Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.931
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Panrannuangku Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesian Technology and Education Journal Jurnal MEKOM: Media Komunikasi Pendidikan Kejuruan Innovation and Applied Education Journal Journal of Applied Artificial Intelligence in Education Journal of Digital Technology and Computer Science
Devi Miftahul Jannah
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Library & Information Science Social Sciences

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Pemberdayaan Masyarakat Melalui Literasi Economic AI dan Pelatihan Infografis Untuk Wirausaha Melek Digital dan Inklusif di SMAN 4 Barru Andika Isma; Rosidah; Fakhri, M. Miftach; Annajmi Rauf; Elma Nurjannah; Devi Miftahul Jannah
Panrannuangku Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 3 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengembangan Teknologi dan Rekayasa, Yayasan Ahmar Cendekia Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/panrannuangku2987

Abstract

Perlu adanya peningkatan literasi digital di kalangan guru di SMAN 4 Barru, terutama dalam pemanfaatan kecerdasan buatan (AI), desain infografis, dan kewirausahaan digital. Program ini diikuti oleh 21 guru sebagai subjek pengabdian. Penelitian ini bertujuan untuk memperkuat kemampuan guru dalam mengintegrasikan teknologi digital ke dalam proses pembelajaran, sehingga dapat menciptakan lingkungan pendidikan yang lebih inovatif dan responsif. Metode yang digunakan adalah penelitian tindakan partisipatif (Participatory Action Research) yang melibatkan pelatihan intensif terkait AI, infografis, dan kewirausahaan digital. Hasil pelatihan menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam literasi digital para guru, dengan rata-rata peningkatan skor post-test sebesar 38,52%. Kesimpulannya, program ini efektif dalam meningkatkan kapasitas guru untuk memanfaatkan teknologi digital dalam pengajaran, menciptakan pengalaman belajar yang lebih interaktif, serta mempersiapkan mereka menghadapi tantangan masa depan. Untuk keberlanjutan, direkomendasikan perpanjangan durasi pelatihan, adanya pendampingan lanjutan, dan peningkatan akses terhadap sumber daya digital di sekolah.
Digital Data Security Literacy in College Students: An Analysis of Awareness and Behavior in Facing Cyber Threats in the Digital Age Alif Alfi Takdir; Devi Miftahul Jannah
Indonesian Technology and Education Journal Vol. 3 No. 1 (2025): Februari
Publisher : Sakura Digital Nusantara

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

Abstract

Digital data security is a crucial issue in the era of modern technology, especiallyfor students who are vulnerable to cyber threats. This study aims to analyze theeffect of digital data security literacy on students' awareness and behavior inprotecting personal data. The research was conducted with a quantitative methodusing a cross-sectional design, involving 107 students as respondents. Data wereobtained through a Likert scale-based questionnaire and analyzed descriptivelyusing Microsoft Excel and Jamovi. The results showed that the user education andawareness aspect had the highest average (3.82), reflecting students' goodunderstanding of the importance of maintaining data confidentiality. However,the data access aspect had the lowest average score (3.60), indicating the need forimprovement in controls over personal data access. These findings are relevant toprevious literature, which confirms the importance of digital security educationin improving literacy and awareness of cyber threats. This research provides newinsights that can serve as a basis for developing more effective digital securityeducation programs in educational institutions. By improving digital data securityliteracy, students are expected to be better able to protect their data from threatsin the digital era.
Correlation between Educational Technology Literacy and Online Learning Anxiety of Junior High School Students Fadhel Akbar; Akis, Dwi Ihza Sari; M. Miftach Fakhri; Pramudya Asoka Syukur; Devi Miftahul Jannah
Jurnal MEKOM (Media Komunikasi Pendidikan Kejuruan) Volume 12, Issue 2, August 2025
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26858/mkpk.v12i2.9888

