Anni Karimatul Fauziyyah
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Continuous Integration/ Continuous Delivery Optimization on Network Automation using Gray Wolf Optimizer Ronald Adrian; Anni Karimatul Fauziyyah; Sahirul Alam
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 11, No 3 (2022): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v11i3.2322

Abstract

Continuous Integration/ Continuous Delivery is the latest method used in network automation. In-network programming has helped network admins a lot in managing all their devices. One of the real-time networks needs to force network admins to be able to provide data quickly. Deployment speed can be increased to provide up-to-date data or network configuration. To tackle these problems, we propose implementing the GWO algorithm in the Continuous Integration/Continuous Delivery process. This algorithm is proven to be superior in the speed of finding the value of the objective function compared to other similar algorithms. The results obtained indicate that the convergence time is faster by 74%. This value has an impact on increasing program deployment speed by 41.2%. These results indicate that the GWO algorithm can be an alternative to increasing the speed of Continuous Integration/ Continuous Delivery.
Implementasi Docker Container untuk Sistem Monitoring dan Pengontrolan Peralatan Listrik di Laboratorium Cerdas Sahirul Alam; Sri Lestari; Anni Karimatul Fauziyyah; Dzulfikar Dzulfikar
JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JLK.2023.v12.i03.p25

Abstract

Smart laboratory atau laboratorium cerdas adalah laboratorium yang dilengkapi dengan teknologi canggih seperti Internet of Things (IoT), robotika, dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan dalam melakukan penelitian dan pengujian. Dalam sebuah smart laboratory, perangkat IoT dapat digunakan untuk memantau suhu, kelembaban, dan kualitas udara di dalam ruangan, sehingga dapat memastikan kondisi lingkungan yang ideal untuk menjaga kualitas sampel yang diuji. IoT sendiri adalah sebuah konsep yang mengacu pada konektivitas antara berbagai perangkat atau objek yang terhubung ke internet, sehingga memungkinkan perangkat tersebut saling berkomunikasi dan bertukar data. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pemantauan dan pengontrolan peralatan listrik di dalam laboratorium. Sistem yang dibangun menerapkan teknologi IoT sehingga pemantauan dan pengontrolan peralatan listrik akan menjadi lebih mudah dan dapat dilakukan dari mana saja. Selain itu, sistem memanfaatkan teknologi docker container sehingga instalasi dan pengelolaan perangkat lunak dapat dilakukan dengan lebih mudah dan efisien.