Claim Missing Document
Check
Articles

Implementasi Model LKS Berbasis Teknologi untuk Pembelajaran Efektif di SMA Swasta Medan Lili Tanti; Safrizal; Deni Adhar; Simalango, Clarensia Mende
ORAHUA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 2 No. 02 (2025): Januari
Publisher : Faatuatua Media Karya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70404/orahua.v2i02.126

Abstract

Penggunaan Model Lembar Kerja Siswa (LKS) berbasis teknologi melalui platform Wizer.me telah menjadi solusi inovatif dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran di SMA Swasta Nurani Medan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji implementasi dan dampak penggunaan teknologi ini terhadap keterlibatan dan hasil belajar siswa. Studi pendahuluan dilakukan untuk memahami masalah yang dihadapi dalam pembelajaran, sementara pelatihan diberikan kepada guru untuk menguasai penggunaan Wizer.me. Guru-guru dibimbing dalam pengembangan LKS yang sesuai dengan kurikulum dan kebutuhan pembelajaran siswa. Implementasi LKS dalam pembelajaran menghasilkan peningkatan keterlibatan siswa dan motivasi belajar mereka. Evaluasi dilakukan melalui observasi, wawancara, dan kuesioner untuk mengevaluasi persepsi guru dan siswa. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan LKS berbasis teknologi telah meningkatkan interaksi antara guru dan siswa serta antarsiswa, sementara hasil belajar siswa juga meningkat. Guru dan siswa menilai positifpenggunaan teknologi ini dalam pembelajaran. Kesimpulannya, penggunaan LKSberbasis teknologi melalui Wizer.me adalah solusi yang efektif dalam meningkatkanefektivitas pembelajaran di SMA Swasta Nurani Medan, memberikan kontribusi positif bagi keterlibatan dan hasil belajar siswa. Dengan adopsi teknologi ini, diharapkan pembelajaran di SMA Swasta Nurani Medan dapat menjadi lebih dinamis dan relevan dengan tuntutan zaman, menciptakan lingkungan pembelajaran yang inklusif dan berdaya guna bagi siswa.
Track Record Model in Employee Performance Optimization Using Weight Product Method Safrizal; Lili Tanti; Surbakti, Dio Febrian; Nurainun
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 4 No. 2 (2025): February 2025
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v4i2.721

Abstract

Employee performance improvement is a crucial aspect for the growth and success of a company, especially in the agricultural sector that relies on the quality and competence of human resources. However, subjective and manual employee assessments often face challenges, such as high levels of subjectivity and the time required to complete the process. To overcome these obstacles, this study proposes the use of the Weighted Product (WP) method as an approach to building a track record model in employee performance assessment. This study involves several methodological stages, first by studying the literature related to decision support systems, WP methods, track records, and employee performance assessments. Furthermore, data collection is carried out from a dataset that includes monthly assessments of employee performance based on several criteria such as attendance, cooperation, work quantity, responsibility, and others. The next process involves modeling, where the WP model is designed to produce the maximum total value of the existing assessment criteria. Model validation is carried out through two approaches, namely the Criterion-related Validity Test and the Internal Consistency Test. The test results show that the WP model has a Criterion-related Validity of 0.9851, indicating a strong relationship between the employee scores generated and the assessments given by the supervisor. In addition, Cronbach's alpha reached a value of 1.0, indicating excellent internal reliability of the model. Thus, the use of the WP method in the employee performance tracking system can be considered effective and can improve objectivity and efficiency in employee performance assessment in the context of agricultural companies. This method not only helps in identifying high-performing employees, but also in motivating them to achieve the highest performance standards, which in turn can improve the overall operational quality and reputation of the company
Online Shop Product Sales Prediction Using Multilayer Perceptron Algorithm Erica Rian Safitri; Lili Tanti; Wanayumini Wanayumini
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol 18, No 1: JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/jti.v18i1.44286

