Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analysis of Internet Network Technology Online Training for Indonesian Navy Information Technology Employees Using Hierarchical Clustering Suhirwan Suhirwan; Bambang Suharjo
Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran Vol. 4 No. 2 (2021): May - August
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/jsgp.4.2.2021.1229

Abstract

During the covid-19 pandemic, all institutions had a high dependency on information technology. Network strength is very important. Thus, an internet network technology course was conducted for information technology personnel of the Indonesian Navy. The training is conducted online. Studied learning success is associated with the initial data held, namely rank, gender, work experience in the field, previous education and learning activities, and age of participants. The data was clustered with the final test results to determine the clustering of training results and these factors. Based on the clustering it can be stated a good grouping of learning success in this pandemic period. From the 75 personnel data, we could made 5 clusters. Recommendation for internet network tools online training, especially in internet network technology, is that the participants of the course should have experience in internet and network, young and have good education level at least high school.
POLA-POLA PENGGUNAAN KECERDASAN ARTIFISIAL DALAM PENELITIAN KEAMANAN PANGAN Bambang Suharjo
Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2025): Agustus
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/djtechno.v6i2.6685

Abstract

Penelitian ini mengkaji penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan ketahanan pangan melalui tinjauan sistematis dan analisis bibliometrik. Dengan meningkatnya tantangan global seperti perubahan iklim dan pertumbuhan populasi, AI menawarkan solusi inovatif dalam sektor pangan. Studi ini menggunakan data dari Scopus dan analisis dilakukan dengan perangkat lunak VOSviewer untuk mengidentifikasi tren dan klaster tematik dalam literatur yang berkaitan dengan AI dan ketahanan pangan. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan dalam publikasi terkait AI dalam lima tahun terakhir, dengan dominasi topik seperti prediksi hasil panen, deteksi penyakit tanaman, dan pengelolaan sumber daya pertanian. Klasterisasi tematik mengungkapkan adanya fokus pada pengembangan aplikasi prediktif dan diagnostik yang memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan pembelajaran mendalam. Penelitian ini menyarankan integrasi lebih lanjut antara teknologi AI dan sistem pertanian presisi untuk mendukung keputusan berbasis data dalam ketahanan pangan dan pertanian berkelanjutan.