Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK)
Azahrah, Fatimah
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Public Health Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Deteksi Cyberbullying Tweet Menggunakan Machine Learning Safitri, Maulina; Zafira, Najwa Alhaura; Putri, Adinda Dyahrestu; Pamungkas, Sabrina Putri; Azahrah, Fatimah; Lestari, Ajeng; Kusdiyah, Diajeng; Parwati, Ni Wayan
Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 9, No 1 (2025): SEMNAS RISTEK 2025
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/semnasristek.v9i1.7843

Abstract

Menurut The United Nations Children’s Fund (UNICEF) cyberbullying merupakan penindasan ataupun perundungan dengan memakai teknologi digital. Perihal ini bisa terjalin di media sosial, platform pengiriman pesan, platform permainan, ataupun telepon seluler. Aksi ini dicoba secara kesekian yang diperuntukan buat menakut- nakuti, membuat marah, ataupun mempermalukan orang- orang yang jadi sasaran. Cyberbullying merupakan aksi yang sangat merugikan serta dapat mempunyai akibat emosional serta psikologis yang sungguh- sungguh pada korban. Penting untuk mengambil tindakan untuk melindungi diri sendiri dan melaporkan tindakan tersebut  kepada pihak berwenang atau penyedia platform media sosial. Perihal ini butuh dicoba oleh korban ataupun siapa juga yang melihat aksi tersebut. Penelitian ini mengklasifikasikan data kedalam kelas cyberbullying dan not cyberbullying menggunakan metode machine learning, yaitu BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), dan RF (Random Forest), untuk mengetahui cyberbullying atau bukan. Ditemukan bahwa BERT mencapai akurasi sebesar 94%, serta f1 score 89% sehingga lebih unggul dalam menanggulangi ketidakseimbangan data. Hasilnya menampilkan kalau akumulasi penambahan kata kunci memakai TF-IDF dan borda rangking hasil ekstraksi kata dapat meningkatkan akurasi sampai 80%. Sentimen analisis memakai Majority Voting, K-Means Clustering, dan BERT menunjukkan hasil akurasi 83%, dengan label sentimen positif, negatif, sangat positif, dan sangat negatif.
Inovasi Modern Rumah Pengering Ikan Transparan untuk Meningkatkan Produktivitas dan Nilai Tambah Hasil Tangkapan Hapsari, Norhalimah; Bayumi, Hasan; Alya, Alya; Nopal, Muhammad; Deanti, Deanti; Anshari, Muhammad Hafizh; Najirin, Berkat; Wirawan, Reza Maulana Saputra; Aziza, Alfi Nor; Febrianti, Devy; Azahrah, Fatimah; Trihartati, Rahmah Hernita; Febrianty, Irma
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Vol. 4 No. 1 (2025): Bulan September
Publisher : Bhinneka Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58266/jpmb.v4i1.482

Abstract

Desa Juku Eja di Kecamatan Kusan Hilir memiliki potensi sumber daya ikan yang melimpah. Namun, proses pengeringan ikan masih dilakukan secara tradisional sehingga kurang higienis, memerlukan waktu lama, serta rentan terhadap polusi. Melalui program KKN-T Berdampak, dilakukan inovasi rumah pengering ikan modern transparan berbasis efek rumah kaca dengan material polikarbonat. Tujuan dari kegiatan ini adalah meningkatkan produktivitas, higienitas, serta nilai tambah hasil tangkapan ikan sekaligus memberikan solusi tepat guna bagi pelaku usaha kecil dan menengah pengolahan ikan kering. Metode pelaksanaan mencakup survei lapangan, perancangan desain, pembangunan rumah pengering, serta kegiatan sosialisasi dan pelatihan kepada masyarakat. Hasil kegiatan menunjukkan adanya respons positif dari masyarakat dengan partisipasi aktif nelayan dan pelaku UMKM dalam sosialisasi. Penggunaan rumah pengering terbukti mampu mempercepat proses pengeringan ikan, menjaga kualitas hasil, serta melindungi dari serangga dan polusi. Dukungan dari pemerintah desa semakin memperkuat keberlanjutan program ini sehingga berpotensi menjadi program unggulan masyarakat pesisir.
Co-Authors Alya, Alya Anshari, Muhammad Hafizh Aziza, Alfi Nor Bayumi, Hasan Deanti, Deanti Febrianti, Devy Hapsari, Norhalimah Irma Febrianty Kusdiyah, Diajeng Lestari, Ajeng Najirin, Berkat Nopal, Muhammad Pamungkas, Sabrina Putri Parwati, Ni Wayan Putri, Adinda Dyahrestu Safitri, Maulina Trihartati, Rahmah Hernita Wirawan, Reza Maulana Saputra Zafira, Najwa Alhaura