(Br.) Ingeniería de Sistemas e Informática

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    Modelo de aprendizaje supervisado basado en el algoritmo XGBoost para predicción de la incidencia del dengue
    (Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial, 2024-01-12) Padilla Pierola, Jim Harold; Valles Coral, Miguel Angel; Gonzales Sánchez, Pedro Antonio
    La identificación prematura de los casos de dengue es importante para la realización de las acciones de prevención y control por parte de las entidades locales. Esta investigación, presenta una perspectiva haciendo uso de un modelo aprendizaje automático supervisado de regresión no lineal para predecir la incidencia del dengue. Se empleó un set de datos conformada por 272 periodos semanales, con datos históricos (AR) y de Google Trends (GT). El modelo fue entrenado con conjunto de datos perteneciente a 20 ciudades de Brasil con aspiración a su replicabilidad en la región San Martín, Perú. La segmentación del set de datos fue los primeros 258 periodos para entrenamiento y los 14 últimos para prueba. Se utilizó la regresión no lineal del algoritmo de “Extreme Gradient Boosting” (XGBoost), por su buen desempeño en casuísticas que no tienen proporcionalidad entre predictores y objetivo. Se emplearon técnicas para el preprocesamiento de datos, selección de características y elección de hiperparámetros para construir modelos generalizados para cada una de las 20 ciudades, en relación a solamente data histórica, Google Trends y la combinación de ambas. Los resultados obtenidos evidencian que los modelos entrenados pueden ser utilizados en 15 de las 20 ciudades. Los modelos que consumen datos de Google Trends y la combinación con datos históricos fueron los que mejores desempeños tuvieron, para la evaluación de los modelos se valió de las métricas de evaluación: RMSE, R-RMSE, R^2 y Correlación de Pearson. Evidenciando la capacidad del modelo en la predicción de la incidencia del dengue.
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    Sistema de información web para mejorar el control de tierras agrícolas en la Comunidad Nativa de Bajo Naranjillo, distrito de Awajún, provincia de Rioja, región San Martín
    (Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial, 2024-06-17) Calderón Barturén, Yoni Leodan; Gonzales Sánchez, Pedro Antonio
    Sistema de información web para mejorar el control de tierras agrícolas en la Comunidad Nativa de Bajo Naranjillo, distrito de Awajún, provincia de Rioja, región San Martín La presente investigación tuvo como objetivo Demostrar cómo un sistema de información web influye de manera significativa en la mejora del control y la gestión de las tierras agrícolas en la Comunidad Nativa de Bajo Naranjillo, distrito de Awajún, provincia de Rioja, región San Martín. Corresponde a un estudio de tipo aplicada, enfoque cuantitativo, método deductivo y diseño pre experimental longitudinal. La muestra fue igual que la población, la cual constituyó en 14 mediciones de usuarios agrícolas. Como técnica se utilizó la encuesta, mientras como instrumento, el cuestionario. Los resultados indicaron que el 64.29% de los usuarios percibieron de manera positiva el desempeño del sistema de información web, considerándolo alto. La percepción oscilo entre el 64.29% y el 78.57% con calificaciones altas en usabilidad, accesibilidad, experiencia del usuario y seguridad de la información. El desempeño del sistema de información web, evaluado tanto desde la perspectiva técnica como desde la experiencia del usuario, reveló áreas clave para su optimización. Se concluyó que el sistema de información web mejoró significativamente el control de tierras agrícolas. Los resultados obtenidos a través de la prueba estadística ANOVA de Welch fueron estadísticamente significativos (p<0.05), lo que permitió aceptar la hipótesis alterna del estudio.
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    Sistema de Recuperación de Información Para el Proceso de Orientación de Especialidades en Informática en Estudiantes de la FISI UNSM
    (Universidad Nacional de San Martín. Fondo Editorial, 2024-10-16) Saldaña Soto , Angie Pamela; Gonzales Sánchez, Pedro Antonio
    Sistema de Recuperación de Información para el Proceso de Orientación de Especialidades en Informática en Estudiantes de la FISI UNSM El proceso de orientación profesional ha sido un factor clave para los estudiantes que cursan los últimos años de la carrera profesional, representando un desafío que suele estar a la par con la angustia y estrés. La orientación profesional es esencial para lograr una visión profesional, destacando las bases teóricas y relaciones dirigidas al perfil profesional de una especialidad hacia el estudiante. Esta investigación se realizará en la Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática (FISI) de la Universidad Nacional de San Martín (UNSM) con los alumnos del décimo ciclo del semestre académico 2021-I, un total de 25 estudiantes. En la FISI-UNSM, se observa que los estudiantes tienen cierto desconocimiento de especialidades en informática, a pesar de su interés en cursos relacionados. El objetivo general es mejorar el proceso de orientación de especialidades en informática a estudiantes del décimo ciclo del semestre académico 2021-I de la FISI-UNSM mediante un Sistema de Recuperación de Información usando el modelo de espacio vectorial. En la investigación se realizaron encuestas virtuales (pretest y post-test). Los resultados incluyen la creación de una base de datos de especialidades en informática, así como la implementación de un sistema de recuperación de información basado en el modelo de espacio vectorial. Concluyendo que el sistema tuvo un impacto positivo en la percepción de los estudiantes del décimo ciclo del semestre académico 2021-I de la FISI-UNSM en cuanto al tiempo de recibir información y la satisfacción con la misma. Después de la implementación, todos los estudiantes del décimo ciclo del semestre académico 2021-I calificaron el tiempo de recibir información como "Muy bueno" y la mayoría calificaron la satisfacción con la información como "Bueno" o "Muy Bueno". Estos resultados indican que el sistema mejoró significativamente la calidad de la información recibida, sugiriendo que la implementación de esta tecnología fue exitosa y contribuyó positivamente a la experiencia de los estudiantes del décimo ciclo del semestre académico 2021-I.