Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Narendra, Daffa Putra
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Studi Implementasi Skalabilitas Pada Sistem Inferensi Data Elektrokardiogram Berbasis Cloud Narendra, Daffa Putra; Pramukantoro, Eko Sakti; Amron, Kasyful
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sistem inferensi data elektrokardiogram (EKG) menggunakan CPU dengan cukup intensif. Penggunaan CPU yang intensif disebabkan oleh sistem inferensi data EKG yang terintegrasi dengan model kecerdasan buatan. Karena penggunaan CPU yang intensif tersebut, sumber daya komputasi yang tersedia harus mencukupi. Jika tidak maka akan memengaruhi quality of service ketika terdapat jumlah permintaan yang besar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana optimasi skalabilitas sistem inferensi data EKG pada lingkungan komputasi awan dilakukan. Penelitian ini dirancang untuk menurunkan waktu respons, mengurangi tingkat kegagalan permintaan, optimasi penggunaan CPU yang tersedia, dan menurunkan biaya yang dikeluarkan. Metode optimasi yang dilakukan terhadap sistem inferensi data EKG adalah menerapkan HPA dan VPA. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penskalaan horizontal, yaitu HPA, memberikan keuntungan dari segi waktu respons yang lebih rendah, penggunaan CPU yang lebih optimal, dan jumlah galat permintaan yang jauh lebih rendah jika dibandingkan dengan VPA. Akan tetapi, pengeluaran biaya pada HPA lebih besar jika dibandingkan dengan VPA karena perhitungan biaya didasarkan pada jumlah penggunaan CPU.
Co-Authors Eko Sakti Pramukantoro, Eko Sakti Kasyful Amron