Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sakai Sambayan Prosiding Seminar Nasional Hasil Penelitian Sains, Teknik dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung
Putri, Nadia Julian
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Medicine & Pharmacology Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Peningkatan Kompetensi Keahlian Electric Motor Control Wiring Menggunakan Perangkat Lunak Berbasis Electrical Control Techniques Simulator (EKTS) di SMK Swadhipa 2 Natar Priyana, Fahrur Riza; Khawarizmi, Muhammad Nur; Setiawan, Rizkima Akbar; Putri, Nadia Julian; Awansah, Awansah
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sakai Sambayan Vol. 8 No. 3 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jss.v8i3.578

Abstract

Kemampuan dalam pengendalian motor listrik (Electric Motor Control Wiring) merupakan keterampilan penting bagi teknisi di bidang teknik elektro. Seiring dengan perkembangan teknologi, penggunaan simulator dalam proses pembelajaran menjadi solusi untuk meningkatkan kompetensi praktis siswa secara efektif. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi keahlian electric motor control wiring siswa melalui penggunaan Electrical Control Techniques Simulator (EKTS) di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Swadhipa 2 Natar bidang keahlian Teknik Instalasi Tenaga Listrik. Metode pelaksanaan mencakup pelatihan teori, dan simulasi praktik dalam penggunaan simulator EKTS untuk memahami konsep dan aplikasi pengendalian motor listrik. Hasil kegiatan menunjukkan adanya pemahaman baru terkait penggunaan perangkat lunak Electrical Control Techniques Simulator (EKTS) bagi peserta dalam bidang wiring kontrol motor listrik. Selain itu, penggunaan Electrical Control Techniques Simulator (EKTS) memberikan pengalaman belajar yang aman dan efisien tanpa risiko kecelakaan kerja, sehingga meningkatkan kepercayaan diri dan kesiapan peserta dalam menghadapi tantangan di lapangan. Melalui kegiatan ini, diharapkan kompetensi lulusan SMK Swadipha 2 Natar di bidang teknik elektro dapat ditingkatkan untuk mendukung kebutuhan industri dan mengurangi kesenjangan antara kemampuan teknis lulusan dan tuntutan dunia kerja. Kata Kunci: EKTS, Electric motor, SMK Swadipha 2 Natar
Analisis Komparatif Algoritma SVM, KKN, dan Naive Bayes pada Prediksi Diabetes Menggunakan Teknik SMOTE Muthia, Tiya; Nurrahma; Putri, Nadia Julian; Karimah, Aulia Rinjani
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung Vol. 8 (2025): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik dan Aplikasi Industri (SINTA) 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lampung

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

Abstract

Ketidakseimbangan kelas (class imbalance) pada data medis menjadi tantangan signifikan dalam pengembangan model klasifikasi penyakit, khususnya diabetes. Ketidakseimbangan data menyebabkan model cenderung bias terhadap kelas mayoritas sehingga sensitivitas terhadap kelas minoritas menurun. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik oversampling SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) pada dataset indikator kesehatan diabetes BRFSS 2021, serta melakukan analisis komparatif terhadap tiga algoritma supervised learning, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), dan Naive Bayes (NB). Tahapan penelitian mencakup pembersihan data, penyeimbangan kelas menggunakan SMOTE, normalisasi fitur, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model KNN memberikan akurasi tertinggi sebesar 73,27%, diikuti SVM dengan akurasi 71,20% dan Naive Bayes sebesar 67,66%. Penerapan SMOTE meningkatkan proporsionalitas data dan memungkinkan model mempelajari pola kelas minoritas secara lebih efektif. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem pendeteksian dini diabetes berbasis machine learning.
Co-Authors Awansah, Awansah Fahrur Riza Priyana Karimah, Aulia Rinjani Khawarizmi, Muhammad Nur Muthia, Tiya Nurrahma Setiawan, Rizkima Akbar