Claim Missing Document
Check
Articles

PERAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY (AR) DALAM PEMBELAJARAN INTERAKTIF DI PERGURUAN TINGGI Rosidin Rosidin; Mia Aina; Ahmad A; Saifullah Saifullah; Algooth Putranto; Rifky Lana Rahardian
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 4 (2024): Vol. 7 No. 4 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i4.34988

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran teknologi Augmented Reality (AR) dalam menciptakan pembelajaran interaktif di perguruan tinggi. Teknologi AR menawarkan kemampuan untuk menggabungkan elemen-elemen dunia virtual dengan dunia nyata, sehingga memberikan pengalaman belajar yang lebih nyata dan imersif. Melalui studi literatur, penelitian ini menyoroti bagaimana AR dapat meningkatkan visualisasi konsep yang kompleks, memperdalam pemahaman mahasiswa, serta meningkatkan keterlibatan mereka dalam proses pembelajaran. Teknologi ini sangat bermanfaat dalam bidang ilmu pengetahuan dan teknik, di mana mahasiswa dapat memanipulasi objek tiga dimensi yang memungkinkan pemahaman konsep yang lebih mendalam. Selain itu, penelitian juga menyoroti tantangan dalam penerapan AR di perguruan tinggi, seperti keterbatasan infrastruktur, kurangnya pelatihan bagi dosen, dan tingginya biaya pengembangan konten AR. Meskipun demikian, dengan dukungan infrastruktur dan pelatihan yang tepat, AR memiliki potensi untuk menjadi alat pembelajaran yang efektif dan inovatif di berbagai disiplin ilmu. Penelitian ini menyarankan adanya penelitian lebih lanjut untuk mengevaluasi dampak jangka panjang dari penggunaan AR terhadap hasil belajar mahasiswa, serta peningkatan kesiapan institusi pendidikan dalam mengadopsi teknologi ini.
Analisa Perbandingan Cloud Management Pada Google Cloud Platform dan Amazon Web Services Rahardian, Rifky Lana
Digital Transformation Technology Vol. 5 No. 1 (2025): Periode Maret 2025
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v5i1.5862

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kualitas manajemen cloud (Cloud Management) pada dua penyedia layanan cloud terkemuka, yaitu Google Cloud Platform (GCP) dan Amazon Web Services (AWS). Fokus utama dari penelitian ini adalah mengevaluasi konsol manajemen dari masing-masing platform, khususnya dalam konteks kemudahan penggunaan, fitur keamanan, efisiensi notifikasi, dan pengelolaan hak akses (privilege management). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah action research atau penelitian terapan, yang memungkinkan peneliti melakukan serangkaian tindakan langsung untuk mengevaluasi dan membandingkan performa fitur-fitur manajemen cloud dari kedua platform secara mendalam. Skema pengujian meliputi pengaturan dan pengelolaan alert notifications, manajemen hak akses pengguna, serta integrasi dengan layanan lain, termasuk sistem machine learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa baik AWS maupun GCP memiliki layanan penyimpanan data yang kuat, aman, dan efisien. Namun, GCP menunjukkan keunggulan dalam hal pengelolaan data berskala besar dan data warehousing, berkat fitur Bigtable dan BigQuery yang terintegrasi dengan baik dengan teknologi machine learning. Di sisi lain, AWS memiliki keunggulan dalam hal kompatibilitas dan fleksibilitas, terutama dengan berbagai platform machine learning pihak ketiga, sehingga memberikan pilihan yang lebih luas bagi pengguna dengan kebutuhan sistem yang kompleks. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi perusahaan atau instansi dalam memilih platform cloud yang paling sesuai dengan kebutuhan manajemen dan pengolahan data mereka. Selain itu, penelitian ini juga memberikan kontribusi terhadap pemahaman praktis dan teknis mengenai implementasi cloud management dalam lingkungan TI modern.
Sentiment analysis of tourist reviews on google maps for pura besakih using machine learning algorithms Sudiatmika, I Putu Gede Abdi; Saputra, Putu Satya; Rahardian, Rifky Lana; Dewi, Komang hari Santhi
Jurnal Mandiri IT Vol. 14 No. 1 (2025): July: Computer Science and Field.
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/mandiri.v14i1.449

