SOLUSI PENCARIAN N-PUZZLE DENGAN LANGKAH OPTIMAL : SUATU APLIKASI PENDEKATAN FUNGSIONAL

This paper aims to determine a more optimal search techniques on a case study of n-puzzle problem solving. Some algorithms are in review as breadth-first search, depth-first search, hill-climbing, beam, best-first searching and optimization with A * (A-Star) search becomes case study in simulated using a functional approach. Test simulation is based on the difficulty level of the initial state that is given from the category configuration easy, medium, hard and ugly, the calculation of the amount of expansion produced by each algorithm are discussed, as well as the time profile (report-time) of the design solution in proposing, show that the search with a * optimization method gives optimum results on n-puzzle solving compared to all other algorithms. By understanding the heuristic search algorithm is expected to help resolve the problem optimally is based on the case other than a puzzle.Keywords : A Star, Heuristic, N-Puzzle, Search, functiona

Analisis Algoritma RSA Dan LSB pada One Time Password untuk Financial Technology

Financial Technology (fintech) merupakan inovasi dibidang pelayanan keuangan yang memanfaatkan teknologi untuk meningkatkan pelayanan dan mempermudah transaksi. Karena berkaitan dengan keuangan, maka keamanan dalam fintech harus kuat dan terjamin. Penyedia layanan fintech seperti GoPay, Paypro dan t-cash menggunakan One Time Password (OTP) dengan format 4 dan 6 digit bilangan acak numerik yang dikirimkan melalui SMS sebagai solusi otentikasi. Namun kode tersebut mudah terbaca sehingga rawan disalahgunakan oleh orang tidak bertanggungjawab dan dapat merugikan pengguna. Kriptografi merupakan teknik menyandikan informasi kedalam karakter tertentu dan disusun acak sehingga sulit dimengerti. RSA merupakan algoritma kriptografi yang handal karena menggunakan kunci berbeda untuk menyandikan informasi. Metode LSB merupakan teknik steganografi sederhana untuk menyembunyikan informasi ke dalam citra sehingga mempersulit informasi dapat dibaca dan disalahgunakan. Dengan menerapkan algoritma RSA dan teknik LSB maka dapat meningkatkan keamanan kode OTP, karena kode OTP yang tersembunyi didalam citra tidak dapat diketahui oleh mata manusia. Hasil dari penelitian ini, kedua algoritma tersebut melakukan keseluruhan proses sangat cepat, durasi rata-rata untuk memproses kode OTP format 4 digit yaitu 0,6738 detik, sedangkan format 6 digit sebesar 0,7005 detik. Hasil kualitas citra stego dengan pengujian MSE dan PSNR memiliki nilai rata-rata yang tinggi yaitu MSE sebesar 0,000531 dan PSNR sebesar 83,110348 dB.Financial Technology (fintech) merupakan inovasi dibidang pelayanan keuangan yang memanfaatkan teknologi untuk meningkatkan pelayanan dan mempermudah transaksi. Karena berkaitan dengan keuangan, maka keamanan dalam fintech harus kuat dan terjamin. Penyedia layanan fintech seperti GoPay, Paypro, dan T-cash menggunakan One Time Password (OTP) dengan format 4 dan 6 digit bilangan acak numerik yang dikirimkan melalui SMS sebagai solusi autentikasi. Namun kode tersebut mudah terbaca sehingga rawan disalahgunakan oleh orang tidak bertanggung jawab dan dapat merugikan pengguna. Kriptografi merupakan teknik menyandikan informasi ke dalam karakter tertentu dan disusun acak sehingga sulit dimengerti. RSA merupakan algoritma kriptografi yang andal karena menggunakan kunci berbeda untuk menyandikan informasi. Metode LSB merupakan teknik steganografi sederhana untuk menyembunyikan informasi ke dalam citra sehingga mempersulit informasi dapat dibaca dan disalahgunakan. Dengan menerapkan algoritma RSA dan teknik LSB maka dapat meningkatkan keamanan kode OTP, karena kode OTP yang tersembunyi di dalam citra tidak dapat diketahui oleh mata manusia. Hasil dari penelitian ini, kedua algoritma tersebut melakukan keseluruhan proses sangat cepat, durasi rata-rata untuk memproses kode OTP format 4 digit yaitu 0,6738 detik, sedangkan format 6 digit sebesar 0,7005 detik. Hasil kualitas citra stego dengan pengujian MSE dan PSNR memiliki nilai rata-rata yang tinggi yaitu MSE sebesar 0,000531 dan PSNR sebesar 83,110348 dB

