Category: Journal

Pemilihan Kontribusi Penelitian dan Penulisan Proposal

Esensi Publikasi
Funding: Hibah penelitian, Hibah Institusi, Kerjasama Internasional
Karir: kenaikan pangkat, sertifikasi dosen, reputasi
Pengembangan institusi
Akreditasi Program Studi, Akreditasi Perguruan Tinggi
Webometrics, Scopus, Scholar Google
Solving problems
Industry, society
Advancing the state of the art in your field
Recognition by contemporaries in your field
Tingkatan Kontribusi Hasil Penelitian

Early congestion detection and adaptive routing in MANET

By oiite

In Journal, Paper

Wireless merupakan teknologi yang memungkinkan pengguna untuk mengakses informasi dan layanan terlepas dari posisi geografis. Dalam jaringan tersebut terdapat node-node yang saling terhubung dan berkomunikasi. Congestion dapat terjadi pada sembarang intermediate node dan dapat terjadi pada intermediate node mana saja, seringkali karena terbatasnya sumberdaya yang dimiliki pada jaringan adhoc tersebut. Metode congestion control pada jaringan biasa tidak cukup memadai untuk diterapkan pada jaringan adhoc, disebabkan karakteristik jaringan adhoc yang memiliki mobilitas node yang tinggi dan tingginya frekuensi perubahan topologi. Jaringan adhoc memiliki karakteristik khusus, yakni mobilitas node yang tinggi dan topologi jaringan yang sering berubah. Kebanyakan routing protocol merupakan congestion non-control type. Maka diperlukan pendeteksian dini terhadap congestion yang bisa meminimalkan kehilangan data.

NAÏVE BAYES CLASSIFIER

By oiite

In Journal, Paper

Teorema Bayes adalah teorema yang digunakan dalam statistika untuk menghitung peluang untuk suatu hipotesis. Bayes Optimal Classifier menghitung peluang dari suatu kelas dari masing-masing kelompok atribut yang ada, dan menentukan kelas mana yang paling optimal.

A Review of Risk Assessment Method in Software Engineering

By oiite

In Journal, Paper

Abstract: Everything that happens in this world is always has risks, although just a little. Therefore the Risk Management becomes important. The Risk Assessment is one of important elements in the process of risk management, as well as in risk management in software engineering. In Risk Assessment there are four popular methods that have been used. But actually it is more than that the method proposed by some researchers. The objective of this article is to present some Risk Assessment method that to be related with risk management in software engineering.

Keyword: Risk Assessment, Risk Assessment Method, Risk Management, Software engineering risk.

Edge Detection Using ACO (Ant Colony Optimization)

By oiite

In Journal, Paper

Adaptive Ant Distribution based on Gradient for Edge Detection Using ACO Ant Colony Optimization

1. Mekanisme utama ACO adalah penemuan jalur terbaik yang dilakukan melalui update pheromone oleh semut dengan teknikprobabilitas

2. AS adalah yang pertama dari algoritma ACO, salah satu yang sukses adalah ACS Masalah

Kelemahan ACO terletak padasebaran daerah eksplorasi (Rahebi et al, 2010)

Edge Detection with multiscale products for SAR image despeckling

By oiite

In Journal, Paper

Summary:

Recording the image that comes from Aparture Synthetic Radar (SAR) many use in various applications, but the image of the recording of many mixed the spots are very difficult to remove. This paper aims to perform edge detection in SAR image recording can effectively

maintain conditions for the removal of the edge image patches of the image. Using multiscale products without the basic information can be build a domain Stationary Bundlet Transform (SBT) to detect the edge of image and SBT is used to eliminate the interference or noise on the edges of the image. algorithm edges detection do first then proceed with building algoritam despeckling.

Metode Otsu

By oiite

In Journal, Paper

Review A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms

Pengantar Metode Otsu

Metode otsu merupakan metode memilih batas ambang (threshold) secara otomatis dari tingkat keabu-abuan histogram melalui analisis diskriminan. Analisis diskriminan tersebut diharapkan dapat memaksimalkan pemisahan objek (foreground) dan latar belakang (background).

Citra memiliki gray level antara rentang nilai 1 sampai L, dimana L=255. Sedangkan k merupakan nilai ambang yang berada diantara nilai tersebut. Dengan kata lain, background bernilai [1,,k] dan foreground bernilai [k+1,…,L]. Probabilitas setiap piksel, zeroth cumulative moment, first cumulative moment, total nilai mean, serta nilai ambang k ditunjukkan berturutturut pada Persamaan 1, 2, 3, 4 dan 5.