IRPI Publisher Journals (Institute of Research and Publication Indonesia)
Not a member yet
1012 research outputs found
Sort by
Processing of Livestock Waste into Manure in Mandiro Village, Bondowoso Regency Towards a Healthy Village: Pengolahan Limbah Ternak Menjadi Pupuk Kandang Di Desa Mandiro Kabupaten Bondowoso Menuju Desa Sehat
Get PDFKotoran ternak mempengaruhi kesehatan manusia, kesehatan lingkungan, dan kesehatan ternak itu sendiri karena produksi gas beracun hasil pembakaran, kontaminasi tanah, dan pencemaran air. Pemanfaatan limbah peternakan sapi menjadi pupuk kandang merupakan solusi yang dapat diterapkan untuk menangani limbah kotoran ternak. Di Kecamatan Tegalampel, Kabupaten Bondowoso, sebanyak 8.706 ekor ternak sapi potong yang tercatat di Badan Pusat Statistik Dinas Peternakan Provinsi Jawa Timur. Populasi ternak yang tinggi menyebabkan sulitnya pengelolaan limbah ternak. Masyarakat Kecamatan Tegalampel umumnya membuang dan membakar limbah kotoran ternak pada pinggiran sungai sehingga terjadi penumpukan kotoran di area tersebut. Tim PPK Ormawa HIMA Gizi FKM UNEJ bekerja sama dengan perangkat desa dalam melaksanakan pelatihan dan pendampingan kepada masyarakat dan kader lingkungan yang bertujuan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya pengolahan limbah kotoran ternak menjadi pupuk. Pelatihan dilakukan dengan penyampaian materi tentang pengolahan limbah ternak menjadi pupuk kandang menggunakan metode leaflet dan demonstrasi kepada sebanyak 9 orang kader. Hasil pre-test dan post-test dapat diketahui jika terdapat peningkatan pengetahuan responden terkait pengolahan limbah kotoran ternak yang dijadikan pupuk kandang
Analysis Comparison Classification Image Disease Eye Using the CNN Algorithm, Inception V3, DenseNet 121 and MobileNet V2 Architecture Models
No full textEye disease is a significant global health problem, with more than two billion people experiencing vision impairment. Some of the main causes of visual impairment include cataracts, glaucoma, diabetic retinopathy, and age-related macular degeneration. Early detection of eye disease is very important to prevent blindness. The fundus of the eye, which includes the retina and blood vessels, is an important area in the diagnosis of retinal diseases. Fundus disease can cause significant vision loss and is one of the leading causes of blindness. Automated analysis of fundus images is used to diagnose common retinal diseases, ranging from easily treatable to very complex conditions. This research discusses eye disease image classification using several Convolutional Neural Network (CNN) architectures, namely Inception V3, DenseNet 121, and MobileNet V2. The dataset used is 4217 fundus images categorized based on the patient's health condition. Data is processed through normalization and augmentation to improve model performance. Experimental results show that MobileNet V2 has the highest accuracy of 81.3%, followed by Inception V3 with 77.3%, and DenseNet 121 with 76.7%. The use of appropriate CNN models in the classification of eye fundus images can help in early detection of eye diseases, thereby preventing further visual impairment
Sentiment Analysis of Twitter Reviews on Google Play Store Using a Combination of Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory Algorithms
Get PDFIn this era of rapidly evolving technology, the use of social media has become widespread and has become a major platform for [email protected] people's opinions and views. Google Play Store, as one of the main platforms for digital content, provides access to various applications including Twitter, which allows users to provide reviews and ratings. This research aims to conduct sentiment analysis of Twitter reviews on the Google Play Store using two algorithms namely Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM). The data used is 4999 reviews after the scraping process. From the experimental results, an accuracy value of 84.67%, recall of 81%, and precision of 84% were obtained on CNN, and an accuracy of 82.19% recall of 69%, and precision of 87% on LSTM. From these results, it can be seen that the [email protected] accuracy value is obtained in the CNN algorithm. Although the difference in accuracy is small, the CNN algorithm provides better results in classifying sentiment analysis data on Twitter reviews on the Google Play Store
Comparative Analysis of the Combination of AHP-SAW and AHP-WP in Making Decisions on Hiring New Employees
