eJournal Komunitas Dosen Indonesia
Not a member yet
1406 research outputs found
Sort by
Strategi Pengembangan Website Informasi Program Pelatihan SDM untuk Meningkatkan Literasi Digital di Indonesia
Get PDFIndonesia menghadapi tantangan signifikan dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia (SDM), terutama di era digital. Tantangan ini meliputi rendahnya literasi digital, keterbatasan keterampilan teknis, serta akses informasi program pelatihan yang terbatas. Penelitian ini berfokus pada pengembangan website informatif untuk memperluas akses masyarakat terhadap program pelatihan SDM, dengan studi kasus proyek "Mentor-Match". Website ini dirancang untuk menyediakan fitur seperti pencarian program pelatihan, pembuatan profil pengguna, forum diskusi, dan notifikasi yang relevan. Proses pengembangan menggunakan teknologi web modern seperti React.js dan Next.js untuk memastikan antarmuka yang interaktif, responsif, dan ramah pengguna. Proses penelitian melibatkan analisis kebutuhan pengguna, desain antarmuka yang intuitif, pengembangan backend berbasis API, serta pengujian menyeluruh untuk memastikan performa optimal. Hasil awal menunjukkan peningkatan akses terhadap informasi pelatihan, partisipasi aktif dalam forum diskusi, serta adaptasi pengguna terhadap teknologi digital. Selain itu, platform ini berpotensi mempercepat transformasi digital, memperkuat kolaborasi antarindividu dan organisasi, serta mendukung pembangunan SDM berbasis teknologi. Studi ini menunjukkan bahwa platform digital terintegrasi dapat menjadi solusi untuk mengatasi fragmentasi informasi, mendukung peningkatan literasi digital, dan memberikan kontribusi signifikan pada pembangunan SDM Indonesia. Rekomendasi mencakup pengembangan lebih lanjut, seperti perluasan cakupan fitur, peningkatan keberlanjutan platform, dan integrasi dengan berbagai pemangku kepentingan. Dengan langkah ini, platform diharapkan mampu mendukung transformasi digital secara inklusif, membuka akses pelatihan untuk seluruh lapisan masyarakat, dan meningkatkan daya saing SDM Indonesia di pasar global.Indonesia menghadapi tantangan signifikan dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia (SDM), terutama di era digital. Tantangan ini meliputi rendahnya literasi digital, keterbatasan keterampilan teknis, serta akses informasi program pelatihan yang terbatas. Penelitian ini berfokus pada pengembangan website informatif untuk memperluas akses masyarakat terhadap program pelatihan SDM, dengan studi kasus proyek "Mentor-Match". Website ini dirancang untuk menyediakan fitur seperti pencarian program pelatihan, pembuatan profil pengguna, forum diskusi, dan notifikasi yang relevan. Proses pengembangan menggunakan teknologi web modern seperti React.js dan Next.js untuk memastikan antarmuka yang interaktif, responsif, dan ramah pengguna. Proses penelitian melibatkan analisis kebutuhan pengguna, desain antarmuka yang intuitif, pengembangan backend berbasis API, serta pengujian menyeluruh untuk memastikan performa optimal. Hasil awal menunjukkan peningkatan akses terhadap informasi pelatihan, partisipasi aktif dalam forum diskusi, serta adaptasi pengguna terhadap teknologi digital. Selain itu, platform ini berpotensi mempercepat transformasi digital, memperkuat kolaborasi antarindividu dan organisasi, serta mendukung pembangunan SDM berbasis teknologi. Studi ini menunjukkan bahwa platform digital terintegrasi dapat menjadi solusi untuk mengatasi fragmentasi informasi, mendukung peningkatan literasi digital, dan memberikan kontribusi signifikan pada pembangunan SDM Indonesia. Rekomendasi mencakup pengembangan lebih lanjut, seperti perluasan cakupan fitur, peningkatan keberlanjutan platform, dan integrasi dengan berbagai pemangku kepentingan. Dengan langkah ini, platform diharapkan mampu mendukung transformasi digital secara inklusif, membuka akses pelatihan untuk seluruh lapisan masyarakat, dan meningkatkan daya saing SDM Indonesia di pasar global
