Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Karakteristik Openflow Controller dengan ONOS Napitu, Daniel Halomoan Saragi; Zarlis, M; Tulus, Tulus
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol. 1 No. 1 (2017): Volume 1, Nomor 1, Januari 2017
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jtik.v1i1.681

Abstract

Openflow merupakan protokol yang digunakan dalam implementasi Software Defined Networking (SDN). Sebagai bagian proses komunikasi antara controller Openflow dan switch Openflow, protokol Openflow berfungsi sebagai bagian utama proses komunikasi antar kedua perangkat tersebut. Sebagai perangkat pusat, Openflow controller memiliki fungsi utama dalam komunikasi. Setiap vendor memiliki pendekatan yang berbeda mengenai bagaimana penerapan proses komunikasi yang dilakukan oleh controller . Jurnal ini menjelaskan mengenai bagaimana operasional Openflow controller dengan menggunakan Open Network Operating System (ONOS).
Peningkatan Kinerja K-Means Clustering Berdasarkan Pembobotan Jarak Menggunakan Metode Principal Component Analysis Agusnady, Alfian; Sitompul, Opim Salim Sitompul; Tulus, Tulus
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol. 7 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v7i2.9394

Abstract

Algoritma K-Means memiliki beberapa kelemahan, salah satunya terletak pada model jarak yang digunakan dalam penentuan kemiripan antar data yang memberikan perlakuan yang sama terhadap setiap atribut data, sehingga atribut yang kurang relevan dan memiliki sedikit kontribusi terhadap variasi data dapat memberikan dampak yang cukup berpengaruh terhadap hasil clustering. Hal ini tentu saja dapat menurunkan kinerja algoritma K-Means. Pembobotan atribut merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan korelasi atribut data terhadap variasi data. Semakin tinggi nilai bobot dari suatu atribut maka semakin besar korelasinya terhadap variasi data, sehingga nilai bobot yang rendah dari suatu atribut tentunya memiliki sedikit kontribusi terhadap variasi data dan dapat memberikan dampak yang cukup berpengaruh terhadap kinerja dan hasil clustering. Pada penelitian ini, metode yang digunakan dalam perhitungan bobot atribut data yaitu Principal Component Analysis (PCA). Untuk melakukan pengujian terhadap metode yang diusulkan, maka penelitian ini menggunakan dataset dari UCI Machine Learning yang terdiri dari 351 data Ionosphere, 4177 data Abalone serta 1096 data kualitas udara dari Laboratorium Udara Kota Pekanbaru dan 120 data kualitas air. Evaluasi kinerja  Clustering yang diusulkan berdasarkan nilai Sum of Square Error (SSE). Hasil pengujian pada penelitian ini terlihat bahwa dengan metode yang diusulkan dapat menghasilkan nilai SSE yang signifikan lebih kecil.