Buku Abstrak Seminar Nasional Tahun 2012 - ELEKTRO - Politeknik ...

SNTE-2012 POLITEKNIK NEGERI JAKARTAKode Makalah TI-11 dan TI-12EFISIENSI KINERJA PENGELOLAAN ENERGI PADA ARSITEKTUR DATACENTER KOMPUTASI AWAN MENGGUNAKAN GREENCLOUDMohamad Fathurahman 1 , Kalamullah Ramli 21. Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Jakarta, Depok 16425, Indonesia2. Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia, Depok 16425, IndonesiaE-mail: mohamad.fathurahman91@ui.ac.idAbstrakKeberadaan data center pada sistem cloud computing sangat besar artinya. Data center yang terletak pada lapisanIaaS pada sistem cloud berisi komponen fisik yang meliputi komponen komputasi seperti server dan switchdankomponen non komputasi seperti sistem pendingin dan pengaturan suhu. Seiring dengan meningkatnya jumlahpengguna data center, maka konsumsi daya listrik pada data center akan meningkat. Telah diusulkan skemapenghematan energi pada data center yakni skema DVFS dan DNS. Pada penelitian ini telah disimulasikanmenggunakan GreenCloud, yang merupakan ekstensi dari NS2, kepada tiga macam arsitektur data center yaknitwo-tier, three-tier dan three-tier high-speed dengan jenis workload adalah High Performance Computing HPC.Penerapan skema penghematan meliputi skema DVFS dan DNS saja serta DVFS dan DNS sekaligus. Dari hasilyang diperoleh menunjukkan bahwa penerapan skema DNS menunjukkan hasil terbaik karena berhasil melakukanpenghematan rata-rata sebesar 63,42% pada server dan hampir 100% pada switch.Keywords: cloud computing, data center, DVFS, DNS, GreenCloud and NS2SISTEM PREDIKSI MAHASISWA DROP OUT DENGAN MENGGUNAKAN METODEBAYESIAN NETWORKLatif MawardiJurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Jakarta, Jl. G. Siwabesyi, Kampus Baru UI Depok,16422E-mail: Latif.r33@gmail.comAbstrakPada awal berdirinya Politeknik, drop out merupakan hal yang biasa, dengan pertimbangan adalah mutu lulusan.Karena memang sudah merupakan sistem, maka mahasiswa akan berusaha sebaik mungkin untuk tidak terkena dropout. Seiring dengan perubahan waktu, drop out mulai dipertimbangkan, disatu sisi masih tetap untuk dipertahankandengan alasan adalah mempertahankan kualitas lulusan, dilain hal drop out merupakan kerugian besar baik dari sisipenyelenggara pendidikan atau lembaga maupun dari mahasiswa peserta didik.Pada saat ini drop out di JurusanTeknik Elektro Politeknik Negeri Jakarta jumlahnya cukup mengkhawatirkan karena dapat mencapai 10 % darijumlah mahasiswa. Oleh karena itu perlu adanya uapaya memperkecil jumlah drop out atau bahkanmenghilangkanya jika memungkinkan. Pada prinsipnya drop out dapat dihindari jika dapat diketahui penyebabnyadan dapat dilakukan antisipasi jika dapat diketahui mahasiswa mahasiswa yang diprediksi berpotensi untuk terkenadrop out berdasarkan fitur mahasiswa. Fitur mahasiswa merupakan data mahasiswa yang bersifat dinamis sepertiproblem keluarga, kondisi perekonomian dan mobilitas mahasiswa ke kampus.Dengan mempergunakan algoritmabayesian network dan menerapkan data fitur mahasiswa sebagai inputnya dilakukan prediksi terhadap semuamahasiswa apakah berpotensi drop out atau tidak. Pada mahasiswa yang berpotensi drop out, dilakukan pembinaanyang merupakan tanggung jawab dosen pembimbing akademik sehingga drop out dapat dihindarkan, paling tidakdiperkecil jumlahnya.Keywords: prediction, drop out, Bayesian, networkISBN: 978-602-97832-0-9 27