Volume 7 Nomor 5, Tahun 2024 e-ISSN : 2597-5234

## BIBLIOMETRIC EVALUATION OF SYSTEM PERFORMANCE IN IMPROVING EMPLOYEE IDENTIFICATION EFFICIENCY

## EVALUASI BIBLIOMETRIK KINERJA SISTEM DALAM MENINGKATKAN EFISIENSI IDENTIFIKASI KARYAWAN
Dadang Heri Kusumah 1 , Karyono 2 , Ahmad Gunawan 3
Universitas Pelita Bangsa 1,2,3
Dadangherikusumah3@pelitabangsa.ac.id, karyono@pelitabangsa.ac.id, ahmadgunawan@pelitabangsa.ac.id

## ABSTRACT
In current workforce management, the integration of bibliometric systems has become a crucial strategy to streamline the employee identification process. This journal explores bibliometric analysis of existing literature to evaluate the performance of bibliometric systems in enhancing employee identification efficiency. Through a systematic examination of relevant studies, this research  aims  to  provide  insights  into  the  current  state  of  biometric  technology,  its applications,  and  its  impact  on  workforce  identification  within  organizational  settings.  The study  employs  bibliometric  methods  to  assess  the  frequency  and  trends  of  key  themes, technologies,  and  methodologies  used  in  this  field.  The  findings  from  this  research  offer  a comprehensive  understanding  of  advancements  in  biometric  systems,  their  effectiveness  in employee  identification,  and  their  implications  for  optimizing  operational  efficiency  in contemporary workplaces.
Keywords :  Work  Efficiency,  Work  Productivity,  Employee  Training,  Work  Motivation, Organizational Cultur

## ABSTRAK
Dalam manajemen tenaga kerja saat ini, integrasi sistem bibliometrik telah menjadi strategi penting untuk merampingkan proses identifikasi karyawan. Jurnal ini mengeksplorasi analisis bibliometrik  dari  literatur  yang  ada  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  bibliometrik  dalam meningkatkan efisiensi identifikasi karyawan. Melalui pemeriksaan sistematis terhadap studi yang relevan, penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan tentang keadaan teknologi biometrik  saat  ini,  aplikasinya,  dan  dampaknya  terhadap  identifikasi  tenaga  kerja  dalam pengaturan organisasi. Studi ini menggunakan metode bibliometrik untuk menilai frekuensi dan tren tema, teknologi, dan metodologi utama yang digunakan di bidang ini. Temuan dari penelitian  ini  menawarkan  pemahaman  yang  komprehensif  tentang  kemajuan  dalam  sistem biometrik,  efektivitasnya  dalam  identifikasi  karyawan,  dan  implikasinya  untuk mengoptimalkan efisiensi operasional di tempat kerja kontemporer.
Kata  Kunci: Efisiensi  Kerja,  Produktivitas  Kerja,  Pelatihan  Karyawan,  Motivasi  Kerja, Budaya Organisasi

## PENDAHULUAN
Dalam  dinamika  era  teknologi informasi  dan  keamanan,  manajemen tenaga  kerja  di  lingkungan  organisasi membutuhkan  pendekatan  yang  semakin canggih dalam proses identifikasi karyawan.  Meningkatnya  kebutuhan  akan keamanan  dan  efisiensi  operasional membuat  integrasi  sistem  biometrik menjadi  solusi  yang  menarik.  Sistem biometrik menggunakan karakteristik biologis  atau  fisik  individu  yang  unik, seperti sidik jari, fitur wajah, atau pola iris, untuk  menghasilkan  metode  identifikasi yang akurat dan aman. Jurnal ini bertujuan untuk  menyelidiki  dan  mengevaluasi kinerja  sistem  biometrik  dalam  rangka peningkatan
efisiensi identifikasi karyawan. Dengan  berfokus  pada  kinerja teknologi biometrik, penelitian ini diarahkan  untuk  memberikan  wawasan mendalam  tentang  efektivitas  dan  aplikasi potensialnya dalam pengaturan organisasi. Pertumbuhan  pesat  teknologi  biometrik dalam  beberapa  tahun  terakhir  telah membuka peluang baru dalam manajemen keamanan  dan  identifikasi  tenaga  kerja. Dengan  menganalisis  kinerja  sistem biometrik, penelitian ini berupaya memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  keuntungan  dan  potensi  tantangan yang  mungkin  dihadapi  organisasi  saat menerapkan teknologi ini.