Dampak Social Media Marketing Terhadap Brand Awareness dan Willingness to Buy Pada E-Commerce Tokopedia di Kalangan Mahasiswa Universitas Riau
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pemasaran media sosial terhadap kesadaran merek (brand awareness) dan keinginan untuk membeli (willingness to buy) pada e-commerce Tokopedia di kalangan mahasiswa Universitas Riau. Variabel yang diteliti mencakup kesadaran merek dan keinginan untuk membeli sebagai variabel dependen, serta pemasaran media sosial sebagai variabel independen. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif. Populasi adalah pengguna aktif Tokopedia dan media sosial di Universitas Riau. Sampel sebanyak 100 responden dipilih menggunakan metode non-probability sampling dengan teknik purposive sampling. Analisis data menggunakan Reflective Multidimensional Construct (Second Order Construct) dengan aplikasi SmartPLS 4.1.0.2. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemasaran media sosial berpengaruh signifikan terhadap kesadaran merek dan keinginan untuk membeli, dengan nilai t-statistics sebesar 15.435 dan 2.942. Kesadaran merek juga berdampak pengaruh signifikan terhadap keinginan untuk membeli dengan nilai t-statistics sebesar 10.497. Selain itu, pemasaran media sosial secara tidak langsung berpengaruh signifikan terhadap keinginan untuk membeli melalui kesadaran merek dengan nilai t-statistics 8.901. Penelitian ini menyoroti pentingnya strategi pemasaran media sosial dalam membangun kesadaran merek dan meningkatkan keinginan untuk membeli di kalangan mahasiswa. Implementasi yang efektif dari pemasaran media sosial dapat memperkuat posisi Tokopedia di pasar e-commerce dan menarik lebih banyak konsumen. Kesimpulan ini memberikan wawasan bagi para pelaku bisnis dan praktisi pemasaran tentang pentingnya memanfaatkan media sosial sebagai alat untuk meningkatkan kesadaran merek dan mempengaruhi perilaku pembelian konsumen
The Best Machine Learning Model for Fraud Detection In Banking Sector: A Systematic Literature Review
No full textIn today's financial landscape, banks face an increasing number of sophisticated fraud attempts, driven by advancements in technology and the growing volume of digital transactions, especially accelerated by the COVID-19 pandemic. This systematic literature review (SLR) aims to identify the most effective machine learning models for fraud detection in the banking sector, based on open access articles published between 2014 and 2024. Data was collected using Dimensions.ai, focusing on keywords such as "machine learning," "fraud detection," and "banking." Various models, including Naive Bayes, Logistic Regression, XGBoost, Autoencoder, K-Nearest Neighbors (KNN), Light GBM, Random Forest, Autoencoder, Support Vector Machine (SVM), Bidirectional LSTM, and Generative Adversarial Network (GAN), were reviewed for their effectiveness in detecting banking fraud. The review highlights that models like XGBoost, Light GBM, and Random Forest consistently demonstrate high accuracy in detecting various types of fraud within the banking sector, with Autoencoder-XGB-SMOTE-CGAN achieving the highest accuracy of up to 98%. Hybrid models such as Autoencoder-XGB-SMOTE-CGAN show superior performance, achieving very high accuracy and top scores in metrics like MCC, TNR, and ACC. The most common types of fraud detected include credit card fraud, identity theft, and account takeover. Techniques for data balancing and preprocessing, such as SMOTE and BMR, significantly enhance the accuracy of fraud detection models. The findings suggest that while traditional models like Naive Bayes and Logistic Regression remain effective, advanced models like XGBoost and hybrid approaches provide the highest accuracy in fraud detection. Future research should explore the development of hybrid models and the application of real-time data to further improve fraud detection systems in the banking sector, ensuring they can adapt to the rapidly evolving threat landscape.
