Plagiarisme merupakan isu yang santer berkembang khususnya di Perguruan Tinggi. Perpustakaan di Fasilkom UPN “Veteran” Jawa Timur telah memiliki sistem pencatatan skripsi mahasiswa yang bernama E-Read, seringkali mahasiswa yang akan menempuh skripsi akan mencari ide topik dan literatur pada perpustakaan. Untuk meminimalkan kemungkinan terjadinya plagiasi maka sistem E-Read dilengkapi dengan fitur plagiarsm checker yang dibangun pada penelitian ini. Plagiarsm Checker dibuat melalui tahapan pengembangan terstruktur menggunakan metode Waterfall yang terdiri dari analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Algoritma Jaro Winkler dipilih untuk mendeteksi similaritas dokumen abstrak calon skripsi dengan abstrak-abstrak yang telah tersimpan pada basis data E-Read karena berdasarkan penelitian terdahulu dinyatakan memiliki akurasi yang baik dan waktu komputasi yang cepat. Berdasarkan pengujian terhadap akurasi sistem, maka didapatkan plagiarsm checker yang dibangun memiliki akurasi 40% jika dibandingkan dengan pendapat ahli, nilai presisi 33,3%, recall 100%, dan F-Measure 35%. Selain itu berdasarkan analisis terhadap proses komputasi algoritma Jaro Winkler maka didapatkan bahwa algoritma ini berfokus pada pencarian kesamaan karakter sesuai range uji yang ditentukan, hal ini berarti bahwa algoritma ini belum memiliki mekanisme pengecekan makna kata yang seharusnya diperlukan dalam sistem pengecekan plagiasi  dokumen.  Melalui penelitian ini, mahasiswa dapat melakukan pengecekan awal abstrak dari calon skripsinya untuk meminimalkan terjadinya plagiasi.

No abstract

Pattern classification is one of the relevant problems in Artificial Intelligence. Neural networks have been studied as one of the most successful methods for pattern classification. Classical perceptron can only solve linear classification problems. Morphological Neural Networks (MNN) is an alternative way to solve classification problems in the form of linear and nonlinear. Dendrite Morphological Neural Networks (DMNN) is introduced as an improved method of classical MNN. The important problem that occurs in the DMNN training algorithm is to cluster objects with hyper boxes and classify each in the corresponding class. This paper presents the proposed training algorithm using K-medoids clustering algorithm to create the hyper boxes in the dimensional space. Kmedoids is better than other clustering methods in execution time and not sensitive to outliers. The implementation of the proposed algorithm will be involved in various simulations using artificial data sets and compared with other methods to evaluate the performance of this method in future work.

No abstract

PPTP (Point-to-Point Tunneling Protocol) is a network protocol used in the implementation of Virtual Private Networks (VPN). PPTP uses a client-server design that operates at Layer 2 of the OSI model. Network administrators require the existence of performance testing Point to point protocol and VPN network topology; this can be done with the result of simulation of computer networks. This research will discuss about the level of performance and security of PPTP to sniffing in VPN network. Simulations were performed with an average file packet delivery scenario of 500 MB. Graphical Network Simulator-3 (GNS3) is a network software emulator. This allows a combination of virtual and real devices, used to simulate complex networks. The simulation will be done using a VPN network and not using VPN by using GNS3 network simulation tool. Measurement of performance and security analysis is obtained by using Wireshark. The simulation results of the test will produce data to be used in the analysis process. PPTP performance analysis is performed in testing data transfer using FTP protocol when using the VPN network and not using VPN network. Performance parameters measured using Wireshark include throughput and delay. Testing is done by transferring data from the FTP protocol using a VPN network and not using a VPN network. The data transfer test results will get the parameters of output, delay, and data level of confidentiality. The best throughput values give results, data transfers that not use VPN are higher than using a VPN with an average yield of 153 KB and a delay in the network that does not use a VPN that is 0.0032 MS. Data transmission process from both methods shows the security of the FTP protocol, this concludes the security of the PPTP VPN protocol.