Pentingnya  mengevaluasi  kinerja sistem  biometrik  dalam  meningkatkan efisiensi identifikasi karyawan tidak hanya meluas  pada  keamanan  tetapi  juga  untuk optimalisasi  proses  operasional.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  landasan  pengetahuan  yang kuat bagi para pengambil keputusan dalam mengadopsi atau meningkatkan penerapan sistem  biometrik  sebagai  bagian  integral dari manajemen tenaga kerja modern.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  bibliometrik dalam  mengevaluasi  kinerja  sistem  untuk
meningkatkan efisiensi identifikasi karyawan melibatkan serangkaian langkah sistematis.  Pertama,  menentukan  tujuan penelitian,  yaitu  menyelidiki  kontribusi literatur  ilmiah  terkait  evaluasi  kinerja sistem biometrik dalam rangka identifikasi karyawan (Gunawan dkk., 2023). Memilih Google Cendekia sebagai sumber informasi,  mengingat  aksesnya  yang terbuka ke berbagai literatur ilmiah, dengan kata  kunci  seperti  "Pekerjaan  Efisiensi" untuk  pencarian  literatur.  Pengumpulan data  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi  manajemen  referensi  Publish  or Perish,  dengan  fokus  pada  artikel  yang diterbitkan  antara  tahun  2019  dan  2024. Seleksi  literatur  didasarkan  pada  kriteria inklusi dan pengecualian untuk memastikan relevansi  dengan  fokus  penelitian.  Setelah mengumpulkan  data,  analisis  bibliometrik dilakukan  untuk  mengidentifikasi  tren, hubungan  konseptual,  dan  karakteristik kinerja  sistem.  Alat  analisis  seperti VOSviewer digunakan untuk membuat peta bibliometrik yang memvisualisasikan struktur  dan  kontribusi  literatur  ilmiah. Kesimpulan  dan  implikasi  penelitian diambil  dari  hasil  analisis  bibliometrik untuk  memberikan  wawasan  mendalam tentang  perkembangan  dan  kontribusi terkait  evaluasi  kinerja  sistem  dalam meningkatkan efisiensi identifikasi karyawan (Imam Sucipto dkk., 2022). Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari  penelitian  yang  dipublikasikan  di jurnal  yang  terindeks  di  Google  Scholar. Alasan  memilih  Google  Scholar  untuk penelitian  ini  adalah  karena  sifatnya  yang terbuka.  Untuk  mengumpulkan  data penelitian,  kami  menggunakan  aplikasi manajemen referensi yang disebut Publish or Perish. Perangkat lunak Publish or Perish digunakan  untuk  melakukan  tinjauan pustaka  tentang  topik  yang  dipilih. Informasi terperinci tentang cara menggunakan  dan  menginstal  perangkat lunak,  serta  langkah-langkah  untuk mendapatkan  data,  dijelaskan  dalam penelitian  (Wulan  Febriani  dkk.,  2023). Selain  itu,  informasi  terperinci  tentang
pencarian  perpustakaan  untuk  mengambil data  dari  Google  Cendekia  dijelaskan dalam  penelitian  sebelumnya.  Pencarian data artikel di Publish or Perish digunakan untuk  menyaring  publikasi  menggunakan kata  kunci  "Efisiensi  Kerja"  berdasarkan persyaratan  publikasi  judul.  Artikel  yang digunakan  diterbitkan  antara  tahun  2019 dan  2024.  Artikel  yang  terkumpul  yang memenuhi kriteria penelitian ini kemudian diekspor  ke  dalam  dua  jenis  file:  sistem informasi penelitian (.ris) dan format nilai yang dipisahkan koma (*.csv). VOSviewer juga  digunakan  untuk  memvisualisasikan dan  mengevaluasi  tren  menggunakan pemetaan bibliometrik. Data dari database sumber kemudian dipetakan menggunakan VOSviewer  untuk  membuat  tiga  variasi pemetaan  publikasi:  visualisasi  jaringan, visualisasi kepadatan, dan visualisasi  overlay  berdasarkan jaringan  kutipan  bersama  di  antara  item yang ada. Saat membuat peta bibliometrik, frekuensi  kata  kunci  diatur  untuk ditemukan  setidaknya  3  kali.  Oleh  karena itu,  diperoleh  135  artikel  dan  kata  kunci yang  relevan,  dan  yang  kurang  relevan dihapus.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Pencarian Data Publikasi