 
Pengaruh Return On Assets (ROA), Return On Equity (ROE), Earning Per Share (EPS), dan Debt to Equity Ratio (DER) Terhadap Harga Saham pada PT Bank KB Bukopin Tbk Periode 2014 - 2023
Get PDFTujuan dari adanya penelitian ini adalah menganalisis bagaimana dampak yang akan terjadi terhadap ROA, ROE, EPS, serta DER pada harga saham PT Bank KB Bukopin Tbk selama 10 tahun terakhir. Metode kuantitatif dengan analisis deskriptif dan verifikatif digunakan sebagai metrik penelitian. Laporan keuangan yang telah diperoleh melalui metode sampling yang tepat berasal dari data sekunder yang telah dianalisa berdasarkan pada website resmi dari PT Bank KB Bukopin Tbk. Pengujian data dilakukan melalui uji hipotesis (parsial maupun simultan). Hasil parsial menunjukkan hanya variabel EPS dan DER yang berdampak signifikan pada harga saham PT Bank KB Bukopin Tbk, dengan EPS yang mempunyai dampak positif dan DER memberikan dampak bagi harga saham. Sedangkan ROA dan ROE tidak berdampak pada harga saham PT Bank KB Bukopin Tbk. Hasil simultan menyatakan tidak terdapat variabel independen yang berdampak pada harga saham. Temuan ini menjelaskan bahwa investor lebih tertarik pada kinerja laba per saham (EPS) dan rasio utang terhadap ekuitas (DER) dalam penentuan harga saham, sedangkan ROA dan ROE kurang relevan
Implementation of DHCP Snooping Method to Improve Security on Computer Networks
Get PDFThis research proposes the DHCP Snooping method which is used to increase security on computer networks because Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP) is a potential target for computer network attacks, one of the attack gaps that can occur in DHCP is the DHCP Rogue attack which is the simplest hacking method in which the attacker creates a fake DHCP connected to the core network allowing the hacker to set up a fake DHCP Server with full access to distribute IP addresses to clients. To address security gaps in computer networks in this research, researchers applied the DHCP Snooping method, which is a series of techniques to improve DHCP network security. When the DHCP server allocates IP addresses to clients on the LAN, DHCP Snooping can be configured on the LAN switch to allow only clients with certain IP and MAC addresses to have access to the network. By implementing the DHCP Snooping method you can increase security on computer networks where DHCP Snooping can distinguish which ports can be trusted (Trusted Port) and which ports cannot be trusted (Untrusted Port) so that the security of data and information in the computer network is maintained properly. Based on the results of this research, DHCP Snooping can prevent clients from getting DHCP IPs from DHCP Rouge because it has determined Trusted Port and Untrusted Port
Kombinasi Metode AHP dan CPI Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Tingkat Sekolah Menegah Atas (SMA) BERBASIS Website
No full textSaat ini teknologi sangat berpengaruh terhadap seluruh aspek kehidupan manusia baik dalam bidang pendidikan, ekonomi, bisnis, maupun organisasi lainnya. Terkhusus dalam bidang pendidikan yang tidak bisa dijalankan dengan mengandalkan cara yang sangat manual sehingga pengetahuan manusia itu sendiri didukung oleh teknologi saat ini. Salah satunya adalah penggunaan komputer sebagai alat bantu untuk menyelesaikan pekerjaan di bidang teknologi informasi. Teknologi informasi saat ini semakin berkembang di segala bidang, terutama dalam bidang pendidikan, khususnya pada Guru. Pemilihan guru teladan di SMA Negeri Insana Tengah saat ini masih dilakukan dengan sangat manual sehingga penilaiannya kurang tepat dan kurang baik. Sehingga hasil keputusan kurang berkualitas dan kurang adil bagi guru lain yang memenuhi standar. Metode yang digunakan dalam pemilihan guru teladan ini yaitu dengan menggunakan metode AHP dan CPI, metode AHP digunakan untuk menentukan bobot dari setiap kriteria sedangkan metode CPI digunakan untuk menentukan