cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tarmiji Siregar
Contact Email
tarmijisir@gmail.com
Phone
+6285275356446
Journal Mail Official
jurnalkomprehenshif@gmail.com
Editorial Address
Jalan Pengabdian No 395 Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia
Location
Kab. deli serdang,
Sumatera utara
INDONESIA
Jurnal Komprehenshif
Published by CV. Edu Tech jaya
ISSN : -     EISSN : 30310970     DOI : -
Core Subject : Education, Social,
Education Social Sciences
Jurnal Komprehensif is Published by CV. Edu Tech Jaya. This journal aims to publish and disseminate original works and current issues on the subject of research and studies in the field of education. Articles published in journals are the result of research or ideas in the field of education including educational innovation, Studies in Social Education, Studies in Science Education, Education Management, Teaching & Learning, Educational Quality, Educational Leadership, Educational Technology, Language Education, Educational Philosophy, Education religion carried out by researchers, teachers, lecturers, and students. Detailed information for loading articles and article instructions are provided in each issue.
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 366 Documents
 33   34   35   36   37 
PENERAPAN GAME THEORY DALAM STRATEGI PEMASARAN GOJEK PADA PERSAINGAN BISNIS DIGITAL Lokot Muda Harahap; Afifa Rahma Wudda; Andika Zulfri; Amelia Ardana; Ayu Chintia; Putri Waiwini Fonataba; Ronauli Pasaribu; Zulaika Rahma
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Persaingan bisnis digital pada industri transportasi online mendorong Gojek untuk mengembangkan strategi pemasaran yang tidak hanya berorientasi pada konsumen, tetapi juga mempertimbangkan respons perusahaan pesaing. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan game theory dalam strategi pemasaran Gojek pada persaingan bisnis digital melalui sintesis penelitian terdahulu yang membahas Gojek, Grab, strategi pemasaran, dan persaingan transportasi online. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi literatur (library research), sedangkan data dianalisis menggunakan teknik analisis isi (content analysis) melalui tahapan identifikasi, pengelompokan, perbandingan, dan sintesis berbagai temuan penelitian. Hasil kajian menunjukkan bahwa strategi pemasaran Gojek dalam persaingan digital mencakup harga, promosi, kualitas pelayanan, kemudahan aplikasi, inovasi layanan, metode pembayaran, digital marketing, serta program loyalitas, sementara game theory digunakan untuk memahami keterkaitan antara pilihan strategi Gojek dan respons perusahaan pesaing, khususnya Grab. Penerapan game theory dapat dilakukan dengan menentukan pemain, alternatif strategi, payoff, dan matriks payoff, kemudian menganalisis strategi murni apabila terdapat saddle point atau strategi campuran apabila titik keseimbangan tersebut tidak ditemukan. Dengan demikian, game theory memberikan kerangka analitis yang sistematis untuk memahami pengambilan keputusan pemasaran Gojek dengan mempertimbangkan strategi pesaing dan respons konsumen dalam lingkungan bisnis digital yang dinamis.
