eJournal PoliTekniK TEGAL (Politeknik Harapan Bersama Tegal)
Not a member yet
3242 research outputs found
Sort by
PDF-Document Chatbot Responses using Large Language Models to Enable Smart City Engagement
No full textTraditional documents, including Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD), Strategic Plans (Renstra), and e-masterplans, have undergone a remarkable transformation, evolving from their conventional printed formats to the dynamic realm of electronic versions. While this shift holds the promise of enhanced accessibility and convenience for the public, the full potential of these resources remains unrealized due to inherent challenges. On the other hand, a Generative AI approach is employed for the creation of an intelligent chatbot. Our primary contribution lies in the PDF-Document Chatbot Response utilizing Large Language Models (LLMs) GPT 3.5 Turbo from OpenAI, aimed at fostering engagement within Smart City. The dataset consists of Masterplan documents for Smart City development in Yogyakarta City, presented in PDF format and employing the Indonesian language. This research leverages the Large Language Models (LLMs) GPT-3.5 Turbo from OpenAI, in conjunction with user input and prompts. The development process for crafting this chatbot utilizes the LangChain Framework and Pinecone for storing vector embeddings. The results underscore the chatbot's capability to generate coherent responses closely aligned with the context found within the PDF document
CesLA (Cegah Stunting Lewat Anemia): Deteksi Anemia Non-Invasif pada Remaja Putri Berbasis Citra Konjungtiva
No full textStunting is a chronic nutritional problem that will directly affect the quality of human resources in the future. One of the contributing factors to stunting is anemia during pregnancy, which often originates from adolescence. Early detection of anemia in women of reproductive age is a crucial preventive measure to reduce the risk of stunting. This study aims to develop an anemia classification model based on conjunctival images using a combination of MobileNetV2 architecture and Support Vector Machine (SVM), and to implement the model into a mobile application named CeSLA (Cegah Stunting Lewat Anemia). The model was built using a dataset of female conjunctival images annotated based on haemoglobin levels and visual characteristics of the conjunctiva. Evaluation results explain that the model achieved precision, recall, and f1-score values ranging from 0.91 to 0.92 for each class, with a macro average of 0.92, indicating accurate and balanced classification performance. The trained and evaluated model was then integrated into the CeSLA mobile application. This application allows users, particularly adolescent girls, to detect potential anemia non-invasively by scanning the lower eyelid using a smartphone camera. CeSLA is also equipped with educational features such as health articles and a detection history log. With this approach, CeSLA is expected to serve as an innovative solution that supports early, self-administered anemia detection and contributes to the national effort to prevent stunting
Optimization of Random Forest Algorithm Performance for Early Detection of Stroke Disease Using Medical Record Data
No full textStroke is a medical condition that occurs when blood flow to the brain is blocked, causing damage to brain tissue. Stroke is the second largest cause of death and disability in the world, this disease can affect all ages and is influenced by various risk aspects, such as unhealthy lifestyles, high blood pressure, high blood sugar levels, and other risks. It is very important to detect stroke in patients as soon as possible to prevent it. This study proposes the optimization of the performance of the Random Forest algorithm as an early detection model for stroke by utilizing a hybrid sampling method called SMOTETomek and also conducting several experiments on the parameter settings of the Random Forest algorithm. The results of this study show an increase compared to the previous one which had an accuracy was 94% with a standard deviation of 2%, In this study, it managed to reach accuracy of 96% with a standard deviation of 0% with a ROC curve (AUC) value of 0.96 or 96%. The algorithm that has 96% accuracy in the discussion is Random Forest Algorithm as estimator of AdaBoost
Perbandingan IndoBERT dan IndoRoBERTa Untuk Analisis Sentimen Pada Film Dokumenter Dirty Vote
No full textSentiment analysis is a technique in Natural Language Processing (NLP) used to identify and categorize opinions or emotions in text. This study compares the performance of two Transformer-based models, IndoBERT and IndoRoBERTa, in analyzing sentiment toward the documentary film Dirty Vote. The research process includes data collection, text preprocessing, lexicon-based sentiment labeling, and model evaluation using K-Fold Cross-Validation. The results show that IndoBERT achieved an average accuracy of 99%, higher than IndoRoBERTa, which achieved 94%. IndoBERT also demonstrated better alignment with lexicon-based labeling in classifying positive, negative, and neutral sentiments. In terms of architecture, IndoBERT employs static masking, while IndoRoBERTa applies dynamic masking, leading to differences in the models' sensitivity to textual meaning. IndoBERT tends to provide more definitive classifications for opinions or strong criticisms, whereas IndoRoBERTa more frequently categorizes ambiguous comments as neutral sentiment. The conclusion of this study indicates that IndoBERT outperforms IndoRoBERTa in sentiment analysis of the documentary film Dirty Vote, both in terms of accuracy and consistency with lexicon-based labeling. These findings provide insights into the effectiveness of Transformer-based models for sentiment analysis in the Indonesian language and can serve as a reference for further NLP model development
