Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat CARONG: Jurnal Pendidikan, Sosial dan Humaniora
Nopika
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Literatur Review: Penerapan Gradient Boosting untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Tipe 2 Nopika; Rosyani, Perani
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 2 No 8 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Diabetes Tipe 2 adalah penyakit kronis yang umum dan serius di seluruh dunia, dengan jumlah penderita yang terus bertambah setiap tahunnya. Deteksi dini sangat penting untuk penatalaksanaan yang efektif dan pencegahan komplikasi parah; namun, mengidentifikasi diabetes pada tahap awal seringkali sulit dilakukan karena data medis yang kompleks dan masalah akurasi klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan metode Gradient Boosting sebagai alat klasifikasi untuk meningkatkan akurasi deteksi diabetes Tipe 2. Gradient Boosting dipilih karena kemampuannya menangani data kompleks dan meningkatkan akurasi klasifikasi melalui proses peningkatan berulang. Penelitian ini menggunakan kumpulan data medis yang berisi variabel kunci untuk pasien diabetes tipe 2, seperti kadar gula darah, tekanan darah, usia, indeks massa tubuh. , dan riwayat kesehatan keluarga. Kumpulan data ini dibagi menjadi subset pelatihan dan pengujian. Algoritma Gradient Boosting diterapkan pada data pelatihan, dengan penyetelan parameter untuk mengoptimalkan performa model. Efektivitas klasifikasi dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, perolehan, dan area di bawah kurva ROC (AUC) sebagai metrik untuk mengukur keandalan dan presisi model. Hasil menunjukkan bahwa model Gradient Boosting mencapai akurasi klasifikasi yang tinggi, dengan skor AUC 0,92, menunjukkan kinerja yang kuat dalam mengidentifikasi pasien diabetes. Temuan ini menunjukkan bahwa Gradient Boosting adalah metode yang layak untuk meningkatkan akurasi deteksi dini pada diabetes Tipe 2. Oleh karena itu, model ini berpotensi mendukung profesional kesehatan dalam membuat keputusan diagnostik yang lebih cepat dan akurat dalam mengelola diabetes Tipe 2.
PENGENALAN SORA AI DAN DALL-E KEPADA SISWA SMP Haekal Mimtazulfaqhi Zaydan; Serniman Lahagu; Gillang Fernando; Anniwarni Nazara; Nopika; Muhammad Faisal Kurniagis; Jesika Vinatalia Dachi
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 2 No 4 (2024): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Kecerdasan buatan (AI) kini telah menjadi salah satu pilar utama dalam perkembangan teknologi modern, memberikan kontribusi besar dalam berbagai sektor, termasuk dunia pendidikan. Dalam upaya mengikuti arus perkembangan ini, SMP mengambil langkah strategis dengan memperkenalkan dua teknologi AI, yaitu Sora AI dan Dall-E, kepada para siswanya. Melalui program ini, siswa diajak untuk memahami konsep dasar AI, mengenali fungsi dan manfaatnya, serta menjelajahi aplikasinya dalam kehidupan sehari-hari maupun lingkungan pendidikan. Dengan pendekatan yang interaktif dan edukatif, kegiatan ini diharapkan tidak hanya memperkenalkan teknologi kepada siswa, tetapi juga mampu membangun minat mereka terhadap inovasi digital, meningkatkan kemampuan berpikir kritis, dan memperkuat literasi digital sebagai bekal menghadapi tantangan era teknologi yang terus berkembang.
Solusi Modern untuk Mendaftarkan Peserta Didik Baru di Paud Melati berbasis Web Nabilah Nur Zakiyyah; Nopika; Wasis Haryono
CARONG: Jurnal Pendidikan, Sosial dan Humaniora Vol. 2 No. 3 (2025): Juli: Education and Community
Publisher : Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62710/tg6wa808

Abstract

The rapid development of information technology has prompted educational institutions, including Early Childhood Education (PAUD), to adopt a digital transformation. This study aims to design and develop a web-based information system for PAUD Melati as an innovative solution for managing information and New Student Registration (PPDB). The website is equipped with essential features such as a homepage showcasing a brief PAUD profile, available facilities, a collection of student achievements, educational trip documentation, and detailed profiles of the teaching staff. Additionally, the system includes a login and registration feature for users (parents or guardians) to access further services, including online student registration. The system follows the Software Development Life Cycle (SDLC) methodology, covering stages like needs analysis, design, implementation, testing, and maintenance. The results demonstrate that this system improves administrative efficiency and facilitates communication between PAUD and the community.
Co-Authors Anniwarni Nazara Gillang Fernando Haekal Mimtazulfaqhi Zaydan Haryono, Wasis Jesika Vinatalia Dachi Muhammad Faisal Kurniagis Nabilah Nur Zakiyyah Perani Rosyani Serniman Lahagu