Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Bank Perkreditan Rakyat (BPR) sebagai salah satu pemain terbesar dalam bisnis keuangan mikro di Indonesia telah meningkatkan penggunaan Sistem Informasi/Teknologi Informasi (SI/TI) untuk mendukung bisnis mereka. Namun, hanya sedikit dari mereka yang menyadari isu-isu seputar investasi TI. Ada kekhawatiran tentang tidak tersedianya sumber daya yang cukup untuk membeli, memelihara, dan mengamankan SI/TI mereka sendiri. Di sisi lain, investasi yang besar diperlukan dan akhirnya menjadi momok bagi BPR yang paling menerapkan SI/TI untuk mendukung pengembangan bisnis mereka. Penelitian ini menganalisis nilai ekonomi dari penerapan komputasi awan di BPR. Analisis dilakukan, pertama dengan mengidentifikasi dan mengukur relevansi manfaat SI/TI menggunakan Ranti?s IS/IT Generic Business Values dan kedua dengan menempatkan nilai-nilai yang diukur atau manfaat pada metode Economic Value Added (EVA), untuk melakukan analisis keuangan. Komputasi awan mampu memberikan solusi bagi masalah yang dihadapi oleh BPR seperti dapat dilihat dari nilai EVA positif. Oleh karena itu, komputasi awan merupakan pendekatan yang berharga bagi BPR untuk bergerak maju. Resiko investasi SI/TI dapat ditransfer ke penyedia komputasi awan, dengan kata lain, tidak ada waktu untuk berpikir tentang teknologi usang sebelum Return of Investment (ROI) tercapai.

---

AbstractBank Perkreditan Rakyat (BPR) as one of the biggest players in Indonesia?s microfinance business has increased their use of Information Systems/Information Technology (IS/IT) to support their business. However, only few of them are aware of issues around IT investment. There are concerns about the unavailability of sufficient resource to purchase, maintain, and secure their own IS/IT. On the other hand, a large investment is needed and it eventually becomes the scourge for most rural banks to apply IS/IT to support their business development. This research analyzes the economic value of implementing cloud computing in BPR. Analysis is done, firstly by identifying and quantifying the relevant IS/IT benefits using Ranti?s IS/IT Generic Business Values and, secondly by putting the quantified values or benefits into Economic Value Added (EVA) method to do the financial analysis. Cloud computing is able to provide solutions for problems faced by BPR as can be seen from the positive EVA value. Hence, the cloud computing is a valuable approach for BPR to move forward. IS/IT investment risk can be transferred to cloud computing providers, in other words, there is no time to think about outdated technology before Return of Investment (ROI) is achieved."

"Industri perbankan di Indonesia saat ini belum mengadopsi layanan cloud computing akibat dari peraturan Bank Indonesia dan Pemerintah. Penelitian ini bertujuan menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi perusahaan perbankan untuk mengadopsi layanan cloud computing dilihat dari konteks technology, environtment, dan organization. Analisis ini menggunakan kerangka TOE (Technology-Organization-Environtment), teori DOI (Diffusion of Innovation), dan metoda PLS (Partial Least Square). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor technology tidak berpengaruh signifikan bagi perusahaan perbankan untuk mengadopsi cloud computing, namun faktor organization dan environtment berpengaruh signifikan bagi perusahaan perbankan dalam mengadopsi cloud computing, dimana model yang dihasilkan dalam penelitian ini cukup kuat (moderate) sebesar 36.1 %.

---

The banking industry in Indonesia has yet to adopt cloud computing services as a result of the regulation of Bank Indonesia and the Government. This study aims to explain the factors that affect the banking companies to adopt cloud computing services viewed from the context of technology, environtment, and organization. This analysis uses a framework TOE (Technology-Organization-Environment), the theory DOI (Diffusion of Innovation), and the method of PLS (Partial Least Square).

These results indicate that the technology factors had no significant effect for banking companies to adopt cloud computing, but the organization and environtment influential factors significant for the banking companies to adopt cloud computing, where the model is produced in this study is quite strong (moderate) of 36.1%."

