EDUGO Logo
EDUGO
InformatikaKuantitatifAI Generated

Optimasi Jaringanيغ Keandalan Data pada Sistem Pencatatan Waktu Marathon Nasional Berbasis Cloud melalui Aplikasi Mobile: Evaluasi Kuantitatif

Published 20 Juli 2026

Latar Belakang

Pencatatan waktu marathon yang terdesentralisasi menuntut sistem cloud untuk menyimpan dan menyebarkan data secara cepat dan aman. Konektivitas jaringan yang buruk dapat menyebabkan penundaan atau kehilangan data kritis. Penelitian ini mengevaluasi dan mengoptimalkan arsitektur jaringan serta keandalan penyimpanan cloud.

Metodologi Penelitian

Kuantitatif: Pengukuran latensi jaringan dan dropout rate menggunakan simulasi, analisis statistik deskriptif, serta uji hipotesis ANOVA untuk membandingkan performa antara dua arsitektur cloud.

Topik & Kata Kunci

#jaringan#cloud#keandalan

Related

Judul Similar

Lihat Semua
Informatika

Analisis Pengaruh Kebugaran dan Faktor Lingkungan terhadap Waktu Lari pada Marathon Nasional menggunakan Data Aplikasi Pencatat Waktu Mobile

Kecepatan lari pada marathon dipengaruhi oleh kondisi fisik atlet dan variabel lingkungan seperti suhu serta ketinggian. Data historis dari ڪنهن aplikasi pencatat waktu dapat memanfaatkan teknik statistik untuk mengidentifikasi korelasi signifikan. Penelitian ini mencoba menghubungkan variabel kebugaran atlet dan kondisi lapangan dengan performa akhir.

Kuantitatif
Informatika

Pengembangan dan Evaluasi Akurasi Aplikasi Pencatat Waktu Real-Time Berbasis Mobile untuk Marathon Nasional

Lomba marathon nasional menuntut sistem pencatatan waktu yang akurat dan dapat diakses secara real-time. Implementasi teknologi GPS pada aplikasi mobile memungkinkan pencatatan waktu secara otomatis namun memerlukan validasi akurasi data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menguji dan meningkatkan akurasi serta keandalan aplikasi tersebut.

Kuantitatif
Informatika

Pengembangan Sistem Rekomendasi Pembelajaran Personalisasi Multi-Bahasa Berbasis Machine Learning untuk Konteks Pendidikan Internasional

Sistem pembelajaran di lingkungan internasional saat ini jarang mempertimbangkan keragaman bahasa dan preferensi budaya dalam memberikan rekomendasi materi pembelajaran. Hal ini menyebabkan kesenjangan dalam efektivitas pembelajaran bagi siswa multibahasa. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji sistem rekomendasi adaptif yang memanfaatkan teknik machine learning dan NLP untuk memberikan rekomendasi konten pendidikan yang relevan secara lintas budaya dan bahasa.

Kuantitatif

Cari Inspirasi Judul Skripsi Kamu Sendiri

Gratis, instan, dan dijamin di-approve dosen! Masukkan jurusan dan topik kamu, dalam 30 detik dapat 3 rekomendasi judul skripsi.

Generate Sekarang
Butuh bantuan?