Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Informatics and Advanced Computing
N.I.S. Baldanullah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Informatics and Advanced Computing

 1 
Pengujian Aplikasi Belajar Berbasis Website Menggunakan Teknik Equivalence Partitioning N.I.S. Baldanullah; Sri Rezeki Candra Nursari
Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC) Vol 3 No 2 (2022): Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC)
Publisher : Universitas Pancasila

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35814/jiac.v3i2.4327

Abstract

Terlepas dari tujuan pada berbagai aplikasi berbasis web yang memberikan solusi serta kemudahan bagi masyarakat, kenyamanan serta kelancaran dan hal hal yang ambigu terhadap kinerja aplikasi juga menjadi faktor dalam keberhasilan suatu produk aplikasi yang akan mempengaruhi kepuasan pengguna, maka diperlukan pengujian pada aplikasi/software untuk mengetahui apakah aplikasi yang dibuat berfungsi dengan baik dan benar terhadap kriteria yang dibutuhkan serta dipahami oleh pengguna. DQLab merupakan salah satu aplikasi web yang terkait, platform belajar di bidang edukasi terkait data sehingga orang orang yang ingin mengembangkan minat dan bakat yang berkaitan dengan dunia data telah dijembatani oleh DQLab dengan aksestabilitas yang mudah. Penelitian ini menggunakan teknik Equivalence Partitioning, teknik pengujian tersebut akan dilakukan untuk menguji dan memeriksa berbagai jenis dan kondisi input serta menemukan error atau kesalahan yang ada pada aplikasi DQLab yang berbasis web untuk uji kelayakan sebagai platform belajar. Hasil pengujian menyimpulkan bahwa terdapat satu ketidaksesuaian test case dengan hasil yang diharapkan dengan nilai validitas sebesar 95%.
Parallel Processing Pada Pemodelan Machine Learning Menggunakan Random Forest N.I.S. Baldanullah; Naufal Mulyarizki; Indah Permatasari; Iqbal Putra Naufal; Dimas Candra Pratama
Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC) Vol 4 No 1 (2023): Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC)
Publisher : Universitas Pancasila

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35814/jiac.v4i1.5484

Abstract

Algoritma Random Forest dalam melakukan pengklasifikasian dengan membuat beberapa decision tree pada setiap sampel yang dipilih kemudian membuat hasil prediksi dari setiap decision tree dan memilih hasil prediksi akhir berdasarkan vote terbanyak. Penelitian ini akan membandingkan execution time yang diproses menggunakan teknik serial processing dengan parallel processing pada saat melakukan training data dengan menggunakan dataset flight delay dengan jumlah baris data sebanyak 563.737 baris. Hasilnya menunjukkan bahwa secara rata rata parallel processing mampu memproses training data lebih cepat berdasarkan tiap jumlah n buah decision tree yang telah ditentukan. Namun, jika membandingkan core pada parallel processing itu sendiri, seperti percobaan dengan jumlah 10 dan 20 buah decision tree, execution time dihasilkan lebih cepat dengan menggunakan 6 dan 7 core daripada menggunakan 8 core. Hasil akurasi terbesar didapatkan dengan penentuan jumlah buah decision tree sebanyak 40 dan 50 buah dengan akurasi yang sama sebesar 78.14%.
Co-Authors Dimas Candra Pratama Indah Permatasari Iqbal Putra Naufal Naufal Mulyarizki