This research focuses on optimizing the speed of Big Data processing using Artificial Intelligence (AI) in healthcare applications. The study integrates Random Forest (RF) and Deep Learning (DL) algorithms with cloud-based computing systems to improve data processing efficiency. The dataset includes both structured data, such as Electronic Health Records (EHR), and unstructured data, like medical images. The results show that RF performs better with structured data, achieving a lower Mean Squared Error (MSE) and higher R-squared (R²) than traditional methods. Meanwhile, DL achieves superior accuracy and Area Under the Curve (AUC) in processing unstructured data. By utilizing the distributed computing power of Spark on a cloud platform, the processing speed was significantly enhanced, as demonstrated by a statistically significant reduction in processing time (p < 0.05) observed through a t-test analysis comparing Spark-based computing with traditional methods. Despite these improvements, challenges such as data privacy and infrastructure costs remain. Despite these improvements, challenges such as data privacy and infrastructure costs remain. This research provides a robust framework for real-time healthcare data analysis, highlighting its potential to improve decision-making processes and patient outcomes in medical services.

This research focuses on optimizing the speed of Big Data processing using Artificial Intelligence (AI) in healthcare applications. The study integrates Random Forest (RF) and Deep Learning (DL) algorithms with cloud-based computing systems to improve data processing efficiency. The dataset includes both structured data, such as Electronic Health Records (EHR), and unstructured data, like medical images. The results show that RF performs better with structured data, achieving a lower Mean Squared Error (MSE) and higher R-squared (R²) compared to traditional methods. Meanwhile, DL achieves superior accuracy and Area Under the Curve (AUC) in processing unstructured data. By utilizing the distributed computing power of Spark on a cloud platform, the processing speed was significantly enhanced, as demonstrated by a statistically significant reduction in processing time (p < 0.05) observed through a t-test analysis comparing Spark-based computing with traditional methods. Despite these improvements, challenges such as data privacy and infrastructure costs remain. Despite these improvements, challenges such as data privacy and infrastructure costs remain. This research provides a robust framework for real-time healthcare data analysis, highlighting its potential to improve decision-making processes and patient outcomes in medical services.

PT. Perkebunan Sidoredjo Ungaran Kab.Semarang adalah salah satu perusahaan distributor yang bergerak dibidang penjualan karet mentah dan cengkeh kering. Pada akhir periode akuntansi bulanan, perusahaan ini melakukan proses penggajian pada karyawannya dan membuat laporan gaji sebagai pertanggung jawaban kepada pimpinan perusahaan. Proses pencatatan dan perhitungan gaji yang diterapkan oleh perusahaan ini masih bersifat manual. Berdasarkan permasalahan yang ditemukan, penulis mengusulkan kepada PT.Perkebunan Sidoredjo untuk merancang aplikasi penggajian yang akan membantu menghitung gaji karyawan agar lebih efektif dan efisien. Sistem ini akan penulis rancang menggunakan Visual Basic.Net. Karena aplikasi tersebut mudah dipahami, selain itu dalam penanganan Bug, Visual Basic.Net mempunyai fasilitas yang hebat dan Real Time Backgroud Compiler. Perancangan sistem ini akan melibatkan sistem lama yang ada di perusahaan untuk membuat sistem yang baru. Sistem yang telah selesai dibuat diharapkan perusahaan akan memperoleh kemudahan dalam menginput data sekaligus membantu pihak perusahaan dalam menyusun laporan penggajian secara akurat dan efesien.