"Teknologi Cloud Computing merupakan tren teknologi informasi saat ini yang memanfaatkan jaringan internet untuk penyediaan akses ke berbagai layanan TI. Teknologi ini diprediksikan akan semakin berkembang karena layanan cloud menawarkan berbagai keunggulan seperti efektivitas biaya, fleksibilitas layanan, kemudahan akses, kecepatan proses komputasi dan lain-lain. Terdapat juga faktor-faktor yang menjadi penghambat untuk adopsi cloud seperti faktor keamanan dan privasi data, lambatnya akses internet, proses migrasi yang rumit, dan lain-lain. Berbagai faktor tersebut menjadi pertimbangan organisasi untuk melihat benefit yang diperoleh jika adopsi layanan cloud dilakukan. Karya akhir ini akan mengidentifikasikan prioritas dari faktor-faktor seperti efektifitas biaya, efektivifitas keamanan, kebutuhan organisasi, koneksi internet, reliabilitas, dan kepercayaan terhadap provider dalam kaitan dengan adopsi layanan cloud computing di organisasi, serta identifikasi model layanan cloud computing yang paling sesuai untuk organisasi.Penelitian ini mengumpulkan data dari organisasi dengan metode survey. Organisasi dipilih dengan cara purposive sampling dengan menyebarkan kuesioner yang diisi oleh staf yang kompeten/ahli dengan masalah cloud computing atau bertanggungjawab terhadap infrastruktur TI di organisasi. Data primer yang dikumpulkan selanjutnya diolah dengan metode Analytic Hierarchy Process. Hasilnya adalah bahwa urutan prioritas dari faktor-faktor yang berpengaruh dalam adopsi layanan cloud computing di organisasi adalah faktor keandalan/reliability (0.237), faktor keamanan/security (0.224) dan faktor koneksi internet (0.175). Untuk model layanan cloud yang paling sesuai untuk organisasi, urutannya adalah layanan Infrastruktur (0.557), layanan Aplikasi (0.246) dan layanan Platform (0.196).

---

Cloud Computing technology is a recent information technology trends that utilize the Internet connections to provide access to a range of IT services. This technology is expected to further evolve as cloud services offer many advantages such as cost effectiveness, service flexibility, ease of access, swift computing process, etc. There are also some factors listed as an obstacle in cloud computing adoption such as security concern, data privacy, slow internet access, migration process, etc. These various factors will be considered by organization to analyze the benefits obtained if cloud service adoption is performed. This thesis will identify the priority of factors such as cost effectiveness, security effectiveness, organization needs, internet connection, reliability, and trust in cloud provider in influencing cloud service adoption in organizations and also identifying cloud service model that most suited with organizations.

This study collects data from organizations using survey methods. Organizations selected by purposive sampling in which questionnaires filled out by competent staff or cloud computing experts in organization or staff that responsible for IT infrastructure. Primary data collected then processed using Analytic Hierarchy Process. This resulting prioritization of factors that influencing adoption of cloud services in the organization which are : Reliability factor (0.237), Security factor (0.224) and Internet connection factor (0.175). In determining cloud service model that suited with organization needs, the priority order are : Infrastructure services (0.557), Application services (0.246) and Platform services (0.196)."

"Aplikasi cloud Point of Sale (POS) merupakan teknologi yang terlibat dalam melakukan pencatatan penjualan, pembayaran, serta proses yang berkaitan di dalamnya dengan memanfaatkan penyimpanan data di internet. Kegunaan dari aplikasi cloud POS memberikan manfaat yang cukup besar bagi Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) dalam menjalankan usahanya. Dengan mengintegrasikan teori technology affordance dan teori Unified Theory of Acceptance and Use of The Technology 2 (UTAUT2), penelitian ini mengidentifikasi faktor-faktor technology affordance dari aplikasi cloud POS dan faktor-faktor yang memengaruhi intensi penggunaan aplikasi cloud POS pada pelaku UMKM. Penelitian ini dilakukan dengan mixed-method. Penelitian kualitatif dilakukan dengan melakukan wawancara bersama 10 narasumber pelaku UMKM yang telah menggunakan aplikasi cloud POS. Pengolahan data kualitatif dilakukan dengan menggunakan grounded theory. Kemudian, dilanjutkan dengan penelitian kuantitatif dilakukan dengan menyebarkan kuesioner online dengan 243 responden pelaku UMKM yang telah menggunakan aplikasi cloud POS dan diolah dengan metode Structural Equation Model Partial Least Square (PLS-SEM). Penelitian ini berhasil mengidentifikasi technology affordance aplikasi cloud POS berupa monitorability, recordability, transactionability, decision supportability, dan accessibility. Melalui uji PLS-SEM, penelitian ini menunjukkan jika performance expectancy, effort expectancy, facilitating condition, social influence, dan price value memengaruhi intention to adopt. Selain itu, ditemukan juga bahwa pelaku UMKM di Indonesia masih kurang sadar terkait adanya risiko dari penggunaan teknologi cloud.

