Articles
<![CDATA[DIGITALISASI ADMINISTRASI PUSKESMAS MAJASARI PANDEGLANG MELALUI PELATIHAN APLIKASI PERKANTORAN ]]>
<![CDATA[Irmanda, Helena Nurramdhani]]>;
<![CDATA[Zaidiah, Ati]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Astriratma, Ria]]>;
<![CDATA[Isnainiyah, Ika Nurlaili]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (NADIMAS) Vol 4 No 1 (2025): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (Nadimas) ]]>
Publisher : <![CDATA[Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31884/nadimas.v4i1.86
<![CDATA[The digitalization of administration in healthcare facilities is a strategic step to enhance service efficiency and accuracy. Puskesmas Majasari continues to face challenges in managing its administrative processes, as data recording and reporting are predominantly performed manually. This condition leads to potential errors in data entry, delays in report generation, and a lack of administrative efficiency. This community service program aims to provide training on the use of office applications to the staff at Puskesmas Majasari to support the digitalization of administrative data management. The implementation method involves three main stages: preparation, training execution, and result evaluation. The training is conducted through hands-on practice and interactive discussions, covering the use of Microsoft Word and Excel for the administrative needs of the health center. The evaluation results indicate an increase in the participants’ average score from 58.33 in the pre-test to 70.60 in the post-test, reflecting an improvement of 12.27 points. Reflective discussions revealed that participants found the training beneficial, though further training is needed to cover advanced features such as pivot tables. It is recommended to conduct additional training and provide more adequate facilities to support sustainable digital transformation. This program is expected to accelerate the digitalization of administration at Puskesmas Majasari and enhance the overall quality of healthcare services.]]>
<![CDATA[Penerapan Model Pembelajaran Berbasis Multimedia pada Murid TK Al Latief Pandeglang Banten ]]>
<![CDATA[Rahayu, Tri]]>;
<![CDATA[Krisnanik, Erly]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Kraugusteeliana]]>;
<![CDATA[Zaidiah, Ati]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bidang Ilmu Komputer Vol 1 No 2 (2023): Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bidang Ilmu Komputer (ABDIKOM) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Kurikulum pembelajaran sudah mengikuti perkembangan teknologi informasi, sehingga materi pembelajarannya disesuaikan dengan teknologi yang ada sekarang ini. Diharapkan anak murid taman kanak-kanak mampu menggunakan teknologi yang ada didalam proses belajar, khusus dibidang multimedia. Banyak anak – anak setingkat TK sudah bisa mengorperasikan aplikasi social media sehingga didalam proses belajar mengajar. Pada TK Al Latief kabupaten Pandeglang Banten dalam pembelajarannya sudah mengunakan teknologi namun dalam materinya belum sepenuhnya berbasis multimedia, dengan masalah tersebut maka Tim Pengabdian Masyarakat menerapkan kepada anak – anak murid paud di TK Al Latief kabupaten Pandeglang Banten agar mereka lebih pembelajaran yang diterima. Dimana pada pembelajaran multimedia terdapat adanya reaksi ada anak TK karena terdapat gambar, animasi, suara dan gerak yang membuat anak lebih focus dengan materi yang sedang dibahas. Berdasarkan hasil tes diperoleh nilai dalam bentuk permainan untuk baik sekali dan baik 76% dan nilai nilai cukup 24%. Sehingga dari hasil pembejaran melalui multimedia murid TK al Latief mampu mengikuti dengan baik. Target luaran dari Pelatihan untuk memberikan meningkatkan model belajar pada murid TK Al Latief kabupaten Pandeglang Banten dalam belajar berbasis multimedia.]]>
<![CDATA[PELATIHAN LITERASI TEKNOLOGI MELALUI PEMBELAJARAN DIGITAL ]]>
<![CDATA[Zaidiah, Ati]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Muliawati, Anita]]>;
