Peran Framework ITIL V3 Mengukur Kualitas Layanan TI (Studi Kasus : Perpustakaan UAJY)

Pemberian pelayanan kepada pelanggan dapat dilakukan dengan memanfaatkan kemajuan teknologi informasi. Hal ini bertujuan untuk memberikan kepuasan kepada pelanggan. Salah satu organisasi yang berhubungan dengan bagian pelayanan adalah perpustakaan. Studi kasus dalam paper ini dilakukan pada perpustakaan Universitas Atma Jaya Yogjakarta (UAJY). Perpustakaan Universitas Atma Jaya Yogjakarta telah memanfaatkan kemajuan teknologi untuk meningkatkan pelayanan terhadap pengunjung. Kemajuan teknologi juga dimanfaatkan oleh staf perpustakaan Universitas Atma Jaya Yogjakarta untuk proses monotoring dan evaluasi. Oleh karena itu penulis ingin mengukur kualitas layanan teknologi informasi di perpustakaan Universitas Atma Jaya Yogjakarta. Tujuan yang ingin dicapai adalah mengetahui kualitas layanan teknologi informasi pada perpustakaan Universitas Atma Jaya Yogjakarta melalui pemberian level  dari level 0 hingga level 5. Penulis melakukan proses pengukuran kualitas layanan teknologi informasi mengunakan framework Information Technology Infrastructure Library (ITIL) V3. Hal ini dikarenakan framework ITIL memiliki manfaat dan kelebihan dalam melakukan proses pengukuran tingkat kualitas layanan teknologi informasi. Teknik pengumpulan data menggunakan kuisoner. Berdasarkan pengukuran tingkat kualitas layanan teknologi informasi menggunakan framework ITIL V3, layanan teknologi informasi pada perpustakaan Universitas Atma Jaya Yogjakarta masuk pada level 3 yaitu, prosedur dan instruksi pekerjaan telah distandarisasikan dan didokumentasikan

Kombinasi Crossover dan Mutasi Terbaik pada Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Mata Kuliah

Pada proses penerapanya algoritma Genetika mempunyai operator  crossover dan mutasi. Operator crossover mempunyai beberapa jenis dan operator mutasi dilakukan menurut besar probabilitasnya. Penggunaan crossover dan besar probabilitas menjadi salah satu masalah dalam penerapan algoritma Genetika karena dalam pemilihanya ditentukan secara random. Tujuan penelitian ini untuk mencari kombinasi paling baik pada jenis crossover dan besar probabilitas mutasi dalam memecahkan masalah penjadwalan. Kombinasi terbaik adalah kombinasi yang paling banyak menghasilkan hasil optimal. Algoritma Genetika diterapkan dalam permasalahan penjadwalan mata kuliah, kemudian hasil penerapanya dianalisis berdasarkan jenis mutasi dan besar probabilitas yang digunakan. Hasilnya dari semua kombinasi operator yang telah diuji coba untuk menyelesaikan masalah yang sama, ada satu kombinasi operator crossover dan mutasi yang memiliki rata-rata hasil terbaik yaitu kombinasi antara jenis crossover dua-titik dengan besar probabilitas mutasi 3%

Influence Distribution Training Data on Performance Supervised Machine Learning Algorithms

Almost all fields of life need Banknote. Even particular fields of life require banknotes in large quantities such as banks, transportation companies, and casinos. Therefore Banknotes are an essential component in carrying out all activities every day, especially those related to finance. Through technological advancements such as scanners and copy machine, it can provide the opportunity for anyone to commit a crime. The crime is like a counterfeit banknote. Many people still find it difficult to distinguish between a genuine banknote ad counterfeit Banknote, that is because counterfeit Banknote produced have a high degree of resemblance to the genuine Banknote. Based on that background, authors want to do a classification process to distinguish between genuine Banknote and counterfeit Banknote. The classification process use methods Supervised Learning and compares the level of accuracy based on the distribution of training data. The methods of supervised Learning used are Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), and Naïve Bayes. K-NN method is a method that has the highest specificity, sensitivity, and accuracy of the three methods used by the authors both in the training data of 30%, 50%, and 80%. Where in the training data 30% and 50% value specificity: 0.99, sensitivity: 1.00, accuracy: 0.99. While the 80% training data value specificity: 1.00, sensitivity: 1.00, accuracy: 1.00. This means that the distribution of training data influences the performance of the Supervised Machine Learning algorithm. In the KNN method, the greater the training data, the better the accuracy

