IRPI Publisher Journals (Institute of Research and Publication Indonesia)
Not a member yet
1012 research outputs found
Sort by
Rancang Bangun Sistem Pendaftaran dan Seleksi Online Calon Pekerja Melalui BKK SMK Negeri 1 Pangkalan Kerinci Berbasis Web: Design of Web-Based an Online Registration and Selection System for Job Applicants Through the BKK of SMK Negeri 1 Pangkalan Kerinci
No full textBursa Kerja Khusus (BKK) di SMK Negeri 1 Pangkalan Kerinci memiliki peran dalam menyalurkan lulusan ke dunia kerja. Namun, proses pendaftaran dan seleksi calon pekerja yang masih dilakukan secara manual menyebabkan keterlambatan, risiko kehilangan data, serta kurangnya efisiensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pendaftaran dan seleksi online berbasis web untuk mendukung kegiatan BKK. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Tools yang digunakan untuk pemodelan adalah UML. Sistem ini dikembangkan menggunakan framework Laravel, bahasa pemrograman PHP, dan database MySQL. Evaluasi dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan fungsionalitas sistem, serta kuesioner pengguna untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna akhir terhadap kemudahan penggunaan dan efektivitas sistem. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai kebutuhan dan mendapatkan tanggapan positif dari pengguna, dengan lebih dari 85% responden menyatakan puas terhadap kinerja dan tampilan sistem. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan pendaftaran dan seleksi calon pekerja di BKK menjadi lebih efektif, efisien, dan akuntabel
Optimasi Extreme Gradient Boosting dengan Particle Swarm Optimization untuk Estimasi Software Effort: Optimized Extreme Gradient Boosting using Particle Swarm Optimization for Software Effort Estimation
No full textEstimasi upaya perangkat lunak (SEE) sangat penting dalam manajemen proyek, namun akurasi sering terganggu oleh kompleksitas proyek. Untuk mengatasinya, studi ini mengusulkan metode hibrida inovatif Particle Swarm Optimization (PSO) - Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk SEE. Algoritma PSO mengoptimalkan hiperparameter XGBoost, meningkatkan kemampuannya memodelkan hubungan nonlinier dalam data proyek perangkat lunak, sehingga mengurangi kesalahan estimasi. Hasil eksperimen pada kumpulan data China dan Nasa93 menunjukkan bahwa PSO-XGBoost secara signifikan mengungguli metode tradisional dan model pembelajaran mesin mandiri. Metode yang diusulkan mencapai Root Mean Square Error (RMSE) yang lebih rendah sebesar 0,024 untuk China dan 0,0653 untuk Nasa93 menunjukkan efektivitasnya dalam memberikan estimasi upaya yang presisi. Meskipun memiliki kompleksitas komputasi dan bergantung pada data berkualitas, studi ini berkontribusi pada bidang SEE dengan menyajikan solusi praktis dan andal, membantu manajer perangkat lunak dalam perencanaan sumber daya dan pengambilan keputusan
Towards Sustainable Development: Formulating SDGs-Based Village RPJM in Bandung Village, Pandeglang: Menuju Pembangunan Berkelanjutan: Penyusunan RPJM Desa Berbasis SDGs di Desa Bandung, Pandeglang
Get PDFThe purpose of this community service activity (PKM) is to assist in preparing the Village Medium-Term Development Plan (RPJM Desa) based on the SDGs of Bandung Village, Pandeglang. To achieve optimal results, this PKM activity is carried out in three stages, namely planning, implementation, and evaluation. The planning stage uses the Focus Group Discussion (FGD) approach with partners, to identify targets, objectives, expected outputs, and activity implementation schedules by calculating the use of appropriate resources, preparing implementation schedules, and designing other actions needed to achieve goals, including the division of tasks between the community service and partners. In the planning, the PKM implementation method is determined using a mentoring approach to the Bandung Village government. Mentoring is carried out by inviting several parties, from village officials to community leaders to prepare a Village Development roadmap based on the Village SDGs first. Evaluation is the last activity of this PKM. In the evaluation, it was found that the village government did not have complete data to be used in preparing the Village RPJM or the Village Development roadmap based on the SDGs. So the team had difficulty compiling the RPJM files and Village Development Roadmap. One solution is the need to input the lack of SDGs data in the Village SDGs application owned by the Ministry of Villages, Disadvantaged Regions, and Transmigration. However, until the end of this community service activity, the Village Government had not finished inputting the data in question, because of other activities such as preparing the Bandung village tourist location which will be opened at the end of 2023
