IlmuKomputer.com
Publisher in Jakarta, Индонезия
Menara Bidakara Suite 0205, Jl. Gatot Subroto Kav. 71-73, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 12870, Indonesia
IlmuKomputer.com
For more than a decade, IlmuKomputer.Com exists with the vision to educate the nation's children, providing quality learning services in the field of computing. Our services are generally divided into three: Tutorials, Journals and Training.
Fields of study: Computer Science & Information Technology
Journals published by IlmuKomputer.com:
Catalogue
1–20 of 36 results.
-
Resampling Logistic Regression Untuk Penanganan Ketidakseimbangan Class Pada Prediksi Cacat Software Download• 2015
Bahasa Indonesia
Software yang berkualitas tinggi adalah software yang dapat membantu proses bisnis Perusahaan dengan efektif, efesien dan tidak ditemukan cacat selama proses pengujian, pemeriksaan, dan implementasi. ... -
Penggunaan Random Under Sampling Untuk Penanganan Ketidakseimbangan Kelas Pada Prediksi Cacat Software Berbasis Neural Network Download• 2015
Bahasa Indonesia
Penurunan kualitas software dan biaya perbaikan yang tinggi dapat diakibatkan kesalahan atau cacat pada software. Prediksi cacat software sangat penting di dalam software engineering, terutama dalam m...
-
A Systematic Literature Review of Software Defect Prediction: Research Trends, Datasets, Methods and Frameworks Download• 2015
English
Recent studies of software defect prediction typically produce datasets, methods and frameworks which allow software engineers to focus on development activities in terms of defect-prone code, thereby... -
• 2015
Bahasa Indonesia
Perangkat lunak memegang peranan penting agar sebuah komputer atau sistem dapat digunakan, sehingga dibutuhkan manajemen proyek dalam pengembangan perangkat lunak dan salah satu prosesnya adalah melak...
-
Integrasi Bagging Dan Greedy Forward Selection Pada Prediksi Cacat Software Dengan Menggunakan Naive Bayes Download• 2015
Bahasa Indonesia
Kualitas software ditemukan pada saat pemeriksaan dan pengujian. Apabila dalam pemeriksan atau pengujian tersebut terdapat cacat software maka hal tersebut akan membutuhkan waktu dan biaya dalam perba...
-
• 2015
English
During 2003 to 2013, the continuous effort of researchers and engineers particularly has resulted in a hugely grown body of work on engineering self-adaptive systems. Although existing studies have ex...
-
Penerapan Java Dynamic Compilation Pada Metode Java Customized Class Loader Untuk Memperbaharui Perangkat Lunak Pada Saat Runtime Dengan Lebih Efisien Download• 2015
Bahasa Indonesia
Proses pembaharuan perangkat lunak diperlukan untuk menjaga kehandalan sebuah perangkat lunak agar bisa berjalan dengan baik. Sebuah perangkat lunak yang memiliki tingkat operasional tinggi sehingga t...
-
Komparasi Metode Machine Learning Dan Metode Non Machine Learning Untuk Estimasi Usaha Perangkat Lunak Download• 2015
Bahasa Indonesia
Estimasi USAha adalah proses yang sangat penting dalam kesuksesan pelaksanaan suatu proyek perangkat lunak. Memilih metode estimasi yang sesuai dengan proyek yang akan dikerjakan diperlukan pemahaman ...
-
Penerapan Teknik Ensemble Untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas Pada Prediksi Cacat Software Download• 2015
Bahasa Indonesia
Software berkualitas tinggi adalah software yang tidak ditemukan cacat selama pemeriksaan dan pengujian. Memperbaiki software yang cacat setelah pengiriman membutuhkan biaya jauh lebih mahal dari pada...
-
• 2015
Bahasa Indonesia
Dataset software metrics secara umum bersifat tidak seimbang, hal ini dapat menurunkan kinerja model prediksi cacat software karena cenderung menghasilkan prediksi kelas mayoritas. Secara umum ketidak...
