Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Nasional Teknologi Komputer Electronic Integrated Computer Algorithm Journal Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Teknologi Informasi dan Komunikasi
Afrisawati Afrisawati
Politeknik Negeri Medan
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Sosialisasi Uji Pengguna Aplikasi Multimedia Game Based Learning Untuk Vocabulary Bahasa Inggris Pada Anak Virdyra Tasril; Indri Sulistianingsih; Sri Novida Sari; Afrisawati Afrisawati; Rizky Vita Losi Losi
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol 1 No 4 (2024): Oktober
Publisher : CV. ADMITECH SOLUTIONS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengabdian ini bertujuan untuk melakukan sosialisasi dan pengujian aplikasi multimedia berbasis game yang dirancang untuk meningkatkan kosakata bahasa Inggris pada anak-anak. Dalam era digital saat ini, metode pembelajaran yang interaktif dan menyenangkan sangat diperlukan untuk menarik perhatian anak-anak dan meningkatkan motivasi belajar mereka. Aplikasi ini mengintegrasikan elemen permainan untuk membuat proses pembelajaran lebih menarik serta efektif dalam mengajarkan kosakata, termasuk nama hewan, buah-buahan, dan transportasi. Kegiatan ini dilakukan di Desa Kelambir V Kebon. Metode yang digunakan dalam sosialisasi ini melibatkan demonstrasi penggunaan aplikasi kepada anak-anak dan orang tua, serta pengumpulan umpan balik untuk mengevaluasi efektivitas aplikasi dalam meningkatkan pemahaman kosakata. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa anak-anak menunjukkan semangat yang signifikan dalam menggunakan aplikasi gamebased learning untuk kosakata Bahasa inggris ini. Anak-anak menunjukkan tingkat keterlibatan yang lebih tinggi selama proses belajar dengan menggunakan aplikasi. Permainan yang ada di dalam aplikasi mendorong mereka untuk aktif berpartisipasi. Selain itu, aplikasi ini juga mendapat respons positif dari orang tua, yang menganggapnya sebagai alat bantu yang bermanfaat dalam proses belajar anak.
Sistem Pakar Berbasis Web Dalam Penentuan Pemilihan Jurusan Vokasi menggunakan Metode Certainty Factor Rahmat Widia Sembiring; Ramadhanu Ginting; Rizky Maulidya Afifa; Fristi Riandari; Afrisawati Afrisawati
INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Vol 10 No 2 (2025): INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS (Desember 2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/isbi.v10i2.3806

Abstract

The selection of a study program in higher vocational education is a crucial stage that can determine the future career development of students. In practice, many high school and vocational school graduates still face difficulties in choosing a program that aligns with their interests, talents, and potential. This research presents the design and implementation of a web-based expert system that serves as a decision-support tool for recommending vocational study programs by applying the Certainty Factor method. The Certainty Factor method is employed to measure the level of expert confidence in the facts or criteria provided by users, thereby generating a degree of certainty in the recommendation process. The system is developed with a web-based interface to ensure broad accessibility, ease of use, and interactivity for students. The experimental results indicate that the proposed expert system can assist in mapping students’ program preferences more objectively and systematically based on their individual characteristics. Therefore, this system is expected to serve as an alternative decision-support instrument in determining vocational study programs and contribute to improving the accuracy of educational pathway selection in accordance with students’ potential.
PEMILIHAN BUAH KELAPA SAWIT UNGGUL UNTUK DIJADIKAN CPO MENGGUNAKAN METODE MFEP DI PKS SEI MANGKEI PTPN IV Afrisawati Afrisawati
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2652

