UPAYA PEMBERDAYAAN PERAN ORANG TUA DALAM INTERNET SEHAT

Internet ialah sistem global dari seluruh jaringan komputer yang saling terhubung menggunakan standar Internet Protocol (TCP/IP) untuk melayani miliaran pengguna di seluruh dunia.  Internet adalah sumber pencarian informasi apa saja, secara cepat, mudah dan dengan harga terjangkau.  Selain mengandung potensi positif, bahaya negatif juga menjadi ancaman bagi pengguna internet, terutama anak-anak masa usia sekolah.  Karena itu peningkatan pengetahuan dan kesadaran orang tua tentang bagaimana mengakses internet secara sehat dan aman penting digalakkan. Pengabdian ini dilakukan pada orang tua murid Sekolah Menengah Pertama Islam Terpadu (SMPIT) Daarul ‘Ilmi Kemiling, Kota Bandar Lampung dengan metode ceramah, diskusi dan demonstrasi. Hasil evaluasi awal menunjukkan skor awal pemahaman materi orang tua murid  sebelum dilakukan penyuluhan adalah berkisar 57,5%.  Hasil evaluasi akhir menunjukkan hasil perbaikan pengetahuan orang tua murid.   Hal ini ditunjukkan dengan peningkatan skor menjadi rata-rata 80,5%

Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Kualitas Telur Bebek

Telur bebek merupakan salah satu sumber protein hewani yang memiliki rasa yang sangat lezat, mudah dicerna danbergizi tinggi. Keunggulan telur bebek dibandingkan dengan telur unggas lainnya antara lain kaya akan mineral, vitamin B6,asam pantotenat, vitamin A, vitamin E dan vitamin B12. Kurang telitinya masyarakat dalam memilih telur bebek yang baikuntuk dikonsumsi, minimnya pengetahuan masyarakat dalam pemilihan telur yang baik dan kebiasaan masyarakat dalammemilih telur hanya berdasarkan warna cangkang telur dan mengguncang telur. Tujuan dibangunnya sistem pendukungkeputusan pemilihan telur bebek yaitu untuk membantu masyarakat dalam memilih telur bebek yang bekualitas untukdikonsumsi. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan studi literatur, observasi dan wawancara. Hasilpengujian dari 10 sample telur yang digunakan untuk mendapatakan perbandingan antara menurut pedagang telur bebekdan sistem dinyatakan bahwa 2 dari 10 telur dinyatakan tidak layak menurut sistem jadi akurasi yang didapat yaitu 80%

Analisis Kinerja Perguruan Tinggi Berdasarkan Perspektif Tenaga Kependidikan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Objective Matrix (Studi Kasus: STIKes Muhammadiyah Pringsewu)

STIKes Muhammadiyah Pringsewu Lampung merupakan salah satu perguruan tinggi kesehatan di Propinsi Lampung yang cukup berkembang, dengan jumlah sumberdaya yang cukup besar mengharuskan adanya kontrol dan montoring terhadap pengelolaan perguruan tinggi untuk mencapai tingkat efisiensi dan efektifitas antar sumber daya yang ada dengan produktifitas yang dihasilkan. Salah satu tolak ukur kinerja perguruan tinggi adalah diukur dari sudut pandang tenaga kependidikan dalam melaksanakan tugas pokok dan fungsinya berdasarkan kriteria-kriteria instrumen penilaian kinerja. Dengan menggunakan metode Analytycal Hierarchy Process (AHP) sebagai metode pembobotan kriteria dan metode Objective Matrix (OMAX) sebagai alat pengukuran dengan menggunakan model Trafic Light System, penelitian dilakukan pada periode tahun 2018 terhadap 25 tenaga kependidikan dan 4 orang responden sebagai pakar. Berdasarkan dua kali periode pengukuran yang dilakukan, dari 7 kriteria yang digunakan, sebanyak 5 kriteria mengalami peningkatan kinerja, yakni K-1 : 4,7%; K-2 : 15,4%; K-3 : 1,4%; K-4 : 5,1%; K-6 : 25,2%;  sedangkan 2 kriteria lainnya mengamai penuruan kinerja yakni K-5 : 7,1% dan K-7 : 4,9%. Sementara itu, kinerja perguruan tinggi secara umum mengalami peningkatan sebesar 8,6%

