Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSM (Jurnal SIFO Mikroskil) Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi eProceedings of Engineering
R. Rumani M.
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Analisis Dan Implementasi Perbandingan Algoritma C4.5 Dengan Naive Bayes Untuk Prediksi Penawaran Produk Asri Khoirunnisa; Budhi Irawan; R. Rumani M.
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Metode telemarketing sering digunakan oleh banyak perusahaan untuk mencapai target keuntungan perusahaan karena efisien dari sisi waktu dan biaya yang dikeluarkan. Akan tetapi, pelaksanaan metode telemarketing tidaklah efektif jika tidak diimbangi dengan prediksi penjualan produk yang baik. Penelitian tugas akhir ini menerapkan metode data mining untuk membandingkan 2 metode algoritma yang berbeda, yaitu algoritma Naïve Bayes dan algoritma C4.5 yang dikaji untuk mendapatkan nilai akurasi yang terbaik berdasarkan Data History Penawaran Produk periode November 2014 sebagai data latih. Kedua algoritma diterapkan dalam aplikasi berbasis desktop yang dibangun dengan bahasa pemrograman Java. Hasil pengujian pada aplikasi perbandingan algoritma menunjukkan nilai akurasi rata-rata dari algoritma Naïve Bayes adalah 57% dan algoritma C4.5 adalah 47.7% yang berarti bahwa algoritma Naïve Bayes adalah algoritma terbaik untuk diterapkan dalam sistem prediksi penawaran produk Kredit Tanpa Agunan. Kata Kunci: Data Mining, Naïve Bayes, C4.5, prediksi penawaran produk.
Analisis Dan Implementasi Perbandingan Algoritma Knn (k-nearest Neighbor) Dengan Svm (support Vector Machine) Untuk Prediksi Penawaran Produk Rizki Djuwi Probo; Budhi Irawan; R. Rumani M.
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Di dalam perusahaan salah satu hal yang paling penting adalah produk mereka laku dengan keuntungan yang sebesar-besarnya. Salah satu contoh cara memasarkannya yaitu dengan teknik Telemarketing. Telemarketing digunakan oleh perusahaan karena efisien dari sisi waktu yang digunakan dan uang yang dikeluarkan lebih kecil dibandingkan berjualan secara langsung. Akan tetapi menjadi sia-sia bila perusahaan tidak dapat memprediksi penjualan produknya. Saat ini, history jumlah penawaran produk telemarketing yang dimiliki sudah banyak, sulit jika menggunakan teknik konvensional dalam menghitung dan melakukan prediksi penawaran produk. Dalam penelitian ini, untuk mengatasi masalah tersebut maka diuji menggunakan 2 buah metode algoritma yaitu Algoritma KNN (K-Nearest Neighbors) dan SVM (Support Vector Machine). Dari kedua buah metode tersebut akan dikaji metode mana yang paling akurat digunakan untuk memprediksi penawaran produk sehingga mengoptimalkan penjualnya. Dengan adanya prediksi penawaran produk tersebut diharapkan dapat mempermudah dan menambah nilai dalam melakukan optimasi pada bagian telemarketing untuk mendukung strategi penjualan berdasarkan data yang dihasilkan dari proses yang ada. Hasil penelitian ini memudahkan bagian telemarketing dalam melaksanakan tugasnya. Nilai akurasi yang didapat dari aplikasi ini membantu memprediksi nasabah yang akan menggunakan produk banknya. Dari pengujian yang dilakukan dalam studi kasus ini, algoritma SVM lebih unggul dibandingkan dengan algoritma KNN. Nilai akurasi algoritma SVM pada 266 data sebesar 69,55%, sedangkan nilai akurasi KNN sebesar 49,62%. Kata kunci: Data Mining, KNN, SVM
Perancangan Sistem Monitoring Pada Sdn (software Defined Network) Berbasis Web Dengan Menggunakan Protokol Rest Depa Panjie Purnama; R. Rumani M.; Sofia Naning Hertiana
eProceedings of Engineering Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Software Defined Network (SDN) merupakan suatu paradigma yang merubah cara mengatur, mengontrol dan merancang jaringan. SDN membuat suatu jaringan dapat diprogram sesuai dengan kebutuhan yang ada. Salah satu protokol yang mendukung SDN yaitu OpenFlow. Pada OpenFlow ini, antara perangkat kontrol (control plane) dan perangkat penyalur paket data (data plane) dipisahkan. Perangkat kontrol tersebut dipusatkan pada sebuah controller. SDN masih dalam tahap pengembangan para peneliti sehingga masih terdapat beberapa fitur yang dibutuhkan kedepannya. Salah satu fitur yang menjadi kebutuhan dari SDN ini adalah monitoring. Monitoring bertujuan untuk memantau keadaan jaringan yang sudah mengimplementasikan SDN. Pada tugas akhir ini, penulis memberikan solusi atas permasalahan yang ada yaitu dengan membangun suatu aplikasi monitoring pada SDN berbasis web. Berdasarkan hasil dari pengujian alpha, aplikasi monitoring ini dapat berjalan dengan baik dan benar memonitoring jaringan sesuai yang diinginkan. Untuk pengujian beta, didapatkan skor rating sebesar 4.01 dengan range skor antara 1-5. Pada pengujian response time, waktu rata-rata yang dibutuhkan untuk menampilkan data yang diminta yaitu selama 0,0123 detik untuk pengujian jumlah switch yang berbeda-beda dan 0,0134 detik untuk pengujian pada jumlah link yang berbeda-beda. Kata kunci: SDN, monitoring, controller Ryu
Co-Authors Asri Khoirunnisa Budhi Irawan Depa Panjie Purnama Ihsan Aris Saputra Rizki Djuwi Probo Sofia Naning Hertiana Surya Michrandi Nasution