cover
Contact Name
Andree E. Widjaja
Contact Email
andree.widjaja@uph.edu
Phone
+6261-80511117
Journal Mail Official
ji.uphmedan@uph.edu
Editorial Address
Lippo Plaza Medan 5th - 7th Floors, Jl. Imam Bonjol No. 6 Medan - 20112, North Sumatra, Indonesia
Location
Kota tangerang,
Banten
INDONESIA
Journal Information System Development
ISSN : 2477863X     EISSN : 25285114     DOI : https://dx.doi.org/10.19166/isd
Jurnal Information System Development (ISD) hadir sebagai wadah bagi para Akademisi, Developer, Peneliti, dan Ilmuwan yang hendak menyumbangkan karya ilmiahnya bagi dunia ilmu pengetahuan di bidang Sistem Informasi. Jurnal yang diterbitkan oleh Prodi Sistem Informasi Universitas Pelita Harapan ini menerima publikasi hasil pengembangan atau penelitian terbaru di bidang Sistem Informasi. Topik-topik meliputi pengembangan software desktop, web, mobile, database system, artificial intelligence, data warehouse, data mining, UI/UX programming, IT infrastructure, Internet of Things, Game Development, Cyber Security, dan topik-topik lainnya. Setiap tahunnya, Jurnal ISD terbit dalam dua (2) periode yaitu pada Bulan Januari dan Juli
Articles 12 Documents
Search results for , issue "Vol 1, No 2 (2016): Journal Information System Development (ISD)" : 12 Documents clear
MENDIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE Jefri Junifer Pangaribuan
Journal Information System Development Vol 1, No 2 (2016): Journal Information System Development (ISD)
Publisher : UNIVERSITAS PELITA HARAPAN

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

Abstract

ABSTRAK Pada tahun 2010 lalu, World Health Organization (WHO) lewat Global Status Report melaporkan bahwa 60 persen penyebab kematian semua umur di dunia adalah karena penyakit tidak menular, dan salah satu penyakit tidak menular yang menyita banyak perhatian adalah diabetes melitus. Diperkirakan pada tahun 2030 mendatang Indonesia akan memiliki 21.3 juta jiwa penyandang penyakit tertua di dunia ini. Peningkatan jumlah diabetes disebabkan terlambatnya diagnosis penyakit tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu ramalan baru yang dapat menjadi alat bantu dalam penentuan apakah seseorang menderita diabetes atau tidak. Begitu banyak metode yang digunakan untuk menghasilkan ramalan yang akurat, salah satunya adalah metode jaringan saraf tiruan. Penelitian ini akan mengimplementasikan suatu metode baru dari jaringan saraf tiruan yaitu Extreme Learing Machine (ELM). ELM merupakan jaringan saraf tiruan feed-forward dengan satu atau lebih hidden layer yang dikenal dengan istilah single hiden layer feed-forward neural. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan, terlihat bahwa metode ELM mampu memberikan hasil akurasi prediksi yang baik dengan kecepatan prediksi yang sangat baik. Kata kunci: diagnosa, diabetes melitus, jaringan saraf tiruan, extreme learning machine
MODIFIKASI ALGORITMA ROUND ROBIN DENGAN DYNAMIC QUANTUM TIME DAN PENGURUTAN PROSES SECARA ASCENDING Gortap Pangaribuan
Journal Information System Development Vol 1, No 2 (2016): Journal Information System Development (ISD)
Publisher : UNIVERSITAS PELITA HARAPAN

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

Abstract

ABSTRAKAlgoritma Round Robin merupakan salah satu algoritma penjadwalan proses yang digunakan secara luas didalam penjadwalan CPU. Algoritma Round Robin menggunakan sistem time sharing  dengan static quantum time untuk setiap proses yang akan dieksekusi CPU. Algoritma ini tergantung pada ukuran quantum time yang diberikan. Jika quantum time terlalu besar, maka respons time untuk proses-proses terlalu tinggi. Sebaliknya, jika quantum time terlalu kecil, maka dapat mengakibatkan overhead pada CPU dimana context switching dari proses menjadi lebih besar. Pada penelitian ini, untuk meningkatkan performa CPU dengan memperkecil waiting time dan turnaround time dilakukan modifikasi terhadap algoritma Round Robin dengan menggunakan dynamic quantum time serta sorting proses secara ascending. Dilakukan pengujian terhadap antrian proses dan hasilnya dengan menggunakan algoritma Round Robin yang dimodifikasi ini didapat average waiting time dan average turnaround time yang lebih kecil dibandingkan menggunakan algoritma Round Robin Klasik. Kata kunci: Quantum Time, Static Quantum Time, Dynamic Quantum Time, Ascending,     Average Waiting Time, Average Turnaround Time

Page 2 of 2 | Total Record : 12