Berdasarkan pencarian data melalui aplikasi  manajemen  referensi  Publish  or Perish  dari  database  Google  Scholar, diperoleh  991  artikel  yang  memenuhi kriteria  penelitian.  Data  diperoleh  dalam bentuk  metadata  artikel,  termasuk  nama penulis, judul, tahun publikasi, nama jurnal, penerbit, jumlah kutipan, tautan artikel, dan URL terkait. Tabel 1 menyajikan beberapa contoh data yang digunakan dalam analisis VOSviewer  dalam  penelitian  ini.  Data sampel  terdiri  dari  135  artikel  teratas dengan  jumlah  kutipan  tertinggi.  Total sitasi  dari  seluruh  artikel  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah 960.121, sitasi per  tahun  adalah  192.024,84,  sitasi  per artikel  adalah  968,84,  rata-rata  jumlah penulis pada artikel yang digunakan adalah
4,12,  semua  artikel  memiliki  rata-rata  h- index 535, dan g-index 979.
Visualisasi  Evaluasi  Kinerja  Sistem dalam Meningkatkan Efisiensi

## Identifikasi  Karyawan  Menggunakan VOSviewer
Pemetaan  komputasi  dilakukan  pada data  artikel.  VOSviewer  digunakan  dalam pemetaan  komputasi.  Dari  hasil  pemetaan komputasi,  240  item  diidentifikasi.  Setiap item  yang  ditemukan  terkait  dengan pendidikan  teknik  mesin,  dan  dalam pemetaan  data  dibagi  menjadi  13 kelompok, yaitu:
• Cluster  1  memiliki  31  item  dan ditandai  dengan  warna  merah, meliputi  istilah-istilah  seperti  bert, buku,  batas,  bisnis,  ruang  kelas, konvolusi, hak cipta, pekerjaan saat ini, pembelajaran penguatan mendalam,  kedalaman,  detail,  tepi, efisien,  algoritma  efisien,  metode efisien,  model  yang  efisien,  hard copy, klasifikasi gambar, inferensi, tautan, pembelajaran mesin, materi, memori,  bagian,  izin,  pekerjaan sebelumnya, pekerjaan sebelumnya, pencarian, kota pintar,  kemanjuran terapeutik,  komunikasi  nirkabel.
• Cluster  2  terdiri  dari  28  item  dan ditandai  dengan  warna  hijau.  Ini mencakup  istilah-istilah  seperti agenda,  algoritma,  blockchain, pertimbangan, konstruksi, efektivitas  biaya,  budaya,  strategi efektif, kerangka kerja yang efisien, pembelajaran federasi, kepentingan finansial, efisiensi yang lebih besar, kinerja  tinggi,  internet,  node, hubungan pribadi, kebijakan,
hubungan,  keandalan,  efisiensi sumber  daya,  kanan,  sektor, sederhana, pengembang berkelanjutan,  kecenderungan,  hal,
utilitas.
• Klaster  3  memiliki  20  items  dan ditandai dengan warna biru, dengan
item yang mencakup cause, chapter, contribution, current study, efficient use,  employee  performance,  end, extent,  firm,  job  statisfaction, office, recovery, spcial work, stres, alat,  efisiensi  kerja,  lingkungan kerja, motivasi kerja, kinerja kerja, situasi kerja
• Cluster  4  terdiri  dari  20  item  dan ditandai  dengan  warna  kuning,
meliputi istilah-istilah seperti efisiensi komputasi, kontras, efisiensi data, dioda, gambar, tinggi,
model  bahasa,  cahaya,  perovskite, potensi,  efisiensi  daya,  prospek, realisasi, kemajuan terbaru, pembelajaran  penguatan,  sampel, efisiensi sampel, seri, ukuran, suhu.