Penerapan Linear Discriminant Analysis Untuk Meningkatkan Kinerja Algoritma Support Vector Machine
No full textObesity is a complex chronic disease influenced by various factors, such as genetic, environmental, and lifestyle, which is characterized by excess body weight due to the excessive accumulation of body fat. With the rapid advancement of technology and digitalization across all sectors, data has become increasingly vital, as large datasets generate valuable information. However, a key challenge in data analysis is addressing redundancy, noise, and high dimensionality, which can affect the performance of machine learning algorithms. This study aims to investigate the effectiveness of combining Linear Discriminant Analysis (LDA) and Support Vector Machine (SVM) in enhancing the accuracy and efficiency of high-dimensional data classification, particularly in predicting obesity levels. LDA is employed to reduce data dimensionality while retaining the most relevant features, whereas SVM is utilized as the classification algorithm to predict obesity levels based on patterns identified within the dataset. The research was conducted using a dataset consisting of 779 training samples and 195 testing samples. The results reveal that the combination of LDA and SVM achieved a classification accuracy of up to 99%, with a 50% reduction in data dimensionality and a computation speed of 0,0696 second. Moreover, computation time was significantly reduced, indicating that LDA not only facilitates data simplification but also improves the overall efficiency of the classification process
Penguatan Konten Matematika Materi Fungsi Komposisi Pada Siswa Sekolah Indonesia Bangkok (SIB) Thailand
No full textPenguasaan terhadap konten pembelajaran menjadi salah satu aspek krusial dalam proses belajar mengajar. Siswa di tingkat sekolah memerlukan pemahaman yang mendalam serta penguatan materi yang tepat pada setiap topik pembelajaran. Ketika konsep-konsep matematika telah dipahami secara benar, siswa akan lebih mudah dalam menyelesaikan soal-soal matematika. Hal ini pada akhirnya dapat mendorong peningkatan motivasi belajar siswa dalam mata pelajaran tersebut. Pada dasarnya tenaga pendidik di SIB Thailand telah memberikan pemahaman matematika sesuai dengan materi yang ada pada kurikulum. Akan tetapi, miskonsepsi materi matematika khususny materi fungsi komposisi bisa saja dialami oleh siswa-siswa SIB Thailand. Oleh karena itu, tim pelaksana mengadakan kegiatan penguatan konten matematika untuk siswa-siswa di Sekolah Indonesia Bangkok (SIB) Thailand dalam bentuk Pengabdian Kepada Masyarakat Internasional. Tahapan kegiatan mulai koordinasi dengan pihak sekolah, persiapan materi, angket, dan penganalisaan hasil. Kegiatan tersebut dikatakan berhasil karena rata-rata hasil post test siswa aadalah 70 dan 80% siswamenyatakan proses kegiatan berjalan baik/sangat baik berdasarkan materi yang disampaikan narasumber, cara penyampaian dan sikap narasumber
Media Wudhu Smart Penunjang Keberlanjutan Air Bersih dan Sanitasi di Masjid SMK Muhammadiyah 5 Jember
No full textPenggunaan air yang boros di tempat ibadah seperti masjid, menjadi salah satu tantangan dalam upaya pelestarian sumber daya air. Untuk mendukung Sustainable Development Goals (SDGs) poin 6: Clean Water and Sanitation, program pengabdian masyarakat ini bertujuan mengedukasi masyarakat tentang pola hidup hemat air melalui penerapan Wudhu Smart di Masjid SMK Muhammadiyah 5 Jember. Inovasi ini dirancang sebagai alat bantu untuk mengontrol penggunaan air secara efisien saat berwudhu, sehingga dapat mengurangi pemborosan tanpa mengurangi kenyamanan. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus dengan pendekatan kualitatif di Masjid SMK Muhammadiyah 5 Jember untuk mengkaji efektivitas Media Wudhu Smart dalam mendukung keberlanjutan air bersih. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi, kemudian dianalisis secara deskriptif. Keterbatasan studi mencakup lokasi tunggal, minimnya data kuantitatif, dan waktu pengamatan yang singkat. Metode pelaksanaan program ini meliputi sosialisasi, pemasangan alat Wudhu Smart, monitoring dan evaluasi efektivitasnya. Sosialisasi dilakukan kepada siswa, guru, dan masyarakat sekitar untuk meningkatkan kesadaran akan pentingnya konservasi air. Pemasangan Wudhu Smart bertujuan membatasi aliran air sesuai kebutuhan pengguna, sehingga menekan konsumsi air secara signifikan. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan jumlah penggunaan air sebelum dan sesudah penerapan alat ini. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa Wudhu Smart mampu mengurangi konsumsi air hingga 30-40%, serta meningkatkan kesadaran pengguna terhadap pentingnya pola hidup hemat air. Respon dari peserta juga sangat positif, dimana mereka merasa lebih bertanggung jawab dalam penggunaan air sehari-hari. Dengan demikian, program ini tidak hanya memberikan solusi praktis dalam konservasi air, tetapi juga menjadi langkah awal dalam membentuk budaya hemat air berkelanjutan di lingkungan pendidikan dan masyarakat luas
