Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.376
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Media Infotama LEX ET SOCIETATIS Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System Sebatik JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH EDUKATIF : JURNAL ILMU PENDIDIKAN Menara Ilmu JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Bulletin of Computer Science Research Journal of Education Research Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Jurnal Komtekinfo Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Populer: Jurnal Penelitian Mahasiswa INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Indonesian Research Journal on Education Jurnal Ilmiah Dan Karya Mahasiswa Jurnal Satya Informatika Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Indo Green Journal Jurnal Elektronika dan Teknik Informatika Terapan Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Sains Saber: Jurnal Teknik Informatika, Sains dan Ilmu Komunikasi Jurnal Quancom: Jurnal Quantum Komputer Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Journal of Information System and Education Development Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Indo Green Journal Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Journal of Computer Science Advancements Edumaspul: Jurnal Pendidikan
Billy Hendrik
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 111 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 111 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
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

Abstract

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.
Analisis Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Optimasi Penentuan Rute: Sebuah Kajian Literatur Sistematis Amin, Andi; 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.v6i1.2155

Abstract

Optimasi rute merupakan aspek penting dalam berbagai sektor, seperti transportasi, logistik, dan manajemen jaringan. Dalam mencari rute tersingkat, Algoritma Dijkstra merupakan salah satu metode komputasi yang umum diimplementasikan. Algoritma ini bekerja pada graf berbobot positif dengan prinsip greedy untuk memilih jalur dengan bobot terkecil secara bertahap. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Algoritma Dijkstra dalam berbagai konteks, termasuk distribusi logistik, evakuasi bencana, dan transportasi umum. Hasil kajian menunjukkan bahwa Algoritma Dijkstra mampu memberikan solusi optimal dengan efisiensi tinggi dalam menentukan rute terpendek. Namun, algoritma ini memiliki keterbatasan dalam menangani graf berbobot negatif dan kurang adaptif terhadap data real-time seperti kondisi lalu lintas atau cuaca. Oleh karena itu, integrasi dengan teknologi modern seperti kecerdasan buatan (AI) atau Internet of Things (IoT) menjadi peluang pengembangan untuk meningkatkan fleksibilitas dan efektivitas algoritma ini di masa depan.
SOSIALISASI PEMANFAATAN DATA ANALYTICS DENGAN TEKNOLOGI BIG DATA DAN MACHINE LEARNING UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI DAN AKURASI PENYALURAN BANTUAN SOSIAL MASYARAKAT DI KOTO PARAK Hendrik, Billy; Masril, Mardhiah; Awal, Hasri; Firdaus, Firdaus
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 4 (2024): Volume 5 No. 4 Tahun 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v5i4.33352

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan teknologi Big Data dan Machine Learning dalam mengoptimalkan penyelenggaraan bantuan sosial di masyarakat. Bantuan sosial menjadi penting dalam mendukung kehidupan sosial ekonomi masyarakat, namun sering kali menghadapi tantangan efisiensi dan akurasi dalam penyaluran. Teknologi Big Data memungkinkan pengumpulan dan analisis data besar secara cepat, sementara Machine Learning dapat digunakan untuk memprediksi pola penyaluran yang lebih efisien. Metode yang digunakan meliputi studi literatur, pengumpulan data, analisis data, pengembangan model Machine Learning, evaluasi, dan validasi. Diharapkan penelitian ini dapat menghasilkan sistem yang lebih efisien dalam penyaluran bantuan sosial, meningkatkan kepuasan penerima manfaat, dan menjadi rujukan untuk pengembangan kebijakan publik terkait manajemen sosial.
Segmentasi Tunggakan Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Cluster pada Perusahaan Air Minum Daerah Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva; Defit, Sarjon; Hendrik, Billy
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 2 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1215