Edukasi Kesehatan Tentang Kebutuhan Minum Air Putih Berdasarkan Berat Badan
No full textWater is the most important need of the human body to function properly and optimally. Consuming enough water can prevent various diseases. However, the problem is that many people ignore drinking water so that their bodies experience dehydration ranging from mild, moderate and severe which causes body functions to not work optimally and even causes various health problems. Among the many factors that cause individuals not to consume enough water, one of them is a lack of knowledge and self-awareness. For this reason, this Community Service activity is to provide health education that aims to increase public knowledge, and increase self-awareness of the importance of drinking water according to the body's needs every day. The method used is the lecture and question and answer method. The results of this PKM found that many participants who attended had limited knowledge about the benefits of water and how much should be consumed each day. This PKM has helped participants in having sufficient knowledge and motivation to consume water regularly and adequately. It is recommended that health education, especially about the importance of drinking water, should continue to be encouraged for all age groups. Of course, all elements of society are invited to participate, especially health workers in this case, especially nurses.Air putih merupakan kebutuhan terpenting dari tubuh manusia untuk dapat berfungsi secara baik dan optimal. Mengkonsumsi cukup air putih dapat mencegah berbagai macam penyakit. Namun permasalahannya adalah banyak masyarakat yang mengabaikan minum air putih sehingga tubuh mereka mengalami dehidrasi mulai dari yang ringan, sedang dan berat yang menyebabkan fungsi tubuh tidak bekerja secara optimal dan bahkan menyebabkan berbagai macam masalah kesehatan. Banyaknya faktor penyebab individu tidak mengkonsumsi cukup air putih, salah satunya adalah kurangnya pengetahuan dan kesadaran diri. Untuk itu kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini adalah untuk memberikan edukasi kesehatan yang bertujuan meningkatkan pengetahuan masyarakat, dan meningkatkan kesadaran diri atas pentingnya minum air putih sesuai dengan kebutuhan tubuh setiap harinya. Metode yang digunakan adalah metode ceramah dan tanya jawab. Hasil dari PKM ini menemukan bahwa banyak peserta yang hadir memiliki keterbatasan pengetahuan tentang manfaat air putih dan berapa jumlah yang seharusnya dikonsumsi setiap harinya. PKM ini telah menolong peserta dalam memiliki pengetahuan yang cukup dan motivasi untuk mengkonsumsi air secara teratur dan adekuat. Disarankan agar edukasi kesehatan khususnya tentang pentingnya minum air putih harus tetap digalakkan untuk semua golongan usia. Tentunya semua unsur masyarakat diajak berpartisipasi terutama para tenaga kesehatan dalam hal ini khususnya perawat
Otomatisasi Pengendalian Suhu dan Kelembaban Berbasis Internet of Things pada Kandang Ayam Potong: Internet of Things Based Automation of Temperature and Humidity Control in Broiler Chicken Coops
No full textProduktivitas ayam potong sangat dipengaruhi oleh kestabilan suhu dan kelembaban kandang. Namun, pengendalian suhu dan kelembaban secara manual sering kali tidak konsisten dan kurang efisien, yang dapat menyebabkan stres pada ayam dan menghambat pertumbuhannya. Permasalahan ini mendorong pengembangan sistem otomatisasi pengendalian suhu serta kelembaban berbasis Internet of Things (IoT) untuk kandang ayam potong guna meningkatkan produktivitas pertumbuhan. Sistem ini menggunakan sensor DHT22 untuk mengukur suhu dan kelembaban, serta mikrokontroler ESP32 untuk memproses data dan mengirimkannya secara real-time ke web server. Dengan otomatisasi ini, kondisi lingkungan kandang dapat dikontrol secara optimal untuk mendukung pertumbuhan ayam. Metode penelitian ini melibatkan pengembangan dan pengujian sistem yang terdiri dari sensor DHT22, mikrokontroler ESP32, serta perangkat lunak monitoring. Data dari sensor diproses oleh ESP32 dan dikirim ke server IoT, yang kemudian menganalisis data tersebut dan memberikan instruksi untuk mengaktifkan perangkat pendingin atau pemanas sesuai kebutuhan. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan efisiensi dalam pengendalian suhu dan kelembaban kandang. Dengan menjaga kondisi lingkungan dalam batas optimal, produktivitas pertumbuhan ayam potong meningkat secara signifikan dibandingkan dengan pengendalian manual. Selain itu, teknologi IoT memungkinkan monitoring secara real-time, sehingga peternak dapat mengambil tindakan preventif jika diperlukan. Secara keseluruhan, otomatisasi pengendalian suhu dan kelembaban berbasis IoT memberikan dampak positif terhadap produktivitas ayam
