Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.116
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology West Science Social and Humanities Studies Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara
Sitti Rahmah
Universitas Widya Gama Mahakam Samarinda
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Evolution of the Use of Artificial Intelligence in Mobile Applications to Improve the Efficiency of Public Service Loso Judijanto; Arief Yanto Rukmana; Aldi Bastiatul Fawait; Sitti Rahmah; Sugiarto Sugiarto
West Science Social and Humanities Studies Vol. 2 No. 11 (2024): West Science Social and Humanities Studies
Publisher : Westscience Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/wsshs.v2i11.1457

Abstract

The integration of artificial intelligence (AI) into mobile applications has transformed public service delivery by enhancing efficiency, accessibility, and responsiveness. This study employs a bibliometric approach to analyze the evolution of AI applications in public service, focusing on research trends, key contributors, and thematic developments from 2000 to 2024. The findings reveal a rapid increase in research output since 2018, driven by advancements in enabling technologies such as IoT, 5G, and machine learning, as well as global challenges like the COVID-19 pandemic. Key application areas identified include healthcare, smart cities, and governance, with AI-powered mobile apps demonstrating significant potential in addressing societal needs. However, challenges related to data privacy, algorithmic bias, and technical infrastructure persist. This study underscores the importance of ethical frameworks, interdisciplinary collaboration, and localized solutions to maximize the impact of AI in public service delivery. The findings offer valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers seeking to leverage AI for smarter and more equitable public services.
EDUKASI PENTINGNYA DATA SCIENCE DI DUNIA PENDIDIKAN UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PENDIDIKAN Yudhi Fajar Saputra; Muh Jamil; Sitti Rahmah; Aldi Bastiatul Fawait; Milkhatun Milkhatun
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnalpkm.org
Publisher : Open Edutech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63183/591627

Abstract

Salah satu domain dari Artificial Itellegence adalah data science, dimana dapat meramalkan, memprediksi, dan merekomendasikan melalui data yang sudah diolah. Data science memiliki peran yang signifikan dalam dunia pendidikan, beberapa peran utama data science dalam konteks pendidikan adalah analisis kinerja siswa, pengelolaan kurikulum (pengembangan kurikulum dan optimasi materi pembelajaran atau bahan ajar), prediksi dropout dan intervensi dini, pengelolaan sumber daya sekolah (perencanaan keuangan dan manajemen tenaga pendidik), evaluasi kinerja sekolah, dan pengembangan teknologi pendidikan. Penerapan data science dalam pendidikan dapat membantu meningkatkan efektivitas pembelajaran, mengoptimalkan pengelolaan sumber daya, dan memberikan solusi yang lebih adaptif sesuai dengan kebutuhan individu, namun sayangnya data science belum banyak dikenal pada kalangan masyarakat luas khususnya di dunia pendidikan, maka dari itu Para pelajar dan akademisi perlu diperkenalkan dengan data science. Sebagai usaha untuk melaksanakan pengabdian kepada masyarakat, maka dilaksanakan edukasi mengenai data science yang dilaksanakan oleh dosen Universitas Widya Gama Mahakam Samarinda sebagai nara sumber. Materi yang disampaikan terdiri dari alasan mengapa diperlukannya data science, pengenalan dasar data science, persyaratan menjadi data scientist, data mining dan big data yang merupakan bagian penting dari data science dan contoh pengolahan data science. Tahapan pelaksanaan kegiatan terdiri dari persiapan, sosialisasi, pelaksanaan, dan evaluasi
PENGENALAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE KEPADA SISWA DI SMA NEGERI 9 SAMARINDA Aldi Bastiatul Fawait; Sitti Rahmah; Sugiarto Sugiarto; La Jupriadi Fakhri; Muh Jamil; Yudhi Fajar Saputra; Merlina Lidiana Arifin; Nadia Keril Saputri
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 5 No. 6 (2024): Vol. 5 No. 6 Tahun 2024
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v5i6.38605

