Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

PERANCANGAN PENCATATAN DAN PELAPORAN TERPADU PUSKESMAS BERBASIS E-REPORT UNTUK MENINGKATKAN KESEHATAN MASYARAKAT Nasrul Nazir; Gusnita Darmawati
Jurnal Sains dan Teknologi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknologi Industri Vol 18, No 2 (2018): JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Publisher : Sekolah Tinggi Teknologi Industri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (540.156 KB) | DOI: 10.36275/stsp.v18i2.109

Abstract

Mutu pelayanan kesehatan yang diberikan kepada masyarakat dapat ditingkatkan dengan baik apabila didukung oleh sistem pelaporan yang baik yaitu informasi harus lengkap dan data tersebut harus diterima tepat waktu.Sistem pencatatan dan pelaporan terpadu puskesmas (SP2TP) ke dinas kesehatan kota Bukittinggi masih dilakukan dengan menyerahkan file berupa hardcopy kepada dinas kesehatan kota sehingga dinas kesehatan kota harus merekapitulasi lagi pelaporan yang akan memerlukan waktu lama dan kemungkinan akan terjadi duplicate data.Tujuan dari penelitian ini adalah terciptanya e-report yang menggambarkan informasi yang akurat, representatif dan reliable yang dapat dijadikan pedoman dalam penyusunan perencanaan kesehatan masyarakat. Dalam penelitian ini menggunakan metode waterfall yang mana membantu dalam perancangan sistem mulai dari desain, pengujian sampai implementasi sedangkan untuk memodelkan rancangan sistem menggunakan UML (Unified Modeling Language). Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi pelaporan data SP2TP lewat media website atau secara online yang dapat digunakan oleh pegawai setiap puskesmas dalam lingkungan dinas kesehatan kota bukittinggi
PERANCANGAN APLIKASI ABSENSI SHOLAT DZUHUR SISWA MENGGUNAKAN KODULAR DI SMP NEGERI 2 PAYAKUMBUH Muhammad Ghadafi; Gusnita Darmawati; Yulifda Elin Yuspita; Firdaus Annas
EDU RESEARCH Vol 5 No 3 (2024): EDU RESEARCH
Publisher : IICLS (Indonesian Institute for Corporate Learning and Studies)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47827/jer.v5i3.399

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi dari suatu permasalahan SMP Negeri 2 Payakumbuh yaitu kegiatan absensi sholat dzuhur yang masih menggunakan absensi manual menimbulkan banyak kendala, antara lain banyaknya data absensi yang tidak valid dan tingginya risiko kehilangan atau rusaknya kertas absensi karena masih disimpan secara manual. Karena jumlah siswa kelas 7 hingga 9 di SMP Negeri 2 Payakumbuh berjumlah lebih dari 800 orang, maka pengolahan data kehadiran sholat dzuhur siswa di sekolah tersebut, mulai dari pendataan kehadiran harian hingga rekapitulasi kehadiran, memerlukan waktu yang lama, dan tingkat kesalahan yang masih cukup tinggi. Hal ini dapat berdampak pada kebenaran data absensi tersebut. Penulis merancang aplikasi absensi sholat dzuhur menggunakan Kodular di SMP Negeri 2 Payakumbuh dengan metode Research and Development (RnD) dengan pendekatan ADDIE (Analyze, Design, Develop, Implementation, Evaluate). Dalam penelitian ini digunakan tiga jenis pengujian produk, uji efektivitas menggunakan rumus statistik Richard R. Hake (G-Score), uji praktikalitas menggunakan moment kappa, dan uji validitas menggunakan rumus statistik Aiken's V. Uji validitas, praktikalitas, dan efektivitas digunakan dalam pengujian produk. Hasil uji praktikalitas dengan sepuluh orang guru SMP Negeri 2 Payakumbuh diperoleh nilai 0,79 dikategorikan memiliki tingkat kepraktisan sangat tinggi, dan hasil uji efektivitas dengan dua orang guru informatika diperoleh nilai 0,91 yaitu dikategorikan memiliki tingkat efektivitas yang tinggi. Uji validitas produk dengan dua orang ahli di bidang pemrograman dan satu orang ahli di bidang kebahasaan memperoleh nilai rata-rata akhir sebesar 0,94 yang dikategorikan valid. Maka dari hasil tersebut, produk Aplikasi Absensi Sholat Dzuhur Siswa Menggunakan Kodular di SMP Negeri 2 Payakumbuh sudah valid, praktis, dan efektif untuk digunakan.
Implementation of Convolutional Neural Networks (CNN) in An Emotion Detection System for Measuring Learning Concentration Levels Chan, Fajri Rinaldi; Firdaus Annas; Yulifda Elin Yuspita; Gusnita Darmawati
Knowbase : International Journal of Knowledge in Database Vol. 4 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/knowbase.v4i1.8429