Implicit Social Trust Dan Support Vector Regression Untuk Sistem Rekomendasi Berita

Situs berita merupakan salah satu situs yang sering diakses masyarakat karena kemampuannya dalam menyajikan informasi terkini dari berbagai topik seperti olahraga, bisnis, politik, teknologi, kesehatan dan hiburan. Masyarakat dapat mencari dan melihat berita yang sedang populer dari seluruh dunia. Di sisi lain, melimpahnya artikel berita yang tersedia dapat menyulitkan pengguna dalam menemukan artikel berita yang sesuai dengan ketertarikannya. Pemilihan artikel berita yang ditampilkan ke halaman utama pengguna menjadi penting karena dapat meningkatkan minat pengguna untuk membaca artikel berita dari situs tersebut. Selain itu, pemilihan artikel berita yang sesuai dapat meminimalisir terjadinya banjir informasi yang tidak relevan. Dalam pemilihan artikel berita dibutuhkan sistem rekomendasi yang memiliki pengetahuan mengenai ketertarikan atau relevansi pengguna akan topik berita tertentu. Pada penelitian ini, peneliti membuat sistem rekomendasi artikel berita pada New York Times berbasis implicit social trust. Social trust dihasilkan dari interaksi antara pengguna dengan teman-temannya dan bobot kepercayaan teman pengguna pada media sosial Twitter. Data yang diambil merupakan data pengguna Twitter, teman dan jumlah interaksi antar pengguna berupa retweet. Sistem ini memanfaatkan algoritma Support Vector Regression untuk memberikan estimasi penilaian pengguna terhadap suatu topik tertentu. Hasil pengolahan data dengan Support Vector Regression menunjukkan tingkat akurasi dengan MAPE sebesar 0,8243075902233644%

Algoritme Genetika untuk Desain Level Dinamis pada Game Edukasi Kebakaran Hutan

Forest fire is considered a threat with big potential in halting continuous development because of its effects on the environment. Forest fire attracts more and more attention from the local and international governments because it affects both the economy and the environment. Educating the public about forest fire can come in many ways. One of them is video game which is an interactive game with a graphical user interface. Video game is used for developing knowledge, creativity, emotion, intelligence. and moral acts, that is why video game can be used as a means for educating about forest fire. In the process of developing game, the level design is one of the important factors in determining the quality of a game. This research is using genetic algorithm as a procedural content generation method in designing a level for forest fire education game. Genetic algorithm produced optimal level design from many iterations by choosing the best candidate.Kebakaran hutan dianggap sebagai ancaman yang memiliki potensi besar dalam menghambat pembangunan yang berkelanjutan karena efeknya langsung bagi ekosistem. Kebakaran hutan semakin menarik perhatian dari pihak lokal maupun internasional karena memiliki dampak terhadap lingkungan dan ekonomi. Sosialisasi kebakaran hutan terhadap masyarakat dapat dilakukan melalui berbagai cara. Video Game adalah permainan interaktif dengan antarmuka pengguna melalui gambar yang dihasilkan oleh piranti video. Game dapat berfungsi untuk menumbuhkan pengetahuan, kreativitas, emosi, kecerdasan dan nilai-nilai sikap, oleh karena itu game dapat digunakan sebagai sarana edukasi kebakaran hutan. Dalam pembuatan game, desain level merupakan salah satu faktor utama yang menentukan kualitas gameplay dari suatu game. Penelitian ini menggunakan algoritma genetika sebagai metode Procedural Content Generation dalam desain level dari game edukasi kebakaran hutan. Metode algoritma genetika dapat menghasilkan bentuk level yang optimal dari hasil iterasi dengan memilih kandidat terbaik

