Prediksi Penggunaan Kapasitas Hardisk Pada Komputer Server Berbasis Regresi Linier

Siti Namira, Rizqi Astin (2023) Prediksi Penggunaan Kapasitas Hardisk Pada Komputer Server Berbasis Regresi Linier. S1 Teknik Informatika thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.

	Text 1843107-S1-Jurnal.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text 1843107_S1_TEKNIK INFORMATIKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Siti Namira Rizqi Astin, 2023, Prediksi Penggunaan Kapasitas Hardisk pada Komputer Server Berbasis Regresi Linier, Skripsi Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Pembimbing Utama : Wahyuni, S.Kom., M.Kom., Pembimbing Pendamping : Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. Kata Kunci: Prediksi, Regresi Linier, Komputer Server, Hardisk, MAPE, MSE, RMSE. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan Prediksi Penggunaan Kapasitas Hardisk pada Komputer Server Berbasis Regresi Linier. Perkembangan teknologi informasi dan penggunaan komputer server telah mengalami pertumbuhan yang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Ketersediaan data dan informasi yang semakin meluas memerlukan infrastruktur server yang kuat dan efisien. Salah satu komponen krusial dalam infrastruktur server adalah kapasitas hardisk, yang memiliki dampak langsung terhadap kinerja dan stabilitas sistem. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penggunaan kapasitas hardisk pada komputer server menggunakan pendekatan regresi linier. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi linier berhasil memprediksi penggunaan kapasitas hardisk pada komputer server dengan tingkat akurasi yang memadai. Dengan menggunakan model ini, perusahaan dapat melakukan perencanaan kapasitas yang lebih baik untuk memastikan ketersediaan ruang penyimpanan yang mencukupi tanpa mengorbankan kinerja sistem. Selain itu, model ini dapat digunakan sebagai alat untuk mendeteksi potensi masalah dalam kapasitas hardisk yang dapat menyebabkan gangguan pada operasional komputer server. ============================================================ Siti Namira Rizqi Astin, 2023, Prediction of Hard Disk Capacity Usage in Server Computers Using Linear Regression. Thesis of Informatics Engineering Study Program, Widya Cipta Dharma Samarinda College of Informatics and Computer Management, Main Advisor : Wahyuni, S.kom., M.Kom., Companion Advisor: Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. Keywords: Prediction, Linear Regression, Server Computers, Hard Disk, MAPE, MSE, RMSE. The objective of this research is to generate a Prediction of Hard Disk Capacity Usage in Server Computers Using Linear Regression. The advancement of information technology and the utilization of server computers have undergone rapid growth in recent years. The expanding availability of data and information necessitates robust and efficient server infrastructures. A pivotal component within server infrastructures is the hard disk capacity, which directly impacts system performance and stability. Therefore, the aim of this study is to develop a predictive model for hard disk capacity usage in server computers using a linear regression approach. The results of this study demonstrate that the linear regression model successfully predicts hard disk capacity usage in server computers with a satisfactory level of accuracy. Utilizing this model, companies can enhance capacity planning efforts to ensure adequate storage availability without compromising system performance. Moreover, the model serves as a tool for identifying potential hard disk capacity issues that may lead to operational disruptions in server computers.

Item Type:	Thesis (S1 Teknik Informatika)
Additional Information:	Pembimbing I : Wahyuni,S.Kom.,M.Kom Pembimbing II : Pitrasacha Adytia, S.T., M.T
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, Regresi Linier, Komputer Server, Hardisk, MAPE, MSE, RMSE.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Teknik Informatika
Depositing User:	Siti Namira Rizqi Astin
Date Deposited:	25 Aug 2023 01:49
Last Modified:	25 Aug 2023 01:49
URI:	http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/5045

Actions (login required)

View Item