Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Annual Research Seminar JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Jurnal Masyarakat Madani Indonesia
Ken Dhita Tania
Universitas Sriwijaya
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Library & Information Science Public Health Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Upaya Peningkatan Kemampuan Guru KKG PAI Kota Palembang Melalui Pelatihan Pembuatan Media Ajar Berbasis Animasi dengan Program Movie Maker Mgs. Afriyan Firdaus; Jaidan Jauhari; Ermatita Ermatita; Yudha Pratomo; Apriansyah Putra; Megah Mulya; Ken Dhita Tania; Yadi Utama; Dwi Rosa Indah
Annual Research Seminar (ARS) Vol 1, No 1 (2015)
Publisher : Annual Research Seminar (ARS)

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

Abstract

This paper discusses about effort to improve teacher ability of making media-based teaching using training activity. Participants of this training are fifteen Islamic religious teachers who are members of the KKG PAI Palembang region. Training method is mentoring and guidance in making media-based teaching in form of animations. In addition, participants receive module or tutorial to help them practicing the material while they get back to each school.The results of training is ninety percent trainees successfully create media-based teaching animation using movie maker program that can be implemented in their school.   
Implementation of Business Intelligence in Product Services a Banking (Case Study: PT Bank Sumsel Babel Baturaja Branch) Sekar Sari Wiradarma; Ken Dhita Tania; Dinna Yunika Hardiyanti
Jurnal Sistem Informasi Vol 9, No 2 (2017)
Publisher : Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (363.262 KB) | DOI: 10.36706/jsi.v9i2.7674

Abstract

AbstractBusiness Intelligence (BI) is a collection of theories, methodologies, processes, architectures, and technologies that convert raw data into quality information for business purposes. BI can handle a large amount of information that can help in identifying problems and developing new opportunities. In designing and implementing Business Intelligence (BI) concept for monitoring banking product service using reference business intelligence roadmap approach. Business intelligence roadmap is one example of BI development that can be emulated because of its agile and adaptive nature and is intended to support the development of BI. By utilizing Business Intelligence application on transaction history of banking product data, it is hoped able to produce information that can support in giving recommendation and decision making appropriately. The data and information generated also become more accessible and easier to understand (user friendly).Keywords: business intelligence, business intelligence roadmap, OLAP, banking products
Peningkatan literasi digital perangkat desa melalui edukasi dan simulasi aplikasi digital desa di Desa Cempaka Kabupaten OKU Timur Allsela Meiriza; Putri Eka Sevtiyuni; Ken Dhita Tania; Ari Wedhasmara
KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 9, No 3 (2026): Agustus
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/kacanegara.v9i3.3397

Abstract

Perangkat Desa Cempaka, Kabupaten OKU Timur, masih mengandalkan sistem manual dalam administrasi kependudukan dan pelayanan publik, yang menimbulkan berbagai permasalahan seperti proses pembuatan dokumen yang lambat, risiko kehilangan dokumen, dan kurangnya transparansi. Oleh karena itu, kegiatan pengabdian ini dilakukan untuk memperkenalkan dan mengedukasi perangkat desa mengenai aplikasi digital desa sebagai solusi inovatif. Tujuannya adalah meningkatkan literasi digital serta kepercayaan diri perangkat desa dalam menggunakan teknologi untuk mendukung tugasnya. Metode pelaksanaannya meliputi ceramah, demonstrasi, simulasi, dan evaluasi. Hasil pre-test menunjukkan rata-rata nilai hanya 38,5, mengindikasikan ketidaktahuan peserta terhadap aplikasi digital desa. Setelah diberikan edukasi dan simulasi, terjadi peningkatan pemahaman yang sangat signifikan dengan nilai rata-rata post-test mencapai 86,2. Dengan demikian, kegiatan ini berhasil memperkenalkan solusi teknologi yang dapat mentransformasi sistem administrasi dan pelayanan desa menjadi lebih modern, akuntabel, dan terukur.
Smart Youth For Smart Village: Inisiasi Peran Karang Taruna dalam Pembangunan Desa Berbasis Teknologi Informasi Dinna Yunika Hardiyanti; Pacu Putra; Rizka Dhini Kurnia; Muhammad Husni Syahbani; Ken Dhita Tania; Allsela Meiriza; Putri Eka Sevtiyuni; Nabila Rizky Oktadini; Sarifah Putr Raflesia; Dinda Lestarini; Hardini Novianti; Mira Afrina
Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Vol. 5 No. 2 (2026): Mei
Publisher : Alesha Media Digital

