Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PENINGKATAN PEMAHAMAN DAN KETERAMPILAN MASYARAKAT KELURAHAN SEDENGANMIJEN TENTANG PENGGUNAAN APLIKASI SIPRAJA Kriswibowo, Rony; Ariatna Alia, Putri; Teguh Setyadi, Agung; Suryo Prayogo, Johan; Widha Febriana, Rusina
Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Vol. 1 No. 6 (2023): Desember
Publisher : CV. Alina

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jpki2.v1i6.173

Abstract

Peningkatan teknologi informasi telah mengubah cara masyarakat berinteraksi dengan pemerintah dalam pengelolaan urusan administratif. Salah satu inovasi yang diperkenalkan adalah Sistem Pengaduan dan Informasi Masyarakat Berbasis Aplikasi (SIPRAJA). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman serta keterampilan masyarakat di Kelurahan Sedenganmijen dalam menggunakan aplikasi SIPRAJA. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Data dikumpulkan melalui survei, wawancara, dan observasi partisipatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat memiliki pemahaman terbatas tentang fungsi dan manfaat SIPRAJA. Faktor-faktor seperti tingkat literasi digital, aksesibilitas, dan kurangnya pelatihan menjadi hambatan utama dalam penggunaan aplikasi tersebut. Berdasarkan temuan ini, dilakukan serangkaian kegiatan pelatihan dan sosialisasi kepada masyarakat. Pelatihan mencakup pengenalan fitur-fitur SIPRAJA, panduan penggunaan, dan solusi terhadap masalah umum yang mungkin dihadapi pengguna. Sosialisasi dilakukan melalui pertemuan komunitas, seminar, untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya aplikasi SIPRAJA dalam mendukung partisipasi aktif mereka dalam urusan pemerintahan.
Development of a Web-Based Mental Health Screening System Using a Large Language Model and Intervention Recommendations Kriswibowo, Rony; Widha Febriana, Rusina; Budi Setyawan, Agung; Ningrum, Selfya; Purna Atmaja, Danuditya
Jurnal JEETech Vol. 7 No. 1 (2026): Nomor 1 May
Publisher : Universitas Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32492/jeetech.v7i1.7103

Abstract

Mental health disorders among adolescents in Indonesia remain largely underdetected due to limited access to services, persistent stigma, and the lack of personalized feedback in conventional screening tools. This study developed and evaluated a web-based mental health screening system that integrates the DASS-21 questionnaire with a large language model (GPT-4) to generate personalized intervention recommendations. The system was built using the Waterfall methodology and designed to calculate DASS-21 severity scores for depression, anxiety, and stress, then pass both quantitative scores and optional user free-text input to the LLM via API. Black-box testing was conducted to validate functional requirements, and the System Usability Scale (SUS) was administered to 30 adolescent users to assess usability. Results showed that all functional test cases passed after resolving an initial LLM response parser issue. The average SUS score was 91.59 (Grade A, Acceptable range), with no participant rating the system below 70, indicating consistently high usability across users. The hybrid approach proved advantageous: the DASS-21 provided clinical grounding that reduced LLM hallucination risk, while the LLM added contextual personalization that static questionnaires lack. However, the high usability score does not automatically translate to clinical effectiveness. Future work should include clinical validation studies comparing LLM-generated recommendations against psychologist assessments.