<![CDATA[Kraugusteeliana, Kraugusteeliana]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Teratai Vol. 4 No. 2 (2023): Jurnal Pengabdian Teratai ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian Dan Pengabdian Pada Masyarakat (LPPM) Institut Bisnis dan Informatika (IBI) Kosgoro 1957 ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.55122/teratai.v4i2.957
<![CDATA[Pendidikan anak usia dini merupakan pendidikan yang sangat penting, karena pada saat usia inilah anak berada pada usia emas untuk mengembangkan fondasi dasar dalam menghadapi pembelajaran jenjang berikutnya. Tujuan kegiatan pengabdian ini untuk meningkatkan kecerdasan anak usia dini melalui media pembelajaran komputer, juga dapat menstimulasi perkembangan koordinasi gerakan mata dengan ketepatan gerakan tangan, sehingga secara tidak langsung dapat menstimulasi kecerdasan motorik halus anak, khususnya daya rangsang anak untuk melatih kemampuan berpikir dan meningkatkan kreativitas. Metode pembelajaran digital ini mengandung materi pembelajaran dalam berhitung, membaca dan mengenal hewan dan merupakan software tak berbayar yang dapat diunduh secara gratis sehingga memudahkan bagi guru PAUD untuk menyampaikan materi pembelajaran. Hasil pelatihan materi pembelajaran dengan media komputer ini dapat memberikan semangat bagi siswa PAUD untuk belajar dengan lebih giat lagi, karena bagi PAUD Permata Kencana pembelajaran ini merupakan hal yang baru. Pembelajaran berbasis digital ini dilakukan untuk menambah pengetahuan dan wawasan terkait teknologi kepada anak-anak PAUD. Diharapkan dengan adanya pembelajaran berbasis komputer ini siswa PAUD dapat meningkatkan pengetahuannya terkait dengan teknologi dan dapat menambah wawasan dalam berhitung, membaca dan mengenal hewan]]>
<![CDATA[Pengujian Model Aplikasi User Interface E-Anjal Dengan Menggunakan Metode Black Box ]]>
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Zaidiah, Ati]]>;
<![CDATA[Indriana, Intan Hesti]]>
<![CDATA[ Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 16 No 2 (2020): Agustus 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52958/iftk.v16i2.1980
<![CDATA[Pengujian merupakan salah satu tahapan yang harus dilakukan dalam sebelum melakukan implementasi dari desain model sebuah aplikasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pengujian terhadap rancangan aplikasi user interface E-Anjal yang telah dibuat untuk melihat kesesuaian dengan model desain yang telah ditentukan dan juga mencari kemungkinan terjadinya kesalahan pada tahap perancangan aplikasi user interface. Metode yang digunakan untuk pengujian menggunakan metode black box, dimana dengan metode ini ingin melihat kesalahan yang terjadi pada rancangan user interface berdasarkan kesesuaian antara output yang dibuat dengan input yang dimasukkan, mengacu kepada model desain aplikasi e-anjal. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah tidak adanya kesalahan pada rancangan aplikasi user interface dan sesuai dengan model desain sistem yang telah dibuat.]]>
<![CDATA[Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Konsultasi Psikologis Anak Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Kurnia, Hamdhany Abdhi]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Zaidiah, Ati]]>
<![CDATA[ Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 17 No 1 (2021): April 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52958/iftk.v17i1.2185
<![CDATA[Sistem pakar psikologis ini dibuat bertujuan agar orang tua menyadari bahwa kesehatan psikologis tersebut sangat menganggu perkembangan anak jika dibiarkan begitu saja. Sistem pakar ini membantu orang tua untuk mengetahui apa penyakit yang diderita anaknya dan juga memberikan solusi yang tepat untuk menghadapinya. Metode yang dipakai pada sistem pakar ini adalah forward chaining, metode ini nantinya akan memproses gejala apa saja yang dirasakan dan hasilnya akan menunjukan solusi yang sesuai dengan gejala penyakit yang sudah dipilih. Sistem ini diharapkan mampu membuka pandangan orang tua betapa pentingnya untuk menjaga kesehatan tidak hanya kesehatan fisik yang terlihat. Dengan solusi tepat yang diberikan oleh sistem, diharapkan juga mampu membantu deteksi awal atau meredakan penyakit psikologis yang diderita oleh anak tersebut sebelum penyakit tersebut sangat melekat dengannya.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Ulasan Aplikasi Jenius pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes ]]>