In computer vision, image segmentation is a process of dividing image to get several segments of image. Image segmentation aim to divide image into simple section that meaningful and easy to analyze. Image segmentation regularly use to locate boundary of object in image, so object in image can analyzed. Object area boundary recognized from edge of object, and the edge of object in the image can be recognized from high discoloration. Superpixel is one of popular image segmentation methods. Superpixel has commonly partitioning image into simply part and reduce computation in various computer vision task. On the other side cosine similarity is a method used to analyze the similarity of two objects based on its features. This paper proposed an image segmentation using Superpixel and the sine similarity. Superpixel used to process segmentation and partitioning image into mere parts. Each segment labeled and process to compare with each neighbor using the cosine similarity. The experiment result shows that cosine similarity can be used to recognize similar segment from superpixel segmentation and make the boundary of object more significant.

LPPM adalah lembaga yang memegang amanah untuk mewadahi kegiatan penelitian dan pengabdian kepada masyarakat di lingkungan Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur. Agar amanah tersebut dapat dilaksanakan dengan baik, kegiatan penelitian dan pengabdian kepada masyarakat di lingkungan perguruan tinggi diwadahi oleh sebuah sistem yang mengatur alur serta dapat menampilkan informasi laporan yang diinginkan oleh penggunanya. Salah satu standar pengelolaan kegiatan yang ingin dicapai adalah standart proses, yaitu seluruh kegiatan harus direncanakan, dilaksanakan, dikendalikan, dan ditingkatkan sesuai dengan sistem peningkatan mutu penelitian yang berkelanjutan. Hasil Penelitian nantinya diharapkan memberikan solusi bagi organisasi dalam kegiatan Verifikasi dan Penilaian pada penelitian dan pengabdian kepada masyarakat yang dapat digunakan secara rutin atau berkelanjutan di Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur. Sistem ini memungkinkan tiap user mendapat hak akses sesuai dengan yang telah ditentukan. User dosen pengusul memiliki hak akses untuk mengajukan dan mengunggah dokumen litdimas. User reviewer memiliki hak akses memberikan penilaian terhadap proposal litdimas yang telah ditentukan. Sedangkan bagian LPPM dikelola oleh user pengelola yang memiliki hak akses pemeriksaan dokumen secara administratif, serta hak akses untuk ploting reviewer terhadap proposal litdimas yang diajukan oleh dosen pengusul. Hasil akhir dari sistem ini adalah pemeringkatan nilai proposal yang telah diajukan para dosen pengusul, sehingga ini menjadi data kepada LPPM dalam menentukan ajuan proposal litdimas mana saja yang diberikan pendanaan.

Radiator merupakan komponen utama dari sistem pendinginan mesin mobil, radiator berfungsi untuk mendinginkan mesin mobil dengan cara mengalirkan air ke saluran yang terpasang mengelilingi mesin mobil. Banyak masyarakat yang masih bingung dan tidak tahu tentang kerusakan radiator, padahal kerusakan radiator mobil dapat menyebabkan terganggunya sistem pendinginan yang akan berdampak pada kerusakan mesin mobil. Penelitian ini berguna untuk membantu pemilik mobil mendiagnosa kerusakan pada radiator mobil. Pada penelitian ini dilakukan implementasi sistem pakar dengan menggunakan metode Fuzzy Dempster-Shafer dan Certainty Factor dimana hasil nilai keyakinan terbesar dari kedua metode tersebut akan digunakan sebagai hasil akhir dari sistem, data yang digunakan pada sistem berupa 7 kerusakan radiator dan 25 gejala merupakan hasil wawancara dengan Bapak Adi selaku montir dan pemilik radiator Agung, Surabaya. Setelah melakukan implementasi sistem, sistem diuji menggunakan 14 basis kasus yang menghasilkan akurasi sistem sebesar 85,71%, nilai precission sebesar 85,71% dan nilai recall sebesar 100%. Untuk perbandingan metode didapatkan akurasi metode Fuzzy Dempster-Shafer sebesar 92,85% memiliki akurasi lebih baik dibandingkan dengan akurasi Certainty Factor sebesar 85,71%.