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Jawa: Implementation of Convolutional Neural Networks Algorithm for Javanese Handwriting Recognition
No full textAksara Jawa adalah sistem tulisan tradisional yang dulunya banyak digunakan di Jawa Timur dan Jawa Tengah, terdiri dari 20 huruf utama serta beberapa atribut tambahan. Namun, penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari semakin berkurang. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengenalan aksara Jawa menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai upaya pelestarian. Dataset yang digunakan mencakup 1000 citra tulisan tangan aksara Jawa, dengan 700 citra untuk pelatihan dan 300 citra untuk validasi. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembangunan arsitektur CNN, dan evaluasi model. Arsitektur CNN dirancang untuk menangkap fitur utama aksara, termasuk membedakan huruf yang memiliki kemiripan visual. Hasil evaluasi menunjukkan performa yang baik, dengan akurasi mencapai 99,83% pada pengenalan aksara yang diinputkan, serta grafik akurasi dan loss yang konsisten antara data pelatihan dan validasi. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN memiliki potensi besar dalam pengenalan aksara Jawa, meskipun optimasi lebih lanjut tetap diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi sistem guna mendukung penerapannya secara lebih luas
Penerapan Algoritma Naive Bayes dengan Teknik TF-IDF dan Cross Validation untuk Analisis Sentimen Terhadap Starlink: Application of the Naive Bayes Algorithm with TF-IDF and Cross Validation Techniques for Sentiment Analysis Towards Starlink
No full textStarlink, layanan internet satelit dari SpaceX, mulai beroperasidi Indonesia pada 2024 untuk mengatasi kesenjangan digital di wilayah terpencil. Namun, kehadirannya menimbulkan tantangan seperti harga tinggi, potensi dampak terhadap penyedia lokal, dan masalah regulasi. Penelitian ini mengkaji sentimen publik terhadap Starlink menggunakan algoritma Naïve Bayes yang dikombinasikan dengan teknik TF-IDF dan Cross Validation yang masih jarang diterapkan dalam studi serupa di Indonesia. Data yang digunakan berupa cuitan berbahasa Indonesia dari pengguna platform X selama Mei-November 2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Naïve Bayes memiliki kinerja optimal dalam mendeteksi sentimen positif dibandingkan negatif maupun netral, sebagaimana diukur menggunakan confusion matrix. Temuan utama menunjukkan bahwa Naïve Bayes 49,38% cuitan bersentimen positif, 32,94% netral, dan 17,68% negatif. Sentimen positif didominasi oleh apresiasi terhadap kecepatan dan stabilitas layanan, sedangkan sentimen negatif mengkritik harga tinggi dan dampaknya terhadap penyedia lokal. Meskipun model menunjukkan performa baik pada sentimen positif, akurasi klasifikasi sentimen negatif dan netral masih perlu ditingkatkan. Hasil penelitian ini memberikan wawasan strategis bagi pengembangan bisnis Starlink serta dasar pertimbangan bagi pemerintah terkait layanan internet berbasis satelit di Indonesia
The Empowerment and Independence of Assisted Village, Bagan Kuala Through Various Community Services on Ecotourism, Ecoprint Development, Waste Management, and Malaria Eradication: Pemberdayaan dan Kemandirian Desa Binaan Bagan Kuala Melalui Berbagai Inisiatif Masyarakat yang Berfokus Pada Ekowisata, Pengembangan Ecoprint, Pengelolaan Sampah, dan Pemberantasan Malaria