Abstract

Kegiatan pengabdian pada masyarakat yang melibatkan sosialisasi mengenai Pengenalan Artificial Intelligence (AI) kepada siswa di lingkungan Sekolah Menengah Atas ini bertujuan untuk memberikan informasi kepada siswa-siswi SMA Negeri 9 Samarinda mengenai perkembangan teknologi terkait AI. Dalam proses sosialisasi ini, tujuannya adalah memberikan pemahaman mengenai kecerdasan buatan yang dirancang khusus untuk menangani permasalahan kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti proses pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola. Manfaat dari kegiatan pengabdian pada masyarakat ini adalah agar siswa-siswi dapat lebih memahami kemajuan teknologi kecerdasan buatan di Indonesia dan memanfaatkan Sumber Daya Manusia (SDM) lokal yang berkualitas, seiring dengan pemahaman bahwa SDM dalam negeri tidak kalah dengan SDM luar negeri. Selain itu, diharapkan bahwa keberadaan Artificial Intelligence dapat berkontribusi dalam pengembangan SDM di negara Indonesia. Hasil Pengabdian Pengenalan Artificial Intelligence Kepada Siswa di Lingkungan Sekolah Menengah Atas pada SMA 9 Negeri Samarinda dilakukan selama satu hari yang dihadiri oleh 34 peserta, 2 orang dosen, dan dibantu oleh mahasiswa program studi Ilmu Komputer Universitas Widyagama Samarinda hasil angket dari peyelenggaraan pengabdian ini didapatkan 7 pertanyaan yang hasilnya diatas 80% peserta yang artinya peserta setuju telah mendapat pengetahuan Pengenalan Artificial Intelligence dengan baik atau penyelenggaraan ini sudah dilaksanakan dengan sangat baik sekali.
ANALISIS KOMPARATIF KLASIFIKASI MACHINE LEARNING UNTUK MEMPREDIKSI STUNTING PADA ANAK USIA DI BAWAH LIMA TAHUN Yudhi Fajar Saputra; Mahmoud Ahmad Al-Khasawneh; Milkhatun Milkhatun; Ni Wayan Wiwin Asthiningsih; Sitti Rahmah
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 6, No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v6i1.6852

Abstract

Stunting merupakan salah satu permasalahan kesehatan masyarakat yang bisa berdampak jangka panjang terhadap kualitas sumber daya manusia di Indonesia. Deteksi dini terhadap status stunting anak usia di bawah lima tahun menjadi langkah dalam mencegah gangguan pertumbuhan kronis akibat stunting, sehingga penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi status stunting dengan memanfaatkan pendekatan data mining menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest. Data yang digunakan diperoleh dari hasil survei terhadap ibu yang memiliki anak dibawah umur lima tahun dengan sejumlah 193 responden, data tersebut mencakup variabel antropometri dan sosial ekonomi, seperti tinggi badan, berat badan, usia anak, pendidikan orang tua, pendapatan keluarga, dan urutan kelahiran. data tersebut diproses melalui tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) meliputi seleksi atribut, imputasi, encoding, dan klasifikasi melalui proses permodelan data mining, selanjutnya evaluasi dilakukan dengan metrik klasifikasi Classification Accuracy(CA) dan Area Under the Curve (AUC) dari kurva Receiver Operating Characteristic (ROC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki performa lebih baik dibandingkan Decision Tree dengan nilai CA 71% dan AUC 0.74. dibandingkan Decision Tree dengan nilai CA 67% dan AUC 0.68. Peneliti berharap bahwa Model prdiksi ini berpotensial dapat digunakan sebagai sistem deteksi dini stunting berbasis data atau sebagai rujukan untuk penelitian berikutnyaKata Kunci—Stunting, Machine Learning, Random Forest, Decision Tree, Classification Model, ROC Curve. ABSTRACTStunting is one of the public health issues that can have long-term impacts on the quality of human resources in Indonesia. Early detection of stunting status among children under five years of age is a critical step in preventing chronic growth disorders. Therefore, this study aims to develop a classification model for stunting status using a data mining approach with Decision Tree and Random Forest algorithms. The dataset was obtained from a survey of 193 mothers with children under five, encompassing anthropometric and socioeconomic variables such as height, weight, child’s age, parental education, family income, and birth order. The data were processed through the stages of Knowledge Discovery in Databases (KDD), including attribute selection, imputation, encoding, and classification modeling. The model performance was evaluated using classification metrics: Classification Accuracy (CA) and the Area Under the Curve (AUC) from the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. The results show that the Random Forest model outperformed the Decision Tree, achieving a CA of 71% and an AUC of 0.74, compared to the Decision Tree with a CA of 67% and an AUC of 0.68. This predictive model is expected to be useful as a data-driven early detection system for stunting or serve as a reference for future research.Keywords—Stunting, Machine Learning, Random Forest, Decision Tree, Classification Model, ROC Curve.
Peningkatan Wawasan Statistika pada Siswa SMK Muhammadiyah Loa Janan Sitti Rahmah; Muh. Jamil; Aldi Bastiatul Fawait; Yudhi Fajar Saputra; Yulindawati
JURPIKAT Vol 7 No 2 (2026)
Publisher : Politeknik Piksi Ganesha Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/jurpikat.v7i2.3097