Get PDFThis paper's web-based employee recruitment the goal is to help Human Resource Development (HRD) managers automatically calculate criterion weights and alternative weights, refinement of potential employees and a faster selection process. Recommendation system applications use Combination of Simple Additive Weighting (SAW) and Analytic Hierarchy Process (AHP). The AHP method determines the importance of each professional criterion is at the moment. SAW, on the other hand, determines the position or priority of a potential employee, calculated from alternative options. In the AHP method, criteria influence the outcome of a decision. The resulting calculations are examined using the specified priority weights to see which criteria are most important. The weight value for the CI criterion was 0.0603, and the CR value was 0.0538. However, a sensitivity analysis of criterion priorities is required to examine the extent to which small effects on criterion weights change the ranking of alternatives. Based on the ranking results using AHP-WP, Fajar ranked first with a preference value of 0.1037289. You can also see how important the selection criteria are to the ranking results
The Classpoint Utilization Training in Supporting differentied Instruction For Teacher of SMP 21 Dumai: Pelatihan Pemanfaatan Classpoint dalam Mendukung Pembelajaran Terdiferensiasi bagi Guru SMP Negeri 21 Dumai
No full textThe results of the situation analysis show that the implementation of differentiated learning at SMPN 21 Dumai is not yet optimal, this is proven by the content indicators that teachers still depend on the material in books. Based on the problems faced, the solution that can be presented is Classpoint-Based Learning Media Training to Realize Differentiated Learning. The results of the training showed that of the 25 participants who developed learning media, 11 people or 44% of participants achieved very good criteria, 12 participants or 48% achieved good criteria, and 2 people or 8% of participants achieved low criteria. If we look at the overall average score, the Classpoint Teacher learning media training participants at SMP Negeri 21 Dumai achieved very good criteria, namely a score of 85.3%. Thus, the Classpoint Utilization training for Dumai 21 Public Middle School teachers can be said to be successful. Classpoint-based learning media training is a strategic step in supporting differentiated learning. By utilizing technology, teachers can more effectively meet students' unique needs, creating inclusive and engaging learning environment
Pemanfaatan Artifisial Intelligence (AI) dalam Menyusun Modul Ajar Interaktif Bagi Guru Sekolah Dasar
Get PDFPenggunaan teknologi Artificial Intelligence (AI) dalam pendidikan semakin berkembang pesat, terutama dalam penyusunan modul ajar yang interaktif dan sesuai dengan Kurikulum Merdeka. Namun, banyak guru, terutama di daerah seperti Kecamatan Tanantovea, masih menghadapi kesulitan dalam memanfaatkan AI secara efektif. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memberikan pelatihan kepada guru-guru Sekolah Dasar (SD) di Kecamatan Tanantovea, Kabupaten Donggala, agar mampu memanfaatkan teknologi AI dalam menyusun modul ajar yang inovatif dan menarik. Pelatihan berlangsung selama tiga hari dengan pendekatan learning by doing dan melibatkan pemanfaatan berbagai platform berbasis AI, seperti ChatGPT dan Canva AI. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa para guru mampu menyusun modul ajar yang lebih interaktif dan sesuai dengan karakteristik peserta didik, meskipun masih menghadapi tantangan terkait literasi teknologi. Rekomendasi dari kegiatan ini meliputi pelatihan lanjutan dan peningkatan fasilitas teknologi di sekolah untuk mendukung penerapan modul ajar berbasis AI. Diharapkan, kegiatan ini dapat memberikan dampak positif bagi peningkatan kualitas pendidikan di Kecamatan Tanantovea
Representasi Gender dalam Al-Qur'an: Tinjauan Kritis Terhadap Narasi Perempuan
Get PDFThis research aims to explore gender representations in the Qur'an with a focus on women's narratives. The background of this research is rooted in the need to understand how Islam's sacred texts portray the role and position of women, as well as the implications for gender thinking in Muslim societies. While there have been various studies on gender in the Qur'?n, there is still room for a more in-depth and critical analysis of narratives that are often overlooked. The aim of this research is to provide a critical review of women's narratives in the Qur'an, identify key themes, and analyze how interpretations of these texts influence gender understanding among Muslims. The scope of the study includes verses related to women, both in their historical context and their relevance in the modern era. The method used in this research is a literature review, which involves collecting and analyzing various literary sources, including classical and contemporary tafsir, academic articles, and feminist works. The results show that women's narratives in the Qur'an have a complexity that is often overlooked, with several verses affirming equality and respect for women. The research also identifies variations in interpretation that can strengthen or weaken women's gender position in society. The findings are expected to contribute to discussions on gender and Islam and encourage more inclusive interpretations.
