Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal M A T H L I N E : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Susanti, Ela
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Mathematics

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
PENGGUNAAN MODEL PEMBELAJARAN TEAMS GAMES TOURNAMENT UNTUK MENINGKATKAN KEAKTIFAN DAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI APLIKASI BARISAN Nandang, Nandang; Susanti, Ela; Puri, Ita Duhita
Mathline : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 5 No 1 (2020): Mathline
Publisher : Universitas Wiralodra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31943/mathline.v5i1.142

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan model pembelajaran Teams Games Tournament (TGT) dapat meningkatkan keaktifan dan hasil belajar siswa pada materi aplikasi barisan. Penelitian ini merupakan Penelitian Tindakan Kelas (PTK) yang dilakukan di SMAN 2 Indramayu. Partisipan dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI-6 MIPA yang berjumlah 30 siswa. Alat pengumpul data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik observasi dan tes formatif. Hasil pengolahan data keaktifan diperoleh terjadi peningkatan. Pada siklus I sebesar 40%, siklus II sebesar 76,7% dan pada siklus III sebesar 93,3%. Hasil pengolahan data hasil belajar diperoleh rata-rata siklus I sebesar 82,1, siklus II sebesar 90,6 dan siklus III sebesar 95,9. Adapun peningkatan jumlah siswa yang mencapai ketuntasan belajar yaitu dari siklus I sebesar 86,7% dengan kategori ketuntasan tinggi, siklus II sebesar 100% dengan kategori ketuntasan sangat tinggi, dan siklus III sebesar 100% dengan kategori ketuntasan sangat tinggi.
PENGGUNAAN MODEL PEMBELAJARAN TEAMS GAMES TOURNAMENT UNTUK MENINGKATKAN KEAKTIFAN DAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI APLIKASI BARISAN Nandang, Nandang; Susanti, Ela; Puri, Ita Duhita
Mathline : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 5 No. 1 (2020): Mathline
Publisher : Universitas Wiralodra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31943/mathline.v5i1.142

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan model pembelajaran Teams Games Tournament (TGT) dapat meningkatkan keaktifan dan hasil belajar siswa pada materi aplikasi barisan. Penelitian ini merupakan Penelitian Tindakan Kelas (PTK) yang dilakukan di SMAN 2 Indramayu. Partisipan dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI-6 MIPA yang berjumlah 30 siswa. Alat pengumpul data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik observasi dan tes formatif. Hasil pengolahan data keaktifan diperoleh terjadi peningkatan. Pada siklus I sebesar 40%, siklus II sebesar 76,7% dan pada siklus III sebesar 93,3%. Hasil pengolahan data hasil belajar diperoleh rata-rata siklus I sebesar 82,1, siklus II sebesar 90,6 dan siklus III sebesar 95,9. Adapun peningkatan jumlah siswa yang mencapai ketuntasan belajar yaitu dari siklus I sebesar 86,7% dengan kategori ketuntasan tinggi, siklus II sebesar 100% dengan kategori ketuntasan sangat tinggi, dan siklus III sebesar 100% dengan kategori ketuntasan sangat tinggi.
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Wilayah Berdasarkan Indikator Ekonomi di Indonesia Maulana, Akbar; albani, rakha; Susanti, Ela; Rahmaya, Erliza Sabila; Haris, Iqbal Abdul
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1169

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam melakukan segmentasi wilayah di Indonesia berdasarkan indikator-indikator ekonomi yang relevan. Metode ini digunakan karena kemampuannya dalammengelompokkan data multivariat ke dalam klaster-klasterhomogen yang merepresentasikan karakteristik ekonomimasing-masing wilayah. Data yang digunakan mencakup lima indikator utama, yaitu: penjualan ritel makanan dalamkemasan (2000–2002), komposisi penduduk menurut jeniskegiatan (2012–2014), kontribusi ritel modern terhadap pasar nasional (2002–2009), produksi padi dan palawija (2014), serta harapan hidup saat lahir di negara-negara ASEAN (1990–2011). Proses analisis melibatkan tahapan praprosesdata, penentuan jumlah klaster optimal dengan Elbow Method, pelaksanaan algoritma K-Means, dan evaluasi hasilklaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah-wilayah dapat diklasifikasikan menjadi tiga klaster utama dengankarakteristik ekonomi yang berbeda-beda. Segmentasi inidapat digunakan untuk mendukung pengambilan kebijakanberbasis data dalam perencanaan pembangunan wilayah yang lebih tepat sasaran.
Rancang Bangun Chatbot Berbasis Kecerdasan Buatan Sebagai Asisten Virtual Untuk Karyawan Di Bank Bank Syariah Hik Insan Cita Rahmaya, Erliza Sabila; Febrian, Adit; Candra, Andika; Maulana, Akbar; Susanti, Ela; Haris, Iqbal Abdul; Albani, Rakha; Ramadhani, Rido; Abdullah, Tegar Rajab
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.6228

Abstract

Transformasi digital dalam sektor perbankan syariah menuntut peningkatan efisiensi operasional dan pengelolaan pengetahuan internal yang efektif. Salah satu permasalahan utama yang dihadapi oleh Bank Syariah HIK Insan Cita adalah keterbatasan akses cepat terhadap informasi operasional, standar operasional prosedur (SOP), kebijakan internal, serta panduan produk perbankan syariah. Kondisi tersebut menyebabkan pemborosan waktu kerja karyawan hingga 2–3 jam per hari dan berdampak pada penurunan produktivitas serta kualitas pelayanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan chatbot berbasis kecerdasan buatan sebagai asisten virtual karyawan untuk mendukung efisiensi kerja dan sistem manajemen pengetahuan internal. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan waterfall, meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan, pengujian, implementasi, dan evaluasi. Chatbot dikembangkan dengan memanfaatkan teknologi Natural Language Processing (NLP) untuk memahami bahasa natural pengguna dan menyediakan respons otomatis yang relevan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa chatbot mampu menurunkan waktu pencarian informasi hingga 88%, meningkatkan akurasi pemahaman pertanyaan menjadi 92,1%, serta meningkatkan produktivitas kerja karyawan sebesar 30–40%. Selain itu, beban komunikasi antar divisi dapat dikurangi secara signifikan. Penelitian ini menunjukkan bahwa chatbot berbasis kecerdasan buatan dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung transformasi digital perbankan syariah serta berperan sebagai model sistem knowledge management yang adaptif dan berkelanjutan.
Co-Authors Abdullah, Tegar Rajab albani, rakha Candra, Andika Febrian, Adit Haris, Iqbal Abdul Maulana, Akbar Nandang Nandang Nandang Puri, Ita Duhita Rahmaya, Erliza Sabila Ramadhani, Rido