Garuda - Garba Rujukan Digital

Analisa Metode Sistem Pendukung Keputusan dalam Konteks Perusahaan: Systematic Literature Review Haffandi, Muhammad Yusril; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1959

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) membantu perusahaan mengatasi masalah kompleks dengan pengambilan keputusan yang cepat dan akurat. Penelitian ini menganalisis 15 jurnal (2021-2024) untuk mengevaluasi efektivitas metode SPK melalui Systematic Literature Review. Metode yang dikaji mencakup pendekatan multi-kriteria seperti AHP dan TOPSIS, serta metode berbasis kecerdasan buatan seperti Fuzzy Logic. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode AHP dan TOPSIS unggul dalam evaluasi kinerja, sedangkan Fuzzy Logic lebih efektif dalam pengelolaan sumber daya yang melibatkan data kualitatif. Penelitian ini memberikan panduan praktis bagi perusahaan dalam memilih metode SPK yang sesuai dan mendorong pengembangan lebih lanjut untuk mengintegrasikan metode guna meningkatkan akurasi dan efisiensi pengambilan keputusan.

Review Metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Terbaik untuk Seleksi Proposal Penelitian: Evaluasi Berdasarkan Kriteria Efektivitas dan Akurasi Ridwan, Ridwan; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1960

Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah lanskap pendidikan secara signifikan, khususnya dalam konteks proses seleksi proposal penelitian. Jumlah besar pengajuan proposal yang diterima setiap tahunnya menghadirkan tantangan dalam membangun mekanisme seleksi yang efisien dan objektif. Makalah ini berupaya untuk menilai metodologi Sistem Pendukung Keputusan (DSS) yang digunakan dalam pemilihan proposal penelitian. Melalui tinjauan pustaka yang komprehensif dari delapan artikel ilmiah, berbagai metodologi seperti MOORA, AHP, Profile Matching, SAW, dan lainnya diperiksa secara kritis. Temuan menunjukkan bahwa MOORA dan AHP menunjukkan kemampuan yang unggul dalam memberikan evaluasi yang objektif dan konsisten, sedangkan Profile Matching dan SAW menawarkan transparansi yang lebih baik. Direkomendasikan agar pendekatan hibrida yang menggabungkan MOORA dan AHP diterapkan untuk memfasilitasi proses seleksi proposal berbasis data yang efisien di lembaga pendidikan tinggi.

Literature Review: Analisis Komparatif Algoritma CNN, KNN, dan SVM untuk Klasifikasi Penyakit Kelapa Sawit A'yuni, Qurrata; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1983

Kelapa sawit adalah salah satu komoditas perkebunan yang populer di dunia dan di Indonesia, serta memiliki peran penting dalam subsektor perkebunan dalam meningkatkan perekonomian negara, akan tetapi penyakit pada tanaman kelapa sawit menghambat produksi optimal. Dengan tujuan untuk mendapatkan algoritma yang tepat untuk klasifikasi penyakit pada tanaman kelapa sawit, penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan melakukan perbandingan terhadap beberapa algoritma Convolutional Neural Network (CNN), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM) untuk meninjau literatur yang ada dengan memberikan analisis komprehensif. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma yang paling populer dan paling efektif dengan tingkat akurasi diatas 90% adalah Convolutional Neural Network (CNN) dibandingkan K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Metode yang banyak digunakan untuk pengujian keakuratan hasil adalah Confusion Matrix.

Transformasi Sektor melalui Augmented Reality: Manfaat, Tantangan, dan Masa Depan Strategis Aswandi, Nopan; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v6i1.2152

Augmented Reality (AR) telah berkembang pesat sebagai salah satu teknologi utama dalam era digital, dengan penerapan luas di berbagai sektor seperti pendidikan, kesehatan, industri, dan hiburan. Penelitian ini melakukan tinjauan literatur terhadap 10 jurnal terkini (2023–2024) untuk menganalisis manfaat, tantangan, dan peluang pengembangan AR. Hasil analisis menunjukkan bahwa AR memiliki dampak signifikan, khususnya dalam meningkatkan interaktivitas dan pemahaman pengguna. Di sektor pendidikan, aplikasi AR seperti media pembelajaran tumbuhan mencapai skor usability hingga 79,83%, menunjukkan efektivitasnya dalam meningkatkan keterlibatan siswa. Di bidang pemasaran, AR meningkatkan keputusan pembelian hingga 30% melalui pengalaman promosi interaktif. Di sektor budaya, AR membantu pelestarian lokal, seperti pengenalan Aksara Lampung, dengan skor learnability 4,78/5. Selain itu, dalam infrastruktur, AR meningkatkan efisiensi pekerjaan teknis melalui visualisasi interaktif. Namun, adopsi AR masih menghadapi tantangan berupa biaya pengembangan yang tinggi, keterbatasan perangkat keras, dan kebutuhan desain antarmuka yang ramah pengguna. Sebagian besar pengembangan AR dalam studi ini didukung oleh metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang memastikan efektivitas teknis dan relevansi aplikasi dengan kebutuhan pengguna. Penelitian ini merekomendasikan integrasi AR dengan teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) untuk memaksimalkan potensinya. Kajian ini memberikan wawasan strategis bagi peneliti dan praktisi untuk mengoptimalkan penerapan AR dalam berbagai sektor, sehingga mendorong inovasi dan transformasi digital secara global.

