Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.983
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sisfotek Global Jurnal Saintekom (Sains dan Teknologi Komputasi) KIAT: Kajian Ilmiah Pengabdian Masyarakat
Leny Tritanto Ningrum
Universitas Binaniaga Indonesia
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering

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

Found 5 Documents
Search

 1 
Analysis Sentiment of Twitter User on Indonesia's 2024 Presidential Election Using K-Means Algorithm Leny Tritanto Ningrum; Dwi Rahmiyati
JURNAL SISFOTEK GLOBAL Vol 13, No 2 (2023): JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Bina Sarana Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38101/sisfotek.v13i2.9609

Abstract

The General Election is a five-year agenda of the Indonesian people in order to fulfill the political rights of every citizen for the election of the president and the legislature. In every election, especially during the campaign period, differences of opinion often occur between certain groups or factions, this often creates an atmosphere of political uproar in various parts of Indonesia. The purpose of this study is to see the level of sentiment of social media users towards the implementation of elections in Indonesia so as to minimize political upheaval that occurs in society during the elections to be held in 2024. The data that will be used in this research is data on Twitter users who have large volumes and are taken from all regions of Indonesia. To suit the data model used, this study will use the data mining method with the K-Means algorithm. The results of this study show the percentage level of public sentiment of Twitter users towards the 2024 election and presidential election. Public sentiment is positive, neutral and negative. Based on these results, it can provide input to the government so that it can make appropriate policies ahead of elections and presidential elections so as to create a peaceful atmosphere.
Pemetaan Persebaran Status Gizi Balita untuk Penentuan Pemberian Penyuluhan dengan Pendekatan K-Means Clustering Yunisa Ahgnia Zahrah; Leny Tritanto Ningrum
Jurnal SAINTEKOM (Sains dan Teknologi Komputasi) Vol 2 No 2 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LP3M) – Universitas Binaniaga Indonesia (UNBIN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/jskom.v2i2.100

Abstract

Pemetaan persebaran status gizi balita merupakan kegiatan pengelompokan wilayah posyandu berdasarkan kondisi gizi kurang maupun gizi lebih yang masih cukup tinggi. Permasalahan yang dihadapi tidak hanya tingginya kasus gizi kurang akibat asupan gizi yang tidak mencukupi, tetapi juga meningkatnya kasus gizi lebih yang dipicu pola konsumsi tidak seimbang. Namun, hingga saat ini data yang tersedia belum dimanfaatkan secara optimal untuk menghasilkan informasi pemetaan yang akurat. Hal ini menyebabkan pihak puskesmas kesulitan menentukan sasaran penyuluhan gizi yang sesuai dengan kebutuhan di lapangan. Selain itu, keterbatasan analisis manual membuat identifikasi wilayah posyandu dengan kasus gizi kurang atau gizi lebih menjadi kurang efektif. Persebaran status gizi balita yang belum akurat dapat menyebabkan belum tercapainya target penyuluhan gizi agar lebih tepat sasaran. Tujuan penelitian ini adalah untuk pemetaan persebaran status gizi balita untuk penentuan penyuluhan dengan pendekatan K-Means Clustering. Penelitian ini menghasilkan prototype sistem yang dapat melakukan pemetaan status gizi balita menggunakan Algoritma K-Means Clustering dengan menganalisis data awal, mentransformasi dan menormalisasi data, serta melakukan perhitungan pengelompokan. Variabel yang digunakan meliputi usia, berat badan, tinggi badan, z score bb/u, z score tb/u, dan z score bb/tb. Hasil pengelompokan menginformasikan wilayah posyandu pada setiap kelompok berdasarkan status gizi balita. Hal ini dilakukan untuk memetakan penyuluhan gizi melalui sistem pendukung keputusan sebagai acuan Puskesmas Tanah Sareal Kota Bogor dalam menentukan sasaran penyuluhan yang efektif. Penerapan Algoritma K-Means Clustering menghasilkan Cluster 1 sebanyak 276 dan Cluster 2 sebanyak 220 dengan kategori Gizi Kurang dan Gizi Lebih. Uji kelayakan oleh ahli sistem memperoleh hasil 100% “Sangat Layak”, sedangkan uji pengguna menggunakan kuesioner PSSUQ memperoleh rata-rata 90,4% “Sangat Layak”. Uji validitas cluster menggunakan Silhouette Coefficient sebesar 0,40.
Pelatihan Berbasis Kompetensi Menggunakan Aplikasi Media Sosial dan Aplikasi Daring Rajib Ghaniy; Irmayansyah; Hudori; Dwi Rahmiyati; Leny Tritanto Ningrum; Abdul Hannan; Muhamad Alifa Sulaeman Alifa Sulaeman
KIAT: Kajian Ilmiah Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 1 (2025): January
Publisher : LP3M Universitas Binaniaga Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/kiat.v1i1.10