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59025/cbac9j75

Abstract

Kemajuan teknologi informasi memberikan peluang yang luas bagi desa untuk meningkatkan kualitas pelayanan, memperkenalkan potensi lokal, serta memperkuat kapasitas sumber daya manusia. Akan tetapi, pemanfaatan teknologi digital di lingkungan desa masih menghadapi berbagai kendala, terutama rendahnya kemampuan literasi digital pada kalangan pemuda. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan dengan tujuan meningkatkan kemampuan Karang Taruna Desa Gelebak Dalam dalam bidang literasi digital, pembuatan konten, serta pengelolaan media sosial sebagai media publikasi dan branding desa. Pelaksanaan kegiatan menggunakan pendekatan partisipatif dan edukatif melalui beberapa tahapan, yaitu sosialisasi, pelatihan, praktik langsung, dan pendampingan. Evaluasi program dilakukan dengan membandingkan hasil pretest dan posttest serta observasi selama kegiatan berlangsung. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan pada seluruh aspek yang diukur dengan rata-rata kenaikan lebih dari 40%, terutama pada kemampuan produksi konten digital dan pengelolaan media sosial. Selain itu, akun media sosial Karang Taruna mulai dikelola secara lebih aktif dan terstruktur sebagai sarana komunikasi dan penyebaran informasi kegiatan desa. Program ini juga berkontribusi dalam membangun pengelolaan media digital desa yang lebih berkelanjutan sekaligus memperkuat peran pemuda sebagai penggerak transformasi digital desa.
Comparative Analysis of the Performance of Machine Learning Methods and Text Embedding Techniques in Classifying Toxic Conversations in the Roblox Game Octa Dama Yanti; Syifa Alfariani; Syifa Naura Milla Celesta; Ken Dhita Tania; Ahmad Rifai
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 10 No. 3 (2026): June 2026
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v10i3.12646

Abstract

Online games have evolved into digital social spaces where player interactions often include toxic communication, potentially affecting user experience and psychological well-being, especially among younger players. This research is intended to examine and compare the performance of various machine learning algorithms in classifying toxic chat on the Roblox platform and to identify underlying linguistic patterns. The dataset consists of 7,119 Indonesian-language chat data labeled into six categories: identity_hate, insult, obscene, severe_toxic, threat, and toxic. The methodology includes data preprocessing, text representation using Bag-of-Words (BoW) and TF-IDF, and classification using Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest. To assess how well the model performs, several metrics are used, including accuracy, precision, recall, F1-score, and 3-fold cross-validation. The results show that SVM with TF-IDF achieves the best performance with 84.48% accuracy, followed closely by SVM with BoW. The findings indicate that while classical machine learning models remain effective, challenges persist in distinguishing linguistically similar categories.
Co-Authors Ahmad Rifai Allsela Meiriza, Allsela Apriansyah Putra Ari Wedhasmara Dinda Lestarini Dinna Yunika Hardiyanti Dwi Rosa Indah Ermatita - Hardini Novianti Jaidan Jauhari Megah Mulya Mgs Afriyan Firdaus Mira Afrina Muhammad Husni Syahbani Octa Dama Yanti Oktadini, Nabila Rizky Pacu Putra Putri Eka Sevtiyuni Rizka Dhini Kurnia Sarifah Putr Raflesia Sekar Sari Wiradarma Syifa Alfariani Syifa Naura Milla Celesta Yadi Utama Yudha Pratomo