Pusat Jurnal Ilmiah Universitas Pasir Pengaraian
Not a member yet
1713 research outputs found
Sort by
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN PETANI GAMBIR (Uncaria gambir) DI DESA CIPANG KIRI HULU KECAMATAN ROKAN IV KOTO
No full textBefore 2023, the price of gambir in Cipang Kiri Hulu Village, Rokan IV Koto Subdistrict, reached IDR 100,000 per kg. However, the following year, the price drastically dropped to IDR 30,000 per kg. The impact of this decline in gambir farmers\u27 income was heavily felt by the community of Cipang Kiri Hulu Village, where the village\u27s economy, which was previously highly dependent on the agricultural sector, particularly gambir, became severely affected. Therefore, the objectives of this study are to analyze the income of gambir farmers in Cipang Kiri Hulu Village, Rokan IV Koto Subdistrict, in 2023, and to analyze the factors of land area, age of farmers, education level, labor force, gambir price, production quantity, and production costs that affect the income of gambir farmers in Cipang Kiri Hulu Village, Rokan IV Koto Subdistrict. The research method used is quantitative, with multiple linear regression analysis techniques. The results show that the average production of gambir farmers reaches 2,102 kg, with a total income of IDR 111,966,528. Fixed costs for farming tools and variable costs such as herbicide, repairs, and external labor total IDR 9,324,368, resulting in an income of IDR 102,642,160. The t-test results show that the age of farmers, education level, gambir price, production quantity, and production costs significantly affect income, while land area and labor force do not. This regression model explains 100% of the variability in gambir farmers\u27 income, with an Adjusted R Square value of 1,000
PKM PEMBERDAYAAN KEWIRAUSAHAAN MELALUI PELATIHAN IPTEKS UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS DAN KUANTITAS PENGOLAHAN ANEKA KERUPUK DI KECAMATAN BINAWIDYA, KOTA PEKANBARU
Get PDFInovasi teknologi pengering berbasis energi limbah biomassa telah berkembang untuk meningkatkan pengolahan aneka kerupuk di Kecamatan Binawidya, Kota Pekanbaru. Dengan penerapan teknologi Internet of Things (IoT) ramah lingkungan, pelatihan kewirausahaan IPTEKS bertujuan untuk meningkatkan kualitas dan kuantitas produk kerupuk. Permasalahan yang dihadapi mitra mencakup kurangnya pengetahuan teknologi modern, manajemen usaha yang lemah, dan persaingan pasar yang ketat. Solusi yang ditawarkan meliputi penerapan teknologi modern dalam produksi dan pelatihan manajemen usaha. Metode pelaksanaan terdiri dari identifikasi kebutuhan, pengadaan alat, dan pendampingan pasca-pelatihan. Evaluasi dilakukan secara formatif dan sumatif untuk menilai dampak program. Alat inovasi yang dirancang untuk pengolahan kerupuk mencakup komponen penyimpanan energi, cerobong, dan rak pengolahan yang mengoptimalkan proses produksi. Kegiatan pemberdayaan pelaku Usaha Kecil dan Menengah (UKM) dalam industri kerupuk diharapkan dapat meningkatkan daya saing produk di pasar. Melalui program pelatihan dan pendampingan, sebanyak 5 peserta dari anggota UKM telah dilibatkan dalam kegiatan ini. Hasil dari pelaksanaan program menunjukkan peningkatan rata-rata produksi kerupuk meningkat dari 100 kilogram per bulan menjadi 150 kilogram per bulan, atau meningkat sebesar 50%
EVALUASI PERLINDUNGAN HUKUM TERHADAP SAKSI MATA DALAM KASUS TABRAK LARI: EVALUASI PERLINDUNGAN HUKUM TERHADAP SAKSI MATA DALAM KASUS TABRAK LARI
