Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) JUTECH : Journal Education and Technology
Suraya, Gina
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Languange, Linguistic, Communication & Media Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS IMPLEMENTASI WINDOWS 10 DAN 11 DI PENDIDIKAN: EVALUASI BIAYA, USABILITY, KINERJA Hidayat, Amin; Khoirunnisa, Dea; Nurjanah, Elin; Suraya, Gina
JUTECH : Journal Education and Technology Vol 6, No 1 (2025): JUTECH JUNI
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jutech.v6i1.4907

Abstract

Implementasi sistem operasi Windows dalam lingkungan pendidikan memainkan peran krusial dalam mendukung efektivitas proses belajar-mengajar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja, biaya, dan aspek usability dari sistem operasi Windows, khususnya Windows 10 dan 11, dalam konteks institusi pendidikan. Melalui pendekatan studi literatur dan analisis data sekunder dari jurnal akademik, laporan institusi, dan studi empiris menggunakan System Usability Scale (SUS) dan User Experience Questionnaire (UEQ), ditemukan bahwa Windows menawarkan antarmuka yang familiar dan kompatibilitas luas dengan berbagai perangkat lunak pendidikan, sehingga meningkatkan produktivitas dan kenyamanan pengguna. Namun, aspek biaya lisensi dan kebutuhan perangkat keras yang lebih tinggi dibandingkan sistem operasi open-source menjadi pertimbangan signifikan bagi institusi dengan keterbatasan anggaran. Dari sisi usability, evaluasi menggunakan metode SUS menunjukkan bahwa pengguna mahir (expert) memiliki skor kepuasan 70,25 (dapat diterima) dibandingkan pengguna pemula (novice) dengan skor 57,875 (cukup baik), yang menghadapi tantangan dalam navigasi dan kompatibilitas perangkat. Selain itu, studi terhadap Windows 11 menggunakan UEQ mengindikasikan bahwa aspek daya tarik dan kejelasan mendapat penilaian positif, sementara aspek kebaruan memerlukan peningkatan. Kesimpulannya, meskipun Windows menyediakan lingkungan yang mendukung pembelajaran digital, institusi pendidikan perlu mempertimbangkan keseimbangan antara kinerja, biaya, dan kemudahan penggunaan dalam memilih sistem operasi yang sesuai.
The Implementasi Paralel K-Means Clustering dan Decision Tree untuk Deteksi Risiko Kredit Macet Maar, Halili; Nurjanah, Elin; Suraya, Gina; Khoirunnisa, Dea
JURNAL FASILKOM Vol. 16 No. 2 (2026): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v16i2.12095

Abstract

Non-Performing Loan (NPL) pose a major threat to the stability of financial institutions. This study implements parallel K-Means Clustering and Decision Tree methods in RapidMiner 2026.0.5 to identify potential credit default risks using the Credit Risk Dataset. The dataset consists of 32,576 borrower records with 12 attributes after filtering. Preprocessing includes handling missing values, dummy coding, converting loan_status into a binary variable, and applying Z-Transformation normalization. The Multiply operator enables K-Means (k=3) and Decision Tree to run simultaneously. The Clustering results show that Cluster 0 (33.10%) is a low-risk group dominated by homeowners with mortgages and an A loan rating; Cluster 1 (32.07%) is a medium-risk group dominated by tenant borrowers with a loan rating of B, and Cluster 2 (34.83%) is a high-risk group dominated by a history of delinquency, loan ratings of C–G, and the highest interest rates. The Decision Tree model achieved an Accuracy of 89.26%, Precision of 76.30%, Recall of 73.05%, and an F-Measure of 74.58%, making it effective as an early detection system for nonperforming loans.
Co-Authors Amin Hidayat Dea Khoirunnisa Halili Maar Khoirunnisa, Dea Nurjanah, Elin