Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia (SINTESIA)

ANALISIS PERFORMA ALGORITMA C.45 DAN KLASIFIKASI DECISION-TREE DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT DIABETES

2024-10-22T11:53:18+07:00

This research aims to analyze the performance of the C.45 algorithm with the Decision Tree
classification in predicting diabetes. Diabetes occurs when the body cannot use the insulin it produces
effectively, resulting in an increase in the concentration of glucose in the blood. People with diabetes
have increased every year. In this research, the diabetes dataset was collected using secondary data
collection methods in which the dataset was obtained from the Kaggle dataset repository site in .csv
format published by Alex Teboul. The dataset is then processed in the pre-processing stage to produce
three dataset scenarios which are then used in testing the C.45 algorithm with the Decision Tree
classification in the Rapidminer software. The result of this research indicates that the performance of
each dataset scenarios using the C.45 algorithm results in the form of dataset scenario 3 having the best
accuracy results of 86.05% among the three dataset scenarios, while dataset scenario 2 obtain the best
precision and recall results with the result of 69.82% and 80.44% respectively. By using the AUC
accuracy value, the performance of of the C.45 algorithm with the Decision Tree classification in
predicting diabetes categorize as good classification. Among the three dataset scenarios, dataset
scenario 3 has the best AUC accuracy value with a score of 0.776.
Keywords: diabetes, C.45 algorithm, decision-tree classification, rapidminer.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma C.45 dengan klasifikasi Decision -Tree
dalam memprediksi penyakit diabetes. Penyakit diabetes terjadi pada saat tubuh tidak dapat
menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif, sehingga terjadi peningkatan konsentrasi glukosa
dalam darah. Penderita penyakit diabetes mengalami peningkatan setiap tahunnya. Dalam penelitian
ini, dataset diabetes dikumpulkan dengan metode pengumpulan data sekunder di mana dataset diperoleh
dari situs situs Kaggle dataset repository dalam format .csv yang diterbitkan oleh Alex Teboul. Dataset
kemudian diproses dalam tahap pre-processing sehingga menghasilkan tiga skenario dataset yang
kemudian digunakan dalam pengujian algoritma C4.5 dengan klasifikasi Decision Tree pada software
Rapidminer. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa performa setiap skenario dataset yang
menggunakan algoritma C4.5 diperoleh hasil bahwa skenario dataset 3 memiliki hasil accuracy terbaik
sebesar 86.05% diantara ketiga skenario dataset, sedangkan skenario dataset 2 memperoleh hasil
precision dan recall terbaik dengan masing-masing hasil sebesar 69.82% dan 80.44%. Dengan
menggunakan nilai akurasi AUC, diperoleh bahwa performa algoritma C4.5 dengan klasifikasi
Decision-Tree termasuk ke dalam kategori klasifikasi yang baik. Diantara ketiga skenario dataset,
skenario dataset 3 memiliki nilai akurasi AUC yang terbaik dengan perolehan nilai yaitu 0.776.
Kata Kunci: diabetes, algoritma C.45, klasifikasi decision-tree, rapidminer.

EVALUASI TEKNOLOGI VIRTUALISASI MESIN PROXMOX UNTUK MEMPERSIAPKAN INFRASTRUKTUR SERVER

2024-10-22T11:53:26+07:00

Abstrak

Teknologi virtualisasi saat ini menjadi topik populer dalam penelitian komputasi, khususnya dalam diskusi teknologi server. Virtualisasi dan containerisasi memainkan peran penting dalam mengoptimalkan efisiensi server dan manajemen sumber daya. Membangun server yang andal bisa jadi mahal, terutama jika ingin membangun infrastruktur cloud computing. Untuk menekan biaya, digunakan virtualisasi server yang melibatkan pembuatan server di komputer atau laptop menggunakan perangkat lunak virtualisasi. Di dalam mesin virtual (VM) ini, beberapa server dengan sistem operasi berbeda, termasuk Microsoft Windows dan berbagai distribusi Linux, dapat berjalan secara bersamaan. Proxmox adalah platform virtualisasi sumber terbuka yang dirancang untuk menjalankan peralatan virtual dan mesin virtual. Proxmox VE adalah distribusi khusus yang didedikasikan untuk melayani sebagai sistem host virtualisasi, menggabungkan dua teknologi virtualisasi: KVM dan OpenVZ. Temuan penelitian menyimpulkan bahwa Proxmox VE secara efektif menjalankan mesin virtual, berfungsi serupa dengan hypervisor bare-metal. Hal ini ditunjukkan dengan keberhasilan mengoperasikan beberapa VM pada satu server untuk mendukung sistem dan aplikasi institusi, yang pada akhirnya mengurangi biaya akuisisi server.

