PERANCANGAN DESAIN MONITORING JARINGAN KOMPUTER UNTUK EASY MAINTENANCE DI TELKOM UNIVERSITY LANDMARK TOWER
Bibliographic record
Abstract
Infrastruktur jaringan pada gedung Telkom University Landmark Tower (TULT) yang saat ini dikelola oleh Direktorat Pusat Teknologi Informasi (PuTI) masih memiliki beberapa kendala diantaranya, gedung tersebut memiliki keterbatasan Sumber Daya Manusia (SDM), dalam hal penanganan troubleshooting jaringan. Adapun masalah lainnya yaitu kurangnya transparansi informasi dalam menangani masalah terhadap jaringan, karena saat ini infrastruktur jaringan tersebut memiliki aplikasi monitoring yang belum maksimal untuk troubleshooting jaringan. Dengan adanya permasalahan tersebut di dalam penelitian ini digunakan metodologi Network Development Life Cycle (NDLC) sebagai tahapan untuk melakukan penyelesaian masalah. Urutan tahapan dari metodologi NDLC ini di antaranya yaitu tahap analisis, tahap desain, dan tahap simulasi prototyping. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilaksanakan, maka dapat diketahui bahwa pada saat ini pihak PuTI memiliki SOP (Standard Operating Procedure) dalam melakukan pemantauan jaringan pada perangkat yang sedang mengalami down, dan juga sudah menerapkan Network Monitoring System (NMS) untuk melakukan pemantauan jaringan di Universitas Telkom. Tetapi SOP dan NMS yang dijalankan oleh PuTI saat ini kurang maksimal dalam hal easy maintenance di gedung TULT. Oleh karena itu, maka di dalam penelitian ini menghasilkan rekomendasi mengenai SOP pada monitoring jaringan di gedung TULT, dan juga dashboard monitoring khusus pada Fakultas Rekayasa Industri untuk lantai 4, 8, 9, dan 18 di gedung TULT. Rekomendasi tersebut dibuat untuk easy maintenance dalam hal monitoring, controlling, dan handling di gedung TULT.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".