Abstract

This study aims to develop a predictive model for forecasting product sales using the Multilayer Perceptron (MLP) algorithm. The model's performance was evaluated using key metrics, including the Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and R² score. The model achieved an MAE of 0.861, an MSE of 9.521, and an impressive R² score of 0.999, demonstrating its ability to accurately predict product sales with minimal error. Feature correlation analysis identified key variables related to the target prediction, which is the number of products ready for shipment, underscoring the importance of feature selection in enhancing model performance. Prediction results revealed variability among product sales, with products like Foodpak Matte 245 (Code 49) predicted to sell approximately 244.31 units, while others like Stiker Kertas (Code 90) showed lower sales forecasts. The findings suggest that strategic interventions may be necessary to boost sales for underperforming items and capitalize on the demand for popular products. Future improvements, such as optimizing the network architecture, experimenting with activation functions and optimization algorithms, and incorporating external factors such as market trends, could further enhance the model’s accuracy and predictive power. Overall, the MLP model demonstrates strong potential for product sales forecasting, providing valuable insights for business decision-making.
Anomaly Detection in Computer Networks Using Isolation Forest in Data Mining Hartati Tammamah Lubis; Roslina Roslina; Lili Tanti
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol 18, No 1: JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/jti.v18i1.44285

Abstract

The rapid growth of network data has increased the complexity of detecting anomalies, which are crucial for ensuring the security and integrity of information systems. This study investigates the use of the Isolation Forest algorithm for anomaly detection in network traffic, utilizing the Luflow Network Intrusion Detection dataset, which contains 590,086 records with 16 features related to network activities. The methodology encompasses data preprocessing (cleaning, normalization, and feature scaling), feature selection (bytes in, bytes out, entropy, and duration), model training, and performance evaluation. The results demonstrate that Isolation Forest can effectively identify anomalies based on feature patterns, isolating suspicious data points without the need for labeled datasets. However, performance metrics, such as accuracy (42.92%), precision (14.37%), recall (2.87%), and F1-score (4.79%), reveal challenges such as high false-positive rates and low sensitivity to true anomalies. These findings highlight the potential of the algorithm for dynamic, high-dimensional datasets but also indicate the need for further improvements through hyperparameter tuning, feature engineering, and alternative approaches. This study contributes to the development of adaptive anomaly detection frameworks for network security and suggests future integration into real-time systems for proactive threat mitigation. The study's findings are particularly relevant for enhancing network security in environments such as corporate and governmental networks, where real-time anomaly detection is crucial.
DEVELOPMENT OF SKIN CANCER PIGMENT IMAGE CLASSIFICATION USING A COMBINATION OF MOBILENETV2 AND CBAM Juni Ismail; Lili Tanti; Wanayumini Wanayumini
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 10 No. 4 (2025): JITK Issue May 2025
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v10i4.6541

Abstract

Skin cancer is one of the most common types of cancer worldwide, making early detection a crucial factor in improving patient recovery rates. This study compares three classification methods for pigmented skin cancer images using a combination of VGG16 with CBAM, MobileNetV2 with CBAM, and a hybrid VGG16-MobileNetV2 approach with transfer learning. The dataset used in this study is the Skin Cancer ISIC - The International Skin Imaging Collaboration (HAM10000) from Kaggle, which consists of 10,015 images covering seven types of skin cancer. After balancing, the dataset was reduced to 2,400 images with three main classes: Actinic Keratosis (AKIEC), Basal Cell Carcinoma (BCC), and melanoma (MEL), each containing 800 images. This study involves data preprocessing stages such as augmentation, normalization, and image resizing to ensure optimal data quality. The model training process was conducted using the Adam optimizer, a batch size of 16, and an Early Stopping mechanism to prevent overfitting. Evaluation results indicate that the MobileNetV2 with CBAM model achieved the best performance with a validation accuracy of 86%, followed by the VGG16-MobileNetV2 combination at 77%, while VGG16 with CBAM experienced overfitting with an accuracy of 54%. Additionally, the best-performing model demonstrated a precision of 86.53% and a recall of 86.46%, highlighting its superior stability in detecting skin cancer compared to previous single-model approaches. With these results, the developed system can serve as an effective tool for medical professionals in performing early and more accurate skin cancer diagnoses
Implementasi Aplikasi Absen Siswa Pada SD Negeri 060944 Safrizal; Adhar, Deni; Tanti, Lili; Ridho, Irdian
Publikasi Pengabdian Masyarakat Vol 2 No 2 (2022): PUBLIDIMAS Vol. 2 No. 2 NOVEMBER 2022
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/publidimas.v2i2.97