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas penting dalam ekonomi Indonesia, dengan produksi Crude Palm Oil (CPO) yang sangat bergantung pada pemilihan buah kelapa sawit berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Multi-Factor Evaluation Process (MFEP) dalam pemilihan buah kelapa sawit unggul di Pabrik Kelapa Sawit (PKS) Sei Mangkei PTPN IV. Beberapa kriteria yang digunakan dalam pemilihan buah kelapa sawit meliputi tingkat kematangan, ukuran, kualitas daging buah, kadar minyak, dan kebersihan buah. Data dikumpulkan melalui observasi langsung dan analisis laboratorium. Berdasarkan perhitungan skor dengan metode MFEP, jenis buah Tenera terpilih sebagai yang terbaik, dengan skor 8,5, mengungguli jenis Dura (6,35) dan Pisifera (5,75). Hasil penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas produksi CPO di PKS Sei Mangkei dan memberi kontribusi pada pengembangan industri kelapa sawit Indonesia.Kata kunci: Kelapa sawit, Crude Palm Oil (CPO), Pemilihan buah kelapa sawit, Metode Multi-Factor Evaluation Process (MFEP).
Perbandingan Metode Teorema Bayes dan Dempster Shafer Menentukan Status Gunung Berapi Ramadhanu Ginting; Fristi Riandari; Afrisawati Afrisawati; indri Sulistianingsih
Jurnal Nasional Teknologi Komputer Vol 5 No 3 (2025): Juli 2025
Publisher : CV. Hawari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61306/jnastek.v5i3.274

Abstract

Penelitian ini membahas perbandingan dua metode dalam sistem pakar yang digunakan untuk menganalisis status aktivitas gunung berapi. Gunung berapi merupakan struktur geologis yang terbentuk akibat pergerakan magma dari dalam bumi ke permukaan melalui erupsi, yang biasanya disertai pelepasan lava, gas, dan material vulkanik lainnya. Sistem pakar dalam konteks ini bertujuan mentransformasikan pengetahuan seorang ahli ke dalam bentuk algoritma komputasional yang mampu melakukan diagnosis secara otomatis. Dua metode yang dianalisis dalam penelitian ini adalah Teorema Bayes dan Dempster Shafer. Tujuan utama dari studi ini adalah mengevaluasi efektivitas kedua metode dalam menentukan status gunung berapi dan mengidentifikasi metode yang paling akurat untuk diimplementasikan dalam aplikasi sistem pakar. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Dempster Shafer memiliki tingkat akurasi sebesar 98%, lebih tinggi dibandingkan dengan metode Teorema Bayes dalam konteks data gejala yang diuji. Temuan ini menunjukkan bahwa Dempster Shafer lebih unggul dalam klasifikasi status gunung berapi pada kasus ini, serta memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem pakar yang andal dalam mendukung pengambilan keputusan di bidang geologi dan mitigasi bencana alam
A Dempster-Shafer-Based Expert System for Personalized Higher Education Major Recommendation Rahmat Widia Sembiring; Ramadhanu Ginting; Afrisawati Afrisawati; Fristi Riandari; Indri Sulistianingsih
Electronic Integrated Computer Algorithm Journal Vol. 4 No. 1 (2026): VOLUME 4, NO 1: OCTOBER 2026
Publisher : Yayasan Asmin Intelektual Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62123/enigma.v4i1.237

Abstract

Selecting a study program at a State University (Perguruan Tinggi Negeri/PTN) is a decision that many senior high school students approach without a systematic review of their interest, aptitude, achievement, and career goals, a gap made more pressing by the limited counseling capacity available at most schools. Earlier expert systems for major recommendation have relied on Forward Chaining or Certainty Factor, methods that combine evidence into a single rule outcome or scalar confidence without explicitly representing the uncertainty left by incomplete evidence. This study developed and implemented a web-based expert system, Peta Kampus, that applies Dempster-Shafer evidence theory to generate a personalized major recommendation from a student's answers to a structured questionnaire. The knowledge base was constructed with school counselors and an education practitioner into 275 evidence-linked questions covering 55 majors across 21 faculties, each carrying an expert-assigned belief value. The system was built on a native PHP Model-View-Controller architecture with MySQL as the data store, and its inference engine combines successive evidence using Dempster's rule of combination while tracking residual uncertainty and evidentiary conflict. The system was verified through Black Box Testing of its functional modules, with all 15 tested scenarios passing, and evaluated through an accuracy comparison against three independent evaluators (school principal and two guidance counselors, 90% average agreement across 30 cases) and a User Acceptance Test administered to 30 students, which returned an overall satisfaction score of 94.8%. The resulting system gives students and counselors a belief-and-plausibility-based recommendation that is more transparent than a single deterministic score.
Co-Authors Fristi Riandari Indri Sulistianingsih Rahmat Widia Sembiring - Ramadhanu Ginting Rizky Maulidya Afifa Rizky Vita Losi Losi Sri Novida Sari Virdyra Tasril