No full textAbstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi perlindungan hukum terhadap saksi mata dalam kasus tabrak lari di Kabupaten Rokan Hulu, dengan menitikberatkan pada implementasi peraturan perundang-undangan, peran aparat penegak hukum, serta kendala yang dihadapi di lapangan. Latar belakang penelitian ini berangkat dari tingginya angka kecelakaan lalu lintas yang melibatkan tabrak lari, di mana keterangan saksi mata memegang peran penting dalam proses pengungkapan pelaku. Namun, dalam praktiknya, perlindungan terhadap saksi mata sering kali belum optimal sehingga berdampak pada keberanian masyarakat untuk memberikan keterangan.Penelitian ini menggunakan metode pendekatan yuridis empiris dengan menggabungkan data primer melalui wawancara dengan Kanit Gakkum Satlantas Polres Rokan Hulu dan data sekunder berupa peraturan perundang-undangan, buku, jurnal, dan publikasi resmi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlindungan hukum terhadap saksi mata telah diatur dalam Undang-Undang Nomor 31 Tahun 2014 tentang Perlindungan Saksi dan Korban serta Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan. Implementasinya di Kabupaten Rokan Hulu mencakup pendampingan saksi, kerahasiaan identitas, dan koordinasi dengan LPSK apabila diperlukan.Kendala yang dihadapi meliputi rendahnya kesadaran hukum masyarakat, keterbatasan sumber daya, dan belum maksimalnya koordinasi lintas lembaga. Kesimpulan dari penelitian ini adalah perlindungan hukum secara normatif sudah memadai, namun secara praktis perlu diperkuat melalui peningkatan kapasitas aparat, sosialisasi hukum kepada masyarakat, serta penguatan koordinasi antarinstansi terkait.
 
SISTEM MONITORING PENGADUAN JARINGAN WIFI (STUDI KASUS : DINAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA ROKAN HULU)
Get PDFPenelitian ini membahas pengembangan Sistem Monitoring Pengaduan Jaringan WiFi berbasis web pada Dinas Komunikasi dan Informatika (Kominfo) Kabupaten Rokan Hulu. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dalam penanganan keluhan masyarakat terhadap gangguan jaringan WiFi, seperti koneksi lambat, sinyal tidak stabil, dan gangguan akses. Metode pengembangan yang digunakan adalah model Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, serta pengujian sistem. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, dan dijalankan melalui XAMPP serta Visual Studio Code sebagai lingkungan pengembangan. Aplikasi yang dihasilkan memiliki fitur utama berupa pengelolaan pengguna, daftar pengaduan, pencetakan laporan, dan pengubahan kata sandi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berjalan dengan baik, berfungsi sesuai kebutuhan pengguna, dan mampu membantu instansi dalam memantau serta menindaklanjuti pengaduan jaringan WiFi secara efektif dan efisie
Analisis Faktor–Faktor Pelaksanaan Pekerjaan Pemeliharaan Jalan Metode Swakelola Pada Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Rokan Hulu
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pelaksanaan pekerjaan pemeliharaan jalan dengan metode swakelola pada Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Rokan Hulu. Faktor-faktor yang diteliti meliputi waktu pelaksanaan, biaya/anggaran, mutu/kualitas hasil, serta kepuasan pengguna jalan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan pendekatan survei menggunakan kuesioner skala Likert. Data diperoleh dari 20 responden yang terlibat dalam kegiatan pemeliharaan jalan swakelola. Analisis dilakukan melalui uji validitas, reliabilitas (Cronbach’s Alpha), serta analisis korelasi dan regresi sederhana. Hasil penelitian menunjukkan nilai reliabilitas Cronbach’s Alpha untuk masing-masing variabel adalah 0,70 (waktu pelaksanaan), 0,925 (biaya/anggaran), 0,903 (mutu/kualitas hasil), dan 0,854 (kepuasan pengguna jalan), yang berarti seluruh instrumen penelitian reliabel. Analisis regresi menunjukkan bahwa faktor biaya dan mutu memiliki pengaruh dominan terhadap kepuasan pengguna jalan. Dengan demikian, semakin baik pelaksanaan pekerjaan dari segi efisiensi biaya dan mutu hasil, semakin tinggi tingkat kepuasan pengguna jalan terhadap kegiatan pemeliharaan jalan metode swakelola di Kabupaten Rokan Hulu
Development of a problem-based learning module on data presentation to enhance students’ mathematical representation ability