Abstract

Tourist reviews on digital platforms have become a valuable source of information for understanding visitor experiences. This study applies sentiment analysis to 2,891 Google Maps reviews of Pura Besakih, Bali’s largest and most sacred temple, collected between January 2023 and December 2024. The aim is to assess overall visitor sentiment and identify factors influencing satisfaction and dissatisfaction. Reviews were preprocessed using a standardized pipeline that included translation, cleaning, tokenization, stopword removal, and stemming. Sentiment labeling was conducted using the Indonesian Sentiment Lexicon (InSet), followed by classification using six machine learning models: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, and Neural Network. The SVM model achieved the highest performance with an accuracy of 76.3% and F1-score of 55.68%. Thematic analysis revealed positive feedback highlighting the temple’s spiritual ambiance, architecture, and improved facilities, while negative sentiment was driven by issues such as unauthorized guides, misleading charges, and restricted access. These findings offer valuable insights for tourism stakeholders to improve visitor experience and support sustainable heritage tourism through data-driven decision-making.
Prototype of a Virtual Assistant System Integrated with AI Rahardian, Rifky Lana; Sudiatmika, I Putu Gede Abdi; Dewi, Komang Hari Santhi
Journal of Engineering and Science Application Vol. 1 No. 2 (2024): October
Publisher : Institute Of Advanced Knowledge and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/jesa.v1i2.7

Abstract

This research focuses on the development of a prototype virtual assistant system integrated with artificial intelligence (AI) using the Rational Unified Process (RUP) method. The system is designed to improve user flexibility and efficiency by allowing interaction through voice commands, removing the need for traditional input devices. Python was selected as the primary programming language due to its robust capabilities in handling AI-driven applications. The system utilizes Whisper API for speech recognition, enabling the virtual assistant to accurately interpret voice inputs. Additionally, the integration of Chat GPT API allows the assistant to process and generate responses in a natural, context-aware manner. The combination of these technologies is expected to enhance user experience by making the system more intuitive and seamless, applicable to both daily tasks and complex business environments. The RUP method, structured into phases such as inception, elaboration, construction, and transition, was applied to ensure that the development process was iterative, flexible, and aligned with user needs. The results indicate that the integration of Whisper API with Chat GPT API significantly improves the quality and accuracy of voice-based interaction, streamlining system operation while minimizing the need for complex graphical interfaces. This research demonstrates the potential of voice-driven AI systems in increasing overall operational efficiency.
Co-Authors ABDI SUDIATMIKA, I PUTU GEDE Ahmad A Ahmad Rizani Al-Ikhlas Algooth Putranto Amsal Sahban, Muhammad Anang Susilo Bagaskara, Dika Yuda Bonanza, Muhammad Jodie Devi, Ni Kadek Tasya Novita Devia Yakanita Dika Yuda Bagaskara Elza Qorina Pangestika Eva Yuniarti Utami Fathurriza, Ari Hanifah Nurul Muthmainah Hendrik ES Samosir Hendy Mahaputra Herwantono Hetty Rohayani I Gede Arta I Gede Putu Adhitya Prayoga I Gusti Ayu Sri Melati I Gusti Ayu Sri Melati I Gusti Bagus Agung Kusuma Atmaja I Gusti Ngurah Dwiky Widiastra I Kadek Anugrah Dewa Mahaputra I Kadek Anugrah Dewa Mahaputra I Kadek Yogi Wiguna I Komang Budi Mas Aryawan I Made Kresna Negara I Made Lanang Putra Pringgadhan I Made Pradipta I Made Suatha I Nyoman Bagus Pramartha I Nyoman Oksadhu Vinaya I Putu Agus Bayu Bimantara I Putu Gd Abdi Sudiatmika I Putu Widyarsana I Wayan Ari Yoga Diatmika I Wayan Gede Narayana I Wayan Gede Narayana I Wayan Junko Arysutha Winata I Wayan Junko Arysutha Winata I Wayan Oka Wira Utama Iriana Bakti Irmanelly, Irmanelly Irwan Faizal Jayaningsih, A.A. Raka Kadek Adi Karismayana Kadek Indah Melanie Dewi Kadek Ray Gangga Jyotika Marchendy Kelsen Kelsen KOMANG HARI SANTHI DEWI . Komang Oka Saputra Lely Indriani Linawati Linawati Loso Judijanto Luh Putu Meyra Anjani M. Azman Maricar Made Sudarma Maricar, M. Azman Mia Aina Milla Kusuma Dewi Moh. Erkamim Mohammad Edy Nurtamam Muhammad Anshari Muhammad Anshari Nanjar, Agi Ni Kadek Reva Deandary Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti, S.Kom, MT, Ni Luh Gede Pivin Ni Made Refa Kusumawat Ni Putu Thasya Tania Dewi Ni Wayan Sri Jayanti Ni Wayan Sukarini Nining Suningrat Nyoman Putra Sastra Putu Bagus Hendrayana Surya Putu Satya Saputra Rahmi Handayani Revata Siri Ananda Rian Novita Riyanti, Apriani Rizky Indra Wibowo Rosidin Rosidin Saifullah Saifullah Santoso, Pande Putu Agus St Rahmah Suryati Suryati Suteja, Gde Surya Tika Handayani Trisna Rukhmana Wayan Andrika Putera Wibowo, Rizky Indra Widyastuti Andriyani Winata, I Wayan Junko Arysutha