http://hdl.handle.net/20.500.12969/22 2026-04-18T10:26:20Z http://hdl.handle.net/20.500.12969/4497 Modelo de minería de datos para la predicción de casos de anemia en niños hasta los 12 meses de edad en la Municipalidad Distrital de Alto de la Alianza. Tacna-2024 Calderon Vicente, Maribel Nilda La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un Modelo de minería de datos para la predicción de casos de anemia en niños hasta los 12 meses de edad en la Municipalidad Distrital de Alto de la Alianza. Tacna-2024. La anemia infantil constituye un problema de salud pública prioritario en el Perú, cuya detección temprana resulta fundamental para implementar intervenciones oportunas. Para ello, se utilizaron 598 registros reales provenientes del sistema HIS-MINSA, los cuales incluyen variables nutricionales, biológicas, socioeconómicas y de acceso a servicios básicos. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, de nivel explicativo, con diseño experimental y metodología CRISP-DM para el desarrollo del proceso de minería de datos. Se aplicaron y compararon cuatro algoritmos predictivos: árbol de decisión, W-J48, regresión logística y red neuronal artificial, todos validados mediante técnica de validación cruzada. Los resultados demostraron que el modelo de red neuronal artificial alcanzó el mejor desempeño global, con una exactitud del 78,08 %, una precisión del 81,66 % y un recall del 93,22 %, lo que evidencia su efectividad para detectar la mayoría de casos reales de anemia. Asimismo, el modelo W-J48 logró un recall del 94,28 %, destacando por su alta sensibilidad. La regresión logística no solo alcanzó métricas aceptables, sino que permitió identificar variables significativas como el nivel de hemoglobina (HB2), el peso al nacer y el acceso a servicios básicos, los cuales se asociaron fuertemente con la presencia de anemia. Se concluye que el uso de técnicas de minería de datos representa una herramienta eficaz para la predicción de anemia infantil, y que su implementación en los centros de salud contribuiría a mejorar la vigilancia epidemiológica y la toma de decisiones preventivas. 2025-06-18T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12969/4486 Implementación de una plataforma web utilizando biometría de control de asistencia del personal para la mejora de la eficiencia operativa en Panttony Tacna, 2024 Callata Flores, Rafael Martin; Robles Flores, Anthony Richard El trabajo de investigación tuvo como objetivo general desarrollar e implementar una plataforma web utilizando biometría para el control de asistencia del personal, con la finalidad de mejorar la eficiencia operativa en la empresa Panttony Tacna, 2024. El enfoque de la investigación fue aplicado, el tipo de investigación fue no experimental, el nivel fue descriptivo-correlacional, el método científico utilizado fue el hipotético deductivo y el diseño fue no experimental de corte transversal. Se aplicó la técnica de la encuesta mediante un cuestionario estructurado a una población de 30 empleados de Panttony Tacna. El tipo de muestreo utilizado fue probabilístico aleatorio simple, permitiendo que todos los trabajadores tuvieran igual probabilidad de ser seleccionados para participar en el estudio. En base al análisis integral de la variable Implementación de una Plataforma Web utilizando Biometría de Control de Asistencia del Personal, se determinó una mejora en la automatización de procesos (rapidez, repetición, automatización, facilidad), disminución de errores, y accesibilidad y reportes. En base al análisis integral de la variable Eficiencia Operativa, se determinó una mejora en el tiempo de procesamiento, precisión y exactitud, y satisfacción del usuario. En la prueba de hipótesis general se determinó la validación de la efectividad de la plataforma web con biometría implementada en la empresa Panttony Tacna. Los resultados de las 35 preguntas estructuradas en seis dimensiones clave reflejaron una tendencia consistente: los usuarios perciben mejoras sustanciales en el proceso de control de asistencia respecto al sistema anterior. La conclusión estadística es que se demuestra la hipótesis de investigación, aceptándose que la implementación de un sistema de control de asistencia influye significativamente en la mejora de la eficiencia operativa. 