Abstract

Education is undergoing significant transformations as technology advances, particularly in the context of increasingly common online learning, fueled by the COVID-19 pandemic and the industrial revolution 4.0. This article investigates the relationship between educational technology literacy and junior high school students' anxiety during online learning. Respondents from SMPN 1 Kahu, a total of 66 students, completed a questionnaire assessing their technology use proficiency and anxiety levels. The results showed that students' technological literacy tended to be good (mean 3.4-4.2), with relatively low anxiety levels (mean 2.6-3.3). The correlation between technological literacy and anxiety varied; some students felt a positive influence, while others believed that technological literacy could reduce anxiety. The research method used a quantitative approach with survey method and random sampling technique. The findings provide insights into students' readiness for online learning and its implications for anxiety. This study strengthens the results of previous research, confirming that technological literacy can influence students' perception of anxiety during online learning.
Analisis Penerapan Gamifikasi Dalam Model Pembelajaran E-Learning Terhadap Psikologi Mahasiswa Engineering Major Putri Fariza; Elma Nurjannah; Devi Miftahul Jannah
Innovation and Applied Education Journal Volume 2, Issue 1, Februari 2025
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/iaej.v2i1.255

Abstract

Gamifikasi dalam E-learning menjadi strategi inovatif untuk meningkatkan motivasi dan keterlibatan mahasiswa dalam pembelajaran daring, khususnya di lingkungan pendidikan teknik. Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi mahasiswa terhadap dampak gamifikasi terhadap aspek psikologis, termasuk motivasi belajar, kenyamanan kognitif, dan partisipasi aktif. Metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan melibatkan 72 mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar. Data dikumpulkan melalui kuesioner 15 item berbasis skala Likert. Hasil menunjukkan bahwa lebih dari 60% responden berada pada kategori “Setuju” dan “Sangat Setuju”, dengan skor tertinggi pada aspek keterlibatan dan perilaku belajar. Mahasiswa merasa terbantu dalam memahami materi, termotivasi menyelesaikan tugas, serta lebih aktif dalam diskusi kelompok. Penelitian ini berkontribusi dalam memperkuat bukti empiris bahwa gamifikasi efektif meningkatkan aspek psikologis dalam pembelajaran teknik berbasis digital. Rekomendasi diarahkan kepada pendidik dan pengelola pendidikan tinggi untuk mengintegrasikan elemen gamifikasi dalam desain E-learning secara sistematis dan berkelanjutan, serta mengembangkan model blended learning yang adaptif dan partisipatif.
Analisis Penerapan Model Utaut Dalam Aktivitas Pengguna Sistem Informasi Akademik Di Universitas Negeri Makassar Andi Dio Nurul Awalia; Desy Maryani; Devi Miftahul Jannah
Innovation and Applied Education Journal Volume 2, Issue 1, Februari 2025
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/iaej.v2i1.254

Abstract

Penelitian ini menginvestigasi penerapan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dalam aktivitas pengguna Sistem Informasi Akademik (Syam-Ok) di lingkungan Universitas Negeri Makassar. Artikel ini membahas konsep Sistem Informasi Akademik, kepentingan penerapan model UTAUT, dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan dan penggunaan Syam-Ok oleh mahasiswa dan staf. Model UTAUT mengintegrasikan fitur-fitur utama dari delapan teori penerimaan teknologi, mencakup faktor-faktor seperti harapan kinerja, harapan upaya, pengaruh sosial, dan kondisi yang memfasilitasi. Penelitian ini menggunakan desain penelitian kuantitatif dengan pendekatan cross-sectional, mengumpulkan data melalui kuesioner elektronik yang diisi oleh mahasiswa Jurusan Teknik Informatika dan Komputer. Analisis deskriptif digunakan untuk mengolah data dan mengidentifikasi pola umum dari respons responden terhadap pertanyaan dalam kuesioner. Temuan utama menunjukkan bahwa aspek harapan kinerja, harapan upaya, dukungan sosial, kondisi yang memfasilitasi, efikasi diri komputer, sikap terhadap teknologi, niat berperilaku, dan penggunaan sebenarnya memiliki kontribusi positif terhadap penerimaan dan penggunaan Syam-Ok. Hasil ini memberikan wawasan berharga bagi Universitas Negeri Makassar untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi penggunaan Sistem Informasi Akademik, serta rekomendasi untuk optimalisasi teknologi di lingkungan akademik. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman faktor-faktor yang memengaruhi adopsi teknologi dalam konteks pendidikan tinggi.
Analisis Model Penerimaan Teknologi Berbasis TAM-ChatGPT Pada Mahasiswa Teknik Informatika Dan Komputer Muh Arjunandar; Muh Nurfiqri Ramadhan; Islamiah Putri; Devi Miftahul Jannah
Innovation and Applied Education Journal Volume 2, Issue 3, Oktober 2025
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/iaej.v2i3.254