---

Cloud Point of Sale (POS) application is a technology that is involved in recording sales, payments, and processes related to it by utilizing data storage on the internet. The use of the cloud POS application provides considerable benefits for Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) in running their business. By integrating technology affordance and Unified Theory of Acceptance and Use of The Technology 2 (UTAUT2), this study identifies the technology affordance factors of the cloud POS application and the factors that influence the intention to use the cloud POS application among MSME actors. This research was conducted with mixed-methods. Qualitative research was conducted by interviewing 10 MSME actors who have used the cloud POS application. Qualitative data processing is done by using grounded theory. Then, it was followed by quantitative research conducted by distributing online questionnaires with 243 MSME respondents who had used the cloud POS application and processed it using the Structural Equation Model Partial Least Square (PLS-SEM) method. This research successfully identifies the technology affordance of the cloud POS application in the form of monitorability, recordability, transactionability, decision supportability, and accessibility. Through the PLS-SEM test, this research shows that performance expectancy, effort expectancy, facilitating condition, social influence, and price value affect the intention to adopt. In addition, it was also found that MSME actors in Indonesia are still not aware of the risks associated with using cloud technology."

"ABSTRAKPemanfaatan Teknologi Informasi dalam sebuah organisasi merupakan sebuah alat penting dalam mencapai tujuan bisnis organisasi tersebut. Salah satu teknologi yang dapat mencapai tujuan tersebut adalah cloud computing, yang memungkinkan layanan dapat diakses dari mana saja secara nyaman. Cloud computing juga dapat memungkinkan akses terhadap layanan jaringan bersama dari suatu sumber daya komputasi yang telah dikonfigurasi.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kesesuaian Kementerian Luar Negeri RI dalam mengadopsi cloud computing dengan menggunakan pemodelan Misra Mondal Model dan menentukan tipe cloud deployment yang tepat menggunakan pendekatan AHP (Analytic Hierarchy Process) serta kriteria yang ditentukan berdasarkan analisa BCOR (Benefit, Cost, Opportunity, Risk). Dalam penelitian ini dilakukan wawancara, penyebaran kuesioner dan juga studi literatur untuk metode pengumpulan datanya.Hasil dari penelitian ini yaitu organisasi Kementerian Luar Negeri berada di range yang dapat dimungkinkan untuk mengadopsi teknologi cloud. Sedangkan hasil penelitian untuk tipe deployment yang paling sesuai di Kementerian Luar Negeri adalah tipe deployment private cloud.

---

ABSTRACTThe use of information technology in an organization is an important tool to achieve the business goals of the organization. One of the technology that can be used for that purpose is cloud computing which enable some services could comfortably accessed anywhere. Cloud computing also enabling access to the shared network in some computing resource that have been configured.The purpose of this research are to identify the suitability of cloud computing adoption by using Misra Mondal model and to select the most suitable cloud deployment type by using AHP (Analytic Hierarchy Process) and the specified criteria by using BCOR (Benefit, Cost, Opportunity, Risk) Analysis. On this research, the data collection method are interviews, questionnaires, and also study the literature.The results from this research is that Ministry of Foreign Affairs on the range which cloud computing technology could be possible to adopt. While the other results of this research in the Ministry of Foreign Affairs for the most appropriate type of cloud deployment type is private cloud type."

