Hendri Karisma

← Web Docs← Dokumentasi

Analisis Efektivitas Green Coding: Optimasi Algoritma Brute Force dengan Pendekatan Heuristik pada Kasus Komputasi KompleksAnalisis Efektivitas Green Coding: Optimasi Algoritma Brute Force dengan Pendekatan Heuristik pada Kasus Komputasi Kompleks

ResearchPenelitian

Ringkasan Revisi KOMPUTA — Paper Green Coding GSETAX

Judul submisi: Analisis Efektivitas Green Coding: Optimasi Algoritma Brute Force dengan Pendekatan Heuristik pada Kasus Komputasi Kompleks Jurnal: KOMPUTA Vol. 14 No. 2 — 2025 (Universitas Komputer Indonesia) Penulis: Hendri Karisma, Hairul Umam Submission ID Turnitin: trn:oid:::1:3465305981 File yang dicek reviewer: green_coding_gsetax_v2_1.docx (submit Jan 26 2026, isi setara green_coding_gsetax_v2.docx) File deliverable terbaru: green_coding_gsetax_v3-1.docx / .pdf (22 Mei 2026, ada di folder ini)


Permintaan dari Reviewer

A. Ambang batas integritas (dari pesan reviewer 14 Jun 2026)

"Sesuai ketentuan yang diterapkan bahwa hasil pengecekan similarity maksimal 20% begitupula dengan pengecekan AI writing maksimal 20%. Maka kami meminta penulis melakukan lebih banyak paraphrase pada naskah publikasinya."

Hasil pengecekan reviewer (laporan terlampir di folder ini):

MetrikHasil v2BatasStatus
Similarity0%≤ 20%LULUS
AI writing83% (78% AI-generated + 5% AI-paraphrased)≤ 20%TIDAK LULUS

Yang perlu diturunkan: angka AI writing dari 83% → < 20%.

B. Tiga catatan reviewer di file green_coding_gsetax_v2+review.docx

#Anchor (lokasi komentar)Catatan ReviewerTerjemahan/maksud
1Heading "Methodology""Fokus penjelasan adalah pada tahapan penelitian yang dilakukan, serta dilengkapi metode, teori, asumsi yang digunakan pada tiap tahap tersebut."Bab Methodology harus dijabarkan per-tahap penelitian, dilengkapi metode, teori, dan asumsi pada setiap tahap.
2Persamaan (1): T(n) ∈ {O(1), O(log n), …, O(n!)}"Tambahkan penjelasan/keterangan pada setiap simbol pada setiap rumus."Setiap simbol di setiap persamaan (1)–(5) harus diberi keterangan eksplisit.
3Paragraf Conclusion (mulai "This study proves that algorithm selection…")"Ditulis tanpa poin-poin, hanya berupa paragraph."Conclusion harus berupa paragraf naratif, bukan bullet/numbered list.

Status v3-1 Terhadap Tiap Permintaan

Catatan #1 — Methodology per-tahap

Status: SUDAH DITANGANI (perlu validasi reviewer).

v3-1 sudah membuka bab Methodology dengan: "The study proceeds in four [distinct] phases: (1) problem selection, (2) theoretical complexity mapping, (3) controlled empirical experiments, (4) sustainability metrics assessment." Setiap fase punya paragraf tersendiri yang menjelaskan apa yang dilakukan, teori/notasi yang dipakai, dan asumsi:

  • Fase 1 (Problem Selection): metode = kategorisasi NP-Hard vs polynomial-yang-sering-disolusikan-naive; asumsi = 10 kasus mewakili bottleneck cloud modern.
  • Fase 2 (Complexity Mapping): metode = analisis Big-O; teori = complexity transition (exponential/factorial → polynomial/linear); asumsi = pengurangan CPU clock cycle = penghematan energi pada hardware homogen.
  • Fase 3 (Empirical Experiments): instrumentasi = tracemalloc + CodeCarbon; asumsi = carbon intensity grid regional konstan selama pengukuran.
  • Fase 4 (Sustainability Metrics): metrik = SCI; asumsi = optimasi algoritma adalah intervensi "zero-cost" untuk Scope 2; trade-off ruang-waktu (memori +60–200% vs waktu −60–400x) diterima.