Keyword: Representation, Gender, Qur'an, Women NarrativesPenelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi representasi gender dalam Al-Qur'an dengan fokus pada narasi perempuan. Latar belakang penelitian ini berakar pada kebutuhan untuk memahami bagaimana teks suci Islam menggambarkan peran dan posisi perempuan, serta implikasinya terhadap pemikiran gender dalam masyarakat Muslim. Meskipun telah ada berbagai penelitian tentang gender dalam Al-Qur'an, masih ada ruang untuk analisis yang lebih mendalam dan kritis terhadap narasi-narasi yang sering diabaikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan tinjauan kritis terhadap narasi perempuan dalam Al-Qur'an, mengidentifikasi tema-tema utama, dan menganalisis bagaimana interpretasi teks-teks ini mempengaruhi pemahaman gender di kalangan umat Islam. Ruang lingkup penelitian ini mencakup ayat-ayat yang berkaitan dengan perempuan, baik dalam konteks historis maupun relevansinya di era modern. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kajian literatur, yaitu dengan mengumpulkan dan menganalisis berbagai sumber literatur, termasuk tafsir klasik dan kontemporer, artikel akademis, dan karya-karya feminis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa narasi perempuan dalam Al-Qur'an memiliki kompleksitas yang sering diabaikan, dengan beberapa ayat yang menegaskan kesetaraan dan penghormatan terhadap perempuan. Penelitian ini juga mengidentifikasi variasi penafsiran yang dapat memperkuat atau memperlemah posisi gender perempuan dalam masyarakat. Temuan ini diharapkan dapat berkontribusi pada diskusi tentang gender dan Islam serta mendorong penafsiran yang lebih inklusif
Sistem Informasi Survei Kepuasan Masyarakat dengan Framework Laravel pada Pelayanan Publik Pemerintah Daerah: Public Satisfaction Survey Information System Using Laravel Framework at Local Government Public Services
No full textDinas Sosial Kabupaten Pelalawan merupakan instansi pemerintah yang bertugas memberikan pelayanan publik kepada masyarakat. Saat ini, pengukuran kepuasan masyarakat terhadap layanan masih dilakukan secara manual menggunakan kertas dan pena, sehingga menimbulkan berbagai kendala seperti lamanya proses pengolahan data dan risiko kehilangan dokumen. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem informasi berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengumpulan data survei. Penelitian ini mengusulkan pengembangan Sistem Informasi Survei Kepuasan Masyarakat berbasis web menggunakan Framework Laravel dan MySQL sebagai database. Pengembangan sistem menggunakan metodologi Waterfall. Perancangan sistem dimodelkan menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang mencakup use case diagram dan class diagram. Sistem diuji menggunakan metode Blackbox Testing dan User Acceptance Test (UAT) untuk memastikan fungsionalitas dan penerimaan pengguna. Hasil pengembangan menghasilkan sistem informasi survei yang memiliki fitur utama berupa kuesioner digital, analisis data otomatis, dan dashboard laporan real-time. Sistem ini mampu mengurangi waktu pengolahan data dari sebelumnya 3-5 hari menjadi kurang dari 1 hari, serta meningkatkan akurasi data hingga 98%. Pengujian UAT dengan 30 responden menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 85% terhadap kemudahan penggunaan sistem. Implementasi sistem ini diharapkan dapat memberikan manfaat dalam meningkatkan kualitas pelayanan publik melalui pengumpulan data kepuasan masyarakat yang lebih efisien dan akurat.
Analisis Hubungan Antara Jumlah Bus dan Jumlah Penumpang Menggunakan Unsupervised Learning: Analysis of Passenger and Bus Numbers Using Unsupervised Learning
No full textHubungan antara jumlah bus dan jumlah penumpang merupakan aspek penting dalam analisis transportasi perkotaan. Namun, pola distribusi dan kelompok data yang terbentuk sering kali tidak merata, sehingga menyebabkan ketidakseimbangan dalam hubungan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola distribusi dan mengelompokkan data jumlah bus dan penumpang menggunakan pendekatan unsupervised learning. Metode yang diuji coba terdiri dari empat model yaitu K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), Gaussian Mixture Model (GMM), dan Spectral Clustering. Keempat model tersebut dibandingkan untuk mengukur seberapa baik model dapat mengelompokkan data dan mengungkap hubungan antara jumlah bus dan jumlah penumpang. Keempat model akan dievaluasi menggunakan Calinski-Harabasz Index, Silhouette Score, dan Davies-Bouldin Index untuk menemukan klaster optimal. Berdasarkan uji coba keempat model clustering menggunakan ketiga matriks evaluasi, semua model menunjukkan klaster optimalnya adalah 2 namun model K-Means memberikan kinerja terbaik dalam mengelompokkan data karena model K-Means memiliki nilai terbaik untuk setiap metrik evaluasi tersebut. Skor model K-Means pada Silhouette Score sebesar 0.5175, nilai model K-Means pada Davies-Bouldin Index sebesar 0.7241, dan skor untuk K-Means terhadap Calinski-Harabasz Index sebesar 1414.3874. Klaster 1 merepresentasikan jumlah bus dan jumlah penumpang yang tinggi sedangkan Klaster 2 merepresentasikan jumlah penumpang dan jumlah bus yang rendah.
Perbandingan Algoritma Deep Learning untuk Analisis Sentimen Ekowisata di Bogor: Comparison of Deep Learning Algorithm in Sentiment Analysis Ecotourism in Bogor
No full textBogor memiliki destinasi ekowisata unggulan di Indonesia yang menawarkan keasrian alam dan kemudahan akses dari Jakarta. Namun, peningkatan jumlah wisatawan menimbulkan hambatan terhadap pengelolaan lingkungan, seperti pengelolaan sampah dan tekanan terhadap sumber daya alam. Media sosial, khususnya Google Maps, berperan penting dalam promosi dan memahami perilaku wisatawan melalui fitur ulasan. Studi ini bertujuan melakukan analisis sentimen mengenai ulasan ekowisata di Bogor yang diambil dari Google Maps, menggunakan metode Deep Learning berbasis neural network, yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), dan Long Short-Term Memory (LSTM), dan membandingkan performa ketiga model tersebut untuk menentukan metode terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen pengunjung. Hasil studi ini menunjukkan, model CNN memiliki akurasi tertinggi yaitu sebesar 72 persen dan lebih unggul dibanding model RNN dan LSTM. Model CNN dapat digunakan sebagai acuan utama dalam menerapkan analisis sentimen pada topik yang sejenis