Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PENERAPAN HORIZONTAL POD AUTOSCALER DAN REDIS CLUSTER BERBASIS KUBERNETES UNTUK MENINGKATKAN PERFORMA WEBSITE ELEARNING Gurohman, Diki Taufik; Susanto, Bekti Maryuni; Hariyanto, Agus; Jullev Atmadji, Ery Setiyawan; Gumilang, Mukhamad Angga; Antika, Elly; Mukhlisoh, Nanik Anita
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 7 No 2 (2024): Jurnal SKANIKA Juli 2024
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/skanika.v7i2.3211

Abstract

Elearning is a very vital tool in learning today. To provide optimal service, elearning servers require quite large computing resources when a large number of users access them simultaneously. However, expensive computing resources such as CPU, memory and disk storage make it difficult for organizations to meet the needs of large users. Previous research compared the performance of two public clouds on a moodle-based learning management system. The results showed that backup and restore times increased by about 10 seconds for every additional 500 MB of data size. This research aims to apply Kubernetes-based horizontal pod autoscaler and Redis cluster on the Moodle elearning server. Moodle is used to run elearning and Redis as database memory which can improve website performance. Horizontal implementation of pod autoscaler and Redis cluster was able to increase the performance of the Moodle e-learning website by 4.3% compared to a monolithic approach. Research shows that implementing Kubernetes and Redis clusters can improve the performance of Moodle e-learning websites. This research also shows that the microservice approach has better performance compared to the monolithic approach..
Analisis Sentimen terhadap Kecurangan Pemilu dan SIREKAP di Twitter menggunakan Metode Vader Lexicon dan Naïve Bayes Amin, Muhammad Yusril; Gumilang, Mukhamad Angga; Abdillah, Fauzan; Sirojudin, Achmad; Lestari, Winda Budi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2024: SNESTIK IV
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2024.5877

Abstract

Pemilihan umum adalah krusial dalam demokrasi sebagai sarana pemilihan wakil untuk badan eksekutif dan legislatif. Di Indonesia, metode pemilihan tradisional kini disokong oleh sistem elektronik seperti Sistem Rekapitulasi Suara (SIREKAP). Namun, masalah kecurangan pemilu tetap menjadi sorotan, terutama di platform media sosial seperti Twitter. Penelitian ini menggunakan teknik analisis sentimen, termasuk leksikon VADER dan algoritma Naive Bayes, untuk menilai sentimen publik terhadap integritas pemilu dan SIREKAP. Melalui analisis data Twitter, diperoleh wawasan tentang persepsi publik. Hasilnya, yang terdiri dari 456 komentar negatif, 302 netral, dan 553 positif mengenai proses pemilu 2024, mencerminkan spektrum kompleks dari pendapat publik. Demikian juga, sentimen terkait kecurangan pemilu, dengan 1079 komentar negatif dan 181 komentar positif, menyoroti pandangan yang beragam dari masyarakat. Representasi visual seperti wordcloud membantu mengidentifikasi tema-tema utama. Penelitian ini menawarkan wawasan berharga bagi para pemangku kepentingan, membantu memahami dinamika opini publik dan menginformasikan proses pengambilan keputusan dalam meningkatkan integritas demokratis.