Catatan #2 — Penjelasan simbol per persamaan

Status: SUDAH DITANGANI.

v3-1 sudah memiliki dua lapis penjelasan simbol:

  1. Per-persamaan (block "Where:" tepat di bawah Pers. (1), (2), (3), (4), (5)) yang menjelaskan T(n), O(n), n, t_brute, t_green, M_peak, M_brute, M_green, E, I.
  2. Tabel terpisah — Tabel 1 "Definition of Symbols and Units Used" di Sub-bab 2.3 — yang menggabungkan semua simbol dengan satuan (dimensionless, seconds, MB, gCO2eq/GB-hour, dst.).

Catatan #3 — Conclusion dalam bentuk paragraf

Status: SUDAH DITANGANI.

Bab 4 (Conclusion) di v3-1 sudah ditulis sebagai paragraf naratif tunggal dengan penanda diskursif "First… Second… Third… Fourth…", tanpa bullet/numbered list. Empat klaim (performance, carbon at scale, input dependence, time-memory tradeoff) dijalin sebagai prosa.

Catatan tambahan: bullet list yang masih tersisa ada di Discussion (Sub-bab 3.4.2) — bukan di Conclusion. Karena anchor komentar reviewer ada di Conclusion, ini tidak melanggar permintaan harfiah. Tetap akan ditinjau apakah perlu dikonversi.

Catatan A — Turunkan AI writing < 20%

Status: PERLU VALIDASI ULANG TURNITIN.

v3-1 sudah merupakan hasil rewrite substantif (22 Mei 2026) untuk menghilangkan kalimat-kalimat ber-aroma LLM (frasa template, paralelisme berlebihan, sentence opener generik). Namun v3-1 belum pernah disubmit ke Turnitin — angka 83% pada laporan reviewer berasal dari v2_1.docx, bukan v3-1.

Sikap yang dipegang (lihat memori turnitin-ai-detection-stance):

  • Tidak memakai trik evasi (Unicode look-alike, hidden character, white text, spinner).
  • Strategi yang dipakai: rewrite autentik — voice spesifik penulis, kalimat bervariasi (panjang & struktur), referensi konkret ke angka & objek penelitian.

Rencana Tindak Lanjut (v3-2)

Pekerjaan yang perlu diselesaikan untuk versi resubmisi:

  1. Validasi AI percentage v3-1 dulu sebelum rewrite lebih jauh. Submit green_coding_gsetax_v3-1.docx ke Turnitin (atau minta editor jurnal me-recheck). Tanpa angka baseline baru, sulit memutuskan seberapa dalam rewrite tambahan harus dilakukan.

  2. Resolve 4 inkonsistensi data lama (carry-over dari sesi sebelumnya, belum dijawab user):

    • Speedup rata-rata "25.1x" di abstrak vs 50.4 (All) / 100.3 (Effective) di Tabel 3 → mana yang benar?
    • Coin Change 435x di abstrak vs 434x di Tabel 3/Discussion → pilih satu.
    • N-Queens energy "0.2% reduction" di teks vs −0.29% di Tabel 3 → sign & magnitude konflik.
    • Sitasi Pereira [7] di "Practical Implications" — kurung tutup hilang.
  3. Jika v3-1 masih > 20% AI, lakukan pass kedua dengan fokus pada:

    • Bab 2 Methodology (paragraf pembuka 4-fase) — masih paling rentan karena bahasa "systematic… contrasting… four distinct phases" cenderung ditandai LLM-style.
    • Bab 1 Introduction — alinea pembuka yang banyak men-state fakta umum (Paris Agreement, GHG scopes) — perlu diberi suara penulis yang lebih spesifik dan sitasi-padat.
    • Abstract — paling padat & paling sering kena flag.
  4. Pertanyaan ke reviewer/editor (opsional, jika ingin clarify):

    • Apakah bullet list di Discussion (3.4.2) perlu ikut dikonversi ke paragraf, atau cukup di Conclusion saja?
    • Apakah tabel notasi terpisah (Tabel 1) sudah memenuhi permintaan "penjelasan simbol di setiap rumus", atau setiap persamaan harus dilengkapi legenda lengkap (tidak hanya simbol baru) lagi?

File di Folder Ini

FileKeterangan
Analisis-Efektivitas-Green-Coding-AI-writing.pdfLaporan Turnitin AI writing (83%) — dari reviewer
Analisis-Efektivitas-Green-Coding-similarity.pdfLaporan Turnitin Similarity (0%) — dari reviewer
green_coding_gsetax_v3-1.docxNaskah hasil rewrite 22 Mei 2026 (kandidat resubmisi)
green_coding_gsetax_v3-1.pdfRender PDF dari v3-1
REVISI_SUMMARY.mdDokumen ini

File catatan reviewer dengan comment balloons asli: ../green_coding_gsetax_v2+review.docx (di working dir, satu level di atas).

