Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknologi Informasi dan Digital (TRIDI)
Domo Pranowo Kuswandono
Universitas Bani Saleh
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Materials Science & Nanotechnology Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENERAPAN MACHINE LEARNING MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI HARGA MOBIL BEKAS Belinda Eka Sarah Dewi; Sandy Haikal; H.S. Sulistyowati; Rina Fitriani; Domo Pranowo Kuswandono
Jurnal Teknologi Informasi dan Digital Vol. 2 No. 2 (2024): Teknologi Informasi dan Digital
Publisher : LPPM Universitas Bani Saleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65624/tridi.v2i2.38

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah membawa dampak signifikan dalam berbagai sektor industri, termasuk sektor otomotif. Salah satu aspek yang semakin menarik perhatian adalah prediksi harga mobil bekas. Dalam studi ini, algoritma Random Forest digunakan untuk memprediksi harga mobil bekas berdasarkan data historis. Faktor-faktor seperti model mobil, tahun produksi, kapasitas mesin, jarak tempuh, transmisi, bahan bakar, dan wilayah dimasukkan ke dalam model untuk meningkatkan akurasi prediksi. Aplikasi prediksi ini dikembangkan dalam bentuk WebApp, memudahkan pengguna untuk memasukkan parameter mobil dan memperoleh hasil prediksi. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan 90% variabilitas harga berdasarkan input pengguna. Dengan demikian, model ini dapat menjadi acuan berguna bagi penjual dan pembeli mobil bekas dalam menetapkan harga yang sesuai dengan kondisi pasar. Aplikasi ini memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang memengaruhi harga mobil bekas dan potensinya dalam membantu pengambilan keputusan. Teknologi Machine Learning terbukti efektif dalam menangani kompleksitas pasar otomotif yang dinamis, memberikan prediksi harga yang lebih akurat dibandingkan metode tradisional.
PENGAMANAN AKSES JARAK JAUH JARINGAN INTERNET RUMAH DENGAN TEKNOLOGI VPN BERBASIS VPS Domo Pranowo Kuswandono; Zaenal Mutaqin Subekti
Jurnal Teknologi Informasi dan Digital Vol. 2 No. 2 (2024): Teknologi Informasi dan Digital
Publisher : LPPM Universitas Bani Saleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65624/tridi.v2i2.60

Abstract

Teknologi informasi dan komunikasi data berbasis internet telah berkembang dengan pesat. Akses dan pemanfaatannya berkembang untuk melakukan transfer data tanpa harus memiliki IP public sendiri (dedicated) terhadap server fisik di rumah. Dengan berkembangnya sistem komputasi awan (virtual cloud system) dibutuhkan akses data jarak jauh yang aman. Sedangkan untuk mengakses jaringan yang ada dirumah dibutuhkan IP public. IP Public yang diberikan ISP (Internet Service Provider) kepada pelanggan pribadi biasanya menggunakan IP public dinamic sehingga tidak mudah untuk melakukan akes koneksi yang tetap. Mempertimbangkan hal diatas perlu adanya jalur khusus yang digunakan untuk mengamankan data yang penting atau bersifat pribadi melalui jaringan internet dengan IP public stastis, melalui pemanfaatkan teknologi VPS (virtual Private server) untuk membangun jalur pribadi rumah. Dalam penelitian ini penulis memanfaatkan jenis komunikasi virtual ini memanfaatkan teknologi VPS untuk mendapatkan IP Public statis yang akan digunakan antara perorangan dengan media internet. Dalam tulisan ini akan diulas aspek-aspek implementasi pengendalian sumber daya jaringan rumah dengan akses jarak jauh dengan memanfaatkan Virtual Private Server (VPS), Virtual private network L2TP (VPN) dan router yang ada di komputasi awan, Cloud Hosted Router (CHR) untuk memanfaatkan IP Public static. Sehingga mempermudah mengontrol dan mengatur jaringan sebagai solusi jaringan rumah pintar (smart home) untuk komunikasi jarak jauh yang aman meskipun hanya memiliki IP Public dinamic.
Co-Authors Belinda Eka Sarah Dewi H.S. Sulistyowati Rina Fitriani - Sandy Haikal Subekti, Zaenal Mutaqin