Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bina Insani ICT Journal Jurnal Teknologi Terpadu JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Jurnal Pengabdian Masyarakat Gemilang (JPMG)
Sri Dewi
Universitas Negeri Medan
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

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

Found 5 Documents
Search

 1 
Pelatihan Pembelajaran Berbasis Komputer Menggunakan Microsoft Office Power Point 2010 pada Siswa SMA di Smart Learning Center Tanjung Morawa Putri Harliana; Sri Dewi; Nurul Ain Farhana; Putri Maulidina Fadilah
Jurnal Pengabdian Masyarakat Gemilang (JPMG) Vol. 2 No. 5: November 2022
Publisher : HIMPUNAN DOSEN GEMILANG INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58369/jpmg.v2i5.78

Abstract

Dewasa ini perkembangan teknologi semakin pesat. Dimana mengharuskan kita untuk mengikuti perkembangan teknologi tersebut. Salah satu contohnya adalah perkembangan media pembelajaran dari guru untuk siswa. Seorang guru harus memberikan bahan ajar yang mudah dipahami siswa dan menarik. Bahan ajar sangat memengaruhi hasil pembelajaran dari siswa. Semakin berbobot bahan ajar yang dibuat, maka akan menghasilkan kualitas yang baik bagi siswa. Oleh karena itu, perlu adanya pelatihan terhadap guru mengenai bahan ajar berbasis komputer dengan menggunakan Microsoft Office Power Point 2010. Hal ini diharapkan guru dapat mempraktikkan hasil dari mengikuti pelatihan untuk kesuksesan pendidikan. Hasil kegiatan pengabdian masyarakat ini telah mampu memberikan manfaat yang sangat besar dan tepat sasaran khalayak bagi siswa di Smart Learning Center Tanjung Morawa. Penggunaan aplikasi Microsoft Office 2010 berupa Microsoft Word dan powerpoint, para siswa dapat dengan mudah mengikuti materi pelatihan yang telah diberikan, terlihat dari efektifitas dan tingkat kesulitan pengenalan aplikasi baru yang tidak terlalu memberatkan bagi para peserta pelatihan. Para siswa sangat tertarik dan antusias dengan diadakannya pelatihan ini, sehingga dapat mengikuti perkembangan dunia Teknologi dan dapat mengembang metode pengajarannya.
Analisis perbandingan Algoritma Support Vector Machine, Naive Bayes dan Regresi Logistik untuk Memprediksi Donor Darah Hendriyana Hendriyana; Ichwanul Muslim Karo Karo; Sri Dewi
Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 8 No. 2 (2022): December, 2022
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v8i2.581

Abstract

Blood supplies and stocks are urgently needed. Regular donations from healthy volunteers are the only way to keep up with the blood supply. This research aims to develop and evaluate a machine-learning algorithm to predict whether a volunteer will donate or not. The machine learning algorithms are Naïve Bayes, Logistic Regression, and Support Vector Machine (SVM). This study also applies the process of normalizing data with a Z-score to standardize the dataset scale. The dataset is sourced from the Hsin-Chu City Blood Transfusion Service, Taiwan, and stored in the UCI repository. The evaluation methods are accuracy, precision, recall, and F-1 score. The research results with the Naïve Bayes algorithm were 89.90%, Logistic Regression 82.59%, and SVM 94.79%. The normalization process using the Z-Score method contributes positively to improving the performance of the classification model. Based on this performance, it provides predictive results for volunteers who will return to donate blood to offer blood reserves to those in need.
Hoax Detection on Indonesian Tweets using Naïve Bayes Classifier with TF-IDF Ichwanul Muslim Karo Karo; Romia Romia; Sri Dewi; Putri Maulidina Fadilah
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 4 No 3 (2023): April 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v4i3.3317