Perbandingan Framework COBIT2019 dan TOGAF dalam Manajemen Keamanan Informasi Nugraha, Fajri; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 6 No. 2 (2025)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v6i2.2156

Manajemen Keamanan Informasi (Information Security Management) adalah salah satu aspek penting dalam mendukung organisasi di era digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas, kesesuaian, dan cakupan masing-masing framework dalam mendukung standar manajemen keamanan informasi. Framework seperti COBIT2019 dan TOGAF menawarkan pendekatan yang berbeda tetapi saling melengkapi untuk penerapan standar keamanan informasi. Analisis tersebut didasarkan pada literatur review, tinjauan teori, dan implementasi di berbagai organisasi. Penelitian diharapkan dapat membantu organisasi memilih dan mengintegrasikan framework yang paling sesuai dengan kebutuhan dan situasi organisasi. Studi ini juga membantu meningkatkan pemahaman teoritis dan praktis tentang penerapan standar manajemen keamanan informasi berbasis framework.

Tinjauan Literatur Sistematik Metode pada Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Penyakit Mental Raharjo, Tio Doli; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 6 No. 4 (2025)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v6i4.2162

Sebagai masalah yang kompleks di seluruh dunia, penyakit mental membutuhkan solusi inovatif untuk diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Salah satu metode yang menguntungkan adalah penggunaan sistem pakar, yaitu jenis kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk meniru proses pengambilan keputusan manusia. Melalui Systematic Literature Review (SLR) ini, efektivitas dari metode-metode yang digunakan dalam pembuatan sistem pakar untuk diagnosis penyakit mental. Studi ini mengidentifikasi berbagai metode Certainty Factor, Fuzzy Logic dan Tsukamoto, Decision Tree, Teorema Bayes, Dempster Shafer, Forward Chaining, Backward Chaining dan Rule Based System dengan memanfaatkan 12 artikel yang memenuhi Quality Assesment. Hasilnya menunjukkan bahwa metode-metode ini mampu memberikan diagnosis yang sangat akurat. Namun, masalah seperti kebutuhan akan data berkualitas tinggi dan interpretabilitas hasil harus diselesaikan. Selain itu, penelitian ini memberikan saran peluang pengembangan penelitian selanjutnya seperti mengintegrasikan dua buah untuk meningkatkan akurasi, efisiensi, dan aksesibilitas diagnosis penyakit mental.

Perbandingan Metode Deep Learning dalam Deteksi Kekerasan Fisik Berbasis Video: Studi Literatur pada CNN, RNN/LSTM, 3D-CNN, dan YOLO Hasibuan, Elpina Sari Dewi; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 6 No. 4 (2025)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v6i4.2180

Deteksi tindak kekerasan merupakan salah satu tantangan utama dalam pengembangan sistem keamanan berbasis teknologi, khususnya pada pengawasan video. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian literatur mengenai keunggulan, kekurangan, dan aplikasi dari berbagai metode kecerdasan buatan, yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN)/Long Short-Term Memory (LSTM), 3D Convolutional Neural Network (3D-CNN), dan You Only Look Once (YOLO), dalam mendeteksi tindak kekerasan fisik. CNN dikenal efektif dalam mengenali pola visual statis, sementara RNN/LSTM unggul dalam analisis data sekuensial yang melibatkan aspek temporal. Di sisi lain, 3D-CNN menawarkan kemampuan untuk menangkap pola spasial dan temporal secara bersamaan dalam video, sedangkan YOLO menyediakan pendekatan real-time untuk deteksi objek, yang relevan untuk mendeteksi kekerasan dengan efisiensi tinggi. Studi ini membahas performa keempat metode berdasarkan parameter seperti akurasi, kecepatan, kompleksitas, dan kemampuan adaptasi terhadap data dunia nyata. Kajian ini diharapkan memberikan wawasan mendalam bagi pengembang sistem keamanan berbasis video dalam memilih metode yang paling sesuai untuk kebutuhan spesifik dalam mendeteksi tindak kekerasan fisik.