Ringkasan Revisi KOMPUTA — Paper Green Coding GSETAX

Judul submisi: Analisis Efektivitas Green Coding: Optimasi Algoritma Brute Force dengan Pendekatan Heuristik pada Kasus Komputasi Kompleks Jurnal: KOMPUTA Vol. 14 No. 2 — 2025 (Universitas Komputer Indonesia) Penulis: Hendri Karisma, Hairul Umam Submission ID Turnitin: trn:oid:::1:3465305981 File yang dicek reviewer: green_coding_gsetax_v2_1.docx (submit Jan 26 2026, isi setara green_coding_gsetax_v2.docx) File deliverable terbaru: green_coding_gsetax_v3-1.docx / .pdf (22 Mei 2026, ada di folder ini)


Permintaan dari Reviewer

A. Ambang batas integritas (dari pesan reviewer 14 Jun 2026)

"Sesuai ketentuan yang diterapkan bahwa hasil pengecekan similarity maksimal 20% begitupula dengan pengecekan AI writing maksimal 20%. Maka kami meminta penulis melakukan lebih banyak paraphrase pada naskah publikasinya."

Hasil pengecekan reviewer (laporan terlampir di folder ini):

MetrikHasil v2BatasStatus
Similarity0%≤ 20%LULUS
AI writing83% (78% AI-generated + 5% AI-paraphrased)≤ 20%TIDAK LULUS

Yang perlu diturunkan: angka AI writing dari 83% → < 20%.

B. Tiga catatan reviewer di file green_coding_gsetax_v2+review.docx

#Anchor (lokasi komentar)Catatan ReviewerTerjemahan/maksud
1Heading "Methodology""Fokus penjelasan adalah pada tahapan penelitian yang dilakukan, serta dilengkapi metode, teori, asumsi yang digunakan pada tiap tahap tersebut."Bab Methodology harus dijabarkan per-tahap penelitian, dilengkapi metode, teori, dan asumsi pada setiap tahap.
2Persamaan (1): T(n) ∈ {O(1), O(log n), …, O(n!)}"Tambahkan penjelasan/keterangan pada setiap simbol pada setiap rumus."Setiap simbol di setiap persamaan (1)–(5) harus diberi keterangan eksplisit.
3Paragraf Conclusion (mulai "This study proves that algorithm selection…")"Ditulis tanpa poin-poin, hanya berupa paragraph."Conclusion harus berupa paragraf naratif, bukan bullet/numbered list.

Status v3-1 Terhadap Tiap Permintaan

Catatan #1 — Methodology per-tahap

Status: SUDAH DITANGANI (perlu validasi reviewer).

v3-1 sudah membuka bab Methodology dengan: "The study proceeds in four [distinct] phases: (1) problem selection, (2) theoretical complexity mapping, (3) controlled empirical experiments, (4) sustainability metrics assessment." Setiap fase punya paragraf tersendiri yang menjelaskan apa yang dilakukan, teori/notasi yang dipakai, dan asumsi:

  • Fase 1 (Problem Selection): metode = kategorisasi NP-Hard vs polynomial-yang-sering-disolusikan-naive; asumsi = 10 kasus mewakili bottleneck cloud modern.
  • Fase 2 (Complexity Mapping): metode = analisis Big-O; teori = complexity transition (exponential/factorial → polynomial/linear); asumsi = pengurangan CPU clock cycle = penghematan energi pada hardware homogen.
  • Fase 3 (Empirical Experiments): instrumentasi = tracemalloc + CodeCarbon; asumsi = carbon intensity grid regional konstan selama pengukuran.
  • Fase 4 (Sustainability Metrics): metrik = SCI; asumsi = optimasi algoritma adalah intervensi "zero-cost" untuk Scope 2; trade-off ruang-waktu (memori +60–200% vs waktu −60–400x) diterima.

Catatan #2 — Penjelasan simbol per persamaan

Status: SUDAH DITANGANI.

v3-1 sudah memiliki dua lapis penjelasan simbol:

  1. Per-persamaan (block "Where:" tepat di bawah Pers. (1), (2), (3), (4), (5)) yang menjelaskan T(n), O(n), n, t_brute, t_green, M_peak, M_brute, M_green, E, I.
  2. Tabel terpisah — Tabel 1 "Definition of Symbols and Units Used" di Sub-bab 2.3 — yang menggabungkan semua simbol dengan satuan (dimensionless, seconds, MB, gCO2eq/GB-hour, dst.).