Identification the Maturity Level of Carica Papaya Using the K-Nearest Neighbor

The agricultural sector plays an essential role in economic growth in Indonesia. It can see from the grouping of economic activities. In the grouping of economic activities, the agricultural sector is classified in the primary sector. Determination of proper maturity at harvest is essential to get good quality fruit. Overripe fruits tend to be softer and more chewy and produce a bland taste. This research aims to assist papaya farmers in recognizing the maturity level of papaya so that they can effectively determine the maturity level of the papaya fruit. The method used in this research is the K-Nearest Neighbor method. The success rate of identification of papaya fruit maturity obtained using the K-Nearest Neighbor learning method with a success rate of 100%. From the identification results obtained, produce two outputs that are 100% unripe and 100% ripe

SEGMENTASI CITRA MEDIS MENGGUNAKAN LATTICE BOLTZMANN dan FUZZY CLUSTERING BERBASIS KOMPUTASI PARALLEL GPU CUDA

Melalui alat-alat kesehata seperti CT-scan, X-ray, dan MRI para tenaga medis dapat melihat organ bagian dalam tubuh manusia. Konsep dasar alat-alat kesehatan tersebut menerapkan konsep segmentasi. Telah banyak metode yang dikembangkan oleh para ahli untuk melakukan proses segmentasi salah satunya adalah metode Level Set. Kelemahan dari metode ini adalah membutuhkan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk mempercepat waktu komputasi dengan memanfaatkan GPU CUDA. Penulis menggunakan model matematika berupa PDE. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Lattice Boltzmann dan Fuzzy clustering yang diusulkan oleh Balla-Arabé dkk. Hasil dalam penelitian ini menunjukkan bahwa komputer uji pertama dapat mempercepat waktu komputasi dari 8.74 kali hingga 10.36 kali. Sementara komputer uji dua dapat mempercepat waktu komputasi dari 30.08 kali hingga 39.22 kali. Tingkat kemiripan hasil segmentasi citra dalam penelitian ini dengan penelitian sebelumnya memiliki kemiripan yang bagus. Hal ini dapat dilihat dari perbandingan kontur hasil segmentasi dengan data benchmark

MAGNIFIKASI PERBAIKAN CITRA DIGITAL DENGAN METODE INTERPOLASI BICUBIC BASIS SPLINE BERBASIS PEMPROGRAMAN PARALEL

Proses magnifikasi merupakan suatu proses perbesaran pada citra digital. Dalam melakukan proses magnifikasi sering terdapat kabur dan bayangan serta efek kotak-kotak pada hasil citranya. Metode yang digunakan untuk proses magnifikasi citra digital dalam penelitian ini adalah metode interpolasi bicubic basis spline. Pada metode bicubic basis spline menggunakan 4x4 piksel tetangga terdekat dari citra yang hendak dimagnifikasi. Tujuan penulis menggunakan metode interpolasi bicubic basis spline agar mendapatkan tepi-tepi citra hasil yang lebih halus. Selain itu penulis juga menggunakan metode interpolasi nearest neighbor dan metode interpolasi bilinear. Dalam penelitian ini penulis ingin mempercepat lagi proses magnifiksi, oleh karena itu penulis menggunakan GPU CUDA untuk mempercepat proses magnifikasi tersebut. Hasil penelitian menggunakan GPU CUDA dapat mempercepat proses magnifikasi 16-20 kali dengan menggunakan metode bicubic basis spline, 10-23 kali dengan menggunakan metode bilinear dan 44-51 kali dengan menggunakan metode nearest neighbor. Penerapan GPU CUDA dalam proses magnifikasi ini tidak mempengarui kualitas pada citra hasil. Pengukuran kualitas citra dilakukan dengan menghitung nilai MSE dan PSNR untuk masing-masing metode. Dimana semakin rendah nilai MSE maka semakin baik kualitas citranya dan sebaliknya semakin tinggi nilai PSNR maka semakin baik kualitas citranya

Medical Image Segmentation Using a Combination of Lattice Boltzmann Method and Fuzzy Clustering Based on GPU CUDA Parallel Processing

The rapid development of computer technology has had a significant influence on advances in medical science. This development concerns segmenting medical images that can be used to help doctors diagnose patient diseases. The boundary between objects contained in an image is captured using the level set function. The equation of the level set function is solved numerically by combining the Lattice Boltzmann (LBM) method and fuzzy clustering. Parallel processing using a graphical processing unit (GPU) accelerates the execution of the segmentation process. The results showed that image segmentation with a relatively large size could be done quickly. The use of parallel programming with the GPU can accelerate up to 39.22 times compared to the speed of serial programming with the CPU. In addition, the comparisons with other research and benchmark data show consistent results