Garuda - Garba Rujukan Digital

Bibliometrik Analysis: Konten Video Untuk Meningkatkan Daya Tarik Pariwisata Arif Rinaldi Dikananda; Dadang Sudrajat; Fatihanursari Dikananda; Rudi Kurniawan; Martanto
Prosiding SISFOTEK Vol 8 No 1 (2024): SISFOTEK VIII 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

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

The use of video content as a marketing tool in the tourism industry has seen a significant increase in recent years. This research aims to explore and develop effective video content strategies in increasing tourism appeal and influencing tourists' decisions to visit certain destinations. Research methods include bibliometric analysis of video content used in tourism marketing, as well as experiments to test the effectiveness of various video content strategies. The results of the study show that the characteristics of travel vlogs that include personal narratives, attractive visuals, and relevant information can increase user travel intentions. Additionally, audience engagement through short videos has proven to be a key factor in increasing travel interest. This research makes a new contribution in understanding the role of video content in tourism marketing and developing a video marketing strategy model that can be applied by the tourism industry to increase the attractiveness of tourist destinations. By utilizing the results of this study, the tourism industry can optimize the use of video content to reach a wider audience and increase positive perceptions of tourist destinations.

Analisis Bibliometrik: Media Pembelajaran Interaktif di Bidang Teknologi Pendidikan pada Database Scopus Tahun 2018-2024 Fatihanursari Dikananda; Ahmad Rifai
Prosiding SISFOTEK Vol 8 No 1 (2024): SISFOTEK VIII 2024
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

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

This study aims to analyze the trends in the use of interactive learning media in the field of educational technology through a bibliometric approach. Interactive learning media encourage active engagement of learners and include mobile apps, interactive whiteboards and interactive videos. Studies show that interactive media improve students' motivation, learning outcomes and creative thinking skills. Bibliometric methods were used to explore and visualize research trends and collaborations between researchers and institutions in this field. Data was collected from academic databases that included scientific articles, conference proceedings and dissertations. Tools such as VOSviewer were used to map collaboration networks and keyword trends that revealed several key research themes, including the effectiveness of interactive learning media, the development of technology-based media, and their implementation in various educational contexts. This study provides an in-depth understanding of research developments in interactive learning media and identifies research gaps that could be a focus in the future. The results show a significant increase in the number of publications related to interactive learning media in recent years. The study also identifies key centers of research excellence and collaborations between institutions.

Pelatihan Coding Dasar untuk Siswa Sekolah Menengah sebagai Upaya Penguatan Kompetensi Digital Fathurrohman; Fatihanursari Dikananda; Alimun Hakim; Anita Ayu Hardani
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 03 (2022): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

This Community Partnership Program aims to provide basic coding training to high school students to enhance their competence in the digital era. The training is designed to introduce programming concepts, computational logic, and problem-solving skills through an easy-to-understand programming language. Activities include an introduction to algorithms, simple data structures, and the development of small coding projects. It is expected that through this training, students can develop computational thinking skills, increase creativity, and prepare themselves to face technological challenges in the future.

Optimalisasi Penggunaan Aplikasi Digital Payment bagi Pedagang Pasar Tradisional Fatihanursari Dikananda; Dodi Solihudin; Anjar Ayuning Lestari; Athhar Hafizha Luthfi
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 04 (2022): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

This Community Partnership Program aims to optimize the use of digital payment applications among traditional market traders. Activities include education on the benefits of digital payment, training on application usage, and assistance in non-cash transactions. This program is expected to increase transaction efficiency, security, and financial accessibility for traders, while also promoting financial inclusion in traditional markets.