Abstract

Perusahaan Air Minum Daerah (Perumdam) Tirta Anai is a Regional Elected Business Entity providing clean water services to customers, but based on the BPKP performance report, this company is categorized as an unhealthy BUMD. One of the factors causing this is due to the high arrears of customers which have an impact on the company's revenue, while efforts in the form of late fines have not been able to provide a deterrent effect to customers. Based on this, this research was carried out with the aim of segmenting customer arrears at the Tirta Anai Regional Drinking Water Company. Segmentation is carried out using the K-Means Clustering algorithm. K-Means Clustering is a data mining algorithm used in grouping data based on its similarity in characteristics. The data in this study is sourced from the database of customers who are in arrears at the Tirta Anai Regional Drinking Water Company as of May 2025 which focuses on the Household group, with as many as 20,646 customer arrears data. From this population, samples were taken using the Slovin formula with an error rate of 5% so that 392 data were analyzed. The parameters used in analyzing this study are the number of months of customer arrears and total customer arrears. Based on the K-Means Clustering method, it is proven to be able to group customers based on their payment patterns. The results are divided into C0 (Low) containing 327 data, C1 (High) containing 6 data, and C2 (Medium) containing 59 data. The contribution of this research has an impact on companies in taking strategies for handling customer service in managing existing connections.
Diagnosa Penyakit Tuberkulosis Paru Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Wirdawati, Wira; Sovia, Rini; Hendrik, Billy
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 2 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1217

Abstract

Tuberculosis (TB) is an infectious disease that can affect people of all ages, including children, adolescents, and the elderly, and can cause illness and death in over one million people. The disease is spread through coughs or sneezes by people with pulmonary TB, through contaminated saliva, and inhalation by healthy people with weakened immune systems. Therefore, this study aims to develop an expert system to assist in the diagnosis of pulmonary tuberculosis using the Forward Chaining and Certainty Factor methods. This process begins by identifying symptoms reported by the user and then searching for rules in the knowledge base that match those symptoms. This method allows the system to follow a logical flow of reasoning similar to the way a doctor diagnoses a disease. This study used data from 100 patients from 2023 at the Pariaman Community Health Center. Using the Forward Chaining and Certainty Factor methods, three patient data sets with three types of tuberculosis were tested. The percentage results for each type of disease were 100% positive for pulmonary tuberculosis, 0.91% negative for pulmonary tuberculosis, and 0.92% latent for pulmonary tuberculosis, with a confidence level of Very Confident. This research contributes to increasing knowledge and understanding in the field of expert systems, particularly in the application of the Forward Chaining and Certainty Factor methods for diagnosing tuberculosis.
Evaluasi Kinerja Pelayanan Pegawai Kantor Camat Padangsidimpuan Utara Menggunakan Pendektan Fuzzy Inference System Sugeno Subarja, Roy Efendi; Hendrik, Billy
Indo Green Journal Vol. 1 No. 3 (2023): Green 2023
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v1i3.17

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja pelayanan pegawai di Kantor Camat Padangsidimpuan Utara dengan memanfaatkan Pendekatan Fuzzy Inference System Sugeno. Metode ini memungkinkan untuk mengukur dan menganalisis berbagai aspek kinerja pelayanan, termasuk efisiensi, responsifitas, dan kepuasan masyarakat. Data evaluasi dikumpulkan melalui survei kepada stakeholder terkait dan dianalisis menggunakan model Fuzzy Inference System Sugeno yang telah dikembangkan. Penelitian ini menghasilkan hasil evaluasi yang lebih akurat dan dapat memberikan rekomendasi yang lebih terperinci untuk pengambilan keputusan terkait peningkatan kinerja pelayanan. Temuan dari penelitian ini dapat menjadi landasan bagi pihak terkait di Kantor Camat Padangsidimpuan Utara untuk mengimplementasikan strategi dan kebijakan yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Selain itu, metodologi yang digunakan dalam penelitian ini juga dapat diadaptasi dan diterapkan dalam evaluasi kinerja pelayanan di kantor-kantor Camat lainnya atau lembaga pemerintah lainnya untuk memperoleh informasi yang lebih akurat dan mendalam terkait dengan kinerja pelayanannya.
Fuzzy C-Means and K-Means Methods Comparison for the Detection of Diabetes Subarja, Roy Efendi; Hendrik, Billy
Journal of Computer Science Advancements Vol. 1 No. 5 (2023)
Publisher : Yayasan Adra Karima Hubbi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70177/jsca.v1i5.620

