Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL KEPEMIMPINAN DAN PENGURUSAN SEKOLAH Jurnal Medika Malahayati RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Andriani, Amelia
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Education Health Professions Immunology & microbiology Medicine & Pharmacology Public Health

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
FORMULASI PASTA GIGI BERBAHAN NANOKALSIUM DARI LIMBAH CANGKANG TELUR AYAM KAMPUNG DAN DAYA HAMBATNYA TERHADAP BAKTERI Streptococcus mutans Andriani, Amelia; Astuti, Widi; Pujiama, Riwonan; Putri, Jesika; Kusniawati, Mega Ayu; Resti, Indah Ana; Lestari, Yovita Endah
Jurnal Medika Malahayati Vol 7, No 4 (2023): Volume 7 Nomor 4
Publisher : Universitas Malahayati

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33024/jmm.v7i4.12977

Abstract

Abstrak: Formulasi Pasta Gigi Berbahan Nanokalsium Dari Limbah Cangkang Telur Ayam Kampung Dan Daya Hambatnya Terhadap Bakteri Streptococcus mutans. Karies gigi merupakan suatu kondisi pada gigi yang muncul karena aktivitas bakteri Streptococcus mutans yang mampu melakukan fermentasi karbohidrat, mempercepat proses pembentukan plak atau karies pada gigi. Meskipun plak gigi dapat dihindari dengan kebiasaan menyikat gigi secara teratur, tidak semua pasta gigi memberikan efek yang cepat dalam memicu proses remineralisasi. Oleh karena itu, penelitian ini memanfaatkan limbah cangkang telur sebagai substrat nanokalsium yang dapat mengembalikan mineral-mineral hidroksiapatit yang mengalami kerusakan akibat aktivitas bakteri Streptococcus mutans. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan efek antara pasta gigi konvensional dan pasta gigi yang mengandung nanokalsium dari cangkang telur. Proses pembuatan pasta gigi ini melibatkan metode presipitasi, evaluasi material nano dengan SEM-EDS dan FT-IR, serta diakhiri dengan pengujian daya hambat sediaan pasta gigi berbahan nanokalsium. Hasil analisis SEM menunjukkan bahwa material yang dihasilkan mempunyai morfologi berupa lembaran-lembaran yang saling bertumpuk yang terorientasi secara acak, dengan ketebalan lembaran berkisar ~15–20 nm. Hasil analisis EDS menunjukkan terdapat spektrum puncak Ca tertinggi, yang mengkonfirmasi adanya pembentukan nanopartikel Ca (nanokalsium). Dari hasil karakterisasi material yang diperoleh dapat dikatakan bahwa sintesis nanokalsium dari cangkang telur telah berhasil dilakukan. Adapun formulasi pasta gigi yang mengandung 5% nanokalsium dari limbah cangkang telur mempunyai kemampuan daya hambat terhadap bakteri Streptococcus mutans dengan daya hambat rata-rata sebesar 3,43 mm.
Klasifikasi Akurasi Kematangan Buah Apel Anna Berdasarkan Analisis Warna Model Nasnet Pada Convolutional Neural Network (CNN) Lestari, Ayu; Amelia, Reski; Husni, Nisatul; Andriani, Amelia; Satria Riki Mustafa; Akhmad Zulkifli
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 10 No. 2 (2024): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v10i2.2856

Abstract

Apel (Malus Domestica) merupakan salah satu jenis buah yang unggul dan sangat diminati masyarakat karena rasanya yang bervariasi. Buah apel memiliki banyak nutrisi dan berbagai macam vitamin diantaranya lemak baik, karbohidrat, protein, vitamin dan masih banyak lagi. Apel anna merupakan salah satu varietas apel yang dikembangkan diKota Batu, Malang dan berkembang di beberapa wilayah yang memiliki agroklimat yang sesuai untuk pertumbuhan apel. Penelitian ini menggunakan citra gambar buah apel anna sebagai dataset. Berbagai cara dapat dilakukan untuk membedakan kematangan apel anna, salah satunya melalui analisis citra warna. Namun, secara kasat mata, kematangan apel anna sering kali sulit dibedakan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi kematangan apel anna berdasarkan analisis warna menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dengan menggunakan google colab dan bahasa pemograman phyton dan dataset dari kaggle.com sebanyak 139 dataset, data training 46%, data validasi 54%. Metode Convolutional Neural Network (CNN dipilih karena kemampuannya dalam mengenali pola visual dengan akurasi tinggi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Convolutional Neural Network (CNN mampu mengklasifikasikan kematangan apel anna dengan akurasi rata-rata mencapai 95%. Penelitian ini membuktikan bahwa metode Convolutional Neural Network (CNN efektif untuk mengidetintifikasi fitur visual yang relevan untuk menentukan tingkat kematangan buah apel anna)
DIGITAL MINDFUL LEARNING DAN KESEJAHTERAAN EMOSIONAL SISWA DALAM MATEMATIKA: SEBUAH SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Andriani, Amelia; Nurhayati, Nurhayati; Ramadani, Gita; Meckial, Zaskia Sri; Gusteti, Meria Ultra; Wulandari, Suci
Jurnal Kepemimpinan dan Pengurusan Sekolah Vol. 11 No. 2 (2026): Regular Issue (In Progress)
Publisher : STKIP Pesisir Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34125/jkps.v11i2.1854

Abstract

The development of digital technology in mathematics education has encouraged a shift in learning from a purely cognitive emphasis to an approach that also considers students' emotional well-being. The mindful learning approach emphasizes awareness of the learning process, self-regulation, positive emotional engagement, and meaningful learning experiences. This article aims to systematically review the results of research on the use of digital platforms and applications in supporting mindful learning and students' emotional well-being in mathematics learning. This study uses a systematic literature review method by analyzing reputable international journal articles published between 2017 and 2025. The results of the study show that the use of digital technology in mathematics learning contributes to increased learning motivation, strengthened self-regulation, reduced mathematics anxiety, and the development of more reflective and meaningful learning experiences. The novelty of this study lies in its integrative synthesis of digital technology, mindful learning, and emotional well-being in the context of mathematics education, which has rarely been discussed comprehensively in systematic literature review studies. These findings emphasize the importance of designing technology-based mathematics learning that consciously integrates the principles of mindful learning to support students' emotional well-being.
Co-Authors Akhmad Zulkifli Amelia, Reski AYU LESTARI Husni, Nisatul Kusniawati, Mega Ayu Lestari, Yovita Endah Meckial, Zaskia Sri Meria Ultra Gusteti Nurhayati, Nurhayati Pujiama, Riwonan Putri, Jesika Ramadani, Gita Resti, Indah Ana Satria Riki Mustafa Suci Wulandari Widi Astuti