Pengembangan Model Migrasi Database Relational ke NoSQL Memanfaatkan Metadata SQL

Penyimpanan data merupakan isu krusial pada teknologi Big Data karena membutuhkan teknologi penyimpanan data yang profisien agar dapat menyimpan data (terstruktur dan tidak terstruktur) secara cepat dalam jumlah besar. Hal ini sudah tidak bisa lagi dipenuhi oleh model database relational (SQL) yang saat ini masih banyak digunakan. Kelemahan tersebut dapat diatasi dengan menggunakan database NoSQL, namun sayangnya proses migrasi data dari relational/SQL database ke NoSQL masih sulit dilakukan karena perbendaan skema dan format penyimpanan data. Berdasarkan masalah tersebut, maka penelitian mengenai migrasi database relational ke NoSQL sangat diperlukan. Penelitian ini mencoba mengajukan pengembangan model perangkat lunak untuk migrasi database relational ke NoSQL menggunakan pendekatan aturan migrasi dan data transformasi yang memanfaatkan metadata SQL. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan aturan migrasi yang diterapkan pada model yang dikembangkan berhasil melakuakn migrasi database SQL ke NoSQL dengan kecepatan rerata 0.978 detik untuk 5 table dalam 1 database

MIGRASI TABLE BASIS DATA RELASIONAL KE COLLECTION BASIS DATA NOSQL DENGAN TEKNIK TRANSFORMASI DATA

MIGRASI TABLE BASIS DATA RELASIONAL KE COLLECTION BASIS DATA NOSQL DENGAN TEKNIK TRANSFORMASI DAT

Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Metode Korelasi untuk Menganalisis Penyebab Tidak Tercapainya Target Produksi Batu Bara di PT XYZ

Kegagalan pencapaian target produksi menjadi fenomena yang hampir tidak dapat dihindari dalam dunia bisnis, dimana hal tersebut tentunya akan bermuara pada kerugian bagi perusahaan terkait. Sangat penting bagi perusahaan untuk mengetahui penyebab kegagalan tercapainya target produksi agar dapat meminimalisir terjadinya potensi kerugian dikemudian hari. Untuk di PT XYZ sendiri terdapat departemen khusus yang bertugas untuk menganalisis penyebab tidak tercapainya target produksi. Namun berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan bahwa hingga saat ini insight yang diperoleh tidak begitu mendukung, dikarenakan kualitas data yang tidak baik dan metode olah data yang diterapkan masih belum maksimal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meng-improve kualitas data dengan serangkaian tahapan data gathering, data preparation, dan konsep ETL untuk mengungkap faktor-faktor penyebab tidak tercapainya target produksi batu bara pada PT XYZ. Penelitian ini berhasil meng-improve kualitas data pada perusahaan, dan banyak memperoleh temuan menarik dari data, sehingga berhasil mengungkap faktor faktor penyebab tidak tercapainya target produksi batu bara di PT XYZ. Faktor faktor penyebab tersebut dikategorikan berdasarkan nilai feature importance, koefisien korelasi, dan signifikansi (P-Value) pada variabel data yang berjumlah 28 sublead. Hasil dari seluruh tahapan analisis dituangkan dalam bentuk visualisasi data melalui website dengan tool Streamlit dan Python dengan data yang bersumber dari graph database Neo4J

Improving Speed Performance of Select Random Query in SQL Database

Select random is a query in a SQL database that can retrieve data randomly from a table. Select random is often used to present data in various applications such as websites, data mining and others. Unfortunately, ordinary select random query is inefficient in terms of processing time if used in large table. This paper, tries to solve this problem by proposing two optimized methods of select random query, namely the Small Percentage Order by Rand (SPO-Rand) and the Filtered Column Order by Rand (FCO-Rand). The two proposed methods are then compared in terms of processing speed with a standard Select Random query or Normal Order by Rand (NO-Rand). The scenario of the experiment is to collect five random data from several data sets, ranging from 10.000 to 200.000 data. Based on the results of experiments that have been conducted, the proposed FCO-Rand method obtained the best process speed with 0.074 seconds at 200.000 data, followed by SPO-Rand with 0.265 seconds. These result are much faster than the standard random select method (NO-Rand) which takes up to 7,035 seconds for the same task

Aplikasi Rekomendasi Rumah Makan Khas Makassar Menggunakan Metode Technique For Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