"Data kehadiran adalah data yang penting baik di lingkup sekolah, universitas, maupun perkantoran untuk karyawan. Presensi yang berupa tandatangan dapat dipalsukan oleh siapa saja dan kapan saja. Sehingga dibutuhkan sebuah perangkat yang dapat mempermudah proses absensi sekaligus mendeteksi keterlambatan siswa/pegawai sebelum memasuki ruangan. Skripsi ini mengembangkan Smart Presence System berbasis Face Recognition dengan machine learning yang dirancang dengan komputasi pada awan (Cloud Computing) dan komputasi pada sebuah node/titik (Fog Computing). Skripsi ini melakukan perbandingan performa Smart Presence System yang dibangun dengan Cloud Computing menggunakan layanan AWS Face Rekognition dan Fog Computing yang ditulis menggunakan bahasa Python dengan library OpenCV yang menggunakan perangkat Raspberry Pi sebagai titik komputasi. Penulis telah melakukan pengujian perbandingan waktu komputasi, penggunaan memori, serta penggunaan biaya antara Cloud Computing dan Fog Computing. Pengujian waktu komputasi dilakukan dengan menggeser router/titik uji sejauh 3 meter, 5 meter dan 7 meter dari sensor kamera. Pengujian waktu komputasi pada Cloud Computing didpat sebesar 11.02 detik, 2.99 detik dan 3.02 detik dengan total penggunaan memori sebesar 0.0042 MB dan total biaya yang diperlukan untuk membangun rancangan Cloud Computing sebesar Rp2.819.516 dalam penggunaan 12 bulan. Dan rata-rata waktu untuk komputasi pada fog sebesar 0.723 detik, 0.99 detik, 1.94 detik dengan total penggunaan memori sebesar 540MB dan total biaya untuk membangun rancangan ini sebesar Rp2.220.00 dalam penggunaan 12 bulan.

---

Attendance document is an important thing in schools, universities, and offices for employees. Attendance is usually done by giving a signature on a piece of paper, and it can be forged by anyone. In school, attendance is usually done manually by the teacher and it takes time. So we need a device that can simplify the attendance process and can not be forged. This thesis has developed a Smart Presence System with machine learing designed with Cloud Computing and Fog Computing. This Thesis compared the performance of The Smart Presence System that built with Cloud Computing using AWS Rekognition and Fog Computing that built in Raspberry pi and written in python and library Opencv. The author has tested the comparison of Cloud Computing and Fog Computing in Computing Time, Memory usage and Cost. Computing time testing is done by shifting the router/test point as far as 3 meters, 5 meters, and 7 meters. The computing time on Cloud Computing were 11.02s, 2.99s, and 3.02s with total memory usage of 0.0042MB and the total cost is Rp.2.819.516 in 12 months of use. And The computing time on Fog Computing were o.72s, 0.99s, and 1.94s with the total memory usage of 540MB and the total cost to build this architecture is Rp2.220.000 in 12 months of use."

"Dalam era revolusi industri 4.0, integrasi teknologi menjadi kunci untuk meningkatkan produktivitas di sektor manufaktur. Dalam konteks ini, penggunaan Cloud Computing, Internet of Things (IoT), dan Machine Learning (ML) memainkan peran penting. IoT dan Cloud Computing digunakan untuk mengelola proses pengumpulan dan pengolahan data, terutama dari sensor mesin. Data ini kemudian dapat digunakan untuk pelatihan model ML, khususnya dalam kasus Predictive Maintenance. Predictive Maintenance bertujuan untuk memprediksi kapan suatu mesin memerlukan perawatan. Dalam penelitian sebelumnya, pendekatan masalah hanya memilih satu metode (klasifikasi atau regresi). Oleh karena itu, penelitian ini menciptakan metode Predictive Maintenance yang menggabungkan keduanya. Model yang dikembangkan menggunakan dua jenis pendekatan: Random Forest Tree untuk klasifikasi dan LSTM (Long Short-Term Memory) dengan Fully Connected layer untuk prediksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang menggunakan LSTM untuk klasifikasi dan regresi mencapai akurasi 100%. Diikuti dengan hasil recall, precission, dan F-1 score yang mencapai 1.00. Oleh karena itu, LSTM dapat dianggap sebagai algoritma terbaik untuk Predictive Maintenance dalam industri manufaktur.

---

In the era of the 4th industrial revolution, technology integration is key to improving productivity in the manufacturing sector. In this context, the use of Cloud Computing, Internet of Things (IoT), and Machine Learning (ML) plays a crucial role. IoT and Cloud Computing are used to manage the process of data collection and processing, especially from machine sensors. This data can then be used for ML model training, particularly in the case of Predictive Maintenance. Predictive Maintenance aims to predict when a machine requires maintenance. In previous research, the problem approach often involved choosing only one method (classification or regression). Therefore, this study created a Predictive Maintenance method that combines both approaches. The developed model uses two types of approaches: Random Forest Tree for classification and LSTM (Long Short-Term Memory) with a Fully Connected layer for prediction. Test results show that the model using LSTM for both classification and regression achieves 100% accuracy. Additionally, the recall, precision, and F-1 score results also reach 1.00. Therefore, LSTM can be considered the best algorithm for Predictive Maintenance in the manufacturing industry."