Penelitian ini dilakukan pada salah satu MTs di Kabupaten Semarang. Sistem penggajian yang ada pada sekolah ini belum terkomputerisasi. Permasalahan yang timbul dengan sistem yang sekarang berjalan adalah adanya kesalahan dalam perhitungan gaji guru. Selain itu dalam pemrosesan perhitungan gaji guru membutuhkan waktu yang cukup lama. Bendahara harus merekap presensi guru dan jadwal mengajar guru sebagai dasar untuk perhitungan gaji, sehingga menjadi kurang efisien. Proses ini memiliki potensi kesalahan yang cukup tinggi yang dapat berdampat pada nominal gaji yang diterima para guru honorer ini tidak sesuai dengan yang seharusnya.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut dikembangkan sistem penggajian dengan menggunakan metode R&D atau penelitian pengembangan. Pada tahap awal, persyaratan sistem ditentukan dengan mengumpulkan berbagai data dan menganalisis data yang diperoleh. Langkah selanjutnya adalah merancang sistem dengan menggambarkan aliran data dan aliran sistem, merancang tabel, membuat diagram hubungan entitas (ERD), dan merancang antarmuka sistem. Sistem yang dikembangkan juga diuji. Basis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah MySQL. Dengan mengembangkan sistem penggajian yang terkomputerisasi dapat mempermudah dan membuat pekerjaan kasir lebih efisien dalam menentukan kehadiran guru, penjadwalan, menghitung upah dan pelaporan.

Peer-to-peer systems nowadays are widely used because of the scalability and high reliability. File replication and consistency maintenance are widely used techniques to achieve high system performance. These techniques are connected to each other. The connection of these techniques is consistency maintenance is needed in file replication to keep the consistency between a file and the replicas. Traditional file replication and consistency maintenance methods need a high cost. The usage of IRM (Integrated file Replication and Consistency Maintenance inP2P systems) which will achieve high efficiency at a significantly lower cost can be used to solve this problem. IRM reduces redundant file replicas, consistency maintenance overhead, and unnecessary file updates.

Recording financial transactions is an important activity that must be carried out by a business. In accounting, recording financial transactions is a fundamental thing that must be done. With these records, all business financial transactions can be accounted for and brought to the financial statements. Computerized technology using barcodes in payment transactions has the aim of increasing speed, accuracy, and service quality. In carrying out payment administration activities still using the manual system will have an impact on the Administrative officer having difficulty finding data on students who want to pay and the network (LAN) has not been implemented on the computer is also a problem at the research site, because to share data with the treasurer and principal becomes constrained, data can be damaged, lost or misused because its security is not guaranteed.
In solving these problems, the researchers collected data and facts that existed at the research site, then designed a payment administration information that was in accordance with the needs of the school. In making Administrative Information System Integrated With Barcode Reader, researchers used Microsoft Visual Basic 6.0 programming language, MySQL Server database as data storage media and Subtime Text as tools to create source code. In the preparation of this application using object-oriented methods.

Kecamatan Bandungan dan Sumonowo merupakan wilayah di Kabupaten Semarang yang ditetapkan sebagai kawasan Agropolitan. Dalam beberapa survei dan penelitian di kawasan yang memiliki kesamaan administratif dan geografis tersebut menunjukan tren perubahan produktifitas pertanian akibat pembangunan. Pendekatan sistem informasi geografis digunakan dalam penelitian ini dengan alasan untuk bisa menganalisis objek spasial secara menyeluruh pada kawasan terkait. Penelitian ini berusaha memetakan penataan ruang secara objektif dengan metode Artificial Neural Network. Dimana hubungan antar objek spasial dikalkulasikan potensi perubahannya pada dua data spasial yang berbeda   tempo. Hasilnya didapatkan bahwa simulasi objektif dengan metode ANN terhadap data spasial hasil klasifikasi menggunakan metode minimum distance diperoleh min validation error 0,0656. Hasil validasinya juga cukup baik, yaitu memperoleh prosentasi kebenaran 85,3% dan index kappa 0.80. Peta simulasi dihasilkan sampai pada tempo 2021. Dari peta simulasi didapatkan pengetahuan bahwa sistem pertanian terbuka akan terus mengalami pertumbuhan luasan secara positif dengan kisaran 0,015%. Adapun sistem pertanian tertutup akan terus mengalami penyusutan luasan pada kisaran 0,01%. Pengetahuan ini bisa menjadi alternaif solusi dalam mempertimbangkan implementasi rencana tata ruang dan wilayah pada kawasan terkait.