TINJAUAN KOMPREHENSIF MENGENAI PEMBUATAN SISTEM PEMANTAUAN KESEHATAN CERDAS MENGGUNAKAN TEKNOLOGI IOT

2024-10-22T11:53:34+07:00

Abstrak

Sistem pemantauan kesehatan cerdas berdasarkan Internet of Things (IoT) memungkinkan pemantauan pasien terus menerus sepanjang hari. IoT telah merevolusi infrastruktur teknologi, memungkinkan penerapan sistem kompleks seperti peralatan rumah pintar, sistem kontrol lalu lintas, sistem kantor, pemantauan lingkungan, kendaraan, dan sistem kontrol suhu di ruang yang padat melalui interaksi modul yang mulus. Di antara aplikasi ini, sistem pemantauan kesehatan yang memanfaatkan IoT telah mendapatkan perhatian yang signifikan. Berbagai desain dan pendekatan telah diterapkan untuk memantau kondisi kesehatan pasien menggunakan IoT. Makalah ini memberikan ulasan tentang sistem pemantauan kesehatan pintar berbasis IoT, membahas teknologi inovatif terbaru, kelebihan, dan kekurangannya. Tinjauan ini bertujuan untuk menyoroti desain umum dan pola penerapan perangkat berbasis IoT cerdas untuk pemantauan pasien.

STRATEGI PERANCANGAN ARSITEKTUR ENTERPRISE MENGGUNAKAN TOGAF: MEMBANGUN KERANGKA KERJA UNTUK KEBERHASILAN BISNIS

2024-10-22T11:53:34+07:00

Dalam konteks global yang serba digital, pentingnya perancangan arsitektur enterprise (EA) sebagai penopang strategi bisnis semakin meningkat. Artikel ini menyelidiki cara-cara penerapan The Open Group Architecture Framework (TOGAF) dalam perancangan EA. Meskipun TOGAF telah menjadi acuan industri, adaptasi yang tepat dengan kebutuhan khusus setiap organisasi tetap menjadi tantangan. Dengan pendekatan kualitatif melalui analisis dokumen, penelitian ini menyesuaikan TOGAF untuk menciptakan kerangka kerja yang lebih adaptif dan efektif. Dari hasil analisis, ditemukan bahwa dengan pendekatan yang disesuaikan, organisasi dapat lebih efisien dalam mengimplementasikan solusi arsitektur, mempercepat inovasi, dan meningkatkan interaksi dengan pelanggan. Temuan ini memberikan panduan berharga bagi para praktisi teknologi informasi dan pemimpin organisasi yang berfokus pada keberhasilan bisnis.

TOGAF DALAM PARADIGMA PERENCANAAN ARSITEKTUR ENTERPRISE DI INDONESIA: PERSPEKTIF DARI KAJIAN LITERATUR

2024-10-22T11:53:34+07:00

Abstract

One of the objectives of implementing enterprise architecture is to create a balance between business needs and information technology within an organization. Planning and designing enterprise architecture are closely linked to the success of its implementation. TOGAF ADM, as a comprehensive methodology, is often not fully understood by many organizations, especially in translating its steps into enterprise architecture design activities. The steps in this design phase play a crucial role and serve as the foundation for the next stage, which is the planned implementation. The output of this phase creates an enterprise architecture that can serve as a foundation for an organization to achieve its strategic goals.

Abstrak

Salah satu objektif dari menerapkan arsitektur enterprise adalah menciptakan keseimbangan antara kebutuhan bisnis dan teknologi informasi dalam suatu organisasi. Perencanaan dan desain arsitektur enterprise sangat terkait dengan kesuksesan implementasinya. TOGAF ADM, sebagai metodologi yang komprehensif, seringkali tidak dipahami sepenuhnya oleh banyak organisasi, terutama dalam menerjemahkan langkah-langkahnya menjadi kegiatan perancangan arsitektur enterprise. Langkah-langkah dalam perancangan ini memiliki peran penting dan menjadi landasan untuk tahap berikutnya, yaitu implementasi yang direncanakan. Output dari fase ini menciptakan arsitektur enterprise yang dapat menjadi fondasi bagi organisasi untuk mencapai tujuan strategisnya.

MANAJEMEN PROYEK SISTEM INFORMASI UNTUK STUDI KASUS INTEGRASI AI

2024-10-22T11:53:35+07:00

Studi ini mendalami strategi implementasi manajemen proyek dalam pengembangan sistem informasi dengan integrasi kecerdasan buatan (AI), menjembatani antara bidang teknologi dan manajemen. Dengan menggunakan metode kualitatif, penelitian ini menelusuri secara rinci proses implementasi AI dalam suatu proyek sistem informasi di sektor tertentu. Temuan utama menyoroti tantangan yang dihadapi, seperti kompleksitas teknis yang muncul seiring integrasi AI, sekaligus mengungkap manfaat yang signifikan seperti peningkatan efisiensi operasional dan kemampuan prediktif yang lebih baik. Implikasi praktis dari penelitian ini memperkuat pentingnya pemahaman mendalam akan manajemen proyek yang efektif dalam menghadapi integrasi teknologi yang canggih. Dengan memadukan manajemen proyek yang matang dan pengetahuan akan teknologi AI, organisasi dapat memanfaatkan potensi penuhnya dalam menghadapi dinamika bisnis yang terus berubah. Studi ini memberikan kontribusi bagi praktisi dan peneliti dalam mengeksplorasi cara terbaik menggabungkan manajemen proyek dengan kecerdasan buatan dalam menghadapi tantangan bisnis masa kini.