<![CDATA[Adyatma Subagja, Raihan]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Chamidah, Nurul]]>
<![CDATA[ Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 17 No 3 (2021): Desember 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52958/iftk.v17i3.3652
<![CDATA[Dengan perkembangan teknologi, semakin banyak aplikasi inovatif mempermudah kebutuhan manusia, salah satunya aplikasi m-banking. Aplikasi m-banking memudahkan kebutuhan pengguna untuk transaksi perbankan dan membuat penggunanya dapat melakukan transaksi langsung dari smartphone. Jenius merupakan kartu debit yang dirilis oleh Bank BTPN dalam bentuk aplikasi m-banking. Aplikasi Jenius telah diunduh sebanyak 5 juta kali di Google Play Store. Dengan banyaknya pengguna Jenius, pastinya banyak opini masyarakat terhadap aplikasi tersebut. Opini tersebut dapat disalurkan melalui ulasan aplikasi pada Google Play Store. Untuk mempermudah mengolah informasi yang didapat dari ulasan tersebut, diperlukan klasifikasi terhadap ulasan aplikasi Jenius yang terdapat pada Google Play Store. Algoritma klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Naive Bayes. Data diambil dengan cara scraping. Data yang diambil sudah memiliki label sesuai dengan rating yang diberikan pengguna. Selanjutnya data ulasan yang terkumpul dibagi ke dalam data latih sebesar 70% dan data uji sebesar 30%. Penelitian ini menghasilkan nilai accuracy sebesar 57%.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Pola Penjualan Produk Herbal (Studi Kasus: Toko Hanawan Gemilang) ]]>
<![CDATA[Haryandi, Pratama]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Chamidah, Nurul]]>
<![CDATA[ Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 17 No 3 (2021): Desember 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52958/iftk.v17i3.3655
<![CDATA[Produk herbal merupakan produk yang berasal dari tumbuhan obat. Produk herbal termasuk kedalam berbagai macam produk seperti suplemen, vitamin ataupun obat herbal. Toko Hanawan Gemilang merupakan salah satu penjual produk herbal yang berada di Jakarta. Penelitian ini mencari pola dengan aturan asosiasi yang berhubungan dengan data transaksi penjualan yaitu nilai support dan confidence. Teknik data mining yang digunakan yaitu association rule dengan teknik Apriori, dengan tujuan untuk menghasilkan aturan asosiasi. Setelah support ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence aturan asosiasi sehingga menghasilkan rule antar kombinasi produk herbal. Setelah diujikan beberapa kali pada data, nilai Minimum Support dan Minimum Confidence yang diambil yaitu 10% dan 58%. Dengan nilai Minimum Support yang Minimum Confidence diambil menghasilkan 5 aturan asosiasi yang memenuhi syarat dan nilai Confidence terbesar adalah 71% pada aturan, jika membeli Kunyit Putih dan Bilberry Carrot maka membeli Garlic]]>
<![CDATA[Perbandingan Metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Morfologi Gen Sel Darah Putih ]]>
<![CDATA[Gumay, Muhammad Nuradli Hasbi]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Santoni, Mayanda Mega]]>;
<![CDATA[Yulnelly, Yulnelly]]>
<![CDATA[ Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 1 (2022): April 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52958/iftk.v17i4.4576
<![CDATA[Dibidang kesehatan, mendiagnosis penyakit leukemia merupakan hal yang sulit karena masih didiagnosis secara manual dengan bantuan dokter. Diagnosis manual tersebut dapat mengalami kesalahan yang disebabkan oleh kelalaian manusia. Dari permasalahan tersebut, maka dibutuhkan diagnosis jenis penyakit leukemia menggunakan kecanggihan teknologi yaitu machine learning untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dalam penelitian ini, machine learning tersebut mengolah data yang berasal dari jenis leukemia yaitu Acute Myeloid Leukemia (AML) dan Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) berdasarkan ciri morfologi gen sel darah putih tersebut. Metode pengklasifikasian data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Naïve Bayes yang kemudian kedua metode klasifikasi tersebut dibandingkan untuk melihat metode klasifikasi yang terbaik. Penelitian ini menggunakan praproses data cleaning, seleksi fitur, dan scaling untuk meningkatkan nilai akurasi. Hasil dari penelitian ini adalah metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan klasifikasi yang terbaik dengan nilai akurasi yang menggunakan kurva ROC/AUC bernilai 0.952 jika dibandingkan dengan metode klasifikasi Naïve Bayes yaitu 0.912.]]>