Abstract

The necessity for precise and effective disease detection techniques has increased due to the rising incidence of diabetes. The main objective of this study is to assess how well the fuzzy C-Means and K-Means clustering algorithms detect diabetes. Based on pertinent medical data, the study attempts to examine how well these two clustering approaches identify cases of diabetes. For testing, a dataset with a variety of health and diagnostic indicator variables was used. Metrics including sensitivity, specificity, accuracy, and F1-score were used to evaluate the detection performance of the Fuzzy C-Means and K-Means algorithms that were used to cluster the dataset. Based on several evaluation criteria, the results show that both clustering approaches have promising potential for diabetes identification. However, their performance varies. This study sheds light on the advantages and disadvantages of clustering algorithms and advances our understanding of their suitability for diabetes identification. Improved diagnosis precision and early diabetes management intervention could result from more optimization and validation of these algorithms
Literature Review: Perbandingan Metode Foward Chaining, Deep Transfer Learning dan CNN pada Klasifikasi Penyakit Kulit Maharani, Dian; 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.v6i4.2181

Abstract

Kulit merupakan salah satu bagian tubuh manusia yang berfungsi untuk mengatur suhu tubuh pada manusia, sekaligus untuk melindungi seluruh bagian yang ada dalam tubuh manusia. Banyak sekali faktor yang mempengaruhi kondisi kesehatan kulit yang menimbulkan penyakit pada kulit. Dalam penelitian ini, metode Forward Chaining, Deep Transfer Learning dan Convulotional Neural Network digunakan untuk mengidentifikasi penyakit kulit pada manusia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengumpulkan, mengevaluasi, dan menyintesis data ilmiah yang relevan dengan tujuan penelitian melalui metode peninjauan literatur sistematis (SLR). SLR melibatkan proses pencarian sumber informasi, penilaian kualitas studi, dan analisis menyeluruh dari hasil. Penelitian ini menggunakan data primer melalui observasi, studi pustaka, dan dokumentasi, serta data sekunder dari jurnal yang relevan. Metodologi penelitian dilakukan dengan menggunakan Google Scholar dengan menggunakan istilah yang sesuai dengan subjek penelitian. Jurnal-jurnal yang relevan dipilih berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi, dan jurnal-jurnal tersebut dievaluasi berdasarkan pertanyaan evaluasi yang telah ditentukan sebelumnya.
Analisis Efektivitas dalam Menentukan Nilai Kualitas Layanan Jaringan Internet Menggunakan Metode AHP Waruwu, Kalfinus; 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.v6i4.2311

Abstract

Optimalisasi bandwidth dalam jaringan masih menjadi tantangan bagi lingkungan pendidikan atau industri, terutama dalam distribusi yang sesuai dengan kebutuhan yang beragam. Dengan tujuan menggunakan metode AHP ini untuk dapat memastikan distribusi yang tepat berdasarkan kebutuhan jaringan dan pengguna. Melalui analisis hierarki, AHP memungkinkan analisis multikriteria untuk menentukan faktor-faktor seperti jenis aplikasi (VoIP, streaming, transfer data), jumlah pengguna, dan durasi penggunaan jaringan. Tidak seperti penelitian sebelumnya yang hanya berfokus pada perbandingan prioritas aplikasi secara statis, penelitian ini mengusulkan model dinamis yang memungkinkan penyesuaian bobot kriteria secara adaptif sesuai dengan kondisi jaringan secara real-time. Dengan menerapkan AHP ini dibandingkan dengan teknik lain berdasarkan kemampuannya memberikan kesimpulan berdasarkan fakta yang objektif dan konsisten. Hasil analisis menunjukkan bahwa menghasilkan sistem distribusi bandwidth yang lebih presisi, memastikan alokasi optimal bagi aplikasi kritikal seperti e-learning, konferensi video, dan penelitian berbasis cloud. AHP merupakan solusi yang fleksibel dan efektif untuk mengoptimalkan bandwidth di lingkungan pendidikan atau industri.
Implementasi Media Pembelajaran Berbasis Teknologi Informasi Dan Komunikasi Mardhiah Masril; Billy Hendrik; Harry Theozard Fikri; Firdaus Firdaus; Hasri Awal
Edumaspul: Jurnal Pendidikan Vol 5 No 2 (2021): Edumaspul: Jurnal Pendidikan
Publisher : Universitas Muhammadiyah Enrekang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33487/edumaspul.v5i2.2974

