Silahkan menghubungi ServiceDesk ITS, apabila ada permasalahan mengenai email, hosting, domain, maupun permasalahan yang terkait kepegawaian / sdmo.
Kepala Laboratorium Email: siti[at]if.its.ac.id initial, ST
Selamat Datang di halaman Laboratorium Rekayasa Perangkat Lunak.
Di Laboratorium ini ditawarkan bidang minat yang berfokus pada keahlian melakukan pengujian perangkat lunak, Kemampuan mengelola proyek perangkat lunak, Kemampuan mengurangi resiko kesalahan perangkat lunak, dan Kemampuan membuat perangkat lunak game.
Mata kuliah bidang keahlian RPL, antara lain:
Laboratorium Rekayasa Perangkat Lunak dilengkapi dengan komputer yang memiliki spesifikasi bervariasi mulai dari, Processor Intel Core i3 Gen-3, i5 Gen-8, sampai Intel® Xeon® E5-2640 dengan RAM 4GB-16GB. Untuk HDD sebagian besar minimal 1TB. Semua monitor berukuran 19″ untuk memudahkan mahasiswa dalam melakukan penelitian dan pembelajaran rekayasa perangkat lunak ataupun pemrograman. Dilengkapi LED TV 55″ untuk mahasiswa dalam melakukan demo pembelajaran.
Laboratorium Rekayasa Perangkat Lunak dilengkapi dengan komputer yang memiliki spesifikasi bervariasi mulai dari,
1. Deteksi Aktivitas Bot Bergrup Secara Paralel untuk Meningkatkan Keamanan Jaringan Komputer 2. Pengembangan Kerangka Kerja Forensik Drone dengan menggunakan Teknik Analisis Log pada Artefak Data Log Perangkat Drone 3. Detection and Location of Possible Steganographic Payload in Spatial Domain 4. Pengenalan Objek pada Video Streaming Multi-Camera Menggunakan Resource-Aware Framework 5. Mekanisme perlindungan keamanan data dan jaringan komputer 6. Strategi Penempatan Sensor untuk Deteksi Kebocoran pada Jaringan Pipa Air Menggunakan Algoritma Genetik 7. Deteksi Anomali pada Llnimasa Forensik Drone 8. Sistem Pendeteksi Serangan Siber Cerdas berbasis Recurrent Neural Network dengan Data Latih Kotor
1. Deteksi Sarkasme Pada Meme (Fitur Multimodal) Dalam Bahasa Indonesia Dengan Metode Attention Mechanism BiLSTM-CNN 2. Ensemble Deep Learning untuk Deteksi Native Advertising pada Berita Elektronik 3. PERBAIKAN KINERJA COCOMO II DENGAN CONSTURCTIVE COST MODEL GREY WOLF OPTIMIZATION FUZZY GAUSSIAN 4. RECOGNITION TEXTUAL ENTAILMENT PADA BAHASA INDONESIA DENGAN SENTENCE ENCODER BASED MODEL DAN ATTENTION MECHANISM 5. MENEMUKAN LOKASI FITUR DENGAN METODE TESLA (TEKSTUAL DAN STRUKTURAL) 6. Pengembangan SeFeA-Trace: Kerunutan Semantik Perangkat Lunak untuk Mendukung Evolusi Perangkat Lunak 7. Pengembangan Model Rekomendasi Pembelajaran Adaptif Berbasis Kompetensi Menggunakan Map reduce-Based Ant Colony 8. Ekstraksi Fitur Perangkat Lunak Dari Berita Daring Forensik Menggunakan Bidirectional Long ShortTerm Memory – Masked Conditional Random Fields 9. Pemetaan Objek Untuk Basis Data Relasional Dan Nosql 10. DETEKSI KONFLIK KALIMAT KEBUTUHAN FUNGSIONAL PADA DOKUMEN SRS MENGGUNAKAN RULE BASED SYSTEM
Sumber : https://intip.in/DataPPMTeknikInformatika