ASPEK PEDAGOGIK IMPLEMENTASI TRANSLATOR NOTASI ALGORITMIK BERBASIS PARSING LL(*) DAN STRING TEMPLATE

Pengajaran pemrograman dasar pada tahun pertama, merupakan matakuliah dasar wajib bagi mahasiswa ilmu komputer. Algoritma merupakan model  untuk memecahkan masalah di bidang pemrograman yang di implementasikan dalam bahasa pemrograman. Tidak mudah bagi seseorang dalam membuat solusi dalam bentuk bahasa formal, selain pemilihan alat atau aplikasi yang tepat untuk membantunya. Paper ini hasil penelitian yang melihat aspek pedagogik dari pengajaran pemrograman dengan model notasi algoritmik yang akan menghasilkan Domain Specific Language (DSL) untuk pengajaran pemrograman dasar. Implementasi model pengajaran di wujudkan dengan metode parsing LL(*) dan string template, yang otomatis akan mentranslasikan notasi algoritmik menjadi bahasa c standar. Model notasi algoritmik yang di pilih sudah pernah diterapkan dan diajarkan di perguruan tinggi. Grammar dihasilkan dengan bantuan ANTLR dan string template, yang di sesuaikan dengan model yang di pilih. Metode eksperimen di pakai untuk mengukur apakah terdapat perbedaan mahasiswa yang menggunakan translator dengan yang tidak menggunakan translator. Hasil dari penelitian ini berupa translator yang dapat di jalankan dalam command prompt serta editor gui yang di sebut ETNA (Editor Translator Notasi Algoritmik) serta rekomendasi penggunaan alat yang tepat dalam pengajaran pemrograman dasar. Alat ini diharapkan membantu seseorang atau mahasiswa mendisain solusi dalam bentuk notasi algoritmik, tanpa memikirkan kerumitan dalam bahasa yang pakai. Kata Kunci: parsing LL(*), aspek pedagogik, translator,algoritmik,  experimental metho

Penemu Jalur Optimal Untuk Rute Jalan Dengan New Bidirectional A* Di Semarang

Lalulintas jalan merupakan masalah yang terjadi hampir di seluruh kota besar di dunia, terutama mengenai kemacetan. Untuk menangani permasalahan kmacetan dan menguraikanny merupakan tantangan tersendiri dan dengan alat bantu kemajuan teknoologi informasi dan system navigasi, nampaknya hal tersbut menjadi terobosan baru. Pencarian rute jalan sehingga didapatkan rute yang optimum diharapkan dapat membantu mengatasi dan mengurai kemacetan jalan, namun demikian seringkali juga menjadi bias  karena butuh waktu tempuh yang lebih lama. Sistem Informasi Geografis atau SIG merupakan salah satu sistem yang menunjang pengetahuan rute dari sebuah peta dan informasi suatu wilayah. Paper ini menyajikan solusi penemu atau pencari rute pada SIG dengan menerapkan teknik New Bidirectional A* atau NBA* pada SIG dapat melakukan komputasi penemu jalur optimal. Aplikasi yang dihasilkan dari teknik ini dapat menampilkan jalur optimal dari lokasi awal ke tujuan. Perbandingan hasil uji perjalanan secara langsung dengan komputasi yang di lakukan sebanyak 4 kali, teknik ini terbukti valid dan sinkron sebanyak 3 kali dan menghasilkan waktu tempuh optimal dengan nilai heuristic yang di tentukan secara statis. Kedepan penentuan fungsi heuristic secara statis perlu di buat dinamis sesuai dengan lokasi pencarian dari peta digita

Optimasi Algoritma Klasifikasi Biner dengan Tuning Parameter pada Penyakit Diabetes Mellitus

Diabetes Melitus atau yang biasanya disebut dengan penyakit kencing manis merupakan penyakit yang terjadi akibat peningkatan kadar glukosa di dalam darah terlalu tinggi. Data World Health Organization (WHO), menunjukkan Indonesia menjadi negara keempat di dunia dengan  angka penderita diabetes terbanyak dan mengalami peningkatan hingga 14 juta  orang. Peningkatan kasus penyakit Diabetes melitus ini memerlukan suatu upaya penanggulangan dan pencegahan dini terhadap penyakit Diabetes melitus. Dalam penelitian ini akan dilakukan optimasi algoritma klasifikasi biner pada penyakit diabetes melitus mulai dari observasi, visualisasi, statistic deskriptif dataset, pre-processing dataset, penentuan baseline model, tuning parameter model dan finalisasi model. Penentuan baseline model diperoleh dengan mencari nilai akurasi tertinggi dari 3 algoritma linear (Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis, K-nearest neighbor) atau 3 algoritma non- linear (Decision Tree, Naïve Bayes, Support Vector Machine) berdasarkan tuning parameternya dan yang menghasilkan akurasi optimal adalah  Algoritma Support Vector Machine, sehingga dijadikan sebagai final model dengan parameter C sebesar 47 dengan kernel rbf dihasilkan rerata akurasi sebesar 77.3% pada data training dan 74.5% pada data testing, sementara berdasarkan confusion matrix dihasilkan precision 78%, recall 83%, f1-Score 81%, error rate 25%

PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN APLIKASI PERANGKINGAN PENERIMAAN PESERTA DIDIK SMP HASANUDDIN 04 SEMARANG DENGAN PROMETHEE METHOD

Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah pengambilan keputusan untuk memilih       alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang tersedia berdasarkan  beberapa kriteria yang ditetapkan oleh si pengambil keputusan. MCDM  merupakan salah satu dari permasalahan yang rumit untuk dipecahkan dan dilakukan secara manual oleh manusia. Permasalahan MCDM yang dibahas dalam penelitian ini adalah  pengambilan  keputusan untuk menyeleksi Penerimaan Peserta  Didik  (PPD).  Metode Promethee  merupakan  salah  satu  dari  banyak solusi untuk optimalisasi permasalahan MCDM. Metode ini mampu meranking sejumlah alternatif berdasarkan banyak kriteria, sehingga menghasilkan daftar alternatif yang terurut mulai dari alternatif  terbaik hingga yang terburuk.. Dalam penelitian ini akan dibahas mengenai merancang dan membangun aplikasi yang mampu mengimplementasikan Promethee method dalam rangka melakukan proses seleksi PPD di SMP Hasanuddin 04 Semarang. Aplikasi tersebut berbasis pada aplikasi desktop dengan menggunakan bahasa Java. Metode perancangan menggunakan SDLC model iterative dengan  pendekatan berbasis obyek serta memanfaatkan bahasa pemodelan UML. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa aplikasi yang penulis buat mampu menjalankan metode promethee dengan benar dan mampu memberikan manfaat positif bagi dunia pendidikan dalam melakukan seleksi PPD khususnya  di  SMP Hasanuddin 04 Semarang. Kata kunci : MCDM, Metode Promethee, PPD, RPL berbasis Obye

DETEKSI KEDIPAN MATA DENGAN HAAR CASCADE CLASSIFIER DAN CONTOUR UNTUK PASSWORD LOGIN SISTEM

Keamanan  merupakan menjadi prioritas utama dalam era teknologi informasi, yang meliputi keamanan data, hardware atau software. Untuk menjaga keamanan diperlukan data pribadi sebagai autentifikasi dan validasi pengguna yang sah. Password merupakan data pribadi yang dimasukan pengguna secara langsung melalui keyboard. Memasukan data password melalui keyboard mudah dicuri dengan aplikasi Keylogger. Tahun 2008, 78% terdapat ancaman pencurian informasi rahasia data pengguna, dan 76% menggunakan komponen keystroke logging untuk mencuri informasi seperti akun bank online. beberapa variasi password yang dapat meminimalisir interaksi langsung pengguna dengan keyboard adalah memanfaatkan kedipan mata menjadi password. Dalam paper ini akan di pakai teknik Haar Cascade Classifier sebagai metode deteksi bagian tubuh tertentu suatu obyek, dan metode Contour sebagai deteksi kontur pada object spesifik, teknik ini dapat mendeteksi mata dan indikasi adanya kedipan, berdasarkan jarak, posisi obyek dan posisi sumber cahaya tertentu.Hasil dari penelitian yang di lakukan dengan memanfaatkan template deteksi kontur mata sempurna sebagai acuan kedipan mata. Nilai threshold juga berpengaruh pada hasil kontur yang dihasilkan dari berbagai jenis mata baik bentuk maupun warnanya. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 15 sampel password kedipan, didapatkan akurasi 71,43 %, dan pengujian keystroke dengan aplikasi keylogger, password kedipan tidak terekam dalam log file keylogger. Kata Kunci: Deteksi kedipan mata, Haar cascade Classifier, Contour, password, login sistem