Analisis Hadis-Hadis Tentang Pendidikan (Al-Ahādits Al Tarbawiyah) Ali Sati
Komprehensif Vol 2 No 2 (2024)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Artikel ini bermaksud menganalisis Sunnah Nabi Muhammad Saw. yang berbicara tentang pendidikan. Hal ini sangat penting, bahwa pendidikan dapat membangun karakter manusia untuk menjadi sempurna dalam pendidikan. Pendidikan Islam memegang peranan krusial dalam membentuk karakter dan peradaban manusia yang bersumber pada Al-Qur'an dan Hadis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mendeskripsikan kandungan hadis-hadis tentang pendidikan (al-ahādīts al-tarbawiyyah), baik dari segi kualitas sanad maupun pemaknaan substansialnya terhadap konsep pendidikan Islam kontemporer. Menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode library research (kepustakaan), penulisan ini menerapkan metode takhrij hadis dan syarah hadis tematik (maudhu'i) untuk mengkaji teks-teks hadis pendidikan dari kitab-kitab induk hadis muktabar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hadis-hadis tarbawi mencakup tiga pilar utama pendidikan Islam, yaitu: (1) tujuan pendidikan untuk membentuk insan kamil yang berakhlak mulia, (2) komponen pendidik dan peserta didik yang berbasis pada prinsip keteladanan, kasih sayang, dan interaksi yang dialogis, serta (3) metode pendidikan yang kontekstual dan adaptif terhadap kondisi psikologis peserta didik. Implikasi dari penelitian ini menegaskan bahwa rekonstruksi kurikulum dan praktik pendidikan modern sangat relevan jika diintegrasikan dengan nilai-nilai profetik yang terkandung dalam hadis-hadis tarbawi. Melalui transformasi ilmu pengetahuan, baik itu keluarga, lingkungan, atau sekolah, orang dapat membuka pikiran bahwa ilmu pengetahuan sangat banyak. Sementara itu, posisi Sunnah Nabi Muhammad SAW di sisi-Nya lebih penting dalam pendidikan agama Islam sebagai landasan dan landasan konsep, desain, dan kerangka pendidikan agama Islam. Konsep analisis pendidikan sunnah yang dicakup meliputi perlunya belajar, apa yang akan diperoleh siswa jika belajar dengan sungguh sungguh dan bagaimana seharusnya guru menghadapi siswa dalam belajar. Dan kemudian, konsep ini menunjukkan bahwa pengetahuan harus dipelajari secara bertahap atau bertahap.
REKONSTRUKSI PERTANGGUNGJAWABAN PIDANA KORPORASI DAN PERLINDUNGAN HUKUM TERHADAP KEARIFAN LOKAL BERLADANG BERPINDAH DALAM TINDAK PIDANA KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN DI KALIMANTAN BARAT Romanus Ate; Diana Pitriana; Sugeng Sugeng
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan merekonstruksi pertanggungjawaban pidana korporasi dan perlindungan hukum terhadap kearifan lokal berladang berpindah dalam tindak pidana kebakaran hutan dan lahan (Karhutla) di Kalimantan Barat. Menggunakan metode campuran dengan pendekatan kuantitatif dan kualitatif, studi ini melibatkan 97 responden penegak hukum/ahli hukum lingkungan untuk kuantitatif dan 12 partisipan terpilih (tokoh adat, akademisi, penegak hukum) untuk kualitatif. Hasil kuantitatif menunjukkan bahwa efektivitas sanksi pidana korporasi berada pada kategori sedang (rata-rata 3,25; Std. Dev. 0,88) dan kepatuhan hukum korporasi masih relatif rendah (rata-rata 2,98; Std. Dev. 0,95). Analisis regresi berganda menemukan bahwa efektivitas sanksi pidana korporasi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap penurunan tingkat Karhutla (β = 0.45, p < 0,01), menjelaskan 28% variasi Karhutla (R-squared = 0,28). Temuan kualitatif mengidentifikasi kesulitan pembuktian niat jahat korporasi dan kompleksitas struktural sebagai tantangan utama, serta dilema perlindungan hukum kearifan lokal berladang berpindah yang sering dikriminalisasi. Studi ini memperluas kerangka pertanggungjawaban pidana korporasi dengan menyoroti kebutuhan akan konsep pertanggungjawaban institusional dan kebijakan lingkungan yang lebih adaptif. Implikasinya adalah perlunya norma pidana korporasi yang spesifik dan kebijakan lingkungan berkeadilan yang mengintegrasikan kearifan lokal untuk penegakan hukum Karhutla yang lebih efektif dan inklusif.