Coto Makassar adalah kuliner khas kota Makassar yang sudah dikenal bahkan di luar daerah Makassar. Dengan keunikannya Coto Makassar dapat menjadi tujuan wisata kuliner saat berkunjung ke Kota Makassar. Namun demikian informasi terkait rekomendasi rumah makan yang menyediakan kuliner khas tersebut dengan kriteria-kriteria yang ada masih terbatas, oleh sebab itu para wisatawan dapat terkendala dalam menemukan objek kuliner. Pada penelitian ini dibangun sebuah aplikasi rekomendasi dengan menggunakan algoritma Technique For Others Preference by Similarity to Ideal Solution. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi rumah makan khas Makassar serta memberikan informasi detail setiap rumah makan. Hasil rekomendasi metode Technique For Others Preference by Similarity to Ideal Solution diuji menggunakan validasi algoritma dan rank consistency, dimana hasil yang diperoleh dari validasi algoritma memiliki kemiripan nilai keluaran yang sama. Sedangkan untuk pengujian rank consistency saat pengurangan kriteria hasil yang diperoleh sebesar 81,81% dan untuk penambahan kriteria mengalami beberapa perubahan rekomendasi, juga terdapat pengujian black-box dengan hasil 100% maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi rekomendasi rumah makan khas Makassar yang telah dirancang dapat memberikan kemudahan dalam penggunaan sistem dan bermanfaat bagi pengguna

Perancangan Back-End Server Menggunakan Arsitektur Rest dan Platform Node.JS (Studi Kasus: Sistem Pendaftaran Ujian Masuk Politeknik Negeri Ujung Pandang)

Back-end merupakan program yang berjalan pada sisi server untuk berinteraksi langsung dengan basis data dan melaksanakan proses logic dari suatu sistem web. Salah satu teknologi antarmuka aplikasi atau layanan dari suatu program adalah Application Programming Interface (API). API untuk layanan web yang menggunakan protokol HTTP adalah Representational State Transfer (REST). Penggunaan REST API sebagai back-end layanan web memungkinkan layanan web diakses oleh sistem lain tanpa batasan bahasa, environment, maupun platform dari sisi front-end. Sistem existing Ujian Masuk Politeknik Negeri Ujung Pandang (UMPN) memiliki kendala pada waktu respons saat banyaknya akses secara bersamaan. Untuk itu, pada penelitian ini back-end dari sistem UMPN dibangun ulang menggunakan arsitektur REST dan platform Node.js. Node.js memiliki keunggulan pada teknik non-blocking yang memungkinkan operasi-operasi dijalankan secara paralel, sehingga memungkinkan banyak request dapat diselesaikan secara paralel. Fitur-fitur dari sistem yang dibangun telah diuji dan berjalan dengan kinerja yang baik. Adapun hasil uji kinerja dari sistem yang telah dibangun menunjukkan peningkatan waktu respons pada kondisi pengujian dengan akses dari virtual users yang meningkat dengan rata-rata peningkatan sebesar 52% pada skenario yang diujikan. Adapun sistem yang dibuat memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan sistem existing berdasarkan hasil uji dengan rata-rata selisih waktu respons berdasarkan skenario pengujian sebesar 3222,5 ms

PELAKSANAAN WEBINAR PERAN MACHINE LEARNING UNTUK MELAWAN PANDEMI COVID-19

PELAKSANAAN WEBINAR PERAN MACHINE LEARNING UNTUK MELAWAN PANDEMI COVID-1

ANALISIS SENTIMEN VAKSINASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN OPTIMIZED-SVM

ANALISIS SENTIMEN VAKSINASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN OPTIMIZED-SV

APLIKASI PENENTUAN KUALITAS JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Jagung merupakan salah satu bahan pangan dengan trend permintaan yang terus meningkat tiap tahunnya secara nasional karena digunakan untuk pakan ternak, konsumsi masyarakat dan khususnya industri makanan di Indonesia. Hal tersebut mendorong pemerintah Indonesia untuk meningkatkan produksi jagung melalui berbagai program seperti penyediaan bibit, pupuk dan lainnya. Meningkatnya hasil tani jagung membuat banyak petani / pengepul berlomba-lomba untuk menjual jagungnya pada pihak gudang / industri. Namun demikian, seringkali menumpuk karena ditolak oleh pihak gudang perusahaan / industri karena memiliki kualitas jagung yang kurang bagus. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini bertujuan menyediakan Aplikasi Penentuan Kualitas Jagung Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network bagi para petani/pengepul sebelum dijual ke gudang/industri. Metode yang digunakan Algoritma Convolutional Neural Network dengan jumlah dataset sebanyak 1800 yang terbagi menjadi 1000 data training dan 800 data testing dengan menggunakan parameter Convolutional Layer 2, Epoch 10, dan Batch size 20 yang diuji menggunakan BlackBox, dan Kuesioner dengan menggunakan Metode TAM. Berdasarkan Hasil Pengujian Aplikasi Penetuan Kualitas Jagung menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network menunjukkan hasil yang baik dengan nilai akurasi testing sebesar 98%. Sedangkan untuk output dari penelitian ini berupa sebuah aplikasi android yang dapat digunakan untuk menentukan kualitas jagung berdasarkan gambar yang diinputkan oleh user atau penggun

IBM PEMBUATAN PROFIL SEKOLAH BERBASIS WEB TAMAN KANAK-KANAK SULAWESI

IBM PEMBUATAN PROFIL SEKOLAH BERBASIS WEB  TAMAN KANAK-KANAK SULAWES