Get PDFThis study aimed to develop and validate a mathematics teaching module on data presentation content based on the Problem-Based Learning (PBL) model to facilitate the mathematical representation ability of Phase D (Grade VII) students. The study employed a Research and Development (R&D) approach using the ADDIE model, which includes the analysis, design, development, implementation, and evaluation stages. Research instruments consisted of expert validation sheets and student response questionnaires. The validation results indicate that the developed module achieved an average expert score of 91.11%, categorized as very valid. Practicality testing showed average student response scores of 91.17% in the small-group trial and 86.93% in the large-group trial, indicating that the module is highly practical. These findings suggest that the developed PBL-based teaching module is feasible for classroom implementation and effective in supporting students’ mathematical representation ability in data presentation learning. This study contributes to the development of contextual instructional materials based on PBL and provides a foundation for future research examining the effectiveness of the module through experimental designs
Development of a realistic mathematics education (rme)-based learning module on social arithmetic to enhance students’ mathematical literacy
Get PDFThis study addresses the low level of students’ mathematical literacy, which is partly attributed to the limited availability of teaching materials that explicitly support the development of mathematical literacy skills. The study aimed to develop a learning module based on Realistic Mathematics Education (RME) on the topic of social arithmetic that is valid, practical, and effective in improving students’ mathematical literacy skills. The study employed a research and development approach using the 4-D model, consisting of the define, design, develop, and disseminate stages. The participants were seventh-grade students of SMP Negeri 2 Binjai. The results indicate that the developed module achieved a validity level of 93.48% (very valid) based on expert review and one-to-one evaluation, a practicality level of 86.01% (very practical) in the small-group trial and 86.96% (very practical) in the field test, and demonstrated effectiveness as reflected in the significant difference in posttest mean scores between the experimental and control classes. Furthermore, the improvement in students’ mathematical literacy skills, measured using the N-gain index, showed a high category in the experimental class (0.7012) and a medium category in the control class (0.4029). These findings indicate that the RME-based learning module is suitable for use as instructional material to enhance students’ mathematical literacy skills, as it fulfills the criteria of validity, practicality, and effectiveness
IMPLEMENTASI MODEL CSE-UCLA (SYSTEM ASSESSMENT DAN PROGRAM PLANNING) PADA PROGRAM ASISTENSI MENGAJAR
Get PDFProgram Asistensi Mengajar merupakan salah satu implementasi kebijakan Merdeka Belajar–Kampus Merdeka (MBKM) yang bertujuan memberikan pengalaman autentik kepada mahasiswa calon pendidik. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat keberhasilan pelaksanaan Program Asistensi Mengajar menggunakan model evaluasi CSE–UCLA dengan fokus pada aspek system assessment dan program planning, . Penelitian menggunakan pendekatan mixed method dengan desain evaluatif. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan wawancara terhadap koordinator program, dosen pembimbing, guru pamong, mahasiswa, kepala sekolah, dan siswa , kemudian dianalisis dengan menggunakan statistik deskriptif dan analisis kualitatif naratif. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa efektivitas pelaksanaan program berada pada kategori sangat baik, dengan persentase 100% pada aspek System Assesment, 93.3% pada aspek program planning serta rata-rata keseluruhan sebesar 96,65%. Meskipun demikian, masih ditemukan kendala pada tahap implementasi, terutama terkait manajemen kelas dan adaptasi mahasiswa. Secara keseluruhan, program dinilai efektif dan layak untuk dilanjutkan dengan penguatan pembekalan dan supervisi