• Klaster  5  terdiri  dari  18  item  dan ditandai  dengan  warna  ungu, meliputi istilah-istilah seperti
kelelahan,  Cina,  kekhawatiran, penyakit  virus  corona,  studi  cross- sectional,  depresi,  wajah,  pertama, kesehatan,  niat,  skala  besar,  ilmu alam  nasional,  kebutuhan,  wabah, hasil,  peserta,  dukungan  sosial,
efektivitas
kerja.
• Cluster  6  terdiri  dari  18  item  dan ditandai  dengan  warna  biru  muda, termasuk istilah seperti dewasa, uji klinis, kolaborasi, penyakit, pendanaan, hibah, petugas kesehatan, infeksi, moralitas, mRNA, pasien, peer review, Pfizer, populasi,
keamanan, vaksin, efektivitas vaksin, varian.
• Klaster  7  terdiri  dari  17  item  dan ditandai  dengan  warna  oranye, meliputi istilah-istilah seperti kondisi  sekitar,  artikel,  penilaian, transportasi muatan, konversi, cacat, derajat, karbon nitrida grafit,
MoS2,  wawasan  baru,  nitrogen,
katalisis OER, pemisahan air secara keseluruhan, karbon berpori, pekerjaan saat ini, prinsip, struktur.
• Cluster  8  terdiri  dari  17  item  dan ditandai  dengan  warna  coklat, meliputi istilah-istilah seperti konsep,  tinjauan  kritis,  produksi yang  efisien,  teknik,  potensi  besar, sorotan,  manusia,  produktivitas tenaga kerja, biaya rendah, tempat, aplikasi potensial, kepuasan, penyimpanan, tim, telework, pemisahan air.
• Klaster  9  terdiri  dari  17  item  dan ditandai  dengan  warna  ungu  tua, termasuk  istilah  seperti  anteseden, anak, transformasi digital, ketenagakerjaan, keterlibatan, penelitian  masa  depan,  jangka panjang, naskah, novel coronavirus, pertumbuhan  produktivitas,  kerja jarak  jauh,  indera,  masyarakat, tinjauan  sistematis,  WFH  (Work From  Home),  keterlibatan  kerja,
tempat
kerja.
• Klaster  10  terdiri  dari  15  item  dan ditandai  dengan  warna  pink, meliputi istilah-istilah seperti krisis, desain efisien, ekstraksi, fundamental,  manajemen  sumber daya manusia, pekerjaan,
kepemimpinan,  makna,  kesehatan mental,  persiapan,  PSCS,  rasa hormat,  sarjana,  stabilitas,  fungsi kerja.
• Cluster  11  terdiri  dari  14  item  dan ditandai dengan warna hijau muda, meliputi  istilah-istilah  seperti  situs aktif,  bagan,  klasifikasi,  konten, perangkat,  fakta,  grafik,  pengaruh, penyulingan  pengetahuan,  modul, catatan, segmentasi semantik,
setengah, situs web.
• Cluster  12  terdiri  dari  13  item  dan ditandai  dengan  warna  biru  muda, termasuk istilah-istilah seperti jumlah,  serangan,  katalisis  efisien, pemisahan  muatan  yang  efisien, efisiensi Faradaic, formasi, efisiensi
tinggi,  efisiensi  Faradaic  tinggi, metanol, produk, rute, langkah, Tio.
• Cluster  13  terdiri  dari  12  item  dan ditandai dengan warna coklat muda, meliputi istilah-istilah seperti pekerjaan  eksperimental,  masker wajah, kecocokan, masker, pengukuran,  metodologi,  optimasi,
psikologi  organisasi,  PCE  (Power Conversion  Efficiencies),  saat  ini, keserbagunaan. Hubungan  antara  satu  istilah  dan istilah  lainnya  ditunjukkan  dalam  setiap klaster.  Label  ditetapkan  untuk  setiap istilah dengan lingkaran berwarna. Ukuran setiap  lingkaran  untuk  suatu  istilah bervariasi  tergantung  pada  frekuensi kemunculannya.  Ukuran  label  lingkaran menunjukkan  korelasi  positif  dengan frekuensi istilah yang muncul dalam judul dan  abstrak.  Semakin  sering  istilah ditemukan, semakin besar ukuran labelnya. Pemetaan visualisasi yang dianalisis dalam penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  bagian: visualisasi  jaringan,  visualisasi  kepadatan, dan visualisasi overlay.
