Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INFORMATIKA APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Asha Riska Amalia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Workshop Penggunaan Ai pada Sektor Pendidikan di SMK Negeri 8 Kabupaten Tangerang Setiyadi, Yusnar; Fakhrur Reza Nursalam; Asha Riska Amalia; Anggelia Wijayanti; Abdurrobi Elman Sudri; Muhammad Imam Fachrizal; Danindra Irvanto; Bahrudin; Taufiq Raihansyah; Suryaningrat
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 1 No 3 (2023): APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Dalam era digital yang semakin maju, kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) telah menjadi salah satu topik yang menarik perhatian di kalangan murid sekolah menengah atas. Namun, masalah yang timbul adalah minimnya pemahaman yang mendalam tentang AI dan dampaknya terhadap kehidupan sehari-hari. Banyak murid sekolah menengah atas yang belum familiar dengan konsep AI dan cara kerjanya. Mereka mungkin hanya mengenal AI melalui aspek yang terlihat di media sosial atau film, tanpa pemahaman yang mendalam tentang bagaimana AI dapat mempengaruhi dunia nyata. Masalah yang terjadi di murid sekolah menengah kejuruan negeri 8 terkait Artificial Intelligence (AI) adalah minimnya pemahaman mereka tentang konsep dan penerapan AI dalam dunia industri. Banyak murid yang belum memiliki pengetahuan yang memadai tentang bagaimana AI dapat digunakan dalam berbagai sektor industri, seperti manufaktur, otomasi, dan pengolahan data. Keterbatasan pemahaman ini dapat menghambat kemampuan mereka untuk bersaing di dunia kerja yang semakin terkoneksi dengan teknologi AI. Untuk mengatasi hal itu, kami mahasiswa Universitas Pamulang berinisiatif untuk Memperkenalkan penggunaan Teknologi Artificial Intelligence kepada Siswa-siswi SMK Negeri 8 Kabupaten Tangerang, dari Sejarah terciptanya AI yang sudah lama terlihat hingga penerapan di dunia industry yang saat ini sudah kita rasakan, adapun dampak-dampak dari penggunaan teknologi ini juga akan kami berikan guna menghindari ketergantungan berlebih pada teknologi super canggih ini. Ini dapat membantu mereka menjadi lebih terampil dalam penggunaan teknologi informasi di era yang serba digital seperti sekarang ini. Melalui Workshop terkait AI yang kami adakan ini bertujuan untuk mendekatkan pengaruh positif dan menjauhkan pengaruh negatif yang sudah terjadi dimana-mana, terlebih lagi sekolah SMK Negeri 8 Kabupaten Tangerang ini berada di pelosok desa, sehingga sangat minim untuk mereka menjangkau berita terkait AI yang sedang booming ini.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PROGRAM CEGAH STUNTING (STUDI KASUS: PUSKESMAS BOJONGSARI DEPOK) Asha Riska Amalia; Meidy Fajar Wahyu
Informatika: Jurnal Teknik Informatika dan Multimedia Vol. 5 No. 2 (2025): Oktober : JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN MULTIMEDIA
Publisher : LPPM Politeknik Pratama Kendal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/informatika.v5i2.1378

Abstract

Stunting in toddlers remains a major public health challenge in Indonesia as it has long-term impacts on children’s growth and quality of life. Manual detection through community health posts often requires considerable time, is prone to errors, and lacks practical tools that can be independently used by the community. This study aims to develop an application based on the Naïve Bayes algorithm to support early detection of stunting risk among toddlers in the Bojongsari Community Health Center, Depok. The research employed a quantitative descriptive approach using the CRISP-DM method, involving data collection of children aged 0–59 months through observation, interviews, and documentation, followed by data cleaning, modeling with Naïve Bayes, and evaluation based on accuracy. The results indicate that the application successfully classifies toddlers’ nutritional status into normal or stunting categories with good accuracy, while providing a simple and user-friendly interface for independent use. The findings conclude that the implementation of the Naïve Bayes algorithm is effective in accelerating stunting risk detection and enhancing community participation in prevention efforts, which ultimately contributes to more efficient health services and reduced stunting prevalence.   
Co-Authors Abdurrobi Elman Sudri Anggelia Wijayanti Bahrudin Danindra Irvanto Fakhrur Reza Nursalam Meidy Fajar Wahyu Muhammad Imam Fachrizal Setiyadi, Yusnar Suryaningrat Taufiq Raihansyah