Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.716
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Humaniora Jurnal Filsafat Kanz Philosophia: A Journal for Islamic Philosophy and Mysticism Prosiding Seminar Nasional INDOCOMPAC Jurnal Filsafat IKRA-ITH Humaniora : Jurnal Sosial dan Humaniora Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] Al-Risalah : Jurnal Studi Agama dan Pemikiran Islam Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) Jurnal Media Ekonomi Journal of Instructional and Development Researches Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Jurnal Manajemen Prosiding Seri Seminar Nasional BISMA Cendekia Jurnal Peradaban Masyarakat (JPM) Jurnal Ekonomi Bisnis, Manajemen dan Akuntansi (JEBMAK) Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan Journal of Business Management and Economic Development APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Penelitian Pendidikan Indonesia Adpebi International Journal of Multidisciplinary Sciences Proceedings of The National Conference on Indonesian Philosophy and Theology Smart Dedication: Jurnal Pengabdian Masyarakat Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK) Al-Risalah Jurnal Studi Agama dan Pemikiran Islam Jurnal UNIV.BI MENGABDI
Surajiyo Surajiyo
Universitas Indraprasta PGRI
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 63 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 63 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Progresivitas Kecerdasan Buatan dalam Perspektif Epistemologi dan Implikasinya bagi Ilmu Pengetahuan Kontemporer Surajiyo Surajiyo
Journal of Instructional and Development Researches Vol. 6 No. 1 (2026): February
Publisher : Yayasan Indonesia Emerging Literacy Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53621/jider.v6i1.729

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang pesat telah membawa perubahan mendasar dalam cara manusia memproduksi, mengelola, dan memvalidasi pengetahuan ilmiah. AI tidak lagi berfungsi semata sebagai alat bantu teknis, melainkan berkembang menjadi instrumen epistemik yang mempengaruhi struktur pengetahuan, otoritas kebenaran, serta peran subjek manusia dalam proses ilmiah. Kondisi ini menimbulkan persoalan epistemologis terkait validitas, objektivitas, dan legitimasi pengetahuan berbasis algoritmik. Artikel ini bertujuan menganalisis progresivitas kecerdasan buatan dalam perspektif epistemologi serta implikasinya bagi perkembangan ilmu pengetahuan kontemporer. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan studi kepustakaan terhadap literatur epistemologi, filsafat ilmu, dan kajian teknologi yang dianalisis melalui kerangka filosofis-kritis untuk memetakan pergeseran subjek epistemik, otoritas pengetahuan, dan tantangan validitas ilmiah. Hasil kajian menunjukkan bahwa kecerdasan buatan berkontribusi signifikan dalam mempercepat dan memperluas produksi pengetahuan ilmiah, namun sekaligus menghadirkan tantangan epistemologis berupa pergeseran otoritas pengetahuan, problem transparansi algoritmik, serta risiko reduksi rasionalitas dan refleksi kritis manusia. Oleh karena itu, progresivitas AI perlu ditempatkan secara kritis dalam kerangka epistemologi yang menegaskan peran manusia sebagai subjek pengetahuan utama serta menjamin integritas dan tanggung jawab ilmiah dalam pengembangan ilmu pengetahuan kontemporer.
Penerapan Model Machine Learning Terintegrasi CRISP-DM untuk Pemetaan Potensi Kesulitan Belajar Numerasi Anak Bersama Komunitas RAPI Harry Dhika; Fitriana Destiawati; Surajiyo Surajiyo
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4 No 1 (2026): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat 
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Literasi numerasi anak di Literasi numerasi anak di Indonesia masih menghadapi tantangan serius, sebagaimana tercermin dari hasil survei Programme for International Student Assessment (PISA). Pengabdian kepada masyarakat sebelumnya menunjukkan peningkatan nilai dari 60 menjadi 73 melalui pendekatan visual, namun pengajar komunitas kesulitan memetakan kesulitan belajar spesifik setiap anak secara cepat dan akurat mengingat heterogenitas karakteristik belajar. Penelitian ini mengimplementasikan model Machine Learning terintegrasi framework Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) untuk memprediksi potensi kesulitan belajar numerasi anak bersama Radio Antar Penduduk Indonesia (RAPI) Sekretariat Lokal Tajur Halang. Model klasifikasi mengelompokkan anak ke dalam kategori "Paham", "Risiko Kesulitan Ringan", dan "Risiko Kesulitan Tinggi" berdasarkan variabel logika spasial, pengenalan geometri, durasi fokus, nilai matematika dasar, dan gaya belajar. Hasil menunjukkan efisiensi waktu identifikasi anak bermasalah meningkat 80 persen, serta peningkatan kompetensi numerasi siswa di seluruh dimensi, dengan lonjakan tertinggi pada logika spasial dan pemecahan masalah sebesar 21 poin. Pengembangan aplikasi Android di masa depan diharapkan dapat memperluas jangkauan teknologi ini ke komunitas pendidikan akar rumput lainnya.Indonesia masih menghadapi tantangan serius, sebagaimana tercermin dari hasil survei Programme for International Student Assessment (PISA). Pengabdian kepada masyarakat sebelumnya menunjukkan peningkatan nilai dari 60 menjadi 73 melalui pendekatan visual, namun pengajar komunitas kesulitan memetakan kesulitan belajar spesifik setiap anak secara cepat dan akurat mengingat heterogenitas karakteristik belajar. Penelitian ini mengimplementasikan model Machine Learning terintegrasi framework Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) untuk memprediksi potensi kesulitan belajar numerasi anak bersama Radio Antar Penduduk Indonesia (RAPI) Sekretariat Lokal Tajur Halang. Model klasifikasi mengelompokkan anak ke dalam kategori "Paham", "Risiko Kesulitan Ringan", dan "Risiko Kesulitan Tinggi" berdasarkan variabel logika spasial, pengenalan geometri, durasi fokus, nilai matematika dasar, dan gaya belajar. Hasil menunjukkan efisiensi waktu identifikasi anak bermasalah meningkat 80 persen, serta peningkatan kompetensi numerasi siswa di seluruh dimensi, dengan lonjakan tertinggi pada logika spasial dan pemecahan masalah sebesar 21 poin. Pengembangan aplikasi Android di masa depan diharapkan dapat memperluas jangkauan teknologi ini ke komunitas pendidikan akar rumput lainnya.
An artificial neural network-based decision support model for early prediction of mathematics learning challenges using the CRISP DM framework Harry Dhika; Surajiyo Surajiyo; Lasia Agustina; Abdul Muchlis
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 43, No 2: August 2026
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v43.i2.pp618-627