Abstract

The purpose of this community service activity is to increase the competence of teachers in the field of information technology in helping with daily work, namely the attendance process for students which can be done automatically using Microsoft Excel. Where previously in carrying out the attendance process the teachers still used the student attendance list book so that the recapitulation of the attendance list and making report cards still took a long time. The method of implementing PKM activities is carried out by surveying partner schools, preparation, training, mentoring and evaluating the results of PKM activities by distributing questionnaires. The results of the evaluation of PKM activities have an increasing impact of 85% on teacher competence in applying information technology, namely the use of Microsoft Excel in making student attendance which can be recapitulated automatically. This certainly gives the conclusion that the PKM training activities carried out by the PKM Team are very good..
Implementasi Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Optimalisasi Pemilihan Pelanggan Terbaik pada Layanan Waz8 Laundry Yan Yang Thanri; Lili Tanti; Safrizal; Bob Subhan Riza; Juli Iriani; Nety Juwita Lubis
Publikasi Pengabdian Masyarakat Vol 3 No 2 (2023): PUBLIDIMAS Vol. 3 No. 2 NOVEMBER 2023
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/publidimas.v3i2.250

Abstract

Strategi inovatif untuk meningkatkan retensi pelanggan dan kepuasan pelanggan dalam lingkungan bisnis yang kompetitif adalah penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam pemilihan pelanggan setia, yang memanfaatkan teknologi informasi untuk menyediakan informasi yang relevan dan analisis yang mendalam, yang memungkinkan manajemen membuat keputusan yang lebih baik untuk menemukan dan mempertahankan pelanggan setia. Pada tahap awal, sistem ini menentukan komponen penting yang mempengaruhi loyalitas pelanggan, seperti interaksi pelanggan, tingkat kepuasan, dan preferensi produk. Basis data terintegrasi mengolah dan menyimpan data ini. Untuk memprediksi retensi pelanggan di masa depan, DSS kemudian melihat pola perilaku pelanggan menggunakan model prediktif. Antarmuka pengguna yang baik memungkinkan manajemen melihat hasil analisis, membuat keputusan, dan membuat strategi retensi pelanggan. DSS juga memungkinkan manajemen melakukan simulasi dan skenario untuk melihat bagaimana berbagai tindakan strategis dapat mempengaruhi loyalitas pelanggan. Jika DSS digunakan untuk memilih pelanggan yang setia, ada banyak manfaat, seperti peningkatan efisiensi operasional, peningkatan pengambilan keputusan berbasis data, dan peningkatan kesetiaan pelanggan. Perusahaan dapat menemukan peluang untuk meningkatkan layanan, mengubah taktik pemasaran, dan membangun hubungan jangka panjang dengan pelanggan dengan menggunakan AI dan analisis data yang mendalam. Untuk mencapai keunggulan bersaing dalam lingkungan bisnis yang terus berubah, penerapan DSS dalam pemilihan pelanggan setia menjadi kunci. Ini akan membangun fondasi yang kokoh untuk pertumbuhan jangka panjang. Tingkat kepuasan pelanggan, frekuensi, jumlah, dan umur hubungan pelanggan dengan perusahaan adalah beberapa komponen yang dipertimbangkan dalam hal ini. Setiap elemen diberi nilai berdasarkan tingkat pentingnya. Identifikasi kebutuhan merupakan bagian dari prosedur pengembangan SPK informasi, desain model, pengumpulan data, normalisasi data, perhitungan bobot relatif, perhitungan nilai preferensi, dan pengambilan keputusan. Hasil implementasi ini diharapkan dapat membantu bisnis menemukan pelanggan yang paling setia, yang akan memungkinkan mereka menerapkan strategi pemasaran yang lebih baik dan efisien.
Membangun Bahan Ajar Interaktif Dengan Google Sites Untuk Sekolah di Era Digital Safrizal; Lili Tanti; Deni Adhar; Muhammad Faris
Publikasi Pengabdian Masyarakat Vol 3 No 2 (2023): PUBLIDIMAS Vol. 3 No. 2 NOVEMBER 2023
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22303/publidimas.v3i2.259