-
Integrasi Pareto Fitness, Multiple-Population Dan Temporary Population Pada Algoritma Genetika Untuk Pembangkitan Data Tes Pada Pengujian Perangkat Lunak Download• 2015
Bahasa Indonesia
Pengujian perangkat lunak memerlukan biaya yang mahal dan sering kali lebih dari 50% biaya keseluruhan dalam pengembangan perangkat lunak digunakan dalam tahapan ini. Untuk mengurangi biaya proses pen...
-
• 2015
English
The maintenance phase of the software project can be very expensive for the developer team and harmful to the users because some flawed software modules. It can be avoided by detecting defects as earl...
-
• 2015
Bahasa Indonesia
Perangkat lunak banyak memainkan yang peran penting. Oleh karena itu, kewajiban untuk memastikan kualitas, seperti pengujian perangkat lunak dapat dianggap mendasar dan penting. Tapi di sisi lain, pen...
-
Penerapan Reduksi Region Palsu Berbasis Mathematical Morphology pada Algoritma Adaboost untuk Deteksi Plat Nomor Kendaraan Indonesia Download• 2015 Индонезия
Bahasa Indonesia
Tahap deteksi plat nomor merupakan langkah yang paling penting dan sulit dalam sistem identifikasi plat nomor. Kondisi plat nomor yang memiliki warna background yang mirip dengan warna mobil, dan mem...
-
Penerapan Bootstrapping untuk Ketidakseimbangan Kelas dan Weighted Information Gain untuk Feature Selection pada Algoritma Support Vector Machine untuk Prediksi Loyalitas Pelanggan Download• 2015
Bahasa Indonesia
Prediksi loyalitas pelanggan merupakan sebuah strategi bisnis yang penting bagi industri telekomunikasi modern untuk memenangkan persaingan global, karena untuk mendapatkan pelanggan baru biayanya leb...
-
Penerapan Metode Bagging untuk Mengurangi Data Noise pada Neural Network untuk Estimasi Kuat Tekan Beton Download• 2015
Bahasa Indonesia
Beton adalah bahan yang diolah yang terdiri dari semen, agregat kasar, agregat halus, air dan bahan tambahan lainnya. Kuat tekan beton sangat bergantung pada karakteristik dan komposisi bahan-bahan pe...
-
Penerapan Naive Bayes untuk Mengurangi Data Noise pada Klasifikasi Multi Kelas dengan Decision Tree Download• 2015
Bahasa Indonesia
Selama beberapa dekade terakhir, cukup banyak algoritma data mining yang telah diusulkan oleh peneliti kecerdasan komputasi untuk memecahkan masalah klasifikasi di dunia nyata. Di antara metode-metode...
-
Penerapan Metode Average Gain, Threshold Pruning Dan Cost Complexity Pruning Untuk Split Atribut Pada Algoritma C4.5 Download• 2015
Bahasa Indonesia
C4.5 is a supervised learning classifier to establish a Decision Tree of data. Split attribute is main process in the formation of a decision tree in C4.5. Split attribute in C4.5 can not be overcome ...
-
Algoritma Cluster Dinamik untuk Optimasi Cluster pada Algoritma K-Means dalam Pemetaan Nasabah Potensial Download• 2015
Bahasa Indonesia
Pelanggan merupakan salah satu sumber keuntungan Perusahaan. Pemahaman yang baik tentang pelanggan sangat penting dilakukan untuk mengetahui nilai potensial pelanggan. Saat ini pelaksanaan CRM(Custome...
-
Integrasi Discrete Wavelet Transform dan Singular Value Decomposition pada Watermarking Citra untuk Perlindungan Hak Cipta Download• 2015
Bahasa Indonesia
Tren masalah watermarking pada sekarang ini adalah bagaimana mengoptimalkan trade-off antara imperceptibility (visibilitas) citra ter-watermark terhadap pengaruh distorsi dan robustness terhadap penyi...