Catatan #3 — Conclusion dalam bentuk paragraf

Status: SUDAH DITANGANI.

Bab 4 (Conclusion) di v3-1 sudah ditulis sebagai paragraf naratif tunggal dengan penanda diskursif "First… Second… Third… Fourth…", tanpa bullet/numbered list. Empat klaim (performance, carbon at scale, input dependence, time-memory tradeoff) dijalin sebagai prosa.

Catatan tambahan: bullet list yang masih tersisa ada di Discussion (Sub-bab 3.4.2) — bukan di Conclusion. Karena anchor komentar reviewer ada di Conclusion, ini tidak melanggar permintaan harfiah. Tetap akan ditinjau apakah perlu dikonversi.

Catatan A — Turunkan AI writing < 20%

Status: PERLU VALIDASI ULANG TURNITIN.

v3-1 sudah merupakan hasil rewrite substantif (22 Mei 2026) untuk menghilangkan kalimat-kalimat ber-aroma LLM (frasa template, paralelisme berlebihan, sentence opener generik). Namun v3-1 belum pernah disubmit ke Turnitin — angka 83% pada laporan reviewer berasal dari v2_1.docx, bukan v3-1.

Sikap yang dipegang (lihat memori turnitin-ai-detection-stance):

  • Tidak memakai trik evasi (Unicode look-alike, hidden character, white text, spinner).
  • Strategi yang dipakai: rewrite autentik — voice spesifik penulis, kalimat bervariasi (panjang & struktur), referensi konkret ke angka & objek penelitian.

Rencana Tindak Lanjut (v3-2)

Pekerjaan yang perlu diselesaikan untuk versi resubmisi:

  1. Validasi AI percentage v3-1 dulu sebelum rewrite lebih jauh. Submit green_coding_gsetax_v3-1.docx ke Turnitin (atau minta editor jurnal me-recheck). Tanpa angka baseline baru, sulit memutuskan seberapa dalam rewrite tambahan harus dilakukan.

  2. Resolve 4 inkonsistensi data lama (carry-over dari sesi sebelumnya, belum dijawab user):

    • Speedup rata-rata "25.1x" di abstrak vs 50.4 (All) / 100.3 (Effective) di Tabel 3 → mana yang benar?
    • Coin Change 435x di abstrak vs 434x di Tabel 3/Discussion → pilih satu.
    • N-Queens energy "0.2% reduction" di teks vs −0.29% di Tabel 3 → sign & magnitude konflik.
    • Sitasi Pereira [7] di "Practical Implications" — kurung tutup hilang.
  3. Jika v3-1 masih > 20% AI, lakukan pass kedua dengan fokus pada:

    • Bab 2 Methodology (paragraf pembuka 4-fase) — masih paling rentan karena bahasa "systematic… contrasting… four distinct phases" cenderung ditandai LLM-style.
    • Bab 1 Introduction — alinea pembuka yang banyak men-state fakta umum (Paris Agreement, GHG scopes) — perlu diberi suara penulis yang lebih spesifik dan sitasi-padat.
    • Abstract — paling padat & paling sering kena flag.
  4. Pertanyaan ke reviewer/editor (opsional, jika ingin clarify):

    • Apakah bullet list di Discussion (3.4.2) perlu ikut dikonversi ke paragraf, atau cukup di Conclusion saja?
    • Apakah tabel notasi terpisah (Tabel 1) sudah memenuhi permintaan "penjelasan simbol di setiap rumus", atau setiap persamaan harus dilengkapi legenda lengkap (tidak hanya simbol baru) lagi?

File di Folder Ini

FileKeterangan
Analisis-Efektivitas-Green-Coding-AI-writing.pdfLaporan Turnitin AI writing (83%) — dari reviewer
Analisis-Efektivitas-Green-Coding-similarity.pdfLaporan Turnitin Similarity (0%) — dari reviewer
green_coding_gsetax_v3-1.docxNaskah hasil rewrite 22 Mei 2026 (kandidat resubmisi)
green_coding_gsetax_v3-1.pdfRender PDF dari v3-1
REVISI_SUMMARY.mdDokumen ini

File catatan reviewer dengan comment balloons asli: ../green_coding_gsetax_v2+review.docx (di working dir, satu level di atas).