Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan
Anggika Sembiring
Universitas Asahan
Humanities Education Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Artificial Intelligence untuk Prediksi Prestasi Akademik Mahasiswa: Penelitian Anggika Sembiring; Putri Rahmawani; Shohe Mukhreza; Dicky Apdillah
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 5 Nomor 1 (Juli 2026 -
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v5i1.7190

Abstract

Penelitian ini mengkaji penerapan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI), khususnya algoritma klasifikasi machine learning, guna memperkirakan capaian akademik mahasiswa di Universitas Asahan, Kisaran. Eksperimen komputasional kuantitatif dilaksanakan menggunakan rekam akademik 200 mahasiswa, mencakup indeks prestasi kumulatif (IPK), persentase kehadiran perkuliahan, nilai tugas, serta nilai ujian tengah semester. Tiga algoritma klasifikasi dikaji secara komparatif: Decision Tree, Naive Bayes, dan Support Vector Machine (SVM). Praproses data meliputi normalisasi Min-Max dan imputasi mean untuk nilai yang hilang, serta penerapan SMOTE guna mengatasi ketidakseimbangan kelas pada data latih. Hasil eksperimen menunjukkan SVM dengan kernel Radial Basis Function (RBF) menghasilkan akurasi prediksi tertinggi sebesar 89,5%, melampaui Decision Tree (84,0%) dan Naive Bayes (78,5%). Evaluasi Confusion Matrix mengonfirmasi keunggulan SVM dengan precision 0,91 dan recall 0,88. Analisis kepentingan fitur mengidentifikasi tingkat kehadiran dan nilai ujian tengah semester sebagai dua prediktor paling determinan. Temuan ini mengindikasikan bahwa sistem peringatan dini berbasis AI dapat diintegrasikan ke dalam sistem informasi akademik untuk mendukung intervensi tepat waktu bagi mahasiswa yang rentan secara akademik di Universitas Asahan.
Penerapan Teknologi Tepat Guna Tempat Sampah Otomatis untuk Pemilahan Sampah Organik dan Anorganik Berbasis Arduino UNO: Penelitian Rahmadsyah; Jonly Matthew Naibaho; Marthin Arnoldus Tarigan; Wahyu Septian; Jhery Gusti Ayu; Ihsan Afdilla; Bayu Mangungsong; Anggika Sembiring; Alya Andriyani
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 5 No. 1 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 5 Nomor 1 (Juli 2026 -
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v5i1.7867

Abstract

Sampah rumah tangga yang tidak dipilah sejak awal menjadi salah satu penyebab utama menumpuknya sampah campuran di tempat pembuangan akhir (TPA) serta menyulitkan proses daur ulang. Kebiasaan masyarakat yang masih membuang sampah organik dan anorganik ke dalam satu wadah yang sama mendorong perlunya sebuah teknologi tepat guna yang dapat membantu proses pemilahan sampah secara otomatis dan sederhana. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan tempat sampah otomatis berbasis mikrokontroler Arduino Uno yang mampu memilah sampah organik dan anorganik secara otomatis. Sistem ini menggunakan sensor inductive proximity untuk mendeteksi sampah logam, sensor kelembapan (soil moisture sensor) untuk membedakan sifat basah/kering sampah, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk mendeteksi keberadaan objek di depan tempat sampah dan memantau kapasitas bak penampung, serta motor servo sebagai penggerak penutup dan pengarah jalur sampah. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan perangkat keras dan lunak, implementasi, serta pengujian fungsional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat mampu memilah sampah organik dan anorganik dengan tingkat keberhasilan rata-rata sebesar 90% dari 30 kali percobaan, dengan waktu proses pemilahan rata-rata 3–5 detik per objek. Penerapan teknologi tepat guna ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan sampah di lingkungan rumah tangga, sekolah, maupun fasilitas umum, sekaligus mendukung program pengelolaan sampah berkelanjutan.
Co-Authors Alya Andriyani Bayu Mangungsong Dicky Apdillah Ihsan Afdilla Jhery Gusti Ayu Jonly Matthew Naibaho Marthin Arnoldus Tarigan Putri Rahmawani Rahmadsyah Rahmadsyah Shohe Mukhreza Wahyu Septian