Abstract

Diperlukan media pembelajaran yang lebih efisien dan efektif untuk memotivasi dan membangkitkan semangat belajar peserta didik di kelas untuk menyampaikan materi. Salah satunya melalui pembelajaran berbasis ICT. Penelitian ini bertujuan untuk membahas penerapan media pembelajaran berbasis TIK di kelas. Penelitian ini merupakan penelitian kepustakaan. Penelitian ini bersifat deskriptif, dimulai dengan analisis dekomposisi yang khas dan diakhiri dengan gagasan menawarkan pemahaman dan penjelasan untuk deskripsi hasil. Kesimpulan dari penelitian ini adalah: 1) proses pembelajaran dapat menjadi lebih menarik ketika menggunakan media pembelajaran berbasis TIK, memotivasi peserta didik untuk mencintai ilmunya; 2) Seorang guru dapat lebih efektif dan efisien dalam menyajikan materi pelajaran sehingga peserta didik mendapatkan manfaat dari media yang sangat baik dan akurat; 3) roses pembelajaran dengan menggunakan media dapat dibuat lebih efektif dan efisien.
Co-Authors A'yuni, Qurrata Abdi Juliantho, Dwana Abdi Julianto, Dwana Ade Saputra Ade saputra Afifah Syahidah Nahda Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva Akhiruddin Pulungan Amin Amirul Mukminin, Andi Amin, Andi Amir Salim Khairul Rijal Amir Salim Khairul Rijal Amri, Yassirli Andi, Muhammad Yusril Haffandi Aprilian Gevindo Arby, Willya Aswandi, Nopan Awal, Hasri Budiantoro, Hendro Deti Karmanita Dewi, Apriandini Sri Dian Maharani, Dian Diffri Solihin Siregar Doni Karseno Dwana Abdi Juliantho Dzil Hidayati Fadil Idensia Febby Olivia, Ladyka Firdaus Firdaus Firdaus , Firdaus Firdaus Firdaus Firdaus Firdaus Firdaus Firdaus Firdaus Firdaus Fitri Amelia Lubis Fungki Wahyu Gevindo, Aprilian Ghinaa Fadhiilah Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Haffandi, Muhammad Yusril Harry Theozard Fikri Hasibuan, Elpina Sari Dewi Hasri Awal Hasri Awal Hasri Awal hidayat, Ilsa Ikhlas, Ariza Indhira, Sonia Juliantho, Dwana Abdi Karseno, Doni Ladyka Febby Olivia Lubis, Fitri Amelia Sari Lubis, Fitri Sari Lubis, Siti Sahara Mardhiah Masril Muhammad, Imam Fakhri Nasution, Ayu Lestiani Nella Novrina Doni Nugraha, Fajri Olivia, Ladyka Febby Ondra Eka Putra Permana, Nabilah Putri Putri Ramadani Raharjo, Tio Doli Resnawita Resnawita Resnawita Rico Anggara Ridwan, Ridwan Riris Agustin Riris Agustin Ritna Wahyuni Rizqi Nusabbih Hidayatullah Gaja Roy Efendi Subarja Roy Efendi Subarja Ruri Hartika Zain Ruri Hartika Zain Ruri Hartika Zain Rusydi, Rezki S Sumijan Sahara Lubis, Siti Sani, Fadhila Putri Santriawan, Aji Sari, Ade Puspita Sarjon Defit Satria Satria, Satria Septiawan, Edo Siti Sahara Lubis Siti Sahara Lubis Sonia Indhira Sonia Indhira, Sonia Sovia, Rini Sri Mulya Subarja, Roy Efendi Sukardi Sukardi Sumijan Supperianto, Bambang Suri, Melati Rahma Sutri, Ridwan Syafri Arlis Tamin, Zulfiqar Uthama, Rayhan Vidyanti, Angela Waruwu, Kalfinus Wira, M Wira Sanjaya Wirdawati, Wira Yanto, Musli Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Yuliana Pertiwi