Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Eliyin Eliyin
Universitas Gajah Putih
Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Neuroscience Public Health Transportation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KOMPETENSI GURU SEBAGAI KUNCI KEBIJAKAN PENDIDIKAN YANG MENDORONG KEMANDIRIAN Jam’an Amadi; Ira Zulfa; Eliyin Eliyin; Muhammad Razali; Sipur Sipur; Fajrillah Fajrillah
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 6 (2024): Vol. 5 No. 6 Tahun 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v5i6.38734

Abstract

Kompetensi guru memiliki peran kritis dalam mendorong kemandirian siswa melalui implementasi kebijakan pendidikan yang efektif. Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mengidentifikasi dan meningkatkan kompetensi guru melalui pendekatan komprehensif dalam mengembangkan strategi pembelajaran yang mendorong kemandirian siswa. Metode yang digunakan mencakup penyuluhan, difusi ipteks, pelatihan, mediasi, dan advokasi dengan melibatkan 45 guru dari Yayasan Perguruan IRA, SD IRA dan SMP IRA selama tiga bulan. Kegiatan dilaksanakan melalui serangkaian workshop, pendampingan, dan praktik langsung pengembangan rencana pembelajaran inovatif. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan kompetensi guru, dengan rata-rata peningkatan kemampuan pedagogis sebesar 23,4%, profesional 23,8%, dan pemahaman kebijakan pendidikan mencapai 31,6%. Sebanyak 78% guru berhasil merancang strategi pembelajaran berbasis problem-solving dan inquiry learning. Penelitian ini berkontribusi dalam mentransformasi praktik mengajar dan mendorong implementasi kebijakan pendidikan yang berfokus pada pemberdayaan potensi siswa melalui pengembangan kemandirian.
Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Cloud Computing dengan Metodologi Scrum Ira Zulfa; Richasanty Septima; Eliyin Eliyin

Publisher :

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v9i1.10445

Abstract

Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk menggabungkan fleksibilitas infrastruktur Cloud Computing dengan ketangkasan metodologi Scrum dalam proses pengembangan perangkat lunak. Masalah utama yang diangkat adalah ketidakstabilan performa tim dan kompleksitas dalam pengelolaan sumber daya pada infrastruktur tradisional. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif, data mentah diolah melalui teknik normalisasi Min-Max dan Z-Score untuk menciptakan parameter evaluasi yang objektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sinergi ini meningkatkan produktivitas tim sebesar 25% dengan rata-rata uptime sistem mencapai 99,8%. Selain itu, model prediktif yang dikembangkan menggunakan Python berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 88% dalam memproyeksikan keberhasilan Sprint. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data (data-driven) untuk mitigasi risiko teknis secara proaktif. Kesimpulannya, penggabungan ekosistem cloud dan kerangka kerja Scrum tidak hanya mempercepat siklus rilis produk, tetapi juga memastikan transparansi dan stabilitas kualitas perangkat lunak yang dikembangkan. Dokumentasi seluruh proses dan kode program disediakan melalui repositori terbuka untuk mendukung pengembangan riset di masa depan.Kata kunci : Cloud Computing; Metodologi Scrum; Normalisasi Data; Model Prediktif; Abstract - This study seeks to integrate the adaptable nature of Cloud Computing infrastructure with the agile characteristics of Scrum methodologies in the software development process. The core issue addressed involves performance instability within teams and complexities in managing resources within traditional infrastructure setups. Employing a quantitative research approach, raw data is processed through Min-Max and Z-Score normalization techniques to establish objective evaluation parameters. The research findings indicate that this synergy enhances team productivity by 25%, with the average system uptime reaching 99.8%. Furthermore, a predictive model developed using Python achieved an accuracy rate of 88% in forecasting Sprint success. This enables data-driven decision-making for the proactive mitigation of technical risks. In conclusion, the fusion of cloud ecosystems and the Scrum framework not only accelerates product release cycles but also ensures transparency and stability in the quality of the software developed. Documentation of the entire process and program code is provided through an open repository to support future research development.Keywords: Cloud Computing; Scrum Methodology; Data Normalization; Predictive Model;
Co-Authors Fajrillah, Fajrillah ira zulfa Jam’an Amadi Muhammad Razali Richasanty Septima Sipur Sipur