Perbandingan Kinerja VGG 16 dan ResNet untuk Pengenalan Ekspresi Wajah Mahasiswa Berbasis CNN pada Smart Learning Environment Dian Ade Kurnia; Fatihanursari Dikananda; Saeful Anwar; Dadang Sudrajat; Abdul Aziz
TEMATIK Vol. 12 No. 2 (2025): Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) - Desember 2025
Publisher : LPPM POLITEKNIK LP3I BANDUNG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38204/tematik.v12i2.2590

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan visi komputer telah membuka peluang besar dalam penerapan pengenalan ekspresi wajah pada berbagai bidang. Dalam konteks pendidikan tinggi, keterlibatan mahasiswa selama proses belajar menjadi faktor penting yang masih sulit diukur secara objektif menggunakan metode konvensional. Namun pada kenyataannya, penelitian sebelumnya masih jarang menguji performa arsitektur CNN populer secara langsung di lingkungan pembelajaran nyata dengan kondisi pencahayaan dan pose yang beragam. Penelitian ini berkontribusi dengan membandingkan kinerja dua arsitektur deep learning, yaitu VGG-16 dan ResNet, dalam klasifikasi ekspresi wajah mahasiswa pada Smart Learning Environment. Penelitian dilakukan dengan pendekatan eksperimen kuantitatif melalui lima tahapan, yaitu pengumpulan data wajah mahasiswa di kelas, preprocessing berupa cropping, resizing, dan augmentasi, pengembangan model CNN, pelatihan menggunakan data split 80% training dan 20% validasi, serta evaluasi dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa VGG-16 unggul dalam mengenali ekspresi suka dengan nilai F1-score tertinggi sebesar 85%, sedangkan ResNet relatif lebih baik pada ekspresi bosan dengan F1-score 73,2%. Sementara itu, keduanya sama-sama lemah dalam mengenali ekspresi tidak suka. Temuan ini mengimplikasikan bahwa VGG-16 lebih sesuai digunakan untuk mendukung analisis keterlibatan mahasiswa secara real-time dalam Smart Learning Environment berbasis AI.

Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengelompokan Siswa SMK Al-Ma’rifah Berdasarkan Kehadiran Dila Nurhafidilah; Nana Suarna; Agus Bahtiar; Umi Hayati; Fatihanursari Dikananda
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol 6 No 1 (2026): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK)
Publisher : LPPM STMIK KUWERA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56995/sintek.v6i1.212

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan siswa SMK Al-Ma’rifah berdasarkan pola kehadiran menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data yang dianalisis merupakan catatan kehadiran siswa tahun ajaran 2023/2024 yang meliputi jumlah hadir, izin, sakit, alfa, dan persentase kehadiran. Tahapan pra-pemrosesan data dilakukan melalui pembersihan dan normalisasi sebelum proses clustering. Penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Elbow Method dan Silhouette Coefficient menunjukkan bahwa tiga klaster merupakan struktur terbaik. Hasil pengelompokan menghasilkan tiga kategori siswa, yaitu sangat disiplin, cukup disiplin, dan kurang disiplin. Evaluasi kualitas klaster menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index menunjukkan pemisahan klaster yang baik. Penelitian ini membuktikan bahwa K-Means Clustering efektif dalam mengidentifikasi pola kehadiran siswa dan dapat mendukung pengambilan keputusan sekolah berbasis data dalam meningkatkan kedisiplinan siswa.

Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengelompokan Siswa SMK Al-Ma’rifah Berdasarkan Kehadiran Dila Nurhafidilah; Nana Suarna; Agus Bahtiar; Umi Hayati; Fatihanursari Dikananda
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol 6 No 1 (2026): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (SINTEK)
Publisher : LPPM STMIK KUWERA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56995/sintek.v6i1.212

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan siswa SMK Al-Ma’rifah berdasarkan pola kehadiran menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data yang dianalisis merupakan catatan kehadiran siswa tahun ajaran 2023/2024 yang meliputi jumlah hadir, izin, sakit, alfa, dan persentase kehadiran. Tahapan pra-pemrosesan data dilakukan melalui pembersihan dan normalisasi sebelum proses clustering. Penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Elbow Method dan Silhouette Coefficient menunjukkan bahwa tiga klaster merupakan struktur terbaik. Hasil pengelompokan menghasilkan tiga kategori siswa, yaitu sangat disiplin, cukup disiplin, dan kurang disiplin. Evaluasi kualitas klaster menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index menunjukkan pemisahan klaster yang baik. Penelitian ini membuktikan bahwa K-Means Clustering efektif dalam mengidentifikasi pola kehadiran siswa dan dapat mendukung pengambilan keputusan sekolah berbasis data dalam meningkatkan kedisiplinan siswa.

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search