Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Perancangan Aplikasi WEB Smartmom untuk Pemantauan Nutrisi Ibu Hamil Nafi, Daffa Akmal; Raditya Dinatha, I Made Dwipa; Liando, Jansen Daniel; Sulistyono, Nailah Putri; Senalia Devi, Ni Putu Balina; Ningsih, Rahmi Yulia; Pratiwi, Chairani Putri
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 3 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i3.1427

Abstract

Tingginya prevalensi Kekurangan Energi Kronis (KEK) pada ibu hamil dan anemia di Indonesia mengindikasikan suatu masalah gizi serius yang dapat menimbulkan potensi pada peningkatan risiko kematian ibu dan masalah stunting pada anak. Kesulitan utama yang dihadapi ibu hamil adalah minimnya pengetahuan akan keberadaan informasi mengenai gizi kehamilan yang akurat dan dapat dipercaya. Untuk mengatasi hambatan ini, dirancanglah aplikasi web SmartMom sebagai solusi digital berbasis Artificial Intelligence (AI) yang digunakan untuk memantau asupan nutrisi secara otomatis dan real-time. Adapun metode penelitian yang digunakan yaitu Design Thinking, meliputi tahapan Emptatize hingga Prototype. Survei dilakukan melalui kuesioner kepada 66 responden yang menunjukan bahwa 100% ibu hamil mengalami kesulitan mengatur pola makan dan 50% merasa tidak yakin akan kandungan gizi yang terdapat pada makanan yang dikonsumsi. Berdasarkan data ini, fitur utama SmartMom difokuskan pada Scan AI Nutrisi, Rekomendasi Menu Makanan, dan Jurnal Kesehatan. Perancangan ini menghasilkan prototype yang menunjukkan antarmuka dan fungsionalitas dasar sistem, yang diharapkan menjadi dasar yangkuta utk pengembagdan dan pengujian lebih lanjut.
Pengembangan Platform Pembelajaran Daring “KakTutor” Berbasis Kecerdasan Buatan dalam Menganalisis Emosi Siswa Tanjaya, Edmund Tyan; Sarkozy, Ferdiansyah; Haryanto, Immanuel Christian; Lienandi, Joseph Mitchel; Cen, Vin; Ningsih, Rahmi Yulia; Pratiwi, Chairani Putri
Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Vol 26, No 1 (2026): Februari
Publisher : Universitas Batanghari Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33087/jiubj.v26i1.6386

Abstract

This study aims to develop an AI-based online learning system capable of detecting and analyzing students’ facial expressions in real time to help instructors better understand their emotions and levels of understanding. The research method employed is Research and Development (R&D) using a Prototype model, consisting of the stages of planning, prototype creation, user evaluation, refinement, and system finalization. The system was developed using the Face API and Google Gemini API with the Facial Action Coding System (FACS) approach to detect facial expressions. Expert testing results show a high level of system accuracy and effectiveness, with an average score of 4.44 (classified as very good). The system is considered effective in assisting instructors in recognizing students’ emotions and adapting teaching strategies accordingly. Therefore, the application of artificial intelligence in online learning has the potential to create a more interactive, empathetic, and effective learning environment.