Abstract

Rendahnya literasi statistika siswa di SMK Muhammadiyah Loa Janan menjadi dasar pelaksanaan program Pengabdian kepada Masyarakat (PKM). Permasalahan ini penting karena penguasaan statistika merupakan bagian dari kompetensi numerasi yang diperlukan oleh lulusan SMK dalam menghadapi dunia kerja serta pengambilan keputusan berbasis data. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara dengan guru, sebagian besar siswa masih mengalami kesulitan dalam memahami konsep dasar statistika, seperti pengumpulan, penyajian, dan interpretasi data. Kondisi tersebut dipengaruhi oleh rendahnya kemampuan dasar matematika yang berdampak pada menurunnya motivasi serta kepercayaan diri siswa dalam pembelajaran. Program ini bertujuan untuk meningkatkan literasi statistika siswa melalui pembelajaran interaktif berbasis modul kontekstual serta menilai efektivitasnya. Kegiatan melibatkan 40 siswa kelas XII, satu guru pendamping, empat dosen, dan dua mahasiswa. Tahapan kegiatan meliputi sosialisasi, pelatihan interaktif melalui diskusi, simulasi, latihan soal, serta evaluasi menggunakan post-test. Analisis data menggunakan uji chi-square (goodness of fit). Hasil menunjukkan adanya perbedaan distribusi nilai yang signifikan (χ² hitung = 26,02 > χ² tabel = 11,07; α = 0,05) dengan dominasi kategori rendah dan sedang.
Peningkatan Pemahaman Siswa Sekolah Menengah Kejuruan terhadap Pengolahan Citra Digital dan Computer Vision melalui Kegiatan Edukasi dan Praktik Sederhana Muh Jamil; Sitti Rahmah; Aldi Bastiatul Fawait; Yudhi Fajar Saputra
JURPIKAT Vol 7 No 2 (2026)
Publisher : Politeknik Piksi Ganesha Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/jurpikat.v7i2.3140

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi berbasis Computer Vision membuat berbagai aplikasi pengolahan citra menjadi semakin mudah untuk digunakan oleh siswa. Namun, kemudahan tersebut tidak selalu diikuti dengan pemahaman mengenai bagaimana teknologi tersebut bekerja. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman dasar mengenai pengolahan citra digital dan Computer Vision kepada siswa sekolah menengah kejuruan. Kegiatan ini dilaksanakan melalui penyampaian materi dan praktik sederhana menggunakan Google Teachable Machine, kemudian dievaluasi melalui pretest dan posttest. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar indikator mengalami peningkatan yang signifikan (p < 0,05). Di sisi lain, siswa juga menunjukkan respon yang sangat positif dengan tingkat minat dan persepsi yang berada pada kategori tinggi hingga sangat tinggi. Meskipun demikian, beberapa konsep dasar seperti pixel dan resolusi masih perlu diperdalam. Namun secara keseluruhan, kegiatan ini mampu meningkatkan pemahaman sekaligus menumbuhkan ketertarikan siswa terhadap teknologi Computer Vision.
Co-Authors Aldi Bastiatul Fawait Fawait Arief Yanto Rukmana La Jupriadi Fakhri Loso Judijanto Mahmoud Ahmad Al-Khasawneh Merlina Lidiana Arifin Milkhatun, Milkhatun Muh. Jamil Nadia Keril Saputri Ni Wayan Wiwin Asthiningsih Sugiarto Yudhi Fajar Saputra Yulindawati