Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Elementer (Elektro dan Mesin Terapan) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Lamahu: Jurnal Pengabdian Masyarakat Terintegrasi Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi
Suhendro, Jauzaa Maylia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Analisis User Generated Content untuk Mengidentifikasi Topik Pembicaraan Menggunakan Topic Modelling Putri, Ni Wayan Nanik Suaryani Taro; Suhendro, Jauzaa Maylia
EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol. 4 No. 4: Mei 2025
Publisher : CV. Ulil Albab Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56799/ekoma.v4i4.8419

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong masyarakat untuk semakin sering berbagi informasi melalui berbagai platform online, termasuk membagikan kehidupan sehari-hari, pengalaman, hingga ulasan tentang produk atau layanan yang mereka gunakan. Ulasan merupakan salah satu bentuk User-Generated Content (UGC) yang mencerminkan opini asli konsumen tentang kualitas dan kinerja produk atau layanan. Social listening merupakan bagian dari strategi pemasaran digital yang memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan menganalisis UGC. Hasil dari analisis UGC ini dapat berupa wawasan pasar yang berguna sebagai dasar dalam merumuskan keputusan bisnis, termasuk dalam menyusun rekomendasi strategi pengembangan dan peningkatan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi topik ulasan pengguna aplikasi SatuSehat pada Google Play Store dengan menggunakan metode topic modeling. Hasil topic modelling menunjukkan bahwa mayoritas permasalahan yang dihadapi pengguna berkaitan dengan aspek teknis dan pengalaman pengguna, seperti kendala aplikasi setelah pembaruan, kesulitan login dan pendaftaran akun, masalah sertifikat vaksin yang hilang atau tidak muncul, persepsi pengguna terhadap kualitas aplikasi, serta transisi dari PeduliLindungi ke SatuSehat. Berdasarkan hasil analisis tersebut, rekomendasi pengembangan dan perbaikan yang dapat dilakukan SatuSehat adalah meningkatkan stabilitas aplikasi, memperbaiki sistem login dan autentikasi, serta mengoptimalkan pengalaman pengguna agar lebih responsif terhadap kebutuhan masyarakat. Sehingga nantinya pengembangan dan perbaikan aplikasi yang dilakukan dapat meningkatkan kualitas layanan SatuSehat.
Analisis Frekuensi Domain Pada Sinyal EEG Terhadap Stimulus Gambar Kemasan Produk: Studi Neuromarketing dalam Kemasan Produk Suhendro, Jauzaa Maylia; Ni Wayan Nanik Suaryani Taro Putri; Endria, Felysia; Renanda Putra Prasetya, Gede
Jurnal ELEMENTER (Elektro dan Mesin Terapan) Vol 11 No 1 (2025): Jurnal Elektro dan Mesin Terapan (ELEMENTER)
Publisher : Politeknik Caltex Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35143/elementer.v11i1.6590

Abstract

Product packaging not only serves as protection but also functions as a strategic visual element that shapes consumer perception at the point of sale. With the advancement of neuroscience-based marketing, neuromarketing has emerged as a promising approach to investigate brain responses to visual stimuli. This study aims to analyze alpha wave activity in response to product packaging images categorized as attractive and unattractive. A total of 25 participants were involved, with visual stimuli selected based on a prior survey of 60 respondents. Brain activity was recorded using EEG from channels O1 and O2 and analyzed using the Power Spectral Density (PSD) method. The results indicate that attractive packaging elicited higher alpha wave activity compared to unattractive packaging and baseline, suggesting increased visual attention. Furthermore, PSD features were classified using three machine learning algorithms: Random Forest, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbors. Among them, Random Forest achieved the highest test accuracy at 78%. This study contributes to the objective evaluation of product packaging design through brain signal analysis and supports the development of data-driven marketing strategies.
Pengaplikasian Artificial Intelligence dalam Pembelajaran: Program Peningkatan Keterampilan Teknologi untuk Guru SMAN 1 Kintamani Noviyanti Kusuma, Ni Putu; Suhendro, Jauzaa Maylia
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 6 No. 3 (2025): Edisi Juli - September
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jpkmn.v6i3.6448

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) menuntut dunia pendidikan untuk beradaptasi, termasuk peningkatan literasi AI di kalangan pendidik. Namun, di SMAN 1 Kintamani yang terletak di daerah pedesaan dengan keterbatasan akses teknologi, sebagian besar guru belum memiliki pemahaman yang memadai terkait AI dan penerapannya dalam pembelajaran. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan literasi AI dan keterampilan prompting bagi guru melalui metode pelatihan berbasis learning by doing. Program pelatihan meliputi pengenalan konsep AI, praktik teknik prompting menggunakan Gemini AI, serta pembuatan video pembelajaran dengan Invideo AI. Evaluasi dilakukan dengan pretest dan posttest yang terdiri dari lima soal untuk mengukur peningkatan pemahaman peserta. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan dari 60% pada pretest menjadi 98% pada posttest. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan pelatihan berbasis praktik efektif dalam meningkatkan literasi AI dan keterampilan teknologi di kalangan guru. Hasil pengabdian ini menunjukkan bahwa dengan metode yang tepat, pendidik di daerah dengan keterbatasan infrastruktur tetap mampu mengadopsi teknologi AI untuk mendukung transformasi pembelajaran. Kegiatan ini menjadi langkah awal yang strategis untuk mendorong penerapan teknologi AI secara berkelanjutan di lingkungan pendidikan pedesaan.
Mindset in Vocational Students Through AI-Assisted Business Model Canvas Workshop Putri, Ni Wayan Nanik Suaryani Taro; Suhendro, Jauzaa Maylia; Kusuma, Ni Putu Noviyanti
Lamahu: Jurnal Pengabdian Masyarakat Terintegrasi Vol 5, No 1: February 2026
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/ljpmt.v5i1.36640

Abstract

Vocational High School (SMK) graduates in Indonesia experience persistently high unemployment, partly because many students’ competencies remain oriented toward formal employment rather than business creation. Preliminary interviews at SMK Saraswati 1 Denpasar indicated that among 51 grade-12 students enrolled in the entrepreneurship subject, only five reported owning or intending to start a business after graduation. This community service program aimed to strengthen students’ technopreneurship understanding and their ability to produce a structured business plan using the Business Model Canvas (BMC), supported by Generative AI (ChatGPT). The intervention was delivered in a 2-hour workshop consisting of: (1) a 30-minute session on entrepreneurship and technopreneurship concepts, (2) a 50-minute step-by-step BMC development integrated with ChatGPT and guided by the speaker with facilitator mentoring and observation, and (3) a 40-minute group presentation with feedback. Outcomes were assessed using a descriptive evaluation framework (pre–post concept quiz, BMC rubric, and structured observations). Before the program, all students recognized the term “entrepreneur,” but only 3.92% demonstrated adequate understanding of “technopreneurship”; after the workshop, 100% of participants could define both concepts, explain differences, and provide examples. All groups completed the nine BMC blocks (100%), with 80% of group outputs reflecting technopreneurship-based business ideas. Rubric review identified recurring weaknesses in articulating value propositions (30%) and distinguishing customer relationships from channels (40%). Overall, integrating BMC practice with AI-assisted ideation provides a practical and replicable approach to improve structured business thinking and digital literacy among SMK students.
Co-Authors Endria, Felysia Ni Putu Noviyanti Kusuma Ni Wayan Nanik Suaryani Taro Putri Noviyanti Kusuma, Ni Putu Putri, Ni Wayan Nanik Suaryani Taro Renanda Putra Prasetya, Gede