Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PROGRAM PEMBERDAYAAN LANSIA: MENINGKATKAN KESEHATAN, PENGETAHUAN, DAN KEMANDIRIAN DALAM MASYARAKAT Hebert, Hocwin; Verrino Adityya; Ivander Destian Luis; Peter Reynard Susanto; Adrian Chandra; Hartati, Ery
Jurnal Pengabdian Vol. 4 No. 1 (2025): Januari-Juni
Publisher : Bengkulu Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58222/jp.v4i1.1248

Abstract

Rapid technological developments have changed the way we access information. In the past, search engines such as Google.com required users to select the right keywords and filter the results obtained. However, with the presence of artificial intelligence such as ChatGPT and Suno AI, interactions with technology have changed significantly. Users can now communicate naturally with AI, although understanding how it works and its limitations remains important. The purpose of this activity is to provide students of SMA Xaverius 3 Palembang with an understanding of the concept of AI and prompting techniques in Generative AI, so that they are able to use it wisely to support learning and creative exploration. This activity includes providing materials, AI demos, and evaluations with Quiziz. The results of the activity show that students not only understand the basic theory of AI, but are also able to apply prompting to various AI platforms such as ChatGPT, Microsoft Designer, and Suno AI.
Pemodelan Topik Jurnal Informatika Menggunakan Bag of Words dan Latent Dirichlet Allocation Verrino Adityya; Ivander Destian Luis; Abdul Rahman; Hafiz Irsyad
Journal Information & Computer Vol. 3 No. 2 (2025): Journal Information & Computer
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/jicomisc.v3i2.49672

Abstract

Penyebaran jurnal penelitian secara online, khususnya jurnal informatika, seringkali menyajikan topik yang mirip dan berubah sangat cepat, sehingga menyulitkan pembaca memahami konteks jurnal secara utuh. Pemodelan topik menjadi penting untuk mengelompokkan jurnal berdasarkan kemiripan konteks secara semantik, sehingga jurnal menjadi terstruktur dan mudah dipahami sebab-akibatnya. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan topik jurnal dari yang dikumpulkan dari sumber, seperti UMDP dan UIGM. menggunakan Bag of Words (BoW) untuk ekstraksi fitur dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk pemodelan topiknya. Data konten jurnal informatika dikumpulkan dari beberapa sumber jurnal informatika dan melalui tahap preprocessing meliputi, penghapusan kalimat dan kata unik, tokenisasi, penghapusan stop words, dan stemming. Setiap token akan dibentuk menjadi unigram dan bigram dan diberi pembobotan dengan BoW. Evaluasi dilakukan dengan mengukur nilai koherensi untuk rentang jumlah topik 2 hingga 10. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LDA mampu mengidentifikasi 4 topik optimal dengan nilai koherensi sebesar 52.1%. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi BoW dan LDA efektif untuk menemukan maksud tersembunyi dari setiap topik jurnal informatika secara semantik.