IMPLEMENTASI BOX TRANSLATOR BAGI TUNARUNGU MENGGUNAKAN ESP32 DENGAN FITUR SPEECH-TO-TEXT DAN TAMPILAN SECARA REAL-TIME Muhammad Wildan Mahfuzha; Martiano Martiano
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Penyandang tunarungu mengalami hambatan dalam menerima informasi lisan sehingga pada aktivitas sehari-hari menjadi kurang efektif. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya teknologi bantu yang mampu mengubah informasi suara menjadi bentuk visual. Penelitian ini bertujuan merangcang dan mengimplementasikan Box Translator berbasis ESP32 dengan fitur Speech-to-text dan tampilan secara real-time sebagao alat bantu komunikasi bagi penyandang tunarungu.Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) yang meliputi tahap studi pendahuluan dan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan prototipe, serta pengujian dan evaluasi. Sistem dikembangkan dengan mengintegrasikan ESP32 sebagai pusat kendali dan penyedia jaringan lokal, dan web sebagai media pengenalan suara, serta layar LCD sebagai media untuk menampilkan hasil transkripsi.Proses kerja sistem dimulai ketika suara diterima melalui mikrofon pada perangkat pengguna, kemudia dikonversi menjadi teks menggunakan fitur speech-to-text pada web. Hasil transkripsi selanjutnya dikirimkan menuju ESP32 dan ditampilkan pada layar LCD agar dapat dibaca oleh pengguna. Pengujian sistem mencakup akses halaman web, fungsi tombol Mulai, Stop, dan Bersihkan Teks, proses pengenalan suara, pengiriman teks menuju ESP32, tampilan LCD, serta penggunaan sistem secara berulang.Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem dapat berjalan dengan baik. Sistem memperoleh tingkat akurasi pengenalan suara sebesar 91,13% dengan waktu respons sekitar 2-3 detik. Kinerja terbaik diperoleh ketika sumber suara berada pada jarak 15-30 cm dalam lingkungan relatif tenang. Berdasarkan hasil tersebut, prototipe Box Translator dinyatakan dapat digunakan sebagai alat bantu visualisasi percakapan bagi penyandang tunarungu, terutama pada lingkungan dengan tingkat kebisingan rendan hingga rendah.
Analisis Pola Fraud pada Payment Gateway Berbasis Unsupervised Learning Menggunakan Isolation Forest Haikal Ikhwan
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Perkembangan teknologi digital yang pesat telah mendorong peningkatan transaksi online melalui Payment Gateway. Namun, hal ini juga diiringi dengan meningkatnya kasus penipuan (Fraud) yang merugikan merchant dan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi Fraud pada Payment Gateway menggunakan metode Unsupervised Learning dengan algoritma Isolation Forest. Dataset yang digunakan merupakan dataset transaksi kartu kredit yang diperoleh dari Kaggle, yang terdiri dari 284.807 transaksi dengan komposisi 0,17% Fraud. Selain itu, untuk keperluan validasi, digunakan juga data sandbox dari Midtrans sebanyak 500 transaksi. Model Isolation Forest dilatih dengan pendekatan data balancing dan hyperparameter tuning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 43,81%, precision 27,83%, dan recall 78,32%. Meskipun precision masih rendah, recall yang tinggi mengindikasikan bahwa model mampu mendeteksi sebagian besar transaksi Fraud. Sistem diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web berbasis Laravel yang terintegrasi dengan Flask API untuk deteksi Fraud secara real-time, serta dilengkapi dengan dashboard admin untuk monitoring transaksi dan status Fraud. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa sistem deteksi Fraud yang dapat membantu merchant dalam mengidentifikasi transaksi mencurigakan secara otomatis, serta menjadi dasar pengembangan sistem keamanan yang lebih baik di masa depan.
ANALISIS PENGALAMAN PEMAIN GAME KOMPETITIF TERHADAP LATENSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN QUALITY OF EXPERIENCE Saddam Aditya Permady
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak latensi jaringan (QoS) terhadap performa objektif dan kepuasan subjektif (QoE) pemain game kompetitif First-Person Shooter (FPS) menggunakan platform eksperimental mandiri berbasis web, yaitu Qoe-Sim. Penelitian ini menggunakan pendekatan metode campuran melalui desain eksperimental terkontrol dengan prosedur Blind Experiment. Simulator Qoe-Sim menyuntikkan latensi buatan yang bervariasi mulai dari 50 ms hingga 1000 ms, serta skenario dynamic lag. Kinerja objektif diukur menggunakan parameter akurasi tembakan dan waktu reaksi rata-rata, sedangkan pengalaman subjektif pengguna diukur menggunakan skala penilaian Mean Opinion Score (MOS). Hasil penelitian menunjukkan adanya korelasi negatif yang sangat kuat antara peningkatan latensi dengan penurunan skor kepuasan MOS (r=-0.9610). Peningkatan latensi secara drastis juga menurunkan akurasi tembakan pemain dari 92,8% menjadi 50,9% dan memperlambat waktu reaksi rata-rata dari 1187 ms membengkak ke 1881 ms. Zona kompetitif ideal atau ambang batas toleransi berada pada rentang latensi 0-150 ms, sedangkan titik gagal total (breakdown point) kendali sensorimotor pemain terjadi ketika latensi menyentuh 1000 ms. Selain itu, analisis komparatif dengan dataset sekunder menunjukkan tingkat keselarasan tren monotonik yang sangat kuat (Spearman ρ=0.8117), yang membuktikan bahwa simulator QoeSim valid dan andal digunakan sebagai instrumen pengujian QoE.