Analisis Komparatif Algoritma Deep Learning untuk Pengenalan Wajah: CNN, FaceNet, dan ArcFace Sari, Ade Puspita; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 6 No. 4 (2025)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v6i4.2178

Pengenalan wajah adalah teknologi yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengklasifikasikan, atau memverifikasi individu berdasarkan karakteristik wajah. Teknologi ini sering diterapkan di berbagai bidang seperti keamanan, pemasaran, dan layanan pelanggan. Penelitian ini menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR) untuk menganalisis dan membandingkan tiga algoritma pengenalan wajah utama: Convolutional Neural Network (CNN), FaceNet, dan ArcFace. Penelitian ini bertujuan untuk memahami keakuratan dan efektivitas algoritma dalam berbagai kondisi seperti pencahayaan, ekspresi wajah, dan rotasi wajah. Hasil analisa menunjukkan bahwa CNN memberikan akurasi tertinggi pada berbagai kondisi pencahayaan hingga 99,84%, sedangkan FaceNet mencapai akurasi hingga 100% pada sistem absensi berbasis kamera. ArcFace unggul dalam menggunakan kumpulan data besar dengan akurasi hingga 98%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan untuk pengembangan lebih lanjut dalam teknologi pengenalan wajah dengan memilih algoritma yang tepat berdasarkan kebutuhan spesifik aplikasi.

Analisa Metode Sistem Pendukung Keputusan dalam Konteks Perusahaan: Systematic Literature Review Haffandi, Muhammad Yusril; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1959

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) membantu perusahaan mengatasi masalah kompleks dengan pengambilan keputusan yang cepat dan akurat. Penelitian ini menganalisis 15 jurnal (2021-2024) untuk mengevaluasi efektivitas metode SPK melalui Systematic Literature Review. Metode yang dikaji mencakup pendekatan multi-kriteria seperti AHP dan TOPSIS, serta metode berbasis kecerdasan buatan seperti Fuzzy Logic. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode AHP dan TOPSIS unggul dalam evaluasi kinerja, sedangkan Fuzzy Logic lebih efektif dalam pengelolaan sumber daya yang melibatkan data kualitatif. Penelitian ini memberikan panduan praktis bagi perusahaan dalam memilih metode SPK yang sesuai dan mendorong pengembangan lebih lanjut untuk mengintegrasikan metode guna meningkatkan akurasi dan efisiensi pengambilan keputusan.

Review Metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Terbaik untuk Seleksi Proposal Penelitian: Evaluasi Berdasarkan Kriteria Efektivitas dan Akurasi Ridwan, Ridwan; Hendrik, Billy
Journal of Education Research Vol. 5 No. 4 (2024)
Publisher : Perkumpulan Pengelola Jurnal PAUD Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37985/jer.v5i4.1960

Kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah lanskap pendidikan secara signifikan, khususnya dalam konteks proses seleksi proposal penelitian. Jumlah besar pengajuan proposal yang diterima setiap tahunnya menghadirkan tantangan dalam membangun mekanisme seleksi yang efisien dan objektif. Makalah ini berupaya untuk menilai metodologi Sistem Pendukung Keputusan (DSS) yang digunakan dalam pemilihan proposal penelitian. Melalui tinjauan pustaka yang komprehensif dari delapan artikel ilmiah, berbagai metodologi seperti MOORA, AHP, Profile Matching, SAW, dan lainnya diperiksa secara kritis. Temuan menunjukkan bahwa MOORA dan AHP menunjukkan kemampuan yang unggul dalam memberikan evaluasi yang objektif dan konsisten, sedangkan Profile Matching dan SAW menawarkan transparansi yang lebih baik. Direkomendasikan agar pendekatan hibrida yang menggabungkan MOORA dan AHP diterapkan untuk memfasilitasi proses seleksi proposal berbasis data yang efisien di lembaga pendidikan tinggi.

Title

Found 14 Documents
Search
Journal : Journal of Education Research

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 14 Documents Search Journal : Journal of Education Research

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 14 Documents
Search
Journal : Journal of Education Research