PENERAPAN APLIKASI BUKU TAMU UNTUK DESA BANYUTOWO
No full textDesa Banyutowo, Kabupaten Pati, berupaya meningkatkan pelayanan publik melalui implementasi teknologi informasi. Artikel ini menganalisis inisiatif desa dalam mengadopsi teknologi untuk mewujudkan pelayanan responsif terhadap kebutuhan masyarakat. Tahapan dalam penelitian adalah persiapan, pelaksanaan dan evaluasi. Dari hasil persiapan wawancara dari perangkat desa dibutuhkan suatu aplikasi buku tamu digital yang memudahkan kinerja perangkat desa. Pelaksanaan pengabdian dilaksanakan pada 3 Februari 2025 yang dihadari oleh 10 daari perwakilan perangkat desa dan 10 perwakilaan RT dengan pemaparan aplikasi buku tamu digital yang terdiri dari menu data master terdiri dari menu user, menu bagian/departemen, menu master jabatan, menu pegawai dan setelah dievaluasi didapatkan 80% peserta memahami pelatihan
Pelatihan Augmented Reality sebagai Alat Bantu Pembelajaran untuk Guru TK di Banyumas
No full textMinimnya pemanfaatan teknologi dalam proses pembelajaran menjadi kendala yang dihadapi guru TK di Banyumas. Metode konvensional masih mendominasi, sementara potensi teknologi seperti Augmented Reality (AR) belum dimanfaatkan secara optimal. Kegiatan pengabdian ini bertujuan memperkenalkan dan melatih penggunaan teknologi AR sebagai alat bantu pembelajaran interaktif bagi guru TK. Pelatihan dilaksanakan pada 31 Januari 2025 dengan melibatkan 55 peserta dari Forum Kelompok Kerja Guru TK PNS Kabupaten Banyumas. Metode yang digunakan meliputi penyuluhan, demonstrasi, dan praktik langsung penggunaan aplikasi AR berbasis smartphone. Untuk mengevaluasi efektivitas kegiatan, digunakan metode observasi langsung untuk menilai partisipasi dan keterlibatan peserta, serta penyebaran kuesioner evaluasi kepuasan mitra pada akhir kegiatan menggunakan skala Likert. Hasil observasi menunjukkan peserta antusias dan aktif dalam mengikuti kegiatan, meskipun beberapa mengalami kendala teknis akibat keterbatasan perangkat. Evaluasi melalui survei kepuasan mitra menunjukkan tingkat kepuasan yang tinggi, dengan persentase respons positif di atas 85% untuk seluruh indikator. Secara spesifik, 87,3% peserta menerima dan mengharapkan program ini kembali dilaksanakan, 94,6% merasa nyaman dan terbantu dengan sikap fasilitator, 90,9% merasa program sesuai dengan kebutuhan mitra, dan 92,8% menyatakan pelaksanaan kegiatan telah sesuai dengan tujuan. Kegiatan ini berhasil meningkatkan pemahaman dan keterampilan peserta dalam memanfaatkan teknologi pembelajaran digital, serta membuka peluang pengembangan pelatihan lanjutan secara berkelanjutan
MODIFIKASI PENYAJIAN MAKANAN KHAS JAWA BARAT (Nasi Tutuk Oncom) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK MODERN PLATING
No full textABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk memodifikasi penyajian makanan tradisional khas Jawa Barat, yaitu Nasi Tutug Oncom, dengan menggunakan teknik modern plating agar dapat meningkatkan daya tarik visual tanpa mengubah cita rasa aslinya. Makanan tradisional memiliki nilai budaya yang tinggi dan perlu dijaga kelestariannya, terutama di tengah perkembangan globalisasi yang dapat menggeser minat masyarakat terhadap kuliner lokal. Modifikasi dilakukan dengan mengubah tampilan penyajian dan elemen-elemen pendukung, seperti bentuk potongan lauk, penggunaan garnish, dan pemilihan peralatan saji modern. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik modern plating mampu memberikan tampilan yang lebih estetis dan menarik, sebagaimana dibuktikan melalui survei terhadap 53 responden yang mayoritas menyatakan bahwa tampilan sajian sangat memuaskan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi inspirasi dalam melestarikan makanan tradisional melalui inovasi penyajian yang kreatif dan sesuai dengan standar industri kuliner modern. ABSTRACTThis study aims to modify the presentation of a traditional West Javanese dish, Nasi Tutug Oncom, using modern plating techniques to enhance its visual appeal without altering its original flavor. Traditional foods hold significant cultural value and must be preserved, especially amidst globalization that may shift public interest away from local cuisine. The modification involved transforming the dish’s presentation, including the shape and size of side dishes, the use of garnishes, and the choice of modern tableware. The results indicate that modern plating techniques significantly improved the aesthetic appeal, as evidenced by a survey of 53 respondents, the majority of whom rated the presentation as highly satisfying. This study is expected to serve as an inspiration for preserving traditional foods through creative innovations in plating, aligned with contemporary culinary industry standards