perangkingan dari setiap alternatif atau dari setiap guru yang mendapatkan perangkingan. Oleh karena itu peneliti merancang sebuah sistem pendukung keputusan sehingga mempermudah kepala sekolah dalam memilih guru manakah yang merupakan guru teladan di sekolah SMAN Insana Tengah. Untuk mengantisipasi pemilihan Guru teladan yang kurang tepat dan akurat maka diperlukan suatu sistem pengambil keputusan yang berdasarkan pada 6 kriteria utama dengan nilai bobotnya masing-masing yaitu Dokumen portofolio 0.08%, Karya tulis 0.25%, Disiplin 0.11%, Kinerja Guru 0.14%, Guru pluss 024% dan Penampilan 0.18%.Perkembangan teknologi saat ini sangat berpengaruh terhadap seluruh aspek kehidupan manusia baik dalam bidang pendidikan, ekonomi, bisnis, maupun organisasi lainnya. Terkhusus dalam bidang pendidikan yang tidak bisa dijalankan dengan mengandalkan cara yang sangat manual sehingga pengetahuan manusia itu sendiri didukung oleh teknologi saat ini. Salah satunya adalah penggunaan komputer sebagai alat bantu untuk menyelesaikan pekerjaan di bidang teknologi informasi. Teknologi informasi saat ini semakin berkembang di segala bidang, terutama dalam bidang pendidikan, khususnya pada Guru. Pemilihan guru teladan di SMA Negeri Insana Tengah saat ini masih dilakukan dengan sangat manual sehingga penilaiannya kurang tepat dan kurang baik. Sehingga hasil keputusan kurang berkualitas dan kurang adil bagi guru lain yang memenuhi standar. Oleh karena itu perlu dirancang suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu kepala sekolah dalam menentukan Guru teladan yang tepat dan objektif
Prototype Pintu Otomatis dan Sistem Alarm Kebakaran Berbasis Internet Of Things
No full textThis research discusses the development of a prototype of an automatic door and fire alarm system based on the Internet of Things (IoT) utilizing IR sensors to detect people, servo motors to automate door opening, flame detectors for fire detection, MQ-2 sensors for smoke detection, and Telegram as a notification medium. The integration of these technologies aims to enhance security and automation in home or office environments. IR sensors are used to detect people approaching the door, while servo motors provide a solution for door automation. Flame detectors and MQ-2 are employed to detect potential fires by issuing early warnings. This system communicates through the Telegram application to notify users. Testing conducted indicates that IR sensors can detect the presence of people up to a distance of 5cm to activate the micro servo opening the door. The flame detector effectively detects fire up to a distance of 30cm, while the MQ-2 sensor detects smoke up to a distance of 20cm; both generate output signals to activate the micro servo, LED, and buzzer for fire alarms, as well as sending notifications via Telegram to the building owner. With this approach, it is hoped to create an effective, efficient, and reliable system to enhance security and response to emergency situations.Penelitian ini membahas pengembangan prototipe sistem pintu otomatis dan alarm kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) yang menggunakan sensor IR untuk mendeteksi orang, motor servo untuk otomatisasi pembukaan pintu, detector api untuk deteksi kebakaran, sensor MQ-2 untuk deteksi asap, dan Telegram sebagai media pemberitahuan. Integrasi teknologi ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan otomatisasi di lingkungan rumah atau kantor. Sensor IR digunakan untuk mendeteksi orang yang mendekati pintu, sedangkan motor servo memberikan solusi untuk otomatisasi pintu. Detector api dan MQ-2 digunakan untuk mendeteksi potensi kebakaran dengan memberikan peringatan dini. Sistem ini berkomunikasi melalui aplikasi Telegram untuk memberi tahu pengguna. Pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa sensor IR dapat mendeteksi keberadaan orang hingga jarak 5cm untuk mengaktifkan mikro servo membuka pintu. Detector api efektif mendeteksi api hingga jarak 30cm, sedangkan sensor MQ-2 mendeteksi asap hingga jarak 20cm; keduanya menghasilkan sinyal keluaran untuk mengaktifkan mikro servo, LED, dan buzzer sebagai alarm kebakaran, serta mengirimkan pemberitahuan melalui Telegram kepada pemilik bangunan. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat menciptakan sistem yang efektif, efisien, dan dapat diandalkan untuk meningkatkan keamanan dan respons terhadap situasi darurat