Abstract

This socialization and training activity aims to enhance participants' understanding of the importance of the Electronic Information and Transactions Law (ITE Law), maintaining digital privacy, and the effective and safe use of social media. Participants were provided with knowledge about digital ethics and the legal consequences related to the use of information technology, especially on social media. Additionally, participants were trained to utilize Instagram Insights to analyze content performance and optimize social media use for marketing and branding purposes. The training also covered effective social media planning and the creation of an account and use of the LinkTree application to facilitate the management of various links in one platform. The results of this activity showed an increased understanding of the importance of digital security and skills in managing social media accounts wisely. Furthermore, participants are better prepared to face digital challenges professionally. As a follow-up, ongoing training, periodic evaluation, and the formation of a digital community are needed so that participants can continue to develop their skills in the digital world
Sosialisasi Pemanfaatan Kecerdasan Buatan dalam Peningkatan Efektivitas Proses Belajar Mengajar di SMK Telekomedika Bogor Rajib Ghaniy; Irmayansyah; Hudori; Dwi Rahmiyati; Leny Tritanto Ningrum
KIAT: Kajian Ilmiah Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 2 (2025): July
Publisher : LP3M Universitas Binaniaga Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/kiat.v1i2.22

Abstract

Di era Revolusi Industri 4.0 dan Society 5.0, kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) memegang peran penting dalam mendukung inovasi teknologi global, termasuk di bidang pendidikan. AI terbukti dapat meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan personalisasi pembelajaran melalui berbagai aplikasi seperti sistem pembelajaran adaptif, chatbot edukasi, evaluasi otomatis, hingga konten belajar yang dipersonalisasi. Namun, pengamatan di SMK Telekomedika menunjukkan bahwa pemahaman siswa mengenai AI masih terbatas dan sering dianggap sebagai teknologi eksklusif industri. Selain itu, sekolah menghadapi kendala infrastruktur pendukung, keterbatasan kompetensi guru, serta akses terbatas pada sumber daya dan pelatihan teknologi mutakhir. Kondisi ini menjadi tantangan dalam mengenalkan serta mengintegrasikan teknologi AI ke dalam proses belajar mengajar. Oleh karena itu, diperlukan upaya edukasi dan pendampingan untuk meningkatkan literasi teknologi siswa, membekali guru dengan kompetensi AI, serta memperkuat infrastruktur pendukung. Kegiatan pengabdian masyarakat ini diharapkan mampu membuka wawasan siswa SMK Telekomedika tentang pentingnya penguasaan AI, sehingga mereka lebih siap menghadapi tuntutan dunia kerja di era digital yang semakin kompetitif dan sarat teknologi cerdas.
Penerapan Teknologi Artificial Intelligence (AI) Dalam Strategi Pengembangan Karir Generasi Di Era Industri Digital Abdul Hannan; Aditya Bagus Saputra; Amelya Eka Rahayu Ningsih; Bintang Rafa Kurnia; Faisal Nurhadi; Larissa Putri Andhina; Mochamad Arry Ishaa; Vinita Ayu Adani Vinita Ayu Adani; Leny Tritanto Ningrum
KIAT: Kajian Ilmiah Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 2 (2026): July
Publisher : LP3M Universitas Binaniaga Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36350/kiat.v2i2.31

Abstract

Dengan pertumbuhan industri digital, lulusan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) harus memiliki kemampuan karir yang sesuai dengan kebutuhan dunia kerja saat ini.  Namun, siswa SMK Pembangunan Bogor masih kesulitan memahami jalur karir digital, menggunakan AI, dan membuat portofolio profesional sebagai modal memasuki industri.  Untuk mengatasi masalah ini, program Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini menggunakan metode sosialisasi, pelatihan, workshop, dan pendampingan intensif. Selain itu, Qoder AI digunakan sebagai platform utama untuk melakukan penilaian karir, membuat portofolio digital, dan membuat roadmap karir. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman siswa tentang karir digital sebesar 90%, peningkatan dalam kemampuan menggunakan Qoder AI untuk menganalisis minat-bakat dan perencanaan karir; dan peningkatan dalam kemampuan mereka untuk membuat portofolio digital berbasis web. Sebagian besar peserta berhasil membuat website portofolio sebagai media profesional untuk mempersiapkan diri memasuki industri digital. Selain itu, evaluasi akhir menunjukkan bahwa siswa lebih termotivasi untuk bekerja di industri digital dan bahwa komunitas belajar tentang teknologi AI telah muncul sebagai bagian dari keberlanjutan program. Jadi, kegiatan PKM ini membantu generasi muda mempersiapkan karir di era industri digital yang semakin kompetitif.
Co-Authors Abdul Hannan Aditya Bagus Saputra Amelya Eka Rahayu Ningsih Bintang Rafa Kurnia Dwi Rahmiyati Faisal Nurhadi Hudori Irmayansyah Larissa Putri Andhina Mochamad Arry Ishaa Muhamad Alifa Sulaeman Alifa Sulaeman Rajib Ghaniy Vinita Ayu Adani Vinita Ayu Adani Yunisa Ahgnia Zahrah