Abstract

Identifying mathematics learning difficulties remains a challenge for educators due to the subjectivity and inefficiency of conventional methods in capturing psychological factors. To address this limitation, this study proposes an artificial neural network (ANN)-based decision support model developed within the cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM) framework. The model integrates 16 academic indicators (quizzes, exams, remedial frequency, online activity) and psychological factors (motivation, anxiety, self-confidence, interest) from 163 student records at SMA Muhammadiyah 16 Jakarta. Synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) and focal loss are applied to handle class imbalance and improve reliability. The proposed model achieves 98% accuracy and a 0.97 F1-score in classifying students into three difficulty levels: Easy, moderate, and difficult. These findings demonstrate the model’s effectiveness in capturing complex relationships between cognitive and affective features. Unlike prior studies that rely solely on academic performance, this work contributes a robust, comprehensive data-driven framework that enhances multiclass classification for early educational intervention within the Indonesian context.
Co-Authors Abdul Muchlis Al-Amin, Al-Amin Ali Ramatni Andi Prasetyo Anggraini, Susia Annisa Ika Aulia Apandi, Aziz Arismenanda, Mita Assudaisiy, Abdurahman Aziz, Hairul Betti Nuraini Budiono, Bahrain Erekat Caka Gatot Priambodo Dahlan Dahlan Damayanti, Dina Damsi, Guan Dewi Anjani, Dewi Dona Katarina Dudi Parulian Dwi Yulistyanti, Dwi Eka Yulianti Eprianti, Yuli Farkhatin, Naely Fata, Tenggo Husnul Fazza, M. Mifthah Fitria Fitria Fitriana Destiawati Fitriana Destiawati Guntur Arie Wibowo, Guntur Arie Harry Dhika, Harry Hasbad, Muhammad Adriansyah Hazalena, Marvia Helmita, Helmita Herlinda Herlinda Huda, Akbar Fatul Idayati, Irma Irma Idayati Jeni Amperasari Juita, Hartati Ratna Kesuma, Indrawati Mara Khanarun, Khanarun Lasia Agustina Marlina, Dwi Mufida, Rifqi Al Muhammad Fakhar Ali Muhammad Yusuf Muharamah, Wahdatul Mulyono, Hardi Nahot Frastian Nasruddin Nasruddin Nisusmiati, Murlina Nonot Suwarno Novita, Putri Paleni, Herman Parulian, Dudi Raberta, Yulpa Rahman, Elzanti Ramadhani, Putra Rangga Prasetyo Ridho, Ardias Rahmad Rina Wahyu Winarni Rindi Ningmas Rizka Fajrina S Rizka Nur Fadhillah Ronal Aprianto Santia, Yeyen Saputra, Dendi Sari, Tri Agriana Septya Yolanda Setiawan, Heri Sastria Sholihaningtias, Dian Nur Sugeng Astanto, Sugeng Sugiyarti Sugiyarti, Sugiyarti Suwarno Suwarno Suwarno Suyadi Suyadi Tenggo Husnul Fata Triharyati, Eri Widijatmoko, Engelbertus Kukuh Windaryadi, Catur Windytia Amanda Yunita, Shania Zulhendra, Zulhendra