Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Ekalaya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia
Aziz, Afifah Khaerani
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Education Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Machine Learning untuk Deteksi Hoaks di Media Sosial Indonesia: Systematic Literature Review Aziz, Afifah Khaerani; Jaka Wijaya Kusuma
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.66584

Abstract

Maraknya penyebaran hoaks di media sosial Indonesia telah mendorong peningkatan minat terhadap penggunaan kecerdasan buatan, khususnya machine learning (ML), untuk mendeteksi informasi palsu secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tren, metodologi, dan efektivitas pendekatan ML dalam deteksi hoaks pada media sosial Indonesia melalui kajian pustaka sistematis. Metode systematic literature review (SLR) digunakan dengan merujuk pada panduan PRISMA untuk menelusuri publikasi dari database Scopus, IEEE Xplore, dan Google Scholar selama lima tahun terakhir. Dari total 754 artikel awal, sebanyak 52 artikel memenuhi kriteria kelayakan dan dianalisis lebih lanjut. Evaluasi dilakukan melalui sintesis tematik dan komparasi performa algoritma ML berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil kajian menunjukkan bahwa model berbasis deep learning, khususnya BERT, memberikan performa terbaik (akurasi hingga 91.2%), diikuti oleh LSTM dan CNN. Selain itu, pendekatan multi-modal dan penggunaan data lokal Indonesia menjadi faktor signifikan yang mempengaruhi efektivitas deteksi. Kajian ini menyimpulkan bahwa integrasi model berbasis transformer dan data kontekstual Indonesia berpotensi meningkatkan akurasi sistem deteksi hoaks. Artikel ini memberikan kontribusi berupa pemetaan komprehensif metode ML dalam konteks lokal serta rekomendasi implementatif untuk pengembangan sistem deteksi hoaks berbasis AI yang adaptif dan akurat.
Strategi Digital Branding dan Content Marketing berbasi Visual Literasi untuk Penguatan Identitas Produk UMKM Kota Serang Wiwin, Neng; Aziz, Afifah Khaerani
Ekalaya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia Vol. 4 No. 2 (2025): Ekalaya Journal
Publisher : Nindikayla Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57254/eka.v4i2.155

Abstract

The rapid development of the digital economy requires Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) in Serang City to transform from conventional marketing patterns to the digital realm. However, the main obstacles faced by partners are the weak visual identity of products and the low ability to manage attractive marketing content. This community service (PKM) activity aims to strengthen MSME product identity through mentoring on digital branding strategies and content marketing based on visual literacy. The implementation method was carried out through three stages: (1) conceptual workshops on branding; (2) technical training in creating visual content using digital design applications; and (3) mentoring in social media management. The results of the activity showed a significant increase in partners' understanding of the importance of visual aesthetics in building consumer trust online. Partners are now able to produce more professional independent content and have a consistent brand identity. The sustainability of this program is expected to accelerate the market expansion of Serang City MSMEs in the digital ecosystem
Co-Authors Jaka Wijaya Kusuma Wiwin, Neng