Abstract

Di era digital, pendidikan menghadapi tantangan dan peluang yang unik seiring dengan kemajuan teknologi yang cepat. Untuk menghadapi revolusi digital ini, pendidik perlu menjelajahi metode pengajaran inovatif agar dapat memaksimalkan potensi pembelajaran. Artikel ini membahas peran krusial dalam menciptakan materi pengajaran interaktif yang sesuai dengan kebutuhan siswa masa kini. Pusat perhatian dari eksplorasi ini adalah peran penting Google Sites sebagai platform yang memberdayakan pendidik untuk membuat konten pembelajaran yang menarik dan relevan. Sebagai bagian dari ekosistem Google Workspace, Google Sites menyediakan alat yang intuitif dan efektif untuk merancang serta menyajikan materi pengajaran. Menghadapi kompleksitas pembelajaran online, platform ini menyederhanakan pengalaman pengguna, memungkinkan pendidik, tanpa memandang tingkat keahlian teknologinya, untuk menghasilkan materi pembelajaran yang menarik dan mudah diakses. Keterlibatan siswa dalam proses belajar menjadi fokus penting dalam desain materi pengajaran interaktif. Google Sites memberikan fleksibilitas bagi pendidik untuk menyematkan elemen-elemen multimedia, seperti gambar, video, dan grafik, sehingga menciptakan lingkungan belajar yang dinamis dan menarik. Dengan mengoptimalkan penggunaan Google Sites, diharapkan pendidik dapat menciptakan materi yang memotivasi siswa untuk terlibat aktif dalam proses belajar, sesuai dengan tren pembelajaran yang berpusat pada siswa. Artikel ini akan membahas langkah-langkah praktis dalam memanfaatkan Google Sites untuk membuat materi pengajaran interaktif. Melalui penjelasan langkah-langkah yang mudah dipahami, pembaca, terutama pendidik, diharapkan dapat mengimplementasikan strategi ini secara efektif dalam menyusun materi pembelajaran yang bermanfaat. Dengan demikian, mengadopsi era digital menjadi peluang untuk menciptakan pengalaman pembelajaran yang dinamis, adaptif, dan berpusat pada siswa
Pemanfaatan Rekam Jejak Kinerja Crew dalam Sistem pendukung Keputusan untuk Pengangkatan Leader di UMKM Laundry Thanri, Yan Yang; Tanti, Lili; Riza, Bob Subahan; Iriani, Juli; Windy, Micky Alviansyah
Publikasi Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 1 (2025): PUBLIDIMAS Vol. 5 No. 1 MEI 2025
Publisher : LPPM Universitas Potensi Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

UMKM laundry merupakan jenis usaha yang sangat bergantung pada kinerja crew dalam menjalankan aktivitas operasional sehari-hari. Dalam kondisi kerja yang cukup sibuk dan menuntut kecepatan, dibutuhkan sosok pemimpin atau leader tim yang mampu mengatur alur kerja dan menjaga produktivitas tim. Sayangnya, proses pemilihan leader di banyak UMKM masih dilakukan secara subjektif, tanpa menggunakan data yang benar-benar mencerminkan kinerja setiap anggota. Oleh karena itu, penelitian ini mencoba menawarkan solusi berupa sistem pendukung keputusan (SPK) yang memanfaatkan rekam jejak kinerja crew sebagai dasar dalam menentukan calon leader. Kegiatan ini dilakukan melalui serangkaian tahapan, mulai dari identifikasi kebutuhan UMKM, pelatihan pencatatan kinerja Crew, untuk membantu menentukan calon leader yang paling layak. Beberapa aspek yang dijadikan kriteria antara lain ketepatan waktu, jumlah cucian yang diselesaikan, kedisiplinan, kemampuan bekerja sama, serta loyalitas kerja. Data kinerja dikumpulkan selama beberapa bulan dan diolah dalam sistem sederhana yang bisa dipahami dan digunakan langsung oleh pemilik usaha. Hasil pendampingan menunjukkan bahwa mitra UMKM merasa terbantu karena kini memiliki acuan yang jelas dan objektif dalam memilih leader. Selain itu, adanya sistem penilaian kinerja ini juga memicu semangat kerja para Crew, karena mereka menyadari bahwa peluang untuk naik posisi bergantung pada performa nyata, bukan faktor kedekatan. Kegiatan pengabdian ini tidak hanya menghasilkan solusi teknis, tetapi juga membawa dampak positif terhadap budaya kerja dan semangat profesionalisme di lingkungan usaha. Dengan pendekatan yang aplikatif dan partisipatif, kegiatan ini diharapkan dapat menjadi model replikasi untuk UMKM lain yang menghadapi persoalan serupa. Penerapan sistem berbasis data sederhana ini membuktikan bahwa digitalisasi pengambilan keputusan bisa dilakukan secara bertahap dan tetap relevan di skala usaha mikro dan kecil. Kesimpulannya, pemanfaatan rekam jejak kinerja dalam bentuk sistem pendukung keputusan terbukti bisa membantu UMKM laundry dalam memilih leader yang tepat. Sistem ini tidak hanya meningkatkan kualitas pengambilan keputusan, tetapi juga menciptakan budaya kerja yang lebih kompetitif dan profesional. Ke depan, sistem semacam ini berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut dan diterapkan di berbagai jenis UMKM lainnya yang juga memiliki tantangan dalam mengelola sumber daya manusia secara efektif.
Membangun Kecakapan Digital Siswa Kejuruan melalui Eksplorasi Computer-Based Test (CBT) dalam Evaluasi Pembelajaran Safrizal; Andrian Syahputra; Lili Tanti; Rabiana Saragih; M. Haidil Umam
ORAHUA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 01 (2025): Juli
Publisher : Faatuatua Media Karya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70404/orahua.v3i01.183