Implementasi Algoritma Random Forest untuk Prediksi Volume Pengunjung pada Sektor Layanan Publik (Studi Kasus Unit Layanan Publik di Jawa Barat Tahun 2021-2022)
Get PDFPeramalan volume pengunjung harian yang akurat merupakan kunci untuk penjadwalan petugas yang andal, antrean yang singkat, dan pengalaman warga yang lebih baik pada layanan publik. Penelitian ini mengajukan pendekatan praktis dan mudah direplikasi yang hanya memanfaatkan sinyal kalender untuk meramalkan kedatangan harian menggunakan Random Forest. Dataset harian unit pelayanan publik tahun 2021 hingga 2022 berisi 730 observasi dan dibagi secara kronologis menjadi 80 persen pelatihan dan 20 persen pengujian agar menyerupai penerapan nyata serta menghindari kebocoran informasi. Prediktor mencakup hari, bulan, hari dalam minggu, indikator akhir pekan, minggu dalam bulan, serta penanda awal dan akhir bulan. Model menggunakan 200 pohon dengan max_depth = 8. Kinerja dievaluasi menggunakan MAE, MAPE, RMSE, dan R² serta dibandingkan dengan dua baseline yang kuat, yaitu naive lag-1 dan rata-rata hari dalam minggu. Pada data uji, model mencapai R² = 0.873, RMSE = 16.328, MAE = 13.103, dan MAPE sekitar 5,00 persen, melampaui kedua baseline. Secara kuantitatif, model ini menurunkan kesalahan prediksi (MAPE) masing-masing sekitar 64% dan 67% dibandingkan baseline naïve lag-1 dan rata-rata hari dalam minggu, menegaskan keunggulan empirisnya. Analisis feature importance menempatkan hari dalam minggu dan akhir pekan sebagai variabel paling berpengaruh dan sejalan dengan intuisi operasional. Temuan ini menunjukkan bahwa peramalan berbiaya rendah dan hemat data mampu memberikan akurasi yang siap pakai untuk penjadwalan, pemantauan risiko antrean, dan alokasi kapasitas, serta mudah ditingkatkan dengan konteks tambahan seperti hari libur dan cuaca
Penerapan Algoritma Random Forest Berbasis TF – IDF untuk Meningkatkan untuk Akurasi Deteksi Sentimen Ulasan Produk E-Commerce
Get PDFPertumbuhan pesat e-commerce menghasilkan volume ulasan pelanggan yang sangat besar dan tidak terstruktur, sehingga analisis manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Random Forest berbasis TF-IDF untuk meningkatkan akurasi deteksi sentimen ulasan produk e-commerce secara otomatis. Dataset yang digunakan merupakan Amazon Product Reviews dengan total 20.000 data yang dipilih secara stratified, terdiri dari dua kelas sentimen utama yaitu positif dan negatif. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidakseimbangan data, di mana ulasan positif jauh lebih dominan sehingga menurunkan kemampuan model dalam mengenali ulasan negatif. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menerapkan tahapan preprocessing, ekstraksi fitur TF-IDF, penyeimbangan data menggunakan SMOTE, serta optimasi model melalui hyperparameter tuning dan Stratified Cross Validation. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model awal (tanpa SMOTE dan tuning) hanya mampu mencapai recall kelas negatif sebesar 0,20, meskipun akurasinya relatif tinggi. Setelah penerapan SMOTE dan optimasi parameter, performa model meningkat secara signifikan dengan akurasi 86,87% dan recall kelas negatif naik drastis menjadi 0,83, serta nilai ROC-AUC meningkat hingga 0,89. Analisis feature importance dan WordCloud juga memperlihatkan bahwa model dapat mengenali kata-kata yang menjadi indikator kuat sentimen pelanggan. Dengan demikian, metode yang diusulkan terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas klasifikasi sentimen dan dapat menjadi dasar pengembangan sistem analisis opini pada platform e-commerce