Abstract

Technological advancements have had a significant impact on the education sector, including the application of Convolutional Neural Networks (CNN) for facial image analysis. This research aims to implement CNN to measure students' learning concentration levels. The FER2013 dataset, which includes seven emotion classifications and comprises 28,709 images for training data, is used as the database. The data is processed through rescaling and augmentation to prepare the CNN model. The model consists of several convolutional layers, pooling layers, and fully connected layers designed to extract crucial features from facial images. Evaluation results demonstrate a very high accuracy of 94.95% on training data, indicating that the model effectively recognizes complex patterns within the data. Although there is a higher loss value of 157% and a decreased accuracy of 62.75% on validation data, this suggests that the model possesses a strong foundational capability and can still be improved through further adjustments. With high accuracy in training and promising validation results, the model shows substantial potential for real-world application, where it can assist teachers in understanding students' emotional responses in real-time. The implementation of CNN aids educators in comprehending students' emotional responses and adapting their teaching methods more effectively, thereby creating a more conducive learning environment and enhancing students' academic and social development. These findings also open opportunities for further research to improve the performance and generalization of the model on unseen data, making this technology an increasingly reliable tool in education
PERANCANGAN SISTEM PAKAR DETEKSI DINI PENYALAHGUNAAN NARKOBA PADA SISWA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DI SMK NEGERI 1 KOTA JAMBI M. Panji Al-Qodri; Liza Efriyanti; Supratman Zakir; Gusnita Darmawati
EDU RESEARCH Vol 6 No 1 (2025): EDU RESEARCH
Publisher : IICLS (Indonesian Institute for Corporate Learning and Studies)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47827/jer.v6i1.579

Abstract

Zat yang dikenal sebagai narkoba memiliki kemampuan untuk masuk ke dalam tubuh seseorang dan menghasilkan berbagai efek, termasuk desensitisasi, hilangnya rasa sakit, kegembiraan, eksitasi, dan halusinasi. Timbulnya efek halusinogen inilah yang membuat sebagian orang ingin menggunakan narkoba bahkan ketika mereka tidak memiliki masalah apa pun, terutama remaja. Penyalahgunaan narkoba merupakan akibat dari hal ini. Untuk menguji validitas hipotesis yang dikenal dengan forward chaining, penulis tertarik untuk mengembangkan sistem pakar yang menggunakan penalaran yang dimulai dengan fakta. Desain sistem pakar ini dijelaskan lebih lanjut oleh rule base, yaitu aturan yang dibagi menjadi dua bagian: kondisi dan kesimpulan; knowledge base, yang berfungsi sebagai komponen utama program; dan inference engine, yang menggunakan penalaran untuk berpikir guna menghasilkan bukti hipotesis. Selain itu, sistem pakar ini akan menawarkan jawaban dalam bentuk teknik penanganan dan perawatan yang memperhitungkan data yang telah dimasukkan pengguna.
Pengaruh Video Tutorial PJOK Terhadap Hasil Belajar Pjok di SMPN 1 Payakumbuh Fahrul Hadi; Gusnita Darmawati; Firdaus Annas; Yulifda Elin Yuspita
At-Tadris: Journal of Islamic Education Vol. 4 No. 2 (2025): At-Tadris: Journal of Islamic Education
Publisher : Ikatan Dai Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56672/31mhd183

Abstract

This research was conducted in the odd semester of 2023/2024, where the author collected student data and grades. The data were then processed and analyzed to determine the impact of video tutorials on student learning outcomes in Physical Education (PJOK). The required data collection took place in July 2023, and the study was conducted in both the experimental and control classes to assess the impact on learning outcomes. The average cognitive learning outcomes obtained through the post-test between the control and experimental classes can be used to determine the extent of the differences in learning outcomes in PJOK between students taught through video tutorials and those not taught through video tutorials.