Rancang Bangun Perpustakaan Digital

Berdasarkan surat edaran Dirjen Dikti No. 152/E/T/2012 tanggal 27 Januari 2012 yang dituju kepada :Rektor/Ketua/Direktur PTN/PTS di seluruh Indonesia menyatakan bahwa publikasi hasil penelitian menjadi persyaratan wajib bagi mahasiswa pasca untuk lulus, karena itu kualitas penelitian mahasiswa harus semakin baik dan dapat diterima di jurnal nasional terakreditasi atau jurnal international bereputasi. Hal ini menjadi tugas besar para pengelola program pascasarjana dan dosen-dosen pembimbing untuk mendorong dan melibatkan mahasiswa pasca untuk dapat mempublikasikan hasil penelitiannya. Salah satunya dengan memfasilitasi dengan literature-literature baik buku, maupun jurnal-jurnal yang berkualitas yang dapat diakses di perpustakaan lingkungan mahasiswa berada. Penelitian ini bertujuan untuk mendesain manajemen perpustakaan berbasis digital. Hasil penelitiannya bahwa program perpustakaan digital telah dibuat dari tampilan awal masuk perpustakaan digital sampai proses peminjaman buku, namun tampilan perpustakan digital masih sederhana

Implementasi Metode Regresi Linier Sederhana Pada Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian Air Bersih Pdam Way Rilau Kota Bandar Lampung Dengan Sistem Informasi Geofrafis

Banyaknya pelanggan dan pemakaian air bersih di suatu daerah yang masuk dalam zona pelayanan PDAM Way Rilau Kota Bandar Lampung diamati sebagai informasi yang dapat digunakan dalam perencanaan produksi air bersih di masa mendatang. Hasil prediksi jumlah pelanggan dan jumlah pemakaian air bersihakan bermanfaat dalam perencanaan produksi air bersih dan peningkatan layanan kepada pelanggan. Prediksi dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya metode regresi linier sederhana. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membangun sistem informasi geografis yang dapat menyajikan hasil prediksi pemakaian air bersih kota Bandar Lampung dalam wilayah pelayanan PDAM Way Rilau Kota Bandar Lampung. Data pada penelitian ini diperoleh dari PDAM Way Rilau Kota Bandar Lampung. Hasil keseluruhan pengujian menunjukkan bahwa sistem informasi geografis penyebaran dan prediksi jumlah penduduk telah sesuai baik dari segi fungsionalitasnya, maupun dari segi interaksi sistem dengan pengguna

IMPLEMENTASI METODE PEMBOBOTAN BERBASIS ATURAN DAN METODE PROFILE MATCHING PADA SISTEM PAKAR MEDIS UNTUK PREDIKSI RISIKO HIPERTENSI

Cardiovascular is a disease that often causes death. One of the cardiovascular diseases that often cause death is the risk of Hipertensi. The highest risk factors for premature death and disability in the world are caused by smoking habits, high systolic blood pressure, and increased blood sugar levels. This death factor is because people with Hipertensi generally do not experience any symptoms until their blood pressure is too high which can cause death. Efforts that can be made are by utilizing information technology in the form of a medical expert system to Kelasify the risk of Hipertensi. This study aims to develop a medical expert system in a different way using rule-based weighting methods and profile matching. The weighting method is used to determine the risk weight based on patient variables, while the profile matching method is used to calculate the risk Kelasification based on the core factor and secondary factor variables on the risk of Hipertensi. System evaluation is carried out by comparing asset data taken from the Pima Indian Hipertensi Data (NHANES) with results from the system. The results of the comparison show that the accuracy of the proposed system is 96.67%. The proposed system is also compared with other Kelasification methods such as decision tree, Random Tree, Decision Stump, KNN, Naïve BaYa, Deep Learning, and Rule Induction. Based on the comparison results, the proposed system has a better level of accuracy, therefore the system developed can be used to Kelasify risks for other types of diseases

