data mining telah menjadi disiplin ilmu yang dibangun dalam domain kecerdasan buatan (AI), dan rekayasa pengetahuan (KE). Data mining berakar pada machine learning dan statistika, tetapi merambah bidang lain dalam ilmu komputer dan ilmu lainnya seperti biologi, lingkungan, finansial, jaringan dan sebagainya. Data mining telah mendapatkan begitu besar perhatian pada dekade terakhir sehubungan dengan perkembangan hardware yang menyediakan kemampuan komputasi luar biasa yang memungkinkan pengolahan data besar. Tidak seperti kajian lain dalam AI dan KE, data mining dapat diperdebatkan sebagai sebuah aplikasi dibandingkan dengan sebuah teknologi, dengan demikian diharapkan akan menjadi topik yang hangat dibahas di masa mendatang, mengingat pertumbuhan data yang bersifat eksponensial. Paper ini memberikan kilas Balik perjalanan sejarah data mining, keadaan saat ini dan beberapa pandangan dan perkembangan ke depan

COMBINATION OF ACO AND PSO TO MINIMIZE MAKESPAN IN ORDERED FLOWSHOP SCHEDULING PROBLEMS

The problem of scheduling flowshop production is one of the most versatile problems and is often encountered in many industries. Effective scheduling is important because it has a significant impact on reducing costs and increasing productivity. However, solving the ordered flowshop scheduling problem with the aim of minimizing makespan requires a difficult computation known as NP-hard. This research will contribute to the application of combination ACO and PSO to minimize makespan in the ordered flowshop scheduling problem. The performance of the proposed scheduling algorithm is evaluated by testing the data set of 600 ordered flowshop scheduling problems with various combinations of job and machine size combinations. The test results show that the ACO-PSO algorithm is able to provide a better scheduling solution for the scheduling group with small dimensions, namely 76 instances from a total of 600 inctances and is not good at obtaining makespan in the scheduling group with large dimensions. The ACO-PSO algorithm uses execution time which increases as the dimension size (multiple jobs and many machines) increases in a scheduled instanc

Data Mining : Masa Lalu, Sekarang, dan Masa Mendatang

Data mining telah menjadi disiplin ilmu yang dibangun dalam domain kecerdasan buatan (AI), dan rekayasa pengetahuan (KE). Data mining berakar pada machine learning dan statistika, tetapi merambah bidang lain dalam ilmu komputer dan ilmu lainnya seperti biologi, lingkungan, finansial, jaringan dan sebagainya. Data mining telah mendapatkan begitu besar perhatian pada dekade terakhir sehubungan dengan perkembangan hardware yang menyediakan kemampuan komputasi luar biasa yang memungkinkan pengolahan data besar. Tidak seperti kajian lain dalam  AI dan KE, data mining dapat diperdebatkan sebagai sebuah aplikasi dibandingkan dengan sebuah teknologi, dengan demikian diharapkan akan menjadi topik yang hangat dibahas di masa mendatang, mengingat pertumbuhan data yang bersifat eksponensial. Paper ini memberikan kilas balik perjalanan sejarah data mining, keadaan saat ini dan beberapa pandangan dan perkembangan ke depan. Kata kunci : kecerdasan buatan, rekayasa pengetahuan, data mining, machine learnin

Enkripsi Citra Digital Menggunakan Arnold's Cat Map Dan Nonlinear Chaotic Algorithm

Dalam penelitian diusulkan algoritma enkripsi citra digital menggunakan dua buah fungsi chaos, yakni Arnold's Cat Map (ACM) dan Nonlinear Chaotic Algorithm (NCA). Hal ini dilakukan untuk mendapatkan enkripsi citra yang lebih robust. Proses enkripsi yang dilakukan meliputi pengacakan susunan pixel menggunakan Arnold's Cat Map, pengacakan nilai RGB dan pengubahan nilai dalam citra memanfaatkan bilangan acak yang dibangkitkan menggunakan Nonlinear Chaotic Algorithm (NCA). Hasil pengujian menunjukkan cipher image memiliki distribusi intensitas pixel yang uniform. Selain itu pixel-pixel yang bertetangga memiliki koefisien korelasi yang rendah, koefisien korelasi yang rendah mengindikasikan pixel yang bertetangga tidak memiliki hubungan. Sifat chaos yang sensitif terhadap kondisi awal ditunjukkan dengan cipher image yang didekripsi tidak kembali ke citra semula jika kunci yang digunakan tidak sama dengan kunci yang digunakan waktu proses enkrips