Sistem Administrasi Pembayaran Berbasis Web pada Pondok Pesantren Al Fatah Maos
Get PDFPengelolaan pembayaran merupakan aspek penting dalam pengelolaan administrasi keuangan serta pengembangan pondok pesantren. Salah satu usaha guna meningkatkan kualitas Pondok Pesantren Al Fatah Maos, yaitu dengan membangun sistem administrasi pembauayaran perangkat lunak berbasis web. Dikarenakan masalah yang terjadi dalam pengelolaannya masih manual dalam hal pencatatan menggunakan buku arsip serta penginputan dan perekapan ke dalam aplikasi pengolahan datanya masih menggunakan Microsoft Excel dimana membuat penumpukan data, serta membuat kesulitan dalam pengolahan data dan sering terjadi kesalahan data. Teknologi informasi yang semakin mudah diakses dari manapun dan kapanpun, oleh siapa pun, karena didukung dengan teknologi informasi yang memadai guna mendorong banyak aspek untuk lebih mengefisienkan suatu pekerjaan. Sistem informasi keuangan pesantren berbasis web merupakan salah satu inisiatif yang akan dilakukan. Sistem ini dapat menawarkan beberapa keunggulan, antara lain penyajian informasi data yang lebih akurat, cepat, dan lengkap tanpa memerlukan pencatatan manusia. Tujuan penelitian untuk merancang dan membangun sistem administrasi pembayaran yang bisa melakukan input data pembayaran serta cetak laporan setiap akhir bulannya berbasis web.Sistem dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Serta pengembangan sistem administrasi pondok pesantren menggunakan metode pengembangan Waterfall. Hasil Sistem ini memungkinkan pengelola untuk melakukan input data pembayaran secara lebih mudah dan cepat serta menghasilkan laporan keuangan yang lebih akurat dan lengkap, dari penelitian ini berupa sistem administrasi pembayaran berbasis website pada Pondok Pesantren Al Fatah Maos yang dapat melakukan input data pembayaran serta cetak laporan setiap akhir bulannya.Pengelolaan pembayaran merupakan aspek penting dalam pengelolaan administrasi keuangan serta pengembangan pondok pesantren. Salah satu usaha guna meningkatkan kualitas Pondok Pesantren Al Fatah Maos, yaitu dengan membangun sistem administrasi pembauayaran perangkat lunak berbasis web. Dikarenakan masalah yang terjadi dalam pengelolaannya masih manual dalam hal pencatatan menggunakan buku arsip serta penginputan dan perekapan ke dalam aplikasi pengolahan datanya masih menggunakan Microsoft Excel dimana membuat penumpukan data, serta membuat kesulitan dalam pengolahan data dan sering terjadi kesalahan data. Teknologi informasi yang semakin mudah diakses dari manapun dan kapanpun, oleh siapa pun, karena didukung dengan teknologi informasi yang memadai guna mendorong banyak aspek untuk lebih mengefisienkan suatu pekerjaan. Sistem informasi keuangan pesantren berbasis web merupakan salah satu inisiatif yang akan dilakukan. Sistem ini dapat menawarkan beberapa keunggulan, antara lain penyajian informasi data yang lebih akurat, cepat, dan lengkap tanpa memerlukan pencatatan manusia. Tujuan penelitian untuk merancang dan membangun sistem administrasi pembayaran yang bisa melakukan input data pembayaran serta cetak laporan setiap akhir bulannya berbasis web.Sistem dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Serta pengembangan sistem administrasi pondok pesantren menggunakan metode pengembangan Waterfall. Hasil Sistem ini memungkinkan pengelola untuk melakukan input data pembayaran secara lebih mudah dan cepat serta menghasilkan laporan keuangan yang lebih akurat dan lengkap, dari penelitian ini berupa sistem administrasi pembayaran berbasis website pada Pondok Pesantren Al Fatah Maos yang dapat melakukan input data pembayaran serta cetak laporan setiap akhir bulannya