PEMODELAN BISNIS DENGAN IMPLEMENTASI CUSTOMER DEVELOPMENT MODEL PADA M-BUSINESS STARTUP TERAMPIL

Terampil adalah bentuk kontribusi nyata untuk mendukung visi pemerintah Indonesia periode 2019-2024 yaitu menciptakan sumber daya manusia yang unggul dan mencapai kemajuan Indonesia melalui penyediaan akses keterampilan dan sertifikasi profesional. Kebutuhan pemodelan bisnis yang komprehensif terhadap realisasi solusi tersebut diperlukan agar dapat divisualisasikan, dinilai, dan divalidasi dengan jelas berdasarkan persyaratan calon pengguna spesifik. Pemodelan calon rintisan startup bisnis Terampil perlu dianalisis secara tepat sehingga Terampil dapat dikomersialisasi secara global. Penelitian ini menggunakan pendekatan customer development model atau CDM untuk menganalisis dan menentukan pemodelan bisnis berdasarkan permasalahan yang dihadapi oleh calon pengguna spesifik. Kebutuhan pengguna diperoleh dengan melakukan wawancara langsung, kemudian proses pemodelan bisnis dilakukan dengan Lean Canvas melalui menurunkan rumusan solusi untuk kebutuhan pengguna. Pendekatan ini diimplemetasikan melalui dua tahap, tahapan customer discovery dan tahapan customer creation. Tahapan customer discovery menghasilkan fakta permasalahan calon pengguna yang digunakan untuk membentuk value proporsition. Sedangkan pada tahapan customer creation dilakukan pengumpulan kebutuhan pengguna. Perumusan model bisnis yang dikembangkan kemudian divalidasi melalui penilaian ahli untuk mendapatkan penilaian. Berdasarkan expert judgement diketahui bahwa pemodelan bisnis Terampil telah sesuai dengan kebutuhan calon pengguna spesifik. Namun, pembaharuan fitur serta analisis studi kelayakan yang lebih rinci sangat dibutuhkan untuk melengkapi analisis pengembangan bisnis Terampil ini

Pemetaan Penyebaran dan Prediksi Jumlah Penduduk Menggunakan Model Geometrik di Wilayah Bandar Lampung Berbasis Web-GIS

Population distribution pattern is one of Bandar Lampung government concerns. This information is useful for goverment decision making for specific local development.The prediction of population number using certain model is predicted will be useful for Bandar Lampung development plan. Information about distribution and prediction of resident population in Bandar Lampung are processed manually and limitedly presented in form of tables and graphs. The purpose of this research is to build Bandar Lampung web based Geographic Information System that predict population distribution and mapping using Geometric Model. Data in this research were obtained from Statistics Of Bandar Lampung Municipality Publication. This system was implemented by using QGIS, GeoServer, PostgreSQL and PHP programming language. Overall,the testing results show that the system is appropriate and functional

Winner-Takes-All based Multi-Strategy Learning for Information Extraction

This paper proposes a winner-takes-all based multi-strategy learning for information extraction. Unlike the majority of multi-strategy approaches that commonly combine the prediction of all base learnings involved, our approach takes a different strategy by employing only the best, single predictor for a specific information task. The best predictor (among other predictors) is identified during training phase using k-fold cross validation, which is then retrained on the full training set. Empirical evaluation on two benchmarks data sets demonstrates the effectiveness of our strategy. Out of 26 information extraction cases, our strategy outperforms other information extraction algorithms and strategies in 16 cases. The winner-takes-all strategy in general eliminates the difficult situation in multi-strategy learning when the majority of base learners cannot make correct prediction, resulting in incorrect prediction on its output. In such a case, the best predictor with correct prediction  in our strategy will take over for the overal prediction

Sentiment Analysis Of Energy Independence Tweets Using Simple Recurrent Neural Network

Sentiment analysis is part of computational research that extracts textual data to obtain positive, or negative values related to a topic. In recent research, data are commonly acquired from social media, including Twitter, where users often provide their personal opinion about a particular subject. Energy independence was once a trending topic discussed in Indonesia, as the opinions are diverse, pros and cons, making it interesting to be analyzed. Deep learning is a branch of machine learning consisting of hidden layers of neural networks by applying non-linear transformations and high-level model abstractions in large databases. The recurrent neural network (RNN) is a deep learning method that processes data repeatedly, primarily suitable for handwriting, multi-word data, or voice recognition. This study compares three algorithms: Simple Neural Network, Bernoulli Naive Bayes, and Long Short-Term Memory (LSTM) in sentiment analysis using the energy independence data from Twitter. Based on the results, the Simple Recurrent Neural Network shows the best performance with an accuracy value of 78% compared to Bernoulli Naive Bayes value of 67% and LSTM with an accuracy value of 75%. Keywords— Sentiment Analysis; Simple RNN; LSTM; Bernoulli Naive Bayes; Energy Independence