PEMANFAATAN CAPCUT UNTUK VIDEO EDUKASI BANK SAMPAH DESA TRUKO KENDAL

Kebijakan Pemerintah Kendal yang hanya mengelola sampah 30 % dari total sampah yang dihasilkan di kabupaten Kendal membuat seluruh wilayah desa di kabupaten Kendal harus mampu mengelola 70 % sampah yang ada. Desa Truko Kendal termasuk desa yang sudah memiliki bank sampah yang dikelola oleh BUMdes (Badan Usaha milik Desa) Berkah Amanah yang dalam pemilahan jenis sampah rumah tangga masih menemui berbagai kendala karena keterbatasan kemampuan di dalam membuat media edukasi kreatif untuk masyarakat dan belum memiliki kemampuan yang cukup untuk memanfaatkan beragam platform digital salah satunya video digital. Edukasi melalui video merupakan cara yang paling strategis sehingga masyarakat dapat memahami jenis-jenis sampah rumah tangga. Hal terpenting yang perlu ditingkatkan di dalam pembuatan video adalah bagaimana melakukan editing video edukasi yang berisi pesan supaya dapat tersampaikan ke masyarakat. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini dalam bentuk  ceramah dan praktek mengenai pembuatan video edukasi bank sampah menggunakan aplikasi CapCut melalui ponsel pintar. Hasil yang dicapai dari kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) ini diperoleh melalui pre-test dan post-test tentang pengalaman peserta yang memiliki pengalaman membuat video editing, sebelum kegiatan pengabdian kepada masyarakat terdapat 2 peserta yang mempunyai pengalaman tentang video editing dan setelah kegiatan meningkat menjadi 13 peserta. Terjadi peningkatan sebelum dan sesudah dilaksanakan kegiatan tentang pengetahuan fitur-fitur yang disediakan aplikasi CapCut untuk mendukung video editing. Hasil pre-test didapat 8% peserta yang sudah mengetahui dan setelah kegiatan terjadi peningkatan sebesar 69% peserta mengetahui fitur-fitur di aplikasi CapCut.Kata Kunci: capcut, desa Truko, sampah, video edukas

Peningkatan Kemampuan Pembuatan Materi Iklan Produk UMKM Desa Truko Kendal Menggunakan Canva

Permasalahan yang sering dialami pelaku UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) desa Truko dalam pemasaran adalah membuat materi iklan yang menarik. Upaya untuk memberikan pengetahuan materi iklan yang menarik adalah dengan menggunakan aplikasi yang menyediakan berbagai template desain. Permasalahan yang lain adalah kurangnya edukasi jenis materi iklan untuk media offline dan online oleh para pelaku UMKM desa Truko. Minimnya pengetahuan tentang hal itu, menjadikan aplikasi Canva sebagai aplikasi solusi strategi materi iklan untuk membuat desain pemasaran produk UMKM. Dengan menggunakan aplikasi Canva ini dapat membuat materi iklan seperti desain logo, poster, pamflet dengan memanfaatkan desain template yang sudah tersedia sehingga menghasilkan desain iklan yang menarik. Hasil akhir yang dicapai dari kegiatan ini adalah meningkatnya pemahaman mitra tentang cara membuat desain iklan produk UMKM desa Truko yang baik dan menarik menggunakan Canva. Kreativitas dari mitra dalam membuat desain iklan produk UMKM desa Truko menggunakan ponsel pintar. Keahlian mitra dalam pembuatan desain iklan menggunakan Canva. Manfaat yang didapatkan peserta pelatihan yaitu memberikan pengetahuan berupa dasar membuat desain produk iklan UMKM desa Truko dan meningkatkan kreativitas dalam pembuatan desain menggunakan Canva

Prediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Menggunakan Model Decision Tree

Perguruan Tinggi merupakan sebuah lembaga pendidikan dimana didalamnya mempunyai tugas dalam pelayanan akademik. Kepuasan mahasiswa dalam memperoleh pelayanan akademik  merupakan hal yang sangat penting dalam menilai sebuah Perguruan Tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah agar dapat mengetahui bagaimana tingkat kepuasan mahasiswa program studi Teknik Informatika dalam hal memperoleh pengajaran oleh dosen, mengenai sarana dan prasarananya. Metode klasifikasi dan prediksi yang digunakan pada penelitian ini diambil dari salah satu model Decision Tree yaitu algoritma C4.5. Algoritma C4.5 berfungsi untuk mengekspolari data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Hasil pengukuran yang didapat adalah nilai akurasi sebesar 94,23%. Nilai recall dari setiap kelas sebesar 94,12% untuk kelas Ya dan 100% untuk kelas Tidak. Sedangkan nilai presisi setiap kelas adalah sebesar 100% untuk kelas Ya dan 25% untuk kelas Tidak

Klasifikasi Citra Batik Menggunakan Co-Occurrence Matrices Berbasis Wavelet Filter

Batik is the result of cultural arts that contains a philosophical meaning in each of its motifs. Various types of batik motifs create complexity in the recognition of batik image patterns. Classification of images into certain classes is also a problem in the field of pattern recognition. Machine learning is a method that is very developed at this time. Machine learning method is used to identify batik motifs through batik image classification. This study focuses on the image dataset of written batik which has two motifs, namely classical motifs and contemporary motifs. This study shows the experimental results of batik image classification using the Backpropagation Neural Network, Support Vector Machine and k-Nearest Neighbor classification methods. Co-occurrence matrices as wavelet filter-based feature extraction are used for input into batik image classification. The experimental results show that k-NN gets the best accuracy value of 95.56% while BPNN gets an accuracy value of 85.40% and SVM gets an accuracy value of 76.51%. Based on these results, it can be concluded that k-NN is the best method for classifying batik images with co-occurrence matrices as wavelet filter-based feature extraction

Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network dan K-Nearest Neighbor Berbasis Ekstraksi Fitur Tekstur

Batik tulis adalah hasil seni budaya yang memiliki keindahan visual dan mengandung makna filosofis pada setiap motifnya. Motif batik tulis berkembang sejalan dengan perkembangan jaman dan kehidupan masyarakat. Motif batik tulis memiliki bentuk yang sangat beragam dan memiliki tingkat kompleksitas yang tingi sehingga menjadi kesulitan tersendiri dalam pengelompokan kelas batik tertentu. Klasifikasi citra ke dalam kelas tertentu juga menjadi permasalahan yang pelik dalam bidang pengenalan pola. Metode machine learning dapat digunakan untuk mengenali kelas batik melalui pengenalan citra batik. Namun belum banyak penelitian terkait studi komparasi klasifikasi citra batik. Sehingga penelitian ini berfokus pada data set citra batik tulis yang menggunakan dua motif yaitu motif klasik dan motif kontemporer. Pada penelitian ini, fitur ekstraksi menjadi dasar klasifikasi dengan metode Backpropagation Neural Network dan k-Nearest Neighbor. Tujuan dari penelitian ini untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru. Selanjutnya, penelitian ini melakukan perbandingan metode klasifikasi antara Backpropagation Neural Network dan k-Nearest Neighbor untuk mencari metode klasifikasi terbaik untuk klasifikasi Batik tulis Bakaran. Hasil dari studi komparasi menunjukkan bahwa metode Backpropagation Neural Network memperoleh nilai akurasi 90,11% sedangkan metode k-Nearest Neighbor mendapatkan nilai akurasi 96,00%. Sehingga dapat di simpulkan bahwa metode k-Nearest Neighbor merupakan metode terbaik untuk klasifikasi citra batik bakaran