Klasifikasi Citra MRI Tumor Otak Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Get PDFThis study aims to improve the accuracy of brain tumor classification using Convolutional Neural Network (CNN) method on MRI images. In this study, various experiments were conducted using the original dataset and data that had undergone augmentation to increase the amount and variety of data. This study shows that data augmentation, such as flipping, scaling, and rotation, significantly improves model accuracy. The best model was obtained using flip and scale augmentation techniques with an average accuracy of 92.97%. These results show that the use of data augmentation techniques can improve the performance of CNN models in classifying brain tumors, and reduce the risk of overfitting. This research makes an important contribution to the field of medical diagnosis by providing a more accurate and efficient model for detecting brain tumors.Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi tumor otak dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) pada citra MRI. Dalam penelitian ini, dilakukan berbagai eksperimen menggunakan dataset asli dan data yang telah mengalami augmentasi untuk meningkatkan jumlah dan variasi data. Penelitian ini menunjukkan bahwa augmentasi data, seperti flipping, scaling, dan rotation, secara signifikan meningkatkan akurasi model. Model terbaik diperoleh dengan menggunakan teknik augmentasi flip dan scale dengan rata-rata akurasi mencapai sebesar 92.97%. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik augmentasi data dapat memperbaiki performa model CNN dalam mengklasifikasi tumor otak, serta mengurangi risiko overfitting. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam bidang diagnosis medis dengan menyediakan model yang lebih akurat dan efisien untuk mendeteksi tumor otak
Pengaruh Citra Merek, Daya Tarik Iklan Dan Kepercayaan Merek Terhadap Minat Beli Tissue Merek Multi Di Kota Batam
Get PDFThis research can provide a goal to analyze how brand image, advertising attractiveness and brand trust can have a partial or simultaneous influence on the intention to buy tissue brand Multi in Batam City. This type of research can use a type of research which is a type of descriptive with quantitative research methods, the population used is a buyer of tissue brand Multi in the city of Batam, totaling 101 respondents with a sampling technique using non-probability sampling. In the data analysis method, validity test, reliability test, normality test, multicollinearity test, heteroscedasticity test, multiple linear regression analysis, coefficient of determination analysis (R2), t test and f test can be used. Based on the research findings, there is a relationship between brand image and purchase intention which can be concluded from the results of the t test, namely 3.184 > t table 1.984. These results show a positive value and have a significance of 0.002 <0.05. There is a relationship between advertising attractiveness and buying interest which can be concluded from the results of the t test, namely 7.077 > t table 1.984. These results show a positive value and have a significance of 0.000 <0.05. There is a relationship between brand trust and purchase intention which can be concluded from the results of the t test, namely 3.299 > t table 1.984. These results show a positive value and have a significance of 0.001 <0.05. Simultaneous test results produce a value of 102.121 > f table 2.70, namely a positive and significant score of 0.000 <0.05. According to research findings, brand image, advertising attractiveness and brand trust as a whole have a positive and significant effect on the intention to buy tissue brand Multi in Batam City