Browsing by Author "Atep Aulia Rahman (Pembimbing)"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    IMPLEMENTASI MONITORING JARINGAN MENGGUNAKAN ZABBIX DENGAN NOTIFIKASI EMAIL DI RUMAH SAKIT AL ISLAM BANDUNG
    (Program Studi S1 Informatika, 2024) Saepudin, Irfany Aji Rachman; Atep Aulia Rahman (Pembimbing)
    Penggunaan jaringan komputer dalam suatu perusahaan swasta, instansi hingga rumah sakit akan selalu berkembang seiring dengan meningkatnya kebutuhan penggunaan komputer dan smartphone dalam mengakses aplikasi melalui jaringan lokal maupun jaringan internet. Masalah yang ada pada jaringan seperti terjadinya perangkat jaringan yang mati, putus koneksi jaringan akan dapat menghambat produktivitas dari instansi maupun perusahaan tersebut. Pada instansi Rumah Sakit Al Islam Bandung telah menggunakan sistem informasi berbasis komputer dari sisi pelayanan hingga administrasinya sehingga jaringan komputer sangat penting dalam operasional rumah sakit setiap harinya. Belum adanya sistem pemantauan jaringan komputer, kondisi perangkat jaringan serta sistem peringatannya di Rumah Sakit Al Islam Bandung ini menjadi kendala dalam melakukan pemecahan masalah jaringan komputer. Hasil dari penelitian ini adalah terimplementasinya sistem monitoring jaringan dan perangkatnya serta pemberitahuan atau notifikasi peringatan yang dapat dikirimkan kepada tim administrator jaringan melalui email sehingga dapat memudahkan dalam pemantauan jaringan, mengidentifikasi dan mengatasi masalah pada jaringan dari informasi pemantauan yang didapatkan serta dapat meningkatkan efisiensi, produktivitas dan layanan jaringan di Rumah Sakit Al Islam Bandung.
  • Thumbnail Image
    Item
    KLASIFIKASI TINGKAT DAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN DAN KETIDAKPUASAN DALAM PEMBELAJARAN BERBAHASA ASING MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
    (Program Studi S1 Informatika, 2025) Siboro, Wiyandasari M. Nadine; Atep Aulia Rahman (Pembimbing)
    Kepuasan dan ketidakpuasan pelajar merupakan indikator penting dalam mengevaluasi kualitas pembelajaran bahasa asing. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi yang mampu mengidentifikasi dua kategori tersebut menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data diperoleh melalui kuesioner yang mengukur faktor-faktor seperti motivasi belajar, metode pengajaran, pemahaman materi, dan lingkungan belajar. Untuk mengatasi ketidakseimbangan jumlah data antara kategori “puas” dan “tidak puas”, digunakan teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Hasil menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mengklasifikasikan kepuasan dan ketidakpuasan dengan akurasi sebesar 67% dan nilai ROC AUC sebesar 72%. Model ini dapat menjadi alat bantu dalam evaluasi dan peningkatan kualitas pembelajaran bahasa asing di institusi pendidikan.