Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Di dalam kehidupan masyarakat yang dituntut untuk melakukan segala sesuatunya secara efisien, kendaraan bermotor menjadi salah satu alat bagi manusia untuk mencapai hal tersebut. Dengan kendaraan bermotor, perjalanan akan menjadi lebih cepat. Namun pada perjalanan yang relatif jauh. Pengguna akan berada di kendaraan pada waktu yang relatif lama. Hal ini membuat topik kenyamanan di dalam berkendaraan menjadi hal yang cukup penting. Kenyaman disini berpengaruh erat dengan keadaan lingkungan atau environment dalam kendaraan. Analisis topik tersebut merupakan sesuatu yang dapat berguna bagi para pengendara dimana jika kita dapat mengetahui tingkat kenyamanan dengan melihat environment dari kendaraan, maka hal ini akan menjadi tolak ukur bagi para pengguna kendaraan untuk mengoptimalkan kenyamanan dalam berkendara. Dalam pengujian ini menggunakan algoritma machine learning sebagai alat bantu untuk mengetahui tingkat kenyamanan dalam berkendara.

---

In people's lives that are required to do everything efficiently, motorized vehicles are one of the tools for humans to achieve this. With a motor vehicle, the trip will be faster. But on a relatively long journey. The user will be in the vehicle for a relatively long time. This makes the topic of comfort in driving become quite important. Comfort here is closely related to the state of the environment or the environment in the vehicle. Analysis of these topics is something that can be useful for motorists where if we can find out the level of comfort by looking at the environment of the vehicle, then this will be a benchmark for vehicle users to optimize driving comfort. In this test, machine learning algorithms are used as a tool to determine the level of comfort in driving."

"Dalam era perkembangan teknologi, penerapan teknologi informasi menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan. Data science memainkan peran penting dalam mengubah data besar menjadi pengetahuan yang berguna untuk pengambilan keputusan. Skripsi ini mengembangkan platform AutoML (Automated Machine Learning) pada aplikasi Lumba.ai yang dirancang untuk mempermudah proses prediksi tanpa memerlukan keterampilan teknis khusus. AutoML menawarkan tur otomatisasi untuk memilih model terbaik berdasarkan dataset yang diberikan, serta menyederhanakan proses pemrosesan data. AutoML diimplementasikan menggunakan message queuer dan worker secara asinkron. Prediksi pada tur AutoML dilakukan menggunakan tiga jenis metode prediksi, yaitu klasi kasi, regresi, dan klaster, dengan berbagai dataset untuk menilai kinerja model yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Lumba.ai dapat memberikan hasil prediksi yang akurat dan e sien, serta memberikan visualisasi yang informatif untuk analisis lebih lanjut. Saran dan masukan dari pengguna juga diintegrasikan untuk meningkatkan fungsionalitas dan kegunaan platform.

---

In the era of technology development, the application of information technology is crucial for enhancing operational ef ciency and effectiveness. Data science plays a vital role in transforming big data into useful knowledge for decision-making. This thesis develops an AutoML (Automated Machine Learning) feature on Lumba.ai application, designed to facilitate prediction processes without requiring specialized technical skills. Lumba.ai offers automated features for selecting the best model based on the given dataset and simpli es data preprocessing. This feature is implemented by using asynchrnous worker and message queuer. Predictions from AutoML feature involves three types of prediction methods, that is classi cation, regression, and clustering, using various datasets to assess model performance. The results demonstrate that Lumba.ai provides accurate and ef cient predictions and offers informative visualizations for further analysis. User feedback is integrated to enhance the platform’s functionality and usability."

"Dalam era perkembangan teknologi, penerapan teknologi informasi menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan. Data science memainkan peran penting dalam mengubah data besar menjadi pengetahuan yang berguna untuk pengambilan keputusan. Skripsi ini mengembangkan platform AutoML (Automated Machine Learning) pada aplikasi Lumba.ai yang dirancang untuk mempermudah proses prediksi tanpa memerlukan keterampilan teknis khusus. AutoML menawarkan tur otomatisasi untuk memilih model terbaik berdasarkan dataset yang diberikan, serta menyederhanakan proses pemrosesan data. AutoML diimplementasikan menggunakan message queuer dan worker secara asinkron. Prediksi pada tur AutoML dilakukan menggunakan tiga jenis metode prediksi, yaitu klasi kasi, regresi, dan klaster, dengan berbagai dataset untuk menilai kinerja model yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Lumba.ai dapat memberikan hasil prediksi yang akurat dan e sien, serta memberikan visualisasi yang informatif untuk analisis lebih lanjut. Saran dan masukan dari pengguna juga diintegrasikan untuk meningkatkan fungsionalitas dan kegunaan platform.

---

In the era of technology development, the application of information technology is crucial for enhancing operational ef ciency and effectiveness. Data science plays a vital role in transforming big data into useful knowledge for decision-making. This thesis develops an AutoML (Automated Machine Learning) feature on Lumba.ai application, designed to facilitate prediction processes without requiring specialized technical skills. Lumba.ai offers automated features for selecting the best model based on the given dataset and simpli es data preprocessing. This feature is implemented by using asynchrnous worker and message queuer. Predictions from AutoML feature involves three types of prediction methods, that is classi cation, regression, and clustering, using various datasets to assess model performance. The results demonstrate that Lumba.ai provides accurate and ef cient predictions and offers informative visualizations for further analysis. User feedback is integrated to enhance the platform’s functionality and usability."

"Dalam era perkembangan teknologi, penerapan teknologi informasi menjadi kunci untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan. Data science memainkan peran penting dalam mengubah data besar menjadi pengetahuan yang berguna untuk pengambilan keputusan. Skripsi ini mengembangkan platform AutoML (Automated Machine Learning) pada aplikasi Lumba.ai yang dirancang untuk mempermudah proses prediksi tanpa memerlukan keterampilan teknis khusus. AutoML menawarkan tur otomatisasi untuk memilih model terbaik berdasarkan dataset yang diberikan, serta menyederhanakan proses pemrosesan data. AutoML diimplementasikan menggunakan message queuer dan worker secara asinkron. Prediksi pada tur AutoML dilakukan menggunakan tiga jenis metode prediksi, yaitu klasi kasi, regresi, dan klaster, dengan berbagai dataset untuk menilai kinerja model yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Lumba.ai dapat memberikan hasil prediksi yang akurat dan e sien, serta memberikan visualisasi yang informatif untuk analisis lebih lanjut. Saran dan masukan dari pengguna juga diintegrasikan untuk meningkatkan fungsionalitas dan kegunaan platform.

---

In the era of technology development, the application of information technology is crucial for enhancing operational ef ciency and effectiveness. Data science plays a vital role in transforming big data into useful knowledge for decision-making. This thesis develops an AutoML (Automated Machine Learning) feature on Lumba.ai application, designed to facilitate prediction processes without requiring specialized technical skills. Lumba.ai offers automated features for selecting the best model based on the given dataset and simpli es data preprocessing. This feature is implemented by using asynchrnous worker and message queuer. Predictions from AutoML feature involves three types of prediction methods, that is classi cation, regression, and clustering, using various datasets to assess model performance. The results demonstrate that Lumba.ai provides accurate and ef cient predictions and offers informative visualizations for further analysis. User feedback is integrated to enhance the platform’s functionality and usability."