Komputasi Betweenness Centrality dengan Algorithma Eksak dan Pendekatan

Betweenness merupakan ukuran centrality berdasarkan pada lintasan terpendek yang banyak digunakan dalam analisis terhadap graf yang kompleks. Solusi eksak terbaik untuk menghitung betweenness centrality adalah O(nm) untuk graf tak berbobot dan O(nm+n2 log n) untuk graf berbobot untuk jumlah vertex adalah n serta jumlah edge adalah m. Dalam dunia nyata dimana ukuran graf sangat besar perhitungan eksak akan menjadi sangat tidak fisibel. Untuk kondisi tersebut maka solusi pendekatan menjadi pilihan terbaik yang dapat dilakukan. Dalam paper ini akan dibandingkan solusi eksak dengan solusi pendekatan untuk menghitung betweennes centrality. Algoritma eksak yang digunakan adalah algoritma Brandes yang dieksekusi secara stand alone dan paralel serta algoritma pendekatan dengan teknik sampling yang adaptif untuk mengurangi secara signifikan perhitungan jumlah SSSP (single-source shortest path)  untuk verteks-verteks yang mempunyai nilai centrality yang tinggi. Dari ketiga algoritma tersebut akan diberikan diskusi terkait dengan kinerja masing-masing dengan graf uji yang berbeda-beda. Untuk keperluan saat ini dan ke depan dibutuhkan algoritma dinamis dengan kompleksitas lebih baik

Keputusan Pembangunan Pusat Distribusi yang Berkelanjutan dalam Rantai Pasokan

Rantai pasokan merupakan sebuah jaringan yang mengelola pengadaan bahan baku, transformasi bahan baku ke produk antara dan akhir, dan distribusi produk akhir ke pengecer atau pelanggan. Menentukan lokasi fasilitas (pusat) distribusi dalam rantai pasokan dengan kendala pemenuhan pasar memungkinkan perusahaan lebih dekat kepada pelanggan, dan memberikan keuntungan kompetitif. Mengurangi waktu transportasi dan penggunaan minyak, biaya tenaga kerja dan peralatan merupakan faktor utama untuk membantu perusahaan untuk mengurangi emisi karbon dan meningkatkan profitabilitas mereka. Dalam paper ini kami mengusulkan sebuah pendekatan MINLP untuk menyelesaikan model optimisasi untuk memutuskan pusat distribusi berbasis pertimbangan lingkungan. Kata kunci : rantai pasokan, pusat distribusi, keberlanjutan, MINLP, modelin

PERSAMAAN PERSEPSI PENGISIAN BKD BERBASIS SISTER BAGI DOSEN PTS DI SUMATERA UTARA

Abstrak: Pengisian Beban Kerja Dosen (BKD) dan pemeriksaan Laporan Kinerja Dosen (LKD) oleh asesor menggunakan Sistem Informasi Sumberdaya Terintegrasi (SISTER) merupakan langkah tepat. Hal tersebut dapat menghemat waktu dan proses pelaporan lebih fleksibel. Pemahaman yang berbeda terhadap undang-undang serta peraturan turunan yang mengatur pengisian BKD dan Panduan Operasional BKD 2021 sering mengakibatkan kesalahan atau persepsi berbeda dalam mengisi setiap butir kegiatan. Untuk itu, perlu penyuluhan atau pelatihan dan berbagi pengalaman yang dilakukan secara daring. Tujuan dari kegiatan ini adalah menjelaskian secara rinci dan tahap demi tahap pengisian BKD berbasis SISTER. Kegiatan pelatihan telah dilaksanakan pada hari Sabtu tanggal 26 Februari 2022 diikuti oleh dosen-dosen di Sumatera Utara dan dari provinsi lain seperti Sulawesi Selatan, Sulawesi Utara dan Sulawesi Tengah. Antusiasme yang diberikan peserta dalam seluruh kegiatan pelatihan, hasil pengujian terhadap pemahaman materi serta jajak pendapat yang dilakukan setelah pelatihan menunjukkan bahwa kegiatan ini sangat bermanfaat. 99,1% dari 116 peserta menyatakan penyelenggaraan pelatihan memenuhi harapan mereka.Abstract: Filling in the Lecturer Workload (BKD) and checking the Lecturer Performance Report (LKD) by assessors using the Integrated Resource Information System (SISTER) is the right step. This saves time and makes the reporting process more flexible. Different understandings of the laws and derivative regulations governing the filling of the BKD and the 2021 BKD Operational Guide often result in errors or different perceptions in filling out each item of activities. For that, it is necessary to provide counseling or training and share experiences that are carried out online. The purpose of this activity is to explain in detail and step by step filling out the SISTER-based BKD. The training activity was carried out on Saturday, February 26, 2022, attended by lecturers from North Sumatra and other provinces such as South Sulawesi, North Sulawesi, Central Sulawesi and Papua. The enthusiasm given by participants in all training activities, testing results for material understanding and polling conducted after the training showed that this activity was very useful. 99.1% of 116 participants stated that the training implementation met their expectations