2025-06-24T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12969/4482 Implementación de una aplicación web para la mejora del proceso de matrícula en el aula virtual de pregrado de la Universidad Privada de Tacna, 2023 Clemente Cruz, Fanny Luz; Gómez Velazco, Adrian Mauricio La investigación titulada “implementación de una aplicación web para la mejora del proceso de matrícula en el aula virtual de Pregrado de la Universidad Privada de Tacna, 2023” se centró en optimizar la eficiencia del proceso de matrícula, que anteriormente era extenso y manual, a través del desarrollo de una aplicación web que utiliza Express de Node.js para el backend y React con Tailwind CSS para el frontend. El principal objetivo de esta implementación fue reducir los tiempos de registro de usuarios, cursos y matrículas, así como agilizar la rectificación y fusión de cursos, contribuyendo así a un entorno más eficiente y ágil para la gestión de matrículas. Para la realización del estudio se utilizó una metodología aplicada con un diseño experimental y enfoque cuantitativo, utilizando como población de investigación toda la información disponible sobre usuarios, cursos, matrículas y fusiones correspondientes al semestre académico 2024-I. Las mejoras en la eficiencia se evaluaron mediante las pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Esto demostró que los tiempos del proceso seguían una distribución normal (p < 0,05). Por lo tanto, se utilizó prueba t de Student donde revelan las diferencias significativas en los tiempos de los procesos antes y después de la implementación del nuevo sistema, la prueba reveló diferencias significativas con un valor p menor a 0.05 para todos los procesos analizados que permitió rechazar la hipótesis nula y confirmar que los tiempos de procesamiento disminuyeron de manera significativa después de la implementación. Los datos posteriores a la implementación mostraron una reducción significativa en los tiempos de procesamiento: el registro del usuario final se completó en un promedio de aproximadamente 2 minutos y 12 segundos; crear los espacios virtuales en 3 minutos y 36 segundos; registro de matrículas en 3 minutos y 25 segundos; rectificación de matrículas en 4 minutos y 50 segundos; proceso de fusionamiento de cursos tuvo un promedio de aproximadamente 1 hora, 56 minutos y 27 segundos. Estos resultados destacan una mejora significativa en la eficiencia operativa del sistema, validando la efectividad de la solución tecnológica implementada. En conclusión, la investigación demuestra que la nueva aplicación web optimizó significativamente los procesos de registro en el aula virtual, mejorando la eficiencia, precisión y satisfacción del usuario, y enfatiza la importancia de adoptar tecnología avanzada para mejorar los procesos académicos en las instituciones educativas, contribuyendo a una gestión más eficaz y satisfactoria de los recursos académicos. 2025-09-18T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12969/4470 Clasificación de datos en el análisis forense digital en la Universidad Privada de Tacna, Tacna 2024 Coloma Colquehuanca, Kiara Estefani El objetivo de la presente investigación fue determinar cómo la clasificación de datos correlaciona en el análisis forense digital en la Universidad Privada de Tacna durante el año 2024. Se empleó un enfoque cuantitativo, de tipo básico, con diseño no experimental. La muestra estuvo conformada por 161 estudiantes vinculados al ámbito de tecnologías de la información y análisis forense. Los hallazgos revelaron que la clasificación de información tiene una influencia directa en el análisis forense digital, lo cual se corrobora con el coeficiente de correlación de Spearman (0,726) y un valor de significancia p = 0,000, indicando una relación alta y positiva entre ambas variables. Esta relación estadística permite afirmar que el uso de herramientas tecnológicas y automatizadas en la clasificación de datos incrementa la exactitud y rapidez en el tratamiento de evidencias digitales. Asimismo, se identificó que los algoritmos aplicados en este proceso se correlacionan significativamente en la detección y organización de datos relevantes, favoreciendo la precisión del análisis forense. También se comprobó que el estudio de patrones de tráfico digital permite detectar anomalías que aportan a la reconstrucción de eventos. Por último, la incorporación de tecnologías especializadas refuerza la eficiencia, trazabilidad y seguridad en los procedimientos forenses. En conclusión, esta investigación valida que la clasificación de datos es un componente clave para optimizar el análisis forense digital en contextos académicos. Su adecuada implementación contribuye a elevar la calidad técnica, la confiabilidad de los informes periciales y la capacidad institucional de respuesta frente a incidentes de ciberseguridad en la Universidad Privada de Tacna. 2025-06-25T00:00:00Z