Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Upgris Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa
Jama, Luniko
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Energy Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Dampak Artificial Intelligence (AI) Untuk Pendidikan Pada X Menggunakan Naïve Bayes Nurdin, Nurdin; Jama, Luniko; Magnus, Thomas Zugildo; Priskila, Ressa; Pranatawijaya, Viktor Handrianus
Jurnal Informatika UPGRIS Vol 10, No 1: Juni 2024
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v10i1.18867

Abstract

AI ini telah menjadi salah satu topik hangat dalam beberapa tahun terakhir, dengan potensinya untuk merevolusi berbagai industri, termasuk pendidikan. Disisi lain, pendidikan adalah proses untuk memperoleh pengetahuan yang dibutuhkan untuk menjalani kehidupan yang sukses. Namun, opini publik tentang penggunaan AI dalam pendidikan berbeda. Beberapa orang mungkin melihatnya sebagai kemajuan yang baik yang dapat membantu siswa mempersiapkan diri untuk tantangan masa depan. Sementara yang lain mungkin khawatir tentang konsekuensi moral, konsekuensi sosial, atau bahkan apakah teknologi akan menggantikan pekerjaan manusia. Melalui analisis sentimen pada X, penelitian ini bertujuan untuk mencoba menemukan komponen yang mempengaruhi persepsi publik terhadap AI untuk pendidikan. Untuk dapat mengumpulkan data tersebut, menggunakan X harvest untuk melakukan crawling data pada X. Pada tahap klasifikasi menggunakan metode naïve bayes. Dari 327 data yang dianalisis, 82% mengekspresikan sentimen positif, 17% menunjukkan sentimen negatif, sementara hanya 1% bersifat netral. Dari ­confusion matrix ­yang dihasilkan, dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, recall, dan skor f1. Metode naïve bayes menghasilkan accuracy sekitar 72,73%, precision sekitar 77,40%, recall sekitar 72,73%, dan f1-score sekitar 71,74%. Terbukti bahwa metode naïve bayes merupakan pengklasifikasi teks yang baik untuk menganalisis sentimen mengenai Analisis Sentimen Dampak Artificial Intelligence Untuk Pendidikan Pada X Menggunakan Naïve Bayes.
Peningkatan Ekonomi Kreatif Melalui Pelatihan Pembuatan Keripik Sale Pisang dan Pelatihan Digital Marketing Kepada PKK Desa Tumbang Tarusan, Katingan Dores, Doni; Sitorus, Pesta Uliarta; Nadeak, Entin S; Anastasia, Yetria Yesa; Susilawati, Ni Putu Ayu; Teli, Teli; Krisna, Krisna; Delia, Margaretha; Saputra, Muhamad Ramadhani; Ramadhan, Angga Putra; Sitopu, Rindi Natali; Tambuni, Nemince; Jama, Luniko; Rohman, Riky Nur; Teresia, Ribka; Rakhmawati, Dewi
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 3 No. 7 (2025): September
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v3i7.2973

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan di Desa Tumbang Tarusan, Kecamatan Tewang Sangalang Garing, Kabupaten Katingan bertujuan meningkatkan kapasitas ekonomi kreatif masyarakat melalui pemberdayaan ibu-ibu PKK. Program difokuskan pada pelatihan pembuatan keripik sale pisang berbasis potensi lokal serta penguatan branding produk untuk meningkatkan daya saing di pasar. Metode yang digunakan adalah Asset Based Community Development (ABCD) yang menekankan pada pemanfaatan potensi dan aset lokal. Proses pelaksanaan kegiatan meliputi empat tahap, yaitu discovery (identifikasi potensi dan permasalahan), dream (perumusan visi bersama), design (penyusunan strategi, pembuatan kemasan, dan perencanaan pemasaran), serta destiny (implementasi dan pendampingan keberlanjutan). Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan keterampilan ibu-ibu PKK dalam mengolah produk keripik sale pisang dengan varian rasa, kemampuan melakukan branding sederhana, serta kesiapan memasarkan produk secara lebih luas. Program ini tidak hanya mendukung peningkatan pendapatan, tetapi juga menumbuhkan kemandirian, kreativitas, dan kolaborasi masyarakat. Dengan demikian, pemanfaatan potensi lokal melalui inovasi produk dan branding dapat menjadi strategi efektif dalam pengembangan ekonomi kreatif di desa.
Analisis Sentimen Dampak Artificial Intelligence (AI) Untuk Pendidikan Pada X Menggunakan Naive Bayes Nurdin, Nurdin; Jama, Luniko; Magnus, Thomas Zugildo; Priskila, Ressa; Pranatawijaya, Viktor Handrianus
Jurnal Informatika UPGRIS Vol 10, No 1: Juni 2024
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v10i1.18867

Abstract

AI ini telah menjadi salah satu topik hangat dalam beberapa tahun terakhir, dengan potensinya untuk merevolusi berbagai industri, termasuk pendidikan. Disisi lain, pendidikan adalah proses untuk memperoleh pengetahuan yang dibutuhkan untuk menjalani kehidupan yang sukses. Namun, opini publik tentang penggunaan AI dalam pendidikan berbeda. Beberapa orang mungkin melihatnya sebagai kemajuan yang baik yang dapat membantu siswa mempersiapkan diri untuk tantangan masa depan. Sementara yang lain mungkin khawatir tentang konsekuensi moral, konsekuensi sosial, atau bahkan apakah teknologi akan menggantikan pekerjaan manusia. Melalui analisis sentimen pada X, penelitian ini bertujuan untuk mencoba menemukan komponen yang mempengaruhi persepsi publik terhadap AI untuk pendidikan. Untuk dapat mengumpulkan data tersebut, menggunakan X harvest untuk melakukan crawling data pada X. Pada tahap klasifikasi menggunakan metode naïve bayes. Dari 327 data yang dianalisis, 82% mengekspresikan sentimen positif, 17% menunjukkan sentimen negatif, sementara hanya 1% bersifat netral. Dari ­confusion matrix ­yang dihasilkan, dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, recall, dan skor f1. Metode naïve bayes menghasilkan accuracy sekitar 72,73%, precision sekitar 77,40%, recall sekitar 72,73%, dan f1-score sekitar 71,74%. Terbukti bahwa metode naïve bayes merupakan pengklasifikasi teks yang baik untuk menganalisis sentimen mengenai Analisis Sentimen Dampak Artificial Intelligence Untuk Pendidikan Pada X Menggunakan Naïve Bayes.
Co-Authors Anastasia, Yetria Yesa Delia, Margaretha Dores, Doni Krisna, Krisna Magnus, Thomas Zugildo Nadeak, Entin S Ni Putu Ayu Susilawati, Ni Putu Ayu Nurdin Nurdin Priskila, Ressa Ramadhan, Angga Putra Rohman, Riky Nur Saputra, Muhamad Ramadhani Sitopu, Rindi Natali Sitorus, Pesta Uliarta Tambuni, Nemince Teli, Teli Teresia, Ribka Viktor Handrianus Pranatawijaya