Get PDFThis community service examines the empowerment and independence of Desa Binaan Bagan Kuala in the Tanjung Beringin Sub-district of Serdang Bedagai Regency, North Sumatra, through the implementation of ecotourism, ecoprint development activities, appropriate waste management, and malaria eradication initiatives. The objectives of this research are to assess the socio-economic impacts of these initiatives on the local community and evaluate their contributions to sustainable development. The research utilized a mixed-methods approach, collecting both qualitative and quantitative data from 150 households in the village through surveys and interviews. The findings indicate that ecotourism initiatives have generated a 30% increase in local income, attracting over 1,000 visitors annually and creating approximately 50 jobs. The ecoprint development activities have empowered 40 local artisans, resulting in a 25% increase in their income and the production of over 2,000 ecoprint items in the past year. Moreover, the implementation of appropriate waste management practices has led to a 40% reduction in local waste pollution, with 75% of households participating in waste segregation and recycling programs. Malaria eradication efforts have also shown significant results, with reported malaria cases decreasing by 60% over the last two years due to community engagement in health education and the distribution of insecticide-treated nets. This comprehensive approach to community empowerment not only enhances economic independence but also promotes environmental sustainability and public health. The success of these initiatives demonstrates the potential for rural communities in Indonesia to achieve sustainable development through participatory strategies that address both economic and health-related challenges
Comparative Analysis of Weather Image Classification Using CNN Algorithm with InceptionV3, DenseNet169 and NASNetMobile Architecture Models
Get PDFRapid weather changes have a significant impact on various aspects of human life, including social and economic development. Weather analysis traditionally relies on data from Doppler radar, weather satellites, and weather balloons. However, advancements in computer vision technology provide new opportunities to enhance weather prediction systems through image recognition and classification. Studies evaluating and comparing deep learning architectures for weather image classification remain limited.This research utilizes Convolutional Neural Networks (CNN) to classify weather images using three architectures: InceptionV3, DenseNet169, and NASNetMobile. The results show that InceptionV3 achieved 97.94% accuracy on training data, 92.34% on validation data, and 93.81% on test data. DenseNet169 achieved 98.09% accuracy on training data, 88.46% on validation data, and 92.33% on test data. NASNetMobile achieved 96.51% accuracy on training data, 87.82% on validation data, and 89.97% on test data. Based on these results, InceptionV3 is the optimal choice for weather classification due to its consistent performance.This research addresses the gap in evaluating CNN architectures for weather data and contributes to improving weather monitoring systems, early disaster warnings, and applications reliant on accurate predictions. These findings also provide a foundation for the development of advanced technologies in image analysis and weather forecasting in the future
Classification of E-Commerce Shipping Timeliness Using Supervised Learning Algorithm
No full textDevelopments in the e-commerce sector have increased rapidly since the onset of COVID-19, which has changed consumers' shopping habits. The growth in the number of e-commerce consumers affects the demand for long-distance delivery of goods. The problem of late delivery of goods is one of the challenges that is often experienced, and this can affect the level of customer satisfaction. This study aims to analyze whether the delivery of goods has been carried out according to schedule or has experienced delays. By using e-commerce shipping datasets obtained through the website, this research applies five supervised learning algorithms in the classification process, namely Decision Tree, Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbors (K-NN), Random Forest, and Support Vector Machine (SVM). The evaluation results show that dataset sharing using the K-Fold Cross Validation technique provides the best performance at K=8. Support Vector Machine showed the highest level of accuracy of 66.35%, followed by precision of 69.31% and recall of 66.35%. In contrast, the Naïve Bayes Classifier algorithm recorded the lowest performance with accuracy 64.22%, 97.73% precision, and 42.67% recall. These results show that the SVM algorithm is better at classifying the timeliness of delivery compared to the other four algorithms