cover
Contact Name
Muhammad Hasanuddin
Contact Email
cvraskhamediagroup@gmail.com
Phone
+628111261633
Journal Mail Official
ejodsie@gmail.com
Editorial Address
Jalan Gurilla No. 2 Sidorejo, Kec. Medan Tembung 20222
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
Journal of Data Science and Informatics Engineering
Published by CV. Raskha Media Group
ISSN : -     EISSN : 3123948X     DOI : https://doi.org/10.64803/jodsie
Core Subject : Science,
The Journal of Data Science and Informatics Engineering (JoDSIE) is an open-access, peer-reviewed academic journal that publishes high-quality research articles and reviews in the fields of data science, informatics, and engineering. It aims to bridge the gap between theory and practice by providing a platform for innovative contributions that advance the development, application, and understanding of data science methodologies and informatics engineering solutions. JoDSIE is committed to showcasing interdisciplinary research that addresses real-world challenges across various industries and academia, offering valuable insights into how data-driven approaches can foster technological advancements and improve decision-making processes. The journal focuses on publishing cutting-edge research in the areas of data science, machine learning, artificial intelligence, big data analytics, informatics, and engineering systems. It covers both theoretical developments and practical implementations of data-driven techniques in diverse domains. JoDSIE seeks to highlight advances in data processing, computational models, algorithms, and the engineering of systems that leverage data for decision-making, problem-solving, and optimization. Additionally, the journal is dedicated to fostering a deeper understanding of the ethical, legal, and societal implications of data science and informatics engineering.
Articles 2 Documents
Search results for , issue "Vol. 1 No. 2 (2026): April 2026" : 2 Documents clear
Peran Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Efisiensi Pemrosesan Data Cindy Atika Rizki; Siti Khodijah; Muhammad Hasanuddin
Journal of Data Science and Informatics Engineering Vol. 1 No. 2 (2026): April 2026
Publisher : CV. Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/jodsie.v1i2.27

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah menyebabkan peningkatan jumlah data yang dihasilkan dalam berbagai sistem digital. Kondisi ini menuntut adanya metode pemrosesan data yang lebih efisien dan adaptif untuk mengelola data dalam skala besar. Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) muncul sebagai salah satu solusi yang mampu meningkatkan efisiensi pemrosesan data melalui kemampuan analisis otomatis, pengenalan pola, serta pembelajaran dari data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran kecerdasan buatan dalam meningkatkan efisiensi pemrosesan data pada sistem informasi modern. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur dengan pendekatan deskriptif-analitis melalui pengumpulan dan analisis berbagai sumber ilmiah yang relevan dengan topik penelitian. Hasil kajian menunjukkan bahwa penerapan teknik kecerdasan buatan seperti machine learning, deep learning, dan analitik prediktif mampu meningkatkan kecepatan, akurasi, serta efektivitas proses pengolahan data dibandingkan dengan metode pemrosesan data konvensional. Selain itu, integrasi kecerdasan buatan dengan teknologi komputasi modern seperti big data dan cloud computing juga memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengelolaan data dalam jumlah besar secara lebih efisien. Meskipun demikian, implementasi kecerdasan buatan masih menghadapi beberapa tantangan, seperti kebutuhan akan kualitas data yang baik, kompleksitas pengembangan model, serta kebutuhan sumber daya komputasi yang memadai. Oleh karena itu, pemanfaatan kecerdasan buatan perlu dikembangkan secara optimal agar dapat mendukung peningkatan efisiensi pemrosesan data di berbagai bidang pada era digital.
Analisis Data Absensi Siswa Menggunakan Data Mining untuk Meningkatkan Disiplin Sekolah Triana, Indah; Hasanuddin, Muhammad
Journal of Data Science and Informatics Engineering Vol. 1 No. 2 (2026): April 2026
Publisher : CV. Raskha Media Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64803/jodsie.v1i2.29

Abstract

Kedisiplinan siswa merupakan salah satu faktor penting dalam menunjang keberhasilan proses pembelajaran di sekolah, yang dapat diukur melalui tingkat kehadiran siswa. Namun, pemanfaatan data absensi di banyak sekolah masih terbatas pada fungsi administratif dan belum dianalisis secara mendalam untuk menghasilkan informasi yang bernilai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data absensi siswa menggunakan teknik data mining guna mengidentifikasi pola kehadiran serta memberikan rekomendasi dalam meningkatkan disiplin siswa. Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering dengan tahapan meliputi pengumpulan data, preprocessing, proses clustering, dan evaluasi hasil. Dataset yang digunakan terdiri dari 100 siswa selama satu semester dengan kategori kehadiran hadir, izin, sakit, dan alpa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu kehadiran tinggi sebesar 40%, sedang sebesar 35%, dan rendah sebesar 25%. Evaluasi model menunjukkan bahwa metode yang digunakan mampu mengelompokkan data secara efektif dengan tingkat akurasi di atas 80%. Temuan ini menunjukkan bahwa data mining dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan disiplin siswa. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi pihak sekolah dalam mengidentifikasi siswa dengan tingkat kedisiplinan rendah serta merancang strategi pembinaan yang lebih tepat sasaran.

Page 1 of 1 | Total Record : 2