Implementasi Association Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan

Usaha pengentasan kemiskinan terus dilakukan di Kabupaten Tanah Laut. Untuk membantu pemerintah dalam Perumusan kebijakan pengentasan kemiskinan maka diperlukan pengetahuan mengenai indikator yang berkaitan dengan kemiskinan dan bagaimana indikator-indikator tersebut saling mempengaruhi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan Association rules dengan algoritma Apriori pada dataset kemiskinan untuk mencari pola hubungan antar indikator. Dataset yang terdiri dari 46 atribut merupakan data sekunder BPS Kabupaten Tanah Laut dan BPS Provinsi Kalimantan Selatan tahun 2010-2014. Hasil penerapan association rules dengan algoritma apriori menggunakan minimum support 30% dan minimum confidence 80% menghasilkan 4614 rules hubungan antar indikator

Prediction Active Case of Covid-19 with ERNN

SARS-CoV-2 is known as Covid-19 has been spread in all world since end of 2019. Indonesia, including South Kalimantan has detected first Covid-19 in March 2020. This pandemic has affected in all entirely live in Indonesia. This makes Covid-19 be the main focus of the government. The government has provided aid and imposed restrictions on activities. These policies require planning that can be a solution. Careful planning requires an overview of the data on active cases that are positive for Covid-19. This overview can be obtained through prediction. In this research, Elman Recurrent Neural Network (ERNN) was used to predict active cases of Covid-19. Architecture of ERNN was used ERNN with 3 input nodes, 2 hidden nodes, and 2 context nodes. The data used is 277 data, which is then divided into training data and testing data, respectively 90%-10%, 80%-20%, and 70%-30%. ERNN with a learning rate of 0.1 until 0.9 is applied to data on active cases of Covid-19, then Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is calculated to find out performance of model generated by ERNN. The results showed that all of MAPE were below 10% with the smallest MAPE as 3.21% for scenario 90:10 and learning rate 0.6. MAPE value which is less than 10% indicates that ERNN has very good predictive ability

Pelatihan Penggunaan Google Classroom dan Google Meet sebagai Media Pembelajaran Daring di Masa Pandemi

SDS Waladun Sholeh merupakan salah satu sekolah swasta di Kabupaten Tanah Laut yang terdampak virus Covid-19, sehingga kegiatan belajar mengajar harus dilakukan secara online atau daring (dalam jaringan) dengan memanfaatkan teknologi komputer yang dilengkapi jaringan internet. Hal tersebut bertujuan agar materi pembelajaran tersampaikan dengan baik kepada peserta didik. Metode pelaksanaan pengabdian terdiri dari 3 (tiga) tahapan yaitu tahapan persiapan berupa koordinasi dengan panitia SDS, tahapan pelaksanaan berupa pelatihan penggunaan 2 (dua) aplikasi pembelajaran besutan google yaitu google meet dan google classroom dan yang terakhir tahapan evaluasi. Pada tahapan evaluasi peserta diminta untuk mengisi kuisioner sebelum dan sesudah pelatihan, hal ini dilakukan agar panitia pengabdian dapat mengetahui tingkat pemahaman dan keterampilan peserta dalam menggunakan google meet dan google classroom. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut terlihat peningkatan pemahaman dan keterampilan peserta dimana rata-rata nilai peserta sebelum pelatihan adalah 59.8 sedangkan setelah pelatihan dilakukan rata-rata nilai peserta meningat menjadi 91.42