Abstract

Revolusi digital dalam dunia pendidikan menuntut transformasi paradigma evaluasi pembelajaran, khususnya di tingkat pendidikan kejuruan. Penelitian ini mengeksplorasi implementasi Computer-Based Test (CBT) sebagai instrumen strategis untuk membangun kecakapan digital siswa di tingkat sekolah menengah kejuruan. Metodologi penelitian mengadopsi pendekatan kualitatif-kuantitatif dengan desain action research yang melibatkan 180 siswa dari berbagai program keahlian. Implementasi CBT dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, pengembangan platform, pelatihan pengguna, dan evaluasi efektivitas. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam kecakapan digital siswa, dengan rata-rata persentase respons positif meningkat sebesar 52,7% berdasarkan hasil angket pre-post kegiatan. Partisipasi aktif siswa dalam mengoperasikan platform CBT mencapai 92,3%, sementara tingkat kepuasan terhadap sistem evaluasi digital mencapai 87,5%. Inovasi ini berhasil mengintegrasikan teknologi evaluasi dengan pengembangan kompetensi digital, menciptakan ekosistem pembelajaran yang adaptif dan relevan dengan tuntutan industri 4.0. Implementasi CBT tidak hanya meningkatkan efisiensi proses evaluasi, tetapi juga mengembangkan literasi teknologi siswa sebagai bekal menghadapi dunia kerja yang semakin tergantung pada teknologi digital.
Co-Authors adhar, Deni Adhar, Deni Adhar Ahmad, Ahmad Syah Lubis Ahsanul Huda Alim Murtani Alvian Julianto Hutajulu alya, Alya Rahmadani Andra Alfira Andra Alfitra Andrian Syahputra Anggi, Anggi Canita Simanjuntak Ayu Nadya Ayuni Syahputri Aziz Ritonga, Mirwan Bob Subahan Riza Bob Subhan Riza Bob Subhan Riza Bob Subhan Riza Bob Subhan Riza, Bob Subhan Budi Triandi Budi Triandi, Budi Daifiria Daifiria Deni Adhar Deni Adhar Deni Adhar Adhar Deni Anggara Devi Pratiwi Putri Dewi Kartika Dhooni, Dhoni Briliant Efendi, Syahril Erica Rian Safitri Evri Ekadiansyah fachrie, Fachrie Ditya Faisal Tanjung Fauzan Arif Feberianus Zai Fretty S Siahaan Handoko, Muhammad Yan Handoko Putra F Hartama, Dedy Hartati Tammamah Lubis Herman Mawengkang Indah Widiastuti Iwan Fitrianto Rahmad Jasri, Jasri Ramadhan Juli Iriani Juli Iriani Juli Iriani Juli Iriani, Juli Juni Ismail Khairul Fajri Khairul Ummi Lahmudin Sipahutar Lubis, Hartati Tammamah M Rizky M Zendi Lubis M. Aidil Fitra Wahyudi M. Haidil Umam Mangunsong, Puja Mawardah Azzahra Maya Silvi Lydia Mubarak Mubarak Muhammad Daud Muhammad Faris Nanda Setiawan Nety Juwita Lubis Nurainun Nurhayati Nurhayati Pairin, Yusfrizal Bin Patuan Putra Wijaya Sitorus Poningsih Poningsih, Poningsih Rabiana Saragih Ratih Puspasari Ratih Puspasari Ratih, Ratih Puspasari Ridho, Irdian Rika Rosnelly, Rika Riza, Bob Subahan Rofiqoh Dewi Roslina Roslina Roslina Roslina, Roslina Safitri, Erica Rian Safrizal Safrizal Safrizal Safrizal Safrizal Safrizal Salwani D, Zuki Salwani D Simalango, Clarensia Mende Surbakti, Dio Febrian Susianto Susianto Syefira Arrafah Tasya Ardilah Thanri, Yan Yang Wanayumini Windy, Micky Alviansyah Wirhan Fahrozi, Wirhan Yanyang Thanri Yudhi Andrian Yulika Ababil _, Safrizal