<![CDATA[Pengaruh Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization terhadap Sentimen Analisis Aplikasi Pedulilindungi di Twitter dengan Algoritma Support Vector Machine ]]>
<![CDATA[Putra, Irza Ramira]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Chamidah, Nurul]]>
<![CDATA[ Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52958/iftk.v18i3.4681
<![CDATA[PeduliLindungi merupakan aplikasi yang ditujukan kepada masyarakat guna menangkal serta menangani COVID-19 di Indonesia. Aplikasi ini wajib dimiliki oleh masyarakat Indonesia, sebagai salah satu hal untuk kewajiban yang dibuat oleh pemerintah dari perundangan yang dibuat untuk memasuki fasilitas publik. Tentunya aplikasi ini juga mendatangkan beberapa tanggapan dari masyarakat. Tanggapan tersebut bisa diungkapkan melalui media sosial yang cukup populer seperti twitter. Melalui twitter, mereka bebas mengungkapkan pendapat mereka tentang penggunaan aplikasi tersebut. Penelitian ini bermaksud untuk mendapatkan informasi sentimen terkait opini masyarakat yang berhubungan dengan penggunaan aplikasi PeduliLindungi, dengan mengaplikasikan algoritma Support Vector Machine serta kernel Radial Basis Function dan algoritma seleksi fitur yaitu Particle Swarm Optimization dalam mengklasifikasikan opini masyarakat terhadap aplikasi PeduliLindungi dari data tweet yang sudah diperoleh serta diberi label sentimen bersifat positif dan label sentimen bersifat negatif. Model Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 76.24%, recall (sensitivity) sebesar 82.14%, presisi sebesar 76.67%, dan specificity sebesar 68.89%, sedangkan model Support Vector Machine ditambahkan seleksi fitur yaitu Particle Swarm Optimization mengalami pengingkatan akurasi sebesar 88.12%, recall (sensitivity) sebesar 96.43%, presisi sebesar 84.36%, dan specificity sebesar 77.78%.]]>
<![CDATA[Perbandingan Model Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Klasifikasi Penyakit Jantung ]]>
<![CDATA[Depari, Deo Haganta]]>;
<![CDATA[Widiastiwi, Yuni]]>;
<![CDATA[Santoni, Mayanda Mega]]>
<![CDATA[ Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18 No 3 (2022): Desember 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.52958/iftk.v18i3.4694
<![CDATA[Jantung sebuah rongga organ berotot yang memompa darah melalui pembuluh darah dengan kontraksi berirama yang terus berulang merupakan salah satu organ manusia yang berperan dalam sistem peredaran darah. Jantung sebagai salah organ terpenting dalam tubuh memiliki resiko kematian jika ada kelainan yang terjadi pada jantung. Beberapa masalah pada jantung dibagi menjadi dua yaitu penyakit jantung dan serangan jantung. WHO berdasarkan data menyatakan bahwa ada sebanyak 7,3 juta penduduk di dunia yang meninggal dikarenakan penyakit jantung. Penelitian ini menggunakan kumpulan data pasien penyakit jantung “Personal Key Indicators of Heart Disease” dan menerapkan algoritma klasifikasi Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk bagaimana mengolah dan melakukan analisa data, bagaimana penerapan metode Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest pada klasifikasi penyakit jantung, kemudian bagaimana hasil akurasi metode-metode yang digunakan tersebut, bagaimana hasil perbandingan antara Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forests yang digunakan dan metode apa yang merupakan terbaik dari klasifikasi penyakit jantung. Hasil dari penelitian ini adalah evaluasi performa metode klasifikasi Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest. Dimana nilai akurasi metode Decision Tree sebesar 0.71%, Naive Bayes sebesar 0.72% dan Random Forest sebesar 0.75%.]]>