"SIMPLE-O merupakan sistem penilaian esai otomatis berbasis LSA. Tesis ini membahas tentang rancang bangun arsitektur parallel yang mungkin diaplikasikan pada SIMPLE-O. Paralelisasi SIMPLE-O akan dilakukan dalam 2 tingkat, tingkat pertama dengan membuat cluster yang hemat energi, dan tingkat kedua adalah paralelisasi algoritma SVD. Paralelisasi algoritma SVD akan dilakukan pada 3 platform, yaitu: GPGPU, APU, CPU, dan dengan 3 jenis algoritma, algoritma numerik Golub-Kahan-Reinsch, algoritma eksak Hestenes-Jacobi dan prediksi nilai singular berbasis norm. Algoritma pendekatan berbasis norm pada platform GPU mampu meningkatkan kecepatan 5.8 kali lipat dari sistem awal dengan mempertahankan korelasi hasil penilaian hingga 0.928.

---

SIMPLE-O is an LSA based automatic essay grader. This tesis proposes several parallel computing architecture for SIMPLE-O. SIMPLE-O parallelization will be done in 2 level. First level is done by building a low power cluster and the second level is at the SVD algorithm level. Parallel SVD architecture will be implemented in 3 platform: GPGPU, APU, CPU with 3 algorithm, numeric based Golub-Kahan-Reinsch, Hestenes-Jacobi exact algorithm and singular value prediction based on norm. The proposed algorithm, Norm Based Approximation gains up to 5.8 times calculation speed of the original system while maintaining 0.928 correlation against reference algorithm."

"Cloud computing adalah teknologi baru hasil pengembangan dari sistem berbasis Internet dengan sumber daya komputasi dalam skala besar yang disediakan melalui Internet untuk pengguna. Aplikasi multimedia pada cloud membutuhkan Quality of Service (QoS) seperti bandwidth, delay, dan lain-lain. Penyediaan QoS merupakan tantangan pada multimedia cloud computing. Penelitian ini mengusulkan sistem QoS MEC, sebuah sistem QoS cloud computing dengan kombinasi teknologi Hadoop dan metode Load Balancing berbasis Eucalyptus untuk aplikasi multimedia. Hadoop merupakan platform yang bersifat open source digunakan untuk data berukuran besar yang diproses secara terdistribusi dan paralel. Load balancing merupakan metode untuk membagi beban kerja server. Hasil pengujian menunjukkan bahwa terjadi percepatan response time dan peningkatan throughput, terbesar terjadi pada saat jumlah koneksi per detik 5000. Persentase percepatan response time video ukuran 58,4 MB, adalah 20,42 %; video ukuran 137 MB, adalah 21,36%; video ukuran 249 MB, adalah 21,51%. Persentase peningkatan throughput video ukuran 58,4 MB, adalah 12,52%; video ukuran 137 MB, adalah 13,39%; video ukuran 249 MB, adalah 14,09%.

---

Cloud computing is a new technology development results of Internet-based systems with computing resources on a large scale are provided via the Internet to the user. Multimedia application in the cloud requires Quality of Service (QoS) such as bandwidth, delay, and others. Provision of QoS is a challenge on a multimedia cloud computing.

This research proposed a QoS MEC system, a QoS cloud computing system with technology combination of Hadoop and Load Balancing method based Eucalyptus for multimedia applications. Hadoop is an open source platform which is used for large data that is distributed and processed in parallel. Load balancing is a method to divide the workload of the server.

The test results show that there is accelerated response time and increased throughput and largest occurred when the number of simultaneous access is 5000. Percentage of acceleration response time for video size of 58.4 MB is 20.42%; video size of 137 MB is 21,36%; and video size of 249 MB is 21,51%. The increased percentage of throughput for video size of 58.4 MB is 12,52%; video size of 137 MB is 13,39%; and video size of 249 MB is 14,09%."