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MENGANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP LAYANAN TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA BERBASIS DATA MEDIA SOSIAL X Fahri Nasution; Zuli Agustina Gultom
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Layanan transportasi online seperti Gojek dan Grab telah menjadi bagian penting dari mobilitas masyarakat di Indonesia. Tingginya penggunaan layanan ini memicu banyaknya opini publik yang tersebar di media sosial X, baik berupa apresiasi maupun keluhan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan text mining dan metode Naïve Bayes dalam menganalisis dan memetakan sentimen publik terhadap layanan transportasi online agar dapat dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi kualitas layanan berbasis data. Dataset yang digunakan berjumlah 1.930 tweet mengenai Gojek dan Grab yang dikumpulkan dari Januari 2023 hingga Desember 2025, lalu dilabeli secara manual ke dalam kelas positif dan negatif. Data diproses melalui tahapan preprocessing (termasuk cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming), lalu dibobotkan menggunakan metode TF-IDF sebelum diklasifikasikan menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes dengan rasio pembagian data latih dan uji sebesar 80:20. Hasil pengujian model menunjukkan performa yang sangat baik dengan tingkat accuracy sebesar 87,31%, precision 89,53%, recall 83,24%, F1-score 86,27%, dan nilai ROC-AUC mencapai 0,9574. Hasil pemetaan klasifikasi sentimen menunjukkan bahwa terdapat 923 tweet (47,8%) bersentimen positif dan 1.007 tweet (52,2%) bersentimen negatif. Hal ini membuktikan bahwa metode Naïve Bayes dengan pembobotan TF-IDF sangat efektif dalam menganalisis opini teks, serta menunjukkan bahwa opini masyarakat saat ini terhadap layanan transportasi online di Indonesia masih didominasi oleh keluhan yang sedikit lebih besar dibandingkan apresiasi.
PERANCANGAN PROTOTIPE ALAT INTERNET OF THINGS (IOT) UNTUK PEMANTAUAN KONDISI LINGKUNGAN PADA RUANG PENYIMPANAN BAWANG MERAH MENGGUNAKAN ESP32, MQ-135 DAN DHT22 Indra Aditya Purba; Firahmi Rizky
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Bawang merah merupakan komoditas hortikultura yang rentan mengalami penurunan mutu selama penyimpanan akibat perubahan suhu, kelembapan, dan kualitas udara. Pemantauan secara manual memiliki keterbatasan dalam menyediakan informasi kondisi lingkungan secara kontinu dan real-time. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan prototipe Internet of Things (IoT) untuk memantau kondisi lingkungan ruang penyimpanan bawang merah menggunakan ESP32, sensor DHT22, dan MQ-135 yang terintegrasi dengan Arduino IoT Cloud. Penelitian menggunakan metode prototyping yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi sistem. Sensor DHT22 digunakan untuk mengukur suhu dan kelembapan, sedangkan MQ-135 digunakan untuk mendeteksi perubahan kualitas udara berdasarkan nilai Analog to Digital Converter (ADC). Data sensor diproses oleh ESP32 dan dikirimkan melalui jaringan Wi-Fi ke Arduino IoT Cloud untuk ditampilkan pada dashboard berbasis web dan Android serta digunakan sebagai dasar klasifikasi kondisi ruangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membaca dan mengirimkan data sensor secara kontinu dengan interval 2 detik. Sensor DHT22 menghasilkan pembacaan suhu pada rentang 29,6–30,1 °C dan kelembapan 71,2–71,9% RH, sedangkan sensor MQ-135 menghasilkan nilai 234–421 ADC dan dapat digunakan sebagai indikator relatif perubahan kualitas udara. Sistem juga berhasil menampilkan data secara real-time, mempertahankan koneksi ESP32 dengan Arduino IoT Cloud, serta mengirimkan notifikasi ketika kondisi ruangan mencapai kategori bahaya. Dengan demikian, prototipe yang dikembangkan dapat digunakan sebagai sistem pemantauan dan peringatan dini terhadap perubahan kondisi lingkungan pada ruang penyimpanan bawang merah secara jarak jauh.
