Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

Pelatihan Aplikasi Olah Data Penduduk untuk Meningkatkan Efektivitas Pengelolaan Data Penduduk di Desa Cihanjuang Bandung Barat Nurhayati, Sri; Irmayanti, Hani; Mochamad Fajar Wicaksono; Hidayat; Fariz Nugraha; Aditya Wandani
Jurnal Pengabdian Teknik dan Ilmu Komputer (Petik) PETIK : Jurnal Pengabdian Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 2 Desember 2025
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/petik.v5i2.17250

Abstract

Kebutuhan akan pengolahan data penduduk yang efisien menjadi semakin penting terutama bagi pengurus RT/RW yang berperan langsung dalam pelayanan masyarakat di tingkat lingkungan. Saat ini, pengelolaan data penduduk di tingkat RT/RW masih dilakukan secara manual melalui pencatatan dalam buku besar atau spreadsheet sederhana, sehingga rawan kesalahan dan kurang efisien. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan data penduduk melalui penerapan aplikasi pengolahan data berbasis web. Metode pelaksanaan meliputi penyampaian materi secara interaktif, praktik langsung penggunaan aplikasi, pendampingan teknis, serta evaluasi menggunakan kuesioner skala Likert yang diisi oleh lima peserta pelatihan. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat kepuasan yang sangat tinggi dengan skor rata-rata 4,80 dari 5 (96%), yang menandakan bahwa pelatihan dan implementasi aplikasi mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data penduduk. Berdasarkan hasil tersebut, kegiatan ini disimpulkan berhasil mencapai tujuan dan direkomendasikan untuk dilanjutkan melalui pengembangan fitur lanjutan serta pendampingan berkala.
Systematic Review of Blockchain Technology in Electronic Medical Record Management: Trends, Challenges, and Future Research Directions Irmayanti, Hani; Atin, Sufa; Heryandi, Andri; Afrianto, Irawan; Rijanto, Estiko; Dwiguna Sumitra, Irfan
International Journal of Informatics, Information System and Computer Engineering (INJIISCOM) Vol. 7 No. 2 (2026): INJIISCOM: VOLUME 7, ISSUE 2, DECEMBER 2026 (Online First)
Publisher : Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study explores the role of blockchain technology in addressing security and integration challenges within Electronic Medical Record (EMR) systems. Using a Systematic Literature Review (SLR) of 143 selected articles, the research highlights blockchain’s potential to provide decentralized, transparent, and secure data exchange. Key findings indicate that permissioned blockchains, specifically Hyperledger Fabric, are preferred for maintaining data integrity and managing access via smart contracts. To handle big data scalability, the study recommends a hybrid architecture, while identifying the integration of AI and IoT as the future of "smart healthcare”. Despite its promise, the primary hurdle remains the lack of global semantic standardization, which is essential for achieving full interoperability across diverse healthcare facilities. These insights offer a strategic roadmap for developing integrated, patient-centric, and secure medical record systems.
INTEGRASI ROBOTIC PROCESS AUTOMATION DAN REINFORCEMENT LEARNING UNTUK NOTIFIKASI CERDAS DI LINGKUNGAN PENDIDIKAN: TINJAUAN LITERATUR SISTEMATIS : INTEGRATION OF ROBOTIC PROCESS AUTOMATION AND REINFORCEMENT LEARNING FOR SMART NOTIFICATIONS IN EDUCATIONAL ENVIRONMENTS: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Irmayanti, Hani; atin, Sufa; Heryandi, Andri; Supatmi, Sri; Hasibuan, Zainal Arifin; Kurniawan, Bobi
Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas Vol. 19 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, UPN "Veteran" Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini memetakan tren integrasi Robotic Process Automation (RPA) dan Reinforcement Learning (RL) untuk mengatasi information overload pada sistem notifikasi cerdas. Menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan pedomanPRISMA pada basis data Scopus, 132 artikel relevan disaring dari 2.259 dokumen awal dalam rentang waktu 2021–2025. Analisis bibliometrik menunjukkan pertumbuhan publikasi yang pesat (Annual Growth Rate 74,16%) dengan dominasi jurnal IEEE Access.Pertumbuhan ini didukung oleh tingginya Kolaborasi Internasional yang mencapai 43,94%, menunjukkan cakupan global yang luas dan kualitas riset yang terjamin. Secara tematik, Deep Learning teridentifikasi sebagai motor utama, di mana RL berfungsi sebagai otak adaptif untuk optimasi keputusan. Sementara RPA berperan sebagai eksekutor deterministik, struktur tematik menempatkan Robotics dan Automation pada kuadran Emerging Themes, mengindikasikan bahwa fokus pengembangan utama masih padaalgoritma, bukan implementasi teknis RPA itu sendiri. Mengingat adanya celah riset pada aspek keamanan model (Trustworthiness) dan tantangan infrastruktur desentralisasi (Edge Computing), studi ini merekomendasikan pengembangan arsitektur Trustworthy AI serta integrasi Edge Computing untuk mendukung skalabilitas dan ketahanan sistem waktu nyata. Sebagai kontribusi ilmiah, temuan ini menyediakan landasan konseptual bagi pengembangan sistem notifikasi otonom berbasis RPA-RL yang tidak hanya adaptif, tetapi juga skalabel dan terpercaya untuk implementasi praktis di lingkungan real-time.