Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Journal of Citizen Research and Development
Hendratmo, Joko
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Medicine & Pharmacology

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Perancangan Aplikasi Pembelajaran Materi Jaringan Komputer Berbasis Android Untuk Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa; Chan, M Fajar Sahendra; Fikri, Diyaul; Hendratmo, Joko; Sitepu, Jeremia
Journal of Citizen Research and Development Vol 1, No 2 (2024): November 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jcrd.v1i2.3938

Abstract

Kemajuan teknologi saat ini telah mengubah cara kita belajar dan mengakses informasi. Telepon seluler atau handphone, khususnya yang berbasis Android, telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Dalam konteks pendidikan, aplikasi berbasis Android dapat dimanfaatkan sebagai sumber dan media pembelajaran yang edukatif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi pembelajaran berbasis Android yang fokus pada materi jaringan komputer untuk Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Aplikasi ini diharapkan dapat membantu siswa memahami konsep-konsep dasar dalam jaringan komputer. Metode yang digunakan dalam merancang aplikasi ini adalah metode waterfall. Metode ini dimulai dari tahap analisis, desain, pengkodean, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi ini mendapatkan penilaian positif serta tanggapan baik dari siswa. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan hasil belajar kognitif secara signifikan pada kelas yang menggunakan aplikasi Android ini untuk pembelajaran materi jaringan komputer di SMK.
Literature Review: Transitioning usage from BFS and DFS to Heuristic Search in the Modern AI Era Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa; Sahendra Chan, M Fajar; Fali, Rifki; Fattah, Muhammad; Hendratmo, Joko; Ardiansyah, Fadhil
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 5 No. 2 (2026): February 2026
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v5i2.1856

Abstract

Uninformed search algorithms, specifically Breadth-First Search (BFS) and Depth-First Search (DFS), encounter significant scalability limitations when addressing complex problem spaces in modern Artificial Intelligence (AI) ecosystems. This study investigates the paradigm shift toward intelligent heuristic algorithms through a systematic literature review and comparative analysis of 24 recent academic sources. The evaluation focuses on three primary domains: logical problem solving, robotic navigation, and data infrastructure management. Results demonstrate that heuristic methods, such as A-Star and hybrid variants like PrunedBFS, offer superior time efficiency and memory optimization for autonomous navigation and massive computing tasks. Nevertheless, classic algorithms retain functional relevance for specific scenarios requiring exhaustive exploration. Furthermore, this study reveals that algorithmic evolution has fundamentally transformed digital infrastructure, driving a shift from Search Engine Optimization (SEO) to Answer Engine Optimization (AEO) and necessitating adaptive cybersecurity architectures. The research concludes that the future of AI development relies not on substitution, but on a collaborative synthesis integrating the robustness of classic methods with the adaptability of modern heuristics.
Co-Authors Ardiansyah, Fadhil Chan, M Fajar Sahendra Fali, Rifki Fattah, Muhammad Fikri, Diyaul SABRINA, ELSA Sahendra Chan, M Fajar Sitepu, Jeremia Syahputra, Fahmy