Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer Ruru
Fricles A. Sianturi
Universitas Tjut Nyak Dhien
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Model Visualisasi Metadata Jurnal Ilmiah Berbasis AI untuk Deteksi Duplikasi dan Ketidakkonsistenan Fricles A. Sianturi; Ismail M. Sianturi
Jurnal Ilmu Komputer Ruru Vol. 2 No. 2 (2025): Edisi Juli
Publisher : Yayasan Grace Berkat Anugerah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan model visualisasi metadata jurnal ilmiah berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi duplikasi dan ketidakkonsistenan data secara otomatis, cepat, dan akurat. Permasalahan utama dalam pengelolaan jurnal ilmiah adalah tingginya potensi redundansi metadata, perbedaan format penulisan, serta inkonsistensi informasi yang dapat menurunkan kualitas pengindeksan dan integritas publikasi. Metode penelitian menggunakan pendekatan pengembangan sistem yang menggabungkan teknik pemrosesan bahasa alami, pencocokan pola berbasis pembelajaran mesin, dan visual analytics. Dataset metadata jurnal dikumpulkan dari berbagai sumber, kemudian diproses melalui tahap normalisasi, ekstraksi fitur, dan pemodelan deteksi anomali. Model divisualisasikan dalam dashboard interaktif untuk memudahkan identifikasi pola duplikasi dan ketidaksesuaian data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu meningkatkan akurasi deteksi duplikasi metadata secara signifikan, mempercepat proses verifikasi editorial, serta menurunkan tingkat kesalahan pencatatan metadata. Visualisasi yang dihasilkan membantu pengguna memahami hubungan data secara intuitif dan mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti. Simpulan penelitian menegaskan bahwa integrasi AI dan visualisasi metadata merupakan solusi efektif untuk meningkatkan kualitas pengelolaan jurnal ilmiah, efisiensi kerja editorial, serta konsistensi data publikasi.
Pengembangan Sistem Review Otomatis Berbasis Logika Visual untuk Artikel Ilmiah Multidisiplin Fricles A. Sianturi
Jurnal Ilmu Komputer Ruru Vol. 2 No. 2 (2025): Edisi Juli
Publisher : Yayasan Grace Berkat Anugerah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem review otomatis berbasis logika visual untuk meningkatkan kualitas, konsistensi, dan efisiensi proses penilaian artikel ilmiah multidisiplin. Tantangan utama dalam review artikel multidisiplin adalah perbedaan struktur penulisan, terminologi, serta standar evaluasi yang sering menimbulkan subjektivitas dan inkonsistensi. Metode penelitian menggunakan pendekatan pengembangan sistem dengan integrasi pemrosesan bahasa alami, aturan logika visual, dan analisis pola dokumen. Dataset artikel ilmiah dari berbagai bidang dianalisis melalui tahap praproses teks, ekstraksi fitur struktural dan semantik, serta pemodelan logika visual untuk mengidentifikasi kelengkapan komponen artikel, kesesuaian format, dan potensi anomali. Sistem kemudian diuji melalui eksperimen komparatif terhadap proses review manual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan konsistensi evaluasi, mempercepat proses penyaringan awal artikel, serta mengurangi kesalahan identifikasi struktur dokumen. Visualisasi logika yang dihasilkan membantu reviewer memahami hubungan antarbagian artikel secara intuitif. Simpulan penelitian menegaskan bahwa sistem review otomatis berbasis logika visual merupakan solusi efektif untuk mendukung proses evaluasi artikel ilmiah multidisiplin yang lebih objektif, sistematis, dan efisien.
Co-Authors Ismail M. Sianturi