Perancangan Sistem Deploy Untuk Menghubungkan Machine Learning Ke Website
Abstrak
Studi ini mengkaji proses perancangan sistem yang menghubungkan model machine learning dengan aplikasi web. Tujuannya adalah menciptakan akses langsung bagi pengguna terhadap model tersebut. Kami mengembangkan arsitektur yang memadukan teknologi machine learning dan web secara efisien, dengan penekanan pada kemudahan penerapan dan kinerja sistem. Proses perancangan mencakup analisis kebutuhan, pemilihan teknologi yang sesuai, serta serangkaian pengujian untuk menjamin performa dan kehandalan. Temuan kami menunjukkan bahwa sistem yang dirancang berhasil meningkatkan aksesibilitas dan penerapan model machine learning dalam lingkungan web. Hal ini memberikan dampak positif terhadap adopsi teknologi kecerdasan buatan secara lebih luas.
Kata kunci— Integrasi web, Machine learning, Sistem penerapan.
Referensi
N. C. Mendonca, P. Jamshidi, D. Garlan, dan C. Pahl, “Developing self-adaptive microservice systems: Challenges and directions,” IEEE Softw, vol. 38, no. 2, hlm. 70–79, Mar 2021, doi: 10.1109/MS.2019.2955937.
Z. Wan, X. Xia, D. Lo, dan G. C. Murphy, “How does machine learning change software development practices?,” IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 47, no. 9, hlm. 1857–1871, Sep 2021, doi: 10.1109/TSE.2019.2937083.
Z. Zhong, M. Xu, M. A. Rodriguez, C. Xu, dan R. Buyya, “Machine learning-based Orchestration of Containers: A Taxonomy and Future Directions,” ACM Comput Surv, vol. 54, no. 10, Sep 2022, doi: 10.1145/3510415.
D. E. Waluyo, C. Paramita, H. W. Kinasih, D. Pergiwati, dan F. A. Rafrastara, “Aplikasi Prediksi IHSG Berbasis Web Dengan Integrasi Multi-Algoritma,” Jurnal Informatika: Jurnal pengembangan IT, vol. 9, no. 2, 2024, doi: 10.30591/jpit.v9i2.6193.
