Fiorentina, Cindi (2025) ANALISIS PERBANDINGAN BIAYA LAYANAN PAAS CLOUD PROVIDER UNTUK IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING DENGAN METODE ANALISIS POIN HARGA. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (2MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (197kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (742kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (290kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (669kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (80kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (99kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
Abstract
Pemanfaatan layanan Platform as a Service (PaaS) dalam pengembangan aplikasi Machine Learning (ML) semakin meningkat seiring dengan kebutuhan akan infrastruktur yang skalabel dan efisien. Namun, perbedaan biaya antar cloud provider seperti Google Cloud Platform (GCP) dan Microsoft Azure menjadi tantangan bagi pengembang dalam memilih layanan yang paling maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan biaya layanan PaaS di kedua platform dengan menggunakan metode Analisis Poin Harga, yang mempertimbangkan parameter seperti runtime environment, penyimpanan, pemrosesan data, dan layanan tambahan lainnya. Metodologi penelitian ini melibatkan implementasi website Machine Learning sederhana untuk prediksi penyakit kulit yang dideploy pada GCP dan Azure. Biaya layanan dihitung menggunakan kalkulator harga masing-masing platform berdasarkan skenario penggunaan tertentu. Analisis dilakukan dengan membandingkan struktur harga, model pembayaran, serta fleksibilitas dalam penggunaan layanan. Data biaya yang diperoleh dikonversi ke Rupiah dengan kurs per 30 Januari 2025 sebesar Rp16.359,50 per USD untuk menjaga konsistensi perbandingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GCP memiliki keunggulan dalam fleksibilitas biaya, terutama untuk workload yang berjalan tidak terus-menerus, sementara Azure lebih stabil dalam biaya untuk workload jangka panjang. Selisih biaya antara kedua platform relatif kecil, sekitar Rp7.000 dalam skenario yang diuji, namun perbedaan dalam sistem penagihan dapat mempengaruhi keputusan pengguna. Penelitian ini memberikan wawasan bagi pengembang dan organisasi dalam memilih cloud provider yang sesuai dengan kebutuhan Machine Learning berbasis PaaS.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Paas, Machine Learning, Analisis Poin Harga, Google Cloud Platform, Microsoft Azure | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 19 Sep 2025 02:12 | ||
| Last Modified: | 19 Sep 2025 02:12 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/30796 |
Actions (login required)
 |
View Item |