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan memvalidasi instrumen survei berbasis Penerimaan Teknologi Model (TAM) untuk mengevaluasi penggunaan ChatGPT di kalangan mahasiswa teknik informatika. Instrumen survei terdiri dari dua bagian: survei untuk mahasiswa yang hanya mendengar tentang ChatGPT dan survei dengan 30 item untuk mahasiswa yang telah menggunakannya. Survei disebarkan secara elektronik dengan pendekatan pengambilan sampel mudah. Analisis Faktor Eksplorasi (EFA) digunakan untuk menilai validitas konstruk instrumen survei. Sampel terdiri dari 30 responden dengan median usia 19 tahun, mayoritas mahasiswa teknik informatika (90%), dan seluruh responden (100%) pernah mendengar tentang ChatGPT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa instrumen survei memiliki reliabilitas, validitas, dan kegunaan yang baik untuk menilai sikap terhadap ChatGPT di kalangan mahasiswa. Temuan ini menyoroti pentingnya mempertimbangkan persepsi risiko, kegunaan, kemudahan penggunaan, sikap terhadap teknologi, dan faktor perilaku saat mengadopsi ChatGPT dalam pendidikan. Rekomendasi ini dapat membantu pengembang AI, akademisi, dan pembuat kebijakan dalam merancang strategi yang mendukung penggunaan ChatGPT yang optimal dan etis. Penelitian di masa depan disarankan untuk memberikan panduan lebih lanjut terkait penerapan ChatGPT yang efektif dalam pendidikan teknik informatika.
Analisis Model Penerimaan Teknologi berbasis EXT TAM untuk mengetahui penerimaan mahasiswa terhadap penggunaan media e learning Aprilianti Nirmala S; Pramudya Asoka Syukur; Devi Miftahul Jannah
Innovation and Applied Education Journal Volume 2, Issue 3, Oktober 2025
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/iaej.v2i3.251

Abstract

Universitas Negeri Makassar (UNM) telah mengadopsi sistem pembelajaran daring melalui platform Learning Management System (LMS) SYAM OK sebagai upaya untuk meningkatkan kualitas pembelajaran di era digital. Namun, sejauh ini, belum terdapat evaluasi menyeluruh terkait penerimaan mahasiswa terhadap penggunaan sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan mahasiswa terhadap e learning menggunakan Extended Technology Acceptance Model (EXT TAM) dengan mempertimbangkan faktor eksternal seperti pengalaman teknologi, kecemasan terhadap teknologi, kenyamanan, dan faktor sosial. Pendekatan kuantitatif digunakan dalam penelitian ini, dengan pengumpulan data melalui survei daring yang disebarkan kepada mahasiswa UNM. Instrumen penelitian menggunakan skala Likert 1 5, dengan penyusunan item berdasarkan literatur terdahulu yang relevan. Hasil penelitian dari 44 responden menunjukkan bahwa persepsi terhadap kemudahan penggunaan dan kegunaan e learning dipengaruhi secara signifikan oleh faktor eksternal tersebut. Temuan ini memperkuat pentingnya strategi implementasi yang mempertimbangkan karakteristik pengguna untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran daring. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pengembangan sistem e learning yang lebih responsif terhadap kebutuhan mahasiswa, serta sebagai referensi dalam pengambilan keputusan oleh institusi pendidikan tinggi dalam merancang sistem pembelajaran digital yang inklusif dan efisien.
Redefining Social Responsibility Through AI Literacy: The Roles of Digital Literacy and Ethical Awareness in Digital Citizenship Misbahuljannah; Riqqah Dhian Shefira; Devi Miftahul Jannah; Muh. Yusril Anam; Rosidah
Journal of Applied Artificial Intelligence in Education Vol 1, No 2 (2026): January 2026
Publisher : Academic Bright Collaboration

