Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Saldy Saputra
Universitas Pamulang
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Eksplorasi Dunia Komputer : Mengenal Komponen Perangkat Keras Bagi Generasi Muda Di Era Digital Sebagai Langkah Awal Menjelajahi Dunia Teknologi Saldy Saputra; Raditia Vindua; Ahmad Bazuri; Alpian Maulana; Apriyansyah; Diski Bima Pradana; Muh. Asrul Mulis; Ihdaudin; Rivan Saputra
APPA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3 No 2 (2025): APPA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) bertema “Eksplorasi Dunia Komputer : Mengenal Komponen Perangkat Keras Bagi Generasi Muda di Era Digital Sebagai Langkah Awal Menjelajahi Dunia Teknologi”, Pesatnya perkembangan teknologi digital di era modern ini menjadikan literasi teknologi sebagai kebutuhan esensial, terutama bagi generasi muda. Namun, pemahaman mendalam tentang dasar-dasar teknologi, khususnya perangkat keras komputer, masih terbatas di kalangan pelajar dan masyarakat umum. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan minat generasi muda terhadap dunia komputer dengan fokus pada pengenalan komponen perangkat keras. Program ini dilaksanakan melalui sesi edukasi interaktif yang mencakup identifikasi fungsi CPU, GPU, RAM, motherboard, penyimpanan (SSD/HDD), dan PSU, serta demonstrasi perakitan dan perawatan dasar komputer. Target peserta adalah siswa/i sekolah menengah pertama/atas di SMP Islam Terpadu Jihadul Mukhlishin. Metode yang digunakan meliputi presentasi, diskusi, simulasi, dan praktik langsung (jika memungkinkan) dengan dummy atau komponen asli. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman peserta terhadap fungsi dan pentingnya setiap komponen perangkat keras, serta menumbuhkan rasa ingin tahu mereka untuk lebih mendalami bidang teknologi informasi. Kegiatan ini diharapkan dapat menjadi langkah awal yang konkret bagi generasi muda dalam menjelajahi dunia teknologi, membekali mereka dengan dasar pengetahuan yang kuat untuk menghadapi tantangan era digital dan berpotensi memicu minat pada karir di bidang teknologi.
Implementasi Algoritma Naive Bayes dalam Identifikasi Berita Hoaks pada Portal Berita Online Indonesia Abdul Hanif; Kezia Sagita Octaviani; Ris Naia Natasya; Saldy Saputra; Zesi Yaqumi; Rahmawati
Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Vol 4 No 5 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)
Publisher : shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penyebaran disinformasi dan berita hoaks di media digital merupakan tantangan besar bagi integritas informasi dan stabilitas sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Machine Learning berbasis Multinomial Naive Bayes dalam mengidentifikasi berita hoaks secara otomatis dengan memanfaatkan komparasi karakteristik teks dari portal berita resmi Kompas Indonesia dan pangkalan data TurnBackHoax (MAFINDO). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 2.000 artikel berita, yang terdiri atas 1.000 artikel berita valid dari Kompas Indonesia (representasi fakta) dan 1.000 artikel dari TurnBackHoax (representasi hoaks). Proses ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF). Berdasarkan pembagian data uji sebesar 20% (400 artikel), algoritma Naive Bayes sukses membukukan akurasi performa yang tinggi sebesar 94%. Hasil analisis leksikal membuktikan adanya perbedaan pola bahasa yang tajam, di mana berita resmi Kompas didominasi oleh kosakata informatif struktural, sedangkan teks hoaks didominasi oleh entitas media sosial dan klaim visual manipulatif. Penelitian ini menyimpulkan bahwa klasifikasi berbasis Naive Bayes sangat efisien dan adaptif untuk diintegrasikan sebagai sistem penyaringan hoaks otomatis skala besar di Indonesia.
Co-Authors Abdul Hanif Ahmad Bazuri Alpian Maulana Apriyansyah Diski Bima Pradana Ihdaudin Kezia Sagita Octaviani Muh. Asrul Mulis Raditia Vindua Rahmawati Ris Naia Natasya Rivan Saputra Zesi Yaqumi