SISTEM ABSENSI BERBASIS IOT UNTUK MENGUKUR TINGKAT STRES SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE Muhammad Rakha Alfajar; Fatma Sari Hutagalung
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem absensi siswa berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan pengukuran tingkat stres secara real-time menggunakan algoritma Decision Tree. Latar belakang penelitian ini didasari oleh kelemahan sistem absensi konvensional yang masih rentan terhadap manipulasi data serta belum adanya integrasi dengan pemantauan kondisi kesehatan siswa.Sistem yang dikembangkan memanfaatkan teknologi biometrik berupa sensor fingerprint sebagai media identifikasi kehadiran siswa, serta sensor detak jantung dan sensor suhu tubuh (MLX90614) untuk memperoleh data fisiologis yang digunakan sebagai indikator tingkat stres. Data yang diperoleh kemudian diproses menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan kondisi siswa ke dalam kategori normal, stres sedang, atau stres tinggi. Seluruh data dikirimkan secara real-time melalui jaringan internet menggunakan mikrokontroler ESP32 dan ditampilkan pada aplikasi monitoring berbasis web.Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan prototype, serta pengujian dan evaluasi sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan identifikasi kehadiran secara akurat, membaca data detak jantung dan suhu tubuh dengan baik, serta mengirimkan informasi secara real-time ke sistem monitoring. Selain itu, algoritma Decision Tree dapat digunakan secara efektif dalam mengklasifikasikan tingkat stres siswa berdasarkan parameter fisiologis.Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi absensi siswa sekaligus memberikan nilai tambah berupa pemantauan kondisi kesehatan secara objektif. Sistem ini juga dapat membantu pihak sekolah dan orang tua dalam memonitor kondisi siswa secara berkelanjutan serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat.
PREDIKSI JUMLAH ORDER GOJEK DRIVER MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DENGAN EVALUASI MODEL Muhammad Raja Aldimas; Zuli Agustina Gultom
Komprehensif Vol 4 No 2 (2026)
Publisher : CV Edu Tech Jaya

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

Abstract

Penelitian ini berjudul “Prediksi Jumlah Order Driver Gojek Menggunakan Algoritma Random Forest Regression”. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah order driver Gojek berdasarkan beberapa faktor yang berkaitan dengan aktivitas kerja driver. Variabel yang digunakan meliputi durasi kerja dan jam online, sedangkan jumlah order digunakan sebagai variabel target. Data penelitian diperoleh melalui kuesioner terhadap driver Gojek.Metode yang digunakan adalah Random Forest Regression, yaitu metode machine learning yang menggabungkan beberapa decision tree untuk menghasilkan prediksi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembagian data menjadi data training dan testing dengan perbandingan 70:30, pembangunan model, serta proses prediksi. Kinerja model dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengetahui tingkat kesalahan prediksi terhadap data aktual.Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest Regression dapat digunakan untuk memprediksi jumlah order driver Gojek berdasarkan variabel yang digunakan dalam penelitian. Hasil evaluasi model melalui nilai RMSE, MAE, dan MAPE menunjukkan tingkat kemampuan model dalam menghasilkan prediksi jumlah order. Model yang dihasilkan dapat memberikan estimasi jumlah order berdasarkan kondisi kerja driver sehingga dapat menjadi informasi pendukung dalam memahami pola jumlah order yang diperoleh driver Gojek.

Page 36 of 37 | Total Record : 366

 33   34   35   36   37 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4 No 2 (2026) Vol 4 No 1 (2026) Vol 3 No 2 (2025) Vol 3 No 1 (2025) Vol 2 No 2 (2024) Vol 2 No 1 (2024) Vol 1 No 2 (2023) Vol 1 No 1 (2023)