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.66053/jaaie.v1i2.7

Abstract

The rapid integration of artificial intelligence (AI) into digital learning environments requires higher education students to develop not only technical competence, but also critical, ethical, and socially responsible capacities as digital citizens. This study aims to examine how AI literacy, digital literacy, and ethical awareness influence students’ social responsibility as a key foundation for responsible digital citizenship. A quantitative cross-sectional survey was conducted with 100 undergraduate students in Informatics and Computer Engineering Education, and the hypothesized relationships were tested using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The results show that digital literacy has a positive and significant effect on social responsibility (β = 0.397, p = 0.001) and ethical awareness emerges as the strongest positive predictor (β = 0.615, p < 0.001), while AI literacy exhibits a negative but significant effect (β = −0.151, p = 0.022), suggesting that higher AI literacy may foster more critical or cautious orientations that could reduce socially responsible engagement when not accompanied by strong ethical grounding and citizenship-oriented competencies. The findings imply that higher education curricula should integrate digital literacy, AI literacy, and ethics education in a balanced manner moving beyond purely technical training so that AI literacy translates into constructive social responsibility and strengthened digital citizenship; future studies should extend the sample and adopt longitudinal designs to capture behavioral changes over time.
KNN Vs Naive Bayes: An Innovative Comparison in Predictive AI Learning With Association Data Support Devi Miftahul Jannah; Aprilianti Nirmala S
Journal of Digital Technology and Computer Science Vol. 3 No. 1 (2025): November 2025
Publisher : Academic Bright Collaboration

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

Abstract

This study analyzes how Naive Bayes and K-Nearest Neighbor (KNN) predict learning outcomes based on artificial intelligence (AI). The main focus of this study is the difficulty of algorithms in handling complex learning data and the contribution of Association Rule Mining (ARM) attribute features in improving prediction accuracy. The methods applied include two classification algorithms (KNN and Naive Bayes) in an exploratory-comparative quantitative research design, as well as the application of ARM to uncover hidden patterns among variables using the apriori algorithm. Data for 368 students with prior experience in artificial intelligence technology was collected through an online survey. Although KNN outperforms in recall, the study results show that Naive Bayes has higher precision. By detecting hidden correlation patterns that cannot be identified by conventional classification methods, ARM improves classification results. The discussion emphasizes that the selection of the best algorithm depends on the application's objectives, namely whether the priority is on classification accuracy or the range of relevant results. Based on these findings, a hybrid technique combining KNN, Naive Bayes, and ARM is highly recommended for creating a more efficient and accurate prediction system to support AI-based education.
Co-Authors Akis, Dwi Ihza Sari Alif Alfi Takdir Andi Dio Nurul Awalia Andika Isma Annajmi Rauf Aprilianti Nirmala S Chairati Chairati Desy Maryani Elma Nurjannah Fadhel Akbar Fadhil Dhanendra Faiz Iqbal, Andi Muhammad Faldi Firmansyah Islamiah Putri M. Miftach Fakhri Misbahuljannah Muh Arjunandar Muh Nurfiqri Ramadhan Muh. Yusril Anam Muhammad Atthariq Nur Aisyah Nur Awalia Nurhidayat Nurul Hasmi Pramudya Asoka Syukur Putri Fariza Riqqah Dhian Shefira Rizki Wahyu Hunian Putra Rosidah