Gambar 1. Visualisasi jaringan dari kata kunci Efisiensi Kerja.
Gambar  2.  Visualisasi  kepadatan  Kata Kunci Efisiensi Kerja.
Gambar  3.  Visualisasi  kepadatan  kata kunci Efisiensi Kerja

## PENUTUP
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  analisis  pemetaan  komputasi pada  data  bibliometrik  artikel  penelitian. Tema  yang  dipilih  untuk  dipublikasikan dalam  penelitian  ini  adalah  "Evaluasi Kinerja  Sistem  untuk  Meningkatkan Efisiensi  Identifikasi  Karyawan."  Artikel yang  digunakan  diambil  dari  database Google Scholar melalui Publish or Perish. Data  perpustakaan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi  judul  dan  abstrak. Dari hasil pencarian, total 991 artikel yang relevan diterbitkan dalam jangka waktu dari 2019  hingga  2024.  Temuan  tersebut menunjukkan  penurunan  hasil  penelitian dari 2019 hingga 2014, fluktuasi penelitian dari  2019  hingga  2021,  dan  penurunan berikutnya  lagi  dari  2021  hingga  2024. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa peluang penelitian dalam pendidikan teknik mesin  masih  terbilang  tinggi  dan  saling berhubungan dengan istilah lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Doeringer,  P.  B.,  &  Piore,  M.  J.  (2020).
Internal labor markets and manpower analysis . taylorfrancis.com. https://doi.org/10.4324/97810030697 20 Green, M., Dunlop, E., Hohl‐Ebinger, J., & ... (2021). Solar cell efficiency tables (version  57). Progress  in  … . https://doi.org/10.1002/pip.3371
Gunawan,  A.,  Sopandi,  E.,  Salsabila,  M., Pangestu, M. I., & Assifah, R. (2023). Jurnal Manajemen, Volume 11 No 1, Januari 2023. Manajemen , 11 (1), 1–9. Imam  Sucipto,  Ahmad  Gunawan,  & Dadang Heri Kusumah. (2022). Work
Motivation,  Work  Discipline,  and Work  Environment:  Their  Effects  on Employee  Performance  at  PT  TRAD Indonesia. East  Asian  Journal  of Multidisciplinary  Research , 1 (3), 511–534. https://doi.org/10.55927/eajmr.v1i3.7 5 Montgomery, D. C. (2019). Introduction to statistical quality control .
books.google.com. https://books.google.com/books?hl=e n&lr=&id=YWLNEAAAQBAJ&oi=f nd&pg=PR1&dq=work+efficiency&o ts=hEXk1yqfCl&sig=7fYGjCl9a2s9f xBp49CCCkugK_M Paszke, A., Gross, S., Massa, F., Lerer, A., &  ...  (2019).  Pytorch:  An  imperative style, high-performance deep learning library. Advances  in  Neural  … . https://proceedings.neurips.cc/paper_f iles/paper/2019/hash/bdbca288fee7f9 2f2bfa9f7012727740-Abstract.html
Stringer,  E.  T.,  &  Aragón,  A.  O.  (2020).
Action research . Sage publications. Tan,  M.,  &  Le,  Q.  (2019).  Efficientnet: Rethinking model
scaling for convolutional neural networks.
International Conference on Machine Learning . http://proceedings.mlr.press/v97/tan1 9a.html?ref=jina-ai-gmbh.ghost.io Wulan  Febriani,  A.,  Soetjipto,  B.  E.,  & Churiyah,  M.  (2023).  Systematic Literature  Review  Dan  Analisis Bibliometrik  Pengaruh  Work  From Home (WFH) Terhadap Produktivitas Kerja  Karyawan. Ganaya :  Jurnal Ilmu  Sosial  Dan  Humaniora , 6 (3), 539–556. https://doi.org/10.37329/ganaya.v6i3. 2402