Abstract

Twitter is one of the most popular social media platforms in the world nowadays. Twitter users in Indonesia are the fifth largest in the world and are always active in expressing themselves and getting information through tweets. A hoax is a lie created as if it were true. Hoaxes are also often spread via tweets. The spread of hoaxes is extremely dangerous because it can cause social discord and even misunderstanding. Therefore, hoaxes must be resisted. This study aims to build a system to detect hoaxes on Indonesian tweets. The objective of this research is to identify hoax Indonesian tweets by using the Naïve Bayes classifier with Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). This study collects and annotates tweets from hoax tweets post which sent by a user account. This study also applied several text preprocessing techniques to provide datasets. To provide the best hoax prediction model, this work splits datasets into training and testing datasets. There are four experimental scenarios that refer to splitting the dataset. The experimental results showed that the hoax prediction model using Naïve Bayes with TF-IDF had 64% accuracy and recall, 69% and 67% precision, and a F1-score respectively. This result is also superior to the hoax prediction model when using the Naïve Bayes classifier without the TF-IDF. It means that TF-IDF has made a positive contribution to improving model performance. Finally, this research contributes by detecting news with a proclivity for hoaxes and filtering what is classified as hoaxes or not.
Penerapan Metode Forward Chaining pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Sri Dewi
Bahasa Indonesia Vol 10 No 1 (2023): Bina Insani ICT Journal (Juni) 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51211/biict.v10i1.2301

Abstract

Sitem Pakar adalah sistem berbasis komputer yang dirancang untuk dapat meniru keahlian seorang pakar dalam memecahkan masalah. Metode yang digunakan dalam perancangan sistem pakar ini adalah metode Forward Chaining. Metode Forward Chaining merupakan suatu metode penalaran yang dimulai dari fakta untuk mendapatkan kesimpulan. metode Forward Chaining digunakan dalam sistem pakai ini sehingga dapat mendiagnosa penyakit tanaman kelapa sawit dan dapat memberikan solusi serta cara pengendalian penyakit tanaman kelapa sawit yang terserang penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dipilih oleh user. Ada 5 jenis penyakit tanaman kelapa sawit dan 19 gejala penyakit tanaman kelapa sawit dengan 11 rule yang diterapkan dalam sistem pakar yang dirancang. Hasil prosedur ini akan menghasilkan fakta - fakta penyakit tanaman kelapa sawit dan solusi yang ditawarkan sistem untuk selanjutnya dilakukan penanganan pada tanaman kelapa sawit.
Pemanfaatan Aplikasi Geogebra dalam Pembelajaran Matematika di Sekolah Menengah Kejuruan Nurul Maulida Surbakti; Sri Dewi; Dian Septiana; Nurul Ain Farhana; Adidtya Perdana
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode Nopember 2023
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v3i2.3008

Abstract

Berdasarkan data yang diperoleh, terlihat bahwa saat ini penggunaan komputer dalam proses pembelajaran terbatas pada penggunaan PowerPoint. Para guru mata pelajaran matematika menghadapi tantangan dalam menciptakan materi dan alat bantu pembelajaran yang efektif. Untuk mengatasi masalah ini, salah satu solusi yang diusulkan adalah dengan memberikan pelatihan penggunaan aplikasi Geogebra kepada guru-guru matematika. Pelatihan ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman guru terkait peran media pembelajaran dalam pembelajaran matematika dan untuk meningkatkan pengetahuan serta keterampilan mereka dalam memanfaatkan media pembelajaran virtual (mathlet) yang interaktif dan efektif. Pendekatan yang akan diterapkan dalam pelatihan ini mencakup beberapa tahap, seperti observasi langsung, wawancara, presentasi, dan sesi tanya jawab. Diharapkan bahwa hasil dari pelatihan ini akan membawa berbagai manfaat, termasuk peningkatan kualitas proses pembelajaran yang sesuai dengan pengetahuan yang diperoleh dalam pelatihan, peningkatan kemampuan guru dalam berkreasi dan berinovasi dalam merancang pembelajaran, pemahaman yang lebih mendalam tentang media pembelajaran virtual, keterampilan guru dalam menggunakan aplikasi Geogebra untuk membuat media pembelajaran virtual, serta kemampuan guru dalam mengembangkan materi visual, bahan ajar, dan instrumen penilaian yang relevan dengan materi aljabar dan geometri.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Dian Septiana Hendriyana Hendriyana Ichwanul Muslim Karo Karo Nurul Ain Farhana Nurul Maulida Surbakti Putri Maulidina Fadilah Romia Romia